Курс за обучение по Прогнозна поддръжка на индустриални системи, задвижвана от изкуствен интелект

Въведение в прогнозната поддръжка

• Какво е прогнозна поддръжка?
• Реактивни срещу превантивни срещу прогнозни подходи
• Реална възвръщаемост на инвестициите и индустриални казуси

Събиране и подготовка на данни

• Сензори, IoT и регистриране на данни в индустриални среди
• Почистване и структуриране на данни за анализ
• Времеви редове и етикетиране на откази

Машинно обучение за прогнозна поддръжка

• Преглед на моделите за машинно обучение (регресия, класификация, откриване на аномалии)
• Избор на правилния модел за прогнозиране на откази на оборудването
• Обучение, валидиране и показатели за ефективност на модела

Изграждане на прогнозния работен процес

• Цялостен тръбопровод: поглъщане на данни, анализ и сигнали
• Използване на облачни платформи или периферен компютинг за анализ в реално време
• Интеграция със съществуващи CMMS или ERP системи

Моделиране на режими на отказ и здравен индекс

• Прогнозиране на конкретни режими на отказ
• Изчисляване на оставащ полезен живот (RUL)
• Разработване на табла за здравето на активите

Системи за визуализация и предупреждения

• Визуализиране на прогнози и тенденции
• Задаване на прагове и създаване на сигнали
• Проектиране на приложими прозрения за операторите

Най-добри практики и управление на риска

• Преодоляване на проблеми с качеството на данните
• Етика и обяснимост в индустриалните системи с изкуствен интелект
• Управление на промяната и възприемане в екипите

Обобщение и следващи стъпки