اثرات رو به رشد هوش مصنوعی در تولید هوشمند

براساس گزاراشات تحقیقی اخیر درباره هوش مصنوعی، سود شرکت‌ها تا سال 2035 تا حدود زیادی به لطف استقرار پیشرفته‌تر هوش مصنوعی در برنامه‌های مالی، فناوری اطلاعات و تولید، به طور متوسط ​​38 درصد افزایش خواهد یافت.

اما در این مرحله اولیه از پیاده سازی هوش مصنوعی در صنایع، هنوز مشخص نیست که چگونه در بسیاری از موارد باید این فناوری مورد استفاده قرار گیرد. ارزیابی های تخمین میزان سود و زیان، سناریوهایی در دست بررسی هستند و هنوز بسیاری از شرکت‌ها در مورد استفاده از فناوری هوش مصنوعی نامطمئن هستند.مزایای هوش مصنوعی می تواند شامل بهبود عملکرد، کنترل هزینه، بهینه سازی فرآیندها، کوتاه شدن زمان توسعه چرخه محصول و بهبود کارایی آن باشد.

ارزش افزوده هوش مصنوعی

ارزش افزوده هوش مصنوعی همچنین شامل در دسترس بودن بیست و چهار ساعته در هفت روز هفته و توانایی ماشین‌ها برای یادگیری از طریق تجربه است.

علاوه بر این، هزینه ورود می‌تواند بسیار کم باشد (بسته به پیچیدگی برنامه)، همین باعث می شود دوره های بازپرداخت بسیار کوتاه باشد. از این نظر، ارزش متمایز شدن نسبت به مرحله یادگیری را دارد. چرا که مرحله عملیاتی که می‌تواند از نظر محاسبات بسیار کم‌تر و سریع‌تر باشد.هوش مصنوعی همچنین نحوه انجام کار اپراتورهای ماشین را تغییر می دهد و می تواند به جذب دانش کارگران ماهر در دوران بازنشستگی کمک کند.

جایگزینی ابزارهای منسوخ

نسل‌های جدیدی از کارگرانی که وارد نیروی کار صنعتی می‌شوند، شروع به جایگزینی ابزارهای منسوخ می‌کنند.  به هوش مصنوعی به‌عنوان منبع غنی‌سازی شغل به‌ویژه از طریق اتوماسیون فرآیند روباتیک برای اعمال تکراری انسان نگاه می‌کنند.

در واقع، هوش مصنوعی راه جدیدی را برای انسان‌ها و ماشین‌ها برای همکاری با یکدیگر، یادگیری در مورد تمایلات قابل پیش‌بینی و حل مشکلات پیچیده نشان می‌دهد.

برای مثال، چالش امروز در مدیریت فرآیندی که نیازمند کنترل دقیق دما، فشار و جریان مایع است، بسیار پیچیده و مستعد خطا است. برای دستیابی به یک نتیجه موفق، متغیرهای زیادی باید در نظر گرفته شوند.

که آن قدر زیاد و متنوع است که مغز انسان به تنهایی قادر به حل آن نیست. اکنون، با پشتیبانی هوش مصنوعی از تصمیمات عملیاتی، عوامل حیاتی مانند ایمنی، امنیت، کارایی، بهره وری و حتی سودآوری را می توان بهینه‌سازی کرد.

چگونه این تکنولوژی می تواند به انسان ها برای بازرسی کیفیت کمک کند

مثال دیگر این است که چگونه هوش مصنوعی می تواند به انسان ها برای بازرسی کیفیت کمک کند. همچنین تجزیه و تحلیل صدا و تصویر را به آنها ارائه دهد.

برای محیط های صنعتی، دو کاربرد اولیه هوش مصنوعی قابل توجه است.در محدوده تولید گسسته و فرآیندی، نگهداری دارایی یکی از فرآیندهای صنعتی است که به عنوان یک حوزه کاربردی اولیه هوش مصنوعی در حال ظهور است.

به طور خاص، سازمان‌ها شروع به ترکیب مفهوم 1-تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده در رویکردهای سنتی‌تر و  2-تعمیر و نگهداری پیشگیرانه و “شکست/اصلاح” می‌کنند.

یک مثال رایج شامل یک درایو با سرعت متغیر (VSD) است که به یک موتور متصل است.

اطلاعات درون VSD داده‌های مربوط به رفتارهای غیرعادی در عملکرد موتور را جمع‌آوری می‌کند. سپس موتور را برای تعمیر یا تعویض قبل از هر گونه خرابی نشانه گذاری می‌کند. بنابراین، به جای انتظار برای انجام تعمیر و نگهداری برنامه‌ریزی شده “پیشگیرانه”، اکنون می توان تعمیر و نگهداری را بر اساس شرایط فعلی مدیریت کرد.

کاهش هزینه ها

این امر هم هزینه را کاهش می‌دهد و هم بازدهی را افزایش می‌دهد، زیرا یک دارایی تنها زمانی جایگزین می‌شود که واقعاً نیاز به تعویض داشته باشد، و از هرگونه خرابی پیش‌بینی نشده جلوگیری می‌شود.

به طور مشابه، یادگیری ماشینی اجرا شده در نهایت می‌تواند به شناسایی زودهنگام آسیب پره‌های توربین تولید برق، مشکل دریچه آب تغذیه پمپ، نزدیک شدن موتور کارخانه به خرابی زودهنگام و مشکل فشار دیفرانسیل یاتاقان کمک قابل توجهی کند.

حوزه دوم کاربرد این تکنولوژی شامل استفاده ترکیبی از سیستم های موجود و فناوری های جدید برای کنترل سودآوری عملیات کارخانه است.

هنگامی که اصول کنترل سود بر روی کنترل فرآیند قرار می گیرد، استراتژی کارایی سودآور ظاهر می شود.

حسابداری بلادرنگ یا (RTA)، از ترکیبی از داده‌های مبتنی بر حسگرها از فرآیند و داده‌های مالی برای محاسبه نقاط هزینه و سود که از آن در سراسر فرآیندهای صنعتی استفاده می‌کند. RTA عاملی است که به اپراتورها امکان دسترسی به داده‌های سودده را می‌دهد.

بنابراین، الگوریتم‌ها اکنون می‌توانند به اپراتورها کمک کنند تا از دیدگاه ایمنی و سوددهی بهترین تصمیم را بگیرند.