الفصل الأول: قوة الذكاء الاصطناعي في إدارة قطع الغيار
- مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي:
- تعريف ومفاهيم أساسية للذكاء الاصطناعي
- أنواع الذكاء الاصطناعي (الضيق، العام، والذكاء الفائق)
- دور الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات
- الذكاء الاصطناعي وإدارة قطع الغيار:
- كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إحداث ثورة في إدارة قطع الغيار
- الفوائد الرئيسية لإدارة قطع الغيار باستخدام الذكاء الاصطناعي
- التغلب على التحديات في إدارة قطع الغيار التقليدية
الفصل الثاني: تطور إدارة قطع الغيار
- إدارة قطع الغيار التقليدية:
- التحديات والقيود في الأساليب التقليدية
- الصيانة التفاعلية مقابل الصيانة الاستباقية
- ظهور الذكاء الاصطناعي:
- تأثير الذكاء الاصطناعي على القطاع الصناعي
- التحول في إدارة قطع الغيار باستخدام الذكاء الاصطناعي
- التقنيات الرئيسية التي تقود التطور (التعلم الآلي، التعلم العميق، إنترنت الأشياء، إلخ)
Chapter 3: Predictive Maintenance: Using AI to Prevent Breakdowns
- فهم الصيانة التنبؤية:
- التعريف والمفاهيم الأساسية
- فوائد الصيانة التنبؤية
- خوارزميات الذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية:
- تحليل السلاسل الزمنية
- التعلم الآلي
- التعلم العميق
- دراسة حالة: تطبيق الصيانة التنبؤية في مصنع تصنيع
- تحديد المشكلة
- تنفيذ حل الذكاء الاصطناعي
- النتائج والفوائد
Chapter 4: Inventory Optimization: Minimizing Costs and Maximizing Availability
- أهمية تحسين إدارة المخزون
- تحقيق التوازن بين العرض والطلب
- تكلفة التخزين الزائد ونقص المخزون
- تقنيات تحسين إدارة المخزون المدعومة بالذكاء الاصطناعي:
- التنبؤ بالطلب
- التحكم في المخزون
- تحسين المخزون الاحتياطي
- دراسة حالة: تحسين إدارة المخزون في مستودع قطع غيار السيارات:
- تحديد المشكلة
- تنفيذ حل الذكاء الاصطناعي
- النتائج والفوائد
Chapter 5: Supply Chain Optimization with AI
- دور الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد
- التنبؤ بالطلب والتخطيط
- تحسين إدارة المخزون
- تحسين النقل واللوجستيات
- إدارة علاقات الموردين
- حلول سلسلة التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي
- التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب
- إنترنت الأشياء لتتبع ومراقبة الوقت الفعلي
- البلوكشين لشفافية وأمان سلسلة التوريد
Chapter 6: Quality Control and Assurance with AI
- الأساليب التقليدية لمراقبة الجودة
- قيود الأساليب التقليدية
- مراقبة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
- الرؤية الحاسوبية للكشف عن العيوب
- التعلم الآلي للتنبؤ بالجودة
- عمليات ضمان الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
- دراسة حالة: تحسين جودة المنتج من خلال الفحص المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Chapter 7: Data Collection and Preparation
- تحديد مصادر البيانات ذات الصلة
- مصادر البيانات الداخلية (نظام تخطيط موارد المؤسسة، أنظمة إدارة الصيانة المحوسبة، أجهزة استشعار إنترنت الأشياء)
- مصادر البيانات الخارجية (اتجاهات السوق، المؤشرات الاقتصادية)
- تنظيف البيانات وتحضيرها
- التعامل مع البيانات المفقودة، القيم الشاذة، والتناقضات
- تطبيع البيانات وتوحيدها
- هندسة الميزات
- إنشاء ميزات ذات صلة لنماذج الذكاء الاصطناعي
Chapter 8: AI Model Development and Training
- اختيار الخوارزميات المناسبة للذكاء الاصطناعي
- التعلم الموجه، التعلم غير الموجه، والتعلم المعزز
- اختيار الخوارزميات المناسبة للمهام المحددة
- تحضير البيانات وهندسة الميزات
- تنظيف البيانات، وتوحيدها، وتحويلها
- اختيار الميزات واستخلاصها
- تدريب النموذج وتقييمه
- مجموعات بيانات التدريب والتحقق
- معايير تقييم النموذج (الدقة، الإيجابية المتوقعة، الاسترجاع، درجة F1)
Chapter 9: Implementing AI Solutions
- التحديات وأفضل الممارسات
- جودة البيانات وتوافرها
- نشر النموذج ودمجه
- إدارة التغيير واعتماد المنظمة
- دراسات حالة لتنفيذات الذكاء الاصطناعي الناجحة
Chapter 10: Overcoming Challenges and Ethical Considerations
- خصوصية البيانات والأمان
- حماية البيانات الحساسة وضمان الامتثال للوائح
- تحيز الذكاء الاصطناعي والعدالة
- التقليل من التحيز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي وضمان النتائج العادلة
- التداعيات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي
- الشفافية، والمساءلة، والذكاء الاصطناعي المسؤول
Chapter 11: Emerging Trends and Future Directions
- الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
- فهم كيفية اتخاذ نماذج الذكاء الاصطناعي للقرارات
- التعلم المعزز
- تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات المثلى
- الحوسبة على الحافة
- معالجة البيانات على أجهزة الحافة للحصول على رؤى في الوقت الفعلي
- التوائم الرقمية
- إنشاء نسخ افتراضية من الأصول المادية للصيانة التنبؤية