Seminar: Energy Data Scientist – Predictive Maintenance
In dieser Weiterbildung des Fraunhofer IEE geht es um vorausschauende Instandhaltungsstrategien von Energieanlagen vor allem mittels KI-basierten Ansätzen.
In der Betriebsführung von Gebäuden und Anlagen gewinnen KI-basierte Ansätze immer mehr an Bedeutung, auch für die Regelung, die Überwachung und bei der Wartung und Instandhaltung von Energieanlagen. Vorausschauende Instandhaltungsstrategien sind ein wesentliches Element für einen zuverlässigen und kosteneffektiven Betrieb. In diesem Kurs werden Ihnen die Grundsätze von Predictive Maintenance-Ansätzen und -Prozessen erläutert. Sie erhalten einen Einblick in die aktuellen und in der Forschung untersuchten Methoden des Datenmanagements, der Zuverlässigkeitsanalyse sowie der Überwachungsmöglichkeiten für Betrieb und Instandhaltung im Energiesystem. Sie lernen die bedeutendsten Überwachungsmethoden und die Potenziale für die vorausschauende Wartung kennen. Methoden der künstlichen Intelligenz können auch hier eine unterstützende Rolle einnehmen, um die richtigen Key-Performance-Indikatoren zu ermitteln und zu nutzen.
Mit etwas Übung erkennen Sie selbst, an welchen Stellen der Prozess für Ihren Anwendungsfall angepasst werden muss, um die Effizienz Ihrer Anlagen zu steigern und Kosten zu senken.
Zielgruppe:
Ingenieurinnen und Ingenieure im Bereich Betriebsführung und Instandhaltung von Gebäuden und Energieanlagen, Asset- und Facilitymanagement.
Dauer:
13.4. - 28.4.2023
13.04.- Kick off, online
20.04.- Vertiefung und Q-and A-Session, online
27.04. - Präsenzphase, Fraunhofer ENIQ, EUREF-Campus, Berlin
28.04. - Präsenzphase, Fraunhofer ENIQ, EUREF-Campus, Berlin
Kosten: 2.150 € (Early Bird bis zum 28.02.2023: 1.950 €)