Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengantar Prediktif Maintenance
- Apa itu prediktif maintenance?
- Reactive vs. preventif vs. prediktif
- ROI dunia nyata dan studi kasus industri
Pengumpulan dan Persiapan Data
- Sensor, IoT, dan pencatatan data di lingkungan industri
- Pembersihan dan struktur data untuk analisis
- Data seri waktu dan penandaan kegagalan
Machine Learning untuk Prediktif Maintenance
- Tinjauan model machine learning (regressi, klasifikasi, deteksi anomali)
- Memilih model yang tepat untuk prediksi kegagalan peralatan
- Pelatihan model, validasi, dan metrik kinerja
Membangun Kerangka Kerja Prediktif
- Pipa end-to-end: pengambilan data, analisis, dan peringatan
- Menggunakan platform cloud atau edge computing untuk analisis real-time
- Integrasi dengan sistem CMMS atau ERP yang ada
Failure Mode dan Modeling Health Index
- Memprediksi mode kegagalan tertentu
- Menghitung Remaining Useful Life (RUL)
- Mengembangkan dashboard kesehatan aset
Sistem Visualisasi dan Peringatan
- Memvisualisasikan prediksi dan tren
- Menetapkan ambang batas dan membuat peringatan
- Mempersiapkan wawasan yang dapat dijalankan untuk operator
Best Practices dan Risk Management
- Mengatasi masalah kualitas data
- Etika dan eksplorabilitas dalam sistem AI industri
- Manajemen perubahan dan adopsi di antara tim
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman peralatan industri dan alur kerja pemeliharaan
- Pengetahuan dasar tentang konsep AI dan pemahaman mesin
- Pengalaman dengan sistem pengumpulan dan pemantauan data
Target Peserta
- Insinyur pemeliharaan
- Tim keandalan
- Manajer operasi
14 Jam