Prédiction des échecs avec l'apprentissage automatique

Aperçu

Faites progresser votre carrière en ingénierie avec des solutions de maintenance prédictive. Acquérez une expertise en IA pour anticiper les pannes d'équipement, minimiser les temps d'arrêt et améliorer l'efficacité opérationnelle.

Programme

- Introduction à la Maintenance Prédictive -- Importance et avantages de la maintenance prédictive -- Aperçu des stratégies de maintenance prédictive -- Comparaison avec la maintenance réactive et préventive - Fondamentaux de l'Apprentissage Automatique dans la Maintenance Prédictive -- Concepts clés de l'apprentissage automatique et terminologie -- Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, et par renforcement -- Bases de l'entraînement et de l'évaluation des modèles - Collecte et Gestion des Données -- Identification des sources de données pertinentes pour la maintenance prédictive -- Évaluation de la qualité des données et prétraitement -- Données de séries temporelles et détection d'anomalies - Ingénierie des Caractéristiques pour les Modèles Prédictifs -- Identification des caractéristiques importantes en maintenance prédictive -- Techniques d'extraction et sélection de caractéristiques -- Création et validation des ensembles de données - Construction de Modèles de Maintenance Prédictive -- Classification vs régression dans la prédiction des pannes -- Aperçu des algorithmes courants (par exemple, arbres de décision, forêt aléatoire, réseaux neuronaux) -- Implementation des modèles en utilisant scikit-learn et TensorFlow de Python - Évaluation et Optimisation des Modèles -- Indicateurs pour évaluer les modèles de maintenance prédictive (par ex., exactitude, précision, rappel) -- Techniques de validation croisée -- Réglage des hyperparamètres et optimisation des modèles - Mise en Œuvre des Systèmes de Maintenance Prédictive -- Intégration des modèles d'apprentissage automatique dans les flux de travail de maintenance -- Systèmes de surveillance en temps réel et d'alerte -- Études de cas et applications industrielles - Défis et Meilleures Pratiques -- Gestion des ensembles de données déséquilibrés -- Gestion de la parcimonie et du bruit dans les données -- Considérations éthiques et pratiques dans la maintenance prédictive - Tendances Émergentes et Perspectives d'Avenir -- Le rôle de l'IoT dans la maintenance prédictive -- Avancées en IA et apprentissage automatique pour la surveillance des équipements -- Perspectives pour une prise de décision de maintenance automatisée - Projet de Synthèse -- Développement d'une solution complète de maintenance prédictive -- Application des concepts appris à un scénario réel -- Présentation et défense des résultats du projet

Enseigné par

Kathy Tao, Rohit Ramanathan, Marissa D'Alonzo, Brian Buechel and Megan Thompson

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