التأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي AI في التصنيع الذكي

التأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي AI في التصنيع الذكي و فوائد الذكاء الاصطناعي للشركات و المصانع وفقًا لتقرير بحثي حديث لشركة Accenture عن الذكاء الاصطناعي AI، ستزداد أرباح الشركات بمعدل 38٪ بحلول عام 2035

 

ويرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى النشر الأكثر تقدمًا للذكاء الاصطناعي في التطبيقات المالية وتكنولوجيا المعلومات والتصنيع.

 

ولكن في هذه المرحلة المبكرة من تطبيق الذكاء الاصطناعي ، لا يزال من غير الواضح كيف سيتم نشره عبر العديد من حالات الاستخدام المحتملة.

 

يتم تقييم تقييمات سيناريوهات المخاطر / المكافآت والعديد من المنظمات غير متأكدة من كيف ومتى تغمس أصابع قدميها في تجمع الذكاء الاصطناعي.

 

يمكن أن تشمل فوائد الذكاء الاصطناعي تحسين الأداء ، والتحكم في التكاليف ، وتحسين العمليات ، وتقصير أوقات تطوير دورة المنتج ، وتحسين الكفاءة.

 

تتضمن القيمة المضافة للذكاء الاصطناعي أيضًا توفرًا على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وقدرة الآلات على التعلم من خلال التجربة.

 

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تكون تكلفة الدخول منخفضة جدًا (اعتمادًا على مدى تعقيد التطبيق) ، ويمكن أن تكون المدخرات عالية نتيجة فترات الاسترداد القصيرة جدًا.

 

في هذا الصدد ، يجدر التمييز بين مرحلة التعلم التي يمكن أن تتطلب الحوسبة السحابية ومرحلة التشغيل التي يمكن أن تكون أقل تطلبًا من حيث الحوسبة.

 

يغير الذكاء الاصطناعي أيضًا الطريقة التي يؤدي بها مشغلو الآلات وظائفهم ويمكن أن يساعد في الحصول على معرفة العمال المهرة أثناء انتقالهم إلى التقاعد.

 

ستبدأ الأجيال الجديدة من العمال الذين ينضمون إلى القوى العاملة الصناعية في رفض أدوات العمليات القديمة والتطلع إلى الذكاء الاصطناعي كمصدر لإثراء الوظائف لا سيما من خلال أتمتة العمليات الروبوتية للإجراءات البشرية المتكررة.

 

في الواقع ، سيمثل الذكاء الاصطناعي طريقة جديدة للبشر والآلات للعمل معًا ، وللتعرف على الميول التنبؤية ، ولحل المشكلات المعقدة.

 

على سبيل المثال ، التحدي اليوم في إدارة عملية تتطلب تحكمًا صارمًا في درجات الحرارة والضغوط وتدفق السائل معقد للغاية وعرضة للخطأ.

 

يجب أخذ العديد من المتغيرات في الاعتبار لتحقيق نتيجة ناجحة ؛ الكثير ، في الواقع ، لا يستطيع العقل البشري حلها من تلقاء نفسه.

 

الآن ، مع دعم الذكاء الاصطناعي للقرارات التشغيلية ، يمكن تحسين العوامل الحاسمة مثل السلامة والأمن والكفاءة والإنتاجية وحتى الربحية.

 

مثال آخر هو كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة البشر في فحص الجودة من خلال تزويدهم بتحليل الرؤية والتحليل السليم.

 

بالنسبة للبيئات الصناعية ، هناك تطبيقان مبكران للذكاء الاصطناعي

 

ضمن نطاق التصنيع المنفصل والعملياتي ، تعد صيانة الأصول إحدى العمليات الصناعية التي ظهرت كمنطقة تطبيقات مبكرة للذكاء الاصطناعي.

 

وبشكل أكثر تحديدًا ، بدأت المنظمات في دمج مفهوم الصيانة “التنبؤية” ضمن مناهجها التقليدية للصيانة “الوقائية” و “التوقف / الإصلاح”.

 

أحد الأمثلة الشائعة يتضمن محركًا متغير السرعة (VSD) متصل بمحرك. يجمع الذكاء داخل VSD البيانات المتعلقة بأي سلوكيات غير طبيعية في تشغيل المحرك ثم يقوم بإعلام المحرك إما للإصلاح أو الاستبدال قبل حدوث أي عطل.

 

لذلك ، بدلاً من انتظار حدوث الصيانة الوقائية المجدولة ، يمكن الآن إدارة الصيانة على أساس الشرط. يؤدي هذا إلى خفض التكلفة وزيادة العائد لأن الأصل لا يتم استبداله إلا عندما يحتاج فعلاً إلى الاستبدال

 

ويتم تجنب أي توقف غير متوقع. وبالمثل ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي الذي يتم تنفيذه على الحافة في التعرف المبكر على تلف شفرة التوربينات لتوليد الطاقة ، ومشكلة صمام تغذية المضخة ، وتقترب اقتران محرك المصنع من الفشل ومشكلة الضغط التفاضلي لسداد المحمل.

 

 

يتضمن المجال الثاني لتطبيق الذكاء الاصطناعي استخدام مزيج من الأنظمة الحالية والتقنيات الجديدة للتحكم في ربحية تشغيل المصنع.

 

عندما يتم فرض مبادئ التحكم في الربح على التحكم في العملية ، تظهر إستراتيجية الكفاءة المربحة. تعد المحاسبة في الوقت الفعلي (RTA)

 

التي تستخدم مجموعة من البيانات المستندة إلى أجهزة الاستشعار من العملية والبيانات المالية لحساب نقاط التكلفة والأرباح عبر العمليات الصناعية ، المحرك للسماح للمشغلين بالوصول إلى بيانات الربحية.

وبالتالي ، يمكن أن تساعد الخوارزميات الآن المشغلين على اتخاذ أفضل قرار من منظور الأمان والربحية.

بغض النظر عن التطبيق ، عند الترفيه عن الذكاء الاصطناعي ، يجب على أصحاب المصلحة الصناعيين التركيز أولاً على مشكلة العمل الرئيسية التي يختارون معالجتها.

 

بمجرد تحليل المشكلة ، يمكن لمزودي التكنولوجيا المساعدة في تحديد ما إذا كانت أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن توفر حلاً قادرًا على معالجة المشكلة

 

 

 

,