Bảo trì dự báo
Predictive Maintenance
Mô tả học phần
Học phần này trang bị cho sinh viên kiến thức chuyên sâu về lý thuyết bảo dưỡng công nghiệp hiện đại, tập trung vào các chiến lược bảo trì theo tình trạng và bảo trì dự báo nhằm tối ưu hóa hiệu suất, tiết kiệm năng lượng và kéo dài tuổi thọ thiết bị. Sau khi hoàn thành học phần, sinh viên có khả năng vận dụng các kỹ thuật giám sát tình trạng (rung động, nhiệt hồng ngoại, phân tích dầu), ứng dụng thuật toán Trí tuệ nhân tạo (AI) trong xử lý tín hiệu chẩn đoán lỗi, và thiết kế các chương trình bảo trì tuân thủ các tiêu chuẩn phát triển bền vững. Học phần áp dụng phương pháp học tập dựa trên dự án (Project-based learning), kết hợp lý thuyết với việc phân tích dữ liệu thực tế tại các hệ thống điện công nghiệp.
English description
This course equips students with in-depth knowledge of modern industrial maintenance theories, focusing on condition-based and predictive maintenance strategies to optimize performance, save energy, and extend equipment lifecycle. Upon completion, students will be able to apply condition monitoring techniques (vibration, infrared thermography, oil analysis), utilize Artificial Intelligence (AI) algorithms in signal processing for fault diagnosis, and design maintenance programs complying with sustainable development standards. The course employs Project-based learning, bridging theory with the analysis of real-world data in industrial electrical systems.
Chuẩn đầu ra học phần (CLO) 3
Bấm vào từng chuẩn đầu ra để xem bản tiếng Anh, liên kết PLO và mức độ đóng góp.
-
CLO1 Phân tích các chính sách bảo trì công nghiệp và đánh giá tác động môi trường, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn phát triển bền vững (ISO 14001) và đạo đức nghề nghiệp.
Analyze industrial maintenance policies and evaluate environmental impacts, ensuring compliance with sustainable development standards (ISO 14001) and professional ethics.
-
CLO2 Vận dụng các thuật toán AI và kỹ thuật xử lý tín hiệu để chẩn đoán lỗi thiết bị từ dữ liệu giám sát tình trạng (rung động, nhiệt), đạt độ tin cậy theo tiêu chuẩn công nghiệp (ISO 10816).
Apply AI algorithms and signal processing techniques to diagnose equipment faults from condition monitoring data (vibration, thermal), achieving reliability according to industry standards (ISO 10816).
-
CLO3 Thiết kế chương trình bảo trì dự báo toàn diện và lập báo cáo kỹ thuật nhằm tối ưu hóa hiệu quả năng lượng và vòng đời thiết bị, đáp ứng các chỉ tiêu kinh tế - kỹ thuật của doanh nghiệp.
Design a comprehensive predictive maintenance program and write technical reports to optimize energy efficiency and equipment lifecycle, meeting techno-economic criteria.
Đánh giá học phần
| Thành phần | Tỉ trọng | Thời gian |
|---|---|---|
| Tham dự trên lớp & Thảo luận | 10.0% | Toàn bộ quá trình học |
| Bài tập nhóm / Dự án | 40.0% | Tuần 9 - Tuần 14 |
| Thi cuối kỳ | 50.0% | Cuối kỳ |
Tài liệu học tập
Bắt buộc
- [1] Thử nghiệm và bảo dưỡng thiết bị điện, Lê Văn Doanh, 2010
- [2] Handbook of Maintenance Management and Engineering, Duffuaa, Ben-Daya, 2009