إن المطاحن الميكانيكية لميناء السفينة عنصر هام في عملية تصنيع السفينة، وترتبط جودتها وأدائها ارتباطا مباشرا بسلامة واستقرار السفينة. ومع تطور تكنولوجيا البيانات الصناعية الضخمة، أصبح تحليل البيانات المتعلقة بتحركات الآلات في موانئ السفن والوصول بها إلى المستوى الأمثل اتجاها بحثيا ذا قيمة عملية. ستعرض هذه الورقة تطبيق البيانات الصناعية الضخمة في المطابقات الميكانيكية في موانئ السفن وتقترح أفضل الأمثل لمعالجة أوجه النقص الحالية.
وخلال عملية تصنيع المطاحن الميكانيكية في ميناء السفينة، تولدت مجموعة متنوعة من البيانات، مثل التصميم، والمواد، والإنتاج، والاختبار، وما إلى ذلك. وتشمل هذه البيانات كلا من البيانات المنظمة، مثل سجلات الإنتاج، وبارامترات المنتجات، وما إلى ذلك، والبيانات غير المنظمة، مثل الرسومات والصور الفوتوغرافية وأشرطة الفيديو وما إلى ذلك. وتتيح تكنولوجيا البيانات الصناعية الضخمة إجراء تحليل متعمق لهذه البيانات واستخلاص معلومات قيّمة.
وفي تحليل البيانات الصناعية الضخمة، يمكن تحليل البيانات التاريخية عن الطبعات الميكانيكية في موانئ السفن باستخدام تقنيات متعددة الطبقات، وقواعد التنقيب، وتحليل السلاسل الزمنية، وما إلى ذلك. فعلى سبيل المثال، يمكن تحليل بيانات درجة الحرارة والضغط وكمية التشوه في المواد المطورة أثناء الإنتاج، يمكن تحديد أنماط تأثير مختلف بارامترات العملية على أداء المواد المطورة، مما يوفر الأساس لعملية التصنيع المثلى.
واستناداً إلى نتائج تحليل البيانات الصناعية الضخمة، يمكن اقتراح صيغة مثلى لمعالجة أوجه النقص الحالية في المواد المطورة. وفيما يلي بعض التحسينات الممكنة:
الاستخدام الأمثل لبارامترات العملية: تحقيق المستوى الأمثل لبارامترات العمليات، مثل الحدادة والمعالجة الحرارية، استناداً إلى نتائج تحليل البيانات، من أجل تحسين جودة وأداء المطادات.
تحسين التصميمات: من خلال تحليل بيانات التصميم، تحديد أوجه القصور في التصميمات واقتراح إدخال تحسينات لتحسين الكفاءة والنوعية في تصميم التغريدات.
تحسين كفاءة الاختبار: إجراء تحليل متعمق لبيانات الكشف باستخدام تكنولوجيا البيانات الكبيرة، وتحسين دقة وكفاءة الاختبارات، وخفض معدل النفايات.
تحقيق الإنذار المبكر الذكي: من خلال رصد وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي في عملية الإنتاج، الإنذار المبكر الذكي، والكشف عن المشاكل المحتملة وحلها في الوقت المناسب، وتجنب وقوع حوادث الإنتاج.
تصف هذه الورقة تطبيق البيانات الصناعية الضخمة في المطاحن الميكانيكية في موانئ السفن والارتقاء بها إلى المستوى الأمثل. ومن خلال تحليل البيانات، يمكن استخلاص الأنماط والخصائص المتأصلة في المواد المطورة، ومن ثم اقتراح تدابير محددة الهدف لتحقيق المستوى الأمثل. ومن شأن تنفيذ هذه التدابير المثلى أن يحسن نوعية وأداء المطاحن، ويقلل تكاليف التصنيع، ويوفر دعما قويا للتنمية المستدامة لصناعة السفن.
ومع التطور المستمر لتكنولوجيا البيانات الصناعية الضخمة، ستزداد أيضا استخدام الحشو الميكانيكي في موانئ السفن. ومن خلال التحليل المتعمق للبيانات المستمدة من عمليات الإنتاج والحفر، يمكن زيادة عمليات التصنيع إلى المستوى الأمثل، وزيادة كفاءة الإنتاج، وخفض استهلاك الطاقة، والتصنيع الأخضر. وفي الوقت نفسه، يمكن لتكنولوجيا البيانات الضخمة أن تعزز إدارة الجودة ومراقبتها، وأن تعزز موثوقية المنتجات واستقرارها، وتساعد على تحسين نوعية الشركات وبناء العلامات التجارية. ومن ثم، فإن استخدام البيانات الصناعية الضخمة في المطاحن الميكانيكية في موانئ السفن ينطوي على أهمية وتوقعات واسعة.
