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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー