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巨量資料分析智慧製造應用~設備故障預診斷與健康管理系統
by 吳俊逸 2016-03-28 23:36:36, Reply(0), Views(1671)

近年來,在全球製造業中逐漸興起一種新的維運策略思維,由過去事件發生時才採取措施的反應式(reactive)維運,演化到預測式(predictive)維運。對生產製造而言,”預測式維運”指是利用生產製造過程中所產生的巨量資料進行分析預測,並以預測結果來輔助決策。根據Aberdeen研究報告顯示,在受訪談的140家製造業公司的高階管理者的看法中,重要資產設備故障是影響公司營運風險最重要的因素。國際半導體技術組織ISMI也於2007年就將預診斷(Prognostics and Health Management, PHM)列為”next generation factory realization roadmap”中的重要計畫。

       本課程由巨量資料分析的介紹開始,接著說明巨量資料分析在製造業的應用,後續則以「設備故障預診斷與健康管理系統」為主體,分別介紹故障預診斷的效益、系統架構、技術模組等,在技術模組部分則更進一步介紹特徵參數擷取、健康評估、剩餘壽命預測等技術。

https://college.itri.org.tw/SeminarView.aspx?no=23160191&msgno=314697

課程特色/目標

本課程將學習到巨量資料分析在智慧製造的應用概念,設備故障預診斷與健康管理系統的技術架構,以及建立預診斷系統的核心技術。

課程時間

課程單元

課程主題

Day1

05/26(四) 9:30~16:30

巨量資料分析

智慧製造應用概論

   巨量資料分析概論

   製造業與資料分析的關聯性

   應用資料分析於製造業所面臨的問題

設備故障預診斷

與健康管理概論

(Prognostic and Health Management System)

   設備維護策略剖析

   Prognostic and Health Management System簡介

   Condition Based Maintenance簡介

   Predictive Maintenance簡介

資料前處理與特徵擷取

(Data Preprocessing and Feature Extraction)

   資料前處理概論

   特徵擷取技術Review

   多變量分析(PCA, ICA, Adapted PCA)

   鑑別式特徵選取(Discriminative Feature Selection)

Day2

05/27(五)  

9:30~16:30

Condition Based Maintenance

   Health Assessment Techniques Review

   Novelty Detection

   Fault Detection and Diagnosis

   Concept Drift Detection

Predictive Maintenance

   Predictive Maintenance Techniques Review

   Advanced Machine Learning(Deep Neural Network, Sparse Coding , Ensemble Learning)

   Imbalanced Data Processing

   Reliability Analysis and Machine Learning

課程對象

1.製造業製程、設備等部門主管及相關人員
2.企業資料分析部門主管及相關人員
3.對於巨量資料處理、分析、應用有興趣者

講師簡介

張森嘉 博士   工業技術研究院-巨量資訊科技中心 智慧分析技術組 副組長
     ◆研究專長:語音訊號處理、自然語言理解、計算智慧
林群惟 博士   工業技術研究院-巨量資訊科技中心 資料分析技術部 副經理
     ◆研究專長:訊號處理、資料探勘、無線感測網路、多媒體通訊網路
陳德銘 博士   工業技術研究院-巨量資訊科技中心 資料分析技術部 工程師
     ◆研究專長:統計訊號處理、機器學習     
闕壯華 博士   工業技術研究院-巨量資訊科技中心 資料分析技術部 研究員
     ◆研究專長:機器學習、圖形識別     
謝宗融 博士   工業技術研究院-巨量資訊科技中心 資料分析技術部 工程師
     ◆研究專長:資料探勘與分析、智慧型演算法、工程最佳化