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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