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Programa do Curso
Introdução à Manutenção Preditiva
- O que é manutenção preditiva?
- Abordagens reativas vs. preventivas vs. preditivas
- ROI real e estudos de caso industriais
Coleta e Preparação de Dados
- Sensores, IoT e registro de dados em ambientes industriais
- Limpeza e estruturação de dados para análise
- Séries temporais e rotulagem de falhas
Machine Learning para Manutenção Preditiva
- Visão geral de modelos de aprendizado de máquina (regressão, classificação, detecção de anomalias)
- Escolhendo o modelo certo para a previsão de falhas de equipamentos
- Treinamento do modelo, validação e métricas de desempenho
Construindo o Fluxo de Trabalho Preditivo
- Pipeline de ponta a ponta: ingestão de dados, análise e alertas
- Usando plataformas em nuvem ou computação nos dispositivos para análise em tempo real
- Integração com sistemas CMMS existentes ou ERP
Modelagem de Modos de Falha e Índice de Saúde do Ativo
- Previsão de modos específicos de falhas
- Cálculo da Vida Útil Restante (RUL)
- Desenvolvimento de painéis de saúde do ativo
Sistemas de Visualização e Alertas
- Visualizando previsões e tendências
- Definindo limites e criando alertas
- Designing insights ações para operadores
Melhores Práticas e Considerações Éticas
- Superando problemas de qualidade dos dados
- Ética e explicabilidade em sistemas de IA industriais
- Gestão da mudança e adoção entre equipes
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de equipamentos industriais e fluxos de trabalho de manutenção
- Familiaridade básica com IA e conceitos de aprendizado de máquina
- Experiência com sistemas de coleta e monitoramento de dados
Público-alvo
- Engenheiros de manutenção
- Equipes de confiabilidade
- Gerentes de operações
14 Horas