حقيبة تدريبية

دورة التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي في هندسة الأغذية

Digital Transformation and Artificial Intelligence in Food Engineering

5 أيام، 25 ساعة تدريبية

تتضمن الحقيبة التدريبية الملفات التالية:

1. شرائح العرض PowerPoint.
2. دليل المدرب Word.
3. مذكرة المتدرب Word.
4. أوراق العمل والتمارين والحالات العملية Word.
5. الاختبار القبلي والبعدي Word.
6. الدليل التعريفي للحقيبة Word.
7. نموذج تقييم دورة تدريبية Word.

جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل (تصميم إنفوجرافيك)

المقدمة:

تشهد هندسة الأغذية تحولاً متسارعاً نتيجة توظيف الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات وإنترنت الأشياء والأتمتة والتوأم الرقمي في تصميم العمليات الغذائية ومراقبتها وتحسينها. وقد أصبح المهندس قادراً على جمع البيانات التشغيلية لحظياً، ومحاكاة خطوط الإنتاج، والتنبؤ بالأعطال، واكتشاف عيوب المنتجات، وتحسين الجودة والسلامة والكفاءة قبل اتخاذ القرارات التشغيلية، تجمع هذه الدورة بين التطبيقات الحاسوبية الأساسية والتقنيات الرقمية الحديثة، وتركز على استخدامها في معالجة الأغذية وتصميم العمليات وضبط الجودة والسلامة والتتبع والاستدامة. وقد روعي في بنائها الاتجاه نحو التتبع المدعوم بالتقنية والتحليلات التنبؤية وتبادل البيانات، إلى جانب مبادئ إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي والاستخدام المسؤول له.

الهدف العام:

تمكين المشاركين من توظيف التطبيقات الحاسوبية وتقنيات التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي في نمذجة العمليات الغذائية وتحليل بياناتها ومراقبتها وتحسينها، بما يسهم في رفع كفاءة الإنتاج وتعزيز الجودة والسلامة وتقليل الفاقد ودعم اتخاذ القرارات الهندسية المستندة إلى البيانات.

الأهداف التفصيلية:

• التعرف على تطبيقات التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي في هندسة الأغذية.
• استخدام البيانات والأدوات الحاسوبية في تحليل العمليات والمنتجات الغذائية.
• تطبيق النمذجة والمحاكاة والتوأم الرقمي لتحسين العمليات الإنتاجية.
• توظيف الذكاء الاصطناعي في مراقبة الجودة والتنبؤ بالمخاطر والأعطال.
• تصميم منظومات ذكية للرقابة والتتبع والسلامة الغذائية.
• إعداد خارطة طريق لمشروع تحول رقمي في منشأة غذائية.

الفئة المستهدفة:

• مهندسو الأغذية والتصنيع الغذائي.
• مهندسو الإنتاج والعمليات والصيانة.
• العاملون في مراقبة الجودة والسلامة الغذائية.
• مسؤولو البحث والتطوير وتطوير المنتجات.
• محللو البيانات والعاملون في التحول الرقمي بالمصانع الغذائية.
• الأكاديميون والباحثون وطلبة التخصصات الغذائية والهندسية ذات العلاقة.

المحاور التدريبية:

اليوم التدريبي الأول: التحول الرقمي والبيانات في هندسة الأغذية

الجلسة الأولى: مدخل إلى هندسة الأغذية الرقمية

أهداف الجلسة:

• توضيح مفهوم التحول الرقمي في الصناعات الغذائية.
• التعرف على التقنيات المكونة للمصنع الغذائي الذكي.
• تحديد فرص التحول الرقمي في سلسلة القيمة الغذائية.

محاور الجلسة:

• تطور التطبيقات الحاسوبية في هندسة الأغذية.
• مفاهيم الثورة الصناعية الرابعة والخامسة.
• مكونات المصنع الغذائي الذكي.
• الذكاء الاصطناعي والأتمتة وإنترنت الأشياء.
• التطبيقات الرقمية عبر سلسلة القيمة الغذائية.
• تقييم مستوى النضج الرقمي للمنشأة الغذائية.

الجلسة الثانية: إدارة البيانات والأدوات الحاسوبية

أهداف الجلسة:

• تحديد مصادر البيانات في العمليات الغذائية.
• تنظيم البيانات وتهيئتها للتحليل.
• اختيار الأدوات الحاسوبية المناسبة للمشكلة الهندسية.

محاور الجلسة:

• أنواع البيانات التشغيلية والمخبرية والحسية.
• جمع البيانات من المعدات والمختبرات وخطوط الإنتاج.
• تنظيف البيانات والتحقق من جودتها.
• قواعد البيانات والحوسبة السحابية والحوسبة الطرفية.
• تطبيقات الجداول الإلكترونية والتحليل الإحصائي.
• لوحات المعلومات والتصور البصري لمؤشرات الأداء.

اليوم التدريبي الثاني: النمذجة والمحاكاة والتوأم الرقمي

الجلسة الأولى: النمذجة الحاسوبية للعمليات الغذائية

أهداف الجلسة:

• تحويل العملية الغذائية إلى نموذج رياضي.
• تطبيق النماذج في تحليل العمليات.
• تفسير نتائج النمذجة لاتخاذ القرارات الهندسية.

محاور الجلسة:

• مفهوم النمذجة الرياضية والحاسوبية.
• موازنة الكتلة والطاقة باستخدام التطبيقات الحاسوبية.
• نمذجة انتقال الحرارة والكتلة.
• نمذجة التجفيف والتبريد والتجميد والمعالجة الحرارية.
• نمذجة ديناميكا الموائع في المعدات الغذائية.
• التحقق من النموذج وتحليل الحساسية.

الجلسة الثانية: محاكاة العمليات والتوأم الرقمي

أهداف الجلسة:

• التمييز بين المحاكاة والتوأم الرقمي.
• بناء تصور رقمي للعملية الإنتاجية.
• استخدام السيناريوهات الافتراضية في التحسين.

محاور الجلسة:

• مفهوم محاكاة العمليات الغذائية.
• مكونات التوأم الرقمي وآلية عمله.
• الربط بين النموذج الرقمي والبيانات الفعلية.
• محاكاة خطوط الإنتاج والطاقة الإنتاجية.
• اختبار السيناريوهات دون تعطيل الإنتاج.
• تطبيق عملي: بناء نموذج مبسط لعملية غذائية.

اليوم التدريبي الثالث: الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الغذائية

الجلسة الأولى: تعلم الآلة والتحليلات التنبؤية

أهداف الجلسة:

• فهم دورة بناء نموذج تعلم الآلة.
• اختيار النموذج المناسب لطبيعة البيانات.
• تقييم دقة النموذج وموثوقية نتائجه.

محاور الجلسة:

• مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
• التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
• إعداد البيانات واختيار المتغيرات المؤثرة.
• الانحدار والتصنيف والتجميع.
• تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ.
• تدريب النماذج واختبارها وقياس أدائها.

الجلسة الثانية: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هندسة الأغذية

أهداف الجلسة:

• استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعة الغذائية.
• ربط التطبيقات بالمشكلات الإنتاجية والجودة.
• تصميم حالة استخدام قابلة للتنفيذ.

محاور الجلسة:

• الرؤية الحاسوبية لفرز المنتجات وكشف العيوب.
• التنبؤ بالجودة والعمر التخزيني وفساد المنتجات.
• اكتشاف الغش الغذائي وتحليل بيانات المستشعرات.
• تحسين التركيبات والوصفات ومعلمات التشغيل.
• الذكاء الاصطناعي التوليدي في دعم المعرفة والتوثيق الهندسي.
• تطبيق عملي: تصميم نموذج تنبؤي لمؤشر جودة غذائي.

اليوم التدريبي الرابع: المصنع الغذائي الذكي والجودة الرقمية

الجلسة الأولى: إنترنت الأشياء والأتمتة والصيانة الذكية

أهداف الجلسة:

• التعرف على بنية أنظمة التشغيل الذكية.
• اختيار المستشعرات المناسبة للعمليات الغذائية.
• توظيف البيانات في الصيانة وتحسين الأداء.

محاور الجلسة:

• المستشعرات الذكية وجمع البيانات لحظياً.
• إنترنت الأشياء الصناعي في مصانع الأغذية.
• أنظمة التحكم المنطقي PLC وأنظمة SCADA.
• أنظمة تنفيذ التصنيع MES والتكامل مع ERP.
• الروبوتات والروبوتات التعاونية في الإنتاج والتعبئة.
• الصيانة التنبؤية والكشف المبكر عن الأعطال.

الجلسة الثانية: الجودة والسلامة والتتبع الرقمي

أهداف الجلسة:

• رقمنة إجراءات الجودة والسلامة الغذائية.
• استخدام البيانات في الكشف المبكر عن المخاطر.
• تصميم منظومة تتبع فعّالة للمنتجات.

محاور الجلسة:

• نظم إدارة الجودة الرقمية.
• المراقبة الإحصائية الذكية للعمليات SPC.
• رقمنة نظام HACCP ومراقبة النقاط الحرجة.
• التحليلات التنبؤية للمخاطر والانحرافات.
• تقنيات التتبع: الباركود وQR وRFID.
• تكامل بيانات التتبع من المواد الخام إلى المستهلك.

اليوم التدريبي الخامس: الحوكمة والتنفيذ والمشروع التطبيقي

الجلسة الأولى: التطبيق المسؤول والتحول الرقمي المستدام

أهداف الجلسة:

• تقييم الجدوى والمخاطر المرتبطة بالتقنيات الرقمية.
• تطبيق مبادئ الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.
• إدارة التغيير المصاحب للتحول الرقمي.

محاور الجلسة:

• حوكمة البيانات وملكية المعلومات.
• دقة النماذج وقابليتها للتفسير والتحقق منها.
• الإشراف البشري على قرارات الذكاء الاصطناعي.
• الأمن السيبراني لأنظمة التشغيل الصناعية.
• قياس الجدوى الاقتصادية والعائد على الاستثمار.
• توظيف الرقمنة في خفض الطاقة والمياه والفاقد الغذائي.

الجلسة الثانية: إعداد مشروع التحول الرقمي في هندسة الأغذية

أهداف الجلسة:

• تحديد مشكلة هندسية قابلة للتحول الرقمي.
• تصميم حل تقني متكامل للمشكلة.
• إعداد خطة عملية للتطبيق وقياس النتائج.

محاور الجلسة:

• تحديد المشكلة والأهداف ونطاق المشروع.
• تحليل الوضع الراهن والفجوات الرقمية.
• اختيار البيانات والتقنيات والأدوات المناسبة.
• تصميم النموذج الأولي للحل الرقمي.
• تحديد مؤشرات الأداء والمخاطر وخطة التنفيذ.
• عرض ومناقشة مشروعات المشاركين.