طبق گزارش The Manufacturer، 92% از مديران ارشد توليد در کشور هاي پيشرفته باور دارند که “کارخانه هاي هوشمند ” که پايه هاي آن ها بر اساس استفاده از تکنولوژي هاي ديجيتال و هوش مصنوعي مي باشند، قرار است باعث افزايش چشمگير بهره وري و توانمندسازي کارکنان در جهت کار هوشمندانه شود. البته همواره بين صحبت و عمل فاصله وجود دارد اما به نقل از Forrester در حال حاضر 58% از کسب و کارها و غول هاي تکنولوژي به دنبال يافتن راهکارهاي هوش مصنوعي مي باشند و حدود 12% آن ها به طور فعال در حال استفاده از اين راه حل ها مي باشند.
طبق برآوردهاي Accenture و Frontier Economics تا سال 2035 فناوري هاي مبتني بر هوش مصنوعي قرار است تا 40% باعث افزايش بهره وري نيروي کار شود و براي 16 صنعت در حوزه هاي مختلف افزايش چشمگيري در توليد به همراه داشته باشد. در همين مقاله ذکر شده که به عقيده نويسنده، هوش مصنوعي مي تواند به ميزان 3.8 تريليون دلار ارزش افزوده ناخالص تا سال 2035 به بخش توليد اضافه کند که در مقايسه با حالت معمولي کسب و کارها افزايشي 45 درصدي دارد.
طبق اظهارات اندرو ان جي، يکي از بنيان گذاران Google Brain و Coursera، استفاده از هوش مصنوعي در صنعت، کنترل کيفيت، کوتاه شدن زمان طراحي و کاهش توليد ضايعات را به همراه خواهد داشت. او به درستي به اين امر اشاره کرده زيرا که چند سالي است که هوش مصنوعي باعث دگرگوني صنعت در حوزه هاي مختلفي شده است. در اين مقاله مي خواهيم به بررسي 7 مورد از کاربردهاي هوش مصنوعي در صنايع بپردازيم.
نقص هاي بسيار کوچک که در محصولات توليد شده وجود دارند، به چشم نمي آيند و معمولا از قلم مي افتند زيرا هرچقدر هم که بازرس کنترل کيفيت مجرب باشد، چنين نقص هايي با چشم غير مسلح قابل تشخيص نيستند. براي رفع اين مشکل مي توان از کامپيوتر هايي استفاده کرد که مجهز به دوربين هايي هستند که با استفاده از هوش مصنوعي مي تواند حتي کوچکترين عيوب را در محصولات شناسايي کند. فناوري ماشين ويژن به ماشين هاي اين قدرت را مي دهد تا بتوانند “ببينند” و با استفاده از اين توانايي با ديدن محصولات موجود در خط توليد متوجه عيوب موجود در آن ها شوند. با استفاده از اين کاربرد هوش مصنوعي در خط توليد مي توان تا حد زيادي از کيفيت محصولات توليدي اطمينان کسب کرد.
کارشناسان معمولا با توجه به محصولات و فرآيندها به نتيجه گيري هايي مي رسند که گاهي ممکن است درست نباشد و با شکست در پيش بيني هايشان مواجه شوند. به همين دليل بسياري از محصولات توليد شده ممکن است به روش هاي مختلف با شکست رو به رو شوند. حتي پس از توليد يک محصول و فروش آن ممکن است در اولين استفاده خراب شود و توليد آن با شکست مواجه شود. معمولا روش هايي که در صنعت براي کنترل و بازرسي توليدات و عيوب آن ها استفاده مي شوند تا حدي پيش داورانه مي باشد و ممکن است با آن چه که در واقعيت وجود دارد متفاوت باشد. به کمک هوش مصنوعي مي توان از داده ها و اطلاعات بسياري که درباره آزمايش محصولات و نحوه ارائه آن ها وجود دارد، بخش هايي که در خط توليد نياز به آزمايش و بررسي بيشتري دارند را شناسايي کرد.
با استفاده از هوش مصنوعي کارخانه هاي فعال در صنايع مختلف مي توانند با دقت بالايي پيش بيني کنند که هر کدام از ماشين هاي خط توليد چه زماني به تعميرات نياز خواهند داشت. با استفاده از يادگيري ماشين، هوش مصنوعي مي تواند به پيش بيني زمان تعمير ماشين ها پرداخته و بدين ترتيب از خرابي هاي بدون برنامه اي که بر روند توليد محصولات تاثير گذار خواهد بود جلوگيري کند. فن آوري هايي مانند سنسورها و آناليزهاي پيشرفته که در تجهيزات توليدي به کار مي روند، با توجه به هشدار ها به پيش بيني زمان مورد نياز براي تعميرات مي پردازند.
طراحي توليدي فرآيندي است که در آن با استفاده از يک نرم افزار شماري از خروجي هاي داراي مشخصات و طراحي خاصي توليد مي شوند. طراحان و مهندس ها با وارد کردن اهداف مورد نظر براي طراحي و پارامترهايي مانند مواد اوليه، روش هاي توليد و محدوديت هاي هزينه اي در نرم افزار طراحي مورد نظر، به گزينه هايي براي طراحي مي رسند. هوش مصنوعي در اين زمينه نيز کاربرد دارد. هوش مصنوعي با استفاده از تکنيک هاي يادگيري ماشين، قادر است از نمونه هاي اشتباه و درست که مکررا توليد شده اند، براي آموزش استفاده کند و به طراحي نمونه ها بپردازد.
مي دانيم که روند توليد محصولات در صنايع مختلف باعث آسيب رسيدن به محيط زيست در حجم هاي مختلف مي شود. به خصوص در تهيه مواد اوليه و استخراج آن ها آسيب هاي جبران ناپذيري به منابع طبيعي و محيط زيست وارد مي شود. برخي از فعالان محيط زيستي معتقدند که هوش مصنوعي مي تواند راهکاري براي تغيير روند توليد و کاهش تاثيرات مخرب صنعت بر روي محيط زيست باشد. هوش مصنوعي مي توانند به توليد و توسعه مواد اوليه سازگار با محيط زيست کمک کرده و بهره وري انرژي را مديريت کند.
راه هاي بسيار زيادي براي استفاده از کلان داده ها در صنعت وجود دارد. توليد کنندگان، داده هاي بسيار زيادي در زمينه هاي مختلف، مانند عمليات ها و فرآيند ها و…، جمع آوري مي کنند که با تجزيه و تحليل پيشرفته ي اين داده ها مي توانند به اطلاعات بسيار حياتي برسند. براي مثال با آناليز کلان داده ها مي توان به اطلاعات مهمي در زمينه مديريت زنجيره تامين، مديريت ريسک، پيشبيني ها و حجم فروش، کيفيت محصول و … دست يافت. اين موارد تنها بخشي از کاربرد هاي هوش مصنوعي و کلان داده در صنعت مي باشد که مي تواند بينش عميقي به فعالان اين حوزه ببخشد که با هيچ کدام از روش هاي سنتي قبلي قابل دستيابي نبود.
خدمات مشتري و پشتيباني از آن ها يکي از مهم ترين بخش هاي بسيار مهم هر صنعت و کسب و کاري مي باشد و به خصوص در برخي صنايع که با مشتريان به صورت مستقيم ارتباط دارند، اهميت بيشتري ميابد. در اين صنايع، همان طور که گفته شد اهميت خدمات به مشتري چندين برابر مي شود و بهره گيري از راهکارهاي نوين براي بهبود اين خدمات بايد در نظر گرفته شود. يکي از اين راهکارهاي نوين هوش مصنوعي مي باشد که مي تواند در اين بخش تحول به خصوصي ايجاد کند. تا به حال چندين مقاله در زمينه کاربرد هوش مصنوعي در بخش خدمات مشتري نوشته ايم که براي مطالعه بيشتر مي توانيد به آن ها مراجعه کنيد.
هوش مصنوعي قطعا قرار است در آينده اي نزديک بازي را تغيير دهد و تحولات چشمگيري را در صنايع ايجاد کند. با گذشت زمان تکنولوژي هاي مبتني به هوش مصنوعي بالغ تر شده و هزينه هاي آن براي شرکت ها معقول تر شده و انتظار مي رود بسياري از کسب و کارها در آينده ي نزديک به هوش مصنوعي روي بياورند. با استفاده از هوش مصنوعي در حوزه صنعت نيز مي توان از تصميم گيري هاي بهتر، فرآيندهاي توليد دقيق تر و هزينه هاي کمتر برخوردار شد و با توجه به همه اين موارد، بله، هوش مصنوعي آينده صنعت خواهد بود.
چنانچه اين مطلب براي شما جذاب بود آن را با دوستان خود به اشتراک بگذاريد.
درباره این سایت