De essentiële basics van Artificiële Intelligentie voor technisch leidinggevenden

De essentiële basics van Artificiële Intelligentie voor technisch leidinggevenden
In deze praktijkgerichte opleiding leer je (beter) gebruik maken van Artificiële Intelligentie toegepast in onderhoud en asset management.

In de toekomst zal je in jouw organisatie ook te maken krijgen met Artificiële Intelligentie (AI). Het is daarom belangrijk om nu al kennis te maken met de mogelijke toepassingen van deze technologie en de impact hiervan op het takenpakket. AI laat immers toe om aankomende storingen te voorspellen, waardoor er ongeplande stilstanden en technische incidenten kunnen worden vermeden.

In deze praktijkgerichte opleiding leer je (beter) gebruik maken van Artificiële Intelligentie toegepast in onderhoud en asset management. In deze opleiding van één dag worden voor jou, als (toekomstig) leidinggevende in onderhoud en betrouwbaarheid, de bouwstenen en termen gepresenteerd om succesvol AI te introduceren in uw organisatie. We raken aan technische aspecten zoals software en data maar evenzeer aan de organisatorische en menselijke impact van AI, en ook het identificeren van business cases voor AI en het inschatten van de maturiteit van uw organisatie rond AI.

Doelgroep
Maintenance managers, asset managers, reliability en/of maintenance engineers, service managers, ICT verantwoordelijken, group maintenance and reliability coordinatoren, verantwoordelijken operaties/productie, 1ste lijnverantwoordelijken en leidinggevenden, en elk technisch profiel met interesse in AI die (in de toekomst) in een leidinggevende functie fungeert.

Doelstellingen
Begrijpen wat AI inhoudt en hoe dit kan toegepast worden in onderhoud en operations
Kunnen definiëren van enkele AI analyse technieken en vaak gebruikte termen in AI, predictive analytics en big data analyse
Begrijpen van de verschillende maturiteitsniveaus van het toepassen van AI in onderhoud en operations
Inzien wat de impact van AI algoritmes kan zijn op kwaliteit, betrouwbaarheid en productiviteit
Inzien wat de mogelijkheden zijn om data te capteren
Inzien wat het belang is van de kwaliteit van onderhoudsdata / kwaliteitsvolle onderhoudsinterventierapporten voor de (latere) toepassing van AI
Inzien wat het belang is van Cybersecurity en Datasecurity en hoe dit kan aangepakt worden
Leren om te identificeren en selecteren van potentiële AI cases
Begrijpen wat de elementen zijn van een business case voor de implementatie van een AI project in onderhoud
Begrijpen wat de stakeholders zijn in een AI project
Inzien wat de impact is van AI op je team
Begrijpen hoe AI onze bedrijfsvoering kan ondersteunen
Begrijpen wat nodig is om een AI project te implementeren (op een veilige manier) maar ook in gebruik te houden
Leren om te monitoren en onderhouden van AI modellen

Inhoud
Submodule 1: Introductie tot Artificiële Intelligentie (AI)
Wat is AI/wat is het niet?
Veel gebruikte terminologie
Toepassingen en voorbeelden vanuit het dagelijkse leven
Toepassingen en voorbeelden specifiek in onderhoud en engineering
Submodule 2: Maturiteit
Technische uitrusting – sensoren/data captatie (high level)
Datakwaliteit / beschikbaarheid
IT (Data management, security)
Stakeholders/human skills (data science, business translation)
Submodule 3: De business case
Case vs. roadmap
Identificatie van AI cases
Elementen van een business case
Onzekerheden
Submodule 4: Implementatie
Cybersecurity
(Process) safety
Contingencies
Impact

?
Methode
Aan de hand van toelichtingen van praktijktoepassingen van AI in de industrie (kwaliteitscontrole, defectdetectie, predictief onderhoud, …) en het aantonen van hoe bepaalde acties in de praktijk kunnen gebracht worden aan de hand van voorbeelden en/of concreet advies, kan u het geleerde nadien toetsen en toepassen in de praktijk. Daarnaast wordt het geleerde doorheen de opleiding getoetst door middel van een quiz.