本課程各主題皆與邁向智慧機械所需的關鍵技術相關,學員透過課程可學習如何建置設備狀態監測系統,並運用訊號處理方法與預兆診斷方法等來監控重要機械設備與推估加工品質,並透過實例說明強化學員解決設備異常問題之實務能力。
預兆診斷, 振動, 智慧製造, 工業4.0
課程代碼 2322030016 Loading...

機械設備預兆診斷技術與應用案例(台南班) - 課程總覽 - 產業學習網

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課程型態/ 實體
上課地址/ 台南沙崙學習中心(實際以上課通知書為準!)
時數/ 12小時
起迄日期/ 2022/11/22~2022/11/23
聯絡資訊/ 黃凡瑄 03-5732034
報名截止日/ 2022/11/15
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課程介紹

        因應德國政府提出的工業4.0(Industry 4.0)計畫,我國政府打造以「創新、就業、分配」為核心價值,追求永續發展的經濟新模式,並透過「連結未來、連結全球、連結在地」三大策略,激發產業創新風氣與能量。政府提出「智慧機械」、「亞洲‧矽谷」、「綠能科技」、「生醫產業」、「國防產業」、「新農業」及「循環經濟」等5+2產業創新計畫,作為驅動台灣下世代產業成長的核心,為經濟成長注入新動能。

        所謂「智慧機械」就是整合工業4.0技術元素,使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能,其中故障預測是指利用各項感測器感知設備關鍵模組之運轉狀態,並設法從中找出設備發生故障前的先期徵兆,提早進行預防保養,降低設備非預期性故障所造成的龐大損失;精度補償則是透過各式感測器監測整個生產過程,並據此調整製程參數、補償加工誤差、推估加工品質等,最終達到生產效能提升、加工品質確保之目的。

        透過長期的數據收集,將大數據分析概念結合機械振動知識,透過類神經網路的方式建立機台健康指標模型,利用model-base之方式來進行機台全面性的監控,已達到降低無預警故障率、有效排程維修及減少備料問題。
 
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課程目標

本課程各主題皆與邁向智慧機械所需的關鍵技術相關,學員透過課程可學習

  1. 如何建置設備狀態監測系統
  2. 運用訊號處理方法與預兆診斷方法等監控重要機械設備與推估加工品質
  3. 透過實例說明強化解決設備異常問題之實務能力
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課程大綱

單元一、機械設備預兆診斷方法與案例分析(9小時)

  • 機械設備預兆診斷方法與原理
  • 旋轉機械故障診斷成因與判斷方法
  • 人工智慧與演算法
  • 預兆診斷技術案例分析

單元二、振動量測實務操作(3小時)

  • 設備監測原理
  • 監測系統架構說明與設計流程
  • 感測與訊號處理技術(實務操作)
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培訓對象

  • 電機/電子/材料/機械/等相關背景之研發工程師、產品設計師、生產製造、品保工程師、研究員及各管理階層及相關工程師/資料分析人員。
  • 公協會、研究單位工程師、教職員、學生或有需求與興趣者。
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課程講師

工研院-機械所實務專家講師群

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開課資訊

一、主辦單位:財團法人工業技術研究院  產業學院

二、舉辦地點:工研院 台南沙崙院區(實際上課地點請以上課通知單為準!)
※因應疫情發展,開課日期若無法舉辦實體課程,主辦單位保留本課程更改採用線上直播方式進行之權利

三、舉辦日期:2022年11月22(二)、11月23(三)09:30~16:30 ( 12 小時)
四、課程費用:課程原價每人18,000元整(費用包含講義及教材費)

【實體課程】

  1. 一般報名:每人9,500
  2. 早鳥優惠(開課十天前報名):每人8,500
  3. 同公司團報兩人以上 或 工研人:每人8,000


五、課程洽詢:
03-5732034黃小姐 或 03-5732932 吳小姐

六、注意事項:

  1. 本班最低開課門檻10人。
  2. 為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名。
  3. 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜,若您不克前來,請於開課前3日以E-mail或電話通知主辦單位聯絡人確認申請退費事宜。學員於開訓前退訓者,將依其申請退還所繳上課費用90%,另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程,將依上課未逾總時數1/3,退還所繳上課費用之50%,上課逾總時數1/3,恕不退費。
  4. 若原報名者因故不克參加,但欲更換他人參加,敬請於開課前三日通知。
  5. 配合講師時間或臨時突發事件,主辦單位有調整日期或更換講師之權利。
  6. 報名時請註明欲開立發票完整抬頭,以利開立收據;未註明者,一律開立個人抬頭,恕不接受更換發票之要求。

 

 

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