Prediktívna údržba optimalizuje efektivitu využívania strojov a zariadení. Predikcie z dataminingových modelov zostavených nad historickými dátami o poruchách a prevádzkových meraniach umožnia efektívne plánovať odstávky a výmenu súčiastok, a tak ušetriť nemalé náklady vynakladané na pravidelnú alebo ah hoc údržbu.
Cieľom kurzu je zoznámiť účastníkov s možnosťami využitia dataminingových prístupov pre optimálne plánovanie údržby strojov a zariadení. V kurze budú ukázané rôzne prístupy založené na klasifikácii, analýze dĺžky života, predikciách časových radov a analýze sekvencií.
Kurz je určený analytikom a pracovníkom zodpovedným za plánovanie a realizáciu údržby.
Pre úspešné absolvovanie kurzu postačí užívateľská znalosť práce na počítači. Ako úvod do problematiky data miningu odporúčame kurz „Data mining – získavanie znalostí z databáz“.
Účastníci si osvoja postupy odhadu životnosti súčiastok a skórovanie ich zlyhaní vo vybranom časovom horizonte. Naučia sa zostavovať modely závislosti pravdepodobnosti poruchy či opotrebenia na manuálnych a automatických prevádzkových meraniach.
Po teoretickom úvode do postupov predikcie zlyhania si účastníci vyskúšajú prípravu dát a zostavenie pravdepodobnostného predikčného modelu. Praktická časť výučby prebieha za podpory softvéru IBM SPSS Modeler.
* Vo výnimočných prípadoch zmena programu vyhradená podľa zamerania a skúseností danej skupiny účastníkov.
IBM SPSS Modeler Professional, IBM Analytical Decision Management.
