التنبؤ بأعطال الآلات في المنشآت الصناعية باستخدام الشبكات العصبية الصنعية (دراسة حالة: المؤسسة العامة للتبغ) - Turkan Hamzah; Hatem Mahmoudi; Ayman Yousef (Tishreen University, 2023)
يهدف البحث إلى التنبؤ بأعطال الآلات في المنشآت الصناعية لتقليل الفترة الزمنية اللازمة لإنجاز عملية الصيانة وبالتالي وضع الآلات في الخدمة خلال أقل فترة زمنية ممكنة لاستمرار العملية الإنتاجية من خلال استخدام نماذج الشبكات العصبية Neural Network مع هيكليتها الرياضية الحاسوبية التي لها القدرة على تحديد العلاقة المعقدة بين بيانات الدخل والخرج, حيث تم الاعتماد على برنامج  MatLab  لبناء ومحاكاة وتدريب الشبكات العصبية نظراً لكفاءتها العالية في مجال التنبؤ باستخدام شبكة تغذية أمامية حسب خوارزمية Backpropagation من خلال تحديد كمية الإنتاج للآلة رقم6 طراز LOGA2-LOF في الورديات (الصباحية والمسائية والليلية) كأشعة دخل وتصنيف الأعطال كأشعة خرج, وتدريب الشبكة العصبية انطلاقاً من قيم أوزان وانحيازات ابتدائية وتغيير القيم حتى الوصول إلى أفضل قيم تمكننا من الوصول إلى خرج فعلي, وأثبتت النتائج نجاح الشبكات العصبية في التنبؤ بأعطال الآلات في مرحلة مبكرة.