Cursusaanbod

Inleiding tot voorspellend onderhoud in de productie van halfgeleiders

  • Overzicht van concepten voor voorspellend onderhoud
  • Uitdagingen en kansen in de productie van halfgeleiders
  • Casestudy's van voorspellend onderhoud in productieomgevingen

Gegevensverzameling en -analyse voor onderhoud

  • Methoden voor het verzamelen van onderhoudsgegevens
  • Analyseren van historische gegevens om patronen te identificeren
  • Gebruik van sensoren en IoT-apparaten voor real-time gegevensverzameling

AI-technieken voor voorspellend onderhoud

  • Inleiding tot AI-modellen die worden gebruikt bij voorspellend onderhoud
  • Machine learning-modellen bouwen voor het voorspellen van storingen
  • Deep learning gebruiken voor complexe patroonherkenning

Oplossingen voor voorspellend onderhoud implementeren

  • Integratie van AI-modellen in bestaande onderhoudssystemen
  • Dashboards en visualisatietools maken voor monitoring
  • Real-time besluitvorming en geautomatiseerde waarschuwingen

Casestudy's en praktische toepassingen

  • Onderzoek naar succesvolle implementaties van voorspellend onderhoud
  • Resultaten analyseren en modellen verfijnen voor een betere nauwkeurigheid
  • Hands-on oefenen met real-world datasets en tools

Toekomstige trends in AI voor onderhoud

  • Opkomende technologieën op het gebied van voorspellend onderhoud
  • Toekomstige richtingen in AI en onderhoudsintegratie
  • Voorbereiden op vooruitgang in voorspellend onderhoud

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Ervaring in productieprocessen voor halfgeleiders
  • Basiskennis van AI en machine learning-concepten
  • Bekendheid met onderhoudsprotocollen in productieomgevingen

Audiëntie

  • Onderhoudsmonteurs
  • Datawetenschappers in de maakindustrie
  • Procesingenieurs in halfgeleiderfabrieken
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën