Moderne Anlagen erzeugen mehr Daten denn je und wer sie gezielt nutzt, steigert Verfügbarkeit, Effizienz und Qualität. Das CAS Predictive Maintenance zeigt Ihnen, wie Sie Machine-Learning-Modelle und digitale Technologien wirkungsvoll in der Instandhaltung einsetzen. Sie lernen, aus Daten fundierte Entscheidungen, neue Services und innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln. Ein praxisnahes Labor mit realen Fehlersimulationen und Datenerfassung ermöglicht es Ihnen, Machine-Learning-Modelle hands-on zu entwickeln und zu testen. E
Zielpublikum:Das Programm richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die ihre Organisation datengetrieben weiterentwickeln wollen:
- Instandhaltungs- & Produktionsleiter, Asset & Facility Manager
- Digital Strategy Officers, CIOs/CTOs, Business Development Manager
- Produktmanager sowie Entwicklungs- und Innovationsverantwortliche in Industrie & Maschinenbau
- Ingenieure im Bereich Entwicklung, Instandhaltung und Operations
Ziele:Nach Abschluss des CAS können Sie:
- Machine-Learning-Modelle für Predictive Maintenance entwickeln und bewerten
– von Anomaliedetektion über Klassifikation bis zu Vorhersagemodellen - Daten aus Maschinen und Sensorik gezielt nutzen, aufbereiten und in Dashboards visualisieren
- Digitale Strategien für Betrieb & Instandhaltung entwerfen und neue datenbasierte Services entwickeln
- Das Potenzial von Digitalisierung und IoT-Technologien realistisch bewerten und in erfolgreiche Projekte übersetzen
- Predictive-Maintenance-Konzepte nach Kosten, Verfügbarkeit und Business Impact beurteilen
Inhalt:
Das CAS Predictive Maintenance ist modular aufgebaut und besteht aus 4 Modulen.
Modul "Einführung in die Instandhaltung"
Sie verstehen die zentralen Konzepte der modernen Instandhaltung – von Zuverlässigkeit über Verfügbarkeit bis zu vorausschauenden Strategien – als Basis für datenbasierte Ansätze.
Modul "Digitale Technologien, Digitalisierungsstrategien und neue Geschäftsmodelle"
Sie lernen die wichtigsten Technologien für datengetriebene Anlagen kennen:
IoT, Sensorik, Cloud, Konnektivität, Plattformen, XaaS.
Zudem entwickeln Sie eigene Ansätze für digitale Services, Instandhaltungsstrategien und datenbasierte Geschäftsmodelle.
Modul "Datenbasierte Verfahren in der Instandhaltung"
Der technische Kern des CAS.
Sie lernen, wie moderne ML-Methoden die Instandhaltung revolutionieren:
- Datenquellen & Datenintegration
- Explorative Datenanalyse & Visualisierung
- Machine Learning: Anomaliedetektion, Clustering, Klassifikation, Regression
- Modelle für Predictive Maintenance und Condition Monitoring
- Bewertung von Modellen: Fehlerraten, Performance, Business Impact
- Entwicklung aussagekräftiger Dashboards und Health-Monitoring-Lösungen
Am Ende dieses Moduls können Sie eigene Machine-Learning-Workflows für Predictive Maintenance erstellen.
Modul "Projektarbeit"
Sie wenden das Gelernte direkt in Ihrem Unternehmen oder einem realen Use Case an. Das Projekt ist Ihr persönliches Aushängeschild – ein messbares Digitalisierungsergebnis.
