بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی فرایندهای تولید

نوشته: Srinath Goud Vanga

ترجمه: علیرضا خدائی

هوش مصنوعی به ابزاری حیاتی برای مقابله با چالش‌های تولید تبدیل می‌شود که به کارایی آسیب می‌زنند و توانایی برآوردن انتظارات مشتری را مختل می‌کنند.

به گزارش فناوری هوشمند و به نقل از manufacturing؛ هوش مصنوعی به ابزاری حیاتی برای مقابله با چالش‌هایی تبدیل می‌شود که به تولید کارایی آسیب می‌زنند و توانایی برآوردن انتظارات مشتری را مختل می‌کنند. این چالش‌ها شامل کنترل کیفیت، پیش‌بینی تقاضا و نگهداری تجهیزات می‌شوند که می‌توانند منجر به کاهش بازده، ایجاد ضایعات و جلوگیری از عدم توانایی سازمان در تحقق انتظارات مشتری شوند. پیشرفت‌های اخیر هوش مصنوعی در زمینه بینایی رایانه، مانند تشخیص تصویر، و پردازش زبان طبیعی (NLP) راه‌حل‌های پیشگامانه‌ای را ارائه می‌دهند که می‌توانند بر روی مشکلات مختلف صنایع مختلف غلبه کنند.

موارد استفاده از هوش مصنوعی در تولید

در ادامه به برخی از موارد استفاده از هوش مصنوعی در صنعت و تولید که باید مورد توجه قرار گیرند، اشاره می‌کنیم:

۱. پیش‌بینی تقاضا:

پیش‌بینی تقاضا هسته‌ی اصلی هر فرآیند تولید است و این امر اطمینان می‌دهد که از ضایعات اجتناب می‌شود و نیازهای مشتریان به طور کامل برآورده می‌گردد. مدل‌های سنتی یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضا با داده‌های ساختاریافته عملکرد خوبی دارند، اما اغلب در گنجاندن بینش‌های حاصل از دنیای وسیع داده‌های بدون ساختار، مانند متن، با چالش مواجه می‌شوند. این داده‌های بدون ساختار که شامل مواردی مانند مکالمات در رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌های محصولات و روندهای آنلاین هستند، می‌توانند قدرت پیش‌بینی فوق‌العاده‌ای داشته باشند. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4 و Gemini قابلیت‌های چشمگیری در تبدیل داده‌های متنی به عوامل محرک تقاضای قابل اندازه‌گیری و به طور قابل توجهی بهبود دقت پیش‌بینی را نشان داده‌اند.

۲. تضمین کیفیت:

دخالت انسان در فرآیند کنترل کیفیت می‌تواند منجر به عدم انطباق و ناهماهنگی شود. سیستم‌های بینایی رایانه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی دیدگاهی عینی به این فرآیند ارائه می‌دهند. این سیستم‌ها می‌توانند حتی ظریف‌ترین نقص‌ها را با دقت شناسایی کنند و اطمینان حاصل کنند که استانداردهای کیفیت یکنواخت در سراسر کارخانه‌ها حفظ می‌شود و بار بر دوش بازرسان انسانی کاهش می‌یابد. مدل‌های بینایی رایانه‌ای را می‌توان به طور مداوم برای همسو شدن با نیازهای در حال تغییر ارزیابی کیفیت و برآوردن تقاضای خط تولید تنظیم کرد. پیشرفت‌های جدید در تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل توضیح می‌تواند به رمزگشایی فرآیند تصمیم‌گیری داخلی این مدل‌ها کمک کند و زمینه‌ساز اعتماد و همکاری بین انسان و هوش مصنوعی شود. این مدل‌ها را می‌توان به دو روش مستقر کرد:

• به عنوان یک همکار برای یک ارزیاب کیفیت انسانی، با ارائه بازخورد لحظه‌ای و برجسته کردن مسائل بالقوه.
• به عنوان یک سیستم مستقل برای کارهای بسیار تکراری و کاملاً تعریف‌شده.

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

۳. تحلیل داده‌های بدون ساختار:

همانطور که قبلاً ذکر شد، NLP به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا بینش‌هایی را از منابع بدون ساختار مانند اسناد داخلی، بازخورد مشتری و موارد دیگر استخراج کند. شناسایی بازخورد قابل اجرا از انبوه بررسی‌های آنلاین می‌تواند زمان‌بر و پرزحمت باشد. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) می‌توانند این فرآیند را به طور قابل توجهی بهبود بخشند. توانایی چشمگیر آنها در جستجوی حجم عظیمی از داده‌های متنی به آنها امکان می‌دهد تا بینش‌های عملی را خلاصه کنند. علاوه بر این، پیشرفت‌های جدید در مدل‌های چندوجهی به آنها قدرت می‌دهد تا بینش‌هایی را از داده‌های موجود در حالت‌های مختلف مانند متن و تصویر ایجاد کنند. مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند تبدیل داده‌های بدون ساختار به فرمت‌های ساختاریافته را ساده‌سازی کنند و امکان پرس‌وجو، تجسم و تجزیه و تحلیل پیشرفته را فراهم آورند.

۴. تحلیل داده‌های اینترنت اشیا با کمک همکار مبتنی بر هوش مصنوعی:

کارخانه‌های مدرن حجم عظیمی از داده را از دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) تولید می‌کنند. تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند الگوها و روندهایی را در درون این داده‌ها آشکار کند و بینش‌هایی را که قبلاً پنهان بوده‌اند، آشکار سازد. با این حال، ابزارهای سنتی تجزیه و تحلیل داده‌ها اغلب نیاز به دانش تخصصی دارند و در نتیجه دسترسی به آن‌ها را محدود می‌کنند.

همکاران مبتنی بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می‌توانند نحوه تعامل کاربران با داده‌های اینترنت اشیا را متحول کنند. این همکاران افراد را قادر می‌سازند تا سوالات خود را با زبان ساده بپرسند، بدون نیاز به ساختن پرس‌وجوهای خاص برنامه (application-specific queries) یا داشبوردهای پیچیده، به بینش‌های عمیق دست یابند. صرف نظر از تخصص فنی، هر کسی می‌تواند چشم‌انداز وسیع داده‌ها را کاوش کند و بینش‌های قابل اقدامی را کشف کند که منجر به بهبود در سراسر خط تولید می‌شود.

۵- سیستم‌های دانش:

سازماندهی دانش یک شرکت بسیار مهم است و بخش تولید نیز از این قاعده مستثنی نیست. سیستم‌های مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM) می‌توانند با تعامل با منابع مختلف داده‌ی ساختاریافته و بدون ساختار، از تخصص جمعی درون سازمان بهره‌برداری کنند. این سیستم نه تنها انتقال دانش را ساده کرده و بهره‌وری را افزایش می‌دهد، بلکه اطلاعات مورد نیاز تیم‌ها را نیز در زمان مناسب در اختیارشان قرار می‌دهد.

یک همکار مبتنی بر LLM می‌تواند با جستجو در مخزن عظیم اسناد، به سوالات پیچیده پاسخ دهد و حتی به کاربران امکان می‌دهد برای دستیابی به بینش‌های عمیق‌تر، سوالات بیشتری را مطرح کنند. این دسترسی آسان به اطلاعات، بهره‌وری نیروی کار را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهد.

بیشتر بخوانید: تحول دیجیتال در تولید در سال ۲۰۲۴ ( قسمت اول)

۶-بهره‌گیری بیشتر از هوش مصنوعی:

هوش مصنوعی در بخش تولید بر بستر داده‌های با کیفیت بالا و ساختارمند‌شده رونق می‌گیرد. با اولویت دادن به استراتژی‌های جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده که دقت، انسجام و امنیت را در تمام منابع داده، چه ساختاریافته و چه بدون ساختار، تضمین می‌کند، کار خود را آغاز کنید. برچسب‌گذاری و شرح دقیق داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر، اسناد متنی و مکالمات رسانه‌های اجتماعی، حیاتی است. این فرآیند، مبنای حقیقت (ground truth) را برای مدل‌های هوش مصنوعی تعریف می‌کند و به آن‌ها می‌آموزد که چگونه نقص‌ها را شناسایی کنند، احساسات مشتری را تفسیر کنند یا نکات کلیدی را از گزارش‌های طولانی استخراج کنند.

نتیجه‌گیری

بایگانی و برچسب‌گذاری دقیق داده‌ها فرآیندی مستمر است. با بالغ‌تر شدن ابتکارات هوش مصنوعی، تولیدکنندگان می‌بایست حلقه‌های بازخوردی ایجاد کنند که امکان پالایش برچسب‌های داده را فراهم آورند. برای جلب اعتماد و پذیرش سیستم‌های هوش مصنوعی، به کارگیری تکنیک‌هایی را در نظر بگیرید که باعث ارتقای «هوش مصنوعی قابل تفسیر» شوند. هوش مصنوعی قابل تفسیر به معنای درک خروجی‌های پیش‌بینی‌شده توسط مدل هوش مصنوعی و استدلال پشت تصمیمات آن است.

در حالی که مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) پتانسیل عظیمی برای وظایف مبتنی بر دانش دارند، اما آگاهی از تمایل آن‌ها به «توهم‌زدن» یا تولید پاسخ‌های به ظاهر موجه اما نادرست، ضروری است. برای خروجی‌های LLM، تدابیر حفاظتی مانند الزام به ارائه استناد یا منابع برای پاسخ‌ها را در نظر بگیرید. این استنادات امکان راستی‌آزمایی را فراهم کرده و به برقراری اعتماد به خروجی سیستم کمک می‌کند.

عملکرد مدل‌های موجود را با استفاده از تست‌های A/B و سایر معیارهای دقیق به طور منظم ارزیابی کنید تا مشخص شود آیا رویکردهای جدیدتر مزایای قابل توجهی به همراه دارند. با پذیرش انعطاف‌پذیری و فرهنگ ارزیابی مستمر، شرکت‌ها اطمینان حاصل می‌کنند که فرآیندهای تولید آن‌ها به طور مداوم از پیشرفت‌های هوش مصنوعی بهره‌مند می‌شوند.

بیشتر بخوانید: تحول دیجیتال در تولید در سال ۲۰۲۴ ( قسمت دوم): ۸ نمونه دیجیتالی‌سازی