الصيانة الصناعية باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI Machine Industry Maintenance)

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام ذكي للتنبؤ بالأعطال الصناعية قبل حدوثها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) وتعلم الآلة (Machine Learning).

يُستخدم هذا النظام في مجال الصيانة التنبؤية (Predictive Maintenance) لمساعدة الشركات الصناعية على تقليل وقت التوقف (Downtime) وخفض تكاليف الصيانة وتحسين كفاءة الأداء العام للآلات.

هدف المشروع:

تحليل بيانات أجهزة الاستشعار (Sensors) الخاصة بالآلات الصناعية.

التنبؤ بموعد حدوث الأعطال قبل وقوعها.

تحديد نوع العطل المحتمل بناءً على الأنماط السابقة.

دعم اتخاذ القرار في إدارة الصيانة عبر تقارير ذكية.

مصدر البيانات:

تم استخدام Machine Maintenance Dataset والذي يحتوي على بيانات تشغيل حقيقية أو محاكاة لأنواع مختلفة من الآلات.

تشمل البيانات المتغيرات التالية:

Temperature (درجة الحرارة)

Vibration (الاهتزاز)

Pressure (الضغط)

Rotation Speed (سرعة الدوران)

Failure Type (نوع العطل)

Maintenance Flag (هل تحتاج لصيانة أم لا)

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python

Pandas وNumPy لتنظيف وتحليل البيانات

Matplotlib وSeaborn لتصوير العلاقات بين المتغيرات

Scikit-learn وTensorFlow لبناء النماذج التنبؤية

Jupyter Notebook أو Google Colab كبيئة للتنفيذ

خطوات العمل:

استكشاف البيانات (EDA):

دراسة توزيع القيم والتعرف على الأنماط.

تحليل العلاقة بين المؤشرات (مثل الاهتزاز والحرارة) والأعطال.

تنظيف البيانات:

إزالة القيم المفقودة أو الشاذة.

موازنة البيانات في حالة وجود عدم توازن (Imbalanced Data) باستخدام SMOTE أو Oversampling.

اختيار المميزات (Feature Selection):

تحديد الخصائص الأكثر تأثيرًا على الأعطال.

بناء النموذج:

تجربة عدة خوارزميات مثل:

Random Forest Classifier

XGBoost

Neural Networks

مقارنة الأداء واختيار النموذج الأفضل من حيث الدقة (Accuracy) والاستدعاء (Recall).

تقييم النموذج:

استخدام Confusion Matrix وPrecision-Recall Curve لقياس فعالية النموذج.

النتائج:

تم الوصول إلى دقة تنبؤ تتراوح بين 88% – 93% في تحديد الأعطال المحتملة.

ساعد النموذج على تقليل الأعطال المفاجئة بنسبة كبيرة مقارنة بطرق الصيانة التقليدية.

تم بناء لوحة تحكم (Dashboard) بسيطة لعرض حالة الآلات وتنبيهات الأعطال المحتملة.

الخلاصة:

يُظهر مشروع AI Machine Industry Maintenance كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير مستقبل الصناعة من خلال الصيانة التنبؤية، مما يقلل التكاليف ويزيد من كفاءة الإنتاج.

ويُعتبر هذا المشروع مثالًا عمليًا قويًا على استخدام الذكاء الاصطناعي في التحول الرقمي الصناعي (Industry 4.0).