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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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