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課程簡介
預測性維護簡介
- 什麼是預測性維護？
- 被動維護、預防性維護與預測性維護的對比
- 實際投資回報率（ROI）與行業案例分析
數據收集與預處理
- 工業環境中的感測器、物聯網（IoT）及數據記錄
- 為分析進行數據清理與結構化
- 時間序列數據與故障標記
用於預測性維護的機器學習
- 機器學習模型概覽（迴歸、分類、異常檢測）
- 為設備故障預測選擇合適的模型
- 模型訓練、驗證及績效指標
構建預測性工作流程
- 端到端管道：數據攝取、分析與告警
- 利用雲平台或邊緣計算進行即時分析
- 與現有CMMS或ERP系統整合
故障模式與健康指數建模
- 預測特定的故障模式
- 計算剩餘使用壽命（RUL）
- 開發資產健康儀表板
視覺化與告警系統
- 預測與趨勢的視覺化呈現
- 設定閾值並創建告警
- 為操作員設計可執行的洞察
最佳實務與風險管理
- 克服數據質量問題
- 工業AI系統中的倫理與可解釋性
- 跨團隊的變革管理與採用推廣
總結與後續步驟
最低要求
- 熟悉工業設備及維護工作流程
- 基本了解AI與機器學習概念
- 具備數據收集與監控系統經驗
目標受眾
- 維護工程師
- 可靠性團隊
- 營運經理
14 小時
