صيانة تنبؤية لمعدات الصناعة
Zylo Labs · التصنيع / الأتمتة الصناعية
مقيسة عبر أسطول الطابعات خلال أوّل 90 يومًا مقارنةً بالخط الأساسي السابق.
- العميل
- Zylo Labs
- القطاع
- التصنيع / الأتمتة الصناعية
- نطاق العمل
- نظام صيانة تنبؤية مع مساعد إرشاد إصلاح توليدي لمعدات الصناعة.
من داخل المشروع
التحدّي
تسبّب التوقّف المتكرر للمعدات نتيجة الأعطال غير المتوقّعة في ارتفاع تكاليف الإنتاج والصيانة. كان الهدف صيانة تنبؤية مدعومة بالذكاء الاصطناعي لرفع الموثوقية وخفض التكلفة.
الحل
نشرنا نظام صيانة تنبؤية يستخدم الذكاء الاصطناعي والنماذج التوليدية للتنبؤ بالأعطال وتفسير ملاحظات الفنيين وتقديم تعليمات صيانة خطوة بخطوة لحظيًا. رُقمنت أدلة المعدات إلى JSON لفهرسة البيانات، وأنتجت طبقة RAG (BM25 + GPT-4) تعليمات إصلاح فورية، وفسّرت نماذج BERT/RoBERTa مدخلات العاملين.
منهجيتنا
رقمنا أدلة المعدات إلى JSON منظّم لفهرسة البيانات، وبنينا طبقة استرجاع معزّز (BM25 + GPT-4) لتوليد تعليمات إصلاح خطوة بخطوة لحظيًا، واستخدمنا BERT/RoBERTa لتفسير ملاحظات الفنيين. ويعمل كحلقة مغلقة — رصد إشارة ضعيفة، تقدير مخاطر الطباعة/التوقّف، استرجاع الإجراء الصحيح من الدليل، ترتيب الحالة وإسنادها، تسجيل التدخّل، وإعادة النتيجة إلى سجلّ الصيانة — مع احتفاظ الفنيين المؤهّلين بالسلطة النهائية واستناد كل توصية إلى مصدرها الإجرائي.