إنترنت الأشياء الصناعي في أنظمة الطاقة: الرصد الذكي والصيانة التنبؤية

اليوم الأول:

 مقدمة إلى إنترنت الأشياء الصناعي في أنظمة الطاقة

• مفهوم IIoT و أهميته في تحسين كفاءة و موثوقية أنظمة الطاقة.
• مكونات أنظمة الطاقة الذكية (مثل العدادات الذكية، و أجهزة الاستشعار، و أنظمة التحكم).
• تطبيقات IIoT في مختلف مراحل سلسلة إنتاج الطاقة (مثل التوليد، و النقل، و التوزيع).
• ورشة عمل: تحليل نظام طاقة تقليدي و تحديد فرص تطبيق IIoT.

اليوم الثاني:

 أجهزة الاستشعار و شبكات الاتصال

• أنواع أجهزة الاستشعار المستخدمة في أنظمة الطاقة (مثل أجهزة قياس الجهد و التيار، و أجهزة قياس درجة الحرارة و الضغط).
• بروتوكولات الاتصال في IIoT (مثل MQTT، و OPC UA).
• أمن البيانات و الخصوصية في IIoT.
• ورشة عمل: تركيب و تهيئة أجهزة استشعار لجمع بيانات من نظام طاقة.

اليوم الثالث: جمع و تحليل البيانات

• منصات جمع و تخزين البيانات (مثل AWS IoT، و Azure IoT Hub).
• تقنيات تحليل البيانات و استخلاص المعلومات القيمة.
• استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات و التنبؤ بموعد حدوث الأعطال.
• ورشة عمل: تطبيق أدوات تحليل البيانات على بيانات مُجمعة من أجهزة استشعار.

اليوم الرابع: الصيانة التنبؤية و تحسين الأداء

• تطبيق الصيانة التنبؤية لتوقع الأعطال و تحسين أداء الأنظمة.
• تحديد أفضل وقت لإجراء الصيانة بناءً على تحليل البيانات و التنبؤات.
• تحسين كفاءة و موثوقية أنظمة الطاقة باستخدام IIoT.
• ورشة عمل: تطوير نموذج تنبؤي لتوقع عطل في معدة باستخدام بيانات من أجهزة استشعار.

اليوم الخامس:

 التطبيقات و التحديات و التوجهات المستقبلية

• أمثلة على تطبيقات IIoT في أنظمة الطاقة حول العالم.
• التحديات التي تواجه تطبيق IIoT في أنظمة الطاقة (مثل أمن البيانات، و تكامل الأنظمة).
• التوجهات المستقبلية في مجال IIoT في أنظمة الطاقة (مثل الشبكات الذكية، و تخزين الطاقة).
• 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.