والمحمل، وهو عنصر رئيسي في المعدات الميكانيكية، ذو أهمية كبيرة في تحسين نوعية المنتجات وكفاءة الإنتاج من خلال تحسين كفاءة المعالجة. ومع تطور تكنولوجيا تعلم الآلات، بدأ عدد متزايد من الشركات في تطبيقها على الاستخدام الأمثل لعمليات تجهيز المحامل والتحكم فيها. وستعرض هذه الورقة طرائق والتطبيقات اللازمة لتحقيق الاستخدام الأمثل لعمليات التجهيز القائم على التعلم الآلي.
وخوارزميات التعلم الآلي هي نوع من الطرق التي يتم بها تلقائيا اكتساب المعارف والمهارات من خلال بيانات التدريب. وتشمل خوارزميات التعلم الآلي الشائعة الاستخدام في الاستخدام الأمثل لعمليات تجهيز المحامل، التعلم الإشرافي، والتعلم غير الإشرافي، والتعلم المعزز. ويمكن لهذه الخوارزميات أن تدعم الاستخدام الأمثل لعمليات المعالجة والتحكم فيها من خلال تحليل كمية كبيرة من البيانات والتعلم منها، واستخلاص معلومات مفيدة.
وتشمل عملية تحسين عمليات التجهيز القائم على التعلم الآلي على النحو الأمثل ما يلي:
جمع البيانات من عمليات المحامل: جمع البيانات من عمليات المحامل، مثل درجة الحرارة والضغط والسرعة، وما إلى ذلك، من خلال أجهزة استشعار معدات المعالجة، ومعدات جمع البيانات من الدرجة الأولى لالتقاط الصور.
تحليل البيانات واستخلاص معلومات مفيدة: تحليل البيانات المجمعة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، واستخلاص معلومات مفيدة عن نوعية وكفاءة تجهيز المحامل وما إلى ذلك.
استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحقيق المستوى الأمثل لعمليات تجهيز المحاور: استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحقيق المستوى الأمثل من جودة وكفاءة العمليات استناداً إلى المعلومات المفيدة المستخلصة.
وتشمل التحكم في عمليات تجهيز المحاور القائمة على التعلم الآلي الخطوات التالية:
تحديد قواعد التحكم في البارامترات في عملية تجهيز المحمل: تحديد البارامترات التي يلزم التحكم فيها وقواعد التحكم بها، وفقا لخصائص ومتطلبات عملية المحمل.
استخدام خوارزميات التعلم الآلي لوضع نماذج لتحديد درجات البارامترات.
تحقيق ضوابط تحديد الأمثل للبارامترات على شبكة الإنترنت لضمان الاستقرار والكفاءة في عمليات التجهيز: تحقيق ضوابط في البارامترات بالاستناد إلى البيانات المستقاة من عمليات المعالجة الفعلية، باستخدام نماذج تحديد درجات البارامترات الموضوعة لضمان استقرار العمليات وكفاءتها.
ولالتحقق من كفاءة عمليات المعالجة والتحكّم في المحولات القائمة على التعلم الآلي، يمكن إجراء اختبارات تجريبية. تحليل نتائج التجارب وتقييم فعالية خوارزميات التعلم الآلي في تحقيق الأمثل الأمثل لعمليات المحاور والتحكم فيها من خلال مؤشرات مثل جودة وكفاءة العمليات قبل وبعد الاستخدام الأمثل للمقارنات التجريبية.
ومن شأن الاستخدام الأمثل لعمليات التحكم في عمليات المحاور القائمة على التعلم الآلي أن يحسن نوعية وكفاءة عمليات المحامل، ويقلل من تكاليف الإنتاج ويزيد من قدرة الشركات على المنافسة. ومع التطور المستمر لتكنولوجيات التعلم الآلي، فإن آفاق تطبيقها في تحقيق الاستخدام الأمثل لعمليات المحامل والتحكم فيها ستكون أوسع نطاقا.
