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.

• Тема 1: Оценка состояния электромеханических систем на основе анализа параметров работы электродвигателя
• Тема 2: Прогнозирование возникновения негативных динамических эффектов
• Тема 3: Прогнозирование состояния оборудования по излучаемому акустическому сигналу.
• Тема 4: Прогнозирование состояния оборудования с помощью нейронных сетей
• Тема 5: Оценка состояния сложных технических систем на примере металлургического производства на основе нечеткой логики