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コース概要
予測保守の概要
- 予測保守とは何か?
- 反応型、予防型、予測型アプローチの比較
- 実際のROIと業界事例
データ収集と準備
- 産業環境におけるセンサ、IoT、およびデータロギング
- 分析用のデータクリーニングと構造化
- 時系列データと故障ラベリング
予測保守のための機械学習
- 機械学習モデルの概要(回帰、分類、異常検知)
- 設備故障予測に適したモデルの選択
- モデル訓練、検証、および性能指標
予測ワークフローの構築
- エンドツーエンドのパイプライン:データ取り込み、分析、アラート
- リアルタイム分析にクラウドプラットフォームやエッジコンピューティングを使用する
- 既存のCMMSまたはERPシステムとの統合
故障モードと健康インデックスモデリング
- 特定の故障モードを予測する
- 残存有効寿命(RUL)の計算
- 資産健康ダッシュボードの開発
ビジュアライゼーションとアラートシステム
- 予測とトレンドのビジュアライゼーション
- 閾値設定とアラート作成
- 操作者向けの具体的な洞察設計
ベストプラクティスとリスク管理
- データ品質問題の克服
- 産業AIシステムにおける倫理と説明可能性
- チーム全体での変更管理と導入
要約と今後のステップ
要求
- 工業設備と保守ワークフローの理解
- AIと機械学習の基本的な知識
- データ収集と監視システムの経験
対象者
- 保守エンジニア
- 可靠性チーム
- 運用管理者
14 時間