دورة قصيرة300 ساعة · عبر الإنترنت · 5 وحدات

دورة قصيرة في الصيانة التنبؤية بالذكاء الاصطناعي وأجهزة استشعار IoT على متن السفن

تعلّمك هذه الدورة الانتقال من الصيانة المخططة إلى الصيانة التنبؤية على السفن. ستتعرف على أجهزة استشعار IoT المجدية على متن السفينة وكيف تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي بياناتها للتنبؤ بالأعطال، إلى جانب جودة البيانات والجدوى الاقتصادية.

المدة300 h
نمط الدراسةعبر الإنترنت
البدء١ ديسمبر
الوحدات5
تشخيص البرنامج

تقييم المعارف السابقة

هذه هي الكفاءات التي يمنحك إياها هذا البرنامج. حدّد ما تتقنه منها بالفعل، وسنخبرك بالجزء من المنهج الذي يناسبك.

نتيجة تشخيصك
6من أصل 6 بحاجة إلى تغطية

تبدأ من الصفر في هذا المجال. وقد صُمّم البرنامج لهذا الغرض تحديدًا.

نبذة عن البرنامج

ما هو دورة قصيرة في الصيانة التنبؤية بالذكاء الاصطناعي وأجهزة استشعار IoT على متن السفن؟

تُريك هذه الدورة القصيرة كيفية الانتقال من الصيانة المخططة إلى الصيانة التنبؤية على السفن. ستتعلم رصد حالة المحركات والمضخات والمعدات الأخرى باستخدام أجهزة استشعار IoT، وتحليل بيانات الاهتزاز والحرارة والزيت، واستخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأعطال قبل وقوعها.

ما يميّز الدورة: أعطال أقل بفضل التنبؤ بالأعطال في المعدات الحرجة؛ وبيانات حقيقية، مع تمارين مبنية على بيانات الآلات البحرية؛ وأجهزة الاستشعار والاتصال، مع تغطية البنية الكاملة من السفينة إلى البر؛ وذكاء اصطناعي تطبيقي، مع نماذج لاكتشاف الحالات الشاذة؛ وبرامج صيانة قائمة على الحالة متوافقة مع متطلبات هيئات التصنيف.

نوع البرنامجدورة قصيرة
نمط الدراسةعبر الإنترنت
المدة300 ساعة
الوحدات5
البدء١ ديسمبر

أبرز مزايا البرنامج

  • راقب المعدات بأجهزة استشعار الاهتزاز والحرارة والضغط.
  • حلّل البيانات لتفسير الاتجاهات والحالات الشاذة.
  • ابنِ نماذج تنبؤية بسيطة بالذكاء الاصطناعي.
  • حسّن الصيانة لخفض التكاليف وفترات التوقف.
  • اجمع بين الهندسة البحرية وتحليل البيانات.
  • استبق الأعطال.
الخطة الدراسية

الخطة الدراسية لـدورة قصيرة في الصيانة التنبؤية بالذكاء الاصطناعي وأجهزة استشعار IoT على متن السفن

5 وحدات. اختر وحدة للاطلاع على محتواها.

الوحدة 1

استراتيجيات الصيانة على متن السفن

  • 1.1. الصيانة التصحيحية والوقائية
  • 1.2. الصيانة القائمة على الحالة
  • 1.3. الصيانة التنبؤية
  • 1.4. أنظمة إدارة الصيانة المخططة
  • 1.5. متطلبات هيئات التصنيف
في هذه المرحلة
60 hمن الجهد الدراسي المقدَّر
5 أسبوعأسابيع وفق وتيرتك
الوحدة 2

مستشعرات إنترنت الأشياء IoT وجمع البيانات

  • 2.1. مستشعرات الاهتزاز
  • 2.2. درجة الحرارة والضغط والتدفق
  • 2.3. تحليل الزيت المباشر
  • 2.4. شبكات المستشعرات على متن السفينة
  • 2.5. نقل البيانات إلى البر
في هذه المرحلة
60 hمن الجهد الدراسي المقدَّر
5 أسبوعأسابيع وفق وتيرتك
الوحدة 3

تحليل الإشارات والتشخيص

  • 3.1. تحليل الاهتزازات
  • 3.2. التصوير الحراري
  • 3.3. تحليل الزيوت
  • 3.4. أداء المحركات
  • 3.5. تشخيص الأعطال الشائعة
في هذه المرحلة
60 hمن الجهد الدراسي المقدَّر
5 أسبوعأسابيع وفق وتيرتك
الوحدة 4

الذكاء الاصطناعي للتنبؤ

  • 4.1. كشف الشذوذ
  • 4.2. التنبؤ بالعمر الإنتاجي المتبقي
  • 4.3. نماذج قائمة على البيانات التاريخية
  • 4.4. التوائم الرقمية للآلات
  • 4.5. التحقق من النماذج
في هذه المرحلة
60 hمن الجهد الدراسي المقدَّر
5 أسبوعأسابيع وفق وتيرتك
الوحدة 5

التطبيق والحالة العملية

  • 5.1. اختيار المعدات الحرجة
  • 5.2. معمارية النظام
  • 5.3. التنظيم والإجراءات
  • 5.4. العائد على الاستثمار
  • 5.5. حالة عملية على متن سفينة
في هذه المرحلة
60 hمن الجهد الدراسي المقدَّر
5 أسبوعأسابيع وفق وتيرتك
خطّط لوتيرتك

مدة دورة قصيرة في الصيانة التنبؤية بالذكاء الاصطناعي وأجهزة استشعار IoT على متن السفن ونمط الدراسة

يتألف البرنامج من 300 ساعة. أخبرنا بعدد الساعات التي يمكنك تخصيصها أسبوعيًا، وسنخبرك متى ستنهيه فعليًا.

4 h30 h
بمعدل 12 ساعات أسبوعيًا
6
أشهر حتى الإنهاء
25 أسابيع
أسبوعًا إجمالًا

هذه هي الوتيرة التي ينهي بها معظم الطلاب البرنامج، وهي تتناسب جيدًا مع خطة التقسيط.

هيئة التدريس

الإدارة الأكاديمية وهيئة التدريس

فريق التدريس في Navalis: مهنيون ممارسون يقدّمون البرامج ويشرفون عليها.

Dra. Marina AlcoverDra. Marina Alcoverالمديرة الأكاديمية ومسؤولة ضمان الجودة
Ing. Diego CifuentesIng. Diego Cifuentesمحاضر أول في اللحام البحري والاختبارات غير الإتلافية؛ رئيس QA/QC للوصلات الملحومة
Cap. Javier Abaroa (MCA)Cap. Javier Abaroa (MCA)محاضر أول في مناورة السفن والملاحة الإلكترونية (ECDIS/الرادار/ARPA) وGMDSS؛ منسّق الامتثال لاتفاقية STCW وإدارة موارد غرفة القيادة
Dr. Pau FerrerDr. Pau Ferrerمحاضر أول في هندسة العمارة البحرية والمحاكاة؛ مدير مختبر الديناميكا المائية وCFD
Dra. Nuria LlobregatDra. Nuria Llobregatمحاضرة أولى في الأرصاد الجوية البحرية وSAR والسلامة التشغيلية؛ منسّقة إدارة المخاطر الملاحية
Ing. Javier BañulsIng. Javier Bañulsمحاضر أول في الهندسة الكهربائية والأتمتة وهندسة ETO؛ منسّق التكامل الإلكتروني وإنذارات غرفة المحركات
Ing. Sofía MarquinaIng. Sofía Marquinaمحاضرة أولى في المواد والمواد المركّبة والحماية من التآكل؛ منسّقة مسار الدهانات والطلاءات المتقدمة
Ing. Tomás RieraIng. Tomás Rieraمحاضر أول في أنظمة الدفع والطاقة البديلة والأنظمة الهجينة؛ منسّق كفاءة الطاقة والاهتزازات
الأهداف

أهداف دورة قصيرة في الصيانة التنبؤية بالذكاء الاصطناعي وأجهزة استشعار IoT على متن السفن

01فهم استراتيجيات الصيانة.
02اختيار أجهزة الاستشعار.
03تحليل الإشارات.
04تطبيق الذكاء الاصطناعي.
05إدارة البيانات.
06تنفيذ برنامج صيانة تنبؤية.
الآفاق المهنية

الآفاق المهنية بعد دورة قصيرة في الصيانة التنبؤية بالذكاء الاصطناعي وأجهزة استشعار IoT على متن السفن

01مهندس موثوقية في شركات الشحن والإدارات الفنية
02محلل حالة الآلات في مراكز الرصد البرية
03مشرف فني بمنهج حديث في إدارة الصيانة
04أخصائي IoT بحري لدى الشركات المصنّعة وشركات التكنولوجيا
الأسئلة الشائعة

أسئلة حول دورة قصيرة في الصيانة التنبؤية بالذكاء الاصطناعي وأجهزة استشعار IoT على متن السفن

ليس ذلك إلزاميًا. تُستخدم أدوات سهلة الاستخدام ويُشرح منطق النماذج.

المحركات الرئيسية والمساعدة والمضخات والضواغط والفواصل والمعدات الدوارة بوجه عام.

لدى هيئات التصنيف مخططات للصيانة القائمة على الحالة، وتشرح الدورة كيفية التوافق معها.

نعم. تستخدم التمارين بيانات من الآلات البحرية.

نعم. تصمم برنامج الصيانة التنبؤية لسفينة.

عبر الإنترنت بنسبة 100%، مع حرم جامعي افتراضي متاح على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وجلسات مباشرة تُسجَّل، وإرشاد من أعضاء هيئة التدريس.

يبلغ عبء البرنامج 300 ساعة. ويمكنك التقدم وفق وتيرتك الخاصة ضمن الجدول الزمني الذي نحدده لك عند التسجيل.

لكل برنامج تاريخ بدء خاص به، يظهر في هذه الصفحة ويؤكده لك فريق القبول عند طلبك للمعلومات.

القبول عبر الإنترنت

خطوات القبول

لا حاجة لانتظار اتصالنا. إذا كانت مستنداتك مستوفاة، يمكنك التسجيل في الجلسة نفسها.

شروط القبول
  • خلفية تقنية أو هندسية أو في غرفة المحركات البحرية، أو خبرة في الصيانة الصناعية أو البحرية.
  • إتقان كافٍ للغة التدريس لمتابعة الحصص والمواد؛ ويُوصى بمعرفة أساسية بالإنجليزية التقنية.
  • حاسوب متصل بالإنترنت اتصالاً مستقراً، ومتصفح محدَّث، وكاميرا للجلسات المباشرة وعروض المشاريع.
  • إجراءات القبول: تقديم طلب عبر الإنترنت، ومراجعة الملف الشخصي، ومقابلة قصيرة.
  1. 01
    تقديم الطلب
    بياناتك وخلفيتك الأكاديمية والمهنية ومستنداتك.
  2. 02
    مراجعة فورية
    نتحقق من اكتمال كل شيء واستيفائه للشروط.
  3. 03
    التسجيل
    اختر الدفع دفعة واحدة أو بالتقسيط واحجز مقعدك.
ابدأ طلبيدفعة أولى تبدأ من KWD 58

يبقى القبول مبدئيًا إلى أن تعتمد اللجنة المستندات المقدَّمة. وإذا لم تستوفِ الشروط، يُعاد إليك المبلغ كاملًا.

لديك أسئلة؟

اسألنا قبل التسجيل

اترك بياناتك وسيتواصل معك فريق القبول كتابيًا للإجابة عن أي استفسار. وإذا كنت قد حسمت قرارك، يمكنك تقديم الطلب والدفع في الجلسة نفسها.

سجّل الآن

Consent
Scroll to Top