ماهية المراقبة التنبئية وكيفية تحقيقها

المراقبة التنبئية هي مفهوم يُحدث تحولاً جذريًا في معظم المجالات. تُعد إمكانية التنبؤ بدقة ذات قيمة كبيرة — بالنسبة إلى الكثير من المؤسسات — لدرجة أن هناك شركات بأكملها أُنشئت من أجل مساعدة مجالات أخرى، خاصة مجال التصنيع، من خلال كل شيء بدءًا من مراقبة الأصول عن بُعد، ومرورًا بالصيانة التنبئية، وصولاً إلى إدارة الأصول. ولكن ما الذي يمكن التنبؤ به؟ وكيف يمكن أن يعمل ذلك ضمن البُنى التحتية الحالية؟ وماذا يتطلب الأمر لتحقيق ذلك؟

تختلف المراقبة التنبئية في مجال التصنيع عن هدف آخر مطلوب — سنتناوله بعد قليل — وهو الصيانة التنبئية. في الأولى، باستخدام مراقبة الأصول عن بُعد، تسمح الأنظمة للشركة بمراقبة ومتابعة سلوك نقاط البيانات مع مرور الوقت. والهدف من ذلك هو تحديد ما إذا كان يجب أداء مهمة ما وما تلك المهمة — وليس متى يجب القيام بمهمة محددة.

تستخدم المراقبة التنبئية الذكاء الاصطناعي لملاحظة ما كان من المستحيل رؤيته لولا تلك المراقبة. وهي لا تُجري أي ارتباط ولا توفر أي معارف. بل تنبه المستخدم فقط إلى التغيير السلوكي ليسخر معرفته بالعملية ومجموعة مهاراته لتحديد الإجراءات المطلوبة، إن وجدت. الفرق الرئيسي هو أن المستخدم هو الذي يحدد الإجراء.

على عكس المراقبة التنبئية، تُعد الصيانة التنبئية نهجًا يستخدم بيانات محددة وخوارزميات معينة لتحديد أفضل وقت لإجراء الصيانة. ويتمثل الهدف في إجراء الصيانة عند الحاجة، وليس فقط على فترات زمنية منتظمة.

الأمر أشبه بسياق تغيير زيت سيارتك. تقترح بعض الشركات المصنعة أن تغير زيت سيارتك كل 3000 ميل لأن ذلك سهل المعرفة والقياس. وبناءً على عادات القيادة، قد يعني ذلك كل ثلاثة أشهر إلى كل عام. ومع ذلك، قد لا يراعي ذلك ظروف القيادة التي قد تؤثر في جودة الزيت بشكل كافٍ. يُفضل بعض الأشخاص تغيير زيتهم كل بضعة أشهر بدلاً من استخدام الأميال كمؤشر. ومجددًا، بناءً على عادات القيادة وظروف القيادة، قد يكون ذلك كثيرًا جدًا أو غير كافٍ.

وفي سياق التشبيه بالسيارة، ستتبع طرق الصيانة التنبئية معلومات عن حالة محرك السيارة، وعادات السائق، وظروف القيادة. ثم تُستخدم هذه المعلومات لتحديد أفضل وقت لتغيير زيت السيارة. والميزة هي أن السائق ينفق ما يكفي من المال لتحقيق الصيانة المثلى.

في مجال التصنيع، تستخدم خوارزميات الصيانة التنبئية الأداء التاريخي، إلى جانب عوامل محدثة باستمرار مثل العمر الافتراضي ومعدل الصيانة. يربط التطبيق جميع المعلومات لتعزيز التحكم في عملية الصيانة، بدلاً من الالتزام فقط بالجداول الزمنية المحددة مسبقًا. ومع ذلك، توجد إيجابيات وسلبيات لهذا النهج. بشكل عام، هذا يؤدي إلى تحسين صناعة القرار، وتقليل التكاليف، وتعزيز موثوقية الأصول.

عندما يتعلق الأمر بموثوقية المنشأة، تُعد إمكانات مراقبة الأصول عن بُعد وإدارة الأصول حاسمة لأن المعدات تتقدم في العمر، والعمليات تتغير، والتقنيات تتطور، والناس ينتقلون، والآلات تستمر في العمل. ونتيجة لذلك، تحدث أعطال.

وهذا يعيدنا إلى المراقبة التنبئية المصممة لرصد الأحداث الوشيكة مع الاستفادة من مجموعة مهارات الخبراء. وعلى الرغم من أن هذا النهج يتطلب وسيطًا بشريًا، فإن اتساع وعمق الرؤية بفضل الذكاء الاصطناعي يوفران قدرًا هائلاً من المعارف. يُعد التنبؤ باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي أمرًا ذا قيمة، بمجرد أن تدرب النموذج وتأخذ في الحسبان كل المتغيرات الممكنة. وحتى ذلك الحين، يمكن للبشر الذين يستخدمون معارف الذكاء الاصطناعي أن يروا الأمور تحدث بطريقة أكثر تنبئية.

حتى في حال وقوع حدث ما بسرعة، أو بشكل مفاجئ، فإن أدوات المراقبة التنبئية تسمح لفرق الدعم بالتعرف على الأسباب الأساسية بشكل أسرع مما قد يحدث باستخدام أي نهج آخر. حتى لو لم تمنع المراقبة التنبئية حدوث فترات تعطل، فإن هذا النهج يسرع من العودة إلى مدة التشغيل. وبينما قد تكلف ساعة من التعطل أكثر من 100000 دولار، فإن القدرة على الاستجابة وحل الحوادث بشكل أسرع يمكن أن تقلل التكاليف بشكل كبير.

من خلال الاستفادة مما يقدمه الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات المصنعة الاستفادة من مراقبة الأصول عن بُعد على نطاق واسع حتى وإن لم تفهم المنصة جميع نقاط الضبط المحددة مسبقًا. كما أن التحليل البشري للمعارف المستندة إلى الذكاء الاصطناعي يجعلها ذات قيمة وضرورية لمساعدة الذكاء الاصطناعي على معرفة الوقت والماهية والسبب والكيفية. توفر المراقبة التنبئية إمكانات هائلة لتقديم نتائج موثوقية الإنتاج بطرق تختلف عن تقنيات SCADA الحالية أو حلول البرمجيات التي تتطلب جهدًا كبيرًا للتنفيذ.