پیش‌نویس:کاربرد هوش مصنوعی در نگهداری پیش‌بینانه برای سیستم‌های مکانیکی

کاربرد هوش مصنوعی در نگهداری پیش‌بینانه برای سیستم‌های مکانیکی 
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سال‌های اخیر به‌عنوان ابزارهایی موثر در مهندسی مکانیک رشد کرده‌اند؛ این فناوری‌ها با تحلیل داده‌های عملیاتی، شناسایی الگوهای رفتاری و پشتیبانی از تصمیم‌گیری در زمینه‌هایی همچون طراحی، تحلیل، بهینه‌سازی، پایش وضعیت و نگهداری تجهیزات کاربرد دارند.کاربردهای هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک: از طراحی تا نگهداری پیش‌بینانه — https://civilica.com/doc/2323288/بهینه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی در مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک: یک بررسی سیستماتیک — https://civilica.com/doc/2198675/

یکی از کاربردهای برجستهٔ هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک، «نگهداری پیش‌بینانه» است؛ در این رویکرد، داده‌های حسگرها و سامانه‌های پایش برای شناسایی الگوهای غیرعادی و پیش‌بینی خرابی‌های محتمل به‌کار گرفته می‌شوند تا توقف‌های ناگهانی کاهش یابند و برنامه‌ریزی نگهداری بهینه شود.کاربرد هوش مصنوعی در پایش و نگهداری پیشگیرانه تجهیزات تاسیسات مکانیکی — https://civilica.com/doc/2167112/مقاله یادگیری ماشین در تعمیرات پیش‌بینی: یک رویکرد مبتنی بر تحلیل داده‌های سنسوری — https://civilica.com/doc/2253677/

 جایگاه هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک 
با پیچیده‌تر شدن تجهیزات و افزایش حجم داده‌های عملیاتی، روش‌های سنتی طراحی و نگهداری به‌تنهایی کفایت نمی‌کنند و مسیر برای بهره‌گیری از روش‌های داده‌محور و الگوریتم‌های یادگیری ماشین فراهم شده است. مطالعات نشان می‌دهند که به‌کارگیری هوش مصنوعی در طراحی، تحلیل، بهینه‌سازی و مدیریت انرژی می‌تواند بهره‌وری و کارایی سیستم‌های مکانیکی را افزایش دهد.

 تعریف نگهداری پیش‌بینانه 
بندانگشتی|جریان کلی نگهداری پیش‌بینانه مبتنی بر هوش مصنوعی
نگهداری پیش‌بینانه رویکردی است که بر پایش مستمر یا دوره‌ای وضعیت تجهیزات مبتنی است و هدف آن پیش‌بینی زمان یا نوع خرابی با استفاده از داده‌های عملیاتی و حسگری است؛ این روش با کاهش توقف‌های ناگهانی و بهینه‌سازی زمان‌بندی تعمیرات، قابلیت اطمینان تجهیزات را بهبود می‌بخشد.Predictive maintenance — https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_maintenance

در مقایسه با نگهداری پیش‌گیرانه یا نگهداری واکنشی، نگهداری پیش‌بینانه امکان تصمیم‌گیری دقیق‌تر، کاهش هزینه‌ها و برنامه‌ریزی هدفمندتر تعمیرات را فراهم می‌آورد و به‌ویژه در سیستم‌های صنعتی با تجهیزات دوار و حساس اهمیت دارد.استفاده از هوش مصنوعی برای تعمیر و نگهداری کمپرسورها جهت بهبود عملکرد — https://civilica.com/doc/2313988/

 نقش هوش مصنوعی در پایش وضعیت 
در سامانه‌های مکانیکی، حسگرها پارامترهایی مانند دما، لرزش، فشار، صدا و مصرف انرژی را ثبت می‌کنند؛ الگوریتم‌های یادگیری ماشین این داده‌ها را برای استخراج ویژگی‌ها، شناسایی ناهنجاری‌ها و برآورد احتمال خرابی تحلیل می‌کنند و می‌توانند هشدارهای زودهنگام فراهم کنند.

مطالعات حوزهٔ تجهیزات تأسیساتی نشان می‌دهد که تحلیل داده‌های حسگری و شناسایی الگوهای غیرعادی با روش‌های یادگیری ماشین، پایهٔ مناسبی برای پیش‌بینی خرابی و بهبود برنامه‌ریزی نگهداری فراهم می‌آورد.

 کاربردهای عملی در تجهیزات مکانیکی 
 کمپرسورها و ماشین‌آلات دوار 
کمپرسورها و ماشین‌آلات دوار در صنایع حساس مانند نفت، گاز و پتروشیمی از اهمیت بالایی برخوردارند و خرابی آن‌ها می‌تواند منجر به توقف گسترده و هزینه‌های بالا شود؛ بنابراین پایش لرزش، دما و فشار و تحلیل این سیگنال‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین می‌تواند نشانه‌های اولیهٔ خرابی، مانند فرسایش یاتاقان یا کاهش کیفیت روغن، را شناسایی نماید.

 موتورخانه‌ها و سامانه‌های تهویه 
در طراحی و بهره‌برداری موتورخانه‌ها و سامانه‌های تهویه، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند سناریوهای مصرف انرژی را شبیه‌سازی و بهینه‌سازی کنند و در حین بهره‌برداری با تحلیل داده‌های حسگری، قطعاتی را که احتمال خرابی بالاتری دارند شناسایی و زمان تعمیرات را پیش‌بینی نمایند.کاربرد هوش مصنوعی در طراحی و نگهداری موتورخانه — https://civilica.com/doc/2648841/

 پمپ‌ها و یاتاقان‌ها 
پایش مرتب پارامترهای لرزش و دما در پمپ‌ها و یاتاقان‌ها و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تغییرات غیرعادی، امکان شناسایی زودهنگام خرابی‌های یاتاقان را فراهم می‌آورد و از خرابی‌های گسترده جلوگیری می‌کند.

 خطوط تولید و تجهیزات تأسیساتی 
هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های حسگرها، لاگ‌های عملیاتی و سوابق نگهداری را تلفیق کند تا در خطوط تولید پیش‌بینی خرابی انجام شود؛ این کار به‌ویژه در صنایع با هزینهٔ توقف بالا منافع عملی و اقتصادی قابل‌توجهی دارد.

 مزایا 
استفاده از هوش مصنوعی در نگهداری پیش‌بینانه منافع متعددی دارد، از جمله کاهش هزینه‌های نگهداری، افزایش بهره‌وری، کاهش مدت زمان توقف خطوط تولید، افزایش عمر مفید تجهیزات و بهبود زمان‌بندی تعمیرات.

روش‌های داده‌محور همچنین می‌توانند وابستگی به بازرسی‌های دستی را کاهش دهند و دقت شناسایی مشکلات را افزایش دهند؛ اما اثربخشی آن‌ها وابسته به کیفیت و کمیت داده‌های جمع‌آوری‌شده است.

 چالش‌ها 
اجرای موفق نگهداری پیش‌بینانه مبتنی بر هوش مصنوعی با چالش‌هایی همراه است که از آن جمله‌اند: کیفیت پایین داده‌ها، کمبود نمونه‌های خرابی برای آموزش مدل‌ها، مشکلات در تفسیر نتایج و دشواری یکپارچه‌سازی با تجهیزات و سیستم‌های قدیمی. به همین دلیل، در عمل هوش مصنوعی اغلب به‌عنوان ابزار پشتیبان تصمیم‌گیری در کنار کارشناسان انسانی به‌کار می‌رود.

 جمع‌بندی 
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با فراهم‌سازی قابلیت‌های پیش‌بینی و شناسایی زودهنگام عیوب، نقشی کلیدی در بهبود نگهداری و افزایش قابلیت اطمینان سیستم‌های مکانیکی ایفا می‌کنند؛ با پیشرفت حسگرها و گسترش داده‌های صنعتی انتظار می‌رود کاربردهای این حوزه گسترش یابد.

 منابع 

نویسنده آوا حمیدیان