نظام صيانة تنبؤية لمعدات صناعية ( Predictive Maintenance System )

1. وصف المشروع (Project Description):

صممت هذا النظام لاكتشاف الأعطال في المحركات الصناعية قبل حدوثها. يعتمد النظام على قياس الاهتزازات والحرارة، ويستخدم نموذج ذكاء اصطناعي مبسط (TinyML) يعمل مباشرة على المتحكم (Edge AI) لتحليل الأنماط غير الطبيعية وإرسال تنبيهات صيانة استباقية، مما يوفر تكاليف الإصلاح ويقلل وقت التوقف.

2. المهام التي قمت بها (My Role):

جانب الأنظمة المدمجة (Embedded & Edge AI):

استخدام متحكم قوي (مثل STM32 أو Arduino Nano 33 BLE Sense) مجهز بحساس اهتزاز (Accelerometer).

تجميع بيانات الاهتزاز في حالات التشغيل الطبيعية وحالات العطل المحاكاة.

تدريب نموذج "تعلم آلة" (Machine Learning) مبسط (TinyML) ونشره (Deploy) على المتحكم مباشرة ليعمل في الوقت الحقيقي دون الحاجة لإنترنت مستمر.

جانب تحليل البيانات (Data Analysis):

تحليل السلاسل الزمنية (Time-Series Analysis) لبيانات الحساسات لفهم أنماط الاهتزاز.

تصور البيانات (Visualizing) لمقارنة "البصمة" (Fingerprint) للمحرك السليم والمحرك المعطل باستخدام Python.

3. التكنولوجيات المستخدمة (Stack):

Hardware: STM32 / Arduino Nano 33 BLE, MPU6050 Accelerometer.

Edge AI & Data: Python, TensorFlow Lite for Microcontrollers, Edge Impulse.