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코스 개요
예측 유지보수의 소개
- 예측 유지보수가 무엇인가?
- React예방 유지보수 vs. 예측 유지보수 접근법
- 실세계 ROI 및 산업 사례 연구
데이터 수집 및 준비
- 산업 환경에서 센서, IoT 및 데이터 로깅
- 분석을 위한 데이터 정리 및 구조화
- 시간 시리즈 데이터 및 고장 라벨링
예측 유지보수 Machine Learning
- 기계 학습 모델 개요(회귀, 분류, 이상 탐지)
- 장비 고장 예측을 위한 적절한 모델 선택
- 모델 학습, 검증 및 성능 측정
예측 워크플로우 구축
- 종단간 파이프라인: 데이터 수집, 분석 및 경고
- 실시간 분석을 위한 클라우드 플랫폼 또는 엣지 컴퓨팅 사용
- 기존 CMMS 또는 ERP 시스템과의 통합
고장 모드 및 건강 지수 모델링
- 특정 고장 모드 예측
- 남은 유용 수명(RUL) 계산
- 자산 건강 대시보드 개발
시각화 및 경고 시스템
- 예측 및 추세 시각화
- 임계값 설정 및 경고 생성
- 운영자를 위한 실행 가능한 통찰력 설계
최선의 실천 방법 및 Risk Management
- 데이터 품질 문제 해결
- 산업 AI 시스템의 윤리 및 설명 가능성
- 팀 간 변화 관리 및 채택
요약 및 다음 단계
요건
- 산업 장비 및 유지보수 워크플로우에 대한 이해
- AI 및 머신러닝 개념에 대한 기본적인 이해
- 데이터 수집 및 모니터링 시스템 경험
대상
- 유지보수 엔지니어
- 신뢰성 팀
- 운영 관리자
14 시간