توسعه روش های پیش بینی دقیق نیاز به تعمیر و نگهداری ساختمان

زیرساخت های شهری حیاتی، نظیر شبکه های آب و فاضلاب، حمل و نقل و تاسیسات برق، نقش محوری در عملکرد جوامع مدرن ایفا می کنند. خرابی های غیرمنتظره این زیرساخت ها می تواند منجر به اختلالات گسترده، هزینه های سنگین تعمیرات اضطراری و به خطر افتادن ایمنی عمومی شود. رویکرد سنتی نگهداری (واکنشی یا پیشگیرانه زمان بندی شده) ناکارآمد و پرهزینه است. این مقاله به بررسی کاربرد روش های نوین داده کاوی و یادگیری ماشین در چارچوب نگهداری پیش بینانه (Predictive Maintenance - PdM) برای زیرساخت های شهری می پردازد. با استفاده از داده های جمع آوری شده از حسگرها، اینترنت اشیا (IoT) و سوابق تاریخی، می توانیم وضعیت سلامت تجهیزات را به طور دقیق ارزیابی کرده و زمان وقوع خرابی های احتمالی را پیش بینی کنیم. این رویکرد نه تنها عمر مفید تجهیزات را افزایش داده، بلکه هزینه های عملیاتی را با بهینه سازی زمان بندی تعمیرات و کاهش نیاز به توقف های غیربرنامه ریزی شده، به شکل چشمگیری کاهش می دهد.

کلیدواژه ها:

نگهداری پیش بینانه ، تعمیر و نگهداری پیشگویانه ، زیرساخت های شهری