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課程簡介
預測性維護簡介
- 什麼是預測性維護?
- 反應性、預防性與預測性方法的比較
- 實際投資回報率與行業案例研究
數據收集與準備
- 工業環境中的傳感器、物聯網與數據記錄
- 數據清理與結構化分析
- 時間序列數據與故障標記
預測性維護的機器學習
- 機器學習模型概述(迴歸、分類、異常檢測)
- 選擇適合設備故障預測的模型
- 模型訓練、驗證與性能指標
構建預測性工作流
- 端到端管道:數據攝取、分析與警報
- 使用雲平臺或邊緣計算進行即時分析
- 與現有CMMS或ERP系統集成
故障模式與健康指數建模
- 預測特定故障模式
- 計算剩餘使用壽命(RUL)
- 開發資產健康儀表板
可視化與警報系統
- 可視化預測與趨勢
- 設置閾值並創建警報
- 爲操作員設計可操作的見解
最佳實踐與挑戰
- 克服數據質量問題
- 工業AI系統中的倫理與可解釋性
- 團隊間的應變管理與採用
總結與下一步
最低要求
- 瞭解工業設備與維護工作流程
- 對AI和機器學習概念有基本瞭解
- 具備數據收集與監控系統的經驗
受衆
- 維護工程師
- 可靠性團隊
- 運營經理
14 時間: