تحويل بيانات المستشعرات الخام (IoT) لـ 10,000 ماكينة صناعية إلى نموذج ذكاء اصطناعي قادر على توقع الأعطال قبل وقوعها بدقة عالية، مما يقلل من تكاليف الصيانة ووقت التوقف.

أبرز محطات العمل:

هندسة الميزات (Engineering): ابتكار مؤشرات فيزيائية جديدة مثل "القدرة الميكانيكية" و"الإجهاد الحراري" لزيادة دقة النموذج.

التنظيف الاحترافي (Cleaning): التخلص من الضوضاء والبيانات الخاطئة الناتجة عن تذبذب المستشعرات باستخدام الأساليب الإحصائية (IQR).

لوحات التحكم (Visuals): تصميم واجهات تفاعلية (Interactive Dashboards) توضح العلاقة بين سرعة الماكينة، حرارتها، واحتمالية تعطلها.

الذكاء الاصطناعي (ML): تدريب نموذج Random Forest قوي لمعالجة البيانات والتنبؤ بالأعطال، مع تقييم أدائه بدقة.