التخصصات التدريبية
قم بتحميل محتويات الدورة :
مقدمة:
تُعدّ الصيانة التنبؤية من أهم الاستراتيجيات المتقدمة في إدارة الأصول، حيث تعتمد على تحليل البيانات و التنبؤ بموعد حدوث الأعطال قبل وقوعها، مما يُساعد على تجنب التوقفات غير المخطط لها و تقليل تكاليف الصيانة. و مع تزايد التطور التكنولوجي و ظهور تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح من الممكن تحليل كميات هائلة من البيانات و استخلاص رؤى قيمة تُساعد على التنبؤ بموعد حدوث الأعطال بدقة عالية. يهدف هذا البرنامج التدريبي إلى تمكين المشاركين من فهم و تطبيق أحدث التقنيات في مجال الصيانة التنبؤية و الذكاء الاصطناعي، و تزويدهم بالمعرفة و المهارات اللازمة لتحليل البيانات و بناء نماذج تنبؤية، و تطبيق هذه الاستراتيجيات في إدارة الأصول الميكانيكية بكفاءة و فعالية.
أهداف البرنامج:
- فهم مفهوم الصيانة التنبؤية و أهميتها في إدارة الأصول الميكانيكية.
- التعرف على أنواع أعطال المعدات الميكانيكية و أسباب حدوثها.
- إتقان مهارات جمع و تحليل البيانات المتعلقة بأداء المعدات.
- استخدام أدوات و تقنيات الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بموعد حدوث الأعطال.
- تطوير نماذج تنبؤية لتحديد أفضل وقت لإجراء الصيانة.
- تطبيق استراتيجيات الصيانة التنبؤية في تحسين كفاءة و إنتاجية المعدات.
- تطبيق المعرفة المكتسبة في إدارة الأصول الميكانيكية و تقليل تكاليف الصيانة.
الفئة المستفيدة:
- المهندسون الميكانيكيون و الفنيون المختصون في صيانة المعدات.
- مديرو الصيانة و إدارة الأصول في المؤسسات الحكومية.
- المختصون في تحليل البيانات و تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- أي شخص مهتم بالتعرف على أحدث التطورات في مجال الصيانة التنبؤية.
محتويات الدروة :
اليوم الأول:
مقدمة إلى الصيانة التنبؤية
- مفهوم الصيانة التنبؤية و أنواعها(مثل الصيانة القائمة على الحالة، و الصيانة التنبؤية)
- أهمية الصيانة التنبؤية في تقليل تكاليف الصيانة و زيادة عمر المعدات.
- مراحل تطبيق الصيانة التنبؤية (جمع البيانات، التحليل، التنبؤ، اتخاذ القرار).
- ورشة عمل: تحليل حالة عطل في معدة ميكانيكية و تحديد أسبابه.
اليوم الثاني:
جمع و تحليل البيانات
- أنواع البيانات المستخدمة في الصيانة التنبؤية (مثل الاهتزاز، و الحرارة، و الصوت).
- أجهزة و تقنيات جمع البيانات (مثل أجهزة الاستشعار، و التحليل الطيفية).
- تنظيف و تحضير البيانات للتحليل.
- ورشة عمل: تطبيق أدوات جمع و تحليل البيانات على معدة ميكانيكية.
اليوم الثالث:
الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بأعطال المعدات
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بموعد حدوث الأعطال.
- نماذج التعلم الآلي و دورها في تحليل البيانات و التنبؤ.
- استخدام الشبكات العصبية و خوارزميات التعلم العميق في الصيانة التنبؤية.
- ورشة عمل: بناء نموذج تنبؤي بسيط لتوقع عطل في معدة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
اليوم الرابع:
تطبيق الصيانة التنبؤية في إدارة الأصول
- تحديد أفضل وقت لإجراء الصيانة بناءً على التنبؤات.
- تخطيط و جدولة عمليات الصيانة الوقائية.
- تحسين كفاءة و إنتاجية المعدات من خلال الصيانة التنبؤية.
- ورشة عمل: تطوير خطة صيانة وقائية لمجموعة من المعدات باستخدام التحليلات التنبؤية.
اليوم الخامس:
أفضل الممارسات و التحديات
- أفضل الممارسات في تطبيق الصيانة التنبؤية و الذكاء الاصطناعي في إدارة الأصول الميكانيكية.
- التحديات التي تواجه تطبيق هذه التقنيات و كيفية التغلب عليها.
- أهمية التعاون بين مختلف الأطراف في تطبيق الصيانة التنبؤية.
- تقييم البرنامج التدريبي و حلقة نقاش مفتوحة.
أساليب التدريب :
- نقاشات مفتوحة لتحليل وجهات النظر.
- دراسة حالات.
- قصص وأمثلة واقعية .
- التمارين واختبارات الشخصية.
- العصف الذهني.
- تكليف المتدربين بمشروعات جماعية أو فردية.
- ربط المحتوى بتجارب مألوفة.