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課程時長 14 時間：
課程簡介
預測性維護簡介
- 什麼是預測性維護？
- 被動式、預防式與預測式方法的比較
- 實際的投資回報率（ROI）與業界案例研究
資料收集與準備
- 工業環境中的感測器、物聯網（IoT）及資料記錄
- 為分析進行資料清理與結構化
- 時間序列資料與故障標註
用於預測性維護的機器學習
- 機器學習模型概覽（迴歸、分類、異常偵測）
- 為設備故障預測選擇合適的模型
- 模型訓練、驗證與效能指標
建置預測性工作流
- 端到端管道：資料擷取、分析與警示
- 利用雲端平台或邊緣運算進行即時分析
- 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
- 設定閾值並創建警示機制
- 為操作員設計可執行的洞察建議
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
- 跨團隊的變革管理與技術採用
總結與下一步驟
最低要求
- 了解工業設備與維護工作流程
- 對AI與機器學習概念具備基本認知
- 具備資料收集與監控系統的實務經驗
適合對象
- 維護工程師
- 可靠性團隊成員
- 營運經理
客戶評論 (1)
如何在日常工作中使用和探索AI
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