زمانی دیدن یک کارخانه پر از ربات که در حال کار کردن هستند بسیار تخیلی بهنظر میرسید و فقط در فیلمهای علمی-تخیلی امکانپذیر بود. اما امروزه این موضوع به واقعیت پیوسته است که نشاندهنده استفاده هوش مصنوعی AI در صنعت، شرکتها، کارخانهها و محیطهای صنعتی میباشد.
کارخانهها به چند روش میتوانند از مزایای بهکار بردن و استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بهره ببرند. در این مقاله به 10 مثال از بهکارگیری AI در کارخانهها و کسبوکارها که در آینده نزدیک مدیران باید در نظر بگیرند میپردازیم.
1. ورود هوش مصنوعی در صنعت ، همکاری رباتهای صنعتی همراه انسانها
این رباتها، بهطور مداوم در کنار انسانها کار میکنند، گویی چند دست دیگر به آنها اضافه شده. با اینکه رباتهای معمولی برنامهریزی شدهاند تا بهطور مداوم یک کار بخصوص را انجام دهند، اما رباتهای صنعتی قابلیت یادگیری و انجام چندین کار مختلف را دارند. همچنین آنها میتوانند بر مشکلات و موانع پیش روی خود غلبه کنند. این سرعت عمل و فکر و قابلیت تشخیص اجسام مختلف باعث شده تا بتوانند کنار انسان کار کنند.
با همگانی شدن استفاده هوش مصنوعی در صنعت توسط کارخانهها، آنها معمولا این رباتها را جهت استفاده در کارهایی که نیاز به برداشتن اجسام سنگین از روی زمین یا سرهم کردن قطعات دارند یه کار میگیرند. برای مثال در یک کارخانه ماشینسازی مانند BMW میتوانند قطعات سنگین ماشین را بلند کنند و در جای مناسب نگه دارند تا انسانها بتوانند قسمتهای دیگر را به آن متصل کنند. همچنین رباتهای صنعتی قادر به شناسایی و برداشتن محصولات در انبارهای بزرگ هستند.
2. RPA، راهحلی برای کارهای طولانی و خستهکننده
با اینکه شرکتها اکثرا از رباتها در خط تولید استفاده میکنند، نرمافزار Robotic Process Automation (RPA) در کارهای دفتری بیشتر بهکار میآید. فناوری نرمافزاری RPA قادر به انجام مقدار کار زیاد یا کارهای تکراری، انتقال داده بین سیستمها و سایر دستگاهها، محاسبات و نگهداری از اطلاعات است.
RPA باعث خودکارسازی کارهایی مثل ثبت اطلاعات درخواست و روند آن میشود. در اینصورت انسانها دیگر نیازی به وارد کردن دستی اطلاعات توسط کاربران نیست و همچنین زمان بکار برده جهت جستوجو و اصلاح اطلاعات اشتباه به حداقل میرسد.
با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در صنعت، RPA را بهعنوان فناوری نرمافزاری که توانایی حل مشکلات پیشآمده برای سرور یا زمانهای از کار افتادن آن را دارد میشناسند. RPA میتواند سرورها را مجددا راه بیندازد که منجر به کاهش هزینههای IT میشود.
3. بهبود عملکرد توسط دوقلوهای دیجیتال
برای فهمیدن بهتر کارکرد درونی ماشینآلات، شرکتها میتوانند از دیجیتال تووین استفاده کنند. دوقلوهای دیجیتال Digital Twins یک مدل مجازی از یک جسم فیزیکی در دنیای واقعی است که اطلاعاتی درباره اجزای فیزیکی خود از طریق سنسورهای کوچک میگیرد. با استفاده از AI و اینترنت اشیا IOT، دوقلوهای دیجیتال کمک به فهم عمیقتر درباره یک شیء به ما میدهد. پس از ورود هوش مصنوعی در صنعت، شرکتها با نظارت بر یک شیء، میتوانند آن را در طول عمر ماشینیاش نظارت کنند و در صورت بروز خرابی اعلان دریافت کنند.
بهعنوان مثال، سنسورهای متصل به موتور یک هواپیما (فناوری IOT)، لحظهای که هواپیما در حال بلندشدن از سطح زمین یا فرود آمدن است، میتواند اطلاعات را به دوقلوی دیجیتال همان موتور منتقل کند. با این کار شرکتهای هواپیمایی Airlines و تولیدکننده آن میتوانند از وضعیت موتور مطلع شوند. شرکتها میتوانند این اطلاعات را برای پیشبینی از خرابیهای احتمالی استفاده کنند.
4. بهبود امنیت و کاهش هزینهها با روش نگهداری و تعمیرات پیشگویانه (پیشگیرانه)
کارخانهها، راه آهنها بهتدریج در حال روی آوردن بر سیستم نگهداری پیشگویانه مبتنی بر AI میباشند. اگر تجهیزات در هر بازه زمانی بازدید و مدیریت نشوند، کارخانهها با از دست دادن وقت و پول با ارزششان ریسک بزرگی میکنند. چنانچه زود به زود ماشینها را سرویس کنند پولشان را هدر داده اند. از طرف دیگر، اگر دیر به دیر سرویس شوند، ممکن است باعث خرابی ماشین شود. این سیستم نگهداری پیشگیرانه PdM میتواند به کارخانهها در پیشبینی نیاز به تعویض قطعات کمک کند.
5. بدون نور، صرفهجویی در پول
سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت میتواند موجب کاهش هزینه و مصرف انرژی شود. به این معنی که با استفاده از آن، رباتها و دیگر تجهیزات نسل آینده دیگر نیاز به برآورده کردن نیازهایی که در گذشته انسانها برای کار در یک محیط داشتند را ندارند. این به این معنا است که دیگر نیاز به روشن کردن سیستمهای گرمایشی یا سرمایشی، نور زیاد برای کار، داشتن سالنی برای غذا خوردن همراه با تجهیزات مورد نیاز برای گرم کردن غذا و پارکینگ نیست.
رباتها میتوانند بدون اینکه مریض شوند یا احساس ضعف کنند 24 ساعته در 7 روز هفته کار کنند. همچنین میتوانند با احتمال رخداد اشتباهات کمتر، بیشتر تولیدکنند.
6. پیشبینی کارها توسط الگوریتمهای یادگیری ماشین
سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت که از الگوریتمهای یادگیری ماشین Machine Learning استفاده میکنند میتوانند روند و الگوی خرید انسانها را شناسایی کنند و دیدگاه دیگری به مدیران یک کسبوکار و تولیدکننده بدهند.
برای مثال، بعضی از این الگوریتم ها الگوهایی را شناسایی میکنند که میزان تولید محصول خود را افزایش دهند. این قابلیت، تولیدکنندهها را از اینکه درحال تولید و تامین یک محصول پر تقاضا هستند مطمئن میکند.
7. تسریع کارها با مدیریت انبار
بعضی کارخانهها برای مدیریت انبار خود از سیستمهای مبتنی بر AI استفاده میکنند. این سیستمها قادر به پیگیری منابع هستند و هر وقت که نیاز به تامین دوباره داشتند هشدار میدهند. تولیدکنندگان حتی میتوانند از هوش مصنوعی AI برای شناسایی موانع چرخه تامین استفاده کنند.
برای مثال یک کارخانه داروسازی که از یک نوع ترکیبی استفاده میکند که خیلی زود منقضی میشود. در این صورت سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت، میتوانند پیشبینی کنند که آیا آن ترکیبات مخصوص بهموقع بهدست کارخانه میرسد یا خیر.
8. بهبود مدیریت زنجیره تامین با ورود هوش مصنوعی در صنعت
یک مورد استفاده از AI در تولید مدیریت زنجیره تامین است. کارخانههای بزرگ معمولا زنجیرههای تامینی شامل میلیونها درخواست، خریدها یا ترکیبات و اجناس برای بررسی دارند. هندل کردن و سروکله زدن با آن به صورت دستی بسیار زمانبر است و نیازمند منابع زیادی میباشد.
برای مثال یک کارخانه تولید ماشین شاید دو قطعه ماشین مانند دیسک و صفحه و تسمه تایم را از دو منبع متفاوت دریافت میکند. اگر یکی از این منابع بهطور تصادفی قطعات اشتباهی را بفرستد، کارخانه میداند که کدام ماشینها با دیسک و صفحه و تسمه تایم اشتباه تولید شده است.
9.توانایی تشخیص ایراد و Error با پیشرفت هوش مصنوعی در صنعت
همچنین سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی میتواند از ابزار نظارت خودکار برای پیدا کردن مشکلات و ایرادات احتمالی در خط تولید استفاده کند. این ابزار شامل دوربینهای دیداری ماشین Machine Vision Industrial camera (دوربینهایی که از صحنهای عکس میگیرند سپس آنرا توسط الگوریتمهای بینایی ماشین آنالیز میکنند) است که میتوانند به راحتی مشکل را در یک محصول کوچک و پیچیده، قبل از رسیدن بهدست مشتری پیدا کنند. یک گوشی موبایل نمونه بارزی از این سیستم است.
هوش مصنوعی توانایی آنالیز داده از طریق آزمایش کردن و پروسه تولید محصول را دارد. تولیدکنندگان میتوانند از علمی که از طریق آنالیز داده بهدست آوردهاند، برای کاهش زمانیکه طول میکشد تا ترکیبات دارویی تولید شوند استفاده کنند.
