في عالم التصنيع الحديث، تواجه المصانع الدائرية تحديات فريدة عندما يتعلق الأمر بتقييم المنتجات المعادة. تحتوي هذه المنتجات على حالات تدهور متفاوتة وتواريخ استخدام متنوعة، مما يصعب عملية اتخاذ القرار حول إعادة استخدامها بناءً على الفحص الحالي فقط. من هنا جاءت الفكرة المبتكرة في الدراسة التي نشرت تحت عنوان "التنبؤ بالسلوك الوظيفي مع الأخذ في الاعتبار عدم اليقين".

تستهدف هذه الدراسة الفراغ الموجود في تقنيات التنبؤ بالحالة الوظيفية للمعدات، من خلال دمج تقييم تآكل المواد مع التنبؤ الدقيق بوظائف المعدات. النموذج المقترح، الذي يركز على مثقاب الزاوية، يستخدم إطار عمل يعتمد على تحديد حالة الأداة الحالية بالتزامن مع تحليل أنماط الاستخدام الخاصة بها.

من خلال استخدام خوارزمية ترميز التفاف (Convolutional Encoder)، تستخرج الدراسة أنماط التحميل الناتجة عن القوى والعزم، وتوقع تسعة متغيرات وظيفية كمتوسطات غاوسية وتقديرات تباين. وبالتوازي، تُترجم نفس بيانات التحميل إلى معلومات تآكل المحور الخارجي باستخدام تحليل العناصر المحدودة وإعادة بناء الإجهاد، وتحليل أضرار (S–N/Miner) مع امتداد Haibach، وتحليل نمو الشقوق وفقًا لقانون باريس.

العثور على الدقة في التنبؤ يعتبر أحد أكبر الإنجازات، حيث أظهرت الاختبارات نتائج مرضية بمعدل دقة يصل إلى 96.52%. كما كانت المتغيرات الحرارية هي الأكثر دقة، بينما كانت متطلبات العزم وسرعة الأحمال من التحديات الأكثر تعقيدًا. تظهر الأدلة أن التاريخ الزمني للعزم كان مفتاحًا لتنبؤات دقيقة حول الأداء.

تعد هذه الدراسة خطوة مهمة نحو تعزيز الكفاءة والحد من الفاقد في المصانع، مما يوفر بدائل مبتكرة تعزز من استدامة الصناعة.