Cursusaanbod

Inleiding tot Voorspellende Onderhoud

  • Wat is voorspellend onderhoud?
  • Reactief vs. preventief vs. voorspellende benaderingen
  • Echtopbrengst en branche case studies

Gegevensverzameling en -voorbereiding

  • Sensors, IoT en gegevensregistratie in industriële omgevingen
  • Gegevensopschoonmaken en structureren voor analyse
  • Tijdreeksgegevens en storingenlabeling

Machine Learning voor Voorspellend Onderhoud

  • Overzicht van machine learning modellen (regressie, classificatie, anomalie detectie)
  • Kies het juiste model voor het voorspellen van apparatuurstoringen
  • Modeltraining, validatie en prestatiemetrieken

Bouwen van de Voorspellende Workflow

  • End-to-end pipeline: gegevensinvoer, analyse en meldingen
  • Gebruik van cloudplatforms of edge computing voor real-time analyse
  • Integratie met bestaande CMMS- of ERP-systemen

Modelleren van Storing en Gezondheidsindex

  • Voorspellen van specifieke storingen
  • Berekenen van Restlevensduur (RUL)
  • Ontwikkelen van activagezondheidsdashboards

Visualisatie- en Waarschuwingsystemen

  • Visualiseren van voorspellingen en trends
  • Instellen van drempels en creëren van meldingen
  • Ontwerpen van actiepunten voor operators

Beste Praktijken en Risk Management

  • Oplossen van gegevenskwaliteitsproblemen
  • Ethiek en uitlegbaarheid in industriële AI-systemen
  • Verandermanagement en adoptie door teams

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Begrip van industriële apparatuur en onderhoudswerkprocessen
  • Basisbeheersing van AI- en machine learning concepten
  • Ervaring met gegevensverzamel- en monitoringsystemen

Doelgroep

  • Onderhoudsingenieurs
  • Betrouwbaarheidsteams
  • Operationsmanagers
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën