Engineering Institute of Technology (EIT)

Επαγγελματικό Πιστοποιητικό Ικανότητας στην Προηγμένη Συντήρηση Εγκαταστάσεων και στις Τεχνολογίες Πρόβλεψης που Βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη

Το μάθημα αποτελείται από 6 ενότητες. Αυτές οι ενότητες καλύπτουν μια σειρά από πτυχές για να σας παρέχουν μέγιστη πρακτική κάλυψη στον τομέα των στρατηγικών συντήρησης εγκαταστάσεων και των τεχνολογιών πρόβλεψης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Ενότητα 1: Στρατηγικές Συντήρησης Εγκαταστάσεων & Αξιοπιστία Περιουσιακών Στοιχείων

• Φιλοσοφίες Συντήρησης: Διορθωτική, Προληπτική, Προβλεπτική, Κανονιστική και Αξιοπιστία Περιουσιακών Στοιχείων
• Διαχείριση Κύκλου Ζωής Περιουσιακών Στοιχείων και Οικονομικά Συντήρησης
• Βασικοί δείκτες απόδοσης (MTBF, MTTR, OEE, διαθεσιμότητα)
• Ενσωμάτωση Τεχνητής Νοημοσύνης για την παρακολούθηση της υγείας των περιουσιακών στοιχείων και την προγνωστική ανάλυση

Ενότητα 2: Ανάλυση Βλαβών Εξοπλισμού & Παρακολούθηση Κατάστασης

• Ανάλυση Βασικής Αιτίας Βλάβης (RCFA), FMEA
• Τεχνικές Παρακολούθησης Κατάστασης: Δόνηση, Ανάλυση Λαδιού, Υπερήχων, Θερμογραφία
• Παρακολούθηση κατάστασης με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης: Αυτοματοποιημένη ανίχνευση και διάγνωση σφαλμάτων
• Ανίχνευση ανωμαλιών σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση

Ενότητα 3: Τεχνητή Νοημοσύνη και Μηχανική Μάθηση για Προγνωστική Συντήρηση

• Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση (ML) και στα βασικά της Τεχνητής Νοημοσύνης
• Προγνωστική Ανάλυση με χρήση Μοντέλων Μηχανικής Μάθησης (Ταξινόμηση, Παλινδρόμηση, Ομαδοποίηση)
• Προεπεξεργασία Δεδομένων για την Ανάλυση Δεδομένων Εγκαταστάσεων
• Πρακτικά παραδείγματα: Προβλέψεις βασισμένες στην Τεχνητή Νοημοσύνη για βλάβες εξοπλισμού (αντλίες, μεταφορικοί ιμάντες, φρέζες, κινητήρες)

Ενότητα 4: Ψηφιακά Δίδυμα & Ευφυείς Λειτουργίες Εγκαταστάσεων

• Βασικές Αρχές της Τεχνολογίας Ψηφιακών Διδύμων
• Ψηφιακό Δίδυμο με Τεχνητή Νοημοσύνη για Προγνωστική Συντήρηση
• Ενσωμάτωση Ψηφιακών Διδύμων με SCADA Εγκαταστάσεων, PLC, CMMS
• Βελτιστοποίηση Απόδοσης Περιουσιακών Στοιχείων σε Πραγματικό Χρόνο μέσω Ψηφιακών Διδύμων

Ενότητα 5: Σχεδιασμός Συντήρησης & Βελτιστοποίηση Τεχνητής Νοημοσύνης

• Σχεδιασμός και Προγραμματισμός Εργασιών Συντήρησης (Ρουτίνα, Διακοπές Λειτουργίας, Ολοκληρώσεις)
• Αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης για Βέλτιστο Προγραμματισμό και Κατανομή Πόρων
• Χρήση AI Analytics για την πρόβλεψη απαιτήσεων ανταλλακτικών και αποθέματος
• Ενσωμάτωση Προγνωστικών Στοιχείων στη Λήψη Επιχειρησιακών Αποφάσεων

Ενότητα 6: Εφαρμογές στον Κλάδο & Μελέτες Περιπτώσεων

• Εργοστάσιο εξόρυξης και επεξεργασίας χρυσού Oceana - Προβλεπτική συντήρηση με τεχνητή νοημοσύνη
• Ευρύτερες μελέτες περιπτώσεων από τους τομείς της εξόρυξης, του πετρελαίου και του φυσικού αερίου, της μεταποίησης και της ενέργειας
• Απόδοση Επένδυσης (ROI) και Οικονομικά Οφέλη της Προγνωστικής Συντήρησης με Τεχνητή Νοημοσύνη
• Ξεπερνώντας τις πρακτικές προκλήσεις στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης

Για να λάβουν πιστοποιητικό ολοκλήρωσης για το Επαγγελματικό Πιστοποιητικό Ικανότητας του EIT , οι φοιτητές πρέπει να επιτύχουν ποσοστό παρακολούθησης 65% στα ζωντανά, διαδικτυακά διαδικτυακά σεμινάρια που πραγματοποιούνται ανά δεκαπενθήμερο. Λεπτομερείς περιλήψεις/σημειώσεις μπορούν να υποβληθούν αντί για παρακολούθηση. Επιπλέον, οι φοιτητές πρέπει να λάβουν βαθμό 60% στις καθορισμένες εργασίες, οι οποίες θα μπορούσαν να έχουν τη μορφή γραπτών εργασιών και πρακτικών εργασιών. Οι φοιτητές πρέπει επίσης να λάβουν βαθμό 100% στα κουίζ. Εάν ένας φοιτητής δεν επιτύχει την απαιτούμενη βαθμολογία, θα του δοθεί η ευκαιρία να υποβάλει ξανά την εργασία για να λάβει την απαιτούμενη βαθμολογία.

Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμογή προηγμένων στρατηγικών συντήρησης και μετρήσεων αξιοπιστίας περιουσιακών στοιχείων
• Εφαρμογή παρακολούθησης κατάστασης και ανίχνευσης σφαλμάτων με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης
• Χρησιμοποιήστε μηχανική μάθηση για προγνωστική ανάλυση και ανίχνευση ανωμαλιών
• Ενσωματώστε ψηφιακά δίδυμα με συστήματα εγκαταστάσεων για έξυπνες λειτουργίες
• Βελτιστοποιήστε τον προγραμματισμό συντήρησης και την κατανομή πόρων χρησιμοποιώντας Τεχνητή Νοημοσύνη
• Ανάλυση μελετών περίπτωσης του κλάδου και αξιολόγηση της απόδοσης επένδυσης (ROI) τεχνολογιών πρόβλεψης

Αναμένεται να αφιερώνετε περίπου 5-8 ώρες την εβδομάδα για να μαθαίνετε το περιεχόμενο του μαθήματος. Αυτό περιλαμβάνει την παρακολούθηση διαδικτυακών σεμιναρίων ανά δύο εβδομάδες, τα οποία διαρκούν περίπου 90 λεπτά, για να διευκολύνουν τη συζήτηση στην τάξη και να σας επιτρέψουν να υποβάλλετε ερωτήσεις.

Αυτό το πρόγραμμα έχει απαίτηση παρακολούθησης 65% στα ζωντανά διαδικτυακά σεμινάρια για την αποφοίτησή σας από το πρόγραμμα. Εάν δεν μπορείτε να παρακολουθήσετε τα ζωντανά διαδικτυακά σεμινάρια, έχετε την επιλογή να παρακολουθήσετε την ηχογράφηση των ολοκληρωμένων διαδικτυακών σεμιναρίων και να στείλετε μια περίληψη των όσων μάθατε από το διαδικτυακό σεμινάριο στον υπεύθυνο υποστήριξης μάθησης. Οι περιλήψεις αφορούν την απαίτηση παρακολούθησης για το πρόγραμμα.

Αυτό το πρόγραμμα λειτουργεί διαδικτυακά σε εντατική βάση μερικής απασχόλησης και έχει σχεδιαστεί για να ταιριάζει με την πλήρη απασχόληση. Θα χρειαστούν έξι εβδομάδες για να ολοκληρωθεί.

Κατανοούμε ότι μερικές φορές οι επαγγελματικές υποχρεώσεις και οι προσωπικές συνθήκες μπορούν να αποτελέσουν εμπόδιο στις σπουδές σας, επομένως εάν σε οποιοδήποτε σημείο αισθανθείτε ότι δυσκολεύεστε με τον ρυθμό του μαθήματος ή ότι βρίσκετε μια συγκεκριμένη ενότητα δύσκολη, σας ενθαρρύνουμε να επικοινωνήσετε με τον αρμόδιο Υπεύθυνο Υποστήριξης Μάθησης για βοήθεια.