Struttura del corso

Introduzione alla Manutenzione Predittiva

  • Che cos'è la manutenzione predittiva?
  • Approcci Reactivi, preventivi e predittivi
  • ROI nel mondo reale ed esempi di casi d'industria

Raccolta e Preparazione dei Dati

  • Sensore, IoT e logging dei dati in ambienti industriali
  • Pulizia e strutturazione dei dati per l'analisi
  • Dati di serie temporale e etichettatura delle guaste

Machine Learning per la Manutenzione Predittiva

  • Panoramica sui modelli di apprendimento automatico (regressione, classificazione, rilevamento anomalo)
  • Scegliere il modello giusto per la previsione delle guaste del macchinario
  • Addestramento del modello, validazione e metriche di prestazioni

Costruire il Flusso Predittivo

  • Pipeline end-to-end: acquisizione dei dati, analisi ed allerte
  • Utilizzo di piattaforme cloud o calcolo edge per l'analisi in tempo reale
  • Integrazione con sistemi CMMS esistenti o ERP

Modellazione delle Modalità di Fallimento e Indice di Salute degli Attivi

  • Previsione delle modalità specifiche di fallimento
  • Calcolo della Vida Utile Residua (RUL)
  • Sviluppo di dashboard per la salute degli attivi

Sistemi di Visualizzazione e Allertaggio

  • Visualizzazione delle previsioni e tendenze
  • Impostazione dei limiti e creazione delle allerte
  • Progettazione di indicazioni azionabili per gli operatori

Best Practices e Risk Management

  • Superare le questioni della qualità dei dati
  • Etica ed esplicabilità nei sistemi AI industriali
  • Gestione del cambiamento e adozione tra le squadre

Riepilogo e Prossimi Passaggi

Requisiti

  • Comprensione degli impianti industriali e dei flussi di lavoro della manutenzione
  • Familiarità basilare con i concetti dell'IA e dell'apprendimento automatico
  • Esperienza con sistemi di raccolta e monitoraggio dati

Pubblico

  • Ingegneri della manutenzione
  • Team di affidabilità
  • Manager delle operazioni
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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