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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