Прогнозирование отказов технических систем и новые методы диагностики

В настоящее время обработка больших объемов данных и использование этого инструмента для предиктивного анализа является одной из так называемых «компетенций будущего» для специалистов производственных предприятий. Наличие данных компетенций, соответствующих мировым трендам различных отраслей промышленности, является одним из направлений развития современных специалистов в области эксплуатации и обслуживания оборудования, его надежности и инженерного анализа. Применение методов статистического анализа и разработанных составителями программы авторских подходах по анализу состояния электромеханических систем позволяет слушателям данной программы: сокращать производственные издержки в связи с переходом на сервисное обслуживание; обоснованно выбрать рациональный метод предиктивного анализа; разработать и внедрить собственное решение в области прогнозной аналитики; - уменьшить риски и последствия возможных ошибок от отказов и неисправностей оборудования. Наличие навыков практического применения возможностей инженерного анализа, реализованных на обработке данных, позволит исследовать изменение состояния оборудования в реальном режиме времени и оптимизировать режимы работы объекта и затраты на его обслуживание и ремонт. Программа повышения квалификации авторски выстроена на терминологии таких курсов высшей школы, как диагностика оборудования и надежность технических систем и включает в себя результаты прикладных исследований и разработок. Целью реализации программы является получение, совершенствование и развитие профессиональных компетенций и навыков работы с большим объемом данных для оценки состояния объекта на примере электромеханической системы. Особенности курса: Структурированный и легкий для понимания контент. Обучение на основе практических действий, на примере реальных производственных данных.

Слушатель, освоивший программу, должен обладать профессиональными компетенциями, включающими: Умение использовать статистические и другие инженерные методы для обработки большого объема данных на основе анализа технологического процесса и режимов работы оборудования. Уметь использовать методы обработки большого объема данных для прогнозного анализа и оценки состояния электромеханических систем и стабильности технологии. По итогам освоения программы повышения квалификации слушатель будет: Знать теоретические основы применения методов обработки информации. Уметь применять современные методы обработки информации для решения задач, связанных с инновациями в области эксплуатации и обслуживания оборудования. Владеть навыками предиктивного анализа определения технического состояния электромеханических систем для решения перспективных задач оптимизации производственных издержек.