Szkolenie: IoT, telemetria i AI w zielonym monitorowaniu procesów, maszyn, pojazdów i infrastruktury technicznej – efektywność energetyczna i zasobowa.

Szkolenie realizowane jest w formie zdalnej w czasie rzeczywistym, z równoczesnym udziałem trenera i uczestników. Zajęcia prowadzone są z wykorzystaniem prezentacji multimedialnej, wykładu interaktywnego, dyskusji moderowanej, analizy przypadków branżowych, demonstracji narzędzi cyfrowych i AI oraz ćwiczeń praktycznych.

Część praktyczna realizowana jest poprzez analizę przykładowych danych pomiarowych i eksploatacyjnych dotyczących procesów, maszyn, pojazdów, urządzeń i infrastruktury technicznej, porównywanie wariantów, identyfikowanie źródeł strat oraz dobór działań zwiększających efektywność energetyczną i zasobową. Przykłady i ćwiczenia dostosowane są do specyfiki prac budowlanych, drogowych, transportowych, elektroinstalacyjnych, technicznych i serwisowych oraz zadań związanych z planowaniem, nadzorem, kosztorysowaniem i kontrolą kosztów.

Program koncentruje się na rozwijaniu zielonych kompetencji związanych z ograniczaniem zużycia energii, paliwa i materiałów, zmniejszaniem pracy jałowej, przestojów, odpadów i emisji, efektywnym wykorzystywaniem maszyn, pojazdów i urządzeń oraz wydłużaniem ich cyklu życia.

DZIEŃ 1 – Dane, IoT i telemetria w zielonym monitorowaniu procesów i zasobów

1. IoT, telemetria i dane w zielonym monitorowaniu procesów, maszyn, pojazdów i infrastruktury – 1 godz. 30 min (wykład interaktywny, prezentacja multimedialna, dyskusja moderowana, analiza przykładów)

• rola danych i monitoringu w zielonej transformacji przedsiębiorstwa,
• podstawowe zasady działania IoT, telemetrii i zdalnego monitorowania,
• elementy systemu IoT: czujniki, urządzenia komunikacyjne, sieć i system analityczny,
• źródła danych w maszynach, pojazdach, urządzeniach, instalacjach i infrastrukturze technicznej,
• dane dotyczące zużycia energii i paliwa, czasu pracy, obciążenia, przebiegu i przestojów,
• przepływ danych od pomiaru do analizy i wykorzystania informacji,
• zależność między sposobem użytkowania sprzętu a zużyciem energii, paliwa i innych zasobów,
• wykorzystanie monitoringu do ograniczania zasobochłonności i oddziaływania działalności na środowisko.

2. Parametry i wskaźniki efektywności energetycznej i zasobowej – 2 godz. (wykład interaktywny, prezentacja przykładów, analiza przypadku, ćwiczenie praktyczne)

• parametry dotyczące zużycia energii, paliwa, materiałów, czasu pracy i obciążenia,
• wskaźniki efektywności maszyn, pojazdów, urządzeń, instalacji i procesów,
• czas pracy efektywnej i praca jałowa,
• identyfikowanie nadmiernego zużycia zasobów,
• wskaźniki dotyczące przestojów i wykorzystania sprzętu,
• dobór wskaźników do rodzaju wykonywanych prac i zakresu odpowiedzialności,
• powiązanie danych technicznych i eksploatacyjnych z kosztami działalności,
• wykorzystanie wskaźników do oceny efektywności energetycznej i zasobowej,
• znaczenie mierzalnych danych w planowaniu działań ograniczających zużycie zasobów.

3. Interpretacja danych eksploatacyjnych, energetycznych i zasobowych – 2 godz. (wykład interaktywny, analiza danych, studium przypadku, ćwiczenia praktyczne)

• odczytywanie i porządkowanie danych pomiarowych i eksploatacyjnych,
• analiza zużycia energii, paliwa i innych zasobów,
• analiza czasu pracy i obciążenia maszyn, pojazdów i urządzeń,
• rozpoznawanie nietypowych wartości, odchyleń i trendów,
• identyfikowanie pracy jałowej, przestojów i nieefektywnego wykorzystania sprzętu,
• porównywanie danych z różnych okresów i wariantów realizacji prac,
• identyfikowanie obszarów wymagających dalszej analizy lub diagnostyki,
• wykorzystanie danych do ograniczania strat zasobowych, kosztów i negatywnego wpływu na środowisko.

4. Warsztat – analiza efektywności energetycznej i zasobowej procesu – 1 godz. 30 min (warsztat online, praca na przykładowych danych, analiza przypadku, dyskusja i omówienie wyników)

• analiza przykładowych danych dotyczących procesu, maszyny, pojazdu lub urządzenia,
• identyfikowanie nadmiernego zużycia energii lub paliwa,
• rozpoznawanie pracy jałowej i nieefektywnego wykorzystania sprzętu,
• identyfikowanie przestojów i źródeł strat zasobowych,
• porównywanie wariantów wykorzystania maszyn, pojazdów i urządzeń,
• określanie możliwych przyczyn odchyleń,
• wskazywanie działań ograniczających zużycie zasobów, koszty i oddziaływanie środowiskowe.

DZIEŃ 2 – AI, diagnostyka i zielona eksploatacja maszyn, pojazdów i infrastruktury

5. AI w analizie danych technicznych, eksploatacyjnych i zasobowych – 2 godz. (wykład interaktywny, demonstracja ze współdzieleniem ekranu, analiza danych, ćwiczenia i dyskusja moderowana)

• rola AI w analizie danych pomiarowych, technicznych i eksploatacyjnych,
• wykorzystanie AI do analizy danych dotyczących energii, paliwa, czasu pracy i obciążenia,
• rozpoznawanie wzorców, trendów i odchyleń,
• identyfikowanie nietypowego i nadmiernego zużycia zasobów,
• wykorzystanie AI do identyfikowania potencjalnych anomalii i nieefektywności,
• porównywanie danych i wariantów wykorzystania sprzętu,
• wykorzystanie AI do wspierania analizy kosztów eksploatacyjnych i zasobowych,
• formułowanie poleceń wspierających analizę danych,
• weryfikowanie rekomendacji generowanych przez AI,
• ograniczenia AI i ryzyko błędnej interpretacji danych,
• znaczenie kontroli człowieka w podejmowaniu decyzji technicznych, organizacyjnych i ekonomicznych.

6. Predictive maintenance i zielona eksploatacja maszyn, pojazdów, urządzeń i infrastruktury – 2 godz. (wykład interaktywny, analiza przypadków, analiza danych poprzedzających awarie, ćwiczenie praktyczne)

• konserwacja reaktywna, planowa i predykcyjna,
• podstawy predictive maintenance,
• wykorzystanie danych historycznych i bieżących w diagnostyce,
• identyfikowanie sygnałów mogących poprzedzać awarie,
• zdalne monitorowanie i diagnostyka urządzeń, maszyn i infrastruktury,
• ograniczanie nieplanowanych przestojów i awarii,
• wpływ sposobu użytkowania sprzętu na zużycie energii i paliwa,
• ograniczanie pracy jałowej i nadmiernej eksploatacji,
• zapobieganie przedwczesnej wymianie sprawnych podzespołów,
• wydłużanie cyklu życia maszyn, pojazdów, urządzeń i infrastruktury,
• ograniczanie zużycia części zamiennych, materiałów i innych zasobów,
• ekonomiczne i środowiskowe skutki awarii, przestojów i przedwczesnej wymiany sprzętu,
• predictive maintenance jako element gospodarki zasobooszczędnej i zielonej transformacji przedsiębiorstwa.

7. Projekt zielonego monitoringu procesu, maszyny, pojazdu lub infrastruktury – 2 godz. (warsztat online, analiza przypadku, opracowanie przykładowego rozwiązania, prezentacja i omówienie wyników)

• wybór procesu, maszyny, pojazdu, urządzenia lub elementu infrastruktury do monitorowania,
• określenie celu energetycznego i zasobowego,
• dobór parametrów oraz mierzalnych wskaźników,
• określenie źródeł i sposobu pozyskiwania danych,
• identyfikowanie potencjalnych źródeł nadmiernego zużycia energii, paliwa, materiałów lub czasu pracy,
• określenie możliwości wykorzystania IoT, telemetrii i AI,
• wskazanie działań ograniczających straty, przestoje, pracę jałową, odpady lub emisje,
• określenie sposobu monitorowania efektów proponowanych działań,
• ocena wpływu rozwiązania na efektywność zasobową, koszty i środowisko.

8. Podsumowanie szkolenia i utrwalenie zielonych kompetencji – 45 min (dyskusja moderowana, podsumowanie i analiza możliwości zastosowania zdobytej wiedzy)

• podsumowanie zasad zielonego monitorowania i efektywnego wykorzystania zasobów,
• możliwości zastosowania zdobytych kompetencji na różnych stanowiskach pracy,
• dobre praktyki dotyczące ograniczania zużycia energii, paliwa, materiałów i części,
• wykorzystanie danych w codziennych decyzjach pracowników i kadry zarządzającej,
• rola pracowników w ograniczaniu wpływu przedsiębiorstwa na środowisko.

Walidacja efektów uczenia się – 30 min

Po zakończeniu części szkoleniowej uczestnicy przystępują do walidacji efektów uczenia się w formie testu teoretycznego. Test obejmuje wszystkie efekty uczenia się oraz przypisane do nich kryteria weryfikacji wskazane w Karcie Usługi. Walidacja jest wyodrębniona z procesu kształcenia i przeprowadzana zgodnie z zaplanowaną metodą walidacji.

Proces szkolenia i walidacji są rozdzielone. Osoba prowadząca walidację nie uczestniczy w procesie szkoleniowym uczestników. Wynik walidacji stanowi podstawę do potwierdzenia osiągnięcia określonych w Karcie Usługi efektów uczenia się.

Uczestnicy otrzymają materiały szkoleniowe w formie elektronicznej, obejmujące prezentację oraz materiały pomocnicze dotyczące IoT, telemetrii, AI, analizy danych i efektywności energetycznej i zasobowej. Podczas ćwiczeń wykorzystywane będą przykładowe dane pomiarowe i eksploatacyjne dotyczące maszyn, pojazdów, urządzeń, instalacji i procesów. Materiały zostaną przekazane uczestnikom w formie elektronicznej.

Warunkiem uczestnictwa jest zapisanie się na usługę za pośrednictwem BUR oraz spełnienie warunków udziału wynikających z projektu, jeżeli usługa jest dofinansowana ze środków publicznych. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie IoT, telemetrii ani AI. Uczestnik powinien posiadać podstawową znajomość procesów i zadań wykonywanych w ramach swojego stanowiska pracy oraz możliwość udziału w zajęciach zdalnych w czasie rzeczywistym. Warunkiem ukończenia usługi jest udział w zajęciach zgodnie z wymaganym poziomem frekwencji oraz przystąpienie do walidacji efektów uczenia się.

Do udziału w szkoleniu niezbędny jest komputer lub laptop wyposażony w kamerę, mikrofon i głośniki lub słuchawki oraz stabilne połączenie z Internetem umożliwiające udział w transmisji audio-wideo w czasie rzeczywistym.

Szkolenie realizowane jest za pośrednictwem platformy ZOOM. Uczestnik powinien posiadać aktualną wersję przeglądarki internetowej lub aplikacji właściwej dla wykorzystywanej platformy oraz możliwość otwierania materiałów szkoleniowych w formacie PDF i standardowych plików biurowych.

Link umożliwiający dołączenie do szkolenia zostanie przekazany uczestnikom przed rozpoczęciem usługi. Uczestnik powinien zapewnić warunki umożliwiające aktywny udział w zajęciach, komunikację z trenerem oraz wykonywanie ćwiczeń przewidzianych w programie.

W przypadku ćwiczeń wykorzystujących ogólno dostępne narzędzia internetowe lub narzędzia AI trener przekazuje uczestnikom instrukcję dostępu i sposób wykonania zadania. Realizacja ćwiczeń nie wymaga posiadania specjalistycznego płatnego oprogramowania, o ile w Karcie Usługi nie wskazano inaczej.