الذكاء الاصطناعي في إدارة وتحليل أعمال الصيانة
لقد استفادت الصناعات بشكل كبير من تطوير التقنيات الجديدة، ومن بين هذه التقنيات الذكاء الاصطناعي، أو AI. يستخدم AI لأتمتة المهام، وتحسين الكفاءة، واتخاذ قرارات أفضل، وهو موجود بالفعل في حياتنا بطرق عديدة، من السيارات ذاتية القيادة التي نراها على الطريق إلى المساعدين الافتراضيين الذين نستخدمهم للتحكم في أجهزة المنزل الذكية.
الصيانة المساعدة بالذكاء الاصطناعي هي حل يشير إلى دمج تقنيات AI في عمليات الصيانة للمعدات والآلات والأنظمة الصناعية. إنها فئة جديدة من الصيانة، تنضم إلى الممارسات الحالية مثل المتابعة، والصيانة الوقائية، والتنبؤية والوصفية.
هذه الممارسات الحالية للصيانة موجودة في السوق منذ وقت طويل. ومع ذلك، مع تقدم التكنولوجيا، تطورت احتياجات الصيانة أيضًا. حثت تعقيد المعدات المتزايد، وارتفاع تكلفة التوقف عن العمل، وتوافر البيانات وأجهزة جمع البيانات على نمو الأنظمة التي تضم تقنيات مبتكرة. فئة الصيانة المساعدة هي مزيج من التقنيات التنبؤية والوصفية، وتحتل مكانًا متقدمًا في إدارة المخاطر، وتحسين أداء الأصول.
المساعد يُصور كمزيج من الصيانة التنبؤية والوصفية
هذه هي التصنيفات الفرعية الموجودة ضمن هذه الفئة:
الصيانة المساعدة بالذكاء الاصطناعي؛
- الصيانة المساعدة بالواقع المعزز (AR)؛
- الصيانة المساعدة بالواقع الافتراضي (VR)؛
- الصيانة المساعدة بشبكات الإنترنت للأشياء (IioT)؛
- الصيانة المساعدة بإدارة نظام صيانة (CMMS/EAM)؛
- الصيانة المساعدة بإضافة التصنيع (EM)؛
- الصيانة المساعدة بتقنية ثلاثية الأبعاد
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في إدارة الصيانة ؟
هذا النهج المستند إلى الذكاء الاصطناعي يرتكز بشكل أساسي على جمع البيانات المستمر من خلال مراقبة الحالة عبر الإنترنت او الشبكة، مما يجعل من الممكن تتبع أداء الآلة في الوقت الفعلي.
تجمع المستشعرات، وأجهزة IoT، ومصادر البيانات الأخرى معلومات باستمرار حول مختلف معايير المعدات، مثل درجة الحرارة، والاهتزاز، والضغط، والتيار، وغيرها. يتم إرسال هذه البيانات إلى نظام مركزي للتحليل، غالبًا ما يديره EAM، وهو منصة تركز المعلومات حول الصيانة، وتاريخ التدخل والجدولة.
يتم استخراج الميزات أو الخصائص ذات الصلة من البيانات الخام، مما يوفر رؤى حول سلوك وصحة المعدات. يمكن أن تشمل استخراج الميزات تقنيات مثل معالجة الإشارات والتحليل الإحصائي.
يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك الطرق المشرفة وغير المشرفة، باستخدام البيانات التاريخية. تتعلم هذه الخوارزميات الأنماط، والارتباطات، والشذوذ من كلا من البيانات التدريبية والمجمعة، مما يمكنها من إجراء التنبؤات والقرارات. يتم مقارنة البيانات المستخرجة من الأصول مع هذه الأنماط والخوارزميات المستفادة.
إذا انحرفت البيانات الحالية بشكل كبير عن السلوك المتوقع، يحددها النظام على أنها شذوذ أو قضية محتملة، سواء كان ذلك خللا في المعدات، أو تآكل وتدهور، أو حتى فشلا وشيكًا. هذا يتيح لفرق الصيانة التعامل مع المشكلات قبل أن تؤدي إلى فشل، أو اتخاذ إجراء فوري عند الضرورة.
إضافة الذكاء الاصطناعي إلى روتين الصيانة يؤدي أيضًا إلى بناء تحسين جدول الصيانة . بناءً على البيانات المجمعة، يمكن أن تستند جداول إلى حالة المعدات بدلاً من فواصل زمنية ثابتة، مما يقلل من التحقق غير الضروري ويزيد من وقت تشغيل الأصول. هذا يعني أيضًا أنه من المحتمل أن تحدد أسباب فشل جذرية بشكل او بأخر.
يؤدي تطبيق التقنيات الذكية في روتين الصيانة أيضًا إلى تحسين جدولة العمل. بناءً على البيانات المجموعة، يمكن أن تستند جداول العمل إلى حالة المعدات بدلاً من فواصل زمنية ثابتة، مما يقلل من التحقق غير الضروري ويزيد من وقت تشغيل الأصول. هذا يعني أيضًا أنه من المحتمل أن تحدد أسباب فشل جذرية بشكل أفضل، بالإضافة إلى تخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة للأصول أو المكونات الحرجة التي لديها احتمالية أعلى للفشل.
إنفوغراف يوضح سير عمل نظام صيانة مع تطبيق التقنيات الذكية
حتى مع كل القدرة التحليلية للذكاء الاصطناعي، فإن العمل البشري ضروري لتوفير البيانات والتحليلات التي تكمل عمل الذكاء الاصطناعي ، والمعروف أيضًا باسم التغذية الراجعة من دورة الإنسان. بينما يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي توفير التوقعات، والتوصيات، والرؤى، فإن حزمة الإنسان تضمن أن المحترفين ذوي الخبرة يشرفون عليها ويؤكدون صحة الإجراءات المتخذة بناءً على نتائج ومخرجات النظام.
مثل أي أداة أخرى، يوفر الذكاء الاصطناعي للعاملين في مجال الصيانة على جميع المستويات إمكانية إجراء عمل أسرع، وأفضل، وأكثر كفاءة، والمفتاح يكمن في معرفة كيفية استخدامه بفعالية. يفهم العاملون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي أصولهم بشكل أفضل، وهم خطوتان إلى الأمام من المشكلات المحتملة، وهم في موقع متفوق على العاملين الذين لا يطورون معرفتهم بالتكنولوجيا الجديدة!.
يتبع..... التدوينة التالية
