تولیدکنندگان ماشین‌آلات صنعتی از هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند تأمین منابع، کنترل کیفیت، مدیریت تدارکات و موارد دیگر استفاده می‌کنند.
شرکت‌های ماشین‌آلات امیدوارند هوش مصنوعی (AI) بتواند چالش‌هایی مانند نوسانات زنجیره تأمین و کمبود نیروی کار ماهر را حل کند. بر اساس تحقیقات شرکت Bain، سه چهارم مدیران تولید پیشرفته می‌گویند استفاده از فناوری‌های نوظهور مانند هوش مصنوعی، اولویت اصلی آن‌ها در مهندسی و تحقیق و توسعه است.
طبق گزارش شرکت تحقیقات کسب‌وکار، سرمایه‌گذاری در بازار هوش مصنوعی برای ماشین‌آلات صنعتی، شامل سخت‌افزار، نرم‌افزار و خدمات هوشمند، تا سال 2028 به 5.46 میلیارد دلار خواهد رسید.
هوش مصنوعی اصطلاحی کلی است که فناوری‌هایی مانند تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق، و هوش مصنوعی مولد را شامل می‌شود. شرکت‌های پیشرو ابتدا چالش‌های اصلی کسب‌وکار خود را شناسایی می‌کنند و سپس راه‌حل‌های هوش مصنوعی مناسب را برای استفاده از داده‌ها و ایجاد ارزش انتخاب می‌کنند.
هوش مصنوعی مولد هنوز در مراحل ابتدایی است، اما بسیاری معتقدند که به زودی تغییرات بزرگی در این حوزه ایجاد خواهد کرد. به‌ویژه، مدل‌های زبان بزرگی که پایه‌گذار این تکنولوژی هستند، روش‌های تعامل افراد با سیستم‌ها و اسناد را به‌شکل چشمگیری تغییر خواهند داد. هوش مصنوعی مولد می‌تواند از داده‌های بی‌ساختار، بینش‌هایی پیدا کند که می‌تواند به بهبود بهره‌وری، خدمات مشتری و عملکرد مالی منجر شود.
پذیرندگان اولیه از هوش مصنوعی برای حل مشکلات مهم در بخش‌های مختلف مانند تدارکات، مونتاژ، نگهداری، کنترل کیفیت و انبارداری استفاده می‌کنند. برخی از آن‌ها در حال استفاده از هوش مصنوعی مولد برای پردازش حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار هستند. دیگران هم در حال آزمایش ربات‌های خدماتی هوش مصنوعی مولد هستند که با تکنسین‌های میدانی همکاری می‌کنند، مانند تشخیص سریع نیاز به تعمیرات و بهبود کیفیت آن کار. کسانی که در حال پیشرفت هستند، این راه‌حل‌های هوش مصنوعی را در فرآیندها و سیستم‌های پشتیبانی خود نیز ادغام می‌کنند.
عدم درک
بر اساس نظرسنجی اخیر شرکت Bain، بیش از 90 درصد شرکت‌های فعال در صنعت ماشین‌آلات در حال جمع‌آوری و ذخیره داده‌های تولید هستند. اما بیشتر آن‌ها نمی‌دانند چگونه از این داده‌ها بهره‌برداری کنند. یکی از دلایل این مشکل، عدم شناخت دقیق این است که هوش مصنوعی کجا می‌تواند بیشترین بازده را داشته باشد.
پذیرندگان اولیه در حال حاضر از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت زنجیره تأمین، افزایش انعطاف‌پذیری و شناسایی خرابی‌ها قبل از وقوع در دارایی‌ها، تجهیزات و زیرساخت‌ها استفاده می‌کنند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند گلوگاه‌های زنجیره تأمین را در زمان واقعی شناسایی کرده و اختلالات احتمالی را پیش‌بینی کند.
به حداقل رساندن عیوب مونتاژ
سایر کاربردهای مهم هوش مصنوعی در تولید شامل کاهش عیوب مونتاژ، بهبود کنترل کیفیت، افزایش بهره‌وری و ساده‌سازی مدیریت انبار است.
بهبود کیفیت: هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی اشتباهات در زمان واقعی کمک کرده و کارایی مونتاژ و کیفیت محصول را بهبود بخشد. به عنوان مثال، یکی از تولیدکنندگان تجهیزات ماشین‌آلات(OEM) از پردازش ویدئویی مبتنی بر هوش مصنوعی برای ردیابی فعالیت‌های مونتاژ دستی، خودکارسازی بررسی‌های کیفیت و بهینه‌سازی استفاده از منابع و کارمندان استفاده کرد. این راه‌حل‌ها به آن‌ها کمک کرد تا خرابی‌های فرآیند مونتاژ را تا ۷۰ درصد کاهش داده و تلاش‌ها برای بررسی کیفیت را تا ۵۰ درصد برای برخی خطوط کاهش دهند.
در مورد دیگری، یک تأمین‌کننده مواد برای ماشین‌آلات OEM از سیستم‌های کامپیوتری برای شناسایی اجسام خارجی در مواد شیمیایی فله استفاده کرد به جای اینکه به بازرسی‌های دستی تکیه کند. دقت بازرسی خودکار 80 درصد افزایش یافت و به بیش از 99 درصد رسید، در مقایسه با بازرسی چشمی که بیشتر به صورت دستی انجام می‌شد.
افزایش بهره‌وری: هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری کارکنان را بالا ببرد و به شرکت‌هایی که با کمبود نیروی کار روبه‌رو هستند کمک کند. یکی از تولیدکنندگان ماشین‌آلات، یک کوپایلوت صنعتی مبتنی بر هوش مصنوعی را به کار گرفت که زبان طبیعی را به کد تبدیل کرده و زبان‌های برنامه‌نویسی قدیمی را به زبان طبیعی ترجمه می‌کند. این سیستم هر دو کار را سریع‌تر و بهتر از توسعه‌دهندگان انسانی انجام می‌دهد. از جمله مزایای دیگر، مهندسانی که از این راه‌حل هوش مصنوعی استفاده کردند، طبق نتایج اولیه، حدود 5 درصد بهره‌وری بیشتری داشتند. همچنین، با کاهش خطاهای استقرار داده و رفع سریع‌تر مشکلات، زمان از کار افتادن دستگاه‌ها کاهش یافت.
ساده‌سازی مدیریت انبار: هوش مصنوعی می‌تواند کمک کند تا انبارها با کارایی بالا عمل کنند، اقلامی را حمل کنند که تقاضا را برآورده می‌کنند و موجودی اضافی را به حداقل برسانند. یکی از شرکت‌های ماشین‌آلات، یک سیستم مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی را به کار گرفت که به آن‌ها کمک کرد تا تمام سفارش‌ها را انجام دهند و در عین حال موجودی اضافی را کاهش دهند.
هوش مصنوعی همچنین برنامه‌ریزی تولید را انعطاف‌پذیرتر می‌کند تا شرکت‌ها بتوانند فعالیت‌های مونتاژ خاص را به متخصصان مربوطه در زمان‌های مشخص اختصاص دهند و بهره‌وری را به حداکثر برسانند. در نتیجه، تولیدکننده می‌تواند همزمان کیفیت محصولات خود را افزایش داده و فرآیندها را برای برآوردن نیازهای خاص مشتری تنظیم کند. به طور خلاصه، هوش مصنوعی به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که بدون تأثیر منفی بر برنامه‌ریزی، بهره‌وری و هزینه‌ها، سفارشی‌سازی و شخصی‌سازی انجام دهند.
رویکرد تست و یادگیری
شرکت‌های با عملکرد برتر، بازگشت سرمایه خود را در طول اجرای هوش مصنوعی نظارت کرده و اطمینان حاصل می‌کنند که تمام هزینه‌ها را در نظر می‌گیرند. این ممکن است بدیهی به نظر برسد، اما به عنوان مثال، بسیاری از شرکت‌ها فراموش می‌کنند هزینه‌های محاسباتی در فضای ابری را ثبت کنند. همچنین، رهبران این شرکت‌ها تصمیمات سرمایه‌گذاری خود در زمینه هوش مصنوعی را به طور فصلی مجدداً ارزیابی می‌کنند.
برای همگام شدن با تغییرات سریع در هوش مصنوعی، رهبران از اجزای ماژولار و قابل اتصال استفاده می‌کنند که از طریق میکروسرویس‌ها به هم متصل می‌شوند تا جایگزینی نرم‌افزار راحت‌تر شود. شرکت‌های موفق همچنین اطمینان می‌دهند که فرآیندها و ابزارهای کارآمد (MLOps/DevOps) در معماری فنی گنجانده شده‌اند تا بتوانند هوش مصنوعی را در مقیاس وسیع اجرا کنند.
رهبران هوش مصنوعی از رویکرد آزمایش و یادگیری استقبال می‌کنند. مهندسان ماشین‌آلات معمولاً از تفکر دقیق و طراحی کامل محصول حمایت می‌کنند، اما در کارهای نرم‌افزاری و هوش مصنوعی نیاز به رویکردی آزمایشی و یادگیری سریع است. در اجرای موفق هوش مصنوعی، مهندسان کارخانه و کارشناسان هوش مصنوعی برای ایجاد، آزمایش و اصلاح مدل‌ها به‌طور نزدیک با هم همکاری می‌کنند تا به اهداف شرکت برسند.
هوش مصنوعی توجه مدیران ماشین‌آلات را جلب کرده است. به‌دلیل اینکه تعداد زیادی از شرکت‌ها در حال آزمایش با راه‌حل‌های جدید و استفاده از تکنولوژی‌های نوین هستند، سطح صنعت در زمینه بهره‌وری و عملکرد به شدت بالا رفته است. شرکت‌هایی که سرمایه‌گذاری خود را به تعویق می‌اندازند باید دو برابر سریع‌تر کار کنند تا از سرعت پیشرفت عقب نیفتند.
دیدگاهتان را بنویسید