培訓目標:
1. 使學員能夠在工業(yè)環(huán)境中應用AI模型進行預測性維護、異常檢測和系統(tǒng)優(yōu)化。
2. 提供實踐操作機會，通過真實數(shù)據(jù)（如電壓、電流、壓力等傳感器數(shù)據(jù)）構建并部署AI驅動的解決方案。
3. 發(fā)展學員能夠通過編碼智能體快速構建系統(tǒng)代碼，實現(xiàn)快速工程落地。
培訓計劃:
一: 預測性維護概述
1. 介紹AI與預測性維護的應用：
- AI在工業(yè)環(huán)境中的應用概述
- 預測性維護與異常檢測的核心概念
2. 傳感器數(shù)據(jù)的理解：
- 數(shù)據(jù)類型（電壓、電流、壓力等）介紹
- 時序數(shù)據(jù)分析的基礎
- 案例學習：預測設備故障
3. 工具與環(huán)境設置：
- 安裝并配置Linux操作系統(tǒng)和GPU（至少4060TI）
- 介紹AI庫： PyTorch, Scikit-learn
- 安裝所需依賴
二: 特征工程與數(shù)據(jù)預處理
1. 特征選擇與數(shù)據(jù)清洗：
- 數(shù)據(jù)預處理的重要性（噪聲去除、缺失數(shù)據(jù)處理）
- 特征提取技術：P值檢驗、頻域轉換
- 實操演練：處理預測性維護數(shù)據(jù)
2. 數(shù)據(jù)轉換與歸一化：
- 將數(shù)據(jù)轉換為適合模型的數(shù)據(jù)形式
- 時序數(shù)據(jù)分解（趨勢、季節(jié)性）
- 案例學習：分析電壓/壓力/電流數(shù)據(jù)中的趨勢
三: 設備監(jiān)控的預測模型構建
1. 預測性維護建模技術：
- 使用監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習方法進行異常檢測
- 混合專家（MoE）架構在備件老化管理中的應用
- 實操演練：使用傳感器數(shù)據(jù)預測設備故障
2. 模型評估與調(diào)優(yōu)：
- 交叉驗證技術與超參數(shù)調(diào)優(yōu)
- 性能評估指標（AUC、準確率等）
四: 異常檢測與實踐應用
時序數(shù)據(jù)異常檢測：
- 針對扭矩與位置數(shù)據(jù)的異常檢測方法
- 無監(jiān)督學習：使用自編碼器與聚類方法檢測潛在故障
- 案例學習：從扭矩與位置數(shù)據(jù)檢測設備故障
2. 視覺質量檢測：
- 傳統(tǒng)方法與AI模型的比較
- 視覺檢測系統(tǒng)：采集，光源，結構
-視覺檢測得通用架構：DETR,yoloV11
-小目標檢測與0樣本檢測
- 實操演練：使用AI進行焊點質量自動檢測
3. 編碼與系統(tǒng)構建：
- 使用編碼智能體快速構建系統(tǒng)代碼
- 集成AI模型到實時預測維護系統(tǒng)中
- 部署系統(tǒng)到仿真平臺（模擬實際生產(chǎn)環(huán)境）
- 實操演練：從零開始構建預測性維護系統(tǒng)
培訓需求:
**硬件要求：**
- Linux操作系統(tǒng)、GPU算力大于4060TI的電腦。
2. **軟件要求：**
- Python 3.10、PyTorch、Jupyter Notebooks。
- 開發(fā)環(huán)境：VS Code、PyCharm等。
- 必須安裝的庫：Scikit-learn、pandas、numpy、matplotlib、seaborn等。
3. **學員基礎要求：**
- 基礎的AI概念理解，Python編程能力。
- 熟悉時序數(shù)據(jù)分析（優(yōu)先，但不強求）。
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