وتُستخدم تقنيات التعلم في مجال الآلات على نحو متزايد للتنبؤ بإخفاقات المعدات، ومساعدة الصناعات على خفض تكاليف التعطل والصيانة، وتظهر الأمثلة العملية كيف يمكن للنماذج القائمة على البيانات أن تحدد المسائل المحتملة قبل حدوثها، مما يتيح استراتيجيات الصيانة الاستباقية.

عدم وجود مانع للكشف عن المعدات

وتشمل حالات الفشل في المعدات تحليل البيانات التاريخية لتحديد الأنماط التي تسبق الفشل، وتعالج نماذج التعلم في مجال الآلات مختلف قراءات الاستشعار، والمعايير التشغيلية، والعوامل البيئية للتنبؤ بالاختلالات المحتملة.

أمثلة عملية لنموذج التعلم الآلاتي

ويستخدم نهج مشترك واحد خوارزميات تصنيف مثل غابات الرندوم أو أجهزة دعم ناقلات الأمراض لتصنيف حالة المعدات على أنها نماذج صحية أو غير مباشرة. ويمكن أن تقدر الحياة المفيدة المتبقية للآلات استنادا إلى سمات المدخلات.

حساب العينات للمنع الفشلي

وتشير بيانات الاستشعار الافتراضي إلى مستويات الحرارة والاهتزاز، ويتوقع نموذج مدرَّب احتمال الفشل في غضون الأسبوع القادم، مثلاً إذا كان من المحتمل أن يؤدي النموذج إلى إخفاق قدره 0.75، يمكن تحديد مواعيد الصيانة بصورة استباقية.

وكثيرا ما تنطوي الحسابات على تطبيع المعالم، والاختبارات النموذجية، ووضع العتبات، فعلى سبيل المثال، يكفل تحديد عتبة قدرها 0.6 في حالة احتمال الفشل أن تكون الحالات التي تنطوي على مخاطر عالية هي وحدها التي تُحدث حالات إنذارا، مما يقلل من حالات إيجابية زائفة.

فوائد استخدام التعلم في مجال الآلات

ويؤدي تطبيق نماذج التعلم الآلي إلى تحسين التخطيط للنفقة، والحد من فترات التوقف غير المتوقعة، وتوسيع نطاق عمر المعدات، كما أن استمرار جمع البيانات وإعادة التدريب على النماذج يعزز دقة التنبؤ بمرور الوقت.