كيفية استخدام التعلم الآلي لإجراء الصيانة التنبؤية

في مختلف الصناعات، اعتمدت الشركات تقليديًا على الصيانة المجدولة. إن النظر إلى الأجزاء الداخلية للآلات على فترات زمنية محددة يبقيها قيد التشغيل. ولكن هل هذه حقًا هي الطريقة الأكثر فعالية من حيث التكلفة لتقليل فترات التوقف غير المرغوب فيها؟ ليس حقيقيًا. تشير العديد من الدراسات إلى أن 20% فقط من أعطال المعدات تكون مرتبطة بالعمر، في حين أن 80% منها تحدث بشكل عشوائي.

مع اتجاه الشركات عبر القطاعات نحو كل الأشياء المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI)، أصبحت الصيانة التنبؤية المدعومة بالتعلم الآلي (ML) في دائرة الضوء.

إن توقع مشكلات المعدات قبل حدوثها وإجراء الصيانة عند الحاجة إليها يعد بتوفير التكاليف وتحسين الإنتاجية. في الواقع، 90% من الشركات المصنعة التي اعتمدت الصيانة التنبؤية القائمة على التعلم الآلي تمكنت من تقليل وقت الإصلاح ووقت التوقف غير المخطط له، وفقًا لبحث أجرته مجموعة CXP.

في منشور المدونة هذا، نشارك خبرتنا في استشارات برامج الذكاء الاصطناعي، ونتعمق في الأعمال الداخلية لأنظمة الصيانة التنبؤية، ونشارك قصص النجاح التي ستلهمك، ونتطرق إلى تحديات اعتماد حلول الصيانة التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ما هي الصيانة التنبؤية؟

الصيانة التنبؤية هي أسلوب استباقي لصيانة المعدات يستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بالأعطال المحتملة. وهذا بدوره يساعد على منع فترات التوقف المكلفة. فكر في الأمر على أنه يجعل أجهزتك تتحدث، وتخبرك بالضبط عندما تحتاج إلى الاهتمام، قبل أن يحدث خطأ ما.

يعمل نظام الصيانة التنبؤية مثل فريق من المفتشين الذين يراقبون معداتك على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، حيث يقومون بجمع ومعالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي. يمكن لهؤلاء "المفتشين" اكتشاف أصغر الحالات الشاذة والأنماط التي تفلت من العين البشرية، ويحذرونك من حالات الفشل المحتملة قبل أن تصبح صداعًا كبيرًا.

دعونا نلقي نظرة على مثال لنرى كيف يعمل هذا المفهوم في الممارسة العملية. تخيل مصنعًا يعتمد على أسطول من الروبوتات الصناعية للحفاظ على سير العمليات. تقليديًا، تتم جدولة صيانة هذه الروبوتات على فترات زمنية محددة، أو ما هو أسوأ من ذلك، عندما يحدث عطل بالفعل، مما يتسبب في توقف العمل وخسائر مالية.

من خلال الصيانة التنبؤية للتعلم الآلي، تتم مراقبة المعدات باستمرار بمساعدة أجهزة الاستشعار المدمجة بشكل استراتيجي في الآلات. يمكن أن تشمل البيانات المجمعة درجة الحرارة والاهتزاز واستهلاك الطاقة ومقاييس أخرى.

يتم بعد ذلك إرسال كل هذه البيانات إلى وحدة المعالجة المركزية - "العقل" - للنظام، والتي يتم تشغيلها بواسطة خوارزميات تعلم الآلة. وبالاعتماد على بيانات الأعطال التاريخية، وتاريخ الإصلاح، والعوامل البيئية، ومقاييس الأداء التي تم جمعها في الوقت الفعلي، تبحث الوحدة عن الأنماط التي قد تشير إلى وجود عطل قادم.

متسلحًا بهذه الأفكار القيمة، يمكن لفريق الصيانة الخاص بك التدخل وتنفيذ أي إصلاحات مطلوبة ومنع حدوث أي عطل وشيك على الإطلاق. كل ذلك مع الحد الأدنى من التوقف وعدم وجود اضطرابات مكلفة.

وهذا هو بالضبط المكان الذي تأتي منه إمكانية توفير التكلفة للصيانة التنبؤية لتعلم الآلة. ونظرًا لطبيعتها الاستباقية، يمكنك تركيز جهودك وميزانياتك على المعدات التي تحتاج حقًا إلى الاهتمام - بدلاً من إهدار الموارد على توفير المعدات الجيدة تمامًا. ومن ناحية أخرى، بفضل قوة البصيرة، يمكنك التصرف قبل تفاقم المشكلة، مما يضمن أن المعدات الخاصة بك تعمل بأعلى أداء لفترات أطول.

حالات استخدام الصيانة التنبؤية للذكاء الاصطناعي عبر القطاعات

تعمل الصيانة التنبؤية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول جذري في الطريقة التي تعمل بها الصناعات المعتمدة على المعدات. فيما يلي أمثلة توضح التأثير الذي يمكن أن تحدثه الصيانة التنبؤية على الشركات.

تصنيع

في التصنيع المنفصل والعمليات، يمكن أن تكون الصيانة التنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي ذات قيمة كبيرة لمجموعة واسعة من المعدات، بما في ذلك آلات الطحن، والمكابس الهيدروليكية، وأنظمة النقل، والأذرع الآلية، والمعدات. فكر في آلات الطحن التي تقوم بتشكيل المواد الخام إلى مكونات دقيقة. إن تجهيز هذه الآلات بأجهزة استشعار للاهتزاز وتحليل قراءات المستشعرات مقابل بيانات الفشل التاريخية يمكن أن يساعد في اكتشاف المحاذاة الخاطئة وعلامات التآكل في مغازل الآلات. وعند تتبع درجة الحرارة، قد تلاحظ علامات ارتفاع درجة الحرارة، مما يشير إلى احتمال حدوث خلل ما.

لا تتوقف قوة الصيانة التنبؤية القائمة على التعلم الآلي عند هذا الحد. يمكن مراقبة المكابس الهيدروليكية بحثًا عن السدادات والتسريبات. بالإضافة إلى ذلك، من خلال مراقبة درجة الحرارة الثابتة، يمكن لحلول الصيانة التنبؤية اكتشاف علامات ارتفاع درجة الحرارة، وهي إشارة حمراء للمشكلات الوشيكة داخل النظام الهيدروليكي. ومع القدرة على حساب الدورات، قد تتنبأ الصيانة التنبؤية للتعلم الآلي بدقة عندما تتطلب مكونات معينة الاهتمام، مما يتيح تدخلات الصيانة في الوقت المناسب ويمنع الأعطال المحتملة.

عندما يتعلق الأمر بالأحزمة الناقلة، يمكن لبرنامج الصيانة التنبؤية قياس شد الحزام لمنع التآكل المبكر. ومن خلال مراقبة حمل المحرك، قد يتم ضمان الكفاءة والكشف عن أي علامات على وجود مشكلة قد تسبب توقفًا غير متوقع.

ومن بين الشركات المصنعة التي تستخدم الصيانة التنبؤية شركة Mercer Celgar، وهي واحدة من أكبر منتجي اللب والخشب الصلب. أصبحت الصيانة التنبؤية جزءًا أساسيًا من استراتيجية الإنتاج الخاصة بالشركة. بعد استكشاف الخيارات المختلفة، نفذت شركة Mercer Celgar حل صيانة تنبؤية جاهز للاستخدام. تم دمج هذا البرنامج المدعوم بالذكاء الاصطناعي بسلاسة مع نظام CMMS الجديد، ليحل محل برنامج تشخيص صحة الماكينة الآلي السابق. ومن خلال ثلاث تجارب تجريبية، أسفر النشر عن رؤى ودروس قيمة.

ومع وجود منصة الصيانة التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي، اكتسبت شركة Mercer Celgar القدرة على مراقبة خطوط إنتاج متعددة والحصول على تقارير فردية لكل نوع آلة ضمن منصة واحدة. وقد سمح لهم ذلك بتتبع الأداء ومقارنته مع تقديم رؤى مبكرة حول الأعطال المحتملة لفرق الصيانة الخاصة بهم. أدى هذا التنفيذ إلى تحويل عمليات Mercer Celgar، وإنشاء أدوار وظيفية محددة وجمع بيانات أداء الآلة من مصادر متعددة في منصة واحدة. ونتيجة لذلك، أصبح لدى الشركة مصدر واحد للحقيقة فيما يتعلق بأداء أجهزتها، مما يسهل المراقبة الفعالة ومعالجة البيانات على نطاق واسع.

السيارات

تعتمد صناعة السيارات بشكل كبير على الصيانة التنبؤية القائمة على التعلم الآلي لتعزيز الموثوقية وتقليل تكاليف الضمان. من خلال مراقبة بيانات أجهزة الاستشعار من المركبات في الميدان، على سبيل المثال، يمكن لشركات صناعة السيارات اكتشاف المشكلات المحتملة قبل أن تتحول إلى أعطال خطيرة.

دعونا نفكر في أسطول من شاحنات التوصيل. من خلال المراقبة المستمرة لأداء المحرك، وحالة الإطارات، وكفاءة استهلاك الوقود، تمكن الصيانة التنبؤية الشركات من تحسين جداول الصيانة، ومنع الأعطال، وإطالة عمر مركباتها.

تحول عدد من شركات السيارات إلى الصيانة التنبؤية لتوقع فرص الصيانة والاحتفاظ بالعملاء، مما شجعهم على البحث عن خدمات الصيانة من الشبكة الرسمية للشركة المصنعة للسيارة. إحدى هذه الشركات هي شركة أوبل، التي زودت سياراتها بأداة الصيانة التنبؤية التي تحلل البيانات التاريخية لاقتراح جداول الفحص الأمثل.

وبما أن الهدف الرئيسي من تنفيذ النظام هو تحسين الاحتفاظ بالعملاء، يقوم النظام بإعلام السائقين عند حلول موعد الصيانة وترتيب المواعيد مع شبكة أوبل الرسمية، مما يثني العملاء عن اللجوء إلى مصلحين خارجيين.

الرعاىة الصحية

تُحدث الصيانة التنبؤية للتعلم الآلي ثورة في صناعة الرعاية الصحية، مما يضمن التشغيل السلس للمعدات الطبية الحيوية. تصور جهاز التصوير بالرنين المغناطيسي في المستشفى. من خلال تحليل بيانات المستشعر، بما في ذلك درجة الحرارة والضغط وقوة المجال الكهرومغناطيسي، يمكن لخوارزميات الصيانة التنبؤية اكتشاف الحالات الشاذة والانحرافات والأنماط التي تشير إلى المشكلات المحتملة. ويمكن للمستشفيات بعد ذلك جدولة أنشطة الصيانة بشكل استباقي خلال فترات انخفاض الطلب، مما يقلل من انقطاع رعاية المرضى. ويؤدي هذا النهج إلى تحسين الكفاءة التشغيلية، وتقليل وقت توقف المعدات، وتحسين نتائج المرضى.

إحدى منظمات الرعاية الصحية التي تبنت هذا النهج هي عيادة كاشيوا للفحص الصحي. لقد عقدوا شراكة مع شركة هيتاشي لتنفيذ نظام صيانة تنبؤي لمنع أعطال أجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي. قام الشريك التكنولوجي بتحليل بيانات الاستشعار لمدة ثلاث سنوات من 100 نظام للتصوير بالرنين المغناطيسي وأنشأ آلية للتحقيق في أنماط الأسباب التي أدت إلى فشل الجهاز. بعد ذلك، ساعد تعلم الآلة في تحديد حالة التشغيل العادية، وتوقع حدوث حالات شاذة، واكتشاف التغييرات التي كان من الممكن أن تؤدي إلى حدوث أعطال. ونتيجة لذلك، خفضت المنظمة وقت توقف جهاز التصوير بالرنين المغناطيسي بنسبة 16.3%.

النفط والغاز

لقد استفاد قطاع النفط والغاز، المعروف بمعداته المعقدة والمكلفة، بشكل كبير من الصيانة التنبؤية القائمة على التعلم الآلي. تخيل منصة حفر بحرية تحتوي على العديد من المضخات والضواغط والتوربينات. من خلال المراقبة المستمرة للمعلمات مثل الضغط ودرجة الحرارة ومعدل التدفق، يمكن لخوارزميات الصيانة التنبؤية اكتشاف الحالات الشاذة والتنبؤ بالفشل الوشيك. ومن خلال اتباع نهج استباقي، يمكن للشركات تجنب عمليات إيقاف التشغيل غير المخطط لها والمكلفة، وتحسين أداء المعدات، وضمان سلامة الموظفين.

وقد سخَّرت أرامكو، وهي شركة رائدة في الصناعة، قوة الصيانة التنبؤية لمنع التآكل والتقشر والأضرار الأخرى التي تلحق بالمعدات وخطوط الأنابيب الناجمة عن المياه الزائدة القادمة من الآبار، إلى جانب النفط والغاز. ومن خلال تطبيق مقياس التدفق الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي، اكتسبت الشركة نظرة ثاقبة في الوقت الفعلي حول تدفق المياه في آبارها. استخدم جهاز القياس نموذجًا رقميًا مزدوجًا يعمل بالذكاء الاصطناعي لتوقع تدفق الأنابيب ثم مقارنته بالقياسات الفعلية. مكنت هذه العملية جهاز القياس من ضبط نفسه تلقائيًا عبر ظروف التشغيل المختلفة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات إعادة المعايرة.

كيفية بناء حل الصيانة التنبؤية

عندما يتعلق الأمر باعتماد حلول الصيانة التنبؤية القائمة على التعلم الآلي، تواجه المؤسسات قرارًا: اختيار البرامج الجاهزة أو الاستثمار في حل مصمم خصيصًا. يقدم كل نهج مزايا واعتبارات مميزة، ويعتمد الاختيار على عدة معايير.

• الميزانية المتاحة: البرامج الجاهزة (مثل IBM Maximo وMicrosoft Azure IoT Suite وGE Predix وPTC ThingWorx وSiemens MindSphere) تأتي عمومًا بتكاليف أولية أقل، في حين أن إنشاء حل مخصص يمكن أن يتضمن استثمارًا أوليًا أعلى. قد تجد الشركات ذات الميزانيات المحدودة البرامج الجاهزة أكثر جاذبية، في حين أن الشركات التي لديها موارد كبيرة قد تميل نحو الحلول المخصصة للوظائف المخصصة.
• الوقت اللازم للتنفيذ: يمكن نشر البرامج الجاهزة بسرعة نظرًا لأنها تم إنشاؤها واختبارها مسبقًا. في المقابل، قد يستغرق تطوير حل مخصص وقتًا أطول، اعتمادًا على مدى تعقيد المشروع ونطاقه.
• المتطلبات الخاصة بالصناعة: غالبًا ما يكون للصناعات المختلفة احتياجات وسير عمل فريدة، مما قد يتطلب حلول صيانة تنبؤية للحصول على ميزات محددة. لا تتوافق البرامج الجاهزة تمامًا مع هذه المتطلبات وتحتاج إلى التخصيص. ولهذا السبب، فإن الشركات ذات الاحتياجات المتخصصة للغاية أو تلك التي تسعى إلى الحصول على ميزة تنافسية من خلال حلول مصممة خصيصًا قد تفضل اتباع المسار المخصص.
• البنية التحتية الحالية وعمليات التكامل: يعد دمج برامج الصيانة التنبؤية مع الأنظمة والمعدات الحالية أمرًا بالغ الأهمية لعمليات سلسة. قد توفر الحلول الجاهزة توافقًا أفضل مع عدد محدود من المعدات أو التقنيات الشائعة، بينما يمكن تصميم الحلول المخصصة بدقة لتناسب البنية التحتية القائمة للمؤسسة.
• قابلية التوسع: مع نمو الشركات وتوسعها، قد تتطور احتياجات الصيانة التنبؤية الخاصة بها. قد توفر البرامج الجاهزة خيارات قابلة للتطوير يمكن تكييفها مع المتطلبات المتغيرة. عند تصميم الحلول المخصصة بشكل صحيح، يمكن أن توفر أيضًا قابلية التوسع والمرونة، ولكن هذا قد يتطلب جهدًا تطويريًا إضافيًا.
• الدعم والتحديثات: غالبًا ما تأتي البرامج الجاهزة مع الدعم المقدم من البائع والتحديثات المنتظمة، مما يضمن بقاء الحل محدثًا. قد تتطلب الحلول المخصصة جهود صيانة ودعم مستمرة لضمان استمرار الأداء الوظيفي.

بناء حل صيانة تنبؤي قائم على الذكاء الاصطناعي من الصفر

يوفر إنشاء حل صيانة تنبؤية مخصص قائم على التعلم الآلي من البداية أقصى قدر من المرونة ويسمح لك بتخصيص النظام بدقة ليناسب احتياجاتك الفريدة. ومع ذلك، نادرًا ما تكون البرامج المخصصة مخصصة بالكامل. هناك عدد من المكتبات وأطر العمل مفتوحة المصدر (مثل Scikit-learn وTensorFlow وPyTorch وKeras وXGBoost) ومجموعات SDK وواجهات برمجة التطبيقات (مثل AWS SDKs وAzure SDKs وGoogle Cloud SDK وIBM Watson SDK وThingWorx SDK)، كما بالإضافة إلى خدمات تعلم الآلة المُدارة بالكامل بما في ذلك النماذج المدربة مسبقًا (مثل Amazon SageMaker وAzure Stream Analytics) التي تعمل على تسريع وتبسيط عملية تطوير حلول الصيانة التنبؤية المخصصة.

أدناه، نشارك خبرتنا في العمل كشركة استشارية في مجال تعلم الآلة ونشرح كيف يمكن أن تتكشف عملية تطوير برامج الصيانة التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي.

الصيانة التنبؤية هي مهمة يمكن تقسيمها إلى مهمتين فرعيتين: مراقبة الحالة والتحليلات التنبؤية. تتلخص صياغة حل الصيانة التنبؤية بشكل أساسي في تدريب نموذج الكشف ونموذج التنبؤ ودمجهما في حل كامل. لتدريب مثل هذه النماذج، عليك اتباع الخطوات التالية.

جمع البيانات

عند صياغة خوارزمية الصيانة التنبؤية، فإن الخطوة الأولى هي جمع البيانات الكافية لتدريب النماذج. فيما يلي أنواع البيانات التي سيتم جمعها.

• بيانات الاستشعار التي توفر نظرة ثاقبة في الوقت الحقيقي حول صحة الأجهزة وأدائها. ويتضمن معلومات تسلسلية زمنية تم جمعها من جميع أنواع أجهزة الاستشعار (مثل درجة الحرارة والضغط والاهتزاز والجهد والضوضاء) المرتبطة بالآلات.
• بيانات الفشل التي تغطي معلومات حول أعطال المعدات السابقة، بما في ذلك تاريخ العطل ووقته وطبيعته.
• سجلات الصيانة وتقارير الخدمة وأوامر العمل والوثائق الأخرى المتعلقة بتاريخ صيانة المعدات.
• البيانات التشغيلية التي تلتقط معلومات حول الحالة التشغيلية للجهاز، بما في ذلك أوقات البدء والتوقف، ومعدلات الإنتاج، والإنتاجية، وأنماط الاستخدام.
• البيانات البيئية التي تغطي عوامل مثل درجة الحرارة المحيطة ومستويات الرطوبة والظروف الخارجية الأخرى التي قد تؤثر على صحة المعدات.
• البيانات الأخرى ذات الصلة التي قد توفر رؤية إضافية لأنماط الفشل، مثل استهلاك الطاقة أو بيانات تكلفة الصيانة.

معالجة البيانات

تعد المعالجة المسبقة للبيانات خطوة أساسية في إنشاء حل صيانة تنبؤي مخصص يعتمد على الذكاء الاصطناعي. وهو يتضمن مجموعة من التقنيات، بدءًا من التعامل مع القيم المفقودة وحتى إزالة القيم المتطرفة وما بعدها.

يعتمد اختيار تقنيات المعالجة المناسبة على خصائص بياناتك، في حين أن مفتاح تنفيذ معالجة البيانات بنجاح هو معرفة أجهزتك. لنفترض أن لديك بيانات اهتزاز صاخبة. إن معرفة نطاق التردد الذي يحتوي على علامات الفشل يمكن أن يرشدك في اختيار استراتيجية المعالجة المسبقة المثالية.

هندسة الميزات

تعني هندسة الميزات تحويل البيانات الأولية إلى ميزات تساعد في التمييز بين السلوك العادي والسلوك الخاطئ. الهدف هو استخراج المعلومات ذات الصلة من البيانات، مما يسهل على خوارزميات تعلم الآلة تحديد الأنماط والعلاقات.

على سبيل المثال، يمكنك مراقبة حالة علبة التروس باستخدام بيانات الاهتزاز. تؤدي الأعطال في علبة التروس إلى تغيرات في تردد وحجم الاهتزاز. وبالتالي، يمكن استخدام ذروة التردد والحجم لمراقبة صحة علبة التروس.

بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في هندسة الميزات تغطي ما يلي.

• التجميع: يمكن أن يوفر الجمع بين نقاط بيانات أولية متعددة لإنشاء ميزات مجمعة رؤية عالية المستوى لسلوك المعدات.
• التحليل المستند إلى الوقت: غالبًا ما تحتوي بيانات السلاسل الزمنية على أنماط زمنية قيمة. يمكن أن يساعد إنشاء ميزات مستندة إلى الوقت مثل الوقت من اليوم أو يوم من الأسبوع أو الأنماط الموسمية النموذج في التقاط السلوكيات المتكررة.
• تحليل الإشارات: يمكن أن يساعد تطبيق تقنيات معالجة الإشارات في استخراج مكونات التردد أو اكتشاف الأنماط في بيانات السلاسل الزمنية.
• تحليل الارتباط: يساعد تقييم البيانات التي تؤثر على دقة التنبؤ بشكل أكبر وإزالة نقاط البيانات التي لها أهمية أقل عندما يتعلق الأمر بالتدريب النموذجي من مجموعة بيانات على تقليل الوقت المستغرق لتدريبها.
• تقنيات استخراج الميزات الخاصة بالمجال: في بعض الحالات، يمكن أن تؤدي معرفة المجال إلى تحويلات الميزات المتخصصة. على سبيل المثال، بالنسبة للمعدات الدوارة، يمكن أن تكون الميزات المستندة إلى تحليل ترتيب الاهتزاز مفيدة.

من المرجح أن تكون هندسة الميزات عملية تتضمن تكرارات متعددة. ومن الشائع العودة إلى هذه الخطوة بعد جولة أولية من التدريب واختبار النموذج التنبؤي لتحقيق الأداء الأمثل.

اختيار النموذج والتدريب

كخطوة تالية، عليك اختيار نموذج تعلم الآلة الأمثل وتدريبه على البيانات التي تم جمعها.

اختيار النموذج

يعد اختيار خوارزمية ML أو النموذج التنبؤي المناسب أمرًا ضروريًا لحالة استخدام الصيانة التنبؤية المحددة لديك. تتميز النماذج المختلفة بنقاط قوة ونقاط ضعف مختلفة، ويعتمد الاختيار على عوامل مثل طبيعة البيانات، ومدى تعقيد المشكلة، والمستوى المطلوب من قابلية التفسير.

تتضمن النماذج المستخدمة بشكل شائع للصيانة التنبؤية ما يلي.

• الانحدار اللوجستي: مناسب لمشكلات التصنيف الثنائي - على سبيل المثال، التنبؤ بما إذا كانت إحدى المعدات ستفشل أم لا.
• أشجار القرار: فعالة للتعامل مع البيانات الفئوية والرقمية. يمكنه التقاط العلاقات غير الخطية بين الميزات.
• غابة عشوائية: طريقة مجمعة تجمع بين أشجار القرار المتعددة لتحسين الدقة والقوة.
• أجهزة المتجهات الداعمة (SVM): مفيدة لمهام التصنيف، خاصة عند التعامل مع البيانات عالية الأبعاد.

التدريب النموذجي

يتضمن التدريب النموذجي استخدام البيانات التاريخية لتعليم نموذج الصيانة التنبؤية لتعلم الآلة للتعرف على الأنماط والعلاقات بين الميزات والمتغير المستهدف، مثل فشل المعدات. تنقسم مجموعة البيانات إلى قسمين: مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار.

يتعلم النموذج من بيانات التدريب ويصبح قادرًا على عمل تنبؤات بناءً على الأنماط التي يحددها أثناء عملية التدريب.

بمجرد التدريب، يتم اختبار النموذج على مجموعة بيانات الاختبار. يعد التحقق من صحة النموذج خطوة حاسمة لتقييم مدى جودة أداء النموذج على البيانات غير المرئية ولتقدير قدرته التنبؤية.

التكامل والنشر

بمجرد تحديد النموذج الصحيح، وتدريبه، وإنشاء تنبؤات دقيقة، فقد حان الوقت لوضعه موضع التنفيذ من خلال دمجه في نظامك. اعتمادًا على تفاصيل برنامج الصيانة التنبؤية لتعلم الآلة لديك، لديك العديد من خيارات النشر.

• التنفيذ السحابي: اختر النشر المستند إلى السحابة إذا كنت تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات المخزنة في السحابة. من خلال تشغيل خوارزميات تعلم الآلة مباشرة في السحابة، فإنك تلغي الحاجة إلى نقل البيانات ذهابًا وإيابًا بين الأجهزة المحلية والسحابة للتنبؤات ومراقبة الصحة. وهذا يبسط عملية الصيانة ويعزز الكفاءة.
• تنفيذ الحافة: بدلاً من ذلك، يمكنك تشغيل الخوارزمية على الأجهزة المدمجة الموجودة بالقرب من الجهاز. يتيح هذا الأسلوب تحديثات وإشعارات فورية حول صحة المعدات دون أي تأخير.
• التنفيذ المختلط: يمكنك أيضًا استخدام مزيج من السحابة والحافة. استخدم الأجهزة المضمنة للمعالجة المسبقة واستخراج الميزات وتشغيل النموذج التنبؤي في السحابة. بهذه الطريقة، يمكنك الحصول على أفضل ما في كلا العالمين - الكفاءة المرتبطة بالنشر الطرفي وقوة المعالجة المستندة إلى السحابة. إنه يعمل بشكل جيد بشكل خاص مع أنظمة مثل حفارات النفط أو محركات الطائرات، حيث يولد التشغيل المستمر كميات هائلة من البيانات، مما يجعل التخزين أو النقل على متن الطائرة أمرًا صعبًا بسبب النطاق الترددي وقيود التكلفة.

التحديات التي يجب معالجتها على الطريق

قد يواجه تنفيذ حل الصيانة التنبؤية القائم على الذكاء الاصطناعي بعض التحديات. بعض العقبات الشائعة تشمل ما يلي.

• المعدات القديمة: قد يمثل توصيل البيانات وجمعها من المعدات القديمة أو غير المتوافقة تحديًا. قد يكون من الضروري إعادة تجهيز أجهزة الاستشعار أو استخدام بوابات إنترنت الأشياء لجمع البيانات المطلوبة.
• إنشاء المعلمات الصحيحة: يعد تحديد المعلمات الأكثر صلة بالمراقبة لكل قطعة من المعدات أمرًا بالغ الأهمية. وهذا يتطلب فهمًا عميقًا للآلية وأنماط فشلها لضمان التنبؤات الدقيقة.
• جودة البيانات وتوافرها: يعد ضمان جودة البيانات وتوافرها أمرًا بالغ الأهمية للحصول على تنبؤات دقيقة. يمكن أن تؤدي البيانات غير الكاملة أو غير الموثوقة إلى اتخاذ قرارات صيانة غير صحيحة. يعد إنشاء ممارسات حوكمة البيانات والاستثمار في البنية التحتية للبيانات خطوات أساسية للتغلب على هذا التحدي.

الكلمات الأخيرة

توفر الصيانة التنبؤية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي فرصة لتغيير قواعد اللعبة للشركات العاملة في الصناعات الثقيلة أو المعتمدة على المعدات. من خلال تبني النهج الاستباقي للصيانة، يمكن للمؤسسات تقليل وقت التوقف عن العمل بشكل كبير، وتحسين تكاليف الصيانة، وتعزيز الكفاءة التشغيلية.

سواء من خلال تخصيص البرامج الجاهزة أو إنشاء حل مخصص من البداية، يمكن أن تساعدك الصيانة التنبؤية لتعلم الآلة على إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لمعداتك.

اتصل بفريقنا لاستكشاف إمكانيات الصيانة التنبؤية لتعلم الآلة واتخاذ قرارات مستنيرة من شأنها أن تدفع شركتك إلى آفاق جديدة.

تم نشر هذه المقالة في الأصل على موقع itrex.