تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة رسالة الماجستير الموسومة ( اختيار استراتيجية الصيانة بأستخدام الذكاء الاصطناعي : دراسة حالة ) في تخصص الادارة الصناعية للطالب ( يوسف احمد شكر ) بأشراف أ.م.د حارث يعرب معن
يهدف البحث الى معرفة إمكانية تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية اختيار استراتيجية الصيانة ، ويهدف الى إيجاد منهجية مناسبة لاختيار استراتيجية الصيانة, ثم إيجاد استراتيجية الصيانة الملائمة لمحطة كهرباء جنوب بغداد الغازية الأولى.
حيث يساهم البحث في زيادة كفاءة نظام الإنتاج , من خلال إيجاد استراتيجية موثوقة للصيانة تساهم في تخفيض خسارة الانتاج. بالإضافة الى تقليل الكلفة المنفقة على الصيانة, والتي تشكل ما بين 15% الى 70% من تكاليف الإنتاج وفقا لقطاعات الصناعة المختلفة. كما يساهم في إيجاد استراتيجية الصيانة التي تلبي متطلبات متخذي القرار المختلفة.
تأتي أهمية تطبيق البحث في محطة كهرباء جنوب بغداد الغازية, من الحاجة الكبيرة للطاقة الكهربائية التي يعاني منها العراق. بالإضافة الى كون محطات الطاقة الكهربائية تعمل بشكل متواصل, وهنا تظهر أهمية الصيانة في المحافظة على المحطة ضمن ظروف تشغيلية مناسبة, وتقليل أوقات التوقفات الى أقصى حد ممكن. بالإضافة الى كون المحطة الكهربائية تتكون من ألاف الأجزاء وعليه حاجتها الى استراتيجية صيانة تحافظ على كفاءة عمل المحطة. لقد تم استخدام عملية التحليل الهرمي الضبابي (FAHP) في إيجاد الاوزان النسبية لأحد عشر معيار رئيسي وفرعي متعلق باختيار استراتيجية الصيانة.
وقد كانت اهم النتائج التي تم التوصل اليها هي الاتي, أن اهم المعايير الرئيسة بالنسبة لمتخذي القرار هي الجدوى التقنية ثم الأمان ثم خسارة انقطاع الاعمال. اما أهم المعايير الفرعية فقد كانت (قابلية التطبيق, الموثوقية, امان المنشأة). وأن الصيانة الوقائية المبنية على الوقت هي الصيانة الأكثر تفضيلا. ومن بعدها الصيانة المبنية على الحالة. وقد أظهرت نتائج تكامل (FAHP-BGP) أن ادخال الصيانة التنبؤية ضمن استراتيجيات الصيانة المطبقة من الممكن أن يؤدي الى الحصول على تخفيض في التكاليف ووقت الصيانة. وزيادة الموثوقية. كما أظهرت النتائج ان خوارزمية التعلم المعزز (RL) تستطيع إيجاد بعض أفضل السياسات الممكنة في بيئة الصيانة.
