تحسين جودة الأداء التشغيلي باستخدام خوارزميات التنبؤ: دراسة حالة في مصنع الفلاتر الهوائية- موقع التحدي

الملخص

يهدف البحث إلى توظيف خوارزميات التنبؤ لتحليل وتقييم وتحسين مؤشرات جودة الأداء التشغيلي في مصنع الفلاتر الهوائية/ موقع التحدي، والتي تمثلت في (معدل العيوب، معدل التسليم في الوقت المحدد، الكفاءة التشغيلية، الفعالية الشاملة للمعدات، وقت دورة التشغيل، معدل مطابقة المواصفات، معدل استهلاك الموارد). تكمن أهمية البحث في تحديد الانحرافات الأساسية في مؤشرات جودة الأداء، ثم التنبؤ باحتمالية النجاح في السنوات القادمة، اتبع البحث منهجية تحليلية من خلال استخدام خوارزميات التنبؤ (Logistic Regression, Decision tree, Random forest, SVM) التي تعمل على التنبؤ بالمستقبل من خلال تحليل البيانات الحالية، باعتماد لغة (Python) التي تعمل على مجموعة مكتبات متخصصة في تحليل الخوارزميات؛ حيث استخدمت مكتبة Pandas في معالجة البيانات وتنظيفها، ومكتبة Scikit-learn في تطبيق خوارزميات التنبؤ، بالإضافة إلى مكتبتي Matplotlib وSeaborn لتمثيل البيانات بصريًا وتحليل النتائج. تتجسد مشكلة الدراسة الجوهرية في زيادة أوقات التوقف غير المخطط لها، وارتفاع في معدلات العيوب واستنزاف الموارد وانخفاض مستويات موثوقية المعدات الناجم عن الخصائص التشغيلية لنمط الإنتاج المتقطع، حيث تفرض عمليات التغيير المتكرر ودورات التشغيل والإيقاف ضغوطا ميكانيكية وفنية تؤدي إلى تكرار التوقفات غير المخطط لها، وينعكس هذا الخلل بنيويا على جودة الأداء التشغيلي وتشير النتائج إلى إجماع التحليل الإحصائي والتحليل الذكي على ان سنة 2015 هي أفضل السنوات في جودة الأداء وصُنفت باقي السنوات كأداء متعثر.