شركة HBK تطلق منصة Monitor360 لمراكز البيانات وأشباه الموصلات

أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة Hottinger Brüel & Kjær (HBK) منصة المراقبة الذكية HBK Monitor360، التي توفر رؤى فورية حول السلامة الهيكلية.

تجمع هذه المنصة بين تقنيات الاستشعار المتقدمة والحوسبة الطرفية والذكاء الاصطناعي القائم على المعلومات الفيزيائية، متجاوزةً بذلك حدود تصور البيانات الأساسية لتوفير مراقبة مستمرة للحالة. صُممت HBK Monitor360 خصيصًا للبيئات عالية المخاطر مثل مراكز البيانات ومنشآت تصنيع أشباه الموصلات، حيث يمكن أن يؤدي التوقف غير المخطط له إلى مخاطر تشغيلية ومالية جسيمة.

على عكس الذكاء الاصطناعي الصندوق الأسود المعتمد فقط على البيانات، تدمج HBK Monitor360 الخبرات الهندسية لشركة HBK، مما يضمن أن رؤاها تستند إلى مبادئ فيزيائية وهندسية راسخة. تدمج المنصة تدفقات بيانات متعددة من أجهزة الاستشعار تشمل الإجهاد والاهتزاز ودرجة الحرارة والإزاحة، وذلك لوضع معايير تشغيلية أساسية. يقارن النظام الإشارات الفورية بهذه المعايير الأساسية طويلة الأجل، مما يمكنه من تحديد الحالات الشاذة الدقيقة، وبالتالي دعم الصيانة الاستباقية القائمة على الحالة.

صُممت المنصة لتتكامل مع الأنظمة البيئية التشغيلية الحالية، مما يتيح التحول الرقمي دون الحاجة إلى إصلاح شامل للنظام. تشمل الوظائف الرئيسية: الصيانة التنبؤية، التي تقلل الاعتماد على الفحوصات الدورية وتقلل من مخاطر الأعطال المفاجئة للمعدات من خلال الكشف المبكر عن الحالات الشاذة؛ وإمكانية تتبع البيانات، حيث تحول سير العمل بيانات الميدان إلى أدلة هندسية قابلة للمراجعة تدعم اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات؛ وقابلية التوسع، حيث تدعم كل شيء بدءًا من أجهزة التصنيع المزودة بالذكاء الاصطناعي المحلي وصولاً إلى الأصول المدنية الكبيرة مثل الجسور وشبكات السكك الحديدية.

في مجال مراقبة السلامة الهيكلية، تفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي الإحصائية البحتة إلى فهم آليات الأعطال، مما قد يؤدي إلى إنذارات كاذبة. على سبيل المثال، قد يصنف النموذج الصندوق الأسود زيادة الاهتزاز على أنها حالة شاذة، دون أن يدرك أن هذا التردد يتوافق مع الرنين التوافقي المعروف للهيكل. تضمن HBK Monitor360، من خلال دمج القوانين الفيزيائية مثل تحليل الأنماط ومعادلات عمر الكلال مباشرة في بنية التدريب، أن تتوافق عتبات السلوك الطبيعي للذكاء الاصطناعي مع الخصائص الفيزيائية المعروفة للأصل. يوفر هذا الأسلوب ذكاءً اصطناعيًا قابلاً للتفسير، حيث يمكن ربط مخرجات التشخيص مباشرة بأنماط الأعطال الميكانيكية، مما يمكن المشغلين من اتخاذ إجراءات محددة بناءً على إنذارات الصيانة.