معرفی کتاب نگهداشت پیشبینانهٔ هوشمند (از مجموعه تولید هوشمند چین)

شناسنامه

عنوان کتاب: نگهداشت پیشبینانهٔ هوشمند (از مجموعه کتاب‌های تولید پیشرفته و هوشمند در چین)

Intelligent Predictive Maintenance

نویسندگان: مین لیو، لینگ لی و فنگ یان (Min Liu, Ling Li, Feng Yan)

سال انتشار:  ۲۰۲۴

انتشارات:  Springer

تعداد صفحات: ۴۶۸ صفحه

معرفی کتاب

این کتاب یکی از آثار جامع و به‌روز در حوزه نگهداشت هوشمند و داده‌محور است که در چارچوب کلان‌راهبرد «ساخت چین ۲۰۲۵» و با تمرکز بر تولید هوشمند و جدیدترین فناوری‌ها نگاشته شده است. نویسندگان با رویکردی سیستماتیک و مبتنی بر فناوری‌های نسل جدید، به بررسی روش‌ها، مدل‌ها و چارچوب‌هایی می‌پردازند که نقش مهمی در تحول خدمات بهره‌برداری، نگهداری و تعمیرات تجهیزات (O&M / MRO) دارند.

این کتاب به‌صورت جامع به معرفی روش‌های عیب‌یابی و پیش‌بینی خرابی، فناوری‌ها، سیستم‌ها و چارچوب‌های نگهداشت پیش‌بینانه هوشمند می‌پردازد. در این اثر، چارچوب‌ها و مدل‌های مدیریت منابع مبتنی بر اینترنت اشیا، الگوریتم‌های پایش بی‌سیم در محیط‌های پیچیده تولیدی، یکپارچه‌سازی پروتکل‌ها و نمونه‌های عملی جمع‌آوری داده‌ها توضیح داده شده‌اند. همچنین روش‌های عیب‌یابی داده‌محور، مدل‌ها و تکنیک‌های پیش‌بینی خرابی، بهینه‌سازی زمان‌بندی و تصمیم‌گیری در نگهداشت، پیش‌بینی خدمات نگهداشت در مقیاس بزرگ و کنترل فرایندهای عملیاتی مبتنی بر سیستم‌های سایبرفیزیکی به‌صورت کاربردی بررسی شده‌اند.

معرفی نویسنده

پروفسور لیو مین استاد دانشگاه تونگ‌جی شانگهای است و در حوزه تولید هوشمند سایبرفیزیکی و نگهداشت پیش‌بینانه هوشمند تخصص دارد. او درس «مفهوم، سیستم و روش‌های مدل‌سازی در تولید هوشمند» را برای دانشجویان کارشناسی ارشد تدریس می‌کند.
لیو مین رهبری چندین پروژه کلیدی ملی در چین را بر عهده داشته است؛ از جمله پروژه‌های تحقیق و توسعه ملی در زمینه تولید مشارکتی شبکه‌ای و کارخانه هوشمند، و پروژه‌های بنیاد علوم طبیعی ملی چین در حوزه بهینه‌سازی نگهداشت و زمان‌بندی خدمات.

چرا باید این کتاب را خواند؟

• دیدگاه سیستماتیک: ارائه یک نقشه راه جامع از گردآوری داده تا تصمیم‌گیری و کنترل، نه صرفاً تمرکز بر یک الگوریتم خاص.
• پیوستگی زنجیرهٔ «مفهوم تا اجرا»: خواننده از استراتژی‌های نگهداشت و تولید هوشمند به تشخیص و پیش‌بینی خرابی، سپس به معماری‌های IPdM، و در نهایت به تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی و کنترل عملیاتی هدایت می‌شود.
• توجه عمیق به زیرساخت داده و اینترنت اشیای صنعتی: این کتاب چالش‌های واقعی گردآوری، انتقال و یکپارچه‌سازی داده در محیط‌های صنعتی پیچیده را به‌طور کاربردی بررسی می‌کند.
• ساختار گام‌به‌گام و آموزشی: کتاب از مفاهیم پایه و روندهای کلان آغاز می‌کند و به تدریج وارد مباحث پیشرفته می‌شود. این رویکرد یادگیری را هموار کرده و از سردرگمی مخاطب در مواجهه با مفاهیم پیچیده جلوگیری می‌کند.
• تمرکز بر تشخیص و پیش‌بینی عیب با رویکرد داده‌محور: کتاب مقایسه‌ای روشن میان روش‌های مبتنی بر مدل‌های فیزیکی، قابلیت اطمینان و روش‌های مبتنی بر داده ارائه می‌دهد و برای انتخاب رویکرد مناسب به صورت عملی و کاربردی مخاطب را راهنمایی می‌کند.

موضوعات اصلی کتاب

• روش‌های تشخیص عیب و پیش‌بینی خرابی: طبقه‌بندی و بررسی روش‌های مبتنی بر مدل‌های فیزیکی، قابلیت اطمینان، داده‌محور و مدل‌های تلفیقی.
• سیستم و چارچوب نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه هوشمند: معماری‌های مرجع، استراتژی‌های IPdM برای تجهیزات و شبکه‌های بهره‌برداری و نگهداشت.
• چارچوب و مدل مدیریت منابع مبتنی بر اینترنت اشیا: مدل‌های ادراکی، مدیریت داده، امنیت و اشتراک‌گذاری داده با رویکرد بلاک‌چین.
• یکپارچه‌سازی پروتکل‌ها و مطالعه موردی طراحی سامانه جمع‌آوری داده: چارچوب جمع‌آوری داده، طراحی سخت‌افزار و نرم‌افزار سیستم‌های پایش.
• روش‌های مبتنی بر دادهٔ تشخیص عیوب: استخراج ویژگی، شبکه‌های عصبی کانولوشنی یا پیچشی، یادگیری انتقالی و یادگیری تجمعی.
• زمان‌بندی، بهینه‌سازی نگهداشت و تصمیم‌گیری هوشمند: بهینه‌سازی مشترک نگهداشت و موجودی قطعات یدکی با رویکردهای پیش‌بینانه.
• پیش‌بینی خدمات نگهداشت در مقیاس بزرگ و پیکربندی بهینه منابع: مدل‌های پیش‌بینی تقاضا، مدیریت ارائه‌دهندگان خدمات و مدیریت قطعات یدکی.
• کنترل فرایندهای عملیاتی مبتنی بر سیستم‌های سایبرفیزیکی: کنترل هوشمند، دوقلوی دیجیتال و بهینه‌سازی فرایندهای تولید مبتنی بر داده.