Um curso de formação intensivo de desenvolvimento profissional sobre
Programação da manutenção
utilizando Big Data, IoT e
Simulação baseada em agentes
Prever com precisão e efetuar a manutenção quando e onde for necessário
Porquê escolher este curso de formação?
Independentemente do preço e da robustez do sistema ou da máquina, o seu tempo de funcionamento é limitado se não for objeto de uma manutenção adequada. Quanto mais sistemas, processos e máquinas tiver, mais os custos de manutenção aumentarão e os prazos chegarão à sua empresa mesmo antes de se aperceber. No entanto, como as actividades de manutenção são dispendiosas, têm de ser planeadas com base em previsões precisas, uma vez que a manutenção baseada apenas nos manuais dos fabricantes não é normalmente suficiente, uma vez que os fabricantes testaram apenas em ambientes de laboratório e os ambientes onde os sistemas são utilizados são muito diferentes dos ambientes de laboratório. Com o Big Data e a IoT, o planeamento da manutenção e a previsão da taxa de avarias são agora muito mais fáceis e as empresas que utilizam os benefícios destes conceitos estão a melhorar os seus planos de manutenção, reduzindo os custos e os tempos de inatividade, ganhando assim à concorrência. Com a adição da simulação baseada em agentes, os algoritmos de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda podem ser acelerados e as previsões de manutenção podem ser feitas o mais próximo possível da vida real, uma vez que podemos simular o comportamento de activos envelhecidos e o comportamento da nova força de trabalho, ou a introdução de tecnologia de ponta para a força de trabalho envelhecida, algo que não está nos manuais do utilizador, mas é omnipresente na indústria atual.
Este curso de formação inclui
- Princípios de manutenção, tempos de paragem e aplicações de manutenção preventiva,
- Utilizar a análise preditiva para otimizar a manutenção de activos
- Meios e métodos para reduzir/minimizar/otimizar os custos do ciclo de vida dos activos
- O papel dos megadados e da IdC no planeamento e programação da manutenção
- Utilização do software Any Logic para conceção de processos e otimização da manutenção preditiva
- Conceitos avançados: Alinhar as necessidades do sector com a disponibilidade de mão de obra
Quais são os objectivos?
No final deste curso de formação, os participantes serão capazes de
- Compreender a importância do planeamento e programação da manutenção
- Compreender as capacidades da simulação baseada em agentes
- Adquirir conhecimentos sobre a utilização do software AnyLogic para o planeamento e a simulação da manutenção
- Importar, analisar e interpretar Big Data através de Predictive Analytics para otimização da manutenção
- Compreender as vantagens da IoT para a automatização da programação da manutenção e a redução do tempo de inatividade
- Efetuar a otimização da programação da manutenção utilizando o software de simulação AnyLogic
A quem se destina este curso de formação?
Este curso de formação destina-se a todos os profissionais que trabalham no domínio da análise de dados, exploração de petróleo e gás, geologia e modelação de reservatórios.
Este curso de formação AZTech é adequado a um vasto leque de profissionais, mas beneficiará muito:
- Planeadores de aquisições, planeadores de manutenção, gestores de activos
- Cientistas de dados e analistas de dados
- Planificadores de logística e cadeia de abastecimento
- Outros profissionais envolvidos na aquisição, manutenção e exploração de activos
Como é que este curso de formação será apresentado?
Este curso de formação AZTech utilizará uma variedade de técnicas comprovadas de aprendizagem de adultos para garantir a máxima compreensão, entendimento e retenção da informação apresentada. Este curso inclui a apresentação de conceitos teóricos, palestras em vídeo e muitos exercícios que serão efectuados através do trabalho orientado dos próprios formandos. Os delegados serão guiados através de exemplos da vida real e ser-lhes-á fornecida a Personal Learning Edition do software AnyLogic, bem como apresentada a Personal Learning Edition do software AnyLogistix e as suas capacidades.
O conteúdo do curso
Dia Um: Manutenção Preditiva de Activos
- Manutenção reactiva
- Fiabilidade da manutenção
- Contribuição do planeamento, coordenação e programação
- Sintomas de um planeamento ineficaz do trabalho
- Prestações de serviços de manutenção
- Exercício: Introdução ao software AnyLogic e AnyLogistix
Segundo dia: Utilização da análise preditiva nos sistemas de manutenção
- Gestão de dados
- Qualidade e fontes de grandes volumes de dados
- Lidar com grandes dimensões de dados
- IoT e manutenção adaptativa: Recolha integrada de dados
- Incerteza quanto ao custo de implementação e ao retorno do investimento
- Exercício: Conceber a recolha de dados e as ferramentas de modelação e simulação
Terceiro dia: Princípios de planeamento da manutenção
- Sistema de ordens de trabalho
- Previsão das necessidades de manutenção
- Métodos tradicionais de previsão
- Planeamento e atenuação do tempo de inatividade
- Custos de um planeamento deficiente
- Efeitos de chicote e de ondulação na produção resultantes de planos de manutenção deficientes
- Exercício: Melhorar o processo de manutenção com a modelação baseada em agentes AnyLogic
Quarto dia: Aquisição de peças sobressalentes e planeamento de inventário
- Aquisição para manutenção
- Inventário e disponibilidade de peças sobresselentes
- Desenvolvimento de programas de trabalho e do calendário de manutenção
- Dimensionamento do pessoal de manutenção
- Exercício: Definição e otimização do processo da cadeia de abastecimento de peças sobressalentes em Any Logistic
Quinto dia: Planeamento proactivo da manutenção
- Planeamento pormenorizado de trabalhos individuais
- Suporte de materiais
- Medição do trabalho
- Orçamentação analítica
- Coordenação com as operações
- Exercício: Feedback do trabalho, encerramento, análise e cumprimento do calendário utilizando modelação baseada em agentes
O certificado
- Certificado de conclusão AZTech para os delegados que frequentam e concluem o curso de formação
QUER SABERMAIS SOBRE ESTE CURSO?
© 2024. O material publicado pela AZTech aqui apresentado está protegido por direitos de autor. Todos os direitos reservados. Qualquer cópia, distribuição, utilização, disseminação, descarregamento, armazenamento (em qualquer meio), transmissão, reprodução ou utilização não autorizada, no todo ou em parte, deste esquema do curso é proibida e constitui uma violação dos direitos de autor.
