نظام ذكي للتنبؤ بأعطال الآلات والعمر التشغيلي المتبقي باستخدام Machine Learning

قمت بتطوير نظام Predictive Maintenance يعتمد على تقنيات Machine Learning لتحليل بيانات وحساسات الآلات والمساعدة في توقع حالتها والمخاطر المحتملة قبل حدوث الأعطال. يهدف النظام إلى التنبؤ بـ العمر التشغيلي المتبقي للآلة (Remaining Useful Life - RUL) وتحليل احتمالية تعرضها للفشل، مع عرض النتائج بطريقة واضحة من خلال Dashboard تفاعلية. شمل العمل: تجهيز وتحليل بيانات الآلات والحساسات. بناء وتدريب نماذج Machine Learning للتنبؤ بالعمر التشغيلي المتبقي. بناء نموذج Classification لتقدير مخاطر الأعطال. مقارنة أداء أكثر من نموذج باستخدام مقاييس التقييم المناسبة. تحليل الأخطاء والـResiduals للكشف عن نقاط ضعف النماذج. تحليل العوامل المؤثرة على حالة كل آلة. تحديد الآلات ذات أولوية الصيانة الأعلى. تطوير Dashboard تفاعلية باستخدام Streamlit. دعم إدخال بيانات جديدة والحصول على Prediction مباشرة. عرض مؤشرات الأداء والمخاطر والنتائج بطريقة سهلة الفهم. إنشاء تقارير بالنتائج لدعم قرارات الصيانة. يجمع المشروع بين Machine Learning وتحليل البيانات وتصور النتائج بهدف تحويل بيانات الآلات إلى معلومات يمكن الاستفادة منها في اتخاذ قرارات الصيانة. مهارات متعلقة بالعمل