هوش مصنوعی در خطوط تولیدی

• 1403/4/11
• افزايش بهره وري
• 1228
• 0
• 0

هوش مصنوعی (AI) به تدریج به یک پایه و اساس اصلی در تولید مدرن تبدیل شده است که باعث کارایی و نوآوری بی سابقه‌ای شده است. تصور کنید خطوط تولید که خودشان را در زمان واقعی تنظیم می‌کنند، ماشین‌آلاتی که نیازهای تعمیر و نگهداری خودشان را پیش‌بینی می‌کنند و سیستم‌هایی که همه جنبه‌های زنجیره تأمین را ساده می‌کنند. این یک آینده نگری نیست، بلکه این اتفاقات در حال حاضر در حال رخ دادن هستند و فناوری‌های هوش مصنوعی شکل دادن به فرآیند تولید را تغییر داده‌اند.

با این حال، استفاده از هوش مصنوعی در تولید چندین چالش به همراه دارد. دو چالش مهم عبارت‌اند از: دسترسی به داده‌های با کیفیت بالا و نیاز به نیروی کار ماهر. حتی پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی نیز بدون داده‌های دقیق و جامع شکست می‌خورند. علاوه بر این، استفاده و حفظ سیستم‌های هوش مصنوعی نیاز به نیروی کار ماهر در هر دو زمینه تولید و هوش مصنوعی دارد.

چرا این چالش‌ها بسیار مهم هستند؟ زیرا پیامدهای آن قابل توجه است. تولیدکنندگانی که بتوانند این موانع را پشت سر بگذارند، می‌توانند مزیت رقابتی قابل ملاحظه‌ای به دست آورند. آنها می‌توانند انتظار افزایش بهره‌وری، کاهش قابل توجه هزینه‌ها و افزایش نوآوری را داشته باشند. در مقابل، کسانی که در رسیدگی به این چالش‌ها شکست می‌خورند، ممکن است در بازار رقابتی در معرض فرصت‌های از دست رفته، ناکارآمدی‌ها و موانع عملیاتی قرار گیرند.

داده های بسیار در تولید

امروزه، صنعت تولید در حال تجربه یک انقلاب است که ناشی از سیل اطلاعاتی است که از حسگرها، دستگاه‌های اینترنت اشیا و ماشین‌آلات به هم پیوسته به دست می‌آید. این داده‌ها به ما اطلاعاتی درباره فرآیندهای تولید، از عملکرد تجهیزات گرفته تا کیفیت محصول، می‌دهد. با این حال، مدیریت این همه داده یک چالش بزرگ است. حجم زیاد داده‌ها فشار زیادی را بر ظرفیت‌های ذخیره‌سازی وارد می‌کند و پردازش و تحلیل آنها را دشوار می‌سازد، مسئله‌ای که اغلب سیستم‌های سنتی را از کار می‌اندازد.

حتی با وجود این همه داده، حفظ کیفیت آنها بسیار مهم است. داده‌های با کیفیت بالا که دقیق، سازگار و مرتبط هستند، برای مدل‌های هوش مصنوعی که به منظور پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند، ضروری هستند. متأسفانه، بسیاری از تولیدکنندگان با مشکلاتی مثل داده‌های ناقص، ناسازگار یا پر سر و صدا مواجه می‌شوند که باعث می‌شود برنامه‌های هوش مصنوعی آنها کارایی خود را از دست بدهند. این ضرب‌المثل که "آشغال داخل، زباله بیرون" است، در مورد هوش مصنوعی نیز صدق می‌کند. بدون داده‌های تمیز و قابل اعتماد، حتی پیشرفته‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی نیز ممکن است از کار بیفتند.

در دنیای امروزی، داده‌ها نقش بسیار مهمی در بهبود عملکرد و اتخاذ تصمیمات درست در سازمان‌ها دارند. با این حال، چالش‌های خاصی نیز در مسیر استفاده از داده‌ها وجود دارند.

یکی از این چالش‌ها، وجود «سیلوهای داده» است. به این معنی که داده‌های تولیدی اغلب در بخش‌های مختلف و سیستم‌های قدیمی پراکنده شده‌اند، که این امر دسترسی به یک دید جامع از عملیات را دشوار می‌کند. این پراکندگی داده‌ها مانع از اجرای موثر هوش مصنوعی و تحلیل‌های یکپارچه می‌شود. تلاش برای ایجاد یک محیط داده واحد و یکپارچه نیازمند صرف زمان و سرمایه‌گذاری قابل‌توجهی است، که اغلب نیاز به تعمیر و بهبود زیرساخت‌ها و فرآیندهای فناوری اطلاعات موجود دارد.

علاوه بر این، با پیشرفت و اتصال بیشتر سیستم‌های تولیدی، اطمینان از حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها به طور فزاینده‌ای حیاتی شده است. افزایش تهدیدات سایبری، خطرات جدی برای داده‌های حساس تولیدی به وجود آورده که می‌تواند منجر به اختلالات جدی در عملیات شود. بنابراین، تعادل بین دسترسی به داده‌ها و اقدامات امنیتی قوی بسیار مهم است. شرکت‌ها باید روش‌های امنیت سایبری سختگیرانه‌ای را برای محافظت از داده‌های خود به کار گیرند، در عین حال که الزامات نظارتی را رعایت و اعتماد ذی‌نفعان را حفظ می‌کنند.

کیفیت داده ها و پیش پردازش

استفاده موثر از برنامه های هوش مصنوعی کاربردی به شدت به کیفیت داده های استفاده شده در این برنامه ها بستگی دارد. یکی از کارهای اصلی در آماده سازی داده ها، تمیز کردن و استاندارد سازی آنهاست. تمیز کردن داده ها شامل از بین بردن خطاها، مقادیر گمشده و ناسازگاری هایی است که می تواند نتایج را تحت تاثیر قرار دهد. استاندارد سازی هم باعث می شود داده های از منابع مختلف یکنواخت و همخوان باشند و امکان ترکیب و تجزیه و تحلیل یکپارچه در سیستم های مختلف را فراهم می کند.

مهندسی ویژگی هم یکی دیگر از جنبه های مهم است که داده های خام را به ویژگی های با معنی تبدیل می کند و باعث بهبود عملکرد مدل های هوش مصنوعی می شود. این شامل انتخاب متغیرهای مرتبط، اصلاح آنها برای برجسته کردن الگوهای مهم و ایجاد ویژگی های جدید است که به دیدگاه های ارزشمندی منجر می شود. مهندسی ویژگی های موثر می تواند به طور قابل توجهی دقت و اطمینان پذیری مدل های هوش مصنوعی را افزایش دهد.

تشخیص داده های غیرعادی هم برای حفظ کیفیت داده ها ضروری است. با شناسایی الگوهای غیرعادی، تولیدکنندگان می توانند خطاها یا مشکلات احتمالی را رفع کنند. این داده های غیرعادی می توانند مشکلات در روند جمع آوری داده ها را نشان دهند یا روندهای مهمی را که نیاز به بررسی بیشتر دارند، آشکار کنند و اطمینان از دقت پیش بینی های هوش مصنوعی را تضمین کنند.

برچسب گذاری داده ها هم نقش حیاتی ایفا می کند، به ویژه برای مدل های یادگیری تحت نظارت که به نمونه های برچسب دار برای آموزش نیاز دارند. این شامل الحاق برچسب ها یا نشانه های مرتبط به داده هاست که می تواند زمان بر اما برای آموزش موثر مدل های هوش مصنوعی ضروری باشد. داده های برچسب دار زمینه لازم را برای سیستم های هوش مصنوعی برای درک و پیش بینی دقیق نتایج فراهم می کنند و آن را به پایه و اساس اجرای موفق هوش مصنوعی تبدیل می کنند.

کمبود استعداد در تولید هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی در صنعت تولید با چالش‌های قابل توجهی روبرو است. این چالش‌ها به دلیل کمبود متخصصان ماهر در این زمینه است. پیدا کردن افرادی که درک عمیقی از هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و علم داده داشته باشند و همچنین دانش عملی فرآیندهای تولید را داشته باشند، کار دشواری است.

بسیاری از شرکت‌های تولیدی برای استخدام افراد با این مهارت‌ها تلاش می‌کنند، اما در این زمینه با کمبود مهارت مواجه هستند. این موضوع سرعت اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی را کند می‌کند.

نقش‌های کلیدی در توسعه هوش مصنوعی در تولید شامل دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان حوزه است. دانشمندان داده، داده های پیچیده را تجزیه و تحلیل و تفسیر می‌کنند. مهندسان یادگیری ماشین مدل‌های هوش مصنوعی را توسعه داده و پیاده‌سازی می‌کنند. متخصصان حوزه نیز اطمینان می‌دهند که راه‌حل‌های هوش مصنوعی با چالش‌های صنعت تولید مرتبط هستند. ترکیب این نقش‌ها برای ادغام موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در صنعت تولید ضروری است.

متأسفانه، رقابت برای استخدام این افراد بسیار شدید است، به خصوص از سوی شرکت‌های بزرگ فناوری که حقوق و مزایای جذاب‌تری ارائه می‌دهند. این امر، جذب و حفظ این متخصصان ماهر را برای شرکت‌های تولیدی کوچک‌تر دشوار می‌کند.

راهکارهایی برای غلبه بر موانع 

برای پر کردن شکاف مهارت در تولید هوش مصنوعی، راهکارهای متعددی وجود دارد. یکی از این راهکارها سرمایه‌گذاری در ارتقای مهارت نیروی کار موجود است. شرکت‌ها می‌توانند با برگزاری دوره‌های آموزشی، کارگاه‌ها و ارائه گواهینامه‌های مربوط به هوش مصنوعی و فناوری‌های مرتبط، کارمندان خود را به مهارت‌های ضروری مجهز کنند. همچنین فراهم کردن فرصت‌های یادگیری مداوم و توسعه شغلی، به حفظ استعدادها و ایجاد فرهنگ بهبود مستمر کمک می‌کند.

همکاری با دانشگاه‌ها نیز راهکار مهمی است. شرکت‌ها می‌توانند با دانشگاه‌ها برای طراحی برنامه‌های درسی ویژه هوش مصنوعی، برگزاری دوره‌های کارآموزی و انجام پروژه‌های تحقیقاتی مشترک همکاری کنند. این همکاری‌ها باعث می‌شود که دانشجویان تجربه عملی کسب کنند، شرکت‌ها به متخصصان ماهر دسترسی پیدا کنند و نوآوری از طریق تحقیقات مشترک ایجاد شود.

بهره‌گیری از تخصص خارجی نیز یکی دیگر از راهکارها است. شرکت‌ها می‌توانند پروژه‌های هوش مصنوعی را به شرکت‌های تخصصی واگذار کنند یا از کارشناسان خارجی استفاده کنند تا به فناوری‌های پیشرفته و متخصصان ماهر دسترسی پیدا کنند.

جمع‌سپاری استعدادها از طریق پلتفرم‌هایی مانند Kaggle به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا چالش‌های خاص هوش مصنوعی را حل کنند و ایده‌های نوآورانه از سراسر جهان دریافت کنند. همچنین همکاری با مشاوران هوش مصنوعی و ارائه‌دهندگان فناوری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی را به طور موثر پیاده‌سازی کنند و به آنها اجازه می‌دهد که بر توانمندی‌های اصلی خود تمرکز کنند.

هوش مصنوعی در ساخت نمونه های دنیای واقعی

چندین شرکت صنعتی پیشرو در حال استفاده موفق از هوش مصنوعی هستند:

1. شرکت جنرال الکتریک (GE) یک سیستم تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کرده است. این سیستم، داده‌های حسگر تجهیزات را تجزیه و تحلیل می‌کند تا خرابی‌های احتمالی را قبل از وقوع آن‌ها پیش‌بینی کند. این رویکرد پیشگیرانه، زمان از کار افتادن تجهیزات و هزینه های تعمیر و نگهداری را به طور قابل توجهی کاهش داده، کارایی عملیاتی را بهبود بخشیده و طول عمر ماشین آلات را افزایش داده است.

2. شرکت بوش نیز از هوش مصنوعی برای پیش بینی تقاضا، مدیریت موجودی و کنترل کیفیت استفاده کرده است. با بهینه سازی سطح موجودی، بوش هزینه ها را کاهش داده و انجام سفارش را بهبود بخشیده است. همچنین، کنترل کیفیت با استفاده از هوش مصنوعی پیشرفت های چشمگیری داشته است.

3. شرکت زیمنس نیز از سیستم های بینایی کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی برای کنترل کیفیت در زمان واقعی در خطوط مونتاژ خود استفاده کرده است. این فناوری فوراً عیوب را شناسایی می کند، کیفیت محصول ثابت را تضمین می کند و ضایعات را کاهش می دهد که منجر به افزایش 15 درصدی راندمان تولید می شود.

در مجموع، این شرکت‌های پیشرو با موفقیت از هوش مصنوعی برای بهبود کارایی عملیاتی، کاهش هزینه ها و افزایش راندمان تولید خود استفاده کرده‌اند.

ارسال دیدگاه

تگ ها