في التصنيع ، يكون التسامح مع الخطأ منخفضًا للغاية. هذا يعني أنه على الرغم من أنه يمكن تسخير الذكاء الاصطناعى لتحسين طريقة عمل أعمال التصنيع ، إلا أنه يجب أن يتم ذلك بشكل استراتيجي إلى جانب العمال البشريين المهرة.
7 طرق AI تغير التصنيع
1. الصيانة التنبؤية
قبل ظهور الذكاء الاصطناعي ، كان من المقرر صيانة الماكينة بإحكام لتقليل خطر الفشل العرضي. الآن ، يمكن للشركات الاستفادة من أنظمة الذكاء الاصطناعي التنبؤية لتخصيص احتياجات الصيانة لكل قطعة من المعدات ، وإنشاء جداول محسنة للآلات الفردية وزيادة الكفاءة دون زيادة التكاليف.
مرافق الطحن ، على سبيل المثال ، غالبًا ما تواجه مشاكل في المغزل التي تنهار بسهولة ، وتؤدي إلى إبطاء الإنتاج وزيادة تكاليف التشغيل. ومع ذلك ، من خلال دمج برامج الذكاء الاصطناعي في البرنامج ، يمكن لهذه النباتات مواكبة المراقبة للكشف عن النقاط المحتملة للفشل قبل أن تتسبب في مشاكل.
2. ضمان الجودة
لن يؤدي استخدام AI لتعزيز ممارسات ضمان الجودة إلى تحقيق نتائج أفضل فحسب ، بل سيساعد الشركات أيضًا على تحديد ظروف التشغيل المثلى في أرضية المتجر وتحديد المتغيرات الأكثر أهمية لتحقيق تلك الأهداف. هذا يقلل من معدل العيوب ويقلل إلى حد كبير من النفايات الناتجة ، وبالتالي توفير الوقت والمال.
3. تفتيش العيوب
أصبح من الممكن الآن "الاستعانة بمصادر خارجية" مهمة العثور على عيوب ، وذلك بفضل قدرة الذكاء الاصطناعى على فحص العناصر بصريًا بشكل أسرع وأكثر شمولاً من البشر.
يمكن تدريب النظام الصحيح على عدد صغير نسبيًا من الصور ثم تم نشره لأداء نفس العمل الذي يتطلب عادة العشرات أو مئات العمال. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنه إجراء تحليل الأسباب الجذرية ، وتمكين الشركات من معالجة المشكلات المحتملة التي قد يتم تجاهلها بطريقة أخرى ، وبالتالي زيادة الإنتاج وتحسين الإنتاج.
4. أتمتة المستودعات
يقوم المستهلكون بتحويل عاداتهم الشرائية إلى التجارة الإلكترونية ، مما يعني أن كفاءة المستودع أصبحت أولوية قصوى للشركات التي تحتاج إلى التميز اللوجستي للبقاء تنافسيًا.
يغطي Warehouse Automation كل شيء بدءًا من تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعى إلى معالجة الفواتير ، وعلامات المنتج ، ووثائق الموردين ، إلى الاستفادة من الخوارزميات لتحسين مساحة الرف ، والتي يمكن أن تجلب عائد استثمار ضخم إلى عمليات المستودع.
5. تكامل خط التجميع والتحسين
لتحسين الإنتاج حقًا وخفض التكاليف يتطلب أكثر من مجرد جمع البيانات من أرضية التصنيع. يجب مسح المعلومات وتنظيفها وبناءها بطريقة تسمح بتحليل وظيفي. يمكن لـ AI تصنيف البيانات المجمعة وتصنيفها بسرعة وسهولة عبر منشأة بأكملها ، مما يمنح الناس نظرة عامة عملية وعملية على ما يحدث في كل مرحلة من مراحل عملية الإنتاج.
يسمح هذا أيضًا بدرجة من أتمتة خط التجميع ، مثل إعادة تنظيم خط الإنتاج في حالة فشل جهاز واحد.
6. تطوير منتج الذكاء الاصطناعي وتصميمه
مع استمرار التقنية في التقدم والتحسن ، من المتوقع أن يكون للمنظمة العفوقة التأثير الأكثر أهمية على تطوير المنتجات وتصميمها على مدار السنوات الخمس المقبلة. تستخدم الشركات المصنعة بالفعل لتصميمه التوليدي لإنشاء نماذج أولية مبتكرة وتسريع المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً مثل التحضير والهندسة.
7. فائدة الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم
تتطور صناعة الروبوتات بسرعة ، لذلك أصبحت الروبوتات التي تعمل بذات منظمة العفو الدولية أقل حداثة وأكثر جزءًا من الحياة اليومية في العديد من الصناعات. هذه أخبار جيدة للشركات الصغيرة لأنها تعني مجموعة واسعة من الخيارات المتاحة في نقاط سعر أكثر قابلية للتحقيق. في السابق ، فإن الشركات الكبيرة التي لديها ميزانيات فقط للاستثمار في البحث والتطوير والتكنولوجيا المتطورة التي يمكن أن تجعل الروبوتات جزءًا من عملياتها.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في التصنيع
يستغرق الذكاء الاصطناعى الفعال من سنتين إلى ثلاث سنوات للتدريب على البيانات التاريخية ، وبالتالي فإن الافتقار إلى القبول قد ترك الصناعة وراءها. في كثير من الأحيان ، تكون قضايا التبني أكثر اقتصادية ، وهذه الخطوة هي الأكثر صعوبة بسبب التكلفة الأولية.
على الرغم من أن معظم المشغلين لا يزالون يفضلون استخدام حدسهم وحكمهم في هذا المجال ، إلا أن المصانع الرقمية يمكن أن تجعل الأمر أسهل وأكثر أمانًا وأكثر ربحية لاستبدال المشغلين المهرة عند مغادرتهم.
مع الاتجاه العالمي نحو الرقمنة والاستدامة ، يتغير وجه التصنيع. كان العديد من الشركات المصنعة مترددة في الانتقال ، ولكن نظرًا لأن التغيير أمر لا مفر منه ، فمن الأفضل أن تبدأ في احتضان الذكاء الاصطناعي الآن بدلاً من الانتظار حتى تتخلف عنهم والحاق.