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課程簡介

預測性維護簡介

  • 何謂預測性維護?
  • 被動式、預防式與預測式方法的比較
  • 實際投資回報率與產業案例研究

資料收集與準備

  • 工業環境中的感測器、物聯網與資料記錄
  • 用於分析的資料清洗與結構化
  • 時間序列資料與故障標籤

機器學習應用於預測性維護

  • 機器學習模型概述(回歸、分類、異常偵測)
  • 選擇適合預測設備故障的模型
  • 模型訓練、驗證與效能指標

建立預測工作流

  • 端到端管線:資料擷取、分析與警示
  • 使用雲端平台或邊緣運算進行即時分析
  • 整合現有CMMS或ERP系統

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

視覺化與警示系統

  • 視覺化預測結果與趨勢
  • 設定閾值並建立警示
  • 設計供操作人員使用的可執行洞察

最佳實踐與風險管理

  • 克服資料品質問題
  • 工業AI系統的倫理與可解釋性
  • 變應管理及跨團隊的採用

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解工業設備及維護工作流
  • 熟悉AI與機器學習基本概念
  • 具備資料收集與監控系統的經驗

適用對象

  • 維護工程師
  • 可靠度團隊
  • 營運經理
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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