Applications of AI for Predictive Maintenance

نظرة عامة

تنبّأ بأعطال المعدّات قبل وقوعها. تعمل على بيانات السلاسل الزمنية وتدرّب نماذج XGBoost وLSTM والمرمّزات التلقائية على المعالجات الرسومية لالتقاط مؤشرات الأعطال المبكرة وتقليل التوقّف غير المخطّط.

ما ستتعلّمه

المحتوى التقني أدناه معروضٌ باللغة الإنجليزية كما ورد في منهاج الدورة، حفاظاً على دقّة المصطلحات.

• Use AI-based predictive maintenance to prevent failures and unplanned downtimes
• Identify key challenges around detecting anomalies that can lead to costly breakdowns
• Use time-series data to predict outcomes with XGBoost-based machine learning classification models
• Use an LSTM-based model to predict equipment failure
• Use anomaly detection with time-series autoencoders to predict failures when limited failure-example data is available

المنهاج

لمن هذه الدورة

علماء البيانات والمهندسون في التصنيع والطاقة والمرافق والنقل.

قبل أن تبدأ

• Experience with Python
• Basic understanding of data processing and deep learning