Vurderingsordning

Faglig innhold

Emnet er delt inn i følgende 4 moduler

1. Prediktivt Vedlikehold
- Terminologi knyttet til prediktivt vedlikehold
- Innovasjonsprosesser innen prediktivt vedlikehold
- Etablere mål og strategier for prediktivt vedlikehold
- Styring av prediktivt vedlikehold

2. Tilstandskontroll og tilstandsovervåkning
- Forutsetninger for tilstandskontroll og tilstandsovervåkning
- Organisering av tilstandskontroll og tilstandsovervåkning
- Utvalgte metoder for tilstandskontroll og tilstandsovervåkning
- Metodikk for innsamling av tilstandsdata
- Metodikk for analyse og vasking av tilstandsdata

3. Diagnose og Prognose med bruk av tilstandsdata
- Matematiske modeller
- Maskinlæring
- Visualisering av diagnose og prognose

4. Vedlikeholds beslutninger
- Bruk av diagnose og prognose utledet fra tilstandsdata, i vedlikeholds beslutninger

Læringsutbytte

Etter å ha gjennomført emnet bør kandidaten å ha følgende grunnleggende kunnskaper om/ ferdigheter i og generell kompetanse, knyttet til prediktivt vedlikehold:

Kunnskaper
Kandidaten har kunnskap om:
- Innsamling av tilstands data på elektro- og mekanisk utsyr
- Diagnostisering av tilstand på elektro- og mekanisk utsyr
- Bruk av tilstandsdata i vurdering av restlevetid på elektro- og
mekanisk utstyr
- Vedlikeholds beslutninger basert på kunnskap om tilstand og restlevetid

I forhold til etikk/innovasjon/digitalisering legger emnet vekt på å utvikle kandidatens grunnlag til å reflektere over:
Etikk
- Hvordan prediktivt vedlikehold kan bidra til bedre ressurs utnyttelse og optimal drift sikkerhet.
Innovasjon
- Hvordan kunnskap om tilstand og restlevetid kan anvendes i utvikling av optimalt vedlikehold av elektro- og mekanisk utstyr.
Digitalisering
- Muligheter som ligger i å bruke digitale tilstandsdata i vedlikeholds - analyser og beslutninger.


Ferdigheter
Kandidaten kan:
- Delta i faglige diskusjoner om anvendelse av prediktivt vedlikehold
- Velge gunstig metode for diagnostisering av tilstand på elektro- og mekanisk utstyr
- Velge metodikk for innsamling og vurdering av tilstandsdata
- Bruke verktøy for vurdering av degradering og restlevetid på elektro- og mekanisk utsyr
- Visualisere sine vurderinger av degradering og restlevetid
- Bruke informasjon om degradering og restlevetid i vedlikeholds beslutninger

I forhold til etikk/innovasjon/digitalisering legger emnet vekt på å utvikle kandidatens evne til å:
Etikk:
- Kunne formidle konsekvenser forbundet med å ta i bruk prediktivt vedlikehold.
Innovasjon:
- Diskutere og foreslå måter å optimalisere drift og vedlikehold på med bruk av prediktivt vedlikehold.
Digitalisering
- Samle inn, vurdere og bruke tilstandsdata i drift og vedlikeholds analyser og beslutninger.

Generell kompetanse:
Kandidaten har følgende kompetanse:
- Praktisk forståelse og innsikt i hvordan prediktivt vedlikehold påvirker:
- driftssikkerhet og levetid
- helse, miljø og økonomi
- Praktisk forståelse av og innsikt i anvendelse av verktøy og metoder som brukes i prediktivt vedlikehold.
- Evne til på faglig grunnlag å formulere og diskutere tekniske løsninger innen prediktivt vedlikehold med fagarbeidere og ledende personell.

I forhold til etikk/innovasjon/digitalisering legger emnet vekt på følgende kompetanse:
Etikk: Kandidaten skal kunne
- Forholde seg kritisk og reflekterende til prediktivt vedlikehold.
- Vise konsekvensforståelse med fokus på levetids tenkning.
Innovasjon: Kandidatene skal
- Kjenne til sentrale innovasjonsprosesser innen prediktivt vedlikehold.
Digitalisering: Kandidatene skal
- Kjenne til implementering av digitale verktøy i prediktivt vedlikehold.

Læringsformer og aktiviteter

Alle forelesninger streames og opptak legges på Black Board.
Interaktive forelesninger
- Gjesteforelesere fra industri
- Bruk av videoer
- Digitale øvinger
- Øvinger i klasserom
- Laboratorieøvinger
- Prosjektarbeid / problembasert læring i grupper

Obligatoriske aktiviteter

• Øving

Mer om vurdering

Mer om vurdering
Obligatorisk aktivitet fra tidligere semester kan godkjennes av instituttet ved gjentak av emnet dersom det ikke har vært vesentlige endringer i opplegget senere. Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen.
Tillatte hjelpemidler til eksamen:
Alle kalkulatorer.
Tekniske tabeller Redigert av Jarle Johannssen.
Egne formelark delt ut sammen med oppgaven.

Spesielle vilkår

Anbefalte forkunnskaper

Grunnleggende kunnskaper i programmering, python eller liknende.

Forkunnskapskrav

Tilgang til emnet forutsetter studierett ved Bachelor i ingeniørfag eller tilsvarende ved NTNU.
Enkelt studenter kan følge emnet etter avtale med emne ansvarlig.

Kursmateriell

Oppgis ved kursstart.