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

Número de participantes


Preço por Participante

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas