Predictive Maintenance System

وصف المشروع:

نظام ذكاء اصطناعي متكامل للتحليل التنبؤي للبيانات الصناعية وأجهزة الاستشعار (IoT / Telemetry Data)، يهدف إلى الكشف المبكر عن احتمالية تعطل الآلات والمعدات وتقدير العمر الافتراضي المتبقي (Remaining Useful Life - RUL)، مما يساعد المؤسسات والمصانع على خفض تكاليف الصيانة غير المخططة وتجنب فترات التوقف المفاجئ.

الميزات الرئيسية للمشروع:

معالجة وتحليل البيانات الزمنية (Time-Series Data): تنظيف وهندسة الميزات (Feature Engineering) للبيانات القادمة من حساسات الضغط، الحرارة، الاهتزاز، وسرعة الدوران.

الكشف المبكر عن الأنماط الشاذة (Anomaly Detection): استخدام خوارزميات تعلم الآلة للتعرف على السلوكيات غير الطبيعية للمعدات قبل حدوث العطل الفعلي.

التنبؤ بحالة الفشل وتصنيفها: تصنيف أنواع الأعطال المحتملة ودرجة خطورتها بدقة عالية باستخدام نماذج مثل (Random Forest / XGBoost / LSTM).

لوحة تحكم وتحليل النتائج: عرض مؤشرات الأداء وحالة المعدات عبر رسوم بيانية ومقاييس تقييم واضحة لاتخاذ القرارات الوقائية السريعة.