پنج مورد استفاده از فناور‌ی‌های هوش مصنوعی در صنعت

هوش مصنوعی در صنعت تولید، ۹۳ درصد از شرکت ها معتقدند که هوش مصنوعی یک انقلاب بزرگ در رشد و توسعه و نوآوری این بخش خواهد بود

موارد استفاده و برنامه های کاربردی هوش مصنوعی دامنه ای به وسعت کل مصرف کنندگان تا تمام  کسب پیدا کرده است، کارهای اداری را کاهش داده، بهره وری را افزایش و روند توسعه را قوت بخشیده. بخش تولیدی با تولید روزانه ۱۸۱۲ پتابایت اطلاعات به یک بازار به اندازه اقیانوس برای هوش مصنوعی تبدیل شده است 

بر اساس نظرسنجی ها در مورد پذیرش هوش مصنوعی در صنعت تولید، ۹۳ درصد از شرکت ها معتقدند که هوش مصنوعی یک انقلاب بزرگ در رشد و توسعه و نوآوری این بخش خواهد بود. انتظار می‌رود که اندازه بازار هوش مصنوعی در بخش تولید تا سال ۲۰۲۸ به ۱۴ میلیارد دلار برسد.

با افزایش استفاده از هوش مصنوعی در صنعت تولید، چه روندهایی را باید مد نظر داشته باشید تا از بازی جلوتر باشید؟ بیا یک نگاهی بیندازیم.

“فناوری هوشمندFanahoosh” آخرین به روزترین محتوی در هوش‌مصنوعی

روند اول: کارخانه های خودکار شده با استفاده از هوش مصنوعی

ربات ها با همراهی هوش مصنوعی می تواند نیاز شما به  انجام کارهای بسیار تخصصی را رفع کند. بسیاری از تولید کنندگان صنعتی از فناوری هوشمند برای کاهش هزینه های تولید محصول، حفاظت از کارگران و افزایش کارایی استفاده کرده اند.

تولید کنندگان می توانند از هوش مصنوعی برای کاهش قابل توجه هزینه های نیروی کار و در عین حال بهبود بهره وری و کارایی کلی در کارخانه های خود استفاده کنند. از دیگر کاربرد های هوش مصنوعی در کارخانه ها می توان به موارد زیر اشاره کرد:

خودکار سازی کارهای پیچیده در کارخانه

به لطف ردیابی و نظارت مستمر بر فرآیند تولید، هر گونه ناهنجاری به سرعت شناسایی شده و بلافاصله به تکنسین مربوطه هشدار می دهد. یک مخزن متمرکز برای تمام داده های عملیاتی ایجاد می کند، که مدیریت  کارمندان را بسیار آسان تر می کند و تعداد منابع مورد نیاز برای تولید را در کارخانه کاهش می دهد.

به راحتی مقدار تولید را نسبت به تقاضای بازار و استراژی مدیران تغییر می دهد

نمونه بارز اتوماسیون، کارخانه زیمنس است. این شرکت با همکاری گوگل بهره وری دپارتمان فروش خود را با استفاده از بینایی کامپیوتر، تجزیه و تحلیل مبتنی بر فضای ابری و الگوریتم های هوش مصنوعی به مقدار قابل توجهی افزایش داده است.

 Fanuc، یک شرکت اتوماسیون ژاپنی  است که از ربات های قدرت گرفته از هوش مصنوعی برای راه اندازی کارخانه های خود استفاده می کند. این روبات ها می توانند، تمام ماشین آلات تولیدی را به طور مداوم مدیریت کنند و نظارت مستمر بر تمام عملیات های اجرایی داشته باشند.

روند دوم: هوش مصنوعی برای کنترل کیفیت

یکی از بیشترین نیاز ها به هوش مصنوعی در زمینه کنترل کیفیت در کارخانه های تولیدی می باشد. اگر چه اشتباهات ربات های صنعتی از انسان کمتر است اما حتی در همان ها هم امکان رخ دادن اشتباه وجود دارد، وجود ایراد و نقص در محصولات تولیدی هزینه های زیادی را بر دوش تولید کننده گان قرار می دهد

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) با همراهی هوش انسانی فناوری‌های قدرتمند انقلابی در روند تولید به وجود خواهد آورد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند نقص های جزئی را در ماشین آلات یا محصولاتی که روبات ها ممکن است نادیده بگیرند، شناسایی کند. محصولات تولیدی  را می‌توان با  هوش مصنوعی و سخت‌افزارهایی مانند دوربین‌ها و حسگرهای اینترنت اشیا، آنالیز کرد تا خطاهای تولید به‌طور خودکار کشف شوند.

سپس کامپیوتر می تواند به طور اتومانیک تصمیم بگیرد که با محصولات معیوب چه کاری انجام دهد که این امربه کیفیت کلی و عملکرد محصول نهایی کمک شایانی می کند به همین دلیل است که امروزه بسیاری از شرکت‌های تولیدی از اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی و ابزارهای قوی برای تشخیص نقص در فرآیند یا در طراحی محصول خود استفاده می‌کنند.

تولیدکنندگان با انجام آزمایش‌های کیفی گسترده با کمک هوش مصنوعی، محصولات با کیفیت بالا را با زمان کوتاه‌تری برای عرضه به بازار آماده می‌کنند. برای مثال شرکت BMW از سیستم تشخیص خودکار با استفاده از تصویر برای بررسی و بازرسی کیفیت و حذف عیوب احتمالی استفاده می کند. در نتیجه، آنها به سطوح بالایی از دقت در تولید دست یافته اند

روند سوم: بهبود عملکرد سیستمهای پردازش زبان طبیعی (NLP) به کارگران در گزارش  دادن مشکلات و رسیدگی به درخواست‌ها کمک می‌کند

چت بات های  مجهز به NLP یکی ازکاربردهای مهم هوش مصنوعی در فرآیند تولید هستند به وسیله آنها می توان کارایی سیستم گزارش گیری و  رسیدگی به درخواست ها را بهبود بخشید.

پردازش زبان طبیعی شاخه ای از هوش مصنوعی است که در شبیه سازی مکالمه طبیعی انسان ها تخصص دارد

اگر کارگران بتوانند به آسانی با چت‌بات‌ها ارتباط برقرار کنند و گزارش مشکلات را به آنها ارائه دهند، هوش مصنوعی می‌تواند به آنها کمک کند تا گزارش‌های خود را سریع‌تر و جامع‌تر ارسال کنند. این امر مسئولیت پذیری کارگران را افزایش داده و حجم کار را هم برای کارگران و هم برای سرپرستان کاهش خواهد داد

روند چهارم: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای بهبود دقت پیش‌بینی آینده

هوش مصنوعی در زنجیره تامین و لجستیک پتانسیل زیادی برای کمک به شرکت‌های تولیدی دارد تا با کمک آن پیش‌بینی‌های بهتری از آینده داشته و تصمیم‌های سریع‌تری بگیرند. برای برنامه ریزی و پیش بینی آینده نیاز است تا سطح بالایی ازحساسیت به خطا های احتمالی ایجاد شود. اکنون تولیدکنندگان از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای کاهش  ایرادات و در عین حال افزایش ظرفیت تولید استفاده می کنند

آنها به طور فزاینده ای به دنبال هوش مصنوعی (AI) هستند تا کارایی و زمان آماده سازی محصولاتشان را بهبود بخشد

شرکت فرانسوی Danone  مثال خوبی است آنها با استفاده از هوش مصنوعی  و پیش بینی مقدار تقاضا در آینده به آمار زیر دست یافتند

• بیست درصد بهبود در مقدار خطاهای پیش بینی آینده
• سی درصد بهبود در از دست رفتن فرصتهای فروش
• پنجاه درصد کاهش در کارهای مورد نیاز برای برنامه ریزی آینده

نمونه دیگر Thales SA است. آنها از یادگیری ماشین برای پیش بینی کارهای مورد نیاز برای تعمیر و نگهداری پیشگیرانه از خطوط راه آهن پرسرعت در سراسر اروپا استفاده کرده اند

این شرکت داده های تاریخی و فعلی هزاران حسگر، قطعات قطار و وضعیت فعلی زیرسیستم ها را در سراسر شبکه ریلی اروپا جمع آوری می کند. آنها یک الگوریتم هوش مصنوعی مبتنی بر داده‌ها را برای پیش‌بینی مشکلات احتمالی و شناسایی زمانی که قطعات خاصی نیاز به تعویض دارند، توسعه داده است و به سطح بالایی از دقت و قابل اطمینان بودن دست یافت.

روند پنجم: سرعت بخشیدن به اهداف توسعه پایدار

یک مطالعه نشان می‌دهد که با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند انتشار گازهای گلخانه‌ای به ویژه دی اکسید کربن را بین ۲.۶ تا ۵.۳ میلیارد تن کاهش داد و از این طریق  بین ۱.۳ تا ۲.۶ تریلیون دلار ارزش آفرینی کرد. شرکت ها با استفاده از هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها ردپای کربن خود را اندازه گیری کرده و از آن در جهت یافتن راه هایی برای کاهش انتشار کربن استفاده خواهند کرد.

از هوش مصنوعی در مواردی فراتر از کاهش انتشار گازهای گلخانه ای می توان استفاده کرد

نمونه های مانند کاهش مقدار زباله ها و ضایعات، مثل کاهش آلودگی پلاستیکی در اقیانوس ها، و توسعه محصولات و روشهای تولیدی سازگار با محیط زیست.

علاوه بر اینها، شرکت‌های تولیدی باید تعادلی بین کارایی عملیاتی و ریسک های که برای دارایی‌های شرکت و کارکنان وجود دارد ایجاد کنند. به لطف پیشرفت‌های موجود در تجزیه و تحلیل ویدئو و سیستم‌های مدیریت ساختمان و هوش مصنوعی شرکت ها قادر خواهند بود ایمنی محیط کار و کارگران خود را افزایش دهند.

از آنجایی که به کار گیری هوش مصنوعی در تولیدی ها  مستلزم سرمایه گذاری قابل توجهی از نظر زمان، انرژی و منابع مالی و همچنین ارتقای مهارت نیروی کار است، پیشرو بودن در استفاده از هوش مصنوعی در صنعت نیاز به اتخاذ تصمیمات سریع و قاطع دارد و همچنین برای کسانی که حتی به فکر استفاده از هوش مصنوعی در فرآیندهای تولیدی خود نیستند، فرصت به سرعت در حال از دست رفتن است! 

منبع: متاریتور

  ” اقتصادالکترونیکی“آخرین و به روزترین محتوی در اقتصاددیجیتال