Predictief onderhoud met AI voor industriële systemen Training Cursus

Inleiding tot predictief onderhoud

• Wat is predictief onderhoud?
• Reactieve vs. preventieve vs. predictieve aanpakken
• Reële ROI en branchecases

Dataverzameling en voorbereiding

• Sensoren, IoT en data-logging in industriële omgevingen
• Schoonmaken en structureren van data voor analyse
• Tijdsreeksdata en labelen van storingen

Machine learning voor predictief onderhoud

• Overzicht van machine learning-modellen (regressie, classificatie, anomaliedetectie)
• Het kiezen van het juiste model voor voorspelling van apparatuurstoringen
• Modeltraining, validatie en prestatie-indicatoren

Opbouw van de predictieve workflow

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

Modellering van storingstypes en gezondheidsindexen

• Voorspelling van specifieke storingstypes
• Berekenen van de Nuttige Restlevensduur (RUL)
• Ontwerpen van assetgezondheidsdashboards

Visualisatie- en meldingssystemen

• Visualiseren van voorspellingen en trends
• Instellen van drempelwaarden en aanmaken van meldingen
• Ontwerpen van uitvoerbare inzichten voor operatoren

Best practices en risicobeheer

• Overwinnen van problemen met de kwaliteit van de data
• Etiek en uitlegbaarheid in industriële AI-systemen
• Verandringsbeheer en adoptie over teams heen

Samenvatting en volgende stappen