Was Sie lernen werden

• Einsatzfelder und Möglichkeiten von Predictive Maintenance
• Technische Grundlagen von Predictive Maintenance-Lösungen
• Erfolgsfaktoren bei der Entwicklung von Predictive Maintenance-Lösungen
• Impulse für erste Schritte in Richtung prädiktiver Wartungen

Beschreibung

Seit mehr als zwei Dekaden geistert der Begriff der Predictive Maintenance durch die einschlägige Literatur und Fachpresse und auch auf vielen Kongressen ist diese Instandhaltungsart eines der Leitthemen. Dennoch können sich viele aus dem Service hinter diesem Buzzword nur sehr schwer etwas Greifbares vorstellen und stellen das Thema aus technischem Respekt vor der Materie auf das Wartegleis. Die Technik ist aber schon lange reif für reale Anwendungen. Es geht nun darum reale Anwendungsszenarien zu entwickeln. Und hierfür ist es notwendig, dass wir im Service die Berührungsängste abbauen, um gemeinsam mit der Technik hier skalierbare Lösungen zu erarbeiten, die echte Mehrwerte für Sie und Ihre Kunden liefern.

Unser Ziel mit diesem Kurs ist den Begriff der Predictive Maintenance zu entmystifizieren und die technischen Grundlagen dahinter zu erklären. Das hilft die besagten Berührungsängste abzubauen und das Thema aktiv anzugehen. Wir steigen in den Kurs ein, indem wir zunächst einmal die Begrifflichkeiten von Industrie 4.0, IoT, Predictive Maintenance und Co. klären und zueinander abgrenzen. Wenn hier die Basis geschaffen ist und ein einheitliches Verständnis herrscht, steigen wir in den Nutzen und die Einsatzfelder von Predictive Maintenance ein. Und im Hauptteil des Kurses geht es um die besagte Entmystifizierung des Begriffs, indem wir die Technik dahinter erklären und das Thema somit für Sie greifbarer machen. Wir hangeln uns hierfür entlang der gesamten Wirkungskette entlang. Wir starten bei der Erhebung von Daten am Produkt und klären dann welche Optionen man hat, um auf die Daten zuzugreifen. Und dann geht es in den Kern von Predictive Maintenance. Also die Arbeit, Analyse und Interpretation der Daten. Hierfür erklären wir Ihnen, wie künstliche Intelligenz funktioniert und welchen Prozess man durchläuft, um ein KI-Modell für den Einsatz im Rahmen der Predictive Maintenance fit zu machen. Danach sind Sie in der Lage mit Ihren Kollegen aus der Technik und IT auf Augenhöhe zu diskutieren und verstehen, was diese in diesem Kontext tun. Sie können das Modell nicht selbst in Python programmieren, aber Sie verstehen die Logik dahinter und können dabei helfen, Ihr Domänenwissen in den Prozess einfließen zu lassen. Im Nachgang zu diesem Hauptteil geben wir noch ein paar praktische Empfehlungen, die im Rahmen der Entwicklung und Vermarktung solcher Lösungen wichtig sind. Danach schließen wir den Kurs mit drei praktischen Impulsen für erste Schritte in diesem Umfeld ab.

Der Kurs ist für alle diejenigen gedacht, die sich im Service mit dem Thema Predictive Maintenance intensiv auseinandersetzen wollen. Sei es, weil Sie bei der Entwicklung mitwirken müssen oder grundsätzliches Interesse an den Wirkzusammenhängen und den technischen Hintergründen haben. Der Kurs hat das Ziel das Thema und die Technik von A bis Z zu durchleuchten und Sie in die Lage zu versetzen mit Ihren Kollegen aus Technik und IT auf Augenhöhe diskutieren zu können.

Der Kurs ist nicht für Sie geeignet, wenn Sie ein Data Scientist sind und nach einem praktischen Training in der Modellierung von KI-Modellen suchen. Der Kurs ist kein Programmierkurs in Python oder R, sondern ein Grundlagenkurs für diejenigen, die sich aus dem Service heraus mit dem Thema auseinandersetzen wollen.

Anforderungen

• Internetzugang
• Aktuelle Browserversion (Chrome oder Firefox empfohlen)
• Gewerblicher Käufer