المكاسب:
- يعرف البيانات التي تشير إلى وجود خلل
- يمكن إجراء تنبؤات من خلال مراقبة العتبة البسيطة
- يميز ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله وما لا يمكنه فعله هنا
معظم الأعطال لا تحدث فجأة؛ يعطي إشارة مسبقا. تعد زيادة الاهتزاز وزيادة درجة الحرارة والتغير في سحب التيار والتغير في طبيعة الصوت من أكثر السلائف شيوعًا.
البيانات لتتبع
- تيار المحرك: قد يشير التيار المرتفع إلى انسداد أو التصاق المحمل.
- تحمل درجة الحرارة: نقص التشحيم أو اختلال المحاذاة.
- الاهتزاز: عدم التوازن، والتآكل، والتخفيف.
- فرق ضغط الطموح: انسداد الفلتر.
- كفاءة الإنتاج: انخفاض الكفاءة بنفس الإعداد هو مؤشر غير مباشر على التآكل.
دور الذكاء الاصطناعي
ويتبع الذكاء الاصطناعي النمط الموجود في هذه البيانات بصبر أكبر من الإنسان: إن الكشف عن "تزايد التيار الحركي للأسطوانة C2 تدريجيًا في الأسابيع الثلاثة الماضية" يوضح اتجاهًا ربما تم التغاضي عنه.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي لا يرى الخلل، بل يرى البيانات. إذا لم يكن هناك جهاز استشعار ولم يتم تسجيل أي بيانات، فلن يكون هناك تنبؤ. الشرط الأساسي للصيانة التنبؤية هو القياس؛ البرنامج هو الخطوة الثانية.
الجملة "الذكاء الاصطناعي يتنبأ بالفشل" تكون صحيحة فقط في حالة وجود بيانات. قم بالقياس أولاً، ثم قم بالنموذج لاحقًا. إن بناء نموذج بدون قياس يعني التوصل إلى استنتاجات من معلومات غير موجودة.