القياس الذكي

📅 آخر تحديث: ٢٣ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٣ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

القياس الذكي هو منهج حديث في القياس الصناعي . وقد صاغ هذا المصطلح كلٌ من جان ميشيل بو ولوران لوبلون، وهما عالم أرصاد جوية فرنسي وعالم إحصاء فرنسي. ورد المصطلح في كتابهما " القياس الذكي: من قياس الأدوات إلى قياس القرارات" . [ 1 ] ثم تبنته شركة دلتامو الفرنسية، وهي شركة تقدم خدمات في مجال القياس الصناعي .

يعتمد النهج الذي تروج له القياسات الذكية على استغلال البيانات والمعلومات، بما في ذلك تلك التي توفرها البيانات الضخمة ، [ 2 ] لتطبيق نهج قائم على الركائز الثلاث للقياس [ 3 ] ( عدم اليقين ، [ 4 ] والمعايرة ، والتتبع ) في التطبيقات الصناعية. [ 5 ]

يقترب

يرتكز النهج الذي تقترحه شركة سمارت مترولوجي بالكامل على توصيات معيار ISO 9001. أما القياس التقليدي، فيُنظر إليه غالبًا على أنه مجرد تكلفة، ولا يلتزم في الواقع بمعايير الجودة ISO 9001.

ابتكار

تتبع القياسات الذكية [ 1 ] نهجًا مختلفًا وفقًا للخطوات التالية:

  • تُراقَب أجهزة القياس باستخدام البيانات التاريخية والبيانات ذات الصلة للكشف عما إذا كان هناك شك. وفي حال وجود مثل هذا الشك، تتم معايرة الجهاز.
  • تُستخدم المعلومات المتاحة ( المسبقة ) من خلال تطبيق مناهج إحصائية متقدمة، مثل الاستدلال البايزي ، لأغراض الرصد، وتُستخدم في عملية صنع القرار. [ 6 ] [ 7 ]
  • لم تكن فترات المعايرة ثابتة.

القياس الذكي والبيانات الضخمة

تلعب القياسات الذكية دورًا محوريًا في ضمان موثوقية البيانات في سياق البيانات الضخمة. يتميز هذا النموذج التكنولوجي بالقدرة على جمع وتخزين كميات هائلة من البيانات من مصادر متنوعة، ومعالجتها باستخدام تقنيات الحوسبة المتقدمة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي.

في مثل هذه البيئات القائمة على البيانات، تُصبح دقة البيانات شرطًا أساسيًا. وتتمثل المهمة الرئيسية للقياس الذكي في ضمان موثوقية القيم المقاسة، مما يُتيح اتخاذ قرارات دقيقة وفعّالة. وعلى عكس المناهج التقليدية التي تُركز بشكل أساسي على الامتثال للمعايير، يُدمج القياس الذكي إدارة المخاطر وعدم اليقين في القياس كعناصر أساسية في عملية اتخاذ القرار.

بالإضافة إلى ذلك، تشجع القياسات الذكية على استخدام المعرفة المسبقة - أي الفهم السابق للنظام أو الكيان المراد قياسه - لتحسين تفسير نتائج القياس. يساعد هذا النهج على تقليل عدم اليقين ويعزز دقة التنبؤات وأنظمة التحكم الصناعية. [ 8 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 بو، جان ميشيل. (2016). المترولوجيا الذكية  : أدوات قياس القياس لقياس القرارات . ليبلوند، لوران، (19... - ...  ؛ خبير في الإحصاء الصناعي)، نوردون، ديدييه. لا بلين سان دوني: إصدارات AFNOR. رقم ISBN 978-2-12-465545-8. OCLC 952466728 . 
  2. ↑ ماري، لوكا؛ بيتري، داريو (2017). "الثقافة المترولوجية في سياق البيانات الضخمة: إدارة الثقة في اتخاذ القرارات القائمة على البيانات". مجلة IEEE للأجهزة والقياس . 20 (5): 4-20 . doi : 10.1109/MIM.2017.8036688 . ISSN 1094-6969 . S2CID 19784029 .  
  3. ↑ فيريرو، أليساندرو (2015). "أركان علم القياس". مجلة IEEE للأجهزة والقياس . 18 (6): 7-11 . doi : 10.1109/MIM.2015.7335771 . hdl : 11311/984646 . ISSN 1094-6969 . S2CID 20051541 .  
  4. ↑ JCGM 100:2008، تقييم بيانات القياس - دليل التعبير عن عدم اليقين في القياس، 2008، https://www.bipm.org/utils/common/documents/jcgm/JCGM_100_2008_E.pdf
  5. ↑ لازاري، أناريتا؛ بو، جان ميشيل؛ دوبوا، كريستوف؛ لوبلون، لوران (2017). "القياس الذكي: أهمية قياس القرارات في عصر البيانات الضخمة". مجلة IEEE للأجهزة والقياس . 20 (6): 22-29 . doi : 10.1109/MIM.2017.8121947 . ISSN 1094-6969 . S2CID 22216034 .  
  6. ↑ بو، جان ميشيل؛ ليبلوند، لوران (2018). "دليل ISO/IEC 98-4: ثورة كوبرنيكية في علم القياس". مجلة IEEE للأجهزة والقياس . 21 (5): 6-10 . doi : 10.1109/MIM.2018.8515699 . ISSN 1094-6969 . S2CID 53232687 .  
  7. ^ فيريرو، اليساندرو. ساليكوني، سيمونا؛ جيتي، هارشا فاردهانا (2019). “النهج البايزي لتقييم عدم اليقين: هل يعمل دائمًا؟”. في غزال، ساندرين (محرر). المؤتمر الدولي التاسع عشر للمترولوجيا (CIM2019) . علوم إي دي بي. ص. 16002. دوى : 10.1051/مترولوجي/201916002 . رقم ISBN  978-2-7598-9069-9.
  8. ↑ بو، جان ميشيل؛ ليبلوند، لوران (2017). "القياس الذكي: من قياس الأجهزة إلى قياس القرارات" . المجلة الدولية للقياس وهندسة الجودة . 8 : 205-209 . doi : 10.1051/ijmqe/2017020 .