Förutsäg slitage och försämring av maskiner med AI – Datadrivet underhåll
Vill du lära dig hur man kan använda data för att förutsäga underhållsbehov hos maskiner och andra tillgångar?
Generar era maskiner data som skulle kunna användas för tillståndsbevakning? Är ni osäkra på vad alla dessa data kan användas till och hur de kan skapa värde? Vi går igenom konkreta exempel på hur datadrivet underhåll kan gå till, så att ni kan ta nästa steg inom er organisation.
Allt eftersom digitala tekniker och datainsamling blir vanligare i fabriker, ökar även värdet av att nyttja data och använda dem för effektivare beslutsfattning.
En lovande teknologi och en viktig komponent i Industri 4.0 är prediktivt underhåll – en kombination av data, AI och smart underhåll. På denna teknikworkshop får ni lära er om olika datadrivna metoder inom underhåll, hur man kan börja jobba med datadrivet underhåll – tillståndsbaserat och prediktivt underhåll. Insikter från projekten D3H, DFusion och ett doktorandprojekt presenteras och diskuteras. Exempel med prediktivt underhåll av elektronik, analys av störningsdata och tillståndsbaserat underhåll av kompoundering (blandning och preparering av plastmaterial) visas.
För vem?
Teknikworkshoppen riktar sig till er som arbetar på tillverkande företag och är intresserade av ständig förbättring, analys av data, rotorsaksanalys och underhåll.
Praktisk information
Samtliga Teknikworkshoppar genomförs digitalt
När: Onsdag den 18 september 2024 kl 9-12
Var: Anslut via zoom länk, skickas före workshopen
Anmälan: Senast 15 september 2024
Forskare Wilhelm Söderkvist Vermelin, RISE och forskare Torbjörn Ylipää, Chalmers
Varmt välkomna!