نقش هوش مصنوعی در نگهداری تجهیزات برقی
فهرست مطالب
- 1 کاربرد هوش مصنوعی در نگهداری تجهیزات برقی
- 2 نیاز به دیجیتالی شدن در صنعت برق
- 3 چرا دیجیتالی شدن مهم است؟
- 4 نگهداری تجهیزات الکتریکی با هوش مصنوعی
- 5 مشکلات تعمیر نگهداری سنتی
- 6 هوش مصنوعی چطور باعث بهبود نگهداری تجهیزات می شود؟
- 7 هوش مصنوعی در تعمیر و نگهداری پیش بینی کننده
- 8 هوش مصنوعی چطور عمل می کند؟
- 9 دلیل ضرورت تعمیر نگهداری تجهیزات الکتریکی
- 10 کاهش شکست های احتمالی با هوش مصنوعی
- 11 افزایش ایمنی و کاهش خطر
- 12 بهبود کارایی و قابلیت اطمینان تجهیزات
- 13 به حداقل رساندن اختلال شبکه
- 14 کاهش هزینه و بهینه سازی منابع
- 15 تصمیم گیری مبتنی بر داده
- 16 تشخیص عیب و نگهداری پیشگیرانه
- 17 خلاصه مقاله
- 18 ساخت و تولید تابلو برق صنعتی
کاربرد هوش مصنوعی در نگهداری تجهیزات برقی
فناوریهای هوش مصنوعی (AI) نحوه نگهداری قطعات الکتریکی را متحول میکنند. هوش مصنوعی سازمانها را قادر میسازد تا با استفاده از دادههای نظارت بر شرایط برای اتخاذ تصمیمهای بهتر مبتنی بر داده، به حداقل رساندن زمان خرابی، بهینهسازی منابع و بهبود اثربخشی عملیات، مزیت رقابتی به دست آورند. رایانش ابری (Cloud computing)، اینترنت اشیا و ظرفیت پهنای باند، این مزیتهای مبتنی بر هوش مصنوعی را ممکن ساخته است. برای کسب اطلاعات بیشتر درباره نقش هوش مصنوعی بر نگهداری تجهیزات الکتریکی با ما در آداک، شرکت سازنده تابلو برق صنعتی همراه باشید.
نیاز به دیجیتالی شدن در صنعت برق
امروزه، به دلیل افزایش کار از راه دور و افزایش روزافزون پیشرفتهای فناوری مانند رباتیک و هوش مصنوعی، جهان همچنان به تکامل دیجیتالی خود ادامه میدهد. نیاز به دیجیتالی شدن در بسیاری از بخشهای صنعتی، صرف نظر از چشمانداز رقابتی، مهمتر شده است.
چرا دیجیتالی شدن مهم است؟
دیجیتالی شدن یک پیش نیاز برای هر سازمانی است زیرا آنها در تلاش برای کارآمدتر شدن و دستیابی به اهداف پایداری هستند. این تکامل اهمیت بهبود در تفکر، ساختار، عملکرد و توسعه را با حرکت پیشگیرانه به سمت راههای نوآورانهتر برای حل مشکلات و انطباق با چشمانداز دیجیتالی در حال توسعه، تقویت میکند.
تغییر فزاینده به سمت انرژی الکتریکی برای هر سازمانی اجتناب ناپذیر است و برای اطمینان از عملکرد بهینه، قابلیت اطمینان و ایمنی پرسنل، تعمیر و نگهداری مناسب زیرساخت های الکتریکی به اندازه حفظ منبع تغذیه پایدار ضروری است.
نگهداری تجهیزات الکتریکی با هوش مصنوعی
در بسیاری از صنایع، سازمان ها بر روش سنتی نگهداری تجهیزات الکتریکی تکیه کرده اند. رویکردهای مختلف برای نگهداری قطعات برقی معمولاً شامل روش های برنامه ریزی شده، معمول و واکنشی برای مدیریت تجهیزات است. تعمیر و نگهداری سنتی، حول محور بازرسی های دوره ای، نگهداری پیشگیرانه، تعمیرات واکنشی یا پاسخ به خرابی می چرخد.
مشکلات تعمیر نگهداری سنتی
با گذشت زمان، نقایصی در رویکردهای سنتی تعمیر و نگهداری تجهیزات ظاهر شده است که می تواند منجر به خرابی برنامه ریزی نشده و هزینه های نگهداری بالاتر شود. این ایرادات در مقایسه با رویکردهای تعمیر و نگهداری مدرن، IIoT و مبتنی بر هوش مصنوعی، تأثیر منفی بر عملیات روان در صنایع دارد.
با ظهور هوش مصنوعی (AI)، چشم انداز تعمیر و نگهداری تجهیزات حیاتی دستخوش یک تغییر دگرگون شده است که در تجهیزات الکتریکی نیز مشهود است. قطعات الکتریکی اکنون از قابلیتهای پیشبینی حسگرها برای نظارت بهتر داراییها، ارائه اعلانهای هشدار و بینشهای مبتنی بر داده استفاده میکنند که منجر به افزایش کارایی تجهیزات الکتریکی میشود.
هوش مصنوعی چطور باعث بهبود نگهداری تجهیزات می شود؟
هوش مصنوعی نقش مهمی در رویکرد نگهداری تجهیزات الکتریکی ایفا می کند و سازمان هایی را که به زیرساخت های حیاتی برای ارائه محصولات و خدمات متکی هستند، متحول می کند. در اینجا، نقش و تأثیر هوش مصنوعی در تعمیر و نگهداری دارایی الکتریکی را بررسی می کنیم. ابزارهای هوش مصنوعی می توانند برخی از کارها را به طور خودکار با تقلید از عقل انسان انجام دهند و در نتیجه نیاز به مداخله دستی را از بین ببرند.
هوش مصنوعی در تعمیر و نگهداری پیش بینی کننده
توسعه نرم افزاری که فناوری تولید را از طریق اینترنت صنعتی اشیاء (IIoT) به هم متصل میکند، ارتباط نزدیکی با ظرفیت هوش مصنوعی برای نگهداری پیشبینیکننده دارد.
تعمیر و نگهداری پیشبینیکننده یکی از برجستهترین حوزهها در نگهداری تجهیزات الکتریکی است که در آن پیشرفتهای فناوری مانند هوش مصنوعی وجود دارد. حسگرهای موجود در تجهیزات الکتریکی، تعمیر و نگهداری پیشبینیکننده 24×7 و نظارت مستمر تجهیزات را امکانپذیر میسازند. دما، لرزش، مصرف برق و سایر معیارها از جمله پارامترهایی هستند که می توان آنها را جمع آوری کرد.
هوش مصنوعی چطور عمل می کند؟
“مغز” سیستم هوش مصنوعی که توسط الگوریتم های یادگیری ماشین هدایت می شود، داده های نظارت بر وضعیت را دریافت می کند. brain با استفاده از دادههای مربوط به شرایط محیطی و معیارهای عملکرد به دنبال الگوهایی است که میتواند یک ناهنجاری بالقوه یا بدتر از آن یک شکست را نشان دهد. با دادههای جمعآوریشده در زمان واقعی، رویکرد تعمیر و نگهداری پیشبینیکننده همیشه بازخورد مستمر از تجهیزات الکتریکی حیاتی را فراهم میکند.
تکیه بر رویکردهای نگهداری دوره ای یا واکنشی در تمام صنایع، رویکرد معمولی برای نگهداری تجهیزات است. در چشم انداز کسب و کار جهانی شده امروز، تعمیر و نگهداری پیشگیرانه ممکن است دیگر به عنوان یک استراتژی مدیریت تجهیزات کافی نباشد.
بررسی منظم وضعیت تجهیزات الکتریکی عملکرد مطلوب تجهیزات را تضمین نمی کند. اکنون روش های بهتر و کارآمدتری برای کاهش زمان توقف برنامه ریزی نشده و بهره وری از دست رفته وجود دارد.
دلیل ضرورت تعمیر نگهداری تجهیزات الکتریکی
سازمانهایی که به شدت به نیروی الکتریکی که در اطراف یک تاسیسات توزیع میشود وابسته هستند، اغلب نیاز به تعمیر و نگهداری دارند تا اطمینان حاصل شود که تجهیزات میتوانند در برابر الزامات عملیات روزمره مقاومت کنند، بهویژه جایی که تجهیزات برای سالها مورد استفاده قرار گرفتهاند. مطالعات در مورد اینکه چگونه فرسودگی تجهیزات الکتریکی بر خرابی تجهیزات تأثیر می گذارد، وابستگی شدید به شیوه های تعمیر و نگهداری را نشان می دهد. نقطه ضعف تعمیر و نگهداری واکنشی یا دوره ای این است که با فرآیندهای تعمیر و نگهداری قوی می تواند گران باشد، به خصوص اگر رویکردهای تعمیر و نگهداری دقیق در محل قرار نگیرند.
همچنین بخوانید: روش های نگهداری تابلو برق صنعتی
رواج اتوماسیون و ابزارهای دیجیتالی مانند نرم افزار مدیریت کامپیوتری (CMS) همراه با هوش مصنوعی، تغییر پارادایم در نگهداری تجهیزات و مدیریت تسهیلات را در دهه گذشته تشدید کرده است. با یادگیری ماشین و تعمیر و نگهداری پیشبینی، حسگرهایی که به صورت استراتژیک در تجهیزات قرار گرفتهاند، نظارت مداوم بر ویسکوزیته، مصرف انرژی، لرزش و دما را امکانپذیر میسازند.
کاهش شکست های احتمالی با هوش مصنوعی
با استفاده از دادههای بیدرنگ، تحلیلها و الگوریتمهای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی میتواند شکستهای احتمالی را قبل از وقوع پیشبینی کند و بینشهای عملی ارائه دهد. مدلهای هوش مصنوعی روند دما، الگوهای بار، دادههای تاریخی و سایر پارامترها را در تجهیزات الکتریکی مانند ترانسفورماتورها، تابلو برق و کابلها بررسی میکنند. این به مدلهای هوش مصنوعی اجازه میدهد تا قبل از اینکه ناهنجاریها به خرابی دارایی تبدیل شوند، مشکلات احتمالی را پیشبینی کنند.
تأثیر هوش مصنوعی در تعمیر و نگهداری تجهیزات الکتریکی همچنان در حال تکامل است و با توسعه فناوری، زمینه های بیشتری برای بهبود وجود دارد. برخی از اثرات هوش مصنوعی بر نگهداری تجهیزات الکتریکی عبارتند از:
افزایش ایمنی و کاهش خطر
مدیریت تجهیزات الکتریکی باید ایمنی را هم برای پرسنل و هم برای اموال در اولویت قرار دهد. قابلیت های پیش بینی هوش مصنوعی به شناسایی خطرات ایمنی مربوط به خرابی های احتمالی تجهیزات کمک می کند. هوش مصنوعی می تواند داده های چندین حسگر در قطعات الکتریکی را برای شناسایی ناهنجاری ها و نگرانی های ایمنی تجزیه و تحلیل کند. خطرات ایمنی با شناسایی از قبل مسائل، جلوگیری از حوادث، و فراهم کردن پرسنل تعمیر و نگهداری و سایر ذینفعان با محیط کار ایمن تری کاهش می یابد.
بهبود کارایی و قابلیت اطمینان تجهیزات
برای تولید، تدارکات و عملیات، تکنیکهایی مانند بررسیهای نگهداری دورهای ممکن است برای تأیید قابلیت اطمینان تجهیزات در یک محیط پیچیده و سریع کافی نباشد. از طریق نظارت و تجزیه و تحلیل مستمر داده های زمان واقعی، تجهیزات الکتریکی قابل اعتمادتر خواهند بود. حجم زیادی از دادههای حسگر جمعآوریشده از تجهیزات الکتریکی را میتوان توسط الگوریتمهای هوش مصنوعی برای یافتن اتصالات و الگوهایی که معمولاً انسان هنگام استفاده از بررسیهای ترموگرافی از دست میدهد، نظارت کرد.
به حداقل رساندن اختلال شبکه
تعمیر و نگهداری میتواند دقیقاً برای به حداقل رساندن اختلال، کمک به جلوگیری از خرابیهای فاجعهبار و به حداکثر رساندن طول عمر تجهیزات با شناسایی ناهنجاریها و شاخصهای اولیه زوال، زمانبندی شود. با حصول اطمینان از اینکه تجهیزات در پارامترهای ایده آل عمل می کنند، این استراتژی پیشگیرانه احتمال خرابی های برنامه ریزی نشده را کاهش می دهد و قابلیت اطمینان را افزایش می دهد.
کاهش هزینه و بهینه سازی منابع
با تشخیص زودهنگام خرابی ها، سازمان ها می توانند با اجرای روش های اصلاحی دقیق در هنگام شناسایی ناهنجاری، در هزینه ها صرفه جویی کنند. این امر به طور قابل توجهی نیاز به تعمیر و نگهداری دوره ای غیرضروری و بررسی های زمان بر را کاهش می دهد که اغلب در مقایسه با تعمیر و نگهداری پیش بینی هوش مصنوعی نمی توانند کارایی تجهیزات را تضمین کنند. با پیشبینیهای مبتنی بر هوش مصنوعی که تخصیص منابع را بهینه میکند و هزینههای عملیاتی را کاهش میدهد، زمان توقف برنامهریزی نشدهای که میتواند برای یک سازمان گران تمام شود، کاهش مییابد.
تصمیم گیری مبتنی بر داده
ادغام هوش مصنوعی در تعمیر و نگهداری تجهیزات الکتریکی، با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها از چندین حسگر، سوابق تاریخی، و سیستم های نظارت بر زمان واقعی برای شناسایی ناهنجاری ها، تسهیل فرآیندهای تصمیم گیری مبتنی بر داده، قابلیت های پیش بینی را فراهم می کند. بینش این دادهها به سازمانها کمک میکند تا سلامت داراییها را ردیابی کنند و مداخلات دقیقی مانند برنامههای تعمیر و نگهداری، تعویض قطعات و ارزیابی عملکرد را اجرا کنند و اقدامات اصلاحی آگاهانه را هدایت کنند.
تشخیص عیب و نگهداری پیشگیرانه
الگوریتم ها با تجزیه و تحلیل داده های حسگرها، خطاهای احتمالی را در زمان واقعی شناسایی می کنند. استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای شناسایی ناهنجاریها و خطاهای قابل پیشبینی در تجهیزات الکتریکی به سازمانها کمک میکند تا مداخلات پیشگیرانهای را برای جلوگیری از خرابیها و خرابیهای برنامهریزی نشده انجام دهند، که کارایی تجهیزات را بهبود میبخشد و عملکرد را بهینه میکند. نظارت مستمر بر تجهیزات الکتریکی، تعمیر و نگهداری غیر ضروری را نفی می کند، کارایی عملیاتی را بهینه می کند و از هزینه های اضافی نگهداری جلوگیری می کند.
خلاصه مقاله
در نتیجه، چشم انداز تعمیر و نگهداری قطعات الکتریکی در نتیجه توسعه هوش مصنوعی دائما در حال تغییر است. علیرغم هزینههای اولیه مربوط به ادغام هوش مصنوعی در تعمیر و نگهداری پیشبینیکننده، مزایای بلندمدت آن بسیار بیشتر از هزینههای OPEX و CAPEX است. این امر به ویژه برای بخشهایی از اقتصاد که دائماً با محدودیت منابع و کاهش بودجه مواجه هستند، اهمیت دارد.
محاسبات نوآورانه، اینترنت اشیا (IoT)، تجزیه و تحلیل داده ها، و مدل های پیش بینی پیشرفته، همگی محیط را تغییر می دهند. هوش مصنوعی ادغام شده در یک مدل تعمیر و نگهداری پیشگویانه برای تجهیزات، آینده روشن تری را برای اکوسیستم تعمیر و نگهداری پاسخگوتر نوید می دهد.
ساخت و تولید تابلو برق صنعتی
اگر به دنبال خرید تابلو برق فشار ضعیف و تابلو برق فشار متوسط هستید، شرکت آداک بهین نیرو به پشتوانه سال ها تجربه و ارائه جدیدترین راهکارهای حرفه ای در خدمت شماست. برای دریافت مشاوره رایگان و استعلام قیمت ساخت تابلو برق صنعتی با ما تماس بگیرید.
sales@adakbn-co.com
02634156000