نمذجة الأعطال عبر تطبيقات Machine Learning

في ظل التحول الرقمي المتسارع، أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (Machine Learning) من الأدوات الأساسية في تطوير كفاءة الأنظمة الصناعية وتحسين أدائها.
تُعد نمذجة الأعطال باستخدام تقنيات تعلم الآلة من أبرز التطبيقات التي تساهم في التنبؤ بالمشكلات قبل وقوعها، مما يقلل من التوقفات غير المخطط لها، ويزيد من موثوقية الأصول الصناعية.
تعتمد هذه النماذج على تحليل البيانات التاريخية والحالية المستخرجة من أجهزة الاستشعار وأنظمة التحكم، لاكتشاف الأنماط غير الطبيعية التي قد تشير إلى وجود خلل أو عطل وشيك.
تساعد هذه النماذج في اتخاذ قرارات صائبة في الوقت المناسب، وتدعم استراتيجيات الصيانة التنبؤية، مما يؤدي إلى تقليل التكاليف وتحسين الأداء العام للمنشآت.
تهدف هذه الورشة إلى تمكين المشاركين من بناء نماذج تعلم آلي فعالة لرصد الأعطال، من خلال فهم البيانات الصناعية، واختيار الخوارزميات المناسبة، وتقييم أداء النماذج. كما تتضمن الورشة تدريبات عملية، ودراسات حالة، وأمثلة تطبيقية من الواقع الصناعي، تساعد المشاركين على تحويل المعرفة النظرية إلى حلول قابلة للتنفيذ في بيئات العمل.