{"id":2483,"date":"2026-09-03T20:12:33","date_gmt":"2026-09-03T18:12:33","guid":{"rendered":"https:\/\/cogita.ai\/?post_type=news&#038;p=2483"},"modified":"2026-09-03T20:12:33","modified_gmt":"2026-09-03T18:12:33","slug":"machine-learning-in-predictive-maintenance-from-data-to-failure-detection","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/news\/machine-learning-in-predictive-maintenance-from-data-to-failure-detection\/","title":{"rendered":"Uczenie maszynowe w konserwacji predykcyjnej: od danych do wykrywania awarii"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Uruchomili\u015bmy praktyczne szkolenie dotycz\u0105ce wykorzystania uczenia maszynowego w konserwacji przemys\u0142owej, skupiaj\u0105ce si\u0119 na wykrywaniu anomalii i konserwacji predykcyjnej.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kurs \u0142\u0105czy teori\u0119, programowanie i \u0107wiczenia praktyczne. Uczestnicy pracuj\u0105 z danymi dotycz\u0105cymi pomp, ucz\u0105c si\u0119, jak gromadzi\u0107 i przygotowywa\u0107 dane, konfigurowa\u0107 \u015brodowisko oraz tworzy\u0107 modele zdolne do wykrywania anomalii i potencjalnych awarii.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Celem jest pokazanie, w jaki spos\u00f3b uczenie maszynowe mo\u017ce wyj\u015b\u0107 poza sfer\u0119 teorii i sta\u0107 si\u0119 praktycznym narz\u0119dziem do wykrywania wczesnych oznak awarii sprz\u0119tu, pomagaj\u0105c zespo\u0142om konserwacyjnym ograniczy\u0107 nieplanowane przestoje oraz lepiej wykorzystywa\u0107 dane produkcyjne.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pierwsi uczestnicy uko\u0144czyli ju\u017c szkolenie, a&nbsp;<strong>Na kolejn\u0105 edycj\u0119 zapisa\u0142o si\u0119 14 os\u00f3b<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\ud83d\udc49 Szczeg\u00f3\u0142y i rejestracja:&nbsp;&nbsp;<a href=\"https:\/\/kursy.controlbyte.pl\/kursy\/predykcyjne-utrzymanie-ruchu-i-analiza-danych-python-dla-przemyslu\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">https:\/\/kursy.controlbyte.pl\/kursy\/predykcyjne-utrzymanie-ruchu-i-analiza-danych-python-dla-przemyslu\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kurs zosta\u0142 opracowany we wsp\u00f3\u0142pracy z&nbsp;<strong>ControlByte<\/strong>, \u0142\u0105cz\u0105c wiedz\u0119 specjalistyczn\u0105 z zakresu uczenia maszynowego i konserwacji przemys\u0142owej.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>We have launched a practical training on using Machine Learning in industrial maintenance, focused on anomaly detection and predictive maintenance. The course combines theory, coding and hands-on exercises. Participants work with pump data, learning how to collect and prepare data, configure the environment and build models capable of detecting anomalies and potential failures. The goal [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-2483","news","type-news","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/news\/2483","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/news"}],"about":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/news"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/news\/2483\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2484,"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/news\/2483\/revisions\/2484"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cogita.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2483"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}