تتيح أنظمة الرؤية المبتكرة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إجراء الصيانة الوقائية في شركات النفط والغاز والمرافق والاتصالات من خلال مراقبة المعدات تلقائيًا بحثًا عن علامات التآكل والأخطاء المبكرة والتشوهات التي تشير إلى أعطال وشيكة – مما يسمح بإجراء الإصلاحات قبل حدوث الأعطال.
- مراقبة المعدات في الوقت الفعلي: تقوم أنظمة الرؤية الحاسوبية بالذكاء الاصطناعي بتحليل موجزات الفيديو للكشف عن مشكلات مثل التآكل والتسريبات والشذوذ الحراري والاهتزازات غير الطبيعية في المنصات وخطوط الأنابيب والضواغط والصمامات.
- خدمة ديناميكية تعتمد على الحالة: يتم جدولة إجراءات الصيانة على أساس التحليل المستمر للبيانات المرئية، مما يمنع إهدار وقت التوقف ويستهدف فقط المعدات التي تتطلب الاهتمام.
- الكشف المبكر عن الأخطاء: تعمل نماذج التعلم الآلي المدربة على الصور التاريخية والحقيقية على اكتشاف الانحرافات الدقيقة عن الظروف التشغيلية العادية، مثل تقلبات الضغط أو الشقوق السطحية البسيطة، والتي غالبًا ما تكون غير مرئية للمفتشين البشريين.
- السلامة والتخفيف من المخاطر: من خلال تحديد المشاكل في وقت مبكر، تعمل الذكاء الاصطناعي على تقليل مخاطر فشل المعدات الكارثية والانسكابات المكلفة، مما يعزز الامتثال والموثوقية التشغيلية.
قطاع المرافق (شبكات الطاقة والبنية التحتية للمياه)
- مراقبة أصول الشبكة: تقوم رؤية الكمبيوتر بالذكاء الاصطناعي بفحص خطوط الطاقة والمحولات ومحطات الطاقة الفرعية بحثًا عن العيوب المادية أو ارتفاع درجة الحرارة أو تعدي الغطاء النباتي أو تلف العزل.
- التنبؤ بالانقطاعات والأعطال: من خلال الجمع بين البيانات المرئية وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء، تتنبأ الخوارزميات باحتمالية وتوقيت الأعطال، مما يتيح لشركات المرافق التدخل بشكل استباقي وتجنب انقطاع الخدمة على نطاق واسع.
- إطالة عمر المعدات: تعمل الصيانة المنتظمة الموجهة بالذكاء الاصطناعي على إطالة العمر الإنتاجي لأصول الشبكة بنسبة 20-40%، وتقلل من تكاليف استبدال رأس المال، وتعزز موثوقية النظام.
شركات الاتصالات
- فحوصات صحة البنية التحتية: تقوم رؤية الكمبيوتر بالذكاء الاصطناعي بمراقبة الأبراج والهوائيات وأجهزة المحطة الأساسية بشكل مستمر بحثًا عن التدهور المادي أو الصدأ أو أعطال الأجهزة أو ارتفاع درجات الحرارة بشكل غير طبيعي.
- تقليل وقت التوقف عن العمل: يحدد تحليل الصور الآلي المكونات المعرضة للخطر قبل أن تؤثر الأعطال على العملاء، مما يقلل من الانقطاعات وفقدان الإيرادات والإصلاحات الطارئة المكلفة.
- تخصيص الموارد بشكل أفضل: تساعد البيانات المستمدة من عمليات التفتيش البصرية شركات الاتصالات على تحديد أولويات الصيانة للبنية التحتية الأكثر أهمية، مما يؤدي إلى تحسين إنتاجية العمالة ووقت تشغيل الشبكة.
خدمات Vast Edge في بناء نماذج تشغيل EAO
تقليل وقت التوقف غير المخطط له: يمكن للصيانة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تقلل وقت التوقف بنسبة 5-15% في قطاع الاتصالات، وما يصل إلى 70% في مختلف القطاعات، مما يوفر ملايين الدولارات من التكاليف ويعزز موثوقية العملاء.
زيادة السلامة وحماية البيئة: يساعد الكشف المبكر على منع حوادث السلامة والمخاطر البيئية، وهو عامل رئيسي في الصناعات الخاضعة للتنظيم مثل النفط والغاز.
التحسين المستمر
تتطور نماذج التعلم الآلي مع جمع المزيد من البيانات، مما يُحسّن دقة الكشف وكفاءة الصيانة بمرور الوقت. يُمكّن الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية هذه الصناعات من التحول من النهج التفاعلي والمجدول إلى الصيانة التنبؤية القائمة على البيانات، مما يُعزز الكفاءة وعمر الأصول والسلامة في بيئات التشغيل الصعبة. مع أنظمة الرؤية المبتكرة من Vast Edge، كن مطمئنًا بأن جودة حلولنا تُضاهي أفضل الحلول من حيث الجودة وتجربة المستخدم والقدرة العالية على التنبؤ ودقة نماذج الرؤية الحاسوبية.
