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Schulungsübersicht
Einführung in die prognostische Wartung
- Was ist prognostische Wartung?
- Prognostische vs. vorbeugende vs. reaktive Ansätze
- Realwelt-Rendite und Fallstudien aus der Industrie
Datensammlung und Vorbereitung
- Sensoren, IoT und Datenlogging in industriellen Umgebungen
- Datenreinigung und -strukturierung für die Analyse
- Zeitreihendaten und Ausfallkennzeichnung
Maschinelles Lernen für prognostische Wartung
- Übersicht über maschinelle Lernmodelle (Regression, Klassifikation, Anomalieerkennung)
- Auswahl des richtigen Modells zur Vorhersage von Geräteausfällen
- Modellausbildung, Validierung und Leistungsindikatoren
Aufbau der Prognostischen Arbeitsabläufe
- End-to-end-Pipeline: Dateneingabe, Analyse und Warnungen
- Nutzung von Cloud-Plattformen oder Edge Computing für Echtzeitanalysen
- Integration mit bestehenden CMMS oder ERP-Systemen
Ausfallmodi und Gesundheitsindizes-Modellierung
- Vorhersage spezifischer Ausfall Modi
- Berechnung des verbleibenden Nutzbaren Lebens (RUL)
- Entwicklung von Anlagen-Gesundheits-Dashboards
Visualisierung und Warnsysteme
- Visualisieren von Vorhersagen und Trends
- Setzen von Schwellenwerten und Erstellen von Warnungen
- Gestaltung handlungsorientierter Einsichten für Bedienungspersonal
Beste Praktiken und Risk Management
- Bewältigung von Datenqualitätsproblemen
- Ethik und Verständlichkeit in industriellen AI-Systemen
- Wandelmanagement und Akzeptanz über Teams hinweg
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der industriellen Ausrüstung und Wartungsabläufe
- Grundlegende Kenntnisse von KI und maschinellem Lernen
- Erfahrung mit Daten-Aufzeichnungssystemen und Überwachungssystemen
Zielgruppe
- Wartungsingenieure
- Zuverlässigkeits-Teams
- Operations-Manager
14 Stunden