Seminar
Predictive Maintenance in der Praxis
Leitfaden für die Planung und Umsetzung im Maschinenbau
Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) bietet vielversprechende Chancen für den Maschinenbau. Über die gezielte Nutzung von Maschinendaten und den daraus gewonnenen Informationen können Kosten reduziert, die Planbarkeit der Wartung verbessert und die Verfügbarkeit von Maschinen erhöht werden.
Im Seminar lernen Sie, welche Aspekte für eine erfolgreiche Umsetzung von prädiktiver Instandhaltung relevant sind. Fallstudien aus dem Maschinenbau und Anlagenbau erleichtern den Transfer der Lerninhalte auf die Situation in Ihrem Unternehmen.
Inhalte
Grundlagen
- Vorausschauende Instandhaltung als wichtiger Baustein von Industrie 4.0
- Marktübersicht existierender Lösungen
- Mögliche Schwachstellen bisheriger Ansätze
Umsetzung
- Wichtige Voraussetzungen und häufig auftretende Hindernisse
- Technologien und Partner zur Datenanbindung (z.B. Industriestandard umati)
- Ganzheitliches Vorgehensmodell zur effizienten Realisierung
- Methoden aus dem Bereich Künstliche Intelligenz (z.B. Neuronale Netze)
Fallstudien und Business Cases
- Wie kann Predictive Maintenance von der Konzeption bis zur Umsetzung erfolgreich realisiert werden?
- Praxisbeispiele aus dem Maschinenbau und Anlagenbau
Methoden
Checklisten, Fallstudien aus der erfolgreichen Projektpraxis (Theorie) und Leitfaden (praxisnahe Umsetzung)
Wie profitieren Sie von diesem Seminar?
Kompakt und fundiert gewinnen Sie Wissen über den ganzheitlichen Prozess zur Umsetzung von vorausschauender Instandhaltung – Von der Ideenfindung über den Business Case bis hin zur technischen Realisierung. Nach dem Besuch des Seminars sind Sie in der Lage, den Status Quo und die nächsten Schritte in Ihrem Unternehmen besser einzuschätzen. Die zur Verfügung gestellten Checklisten ermöglichen Ihnen, den Weg hin zu einer vorausschauenden Instandhaltung effizienter zu gestalten.
Zielgruppe
Fachkräfte und Führungskräfte aus den Bereichen After Sales Service, Instandhaltung, Produktion und Informationstechnologie (IT), Verantwortliche für Digitalisierung und Innovation aus dem Maschinenbau sowie Interessenten aus Anwenderfirmen
Seminarleitung
Dr. André Bojahr
ist Experte im Bereich Predictive Maintenance mit über neun Jahren Erfahrung in Datenanalyse und -modellierung. Er ist Lead Data Scientist bei der Exxeta AG und hat während seiner beruflichen Laufbahn diverse Predictive Maintenance Projekte in Zusammenarbeit mit verschiedenen Fahrzeugherstellern durchgeführt.
Marvin Göbel
ist Senior Data Scientist bei der Exxeta AG mit umfangreicher Expertise im Bereich Predictive Maintenance. Er verfügt über fundierte Kenntnisse im Machine Learning und der Analyse großer Datenmengen und hat bereits mehrere erfolgreiche Predictive Maintenance Projekte durchgeführt.Veranstaltungsdetails
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