CAS Predictive Maintenance

Das Programm richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die ihre Organisation datengetrieben weiterentwickeln wollen:

• Instandhaltungs- & Produktionsleiter, Asset & Facility Manager
• Digital Strategy Officers, CIOs/CTOs, Business Development Manager
• Produktmanager sowie Entwicklungs- und Innovationsverantwortliche in Industrie & Maschinenbau
• Ingenieure im Bereich Entwicklung, Instandhaltung und Operations

Nach Abschluss des CAS können Sie:

• Machine-Learning-Modelle für Predictive Maintenance entwickeln und bewerten
  – von Anomaliedetektion über Klassifikation bis zu Vorhersagemodellen
• Daten aus Maschinen und Sensorik gezielt nutzen, aufbereiten und in Dashboards visualisieren
• Digitale Strategien für Betrieb & Instandhaltung entwerfen und neue datenbasierte Services entwickeln
• Das Potenzial von Digitalisierung und IoT-Technologien realistisch bewerten und in erfolgreiche Projekte übersetzen
• Predictive-Maintenance-Konzepte nach Kosten, Verfügbarkeit und Business Impact beurteilen

Das CAS Predictive Maintenance ist modular aufgebaut und besteht aus 4 Modulen.

Modul "Einführung in die Instandhaltung"

Sie verstehen die zentralen Konzepte der modernen Instandhaltung – von Zuverlässigkeit über Verfügbarkeit bis zu vorausschauenden Strategien – als Basis für datenbasierte Ansätze.

Modul "Digitale Technologien, Digitalisierungsstrategien und neue Geschäftsmodelle"

Sie lernen die wichtigsten Technologien für datengetriebene Anlagen kennen:
IoT, Sensorik, Cloud, Konnektivität, Plattformen, XaaS.
Zudem entwickeln Sie eigene Ansätze für digitale Services, Instandhaltungsstrategien und datenbasierte Geschäftsmodelle.

Modul "Datenbasierte Verfahren in der Instandhaltung"

Der technische Kern des CAS.
Sie lernen, wie moderne ML-Methoden die Instandhaltung revolutionieren:

• Datenquellen & Datenintegration
• Explorative Datenanalyse & Visualisierung
• Machine Learning: Anomaliedetektion, Clustering, Klassifikation, Regression
• Modelle für Predictive Maintenance und Condition Monitoring
• Bewertung von Modellen: Fehlerraten, Performance, Business Impact
• Entwicklung aussagekräftiger Dashboards und Health-Monitoring-Lösungen

Am Ende dieses Moduls können Sie eigene Machine-Learning-Workflows für Predictive Maintenance erstellen.

Modul "Projektarbeit"

Sie wenden das Gelernte direkt in Ihrem Unternehmen oder einem realen Use Case an. Das Projekt ist Ihr persönliches Aushängeschild – ein messbares Digitalisierungsergebnis.

Ein Mix aus interaktiven Vorlesungen, Hands-on-Workshops, Fallstudien, Gruppenarbeiten und E-Learning schafft einen optimalen Transfer in Ihre Praxis.

Projektarbeit

Der Unterricht findet berufsbegleitend einmal pro Woche jeweils am Montag von 9-17 Uhr (8 Lektionen) statt.

Den Stundenplan erhalten die Studierenden spätestens einen Monat vor Studienbeginn. Die schulfreie Zeit richtet sich nach den Schulferien der Stadt Zürich.

Das Team der Dozierenden besteht aus ausgewiesenen Fachpersonen mit Kompetenzen im akademischen und praktischen Bereich.

Zulassungsbedingungen für Personen mit Hochschulabschluss

Die Zulassung zum Lehrgang setzt voraus:

• Abschluss (Diplom, Lizentiat, Bachelor- oder Masterabschluss) einer staatlich anerkannten Hochschule beziehungsweise einer der Vorgängerschulen.
• 2 Jahre qualifizierte Berufserfahrung zum Zeitpunkt des Starts der Weiterbildung.

Zulassungsbedingungen für Personen ohne Hochschulabschluss

Die Zulassung zum Lehrgang setzt voraus:

• Nachweis eines Abschlusses in der höheren Berufsbildung (Tertiär-B): Berufsprüfung BP (eidgenössischer Fachausweis) oder Höhere Fachprüfung HFP (eidgenössisches Diplom) oder Höhere Fachschule HF. In Ausnahmefällen können weitere Personen zugelassen werden, wenn sich deren Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt.
• 3 Jahre qualifizierte Berufserfahrung zum Zeitpunkt des Starts der Weiterbildung.
• Bestehen eines Zulassungsgesprächs.

Zusätzliche Anforderungen

Grundkenntnisse der Programmierung in einer beliebigen Programmiersprache und Affinität zu Datenbanken und zur Datenanalyse sind von Vorteil.

Wir führen keine Wartelisten und bieten keine Platzreservationen an.
Sollte bei der vorangehenden Durchführung ein Platz frei werden, berücksichtigen wir die Reihenfolge gemäss Anmeldeeingang.

Bei Wiederholung der Projektarbeit wird eine Zahlung von Fr. 1500.- fällig.