Kursplan

Introduksjon til forutsigbar vedlikehold

  • Hva er forutsigbar vedlikehold?
  • Reactive vs. forebyggende vs. forutsigbare tilnærminger
  • Reelle ROI og bransje case-studier

Datainnsamling og forberedelse

  • Sensorer, IoT og data logging i industrielle miljøer
  • Rensing og strukturering av data for analyse
  • Tidsserie data og feilmerking

Machine Learning for forutsigbar vedlikehold

  • Oversikt over maskinlæringsmodeller (regressjon, klassifisering, anomali deteksjon)
  • Valg av riktig modell for feilprediksjon av utstyr
  • Modelltrening, validering og ytelsesmålestokker

Bygging av forutsigbar arbeidsflyt

  • End-to-end pipeline: datainnsamling, analyse og varsler
  • Bruk av cloud-plattformer eller edge computing for sanntidsanalyse
  • Integrasjon med eksisterende CMMS eller ERP-systemer

Feilmåte og helseindeksmodellering

  • Prediksjon av spesifikke feilmåter
  • Beregning av gjenværende levetid (RUL)
  • Utvikling av eiendomshelse dashboards

Visualisering og varselsystemer

  • Visualisering av prediksjoner og trender
  • Innstilling av terskler og opprettelse av varsler
  • Design av handlingbare innsikter for operatører

Beste praksis og Risk Management

  • Overvinnelse av data kvalitet problemer
  • Etikk og forklarbarhet i industrielle AI-systemer
  • Endringsledelse og adopsjon gjennom team

Oppsummering og neste trinn

Krav

  • Forståelse av industriell utstyr og vedlikeholdsvirksomheter
  • Grunnleggende kunnskap om AI og maskinlæringskonsepter
  • Erfaring med datainnsamling og overvåkningssystemer

Målgruppe

  • Vedlikeholdsingeniører
  • Tilgjengelighetsteam
  • Operasjonsledere
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories