Deskripsi Pelatihan :AI untuk Prediksi Kerusakan
Pelatihan ini dirancang untuk membekali peserta dengan pengetahuan dan keterampilan dasar dalam memanfaatkan Artificial Intelligence (AI) untuk memprediksi kerusakan peralatan sebelum terjadi kegagalan. Peserta akan mempelajari konsep predictive maintenance, pengelolaan data operasional dan sensor, teknik analisis data, serta pengembangan model AI untuk mendeteksi pola kerusakan. Selain itu, pelatihan membahas interpretasi hasil prediksi, evaluasi akurasi model, dan strategi penerapan AI dalam mendukung pengambilan keputusan pemeliharaan. Melalui kombinasi teori, studi kasus, diskusi, dan praktik sederhana, peserta diharapkan mampu memahami proses prediksi kerusakan berbasis AI serta peluang penerapannya di lingkungan kerja secara efektif.
Tujuan Pelatihan :AI untuk Prediksi Kerusakan
- Memahami konsep AI untuk prediksi kerusakan peralatan.
- Memahami pengelolaan data sebagai dasar pengembangan model AI.
- Mampu mengenali tahapan pembuatan model prediksi kerusakan.
- Memahami cara mengevaluasi hasil prediksi AI.
- Mampu mengidentifikasi peluang penerapan AI dalam kegiatan pemeliharaan.
Rincian Materi Pelatihan :
Hari 1
Sesi 1 (08.30 – 10.00)
Topik : Dasar AI untuk Prediksi Kerusakan
- Konsep Artificial Intelligence dan Machine Learning.
- Prinsip predictive maintenance.
- Pengenalan alur kerja AI untuk prediksi kerusakan.
Sesi 2 (10.15 – 12.00)
Topik : Pengelolaan Data untuk Model AI
- Jenis data operasional dan data sensor.
- Pembersihan dan persiapan data (data preprocessing).
- Pemilihan variabel yang memengaruhi kerusakan.
Sesi 3 (13.00 – 15.00)
Topik : Pengembangan Model Prediksi
- Tahapan membangun model AI.
- Pengenalan algoritma prediksi kerusakan.
- Studi kasus pengembangan model AI.
Hari 2
Sesi 4 (08.00 – 10.00)
Topik : Evaluasi Model AI
- Pengukuran akurasi model prediksi.
- Interpretasi hasil prediksi AI.
- Identifikasi faktor yang memengaruhi performa model.
Sesi 5 (10.15 – 12.00)
Topik : Implementasi AI untuk Prediksi Kerusakan
- Integrasi model AI ke proses pemeliharaan.
- Pemanfaatan hasil prediksi untuk perencanaan maintenance.
- Tantangan dan strategi implementasi AI.
Sesi 6 (15.15 – 15.45)
Topik : Praktik dan Studi Kasus
- Simulasi analisis data prediksi kerusakan.
- Penyusunan rekomendasi tindakan berdasarkan hasil prediksi.
- Presentasi hasil praktik dan diskusi.
Durasi Pelatihan :
- 2 Hari ( 9 jam 30 menit)
Metode Pelatihan :
- Ceramah interaktif.
- Diskusi kelompok.
- Studi kasus.
- Demonstrasi dan praktik.
- Presentasi dan evaluasi.
Target Pelatihan :
- Maintenance Engineer.
- Reliability Engineer.
- Supervisor Maintenance.
- Data Analyst di bidang operasional.
- Teknisi dan staf pemeliharaan.
Hasil Pelatihan :AI untuk Prediksi Kerusakan
- Memahami konsep AI untuk prediksi kerusakan.
- Mampu mengelola data sebagai dasar pengembangan model AI.
- Memahami proses pembuatan dan evaluasi model prediksi.
- Mampu menginterpretasikan hasil prediksi untuk mendukung keputusan pemeliharaan.
- Memiliki kemampuan dasar dalam menerapkan AI untuk meningkatkan efektivitas predictive maintenance.
| Investasi dan fasilitas Metode Pelaksanaan | Harga & Fasilitas |
| Opsi 1 – Pelatihan Online | Training Online Rp. 5.500.000 per peserta.
Minimal kuota 2 peserta dan bisa request tanggal. • Pelaksanaan training selama 2 hari half day (08.00 – 12.00 WIB atau 13.15 – 16.00 WIB) Menggunakan aplikasi Zoom/Google Meet. • Sudah Termasuk : Sertifikat Training Softfile & Hardfile, Pengiriman Sertifikat ke A alamat Peserta, Softfile Materi. • Belum termasuk : PPN 11%.
|
| Opsi 2 –
Pelatihan Offline di Yogyakarta |
Training Offline Rp.7.900.000 per peserta.
• Minimal kuota 3 peserta dan bisa request tanggal. • Pelaksanaan training selama 2 hari full day (08.00 – 16.00 WIB). • Tempat pelaksanaan : • ✓ Hotel El Royale, Yogyakarta ATAU • ✓Hotel Malyabhara, Malioboro,Yogyakarta • Sudah termasuk : Meeting Room, Modul Training, Sertifikat Training, Training Kits, Lunch, Coffee Break, dan Souvenir. • Belum termasuk :Penginapan & Transportasi Peserta Pelatihan, dan PPN 11%.
|
Instruktur
Tim Oemah Training