كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية على تحويل إدارة المرافق

في حين أن عالم اليوم يبدو متصلاً بالإنترنت للغاية مع ظهور العمل عن بعد والكم الهائل من التقدم التكنولوجي، فلا يمكن إنكار أن مساحاتنا المادية لا تزال ثمينة.

نظرًا للاضطراب الهائل في الحياة اليومية أثناء الوباء العالمي، تظل أهمية المرافق الشخصية بالغة الأهمية.

من المستشفيات إلى المطارات والحدائق والمباني السكنية، يجب الحفاظ على آلاف المرافق آمنة وصحية وفي حالة عمل جيدة. يتم إجراء الكثير من العمل بانتظام للحفاظ على صيانة الأماكن العامة بشكل جيد، ليس فقط من حيث الإصلاحات والصيانة ولكن أيضًا جدولة أنشطة الصيانة الروتينية بدقة لمنع الأعطال المحتملة الكارثية والمكلفة في المستقبل.

في حين أن فكرة فرق الصيانة في العمل قد تستحضر صور العمال الذين يستخدمون الأدوات والمعدات للحفاظ على تشغيل الآلات والمساحات بسلاسة، إلا أن الأمر لم يعد كذلك.

تبنت صناعة الصيانة التكنولوجيا بشكل متزايد للمساعدة في تلبية أوامر العمل واستخدام التطورات مثل برامج الصيانة التنبؤية للحفاظ على تشغيل المرافق بأعلى كفاءة.

دور الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية

شهدت الصيانة وإدارة المرافق تطورًا كبيرًا على مدار العقد الماضي، وذلك بفضل الأتمتة والأدوات الرقمية مثل برامج إدارة الصيانة المحوسبة (CMMS) .

ما كان في السابق صناعة تعمل من خلال طلبات أوامر العمل الورقية وجداول البيانات، أصبح أكثر بساطة وفعالية من حيث التكلفة.

هناك العديد من استراتيجيات الصيانة المختلفة التي يمكن لمديري المرافق وفرقهم تنفيذها اعتمادًا على نوع المهمة - التفاعلية والوقائية والتنبؤية.

تعد الصيانة التنبؤية واحدة من أهم المجالات التي تلعب فيها التطورات التكنولوجية مثل الذكاء الاصطناعي (AI).

من خلال التنبؤ باحتياجات الصيانة قبل ظهورها، يمكن للشركات تحسين جداول الصيانة وتقليل وقت التوقف عن العمل وتجنب الأعطال المكلفة غير المخطط لها.

هذا النهج أمر بالغ الأهمية لعدة أسباب.

تساعد الصيانة التنبؤية على إطالة عمر الأصول من خلال معالجة المشكلات في مراحلها الأولى، وبالتالي تقليل التآكل والتلف. فهو يعمل على تحسين الكفاءة التشغيلية ويقلل تكاليف الصيانة الإجمالية حيث يتم استخدام الموارد بشكل أكثر فعالية. إنه يعزز السلامة في مكان العمل من خلال تخفيف المخاطر المرتبطة بفشل المعدات.

في السنوات الأخيرة، أدى تكامل الذكاء الاصطناعي إلى تحويل العديد من الصناعات، والتي يتطلب الكثير منها صيانة منشآتها بطريقة ما.

تعمل الصيانة التنبؤية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على إعادة تعريف كيفية إدارة الصناعات لأصولها، مما يضمن سلاسة العمليات من خلال تحليل البيانات التاريخية والمعلومات في الوقت الفعلي لتوقع مشكلات المعدات، وتمكين الصيانة الاستباقية، وتقليل الحاجة إلى الإصلاحات الطارئة.

تلعب التكنولوجيا بالفعل دورًا مهمًا في تنفيذ الصيانة التنبؤية في المرافق وستستمر في أن تصبح أكثر أهمية. يتم نشر أجهزة وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء لمراقبة أداء المعدات وجمع البيانات في الوقت الفعلي.

تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل هذه البيانات وتحديد الأنماط التي تشير إلى حالات الفشل المحتملة. بالإضافة إلى ذلك، تعمل المنصات السحابية وأدوات تحليل البيانات على تسهيل تخزين البيانات المجمعة ومعالجتها وتصورها، مما يمكّن فرق الصيانة من اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل.

الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية عبر الصناعات

تستفيد مجموعة واسعة من الصناعات من تخطيط أنشطة الصيانة مسبقًا، واستخدام التكنولوجيا لتعيين المهام المرتبطة بالفنيين، وتتبع إنجازها. تعد مساحة التصنيع من المجالات التي يكون فيها الكشف المبكر عن الأخطاء وتشخيصها أمرًا حيويًا.

ويعتبر تصنيع السلع الاستهلاكية قطاعاً كثيف الأصول، وتظهر دراسة أجرتها شركة ماكينزي عام 2023 أن 99% من كبار القادة في هذا القطاع قاموا بتحويل استراتيجيات الصيانة الخاصة بهم خلال السنوات الخمس الماضية.

غالبًا ما تعتمد ممارسات الصيانة التقليدية على عمليات الفحص الدورية أو جداول الصيانة المحددة مسبقًا.

وعلى العكس من ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف التغيرات الطفيفة في سلوك المعدات وأدائها، حتى في الأنظمة المعقدة التي تحتوي على العديد من المتغيرات. ومن خلال اكتشاف هذه العلامات المبكرة للأعطال، يمكن لفرق الصيانة معالجة المشكلات بشكل استباقي، ومنع الأعطال الكارثية وإطالة عمر المعدات بشكل كبير.

النقل هو مجال آخر حيث الوقت هو الجوهر. يمكن أن يؤدي التوقف عن العمل إلى عدم وصول البضائع الثمينة وعمليات التسليم إلى وجهاتها في الوقت المحدد، ويمكن أن يكون للتأخير تأثير الدومينو، مما يؤدي إلى عدم الرضا على أقل تقدير.

من خلال الصيانة الوقائية والتنبؤية، يمكن للمؤسسات جدولة صيانة أسطولها أو المركبات الأخرى أثناء فترات التوقف المخطط لها أو عندما يكون ذلك أكثر ملاءمة للعمليات، مما يقلل من اضطرابات الإنتاج.

ونتيجة لذلك، تزداد الكفاءة الإجمالية للمرافق، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية وتحسين استخدام الموارد.

قد يتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية استثمارًا أوليًا، لكن الفوائد طويلة المدى تفوق التكاليف. وهذا مهم بشكل خاص في الصناعات التي تواجه تخفيضات مستمرة في الميزانية وتقليل الموارد.

هنا يتبادر إلى الأذهان قطاع التعليم. يمكن للمناطق التعليمية والجامعات توفير نفقات الصيانة بشكل كبير من خلال تحسين مهام الصيانة. إن إطالة عمر المعدات ومراقبة المخزون يعني انخفاض تكاليف الاستبدال، مما يؤدي إلى عائد مرتفع على الاستثمار.

تعمل الصيانة التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تعزيز السلامة في مكان العمل من خلال تقليل احتمالية وقوع الحوادث الناتجة عن تعطل المعدات. تساعد عمليات التفتيش المنتظمة وممارسات الصيانة الاستباقية في التخفيف من المخاطر المحتملة وضمان الامتثال للوائح السلامة المهمة في مجال الرعاية الصحية ورعاية كبار السن والقطاعات الحكومية.

ومن خلال صيانة المعدات، يمكن للشركات إنشاء بيئة عمل أكثر أمانًا لموظفيها والمقيمين والزوار على حدٍ سواء.

الأتمتة في عمليات الصيانة

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحسين سير عمل الصيانة، وتحسين استخدام الموارد، وتعزيز وقت تشغيل المعدات من خلال الاستفادة من تحليل البيانات في الوقت الفعلي، والصيانة التنبؤية، والتعلم المستمر،

جمع البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي هو المكان الذي تستخدم فيه برامج الصيانة بالفعل الذكاء الاصطناعي والأتمتة. يساعد جمع المعلومات مديري المرافق والقيادة على اتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق بتخصيص الميزانية وتعيينات مهام أعضاء الفريق ومقاييس الأداء والمزيد.

تعتمد الصيانة التنبؤية المدعمة بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير على التجميع المستمر للبيانات في الوقت الفعلي، والتي يمكن جمعها من أجهزة الاستشعار المادية وأجهزة إنترنت الأشياء. تقوم أجهزة الاستشعار بمراقبة المعلمات المهمة داخل مساحات المنشأة، مثل درجة الحرارة والاهتزاز والضغط والرطوبة.

يتم بعد ذلك إرسال البيانات إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي القادرة على معالجة كميات هائلة من المعلومات بسرعة. ومن خلال تحليل هذه البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الحالات الشاذة والأنماط والعلامات المحتملة لتدهور المعدات أو فشلها قبل وقت طويل من أن تصبح مشكلات حرجة.

5 حلول متأثرة بالذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية

يتم دمج الذكاء الاصطناعي ببطء في مجال الصيانة بطرق تتجاوز كيفية استفادة الصناعات الأخرى منه.

لا يعد إنشاء المحتوى أو تقديم خدمة العملاء عبر روبوتات الدردشة من الأولويات المرتبطة عادةً بصيانة وإصلاح المباني ومعداتها.

وبالنظر إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي في مجال الصيانة، هناك العديد من الحلول الرئيسية حيث يمكن أن يؤثر التعلم الآلي وحتى الروبوتات على مستقبل الأماكن العامة.

سيؤثر الذكاء الاصطناعي على الصيانة بطرق مختلفة، ولكن النظر على وجه التحديد في كيفية استخدامه في سياق نظام إدارة CMMS أمر حيوي. من المتوقع أن ينمو سوق برمجيات CMMS العالمي بمعدل نمو سنوي مركب قدره 8.81% ، أو ما يصل إلى 1.7 مليون دولار، بحلول عام 2028.

وسيركز تأثير الذكاء الاصطناعي على خمس فرص متوقعة خلال هذا الإطار الزمني.

1. تحسينات إدارة المهام

إن النظر إلى الاتجاهات لتحقيق أفضل أداء استنادًا إلى إدارة المهام السابقة سيسمح للذكاء الاصطناعي بمعالجة البيانات التاريخية وتقديم اقتراحات للتعامل بشكل أفضل مع المهام المماثلة.

على سبيل المثال، إذا كان فني الصيانة "أ" أسرع تاريخيًا في تغيير مصابيح الإضاءة من زميله في العمل "ب"، فيمكن لنظام CMMS تعيين المهام تلقائيًا بناءً على تلك النجاحات السابقة.

وعلى نطاق أوسع، يسمح الذكاء الاصطناعي أيضًا لنظام إدارة CMMS باستخدام البيانات المجمعة عبر جميع العملاء وتوفير نظرة ثاقبة للمستخدم بشأن أفضل الخطوات التالية. عندما تنتظر فرق الصيانة يومين أو أكثر للتعامل مع مشكلات السباكة، ترتفع التكلفة المحتملة للأضرار بنسبة 25%.

في المقابل، فإن فرق الصيانة التي تعالج مشكلات السباكة في غضون ساعتين عادةً ما تكون تكاليف الأضرار المتكبدة أقل بكثير.

2. مراقبة أفضل للمخزون

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في توجيه استخدام بعض عناصر المخزون.

على سبيل المثال، قد تستخدم المنشأة 15 مرشحًا كل شهر سبتمبر وفلترًا واحدًا فقط كل ربع سنة بعد ذلك. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في ترتيب العناصر تلقائيًا عندما توفر البيانات السابقة الفرصة للتنبؤ بالاستخدام المستقبلي.

3. اكتساب ذكاء البيئة المادية باستخدام أجهزة الاستشعار

أكبر عقبة أمام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في أي عملية صيانة هي أن لديه القليل جدًا من البيانات في الوقت الفعلي عن البيئة المادية.

كما ذكرنا سابقًا، توفر أجهزة الاستشعار اللاسلكية بيانات في الوقت الفعلي وتُبلغ فريق الصيانة بأفضل الطرق للتعامل مع المشكلات القادمة. وبمساعدة أجهزة استشعار درجة الحرارة والتنبؤات الجوية المحلية، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بما إذا كانت الأنابيب في الأماكن الباردة ستتجمد، على سبيل المثال.

تقوم أجهزة الاستشعار التنبؤية الموجودة على المعدات بمراقبة اللزوجة واستهلاك الطاقة والاهتزاز ودرجة الحرارة، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بتحديد متى تكون إحدى المعدات على وشك التعطل. إذا لم يكن الاهتزاز هو نفس الاهتزاز الأساسي، فقد يكون الحزام على وشك التمزق.

ستساعد المستشعرات في ربط نظام CMMS بالبيئة المادية وتسمح للذكاء الاصطناعي بمنح المستخدم فهمًا أكبر للمكان الذي يمكن أن يكون له أكبر تأثير فيه.

4. المساعدة في الإصلاح واستكشاف الأخطاء وإصلاحها

من خلال فحص مهامك اليومية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاقتراح أفضل المناطق حيث يمكن لفريق الصيانة لديك البدء في استكشاف أخطاء عناصر معينة وإصلاحها. ويمكنه اقتراح طرق للمساعدة في حل المشكلات استنادًا إلى محتوى الويب الذي تم فحصه والبيانات المجمعة التاريخية السابقة من العملاء الآخرين.

إن الذكاء الاصطناعي الذي يعمل مثل بحث Google المستهدف حول كيفية إصلاح المشكلة سيساعد فرق الصيانة على تحسين وقت الاستجابة وتقليل وقت توقف المعدات وخفض التكاليف.

5. معلومات استبدال الأصول

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تقييم ما إذا كان يجب استبدال أحد العناصر أو لا يزال من الممكن إصلاحها بناءً على أنواع الإصلاحات التي تم إجراؤها على الوحدة. على الرغم من أن تكلفة الإصلاحات ربما كانت مرتفعة في الماضي، إلا أنها ستزيد من عمر العنصر وقد لا تحتاج إلى الاستبدال بعد.

يمكن استخدام هذه التقنية كمتسوق شخصي للمساعدة في الاطلاع على متوسط ​​تكاليف عمليات الاستبدال والسماح لفرق الصيانة بالتفاوض مع الموردين والبائعين للحصول على أفضل سعر لعنصر جديد.

ويمكن النظر في العمر المتوقع للأجزاء أو المعدات الجديدة فيما يتعلق بسعر الشراء. على سبيل المثال، إذا كانت ثلاجة معينة تدوم عادةً لمدة 10 سنوات أطول من علامة تجارية أخرى، فإن التكلفة الأعلى بنسبة 20% تؤدي إلى توفير كبير عند احتساب تلك السنوات العشر الإضافية.

مرافق مقاومة للمستقبل من خلال الذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية

تُحدث الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ثورة في إدارة المرافق عبر مختلف القطاعات، بما في ذلك المؤسسات التعليمية ومراكز الرعاية الصحية والمؤسسات التجارية وغيرها.

ومع ازدياد ذكاء هذه الحلول وتطورها، يمكن استخدامها لإنشاء مرافق أكثر أمانًا وموثوقية وفعالية من حيث التكلفة. ويمكن الاستفادة من التقنيات المتقدمة وتحليلات البيانات أن تؤثر بشكل إيجابي على كل من هذه القطاعات.

تعليم

وفي مجال التعليم، يمكن لأنظمة المراقبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مراقبة الحرم الجامعي في الوقت الفعلي، والكشف عن التهديدات الأمنية المحتملة والوصول غير المصرح به. يمكن لتقنية التعرف على الوجه أن تعزز أمن الحرم الجامعي من خلال تحديد الأفراد المدرجين في قوائم المراقبة أو تنبيه الموظفين إلى الأنشطة غير العادية.

يستطيع الذكاء الاصطناعي مراقبة حالة البنية التحتية للمدرسة، مثل أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) والمعدات الكهربائية، والتنبؤ باحتياجات الصيانة قبل حدوث أعطال كبيرة. يضمن هذا النهج الاستباقي للطلاب والموظفين بيئة تعليمية آمنة ومريحة.

من خلال تحليل البيانات من أجهزة الاستشعار والأنماط التاريخية، يمكن للذكاء الاصطناعي تنظيم الإضاءة والتدفئة والتبريد لتقليل استهلاك الطاقة وخفض تكاليف التشغيل.

الرعاىة الصحية

في مراكز الرعاية الصحية، يمكن للحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تعزيز سلامة المرضى من خلال تحديد مشكلات المعدات المحتملة أو الأعطال وتنبيه الفرق عندما يحين وقت إصلاح هذه الأصول المهمة أو استبدالها. يمكن لهذه التقنية أيضًا مراقبة أداء المعدات الطبية واكتشاف الحالات الشاذة في الوقت الفعلي.

من خلال التنبؤ بأعطال المعدات، يمكن لمراكز الرعاية الصحية جدولة أعمال الصيانة بشكل استباقي، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل ويضمن توافر الأجهزة الطبية الأساسية.

مساحات تجارية

يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين استخدام المساحات التجارية من خلال مراقبة مستويات الإشغال. تساعد هذه البيانات مديري المرافق على تحسين تخطيطات مساحة العمل، وتحسين كفاءة استخدام الطاقة، وضمان الامتثال للوائح السلامة، والحفاظ على ضوابط التكلفة على الإضاءة ودرجة الحرارة والتهوية بناءً على أنماط الإشغال.

ضيافة

وفي قطاع الضيافة، يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص تجارب الضيوف، وأتمتة عمليات الحجز، وتحسين الخدمة. يمكن لأنظمة إدارة الزوار المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تبسيط عملية تسجيل الوصول وتعزيز الأمن وإدارة وصول الزوار إلى مناطق مختلفة داخل المؤسسات التجارية.

قطاعات أخرى

تمتد الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إلى قطاعات أخرى مختلفة مثل التصنيع والنقل والضيافة وغيرها.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين عمليات الإنتاج والتنبؤ بأعطال الماكينات وضمان جودة المنتج في التصنيع. في مجال النقل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة حركة المرور الذكية، والمركبات ذاتية القيادة، وتحسين الخدمات اللوجستية.

مستقبل الصيانة التنبؤية الذكاء الاصطناعي

إن وفورات التكلفة وتحسينات السلامة التي تم تحقيقها من خلال الصيانة التنبؤية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ستغير قواعد اللعبة في مختلف الصناعات، مما يمهد الطريق لمستقبل أكثر استدامة وربحية.

يحمل مستقبل الصيانة التنبؤية للمنشآت باستخدام الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة مع استمرار التقدم في التكنولوجيا وتحليلات البيانات في تشكيل المشهد العام. تتضمن بعض الاتجاهات والإمكانيات الرئيسية التي يمكن توقعها خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة.

في المستقبل، سنشهد تطوير خوارزميات أكثر تعقيدًا قادرة على التعامل مع كميات هائلة ومتزايدة من البيانات المعقدة. وستكون هذه الخوارزميات أفضل في التعرف على الأنماط والاتجاهات، مما يؤدي إلى تحسين القدرات التنبؤية. سوف تتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي لتصبح أكثر قدرة على التكيف، وتتعلم بشكل مستمر من مصادر مختلفة لتعزيز الدقة التنبؤية.

لن تتنبأ أنظمة الذكاء الاصطناعي بالأعطال المحتملة للمعدات فحسب، بل ستوفر أيضًا توصيات الصيانة الآلية.

ستتضمن هذه التوصيات تعليمات دقيقة لمهام الصيانة، وقطع الغيار المطلوبة، والجدول الزمني الأمثل. ستستفيد فرق الصيانة من سير العمل الأكثر كفاءة والتخطيط الأفضل.

مع تطور الروبوتات والذكاء الاصطناعي، قد تصبح روبوتات الصيانة المستقلة حقيقة واقعة. يمكن لهذه الروبوتات أداء مهام الفحص والصيانة الروتينية، مما يقلل الحاجة إلى التدخل البشري في المناطق الخطرة أو التي يصعب الوصول إليها.

سيؤدي ذلك إلى تحسين السلامة وتوفير الوقت وتحرير الفنيين البشريين للقيام بمهام أكثر تعقيدًا.

فيما يتعلق بتقنيات الصيانة التي يمكن لأي منظمة لديها مرافق مادية تنفيذها اليوم، يعمل نظام إدارة CMMS كمركز مركزي لبيانات وعمليات الصيانة، مما يمكّن المؤسسات من اعتماد وتنفيذ استراتيجيات الصيانة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.

من خلال الاستفادة من البيانات في الوقت الفعلي، وتحليل الاتجاهات، والتنبيهات التلقائية، وتوليد المهام، يعمل نظام إدارة CMMS على تمكين فرق الصيانة من معالجة مشكلات المعدات بشكل استباقي، وتحسين الموثوقية، وتحسين عمليات الصيانة لتحقيق قدر أكبر من الكفاءة والفعالية من حيث التكلفة.

تعرف على المزيد حول الفرق بين الصيانة التنبؤية والصيانة المبنية على الحالة وفوائدها وحالات الاستخدام.