هوش مصنوعی در نگهداری و تعمیرات: انقلابی در دنیای صنعت
هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از پیشگامان تحولات فناورانه، در حال دگرگونی بسیاری از صنایع از جمله حوزه نگهداری و تعمیرات است. این فناوری نوظهور با ارائه راهکارهای هوشمندانه، به افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها و ارتقای سطح ایمنی در عملیات‌های نگهداشت کمک می‌کند.
فهرست مطالب
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (AI) به شبیه‌سازی هوش انسانی در ماشین‌ها اشاره دارد. این فناوری شامل توانایی‌هایی مانند یادگیری، استدلال، حل مسئله، تشخیص الگوها و تصمیم‌گیری است. هوش مصنوعی از طریق الگوریتم‌های پیچیده و شبکه‌های عصبی مصنوعی پیاده‌سازی می‌شود.
شاخه‌های مختلف هوش مصنوعی
۱. یادگیری ماشین
این شاخه از هوش مصنوعی به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را به مرور زمان ارتقا دهند.
۲. یادگیری عمیق
نوعی از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای شبیه‌سازی مغز انسان استفاده می‌کند.
۳. پردازش زبان طبیعی
این شاخه به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا زبان انسان را درک و پردازش کنند.
۴. بینایی ماشین
این شاخه به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا تصاویر و ویدیوها را درک و تفسیر کنند.
ماژول‌های نرم افزار نگهداری و تعمیرات پگاه آفتاب
نگهداری و تعمیرات چیست؟
نگهداری و تعمیرات به مجموعه اقداماتی اطلاق می‌شود که برای حفظ و ارتقای عملکرد تجهیزات و تاسیسات انجام می‌شود. هدف از نگهداری و تعمیرات افزایش طول عمر تجهیزات، کاهش هزینه‌های عملیاتی و جلوگیری از خرابی‌های ناگهانی است.
انواع استراتژی‌های نگهداشت
نت پیشگیرانه:
این استراتژی بر اساس برنامه‌های زمان‌بندی شده برای نگهداشت تجهیزات انجام می‌شود.
نت پیشبینانه:
این استراتژی از طریق پایش وضعیت تجهیزات و پیشبینی خرابی‌ها، اقدامات تعمیراتی را به موقع انجام می‌دهد.
نت مبتنی بر وضعیت:
این استراتژی بر اساس شرایط و وضعیت فعلی تجهیزات، تعمیرات را فقط در صورت نیاز توصیه می‌کند.
چالش‌های رایج در نگهداری و تعمیرات
- هزینه‌های بالا: نگهداری و تعمیرات تجهیزات می‌تواند پرهزینه باشد.
- خرابی‌های ناگهانی: خرابی‌های ناگهانی می‌تواند منجر به توقف تولید و ضرر مالی شود.
- کمبود نیروی کار متخصص: کمبود متخصصان با تجربه در حوزهٔ نگهداشت می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت نگهداری و تعمیرات
- پیشبینی خرابی تجهیزات
- تشخیص عیپب
- بهینه‌سازی برنامه‌های نگهداشت
- ایجاد سیستم‌های هوشمند
- رباتیک ساختن و اتوماسیون فعالیت‌های نگهداشت
- مدیریت زنجیره تامین
- کنترل کیفیت
- و غیره
۱. پیشبینی خرابی‌ها:
الگوریتم‌های پیشبینی هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد تجهیزات، احتمال خرابی را پیشبینی کنند. این امر به برنامه‌ریزی به موقع تعمیرات و جلوگیری از خرابی‌های ناگهانی تجهیزات کمک می‌کند.
مثال (شرکت IBM)
شرکت IBM از هوش مصنوعی برای پیشبینی خرابی هارد دیسک‌های خود استفاده می‌کند. این امر به آنها کمک می‌کند تا قبل از خرابی هارد دیسک، آن را تعویض کرده و از بروز مشکلات و ضررهای مالی جلوگیری کنند.
شرکت IBM از سیستمی که با نام “Watson for Storage” شناخته می‌شود و از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد هارد دیسک‌ها استفاده می‌کند.
نحوه عملکرد سیستم پیشبینی خرابی مبتنی بر هوش مصنوعی IBM
الف. جمع‌آوری داده‌ها:
سیستم Watson for Storage داده‌های مربوط به عملکرد هارد دیسک‌ها را از سنسورها، سیستم‌عامل و سایر منابع جمع‌آوری می‌کند. این داده‌ها شامل اطلاعاتی مانند دما، ارتعاش، نرخ خطا، زمان پاسخگویی و غیره می‌شود.
ب. تجزیه و تحلیل داده‌ها:
الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌های جمع‌آوری شده را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا الگوهای خرابی هارد دیسک را شناسایی کنند.
پ. پیشبینی خرابی:
سیستم Watson for Storage با استفاده از الگوهای شناسایی شده، احتمال خرابی هر هارد دیسک را در آینده پیشبینی می‌کند.
ت. اقدامات پیشگیرانه:
در صورت پیشبینی خرابی هارد دیسک، سیستم به مدیران IT هشدار می‌دهد تا آنها بتوانند اقدامات پیشگیرانه را انجام
سیستم پیشبینی خرابی مبتنی بر هوش مصنوعی IBM
۲. تشخیص عیوب
سیستم‌های تشخیص عیب مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل تصاویر، صداها و داده‌های حسگرها، عیوب تجهیزات را شناسایی کنند. این امر به تعمیرات سریع‌تر و دقیق‌تر تجهیزات کمک می‌کند.
در خطوط تولید مدرن، ربات‌ها به طور گسترده برای انجام وظایف مختلف مانند مونتاژ، جوشکاری، نقاشی و غیره استفاده می‌شوند. خرابی ربات‌ها می‌تواند منجر به توقف تولید، ضررهای مالی و اتلاف زمان شود.
تشخیص عیب ربات‌ها به طور سنتی توسط تکنسین‌های متخصص انجام می‌شود. این فرایند می‌تواند زمان‌بر، پرهزینه و مستلزم دانش و مهارت تخصصی باشد.
هوش مصنوعی (AI) می‌تواند به عنوان ابزاری قدرتمند برای تشخیص عیوب ربات‌ها در خطوط تولید مورد استفاده قرار گیرد. سیستم‌های تشخیص عیب مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های مختلف مانند:
- تصاویر
- ویدیوها
- داده‌های حسگرها
- صداها
عیوب ربات‌ها را در مراحل اولیه شناسایی کنند.
مثال (شرکت ABB)
شرکت ABB، یکی از بزرگترین تولیدکنندگان ربات در جهان، از هوش مصنوعی برای توسعه سیستم تشخیص عیب رباتیک خود به نام ABB AbilityTM Condition Monitoring استفاده می‌کند. این سیستم با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها، ارتعاشات و تصاویر ربات‌ها، عیوب آنها را در مراحل اولیه شناسایی می‌کند این سیستم تاکنون با موفقیت از بروز چندین خرابی ناگهانی ربات‌ها جلوگیری کرده و به ABB میلیون‌ها دلار صرفه‌جویی در هزینه‌ها کمک کرده است.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص عیوب ربات‌ها:
- کاهش خرابی‌های ناگهانی: با شناسایی عیوب ربات‌ها در مراحل اولیه، می‌توان قبل از بروز مشکل آنها را تعمیر یا تعویض کرد و از خرابی‌های ناگهانی و
- کاهش هزینه‌ه: با جلوگیری از خرابی‌های ناگهانی، هزینه‌های مربوط به تعمیرات، تعویض
- افزایش راندمان
علاوه بر ABB، شرکت‌های دیگری مانند زیمنس، Fanuc و Yaskawa نیز از هوش مصنوعی برای تشخیص عیوب ربات‌ها در خطوط تولید خود استفاده می‌کنند.
سیستم هوش مصنوعی ABB AbilityTM Condition Monitoring
۳. بهینه‌سازی برنامه‌های نگهداشت
هوش مصنوعی می‌تواند به برنامه‌ریزی و مدیریت وظایف نت، مانند زمان‌بندی تعمیرات، سفارش قطعات یدکی و مدیریت منابع انسانی کمک کند.
مثال (شرکت Shell)
شرکت شل از هوش مصنوعی برای برنامه‌ریزی نگهداری و تعمیرات پالایشگاه‌های خود استفاده می‌کند. این امر به آنها کمک می‌کند تا از توقف تولید و ضررهای مالی جلوگیری کنند.
شرکت شل از هوش مصنوعی (AI) برای برنامه‌ریزی تعمیرات و نگهداری پالایشگاه‌های خود به روش‌های مختلفی استفاده می‌کند، از جمله:
الف. پیشبینی خرابی‌ها:
شل از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیشبینی خرابی تجهیزات پالایشگاه استفاده می‌کند. این مدل‌ها با تجزیه و تحلیل داده‌های سنسورها، تاریخچه تعمیرات و سایر داده‌های مرتبط، الگوهایی را که نشان‌دهنده خرابی قریب‌الوقوع هستند، شناسایی می‌کنند.
با پیشبینی خرابی، شل می‌تواند تعمیرات را قبل از اینکه خرابی رخ دهد، برنامه‌ریزی کند. این امر به جلوگیری از خرابی‌های ناگهانی و پرهزینه کمک می‌کند.
ب. بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تعمیرات:
شل از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تعمیرات خود استفاده می‌کند. فناوری هوش مصنوعی می‌تواند عوامل مختلفی مانند زمان خرابی پیش‌بینی‌شده، هزینه تعمیرات و در دسترس بودن منابع را در نظر بگیرد تا بهترین زمان‌بندی را برای تعمیرات تعیین کند.
بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تعمیرات به شل کمک می‌کند تا از منابع خود به طور کارآمدتر استفاده کند و هزینه‌های تعمیرات و نگهداری را کاهش دهد.
پ. تشخیص خودکار عیوب:
شل از هوش مصنوعی برای تشخیص خودکار عیوب در تجهیزات پالایشگاه خود استفاده می‌کند. فناوری هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر و داده‌های سنسور را تجزیه و تحلیل کند تا عیوب را شناسایی کند.
تشخیص خودکار عیوب به شل کمک می‌کند تا عیوب را در مراحل اولیه شناسایی و حل کند، که به جلوگیری از خرابی‌های بزرگ و پرهزینه کمک می‌کند.
ت. رباتیک و اتوماسیون:
شل هم‌چنین از ربات‌ها و پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی برای انجام وظایف نگهداشت در پالایشگاه‌های خود استفاده می‌کند. این ربات‌ها می‌توانند وظایف خطرناکی مانند بازرسی مخازن و لوله‌ها را انجام دهند.
استفاده از فناوری رباتیک و اتوماسیون به شل کمک می‌کند تا ایمنی کارکنان خود را بهبود بخشد و هزینه‌های نت را کاهش دهد.
در مجموع، شل از هوش مصنوعی برای بهبود برنامه‌ریزی نگهداشت پالایشگاه‌های خود به روش‌های مختلفی استفاده می‌کند. هوش مصنوعی به شل کمک می‌کند تا از خرابی‌های ناگهانی جلوگیری کند، برنامه‌ریزی تعمیرات را بهینه‌سازی کند، عیوب را به طور خودکار تشخیص دهد و از فناوری رباتیک و اتوماسیون برای انجام وظایف نگهداشت استفاده کند.
در کل نیز استفاده از هوش مصنوعی به شل کمک می‌کند تا:
- ایمنی کارکنان خود را بهبود بخشد
- هزینه‌های نگهداری و تعمیرات را کاهش دهد
- قابلیت اطمینان و راندمان پالایشگاه‌های خود را افزایش دهد
۴. ایجاد سیستم‌های هوشمند:
سیستم‌های هوشمند نگهداشت با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند وظایف مختلف نت را به طور خودکار انجام دهند. این امر به افزایش راندمان و کاهش هزینه‌های نگهداشت کمک می‌کند.
مثال (شرکت زیمنس):
شرکت زیمنس از هوش مصنوعی برای ایجاد یک سیستم هوشمند نگهداری و تعمیرات برای توربین‌های بادی خود استفاده می‌کند. این سیستم به طور خودکار وضعیت توربین‌ها را پایش می‌کند و در صورت نیاز اقدامات تعمیراتی را انجام می‌دهد.
شرکت زیمنس هم‌چنین از هوش مصنوعی برای پیشبینی و بهینه‌سازی تولید برق توربین‌های بادی خود استفاده می‌کند. این سیستم که با نام Wind AI شناخته می‌شود و از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های مختلف زیر استفاده می‌کند:
- سرعت باد
- جهت باد
- دمای هوا
- رطوبت
- ارتعاشات توربین
- وضعیت یاتاقان‌ها
- و غیره
نحوه عملکرد سیستم Wind AI زیمنس
جمع‌آوری داده‌ها:
سیستم Wind AI داده‌های مربوط به عملکرد توربین‌های بادی را از سنسورها و سایر منابع جمع‌آوری می‌کند.
تجزیه و تحلیل داده‌ها:
الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌های جمع‌آوری شده را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا الگوهای تولید برق توربین‌های بادی را شناسایی کنند.
پیشبینی تولید برق:
سیستم Wind AI با استفاده از الگوهای شناسایی شده، میزان تولید برق توربین‌های بادی را در آینده پیشبینی می‌کند.
بهینه‌سازی تولید برق:
سیستم Wind AI با تنظیم پارامترهای توربین‌های بادی مانند زاویه پره‌ها و سرعت چرخش، تولید برق آنها را بهینه می‌کند.
مزایای استفاده از سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی Wind AI در شرکت زیمنس
- افزایش تولید برق: با پیشبینی و بهینه‌سازی تولید برق توربین‌های بادی، می‌توان از ظرفیت آنها به طور کامل استفاده کرد.
- کاهش هزینه‌ها: با کاهش هزینه‌های تولید برق، می‌توان قیمت تمام شده برق را
- افزایش راندمان
- کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای
علاوه بر سیستم Wind AI شرکت زیمنس از هوش مصنوعی برای موارد دیگری از جمله موارد زیر استفاده می‌کند:
- پیشبینی خرابی توربین‌های بادی
- تشخیص عیوب توربین‌های بادی
- بهینه‌سازی برنامه‌های نگهداشت توربین‌های بادی
سیستم Wind AI شرکت شل
۵. نگهداری و تعمیرات پیشبینانه با قدرت هوش مصنوعی
نت پیشبینانه (PdM) به شدت به داده‌ها متکی است. تکنسین‌ها با ابزارهای نظارتی صنعتی مبتنی بر اینترنت اشیاء (IIoT) داده‌های مربوط به ارتعاشات، دما، فشار و سایر اطلاعات از وضعیت تجهیزات را جمع‌آوری می‌کند. سپس تیم‌های نگهداشت از این داده‌ها برای شناسایی الگوها یا روندهای نشان‌دهنده خرابی‌های احتمالی تجهیزات و برنامه‌ریزی بهینه‌تر نگهداشت استفاده می‌کنند.
الگوریتم‌های هـــــوش مصنوعی و ماشین لـــرنینگ، با افزایش چشمگیر حجم داده‌های آنالیز‌شده و سرعت پردازش داده‌ها، دقت مدل‌های پیشبینی در برنامه‌های نگهداشت را تقویت و بهبود می‌بخشند.
نگهداری و تعمیرات پیشبینانه با قدرت هوش مصنوعی
۶. تشخیص انحراف و ناسازگاری در داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی
عدم دقت در صحت و کیفیت داده‌های تجهیز می‌تواند منجر به توصیه‌ها و پیش‌بینی‌های نادرستی شود که کل برنامه نگهداشت را ناکارآمد می‌کند. ثبت دستی داده‌های تجهیز و نداشتن زمان کافی و دسترسی لازم برای مقایسه داده‌های فعلی و تاریخچه‌ای هم خطر ناهماهنگی و عدم دقت داده‌ها را افزایش می‌یابد. تشخیص ناهنجاری‌ها و انحرافات با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند ویژگی‌های لازم برای محافظت از کیفیت و یکپارچگی مجموعه داده‌های تجهیزات را فراهم کند. مدل‌های هوش مصنوعی که با استفاده از داده‌های تاریخچه‌ای تجهیزات تکامل یافته باشند؛ می‌توانند به‌طور خودکار ثبت غیرعادی داده‌ها یا سوابق تجهیزات را نشانه‌گذاری کرده و آنها را برای بررسی مجدد به تیم نگهداشت اعلان کند.
تشخیص انحراف و ناسازگاری در داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی
۷. مدیریت خودکار موجودی‌ها در انبار قطعات
مدیریت موثر موجودی قطعات و مواد از مهم‌ترین عناصر هر استراتژی نگهداشتی است. کمبود موجودی و انبار کردن بیش از حد موجودی، هر دو ممکن است هزینه‌ها و آثار منفی متعددی را پدید آورند.
مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های آنی و تاریخچه‌ای تجهیزات، موجودی‌ها و سفارشات خرید را تحلیل کند و کمک‌رسان تیم‌های نگهداشت برای حفظ سطح بهینه موجودی باشد. این سیستم‌ها می توانند با شناسایی الگوهای استفاده از قطعات و تاریخچه خرید‌ها زمان افزودن موجودی به انبار را پیشنهاد دهند. اگر سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با داده‌های کافی و با کیفیت آموزش دیده باشند، قادر هستند به صورت خودکار عهده‌دار ثبت سفارشات و فرایند مدیریت موجودی باشند؛ تا همیشه سطوح بهینه موجودی حفظ شود.
مدیریت خودکار موجودی‌ها در انبار قطعات
۸. ایجاد رویه‌های عملیاتی استاندارد با استفاده از هوش مصنوعی
تیم‌های نگهداشت معمولاً برای فــــــرایندهای گام به گام و تکراری کارهای معمول از رویه‌های عملیاتی استاندارد (SOP) استفاده می‌کنند. اما با توجه به تعداد زیاد و تنوع وظایف نت، ایجاد SOPهای دقـیق برای هر فرایند از ابتدا یا استفاده از نمونه‌های عمومی هر صنعت امر چالش‌برانگیزی است.
با هوش مصنوعی مولد (GenAI)، می‌توانید به‌طور خودکار با ارائه مدل‌های زبانی بـــزرگ LLMها، SOPهای متناسبِ کسب‌و‌کار را با جزئیاتی در مورد امکانات، تجهیزات و فرایند‌های خود ایجاد کنید. اگرچه رویه‌های استاندارد تولید‌شده توسط هوش مصنوعی ممکن است به سفارشی‌سازی‌ها و تنظیماتی اضافی نیاز داشته باشند، اما نقطه شروع ارزشمندی برای تیم نگهداشت فراهم می‌کنند؛ که به طور قابل توجهی زمان صرف‌شده برای تــدوین دستی SOPها یا ســــفارشی‌ســازی الـــگوهای عـــــمومی را کاهــش می‌دهند.
ایجاد رویه‌های عملیاتی استاندارد با استفاده از هوش مصنوعی
۹. تبدیل پیشرفتهٔ صوت به متن با استفاده از هوش مصنوعی
نوشتن دستی داده‌ها برای پر کردن فــیلدهای الزامی، یک روش محدودکننده ارتباطی برای کارکنان خط مقدم نگهداشت است. پدیده‌ای که باعث کند شدن جریان ارتباطات و کاهــش اتکا به داده‌های مـتنی در هر دستورکار می‌شود.
استفاده از امکان تبدیل صوت با هوش مصنوعی، باعث ساده‌تر شدن ثبت و ضبط وقایع و ارتباط راحت‌تر کارکنان با سطوح مختلف می‌شود.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی به صورت خودکار الگوهای گفتاری پیچیده را رمزگشایی و زمینه مکالمه را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا رونویسی دقیقی از صوت ضبط‌شده ایجاد کنند. مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده حرفه‌ای می‌توانند یک قدم فراتر رفته و اصطلاحات و عبارات تخصصی را به‌طور دقیق رونویسی کنند.
تبدیل پیشرفتهٔ صوت به متن با استفاده از هوش مصنوعی
جدیدترین نظرسنجی‌ها و مطالعات علمی در خصوص هوش مصنوعی در نگهداری و تعمیرات
جدول زیر خلاصه‌ای از جدیدترین نظرسنجی‌ها و مطالعات علمی در خصوص هوش مصنوعی در حوزهٔ نگهداری و تعمیرات را نشان می‌دهد:
۱. گزارش MarketsandMarkets / ۲۰۲۳ / پیشبینی بازار
تا سال ۲۰۲۸، بازار هوش مصنوعی در نگهداری و تعمیرات به ۱۵٫۷ میلیارد دلار خواهد رسید.
۲. مطالعه دانشگاه MIT / ۲۰۲۲ / بررسی موردی
هوش مصنوعی می‌تواند ۴۰% از وظایف نگهداری و تعمیرات را به صورت خودکار اجرایی (خودکارسازی) کند.
۳. نظرسنجی شرکت IBM/ ۲۰۲۳ / نظرسنجی از ۱۰۰۰ مدیر نگهداری و تعمیرات
در این مطالعه ۸۰ درصد از مدیران نگهداشت معتقدند که هوش مصنوعی نقشی کلیدی در آینده دنیای نت ایفا خواهد کرد.
۴. گزارش McKinsey & Company / ۲۰۲۳ / تحلیل داده‌ها
هوش مصنوعی می‌تواند ۱۰ تا ۲۰% از هزینه‌های نگهداشت را کاهش دهد.
نکات کلیدی مطالعات:
- بازار هوش مصنوعی در حوزهٔ نگهداشت به سرعت در حال رشد است.
- هوش مصنوعی می‌تواند وظایف متعددی از حوزهٔ نگهداشت را خودکار کند.
- مدیران نگهداشت به طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.
- هوش مصنوعی می‌تواند به طور قابل توجهی هزینه‌های نگهداشت را کاهش دهد.
علاوه بر موارد ذکر شده در بالا، تحقیقات و مطالعات دیگری نیز در خصوص کاربردهای هوش مصنوعی در نگهداشت انجام شده است که به برخی از آنها اشاره می‌کنیم:
گزارش شرکت PwC در سال ۲۰۲۳:
هوش مصنوعی می‌تواند تا سال ۲۰۳۰، حدود ۲.۱ تریلیون دلار در صنعت تولید و ۹۰۰ میلیارد دلار در صنعت حمل و نقل صرفه جویی کند.
مطالعه دانشگاه Carnegie Mellon در سال ۲۰۲۲:
هوش مصنوعی می‌تواند با پیشبینی خرابی تجهیزات، از بروز ۵۰ درصد از خرابی‌های ناگهانی در تجهیزات جلوگیری کند.
نظرسنجی شرکت Deloitte در سال ۲۰۲۳:
هفتاد درصد از شرکت‌ها در آیندهٔ نزدیک از هوش مصنوعی برای پیشبینی خرابی تجهیزات استفاده می‌کنند.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در نگهداری و تعمیرات
افزایش راندمان و بهره‌وری:
- کاهش زمان خرابی تجهیزات
- افزایش عمر مفید تجهیزات
- کاهش هزینه‌های نگهداشت
ارتقای سطح ایمنی:
- پیش‌گیری از حوادث ناگوار
- افزایش دقت و کیفیت عملیات‌های نگهداشت
- ایجاد محیط کاری امن‌تر
بهبود تصمیم‌گیری‌ها:
- ارائه اطلاعات دقیق و قابل اتکا
- تحلیل داده‌ها و پیشبینی نتایج
- اتخاذ تصمیمات هوشمندانه‌تر
چالش‌های پیش روی استفاده از هوش مصنوعی در حوزهٔ نگهداری و تعمیرات
هزینه اولیه بالا:
- نیاز به سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها و فناوری
- هزینه‌های مربوط به آموزش و استخدام متخصصان
فقدان نیروی کار متخصص:
- کمبود متخصصان هوش مصنوعی در صنعت نگهداشت
- نیاز به آموزش و تربیت نیروی کار
نگرانی‌های مربوط به امنیت سایبری:
- حفاظت از داده‌ها و سیستم‌ها در برابر حملات سایبری
- تضمین امنیت و صحت اطلاعات
آینده هوش مصنوعی در دنیای نگهداشت و روندهای مهم آن
یادگیری عمیق (Deep learning)
«یادگیری عمیق» یک نوع «یادگیری ماشین» به همراه شبکه‌های عصبی چندلایه است که با دقتی فزاینده الگوهای موجود در داده‌ها کشف کرده و به همین‌خاطر می‌تواند علائق کاربر را بشناسد، اشیا را شناسایی کرده و زبان‌ها را بفهمد.
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
یادگیری نیروافزوده یا یادگیری تقویتی یا یادگیری پاداش و تاوان یکی از گرایش‌های یادگیری ماشینی است که از روانشناسی رفتارگرایی الهام می‌گیرد. این روش بر رفتارهایی تمرکز دارد که ماشین باید برای بیشینه کردن پاداشش انجام دهد. این مسئله، با توجه به گستردگی‌اش، در زمینه‌های گوناگونی بررسی می‌شود. مانند: نظریه بازی‌ها، نظریه کنترل، تحقیق در عملیات، نظریه اطلاعات، سامانه چندعامله، هوش ازدحامی، آمار، الگوریتم ژنتیک، بهینه‌سازی بر مبنای شبیه‌سازی.
هوش مصنوعی عمومی (General Intelligence)
هوش عمومی مصنوعی، هوش ماشینی است که می‌تواند با موفقیت هر کار فکری‌ای را که یک انسان قادر به انجام آن باشد، اجرا کند. این مطلب هدف اصلی برخی از پژوهش‌های حوزهٔ هوش مصنوعی و موضوعی رایج در داستان‌های علمی و نیز آینده‌پژوهی است. به هوش مصنوعی عمومی، با عناوین «هوش مصنوعی قوی»، «هوش مصنوعی کامل» یا توانایی یک ماشین در انجام یک «عمل هوشمند عمومی» نیز اشاره شده است.
کاربرد این ترندها در حوزه نگهداری و تعمیرات
- نت پیش‌بینی‌گر
- نت خودکار
- نت مبتنی بر بلاک چین
نتیجه‌گیری
هوش مصنوعی پتانسیل عظیمی برای دگرگونی و ارتقای صنعت نگهداری و تعمیرات دارد. با وجود چالش‌هایی که پیش رو است، مزایای استفاده از هوش مصنوعی در این حوزه بسیار قابل توجه است. به کارگیری هوش مصنوعی در نگهداشت، به افزایش راندمان، ارتقای سطح ایمنی و بهبود تصمیم‌گیری در عملیات‌های نگهداری و تعمیرات کمک خواهد کرد.
بسیار ممنون آقای طالبیان از نظر و بازخورد شما. نکات جنابعالی بسیار راهگشا است.