جامعة بريمن: الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في مراقبة حالة الآلات!

جامعة بريمن: الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في مراقبة حالة الآلات!

في المشروع البحثي "MasterKI"، التزمت جامعة بريمن بتطوير نظام ذكي لمراقبة حالة آلات العمل المتنقلة. الشركاء في هذا المشروع المبتكر هم ANEDO GmbH وSEGNO Industrie Automation GmbH ومعهد أبحاث ITEM في جامعة بريمن. الهدف هو إنشاء حل حافة معياري يراقب صحة الجهاز في الوقت الفعلي باستخدام منصة سحابية مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يعد هذا الحل مهمًا بشكل خاص للآلات المتنقلة مثل الحصادات والناقلات المتداخلة، التي تتعرض لأحمال عالية أثناء عملياتها. عالي uni-bremen.de طرق الرصد الحالية غالبا ما تكون مكلفة وتوفر بيانات محدودة. يهدف نهج "MasterKI" إلى تمكين مراقبة الحالة بشكل مرن وقابل للتطوير من خلال استخدام الحوسبة المتطورة والذكاء الاصطناعي.

يسلط البروفيسور كارل لودفيج كريجر الضوء على التحديات المرتبطة بتطوير نظام قوي وقابل للتكيف. أحد المكونات المركزية للمشروع هو منصة سحابية مسؤولة عن المعالجة المسبقة للإشارات ومراقبة الحالة وتحويل البيانات. وتهدف الخطة إلى سد الفجوة بين بيانات منصة الاختبار والبيانات من تطبيقات العالم الحقيقي. توضح جوليا شولتيسيك، إحدى المشاركات في المشروع، أن نماذج النقل والتعلم الآلي تساعد في تقليل الاعتماد على بيانات القياس الميدانية الشاملة. يتم دعم النهج البحثي بأكمله من قبل الوزارة الاتحادية للشؤون الاقتصادية وحماية المناخ (BMWK).

التركيز على تحديد الأهداف والابتكار

يهدف نظام قياس الحافة المتكامل ومنصة التحليل السحابية إلى تمكين المراقبة الموثوقة لوحدات القيادة الخاصة بالأجهزة المحمولة. يؤكد ماتياس ترهاج، مدير المشروع في ANEDO، على أهمية تحديد الأضرار المحتملة في وقت مبكر من أجل منع حالات الفشل المكلفة. ويلعب أمن البيانات أيضًا دورًا مركزيًا، خاصة وأن الأجهزة المحمولة غالبًا ما تستخدم في المناطق الحساسة للسلامة. تستخدم الحلول قيد التطوير تقنيات التشفير الحديثة لمنع الوصول غير المصرح به. ويجري تطوير تطبيق سهل الاستخدام لتحسين التحكم في الأنظمة ومراقبتها. ويؤكد فاسكو دي فريتاس من SEGNO أن الحل لا يزيد من توفر الماكينة فحسب، بل يقلل أيضًا من تكاليف التشغيل بشكل كبير.

بالإضافة إلى عمل جامعة بريمن، أنشأ Fraunhofer IPMS عرضًا توضيحيًا استنادًا إلى نتائج مشروع iCampus ForTune. يجمع هذا العرض التوضيحي بين أجهزة الاستشعار والحصول على البيانات وتقييم البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لضمان مراقبة دقيقة لحالة الآلات والصيانة التنبؤية. يؤكد الدكتور مارسيل جونغمانز، الذي يقود المشروع، على أن دمج الذكاء الاصطناعي في أجهزة الاستشعار يجعل من الممكن اكتشاف الأضرار مبكرًا وتحسين فترات الصيانة. سيتم تقديم هذه التقنية أيضًا في معرض SENSOR+TEST التجاري القادم في الفترة من 11 إلى 13 يونيو 2024 في نورمبرغ. يتم تقديم حزام ناقل مصغر في علبة عرض توضح إمكانيات مراقبة المنشآت الصناعية.

التقدم التكنولوجي وتطبيقاته

تشكل أجهزة الاستشعار المتعددة الوسائط التي تسجل التسارع ومعدلات الدوران والمجالات المغناطيسية بالإضافة إلى الإشارات الصوتية والموجات فوق الصوتية أساس النظام. يتيح حل النظام أيضًا دمج أجهزة الاستشعار الداخلية مع وحدة الحوسبة الطرفية القائمة على بنية RISCV. يتيح ذلك عمليات الذكاء الاصطناعي المعقدة والتحليل في الوقت الفعلي مباشرةً عند نقطة الاستخدام. تعمل المعايرة في الوقت الفعلي على زيادة دقة النماذج وتكييف النظام مع الظروف البيئية الجديدة. يتم أيضًا دعم التطوير المستمر للتكنولوجيا من خلال الشراكات القائمة، على سبيل المثال مع شركة Vetter Kleinförderträger GmbH، مما يوضح اهتمام الصناعة.

ونظرًا للمعالجة المكثفة للبيانات اللازمة للتنبؤ الدقيق بالأضرار، يتم تسليط الضوء على أهمية فهم البيانات ومعالجتها. وهذا مجال رئيسي يتطلب استراتيجية بيانات قوية بالإضافة إلى تطوير التكنولوجيا البحتة. غالبًا ما يكون الدعم الخارجي مطلوبًا لتقييم الفرص والمخاطر بشكل مناسب في عصر الرقمنة والتعلم الآلي ولتنفيذ الحلول المبتكرة بنجاح، كما هو موضح في ite-si.de وأوضح. لذلك من الواضح أن مستقبل مراقبة الحالة يكمن في التعايش الناجح بين تكنولوجيا الاستشعار الذكية وتحليل البيانات المتقدمة وتطبيق الذكاء الاصطناعي.