온라인 과정
15시간/ 5주
날짜: 왓츠앱으로 물어보세요
270 [/woodmart_text_block][woodmart_button css_animation=”bounceInRight” style=”3d” shape=”semi-round” size=”extra-large” woodmart_css_id=”66f8f071c5a9a” title=”Enroll” button_smooth_scroll=”no” wd_button_collapsible_content=”no” full_width=”yes” button_inline=”no” responsive_spacing=”eyJwYXJhbV90eXBlIjoid29vZG1hcnRfcmVzcG9uc2l2ZV9zcGFjaW5nIiwic2VsZWN0b3JfaWQiOiI2NmY4ZjA3MWM1YTlhIiwic2hvcnRjb2RlIjoid29vZG1hcnRfYnV0dG9uIiwiZGF0YSI6eyJ0YWJsZXQiOnt9LCJtb2JpbGUiOnt9fX0=” wd_hide_on_desktop=”no” wd_hide_on_tablet=”no” wd_hide_on_mobile=”no” bg_color=”eyJwYXJhbV90eXBlIjoid29vZG1hcnRfY29sb3JwaWNrZXIiLCJjc3NfYXJncyI6eyJiYWNrZ3JvdW5kLWNvbG9yIjpbIiBhIl0sImJvcmRlci1jb2xvciI6WyIgYSJdfSwic2VsZWN0b3JfaWQiOiI2NmY4ZjA3MWM1YTlhIiwiZGF0YSI6eyJkZXNrdG9wIjoiIzgyMjRlMyJ9fQ==” bg_color_hover=”eyJwYXJhbV90eXBlIjoid29vZG1hcnRfY29sb3JwaWNrZXIiLCJjc3NfYXJncyI6eyJiYWNrZ3JvdW5kLWNvbG9yIjpbIiBhOmhvdmVyIl0sImJvcmRlci1jb2xvciI6WyIgYTpob3ZlciJdfSwic2VsZWN0b3JfaWQiOiI2NmY4ZjA3MWM1YTlhIiwiZGF0YSI6eyJkZXNrdG9wIjoiI2M1YTdlMiJ9fQ==” link=”url:https%3A%2F%2Fcaeassistant.com%2Fcourse-registration%2F|target:_blank”]
예측 유지 관리 과정 개요
이 예측 유지보수(PdM) 과정은 수강생들에게 다양한 유지보수 전략과 산업 전반에 걸친 적용에 대한 탄탄한 이해를 제공합니다. 데이터 과학과 최신 센서 기술을 활용한 진단, 예측 및 의사결정 최적화에 대한 이론적 개념과 실무적 실무 기법을 접목합니다. 수강생들은 근본 원인 분석부터 진동 분석, 열화상, 마찰 분석과 같은 진단 도구 활용까지 PdM의 핵심 구성 요소를 심층적으로 학습합니다. 이 과정은 수강생들이 장비 유지보수 및 고장 예방에 대한 정보에 기반한 의사결정을 내리고, 원활한 운영과 가동 중단 시간 단축을 보장할 수 있도록 준비시킵니다. 아래에서 예측 유지보수 과정의 목표를 확인하실 수 있습니다.
예측 유지 관리 과정 목표
이 과정의 목표는 다음과 같습니다.
- 시간 기반, 상태 기반, 예측 유지 관리를 포함한 다양한 유지 관리 전략에 대한 명확한 이해를 참가자에게 제공합니다.
- 센서 데이터 분석, 머신 러닝 모델, 진단 도구 등 예측 유지 관리에 관련된 데이터 과학 기술을 소개합니다.
- 최신 PdM 도구와 기술에 대한 실무 경험을 제공합니다.
- 다양한 산업 분야에서 실패를 예측하고, 유지 관리 결정을 최적화하고, PdM 전략을 구현하는 참가자의 능력을 개발합니다.
학습 성과
예측 유지 관리 과정을 완료하면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 다양한 유지 관리 전략(예: 상태 기반, 예측)을 이해하고 구현합니다.
- 진동 분석, 열화상, 마찰학과 같은 진단 도구를 적용하여 장비를 모니터링합니다.
- 데이터 과학과 머신 러닝 기술을 활용해 상태 모니터링과 고장 예측을 수행합니다.
- 비용-편익 분석과 위험 평가를 활용하여 유지 관리 결정을 최적화합니다.
- 모든 산업이나 시스템에 대한 예측 유지 관리 전략을 개발하고 구현합니다.
예측 유지 보수 결론
이 예측 유지보수 과정은 장비 유지보수에서 사후 대응적 전략에서 예측적 전략으로 전환하는 데 필요한 이론, 도구 및 기법을 심층적으로 다룹니다. 머신 러닝 및 고급 진단과 같은 최첨단 기술과 실무 경험을 결합한 이 과정은 전문가들이 예측 유지보수 프로그램을 주도하고, 장비 가동 시간을 극대화하며, 운영 효율성을 향상시킬 수 있도록 준비시킵니다.
더 많은 정보와 참고문헌은 다음 링크를 통해 확인하실 수 있습니다. https://www.sciencedirect.com/search?qs=predictive%20maintenance%20
- 시간 기반, 상태 기반 및 예측 유지 관리 전략에 대한 개요입니다.
- 다양한 산업과 장치에서 유지관리의 역할을 이해합니다.
- 다양한 장비 및 시스템에 적합한 유지 관리 전략을 선택하기 위한 기준입니다.
[/woodmart_accordion_item][woodmart_accordion_item title=”Module 2: Fundamentals of Predictive Maintenance”]
- 예측 유지 관리 개념과 이점에 대한 소개.
- 센서, 머신 러닝, 사물 인터넷(IoT)과 같은 PdM을 주도하는 핵심 기술입니다.
- PdM에서 사용되는 상태 모니터링 및 진단 도구 개요.
[/woodmart_accordion_item][woodmart_accordion_item title=”Module 3: Data Science in Predictive Maintenance”]
- 센서 데이터의 수집, 처리 및 분석.
- 가우시안 프로세스 회귀(GPR)와 같은 PdM을 위한 머신 러닝 기술 소개.
- 잔여 유용 수명(RUL) 추정 및 성능 저하 모니터링을 위한 예측 모델입니다.
[/woodmart_accordion_item][woodmart_accordion_item title=”Module 4: Diagnostic Techniques for Condition Monitoring”]
- 진동 분석: 불균형, 정렬 불량, 마모를 감지하는 도구 및 방법.
- 누출, 균열, 마찰 문제를 감지하기 위한 초음파 모니터링.
- 기계의 온도를 모니터링하고 핫스팟을 식별하기 위한 열화상 기술입니다.
- 윤활 및 마모를 모니터링하기 위한 트라이볼로지 및 오일 분석.
[/woodmart_accordion_item][woodmart_accordion_item title=”Module 5: Prognostics and Failure Prediction”]
- 고장 예측 및 유지관리 일정을 위한 고급 기술.
- 데이터 기반 모델, 시계열 분석, 추세 분석을 활용해 실패를 예측합니다.
- 제조 및 에너지 분야를 포함한 다양한 산업에서의 예측의 실제적 응용.
[/woodmart_accordion_item][woodmart_accordion_item title=”Module 6: Maintenance Decision Optimization”]
- 유지보수 작업 최적화를 위한 의사결정 프레임워크 소개.
- 유지 관리 계획을 위한 비용-편익 분석 및 위험 평가.
- 다목적 최적화: 유지 관리 결정에서 비용, 가동 중지 시간, 안전성의 균형을 맞춥니다.
- 효과적인 유지관리 최적화 전략에 대한 사례 연구.
[/woodmart_accordion_item][woodmart_accordion_item title=”Module 7: Key Performance Indicators (KPIs) and Maintenance Implementation”]
- PdM 전략의 효과를 측정하기 위한 KPI 정의 및 모니터링.
- 기존 유지 관리 프로그램에 예측 유지 관리를 통합하기 위한 전략.
- 최종 프로젝트: 선택한 산업이나 시스템에 대한 포괄적인 PdM 전략 설계.
[/woodmart_accordion_item][woodmart_accordion_item title=”Module 8: Advanced PdM Applications”]
- 전기 모터 분석: 전기 모터의 결함과 비효율성을 감지합니다.
- 실시간 상태 모니터링 및 예측 분석을 위한 프로세스 매개변수 모니터링.
- 시각적 검사 방법과 센서 기반 기술과의 통합.
- PdM 시스템과 산업용 사물 인터넷(IIoT)의 통합.
[/woodmart_accordion_item][/woodmart_accordion]
우리 팀 CAE 보조원 각 분야의 유명 전문가인 강사가 각 과정 섹션을 전달하며, 비교할 수 없는 지식과 통찰력을 제공합니다.
현재 강사는 확정되지 않았지만, 해당 분야 최고의 전문가를 모시고자 최선을 다하고 있습니다. 최고의 연구자가 선정되어 이 강좌를 개발하고 제공할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.
본 과정은 대학원생 및 박사 과정생, 업계 R&D 전문가, 그리고 대학교수진 등 다양한 대상을 대상으로 설계되었습니다. 각 과정은 최신 ISI 논문과 최첨단 연구를 기반으로 꼼꼼하게 구성되어 수강생들이 신기술 주제에 대한 최신의 관련 지식을 습득할 수 있도록 합니다.
대학원생 및 박사과정 학생: 이러한 과정은 최신 연구에 대한 고급 통찰력과 실제 응용 프로그램을 제공하여 학생들에게 학업 및 연구 역량을 강화하는 데 필요한 최신 지식과 방법론을 제공합니다.
R&D 직원: 산업 연구 및 개발 분야에 종사하는 전문가를 위해, 본 교육 과정은 새로운 트렌드와 기술에 대한 귀중한 업데이트를 제공하고, 혁신을 촉진하며 프로젝트에서 복잡한 과제를 해결하는 능력을 향상시킵니다.
대학 교수진: 최신 개발 동향을 파악하고자 하는 학자들은 최첨단 연구와 신기술에 접근할 수 있는 우리 강좌를 통해 이점을 얻을 수 있으며, 이를 교육 및 연구 활동에 통합할 수 있습니다.
우리 교육 과정에 참여함으로써 모든 그룹은 과학 및 기술 발전의 최전선에서 직접 얻은 최신 지식, 실무 기술 및 통찰력을 통해 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다.
유한요소해석 과정 수료증
이 과정을 성공적으로 이수하시면 과정 수료증을 받으실 수 있습니다. 이 수료증은 수강 기간, 학습한 기술에 대한 실력을 보장하며, 온라인으로 확인 가능합니다.
예측 유지 관리 과정은 다음과 같은 사람에게 적합합니다.
- 예측 유지 관리에 대한 지식을 향상시키고자 하는 유지 관리 및 신뢰성 엔지니어입니다.
- 산업 응용 분야에 자신의 기술을 적용하고자 하는 데이터 과학자.
- 중요 장비를 유지 관리하고 가동 중지 시간을 줄이는 업무를 담당하는 운영 관리자입니다.
- 최신 PDM 기술에 대한 최신 정보를 얻고자 하는 유지 관리 프로세스를 담당하는 기술자 및 감독자.
English 
Korean 
Chinese