مشروع “نظام التنبؤ بالأعطال واحتياجات الصيانة”

شاركت في تطوير نظام صيانة تنبؤية ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات أجهزة التحليل الكهربائي في محطات إنتاج الهيدروجين الأخضر. يهدف النظام إلى تقليل الأعطال المفاجئة وتحسين كفاءة التشغيل.

المهام والمسؤوليات:

بناء نماذج تعلم آلي (AI/ML) باستخدام Python لتحليل بيانات التشغيل في الوقت الفعلي.

تطوير نظام مراقبة يعتمد على خوارزميات LSTM وIsolation Forest لاكتشاف الانحرافات مبكرًا.

تصميم لوحة تحكم تفاعلية (Dashboard) لعرض مؤشرات الأداء (KPIs) وتنبيهات الأعطال.

دمج نموذج Random Forest وGradient Boosting للتنبؤ بالعمر الافتراضي للمكونات.

صياغة تقارير تحليلية وتحويل البيانات التشغيلية إلى توصيات ذكية للفِرق الفنية.

النتائج والإنجازات:

خفّض احتمالات التوقفات غير المخططة بنسبة تصل إلى 30% في التجارب المحاكاة.

قدّم نموذجًا أوليًا قابلاً للدمج مع أنظمة SCADA الصناعية.

مثّل المشروع نقلة نوعية في توظيف AI لصيانة محطات الطاقة المتجددة