كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز الإنتاجية ثورة التصنيع الذكية للمصنعين إنتاج المزيد من المنتجات عالية الجودة بتكلفة منخفضة
من الطبيعة البشرية التعلم والتطور والتحسين. منذ بداية الزمن ، تقدمنا نحو مستقبل أفضل. لقد قطع البشر شوطًا طويلاً من استخدام الحجارة لإشعال النار إلى إخبار مساعد افتراضي بتشغيل أو إيقاف تشغيل المعدات الكهربائية.
سيقول البعض أن الآلات استولت على الروبوتات وأن الروبوتات حلت محل البشر – لكننا نحن من نوجه هذه السفينة.
سواء كنت تتبع أحدث الاتجاهات أم لا ، فربما تكون قد سمعت عن الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). نستخدم هذه التقنيات كل يوم
ولكن ما هي بالضبط؟
هل هما اسمان لنفس التكنولوجيا؟
في هذه المدونة ، أشرح الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي وقيمتهما للمصنعين.
الذكاء الاصطناعي
يسمى تمكين الآلة من محاكاة السلوك البشري بالذكاء الاصطناعي. عندما تصبح الآلة ذكية ، يمكنها فهم الأمر وتخزين البيانات وتوصيلها واستخلاص النتائج. تكمن الفكرة وراء الذكاء الاصطناعي في جعل نظام ذكي يشبه الإنسان لحل المشكلات المعقدة.
ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث فئات – الذكاء الاصطناعي الضعيف ، والذكاء الاصطناعي العام ، والذكاء الاصطناعي القوي – بناءً على قدرات النظام.
التعلم الالي
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي والتي تسمح للآلة بالتعلم من البيانات التي تم جمعها سابقًا دون الحاجة إلى البرمجة بشكل صريح.
تُستخدم طرق مثل الشبكات العصبية والإحصاءات وبحوث العمليات والفيزياء للعثور على رؤى خفية في البيانات. يتيح ML للآلات الوصول المباشر إلى البيانات للتعلم من النتائج لتقديم قرارات أفضل في المستقبل.
الشبكة العصبية هي نظام كمبيوتر مصمم للعمل من خلال تصنيف المعلومات بنفس الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري. يمكن تعليمه التعرف على الصور ، على سبيل المثال ، وتصنيفها وفقًا للعناصر التي تحتوي عليها.
ينقسم التعلم الآلي إلى ثلاث فئات:
التعلم الخاضع للإشراف و التعلم غير الخاضع للإشراف و التعلم المعزز.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز الإنتاجية
تتيح ثورة التصنيع الذكية للمصنعين إنتاج المزيد من المنتجات عالية الجودة بتكلفة منخفضة بنجاح أكبر من أي وقت مضى.
يعد الذكاء الاصطناعي الصناعي أحد التقنيات الأساسية التي تقود هذا الابتكار الأخير. مع الطفرة في الحوسبة السحابية وتخزين البيانات الضخمة وتحليلها ، يساعد الذكاء الاصطناعي على تحسين الكفاءة في بيئات التصنيع ، مما يؤدي إلى أداء ونتائج أفضل.
فيما يلي ست طرق يساعد بها الذكاء الاصطناعي في تحسين التصنيع.
1. التنبؤ الدقيق
باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكن للأنظمة اختبار مئات النماذج الرياضية لإمكانيات الإنتاج والنتائج ، وأن تكون أكثر دقة في تحليلها ونتائجها.
يتم ذلك أثناء التكيف مع المعلومات الجديدة مثل ابتكارات المنتجات الجديدة أو اضطرابات سلسلة التوريد أو التغييرات المفاجئة في الطلب. وفقًا لماكينزي ، يمكن للتعلم الآلي تقليل المخزون بنسبة 20 إلى 50 في المائة.
2. الصيانة التنبؤية
يمكن لأجهزة الاستشعار تتبع ظروف المعدات وتحليل البيانات بشكل مستمر. تتيح هذه التقنية للآلات تقييم ظروفها الخاصة وطلب قطع الغيار وتحديد موعد فني ميداني عند الحاجة.
بأخذ الصيانة التنبؤية خطوة إلى الأمام ، يمكن للخوارزميات القائمة على البيانات الضخمة التنبؤ بأعطال المعدات المستقبلية.
وجدت McKinsey أن الصيانة التنبؤية المعززة بالذكاء الاصطناعي للمعدات الصناعية يمكن أن تقلل من تكاليف الصيانة بنسبة 10 بالمائة ، ووقت التوقف عن العمل بنسبة 20 بالمائة ، وتكاليف الفحص بنسبة 25 بالمائة.
3. فرط التصنيع الشخصي
بفضل الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي ، يمكّن ذكاء البرامج الشركات من نقل التخصيص إلى المرحلة التالية من خلال صنع منتجات وخدمات ذات صلة وثيقة بالمستهلكين الأفراد.
هذا أمر بالغ الأهمية للأنشطة التجارية اليوم لأن التخصيص مفيد. في استطلاع حديث ، قال 20 في المائة من المستهلكين إنهم على استعداد لدفع علاوة بنسبة 20 في المائة للمنتجات أو الخدمات الشخصية.
وفقًا لـ Accenture ، فإن 83 بالمائة من المستهلكين في كل من الولايات المتحدة والمملكة المتحدة على استعداد لجعل تجار التجزئة الموثوق بهم يستخدمون بياناتهم الشخصية من أجل تلقي المنتجات والتوصيات والعروض المصممة والمستهدفة.
4. شراء المواد الآلي
ستسجل التحليلات جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي كل شيء ونقده ، بما في ذلك المراحل الأولى من الاقتباس وإنشاء سلسلة التوريد.
تتوقع McKinsey أن التعلم الآلي سيقلل من أخطاء التنبؤ بسلسلة التوريد بنسبة 50 بالمائة ويقلل التكاليف المتعلقة بالنقل والتخزين وإدارة سلسلة التوريد بنسبة 5 إلى 10 بالمائة و 25 إلى 40 بالمائة على التوالي.
5. زيادة الكفاءة
أنشأت Schneider Electric ™ حلاً تنبئيًا لتحليلات إنترنت الأشياء يعتمد على خدمة Microsoft Azure Machine Learning و Azure IoT Edge لتحسين سلامة العمال وتقليل التكاليف وتحقيق أهداف الاستدامة.
يستخدم علماء البيانات في شنايدر المعلومات من حقل النفط لبناء النماذج التي تتنبأ متى وأين تتطلب الصيانة. ثم يستخدمون إمكانات التعلم الآلي الآلي لتحديد نماذج التعلم الآلي المثلى بذكاء وضبط المعلمات التشعبية لنموذج الماكينة تلقائيًا لتوفير الوقت ومرات الظهور
عندما نشرت الشركة حل Azure المستند إلى خدمة التعلم الآلي ، فقد ساعدت المشغلين على زيادة الكفاءة بنسبة 10 إلى 20 بالمائة في يومين فقط.
6. مراقبة الجودة
تستخدم BMW الذكاء الاصطناعي لتقييم صور المكونات من خط إنتاجها ، مما يسمح لها برصد الانحرافات في الوقت الفعلي عن معايير الجودة.
في منطقة الفحص النهائية في مصنع Dingolfing التابع لمجموعة BMW ، يقارن أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي بيانات طلب السيارة مع صورة حية لتسمية طراز السيارة المنتجة حديثًا.
إذا لم تتطابق الصورة الحية وبيانات الطلب ، على سبيل المثال ، إذا كان التعيين مفقودًا ، يتلقى فريق الفحص النهائي إشعارًا.
النقاط المذكورة أعلاه هي مجرد أمثلة قليلة على كيفية تحسين الذكاء الاصطناعي لحياتنا على أساس يومي. وهي مجرد البداية.
وفقًا لتقرير حديث صادر عن Research and Markets ، من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) بنسبة 52 في المائة من عام 2017 إلى عام 2025.
بالنسبة للعديد من الشركات المصنعة ، يُترجم هذا إلى تحسين كفاءة الإنتاج وزيادة السعة.
بلغت قيمة سوق الذكاء الاصطناعي 1.36 مليار دولار أمريكي في عام 2016 ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب بنسبة 52٪ خلال الفترة المتوقعة من 2017 إلى 2025.
يشارك العديد من الشركات العالمية العملاقة في تطوير مجموعة متنوعة من التقنيات المصنفة في مجال الذكاء الاصطناعي.
تقنيات مثل التعلم العميق ، والروبوتات الذكية ، والبرمجة اللغوية العصبية وطريقة الاستعلام ، من بين أمور أخرى ، تساعد في تحسين الأنظمة الحالية لإنتاج أقصى قدر من المخرجات.
بالإضافة إلى آلات CNC والروبوتات ، وجد الذكاء الاصطناعي أيضًا تطبيقه عبر قطاعات صناعية مختلفة مثل الرعاية الصحية والنفط والغاز والسيارات والنقل وغيرها.
بفضل المزايا التي يوفرها الذكاء الاصطناعي ، تعمل صناعات المستخدم النهائي المذكورة أعلاه على دمج هذه التكنولوجيا بسرعة من أجل تحقيق أفضل النتائج.
وبالتالي ، فإن الطلب على الذكاء الاصطناعي الخاص بالتطبيقات ينمو بمعدل كبير ومن المتوقع أن ينمو أكثر في السنوات التالية.
يتطور سوق الذكاء الاصطناعي بمعدل كبير ويتميز بوجود لاعبين دوليين راسخين اعتبارًا من عام 2016. مع التطور المستمر للذكاء الاصطناعي ، يعمل المطورون على إدخال أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تطوراً وتقدماً.
تحاول الشركات أيضًا تطوير ذكاء اصطناعي خاص بالتطبيقات وتستكشف باستمرار طرقًا جديدة لتعزيز العمليات الحالية باستخدام الذكاء الاصطناعي.