مقدمة عن البرنامج التدريبي:

في ظل التحول الرقمي المتسارع داخل المنشآت الصناعية ومحطات توليد الطاقة، تبرز الحاجة الملحّة للانتقال من استراتيجيات الصيانة التقليدية القائمة على رد الفعل أو الجدولة الزمنية إلى نموذج الصيانة التنبؤية القائم على البيانات وتحليل الحالة اللحظية. يركز هذا البرنامج التدريبي على التطبيق العملي للتقنيات المتقدمة في مراقبة وتحليل أداء الأصول الكهربائية والميكانيكية، مع تسليط الضوء بشكل دقيق على المحركات والمحولات وأنظمة التوزيع والقواطع الكهربائية عالية الجهد. يتجاوز هذا البرنامج المفاهيم النظرية ليغوص في عمق الهندسة التشغيلية، حيث يتم تحليل التوقيعات الطيفية للاهتزازات، التصوير الحراري عالي الدقة، وتحليل التفريغ الجزئي (Partial Discharge) للتنبؤ بالأعطال قبل وقوعها. إن تطبيق هذه التقنيات يمثل الركيزة الأساسية لرفع الاعتمادية التشغيلية (Reliability) وتقليل فترات التوقف غير المخطط لها، مما ينعكس مباشرة على خفض التكاليف الرأسمالية والتشغيلية. علاوة على ذلك، يلعب البرنامج دوراً محورياً في تعزيز السلامة الكهربائية من خلال رصد نقاط الضعف في العوازل والوصلات، مما يمنع الحوادث الكارثية ويضمن استدامة تدفق الطاقة بكفاءة عالية وفق المعايير الهندسية العالمية.

الهدف العام من البرنامج التدريبي:

• تمكين المشاركين من تصميم وتطبيق استراتيجية متكاملة للصيانة التنبؤية (PdM) تستهدف المكونات الحرجة في الشبكات الكهربائية والمحركات الصناعية.
• إتقان استخدام تقنيات التحليل الحراري بالأشعة تحت الحمراء (Infrared Thermography) لاكتشاف نقاط التحميل الزائد والوصلات المرتخية في لوحات التوزيع وقواطع الجهد المتوسط.
• تطوير مهارات تحليل الاهتزازات (Vibration Analysis) للمولدات والمحركات الضخمة لتحديد أعطال المحامل، اختلال المحاذاة، وفقدان الاتزان الميكانيكي بدقة متناهية.
• تطبيق تقنيات مراقبة التفريغ الجزئي والتحليل الكيميائي لغازات الزيوت (DGA) للتنبؤ بحالة العزل في المحولات الكهربائية وضمان استمرارية الخدمة.
• استخدام أدوات تحليل جودة الطاقة (Power Quality Monitoring) لتشخيص مشاكل التوافقيات وهبوط الجهد التي تؤثر على عمر المعدات الحساسة وأنظمة الأتمتة.
• تعزيز معايير السلامة المهنية وفقاً لمتطلبات OSHA وNFPA 70E عبر استخدام أجهزة الفحص عن بُعد لتقليل مخاطر القوس الكهربائي (Arc Flash) أثناء عمليات الفحص.
• تحليل البيانات المستمدة من أنظمة السكادا (SCADA) والحساسات الذكية لإنشاء نماذج تنبؤية تساهم في جدولة عمليات الإصلاح بناءً على الحالة الفعلية للمعدة لا على التخمين الزمني.
• رفع كفاءة استهلاك الطاقة في المنشأة من خلال تحسين أداء المحركات وتقليل المفاقيد الكهربائية الناتجة عن تدهور حالة المعدات بمرور الوقت.