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Schulungsübersicht
Einführung in die prädiktive Wartung im Halbleiterherstellung
- Überblick über Konzepte der prädiktiven Wartung
- Herausforderungen und Chancen in der Halbleiterfertigung
- Fallstudien zur prädikativen Wartung in Fertigungsständen
Datenbeschaffung und -analyse für die Wartung
- Methoden zur Datensammlung für Wartungszwecke
- Analyse historischer Daten zur Erkennung von Mustern
- Verwendung von Sensoren und IoT-Geräten zur Echtzeitsammlung
KI-Techniken für prädiktive Wartung
- Einführung in KI-Modelle, die in der prädikativen Wartung eingesetzt werden
- Erstellen von Machine-Learning-Modellen zur Fehlerprognose
- Verwendung von Tiefenlernen für komplexe Mustererkennung
Implementierung prädiktiver Wartungslösungen
- Integrieren von KI-Modellen in bestehende Wartungssysteme
- Erstellen von Dashboards und Visualisierungstools zur Überwachung
- Echtzeitentscheidungen und automatisierte Warnmeldungen
Fallstudien und Praxisanwendungen
- Untersuchung erfolgreicher Implementierungen der prädikativen Wartung
- Analyse der Ergebnisse und Verbesserung von Modellen für höhere Genauigkeit
- Praxishandeln mit realen Datensätzen und Werkzeugen
Zukünftige Trends in KI für Wartung
- Aufstrebende Technologien in der prädikativen Wartung
- Zukunftsperspektiven zur Integration von KI und Wartung
- Vorbereitung auf Fortschritte in der prädiktiven Wartung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung im Herstellungsprozess von Halbleitern
- Grundlegendes Verständnis der Konzepte künstlicher Intelligenz und Maschinelles Lernen
- Kenntnisse der Wartungsprotokolle in Fertigungsumgebungen
Zielpublikum
- Wartungstechniker
- Datenwissenschaftler in der Fertigungsindustrie
- Prozessengineer in Halbleiteranlagen
14 Stunden