Visão Geral

Este curso aborda os fundamentos e aplicações da Manutenção Preditiva com Inteligência Artificial, capacitando o aluno a monitorar ativos industriais, prever falhas e otimizar a manutenção por meio de dados, sensores e modelos inteligentes.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os conceitos de manutenção preditiva e IA
• Identificar falhas e padrões em ativos industriais
• Utilizar dados de sensores para previsão de falhas
• Aplicar modelos de IA em manutenção preditiva
• Integrar manutenção preditiva aos processos industriais
• Apoiar decisões de manutenção com base em dados

Publico Alvo

• Técnicos e engenheiros de manutenção
• Profissionais de automação industrial
• Analistas de dados industriais
• Profissionais de TI atuando na indústria
• Gestores de manutenção e operações

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de manutenção industrial
• Noções de tecnologia e sistemas industriais
• Familiaridade com dados e indicadores de manutenção (desejável)

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Predictive Maintenance

1. Maintenance strategies overview
2. Predictive vs preventive maintenance
3. Industrial failure patterns
4. Business impact of predictive maintenance

Module 2 – Industrial Assets and Condition Monitoring

1. Critical assets identification
2. Sensors and monitoring techniques
3. Vibration, temperature and acoustic data
4. Data collection in industrial environments

Module 3 – Data for Predictive Maintenance

1. Time-series industrial data
2. Data preprocessing and cleaning
3. Feature extraction

• Data labeling and imbalance

Module 4 – Artificial Intelligence Fundamentals

1. Machine learning concepts
2. Supervised and unsupervised learning
3. Anomaly detection
4. Model evaluation metrics

Module 5 – AI Models for Predictive Maintenance

1. Regression and classification models
2. Remaining Useful Life (RUL) estimation
3. Failure prediction models
4. Model training and validation

Module 6 – Integration with Industrial Systems

1. IoT platforms and data pipelines
2. Integration with CMMS and ERP
3. Real-time monitoring dashboards
4. Alerts and decision support

Module 7 – Deployment and Operationalization

1. Model deployment strategies
2. Edge vs cloud processing
3. Model monitoring and retraining
4. Scalability and performance

Module 8 – Security, Governance and Future Trends

1. Industrial data security
2. Reliability and safety considerations
3. Ethical use of AI
4. Future of AI-driven maintenance