التنبؤ بأعطال الآلات

نظام التنبؤ بأعطال المعدات باستخدام تعلم الآلة

مشروع لتحليل بيانات تشغيل المعدات والتنبؤ باحتمالية حدوث الأعطال قبل وقوعها، بهدف مساعدة الشركات على اتخاذ إجراءات وقائية وتقليل التوقف غير المتوقع للمعدات.

قمت بتجهيز ومعالجة البيانات، وتحليل تأثير متغيرات مثل درجة الحرارة، سرعة الدوران، العزم، ومدة استخدام الأداة على احتمالية حدوث الأعطال. كما تم تدريب وتجربة عدة نماذج لتعلم الآلة، وإجراء Hyperparameter Tuning واستخدام Cross-Validation لاختيار أفضل نموذج.

تم تقييم النماذج باستخدام مقاييس مناسبة لمشكلة عدم توازن البيانات مثل PR-AUC، بالإضافة إلى ضبط عتبة التنبؤ لتحقيق توازن أفضل بين Precision وRecall.

التقنيات المستخدمة: Python، Pandas، NumPy، Scikit-learn، بالإضافة إلى نماذج مثل Logistic Regression، Decision Tree، Random Forest، XGBoost وLightGBM.