برای علاقه مندان به توسعه هوش مصنوعی در مدیریت دارایی های فیزیکی دو جلسه با موضوعات زیر در روزهای پنجم و ششم شهریور برگزار می شود و حاضرین با نمونه های کاربرد یادگیری ماشین و تحلیل داده های حسگری در پایش وضعیت تجهیزات آشنا می شوند.
معرفی مدیریت دارایی های فیزیکی و اهمیت آن در صنایع سنگین
آشنایی با انواع داده های حسگری (لرزش، دما، فشار و...)
مبانی پاک سازی، نرمال سازی و آماده سازی داده ها برای تحلیل
پس از آن، تیم های دو نفره از شرکت کنندگان این امکان را خواهند داشت با داده های واقعی عملکرد ماشین آلات صنعت نفت روبرو شوند و وضعیت سلامت آنها را پیش از وقوع خرابی تشخیص دهند.
برای اعلام حضور لازم است به نشانی zaya.io/link940 مراجعه شود.
zaya.io/link940
مدیریت دارایی های فیزیکی یکی از جنبه های کلیدی در صنایع سنگین است که به منظور بهینه سازی عملکرد، کاهش هزینه ها و افزایش عمر مفید تجهیزات و ماشین آلات انجام می شود. این مدیریت شامل برنامه ریزی، نظارت، و کنترل دارایی ها به منظور اطمینان از کارایی و قابلیت اطمینان آنها می باشد. در صنایع سنگین مانند نفت و گاز، معدن، و تولید، تجهیزات و ماشین آلات به عنوان دارایی های اصلی شناخته می شوند و هرگونه نقص یا خرابی در آنها می تواند منجر به توقف تولید، افزایش هزینه ها و حتی خطرات ایمنی شود. بنابراین، مدیریت موثر این دارایی ها نه تنها به حفظ عملکرد بهینه کمک می کند، بلکه می تواند تاثیر قابل توجهی بر سودآوری و رقابت پذیری شرکت ها داشته باشد.
یکی از ابزارهای کلیدی در مدیریت دارایی های فیزیکی استفاده از داده های حسگری است. انواع مختلفی از داده های حسگری وجود دارند که در این زمینه مورد استفاده قرار می گیرند، از جمله داده های مربوط به لرزش، دما، فشار و غیره. حسگرها قادرند اطلاعات دقیقی را در مورد وضعیت تجهیزات جمع آوری کنند و این اطلاعات می تواند به شناسایی مشکلات بالقوه قبل از وقوع خرابی کمک کند. به عنوان مثال، تغییرات غیرعادی در الگوهای لرزش یک ماشین می تواند نشانه ای از نقص در بلبرینگ ها یا دیگر اجزای مکانیکی باشد. همچنین، نظارت بر دما و فشار در سیستم های مختلف می تواند به جلوگیری از شرایط بحرانی و خطرناک کمک کند. به طور کلی، داده های حسگری به مدیران این امکان را می دهند که تصمیمات آگاهانه تری بگیرند و استراتژی های پیشگیرانه ای را برای نگهداری و تعمیرات اتخاذ کنند.
پس از جمع آوری داده های حسگری، مرحله بعدی پاک سازی، نرمال سازی و آماده سازی داده ها برای تحلیل است. این مرحله بسیار حائز اهمیت است زیرا داده های خام معمولا شامل نویز، خطاها و مقادیر گمشده هستند که می توانند تاثیر منفی بر نتایج تحلیل ها داشته باشند. پاک سازی داده ها شامل شناسایی و حذف یا تصحیح این خطاهاست. نرمال سازی داده ها نیز به فرایندی اطلاق می شود که در آن مقادیر داده ها به یک مقیاس یا دامنه مشخص تبدیل می شوند تا امکان مقایسه بهتر بین داده های مختلف فراهم شود. در نهایت، آماده سازی داده ها شامل تبدیل داده ها به فرمت هایی است که برای تحلیل های آماری یا یادگیری ماشین مناسب باشند. این فرایندها به تحلیلگران کمک می کند تا از داده های جمع آوری شده به طور موثری استفاده کنند و الگوها و بینش های ارزشمندی را استخراج نمایند که می تواند به بهبود مدیریت دارایی های فیزیکی و عملکرد کلی سازمان کمک کند.
