تتمثل مهمة التحليلات في الكشف المسبق عن أي انحرافات في أداء وحدات الضغط، وتوضيح كيفية تغير حالتها.
لماذا يعد هذا الأمر مهمًا؟
تُستخدم وحدات الضغط في العديد من العمليات الإنتاجية، وقد يؤدي تعطلها المفاجئ إلى توقف العمل، وإجراء إصلاحات عاجلة، وخسارة في الإنتاج. سيسمح النظام الجديد بتكملة الصيانة الدورية بإصلاحات تستند إلى الحالة الفعلية للمعدات.
كيف يعمل هذا النظام؟
تصل البيانات من أجهزة الاستشعار — مؤشرات الاهتزاز والحرارة والضغط — إلى قاعدة البيانات في الوقت الفعلي. ثم يقوم النواة التحليلية القائمة على التعلم الآلي بما يلي:
يرى المتخصص على الشاشة الإشارة الأصلية، والتنبؤ بتغيرها، والمناطق التي حددها النظام على أنها شاذة. وإذا استمر الانحراف خلال ثلاث فترات مراقبة متتالية، يتم إنشاء تنبيه تلقائيًا.
ومن المهم أن النظام لا يقتصر على تحليل ما يحدث في الوقت الحالي فحسب، بل يساعد أيضًا في تقييم مدى سرعة اقتراب المؤشرات من المنطقة الخطرة. وقد يمنح ذلك المتخصصين وقتًا إضافيًا للتشخيص والتخطيط للإصلاحات وإعداد الموارد اللازمة.
لا يزال المشروع قيد التطوير النشط. تعمل الفريق على اختبار فرضيات مختلفة، وتحسين عملية الكشف عن الحالات الشاذة، والعمل على التنبؤ بالاتجاهات، من خلال الجمع بين خوارزميات التعلم الآلي وأساليب الإحصاء الرياضي.
يعمل على هذا الحل كل من أندري كيسيلنيكوف، رئيس فريق الهندسة الصناعية في شركة «نيتروتك» ذ.م.م، وماكسيم بختيريف، الخبير الرئيسي في قسم الإنتاج بشركة «آزوت» المساهمة في كيميروفو.
ومن المتوقع أن يساعد هذا المشروع في المستقبل على تقليل عدد حالات التوقف غير المخطط لها والتوقفات الطارئة، والتخطيط للإصلاحات بشكل أكثر كفاءة، واستخدام موارد المؤسسة بشكل أكثر رشاقة.
وهكذا تصبح التقنيات الرقمية أداة عملية في مجال الإنتاج — فهي لا تساعد فقط في الاستجابة للأعطال، بل وفي الوقاية منها أيضًا