تولیدکنندگان اغلب با چالش­های مختلفی از جمله خرابی­ غیرمنتظره ماشین آلات یا تحویل معیوب محصول روبروهستند. با بهره­ ­گیری ازهوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تولید کنندگان می‌توانند بهره وری عملیاتی را بهبود بخشیده، محصولات جدیدی را به بازار عرضه کنند و به صورت های مالی خود را جان تازه‌ای بدهند.

اهمیت هوش مصنوعی در تولید

پیاده سازی هوش مصنوعی در تاسیسات تولیدی در بین تولیدکنندگان به محبوبیت بالایی رسیده است. طبق تحقیقات دانشگاه کلمبیا، بیش از نیمی از تولیدکنندگان اروپایی راه حل­های مبتنی برهوش مصنوعی را اجرا می‌کنند، ژاپن و ایالات متحده دررده های دوم و سوم قرار دارند. این مطالعات همچنین نشان می­دهد که موارد استفاده از هوش مصنوعی در تولید درحال به روز­شدن و همگام با تکنولوژی‌های روز درحال حرکت است.

تولید مملو از داده های تحلیلی است که تجزیه و تحلیل آن برای ماشین آلات آسان­تراست. صدها متغیرمختلف برروند تولید تأثیر می‌گذارند و این در حالی که تجزیه و تحلیل آنها برای انسان بسیار دشوار است ،مدل‌های یادگیری ماشین به سادگی ‌توانند وظیفه سنگین تجزیه و تحلیل داده ها را انجام­دهند.

بیماری همه­گیر کرونا علاقه تولید کنندگان به کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت را افزایش داد. همانطور که در نمودار گوگل ترند مشاهده می‌کنید، ترس ناشی از تعطیل شدن کارخانه­ها تولیدکنندگان را مجبورکرده است تمرکز خود را به هوش مصنوعی تغییر­دهند.

کاربردهای رایج هوش مصنوعی در ساخت

تعمیرات قابل پیش بینی

تولیدکنندگان ازهوش مصنوعی برای شناسایی خرابی احتمالی و حوادث با تجزیه و تحلیل داده­های سنسوراستفاده می‌کنند. سیستم­های هوش مصنوعی به تولیدکنندگان کمک می‌کنند تا زمان یا خرابی تجهیزات عملکردی را پیش بینی کنند، بنابراین می‌توان قبل از بروز خرابی، تعمیر و نگهداری آنها را برنامه ریزی کرد. به لطف نگهداری پیش بینی شده با هوش مصنوعی ، تولیدکنندگان می توانند ضمن کاهش هزینه خرابی دستگاه، کارایی را نیز بهبود بخشند.

طراحی تولید

طراحی تولید از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تقلید از رویکرد مهندس در طراحی استفاده می‌کند.طراحان یا مهندسان، پارامترهای طراحی (مانند مواد ، اندازه ، وزن ، مقاومت ، روش های تولید و محدودیت های هزینه) را در نرم افزار تولید کننده طراحی وارد می­کنند و این نرم افزار تمام نتایج ممکن را که می تواند با آن محصول ایجاد شود فراهم می‌کند. با استفاده از این روش، تولیدکنندگان به سرعت هزاران گزینه طراحی برای یک محصول ایجاد می­کنند.

پیش بینی قیمت مواد اولیه

نوسانات شدید قیمت مواد اولیه برای تولید کنندگان همیشه یک چالش اساسی بوده است. مشاغل مجبورند خود را با قیمت ناپایدارمواد اولیه سازگار کنند تا همچنان در بازار رقابت کنند. نرم افزار مجهز به هوش مصنوعی می­تواند قیمت مواد را با دقت بیشتری نسبت به انسان پیش بینی کند و ازاشتباهات خود ‌آموزد و آن را تکرار نمی­کند.

رباتیک

ربات­های صنعتی که به آنها ربات­های تولیدی نیز گفته می شود، که کا­رهای تکراری خودکار را انجام می دهند، از خطاهای انسانی جلوگیری کرده و یا آنها را به میزان ناچیز کاهش می­دهند و تمرکز کارگران انسانی را به قسمت های حساس ترتولید معطوف می­کند.

کاربردهای وسیع رباتیک در تولید شامل: شامل مونتاژ، جوشکاری، رنگ آمیزی، بازرسی محصول، چیدن و قرار دادن، ریخته گری قالب، حفاری و ساخت شیشه است.

ربات های صنعتی از اواخر دهه 1970 در کارخانه های تولید هستند. با افزودن هوش مصنوعی، یک ربات صنعتی می‌تواند بر دقت وعملکرد خود نظارت کرده و خود را برای بهتر شدن آموزش دهد. Cobots یکی دیگر از برنامه­های رباتیک است که از بینایی ماشین برای کار ایمن در کنارکارگران انسانی برای تکمیل وظیفه ای که نمی‌تواند به طور کامل خودکار باشد استفاده می­کند.

تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها استفاده سریع و غیرمتمرکز مجموعه داده­های جمع آوری شده از سنسورها در ماشین ها را فراهم می­کند. تولیدکنندگان برای کاهش زمان تولید، داده ها را جمع آوری و تجزیه و تحلیل می­کنند. تجزیه و تحلیل داده­ها درتولید استفاده­های فراوانی دارد به عنوان مثال بهبود کیفیت تولید و عملکرد تشخیص علائم اولیه کاهش عملکرد و چلوگیری از به خطر افتادن سلامتی کارگران از مزایای هوش مصنوعی است.

تضمین کیفیت

تضمین کیفیت، حفظ کیفیت محصول در یک سرویس یا محصول است. خطوط مونتاژ شبکه های داده محور، بهم پیوسته و خود مختار هستند. این خطوط مونتاژ براساس مجموعه‌ای از پارامترها والگوریتم ها کار می‌کنند که راهنمایی برای تولید بهترین محصولات نهایی ممکن ارائه می­دهند.

 سیستم­های هوش­ مصنوعی می­توانند تفاوت ها را از خروجی های معمول با استفاده از فناوری بینایی ماشین تشخیص دهند زیرا بیشتر نقص­ها قابل مشاهده است. هنگامی که کالای نهایی کیفیت پایین­تری از حد انتظار دارد، سیستم­های هوش مصنوعی محصولی که کیفیت مطلوبی ندارد را از سایر محصولات جدا می­کند.

مدیریت موجودی کالا

هوش مصنوعی می تواند بسیار ساده تر از ‌ها تعداد محصولات را شمارش کند و میزان کالای موجود در انبار را شمارش­کرده و آماردقیقی از کالای موجود ارائه دهد. ابزارهای پیش بینی مدیریت موجودی کالای مبتنی بر هوش مصنوعی نتایج دقیق تری نسبت به روش­های سنتی پیش بینی تقاضا که مهندسان در تأسیسات تولید استفاده می­کنند، ارائه می دهند. این ابزارها مشاغل را قادر می سازند تا سطح موجودی کالا را بهتر مدیریت کنند تا احتمال وقوع سناریوهای موجودی در انبار و موجودی آن کمتر باشد.

مزایای هوش مصنوعی در تولید و ساخت

تولید 24 ساعته در هفت روز هفته در کارخانه های تاریک

به کارخانه­های فاقد هرگونه نیروی انسانی کارخانه های تاریک گفته می شود زیرا برای عملکرد ربات ها نیازی به نور نمی­باشد. این یک فناوری نسبتاً جدید است و فقط چند کارخانه آزمایشگاهی 100٪ تاریک در حال حاضر فعالیت می کنند. با این حال، کارخانه های تاریک با استفاده ازهوش مصنوعی و سایر فناوری های اتوماتیک به مرور زمان افزایش می­یابند، زیرا آنها می­توانند حوادث ناشی از کار را پایان دهند وظرفیت تولید خود را گسترش دهند.

ایمنی

تولید یکی از بالاترین ریسک ها در بخش­های صنعتی است که با بیش از3000 مصدومیت عمده وهر ساله 9 مورد فوتی در آن فعالیت می­کند. مشارکت ربات­ها در مشاغل پرخطر می­تواند به تولیدکنندگان کمک کند تا حوادث ناخواسته را کاهش دهند.

کاهش هزینه

فناوری­های هوش مصنوعی می­توانند هزینه­های تولید کنندگان را به دلایل مختلف کاهش دهد. استفاده از فناوری­های هوش مصنوعی می­تواند قابلیت تجزیه و تحلیل سازمان ها را افزایش دهد تا بتوانند از منابع خود با استفاده موثرتر استفاده کنند ، پیش بینی های بهتری انجام دهند و هزینه­های تولید را کاهش دهند. به لطف قابلیت­های تجزیه و تحلیل بهتر، شرکت­ها همچنین می­توانند به تعمیر و نگهداری دستگاه ها و ربات­ها نظارت بهتری داشته باشند.