تطوير نظام ذكاء اصطناعي للتنبؤ بالأعطال المحتملة في المعدات الصناعية اعتمادًا على تحليل بيانات الحساسات (Sensor Data) باستخدام تقنيات Machine Learning.
يهدف المشروع إلى تحليل بيانات التشغيل الخاصة بالمعدات واكتشاف الأنماط غير الطبيعية التي قد تشير إلى حدوث عطل مستقبلي، مما يساعد الشركات على تنفيذ الصيانة الاستباقية وتقليل التوقف المفاجئ للمعدات.
يتضمن المشروع عدة مراحل أساسية:
- تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) لفهم خصائص البيانات والأنماط الموجودة بها
- تنظيف البيانات ومعالجتها وإعدادها للنمذجة
- استخراج الميزات المهمة التي تؤثر في أداء المعدات
- بناء نماذج تعلم الآلة للتنبؤ بحدوث الأعطال
- تقييم أداء النماذج وتحسين دقتها
- عرض النتائج باستخدام الرسوم البيانية لتوضيح سلوك المعدات
يساعد هذا النوع من الأنظمة الشركات على تقليل تكاليف الصيانة والتوقف المفاجئ للمعدات، حيث يعتمد Predictive Maintenance على تحليل بيانات الحساسات للتنبؤ بموعد العطل قبل حدوثه واتخاذ إجراءات الصيانة المناسبة في الوقت المناسب.
