انقلاب صنعتی چهارمپیشنهاد سردبیرصنعت هوشمندمحتوی اختصاصی "فناوری هوشمند"

چگونه هوش مصنوعی عامل تغییر دهنده تولید است؟ همراه با کاربرد و نمونه‌ها

کانال تلگرام  رسانه فناوری هوشمند
سودیپ سریواستاوا

ترجمه: علیرضا خدائی

هوش مصنوعی (AI) با قابلیت‌های تحول‌آفرین خود، تولید را متحول می‌کند. تولیدکنندگان در حال به کارگیری قدرت هوش مصنوعی برای ارتقاء کارایی، دقت و بهره‌وری در فرآیندهای مختلف هستند.

به گزارش فناوری هوشمند و به نقل از appinventiv؛ کاربرد هوش مصنوعی در تولید طیف وسیعی از موارد را در بر می‌گیرد، از جمله:

  • بهینه‌سازی زنجیره تامین: هوش مصنوعی می‌تواند با پیش‌بینی تقاضا، مدیریت موجودی و برنامه‌ریزی حمل‌ونقل، به بهبود زنجیره تامین کمک کند. این امر به کاهش هزینه‌ها و کارآمدتر شدن زنجیره تامین منجر می‌شود.
  • نگهداری پیش‌بینی‌کننده: از هوش مصنوعی می‌توان برای تحلیل داده‌ حسگرهای ماشین‌آلات و تجهیزات تولیدی برای پیش‌بینی خرابی‌ها پیش از وقوع آن‌ها استفاده کرد. این کار از خرابی‌های غیرمنتظره جلوگیری کرده و باعث کاهش زمان توقف تولید می‌شود.
  • کنترل کیفیت: هوش مصنوعی برای بازرسی محصولات جهت یافتن نقص و تضمین کیفیت محصولات نهایی قابل استفاده است. این امر به کاهش ضایعات و افزایش رضایت مشتری کمک می‌کند.
  • همکاران رباتیک (Cobots): ربات‌های همکار با هوش مصنوعی می‌توانند در کنار انسان‌ها در خطوط تولید کار کنند و وظایف تکراری یا خطرناک را انجام دهند، در نتیجه باعث بهبود ایمنی و بهره‌وری می‌شوند.
  • بهینه‌سازی خط مونتاژ: هوش‌مصنوعی می‌تواند برای سازماندهی خطوط مونتاژ، بهینه‌سازی جریان مواد و بهبود کارایی کلی خط تولید مورد استفاده قرار گیرد.
  • توسعه محصول جدید: هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های عظیم و شناسایی الگوهای جدید، می‌تواند به توسعه محصولات و فرآیندهای نوآورانه کمک کند.
  • تضمین کیفیت: هوش مصنوعی می‌تواند برای بازرسی دقیق محصولات و شناسایی عیوب جزئی که توسط بازرسی انسانی قابل تشخیص نیستند، به کار رود.

بیشتربخوانید: بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی فرایندهای تولید

علاوه بر این موارد، هوش‌مصنوعی مزایای دیگری نیز برای تولید به ارمغان می‌آورد، از جمله:

  • تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: هوش مصنوعی می‌تواند از حجم عظیمی از داده‌های تولید برای شناسایی الگوها و روندها استفاده کند و به مدیران در تصمیم‌گیری بهتر کمک کند.
  • مقیاس‌پذیری کسب‌وکار: با اتخاذ هوش مصنوعی، تولیدکنندگان می‌توانند کارایی عملیاتی خود را افزایش دهند و با چابکی بیشتری به نیازهای متغیر بازار پاسخ دهند.

طبق نظرسنجی انجام‌شده توسط Deloitte، صنعت و تولید به عنوان پیشتاز در زمینه تولید داده شناخته می‌شود. این امر نشان‌دهنده حجم قابل توجهی از داده‌هایی است که در بخش تولید ایجاد می‌شود و تأثیر چشمگیر این صنعت بر چشم‌انداز داده را نشان می‌دهد. تولیدکنندگان برای تجزیه و تحلیل این حجم عظیم از داده‌های تولید شده در این بخش، باید هوش مصنوعی را به کار گیرند.

کاربرد هوش مصنوعی در تولید
کاربرد هوش مصنوعی در تولید

همچنین، بر اساس یک نظرسنجی اخیر که توسط VentureBeat انجام شده است، گزارش شده است که ۲۶ درصد از سازمان‌ها اکنون به طور فعال از هوش مصنوعی مولد برای بهبود فرآیند تصمیم‌گیری خود استفاده می‌کنند. علاوه بر این، ۶۶ درصد از تولیدکنندگانی که هوش مصنوعی را در عملیات روزانه خود ادغام کرده‌اند، وابستگی فزاینده‌ای به این فناوری تحول‌آفرین را گزارش می‌دهند که نشان‌دهنده‌ی روند رو به رشد پذیرش هوش مصنوعی در بخش تولید است.

بیشتربخوانید: ابزارهای برتر تحلیل پیش بینی تقویت شده با هوش مصنوعی (AI-Enhanced) برای سال ۲۰۲۴

تاثیر هوش مصنوعی بر صنعت و تولید

هوش مصنوعی در تولید نقش کلیدی در بهبود بهره‌وری، کارایی و فرآیندهای تصمیم‌گیری ایفا می‌کند. نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی در تولید برای بهینه‌سازی برنامه‌های تعمیر و نگهداری و به حداقل رساندن زمان توقف با تجزیه و تحلیل داده‌های تجهیزات به منظور پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی به کار می‌رود.

مدیریت زنجیره تامین با الگوریتم‌های یادگیری ماشین که تقاضا را تخمین می‌زنند، موجودی را کنترل می‌کنند و لجستیک را ساده می‌کنند، کارآمدتر می‌شود. رباتیک با هوش مصنوعی اتوماسیون را در خطوط مونتاژ امکان‌پذیر می‌سازد و در عین حال که با نیازهای تولید در حال تغییر سازگار می‌شود، دقت و سرعت را افزایش می‌دهد.

سیستم‌های کنترل کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی عیوب را با دقت بیشتری پیدا می‌کنند و تضمین‌کننده‌ی ثبات در محصول نهایی هستند. همچنین از هوش مصنوعی در تولید هوشمند برای نظارت بر فرآیندها به صورت لحظه‌ای و انجام تنظیمات فوری به منظور به حداکثر رساندن بهره‌وری و کاهش ضایعات استفاده می‌شود.

بر اساس مطالعه‌ای که توسط PwC انجام شده است، یادگیری تقویتی (زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی) قادر است با تنظیم پویای پارامترهای ماشین در تولید هوشمند، بهینه‌سازی تولید وسایل الکترونیکی را انجام دهد. این سیستم از طریق یادگیری و تطبیق مداوم، خروجی را به حداکثر می‌رساند، نقص‌ها را به حداقل می‌رساند و استفاده از منابع را بهبود می‌بخشد و در نتیجه منجر به سودآوری بیشتر و مزیت رقابتی می‌شود.

به طور کلی، هوش مصنوعی با تقویت نوآوری، کاهش هزینه‌ها و بهبود عملکرد کلی عملیات، محیط تولید را تغییر می‌دهد. برای درک بهتر اهمیت هوش مصنوعی برای تولید، بیایید به بررسی موارد پرکاربرد آن همراه با نمونه‌های واقعی بپردازیم.

بیشتربخوانید:
تحول دیجیتال در تولید در سال ۲۰۲۴ ( قسمت اول)
تحول دیجیتال در تولید در سال ۲۰۲۴ ( قسمت دوم): ۸ نمونه دیجیتالی‌سازی

چگونه هوش مصنوعی عرصه تولید را متحول می‌کند؛ موارد کاربرد و نمونه‌ها

ادغام هوش مصنوعی در تولید، باعث ایجاد یک تغییر اساسی شده و صنعت را به سمت پیشرفت‌ها و کارایی‌های بی‌سابقه سوق می‌دهد. در اینجا ۱۲ مورد از مهم‌ترین موارد کاربرد هوش مصنوعی در تولید به همراه نمونه‌های واقعی آورده شده است:

۱. مدیریت زنجیره تامین

مدیریت زنجیره تامین نقشی حیاتی در تولید ایفا می‌کند و هوش مصنوعی به عنوان یک عامل تغییر دهنده در این زمینه ظهور کرده است. شرکت‌ها با بهره‌گیری از قدرت راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای تولید، در حال متحول کردن فرآیندهای زنجیره تامین خود و دستیابی به پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه کارایی، دقت و مقرون به صرفه بودن هستند.

هوش مصنوعی در زنجیره تامین امکان استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی کننده، بهینه‌سازی مدیریت موجودی، بهبود پیش‌بینی تقاضا و ساده‌سازی لجستیک را فراهم می‌سازد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های تاریخی را تجزیه و تحلیل کنند، الگوها را شناسایی کنند و نوسانات تقاضا را به طور دقیق پیش‌بینی نمایند. به عنوان مثال، یک تولیدکننده قطعات خودرو می‌تواند از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضای قطعات یدکی استفاده کند که به آن‌ها این امکان را می‌دهد تا سطوح موجودی را بهینه کرده و هزینه‌ها را کاهش دهند.

والمارت، غول خرده فروشی با شهرت جهانی، به طور گسترده از هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین برای بهبود بهره‌وری و رضایت مشتری استفاده می‌کند. این غول خرده فروشی عظیم از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضای مشتری، ارزیابی داده‌های فروش قبلی و مدیریت سطوح موجودی استفاده می‌کند. والمارت با استفاده از پیش‌بینی تقاضای مبتنی بر هوش مصنوعی، در دسترس بودن محصولات را تضمین می‌کند، کمبود موجودی را به حداقل می‌رساند و در هزینه‌های نگهداری مازاد موجودی صرفه‌جویی می‌کند.

علاوه بر این، این شرکت با الگوریتم‌های مسیریابی مبتنی بر هوش مصنوعی، لجستیک را بهینه می‌کند و امکان تحویل سریع‌تر و مقرون به صرفه‌تر را فراهم می‌سازد. استفاده والمارت از هوش مصنوعی در عملیات زنجیره تامین، نمونه‌ای از چگونگی ارتقاء تصمیم‌گیری، پاسخگویی و انعطاف‌پذیری کلی زنجیره تامین توسط فناوری‌های پیشرفته در بخش خرده فروشی با رقابت شدید است.

بیشتربخوانید: هوش مصنوعی چگونه مدیریت را برای مدیران بازتعریف خواهد کرد؟

۲. ربات‌های همکار (Cobots)

ربات‌های همکار (Cobots) به دلیل افزایش بهره‌وری از طریق همکاری با اپراتورهای انسانی، برای تولید مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری هستند. Cobotها در مراکز تکمیل سفارش برای کمک به چیدن و بسته‌بندی استفاده می‌شوند. این Cobotها با کارگران انسانی به صورت هماهنگ کار می‌کنند، با کمک سیستم‌های هوش مصنوعی در مناطق پیچیده حرکت می‌کنند و اشیاء را شناسایی می‌کنند.

به عنوان مثال، Cobotهای شرکت آمازون از یادگیری ماشین برای تسریع در تکمیل سفارش، ساده‌سازی لجستیک و بهبود عملیات استفاده می‌کنند. این ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند وظایف پیچیده را با دقت و انعطاف‌پذیری انجام دهند. Cobotها می‌توانند فرآیندهای مونتاژ پیچیده و بازرسی کنترل کیفیت را کنترل کنند و به طور یکپارچه با کارگران انسانی همکاری نمایند. این رویکرد پیشگیرانه، توقف کار را به حداقل می‌رساند، هزینه‌های نگهداری را کاهش می‌دهد و عملکرد بهینه تجهیزات را تضمین می‌کند.

این استراتژی مشارکتی، نمونه‌ای عالی از نحوه همکاری Cobotها و هوش مصنوعی برای ایجاد یک محیط تولید پربارتر و چابک‌تر است که در آن هماهنگی انسان و ماشین، کلید برتری عملیاتی است.

بیشتربخوانید: شرکت‌های ژاپنی به دنبال ربات‌های همکار یا «کوبات‌ها»

۳. مدیریت انبار

هوش مصنوعی همچنین در حال متحول کردن بخش مدیریت انبار در صنعت و تولید است. ظهور راه‌حل‌های تولید مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تولید، روش کار انبارها را متحول کرده است و منجر به بهبود کارایی، دقت و صرفه‌جویی در هزینه می‌شود.

یکی از موارد مهم استفاده از هوش مصنوعی در تولید برای انبارها، مدیریت موجودی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های فروش گذشته، سطوح موجودی فعلی و روندهای بازار را برای پیش‌بینی دقیق الگوهای تقاضا تجزیه و تحلیل کنند. این امر به انبارها امکان می‌دهد تا سطوح موجودی خود را بهینه کنند، هزینه‌های نگهداری را کاهش دهند و در عین حال در دسترس بودن محصولات را تضمین نمایند.

به عنوان مثال، شرکت BMW از وسایل نقلیه هدایت شونده خودکار (AGV) مبتنی بر هوش مصنوعی در انبارهای تولیدی خود برای ساده‌سازی عملیات لجستیک داخلی استفاده می‌کند. این AGVها مسیرهای از پیش تعیین شده را دنبال می‌کنند، حمل و نقل مواد اولیه و محصولات نهایی را به صورت خودکار انجام می‌دهند و بدین ترتیب، مدیریت موجودی و شفافیت را برای شرکت بهبود می‌بخشند.

ادغام هوش مصنوعی در بازار تولید، پیشرفت‌های قابل توجهی را در مدیریت انبار به همراه داشته است. راه‌حل‌های تولید مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تولید، از بهینه‌سازی موجودی تا ساده‌سازی تکمیل سفارش، انبارها را متحول می‌کنند و آن‌ها را کارآمدتر و مقرون به صرفه‌تر می‌سازند.

بیشتربخوانید: تولید تطبیقی (Adaptive Manufacturing) چیست؟

۴. بهینه‌سازی خط مونتاژ

هوش مصنوعی برای بهبود دقت، کارایی و انعطاف‌پذیری فرآیندهای تولید در بهینه‌سازی خطوط مونتاژ به کار می‌رود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل معیارهای عملکرد گذشته و داده‌های حسگر لحظه‌ای، جریان کار را بهبود می‌بخشند، توقف کار را کاهش می‌دهند و تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده را امکان‌پذیر می‌سازند. برای تضمین کیفیت محصول، سیستم‌های بینایی رایانه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند نقص‌ها یا ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند.

اتوماسیون هوشمند با اصلاح پارامترهای تولید در پاسخ به تغییرات تقاضا، ضایعات را کاهش می‌دهد و استفاده از منابع را بهبود می‌بخشد. هوش مصنوعی با یادگیری و تطبیق مداوم، خطوط مونتاژ را به محیط‌های انعطاف‌پذیر و مبتنی بر داده تبدیل می‌کند که در نهایت منجر به افزایش خروجی، کاهش هزینه‌ها و حفظ استانداردهای بالا در فرآیندهای تولید می‌شود.

شرکت فولکس‌واگن نمونه‌ای بارز از یک کسب‌وکار است که از هوش مصنوعی در تولید ۵.۰ برای بهینه‌سازی خطوط مونتاژ استفاده می‌کند. آنها با استفاده از راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، کارایی و کیفیت عملیات تولید خود را بهبود می‌بخشند. فولکس‌واگن با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌های حسگر را از خط مونتاژ تجزیه و تحلیل می‌کند تا نیازهای تعمیر و نگهداری را پیش‌بینی کند و عملیات را ساده‌سازی نماید.

۵. نگهداری پیش‌گویانه

نگهداری پیش‌گویانه به دلیل کاربرد هوش‌مصنوعی، به یک عامل تغییر دهنده در تولید تبدیل شده است. هوش مصنوعی در تولید با استفاده از قابلیت‌های پیشرفته تحلیل پیش‌بینی‌کننده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا به طور پیشگیرانه بر خرابی تجهیزات نظارت و آنها را پیش‌بینی کنند، در نتیجه زمان توقف کار را به حداقل برسانند و برنامه‌های تعمیر و نگهداری را بهینه سازند.

یکی از مفاهیم کلیدی در نگهداری پیش‌گویانه، “دوقلوی دیجیتال” است. یک دوقلوی دیجیتال، نسخه‌ای مجازی از یک دارایی فیزیکی است که داده‌های بلادرنگ را ثبت می‌کند و رفتار آن را در یک محیط مجازی شبیه‌سازی می‌نماید. با اتصال دوقلوی دیجیتال به داده‌های حسگر از تجهیزات، هوش مصنوعی برای تولید می‌تواند الگوها را تجزیه و تحلیل کند، ناهنجاری‌ها را شناسایی کند و خرابی‌های بالقوه را پیش‌بینی نماید.

یکی از بهترین نمونه‌های نگهداری پیش‌گویانه مبتنی بر هوش مصنوعی در تولید، کاربرد فناوری دوقلوی دیجیتال در کارخانه فورد است. فورد برای هر مدل خودرویی که تولید می‌کند، دوقلوهای دیجیتال متفاوتی ایجاد می‌کند. هر دوقلو با یک ناحیه تولید مجزا سر و کار دارد، از ایده تا ساخت و سپس بهره‌برداری. آنها همچنین از مدل‌های دیجیتال برای فرآیندهای تولید، تاسیسات تولیدی و تجربه مشتری استفاده می‌کنند. دوقلوی دیجیتال تاسیسات تولیدی آنها می‌تواند با دقت تلفات انرژی را شناسایی کند و مکان‌هایی را که می‌توان در آنها صرفه‌جویی در مصرف انرژی داشت، مشخص نماید و در نهایت عملکرد کلی خط تولید را افزایش دهد.

استفاده از هوش مصنوعی در تولید در زمینه نگهداری پیش‌گویانه، در حال تبدیل شدن به یک عامل تغییر دهنده است. شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از دوقلوهای دیجیتال و تحلیل‌های پیشرفته، از قدرت داده برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات، بهینه‌سازی برنامه‌های تعمیر و نگهداری و در نهایت، ارتقای کارایی عملیاتی و مقرون به صرفه بودن بهره‌مند شوند.

بیشتربخوانید: افزایش بهره‌وری کسب‌وکار با دوقلوهای دیجیتال سازمانی (DTO)

۶. توسعه محصول جدید

توسعه محصولات جدید در تولید با ظهور هوش مصنوعی شاهد تحول قابل توجهی بوده است. ادغام هوش مصنوعی در تولید رویکردهای نوآورانه و فرآیندهای ساده‌سازی شده‌ای را به ارمغان آورده است که شیوه‌ی خلق و معرفی محصولات جدید توسط شرکت‌ها به بازار را متحول می‌کند.

یکی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در تولید برای توسعه محصول جدید، توانایی تجزیه و تحلیل سریع و کارآمد حجم عظیمی از داده‌ها است. تولیدکنندگان می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از روندهای بازار، ترجیحات مشتریان و تحلیل رقبا بینش کسب کنند. این امر آن‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیم‌گیری مبتنی بر داده اتخاذ کنند و محصولاتی را طراحی نمایند که با نیازهای بازار همسو باشند.

برای مثال، شرکت‌های نیمه‌رسانا با استفاده از قدرت یادگیری ماشین در تولید، می‌توانند خرابی قطعات را شناسایی کنند، مشکلات بالقوه را در طراحی‌های جدید پیش‌بینی نمایند و چیدمان‌های بهینه را برای ارتقای بازده در طراحی مدارهای مجتمع (IC) پیشنهاد دهند.

یکی از نمونه‌های برجسته‌ی هوش مصنوعی در تولید، نرم‌افزار طراحی مولد برای توسعه محصول جدید است. این نرم‌افزار از هوش مصنوعی مولد برای سرعت بخشیدن به فرآیند کلی تکرار طراحی استفاده می‌کند و راه را برای طراحی‌های بهینه‌سازی‌شده و نوآورانه‌ی محصولات باز می‌کند. این کاربرد هوش مصنوعی، با امکان بررسی سریع جایگزین‌های طراحی بر اساس اهداف تجاری خاص، فرآیند خلق محصولات جدید را به طور قابل توجهی سرعت می‌بخشد.

صنعت نیمه‌رسانا نیز تأثیر هوش مصنوعی در تولید و ساخت را به نمایش می‌گذارد. شرکت‌هایی که واحدهای پردازش گرافیک (GPU) تولید می‌کنند، به طور گسترده از هوش مصنوعی در فرآیندهای طراحی خود استفاده می‌نمایند.

برای مثال، شرکت NVIDIA از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بررسی مجموعه داده‌های بزرگ در مورد معماری قطعات استفاده می‌کند که این امر پیش‌بینی مشکلات در طراحی‌های تراشه‌های آینده و شناسایی نقاط احتمالی خرابی را ممکن می‌سازد.

آن‌ها با استفاده از تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، زمان رسیدن به بازار را با بهینه‌سازی چیدمان نیمه‌رساناها، کاهش هزینه‌ها و افزایش بازده، تسریع می‌کنند. این کاربرد نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و نوآوری در فرآیندهای توسعه محصول در تولید نیمه‌رسانا پشتیبانی می‌کند.

بیشتربخوانید: پنج ارکان اصلی تحول دیجیتال موفق

۷. بهینه‌سازی عملکرد

بهینه‌سازی عملکرد، جنبه‌ای حیاتی از تولید است و هوش مصنوعی در این زمینه نیز یک عامل تغییر دهنده به شمار می‌رود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی، داده‌های حسگر لحظه‌ای و سایر متغیرهای مرتبط، الگوها را شناسایی کنند، ناهنجاری‌ها را تشخیص دهند و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده انجام دهند. این امر تولیدکنندگان را قادر می‌سازد تا عملیات را بهینه‌سازی کنند، توقف کار را به حداقل برسانند و اثربخشی کلی تجهیزات را به حداکثر برسانند.

شرکت جنرال الکتریک (GE) یک نمونه‌ی کاربردی از چگونگی تغییر عملکرد کارخانه توسط هوش مصنوعی است. GE الگوریتم‌های هوش مصنوعی را در فرآیندهای تولید خود برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های حاصل از حسگرها و سوابق گذشته ادغام کرده است. GE با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند روندها را شناسایی کند، مشکلات احتمالی تجهیزات را پیش‌بینی نماید و فرآیندها را ساده‌سازی کند. با اتخاذ این رویکرد پیشگیرانه، GE همچنین می‌تواند زمان توقف کار تجهیزات را کاهش دهد، اثربخشی کلی تجهیزات را افزایش دهد و کارآمدی عملیات تولید را بهبود بخشد.

۸. تضمین کیفیت

شرکت‌ها با استفاده از قدرت هوش مصنوعی در تولید، در حال متحول کردن رویکرد خود نسبت به کنترل کیفیت هستند و سطوح بالاتری از دقت و ثبات را تضمین می‌کنند. با هوش مصنوعی، تولیدکنندگان می‌توانند از الگوریتم‌های بینایی رایانه‌ای برای تجزیه و تحلیل تصاویر یا ویدیوهای محصولات و قطعات استفاده نمایند. این الگوریتم‌ها می‌توانند با دقتی استثنایی و فراتر از توانایی‌های انسانی، عیوب، ناهنجاری‌ها و انحرافات از استانداردهای کیفیت را شناسایی کنند.

تولیدکننده‌ی پیشرو لوازم الکترونیکی، فاکس‌کان، نمونه‌ای واقعی از کسب‌وکاری است که از هوش مصنوعی در تولید برای کنترل کیفیت استفاده می‌کند. فاکس‌کان با ادغام هوش مصنوعی و فناوری‌های بینایی رایانه‌ای در خطوط تولید خود، رویه‌های کنترل کیفیت را بهبود بخشیده است. سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) می‌توانند با بررسی تصاویر و ویدیوها، به سرعت و به طور مؤثر، نقص‌ها را در قطعات الکترونیکی شناسایی کنند و اطمینان حاصل نمایند که کالاها استانداردهای کیفیت سخت‌گیرانه را رعایت می‌کنند. هوش مصنوعی در کنترل کیفیت، کارایی و دقت تولید را افزایش می‌دهد و به شرکت‌هایی مانند فاکس‌کان اجازه می‌دهد تا در بخش الکترونیک با سرعت تغییر بالا، کالاهای باکیفیت را به صورت انبوه تولید نمایند.

علاوه بر این، روندهای هوش مصنوعی در بخش تولید، تضمین کیفیت پیش‌بینی‌پذیر را ارتقا می‌دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و داده‌های حسگر لحظه‌ای، الگوها و روندهایی را شناسایی می‌کنند که ممکن است نشان‌دهنده‌ی مشکلات بالقوه‌ی کیفیت باشد. این امر تولیدکنندگان را قادر می‌سازد تا به طور پیشگیرانه با نقص‌های احتمالی مقابله کنند و قبل از اینکه بر کیفیت نهایی محصول تأثیر بگذارند، اقدامات اصلاحی انجام دهند.

بیشتربخوانید: صنعت ۵.۰: آینده نگهداری و تعمیرات

۹. ساده‌سازی کارهای اداری

یکی از کاربردهای تأثیرگذار هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تولید، استفاده از اتوماسیون فرایندهای رباتیک (RPA) برای خودکارسازی کارهای اداری است. به طور سنتی، عملیات تولید شامل انبوهی از کارهای اداری مانند سفارشات خرید، فاکتورها و گزارش‌های کنترل کیفیت است. این فرآیندهای دستی زمان‌بر و مستعد خطا هستند و می‌توانند منجر به تأخیر و عدم کارایی شوند.

شرکت‌ها با پیاده‌سازی هوش مصنوعی مکالمه‌محور در تولید، می‌توانند این فرآیندهای اداری را خودکار کنند. ربات‌های هوشمند مجهز به قابلیت‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار داده‌ها را از اسناد استخراج کنند، اطلاعات را طبقه‌بندی و دسته‌بندی نمایند و آن‌ها را در سیستم‌های مناسب وارد کنند.

به عنوان مثال، شرکت ویرپول از RPA برای خودکارسازی فرآیندهای تولید خود، به ویژه در خط مونتاژ و کارهای جابه‌جایی مواد، استفاده می‌کند. وظایف تکراری و مبتنی بر قوانین توسط ربات‌های RPA انجام می‌شود که دقت و بهره‌وری را در فرآیند تولید تضمین می‌کنند. ویرپول علاوه بر این، از این ربات‌ها برای بازرسی‌های کنترل کیفیت استفاده می‌کند و با استفاده از اتوماسیون، یکنواختی و دقت را در ارزیابی محصول نهایی بهبود می‌بخشد. ویرپول با خودکارسازی رویه‌های تضمین کیفیت، از RPA برای ساده‌سازی عملیات خود و حفظ استاندارد بالای کیفیت محصول استفاده می‌کند.

۱۰. پیش‌بینی تقاضا

استفاده از هوش مصنوعی در تولید برای پیش‌بینی تقاضا، مزایای متعددی را به همراه دارد. به طور عمده، به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا با تجزیه و تحلیل داده‌های فروش گذشته، روندهای بازار و عوامل خارجی، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده اتخاذ کنند. این به آن‌ها کمک می‌کند تا نوسانات تقاضا را پیش‌بینی کرده و تولید خود را بر این اساس تنظیم کنند و خطر کمبود موجودی یا مازاد انبار را کاهش دهند.

به عنوان مثال، یک تولیدکننده محصولات مد را در نظر بگیرید که از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضای اقلام مختلف پوشاک استفاده می‌کند. سیستم هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف، مانند روندهای رسانه‌های اجتماعی، پیش‌بینی‌های آب و هوا و ترجیحات مشتری، می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهد که به خرده‌فروش امکان می‌دهد سطوح موجودی را بهینه کند و در دسترس بودن اقلام محبوب را تضمین نماید.

بیشتربخوانید: تولید دیجیتال؛ تعریف و نمونه‌ها

۱۱. مدیریت سفارش

استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت سفارش مستلزم بهینه‌سازی و ساده‌سازی کل فرآیند تکمیل سفارش است. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌های گذشته، ترجیحات مصرف‌کننده و روندهای بازار را برای تخمین دقیق تقاضا بررسی می‌کند. این امکان پردازش خودکار سفارشات، بهینه‌سازی موجودی و انجام تغییرات پویا در قیمت‌گذاری را فراهم می‌سازد. علاوه بر این، هوش مصنوعی با کاهش خطرات مرتبط با سفارشات جعلی، کشف تقلب را بهبود می‌بخشد.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی در تولید، با خودکارسازی عملیات تکراری و ارائه بینش مبتنی بر داده، باعث افزایش اثربخشی کلی سیستم‌های مدیریت سفارش، سرعت بخشیدن به تصمیم‌گیری و تضمین رویکردی پاسخگوتر و مشتری‌مدارتر به تکمیل سفارش برای شرکت‌ها در صنایع مختلف می‌شود.

IBM Watson Order Optimizer یکی از کاربردهای عملی هوش مصنوعی در مدیریت سفارش است. راه‌حل فناوری IBM با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی/یادگیری ماشین، داده‌های سفارش گذشته، رفتار مشتری و سایر عوامل خارجی را تجزیه و تحلیل می‌کند. این سیستم با استفاده از این بینش‌ها، با تنظیم پویا سطوح موجودی و پیشنهاد استراتژی‌های کارآمد مسیریابی سفارش، فرآیندهای تکمیل سفارش را بهینه می‌کند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا هزینه‌ها را کاهش دهند، رضایت مشتری را افزایش دهند و کارآمدی مدیریت سفارش را بهبود بخشند.

IBM Watson Order Optimizer، پتانسیل تحول‌آفرین ادغام هوش مصنوعی و تولید را به نمایش می‌گذارد و فرآیندهای پیچیده تکمیل سفارش را برای پاسخگویی بهتر زنجیره تأمین و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر بهینه می‌سازد.

۱۲. کارخانه‌های متصل

کارخانه‌های متصل، نمونه‌های برجسته‌ای از چگونگی ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای تولید برای ایجاد اکوسیستم‌های هوشمند و شبکه‌ای هستند. استفاده از هوش مصنوعی در تولید به ارزیابی داده‌های لحظه‌ای از ماشین‌آلات، پیش‌بینی نیازهای تعمیر و نگهداری، ساده‌سازی عملیات و کاهش توقف کار با استفاده از حسگرهای اینترنت اشیا کمک می‌کند.

این سیستم شبکه‌ای، ارتباط مؤثر ماشین به ماشین را تسهیل می‌کند و امکان اصلاحات سریع برنامه‌های تولید را در پاسخ به تغییرات تقاضا فراهم می‌سازد. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد و عملیات بدون نقص را تضمین می‌کند.

در نهایت، کارخانه‌های متصل مبتنی بر هوش مصنوعی با ایجاد اکوسیستم‌های تولید انعطاف‌پذیر و مبتنی بر داده که به سرعت با شرایط متغیر سازگار می‌شوند، هزینه‌ها را کاهش می‌دهند، کارایی کلی عملیاتی را افزایش می‌دهند و بهره‌وری را بالا می‌برند.

برای نمونه، جنرال الکتریک (GE) نمونه‌ای برجسته از یک کسب‌وکار است که از کارخانه‌های متصل مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کند. این شرکت از پلتفرم Predix خود برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با اینترنت اشیا (IoT) در فرآیند تولیدشان استفاده می‌نماید.

این سیستم به GE اجازه می‌دهد تا بر سلامت تجهیزات نظارت داشته باشد، زمان نیاز به تعمیر ماشین‌آلات را پیش‌بینی کند و خطوط تولید خود را روان‌تر اجرا نماید. پلتفرم Predix از طریق تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین به GE کمک می‌کند تا زمان توقف کار را کاهش دهد و کارایی را در کارخانه‌هایشان افزایش دهد.

بیشتربخوانید: پنج ستون و عامل اصلی در تحول دیجیتال موفق

نتیجه

همانطور که در سراسر این وبلاگ مورد بحث قرار گرفت، انبوهی از کاربردهای هوش مصنوعی در تولید، نقش مهم هوش مصنوعی را در متحول کردن جنبه‌های مختلف این بخش برجسته کرده است. از مدیریت زنجیره تأمین تا نگهداری پیش‌بینی‌کننده، ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای تولید به طور قابل توجهی باعث بهبود کارایی، دقت و اثربخشی از نظر هزینه شده است.

برای درک تأثیر کامل هوش مصنوعی در تولید، به پشتیبانی خدمات توسعه‌ی تخصصی هوش مصنوعی نیاز خواهید داشت. برای مثال، یک تولیدکننده‌ی جهانی تجهیزات سنگین ساختمانی و معدنی، با چالش‌هایی در زمینه‌ی زنجیره‌ی تأمین غیرمتمرکز مواجه است که منجر به افزایش هزینه‌های حمل‌ونقل و حل‌وفصل دستی داده‌ها می‌شود. برای رفع این مشکل، یک سیستم مدیریت لجستیک و زنجیره‌ی تأمین مبتنی بر داده با استفاده از اتوماسیون فرآیند رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی (RPA) و تحلیل داده‌ها توسعه داده شد. ربات‌های RPA فرآیندهای دستی را خودکار کردند، خطاها را برطرف نمودند و شفافیت زنجیره‌ی تأمین را تا ۶۰ درصد افزایش دادند که در نهایت منجر به بهبود ۳۰ درصدی در بهره‌وری عملیاتی شد.

با تکامل چشم‌انداز تولید، همچنان به پیشبرد نوآوری و ایجاد راه‌حل‌های سفارشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ادامه دارد که استانداردهای صنعت را بازتعریف خواهد کرد. شرکت‌های تولیدی با مشاوره‌ با کارشناسان فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی می‌توانند از پتانسیل کامل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استقبال کنند، عملیات خود را متحول سازند و در محیط کسب‌وکار پویا و رقابتی موفق شوند.

بیشتربخوانید: گام بعدی دستورکار تحول دیجیتال شما چیست؟

کانال تلگرام  رسانه فناوری هوشمند

نوشته های مشابه

‫۲۱ دیدگاه ها

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا