Programa do Curso

Introdução à manutenção preditiva no fabrico de semicondutores

  • Panorâmica dos conceitos de manutenção preditiva
  • Desafios e oportunidades no fabrico de semicondutores
  • Estudos de casos de manutenção preditiva em ambientes de fabrico

Recolha e análise de dados para manutenção

  • Métodos de recolha de dados de manutenção
  • Análise de dados históricos para identificar padrões
  • Utilização de sensores e dispositivos IoT para recolha de dados em tempo real

Técnicas de IA para manutenção preditiva

  • Introdução aos modelos de IA utilizados na manutenção preditiva
  • Criação de modelos de aprendizagem automática para previsão de avarias
  • Utilização de aprendizagem profunda para reconhecimento de padrões complexos

Implementação de soluções de manutenção preditiva

  • Integração de modelos de IA nos sistemas de manutenção existentes
  • Criação de painéis de controlo e ferramentas de visualização para monitorização
  • Tomada de decisões em tempo real e alertas automatizados

Estudos de casos e aplicações práticas

  • Análise de implementações bem sucedidas de manutenção preditiva
  • Análise dos resultados e aperfeiçoamento dos modelos para uma maior precisão
  • Prática prática com conjuntos de dados e ferramentas do mundo real

Tendências futuras em IA para manutenção

  • Tecnologias emergentes na manutenção preditiva
  • Direções futuras na integração de IA e manutenção
  • Preparar-se para os avanços na manutenção preditiva

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Experiência em processos de fabrico de semicondutores
  • Conhecimento básico dos conceitos de IA e de aprendizagem automática
  • Familiaridade com protocolos de manutenção em ambientes de fabrico

Público-alvo

  • Engenheiros de manutenção
  • Cientistas de dados em indústrias de manufatura
  • Engenheiros de processos em fábricas de semicondutores
 14 Horas

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