Wil je graag deelnemen aan deze opleiding, maar passen de geplande data niet of is de opleiding al volzet? Neem gerust contact op met de adviseur Danielle Verlaet. In het volgend semester verschijnt het grootste deel van het aanbod opnieuw, met nieuwe data en locaties.
Inleiding
Wanneer onverwachte machinebreuken je productieplanning herhaaldelijk verstoren en de onderhoudskosten onbeheersbaar worden, volstaat reactief handelen niet langer. Deze opleiding 'Predictive maintenance en AI voor strategisch technisch onderhoud' reikt je de strategische kaders en AI-gestuurde methodieken aan om de omslag te maken naar een datagedreven predictive maintenance beleid. Door conditiebewaking (condition monitoring) en slimme algoritmes proactief te integreren, transformeer je de technische dienst naar een betrouwbare motor voor continuïteit en maximaal asset-rendement.
Omschrijving
Hoe zet je artificiële intelligentie (AI) in onderhoud en asset management in om de beschikbaarheid van installaties te verhogen, onderhoudskosten te optimaliseren en risico’s te beperken?
In deze praktijkgerichte opleiding AI in onderhoud en asset management leer je hoe AI vandaag concreet wordt toegepast binnen onderhoudsorganisaties. Je krijgt inzicht in de rol van AI en machine learning bij asset performance, reliability en onderhoudsbeslissingen, en leert hoe je deze technologie doelgericht inzet in je eigen organisatie.
AI speelt steeds vaker een bepalende rol binnen onderhoudsmanagement en asset management. Deze opleiding helpt je om de mogelijke toepassingen, randvoorwaarden en impact van AI te begrijpen, zodat je onderbouwde keuzes maakt die passen bij je takenpakket en de maturiteit van je organisatie.
Fundamenten van Onderhoud 4.0: De verschuiving van preventief naar predictief werken.
Data-acquisitie: Welke sensoren (trilling, temperatuur, olie) genereren de juiste input voor AI?
AI-Modellen in de praktijk: Hoe algoritmes patronen herkennen die wijzen op nakende defecten.
Van data naar actie: Het integreren van AI-inzichten in je bestaande onderhoudsplanning.
Business Case & ROI: Berekenen wat voorspellend onderhoud je organisatie bespaart aan downtime.
Doelstelling
Na deze opleiding AI in onderhoud voor leidinggevenden in onderhoud en reliability heb je een duidelijk en realistisch kader om artificiële intelligentie toe te passen in onderhoud en asset management.
Je stelt een strategisch implementatieplan op voor predictive maintenance binnen een industriële productieomgeving.
Je evalueert de geschiktheid van verschillende AI-modellen voor conditiebewaking van je machinepark.
Je interpreteert complexe datasets uit sensoren om onderhoudsintervallen datagedreven te optimaliseren.
Je motiveert de business case voor AI-investeringen naar het management op basis van ROI en risicoreductie.
Doelgroep
Deze opleiding AI in onderhoudsmanagement richt zich tot technisch leidinggevenden en professionals die betrokken zijn bij onderhoud, betrouwbaarheid en productie, zoals:
- onderhoudsmanagers
- maintenance engineers
- asset managers
- reliability engineers
- productiemanagers en productieleiders
- supervisors en shiftmanagers
- lijn- en afdelingsverantwoordelijken
Voorkennis
Je hebt geen diepgaande AI-voorkennis nodig. Technische affiniteit en praktijkervaring volstaan.
Passen de geplande data niet, schrijf je hier in en we nemen contact met je op
Deze opleiding komt in aanmerking voor betaling met de KMO-Portefeuille.