機械設備預兆診斷技術與應用案例(台北班).
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....
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。
機械設備預兆診斷技術與應用案例(台北班)
課程型態/ 實體
上課地址/ 台北/新竹學習中心
時數/ 12小時
起迄日期/ 2024/01/15~2024/01/16
聯絡資訊/ 黃小姐 03-5732302
報名截止日/ 2024/01/07
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課程介紹
- 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
- 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)
【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 台北學習中心(實際上課地點請以上課通知單為準！)
三、舉辦日期：2024年1月15日(一)、1月16日(二)，09:30~16:30 (共 12 小時)
四、課程費用：課程原價每人16,000元整(費用包含講義及教材費)
原價：10800元
早鳥價(課前21天報名)：9800元
團報價(3人以上報名)：9200元
五、報名方式：
*線上報名：請上「產業學院學習網」報名，網站連結：https://college.itri.org.tw/
六、課程洽詢：03-5732302 黃小姐 或 03-5732932 吳小姐
七、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。
產業學院緣起
依據行政院「挑戰2008：國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫，首重產業科技人才的效能。
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