How The Energy Industry Industry Can Get Real Value From Digital Twins and AI (DNV Training)

Tentang Program

Profesional industri energi yang tidak memahami pemanfaatan digital twin dan AI berisiko kehilangan peluang nilai nyata dari teknologi ini bagi operasional industri. Pelatihan DNV ini membekali peserta dengan cara memperoleh nilai nyata dari digital twin dan AI. Pelatihan ini merujuk pada materi resmi DNV mengenai penerapan digital twin dan AI dalam industri energi. Peserta akan mempelajari konsep digital twin dalam industri energi, integrasi AI dengan digital twin, studi kasus nilai nyata digital twin dan AI, hingga strategi implementasi digital twin dan AI dalam organisasi energi. Dengan materi resmi dari DNV, peserta diharapkan memahami How The Energy Industry Can Get Real Value From Digital Twins and AI secara komprehensif dan aplikatif.

Lokasi Pelatihan

Syllabus / Materi

1. Module 1: Nilai Nyata Digital Twins dan AI. Pengantar nilai nyata penerapan digital twin dan AI pada industri energi.
2. Module 2: Konsep Digital Twin dalam Industri Energi. Pengenalan konsep digital twin dan penerapannya dalam industri energi.
3. Module 3: Integrasi AI dengan Digital Twin. Teknik mengintegrasikan kecerdasan buatan dengan digital twin.
4. Module 4: Studi Kasus Nilai Nyata Digital Twin dan AI. Menganalisis kasus nyata manfaat digital twin dan AI dalam industri energi.
5. Module 5: Strategi Implementasi Digital Twin dan AI dalam Organisasi Energi. Teknik menyusun strategi implementasi kedua teknologi dalam organisasi.
6. Module 6: Perbedaan Digital Twin dan Model Simulasi Konvensional. Pembahasan apa yang membedakan digital twin dari model simulasi biasa.
7. Module 7: Penerapan Digital Twin pada Aset Energi: Contoh dan Manfaat. Contoh penerapan digital twin pada aset energi serta manfaat yang dapat diukur.
8. Module 8: Analitik dan Kecerdasan Buatan untuk Pemeliharaan Prediktif. Pengenalan analitik dan kecerdasan buatan untuk memprediksi kegagalan peralatan.
9. Module 9: Menilai Nilai Bisnis dan Kesiapan Organisasi untuk Digital Twin. Teknik menilai manfaat bisnis dan kesiapan organisasi sebelum berinvestasi.

Kompetensi Teknis

Tenaga Pengajar