صاحب‌دیوان، پایـگاه خبــری و تحلیلی تاریخ و فـرهنگ ایران

پارس وی دی اس
چهارشنبه, 9 خرداد, 1403

اهمیت هوش مصنوعی در پیش‌بینی نگهداشت و تعمیرات پیشگیرانه در صنعت

علی خیابانیان، معمار، کارشناس متاورس و هوش مصنوعی

اختصاصی صاحب دیوان / تولید صنعتی در دنیای امروز با چالش‌های بسیاری روبرو است، از جمله نیاز به تعمیرات و نگهداری دستگاه‌ها و تجهیزات صنعتی. با پیشرفت روزافزون در حوزه هوش مصنوعی، روش‌ها و الگوریتم‌های جدیدی برای پیش‌بینی نیاز به تعمیرات پیشگیرانه و تشخیص زودهنگام خرابی‌ها ارائه شده است که می‌تواند به کاهش هزینه‌ها و زمان توقف تولید کمک کند. این تأثیرات اقتصادی می‌تواند در انواع صنایع مانند صنایع خودروسازی، معدن، نفت و گاز، و صنایع تولیدی دیگر مشاهده شود. پیش‌بینی نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه یا PM (Predictive Maintenance) یک استراتژی نگهداری است که با استفاده از داده‌های تجهیزات و الگوریتم‌های پیش‌بینی، به شناسایی نقاط ضعف و خرابی‌های احتمالی در تجهیزات قبل از وقوع آن‌ها کمک می‌کند. هدف از PM کاهش زمان توقف ناخواسته و جلوگیری از خرابی‌های ناگهانی است تا به این ترتیب، عمر مفید تجهیزات افزایش یابد و هزینه‌های نگهداری کاهش پیدا کند.


۵ جزء حیاتی برنامه نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه PM از وب سایت پگاه آفتاب

مزایای PM:
• کاهش هزینه‌ها: با جلوگیری از خرابی‌های گران‌قیمت و غیرمنتظره.
• افزایش ایمنی: با کاهش احتمال بروز حوادث ناشی از خرابی تجهیزات.
• بهبود برنامه‌ریزی: با امکان پیش‌بینی زمان‌های مناسب برای تعمیرات.

هوش مصنوعی در هر پنج مورد از دیاگرام PM نقش مهمی را ایفا می کند. اضافه شدن هوش مصنوعی به هر کدام از این بخش ها، حتی بخش آموزش، علاوه بر افزایش دقت و کارآیی سیستم، به افزایش توانمندی ذهنی افراد کمک می کند. هوش مصنوعی دریچه های جدیدی از آگاهی به موضوعاتی که قبل نمی شناختیم یا کمتر توجه می کردیم باز می کند و در ادامه به شناخت بهتر و کاربردی از امکانات و ضعف سیستم راهنمایی می کند. هوش مصنوعی می‌تواند بهبود امکانات پیش‌بینی تعمیرات و نگهداری را از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های سنجش وضعیت تجهیزات فراهم کند. آموزش مدیران و کارشناسان در مورد استفاده از ابزارها و فنون AI در زمینه تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی خرابی‌ها، تعیین زمان بهینه تعمیرات پیشگیرانه و بهبود فرآیندهای نگهداری خواهد بود.
یک مثال عملی این موضوع در صنعت خودروسازی است. فرض کنید که یک کارخانه تولید خودرو داریم که ماشین‌آلات مختلفی را برای تولید اجزای مختلف خودروها استفاده می‌کند. با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی، داده‌های مربوط به عملکرد این ماشین‌آلات، نقاط ضعف و سایر عواملی مانند دما، فشار و سرعت در زمان اجرا را جمع‌آوری و تحلیل می‌کنیم.پس از آموزش مدیران و کارشناسان درباره استفاده از این سیستم‌های هوش مصنوعی، آن‌ها می‌توانند به راحتی مشکلات و نقاط ضعف ماشین‌آلات را شناسایی کنند. به طور مثال، اگر داده‌هایی نشان دهند که یک قطعه خاص در ماشین‌آلات با فرکانس بالا از حرکت کمیاب شده است، می‌توان پیش‌بینی کرد که این قطعه به زودی نیاز به تعمیرات خواهد داشت.

تشخیص زودهنگام خرابی
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی می‌توانند به طور خودکار نشانه‌های خاصی از خرابی در داده‌های سنسوری تشخیص دهند. این نشانه‌ها ممکن است شامل تغییرات نامعمول در دما، فشار، فرکانس، یا ولتاژ باشند که به علت خرابی یا نقص در دستگاه ناشی شده‌اند. با تجمیع داده‌های سنسوری از دستگاه‌ها و اعمال الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بر روی آن‌ها، می‌توان به طور مستقیم خرابی یا نقص در دستگاه‌ها را تشخیص داد. به عنوان مثال در صنعت خودروسازی، شرکت‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام خرابی در موتورها استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، اگر دمای موتور بیش از حد معمول افزایش یابد یا فشار روغن زیاد شود، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به سرعت این مشکل را تشخیص داده و به تیم نگهداری هشدار دهند. این کار باعث می‌شود که مشکلاتی که ممکن است منجر به خرابی جدی شود، پیش از وقوع اتفاق تشخیص داده شود و اقدامات تعمیری بلافاصله انجام شود، که از توقف ناگهانی تولید جلوگیری می‌کند و به کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند.

پیش‌بینی نیاز به تعمیرات پیشگیرانه
یکی از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در صنعت، این است که می‌تواند بر اساس داده‌های تاریخی و عملکرد فعلی دستگاه‌ها، زمان بهینه برای انجام تعمیرات پیشگیرانه را پیش‌بینی کند. این به مدیران امکان می‌دهد تا تعمیرات را در زمان‌هایی که تأثیر کمتری بر روی تولید دارند، برنامه‌ریزی کنند و از توقف ناگهانی تولید جلوگیری کنند.
به عنوان مثال یک شرکت معدنی از سیستم هوش مصنوعی برای پیش‌بینی زمان تعمیرات پیشگیرانه در ماشین‌های حفاری خود استفاده می‌کند. این سیستم با تحلیل داده‌های تاریخی و شرایط عملیاتی فعلی ماشین‌ها، می‌تواند زمان مناسب برای تعمیرات را پیش‌بینی کند. اگر میزان لرزش یا دما در یک ماشین حفاری بیش از حد معمول شود، سیستم می‌تواند به تیم نگهداری هشدار دهد که زمان برای انجام تعمیرات پیشگیرانه فرا رسیده است یا در زمینه تولید، مانیتورینگ دقیق ماشین‌آلات تولیدی برای تشخیص نشانه‌های اولیه فرسودگی یا خرابی، که منجر به کاهش توقفات ناگهانی و افزایش بهره‌وری می‌شود1.
این اقدامات باعث می‌شود که تعمیرات در زمان‌هایی که تأثیر کمتری بر روی تولید دارند، انجام شود و هزینه‌ها بهبود یابد.
در کل استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی نیازهای نگهداشت و تعمیرات پیشگیرانه، اهمیت بسیاری در صنعت دارد. این اقدامات باعث کاهش هزینه‌ها، زمان توقف تولید و افزایش بهره‌وری می‌شوند و بهبود کیفیت تجهیزات و دستگاه‌های صنعتی را فراهم می‌کنند.

1- https://www.pegaheaftab.com

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

یادداشت