تاثیر هوش مصنوعی بر صنایع

تاثیر هوش مصنوعی بر صنایع

مفهوم هوش مصنوعی اولین بار در دهه 1940 معرفی شد، بنابراین ایده بهبود کارایی و ایجاد بینش از طریق تحلیل و مدل سازی هوشمند جدید نیست.

هوش مصنوعی و سیستم‌های مبتنی بر دانش، حوزه‌ای فعال از تحقیقات هوش مصنوعی برای کل چرخه عمر محصول، از طراحی محصول، برنامه‌ریزی تولید،

توزیع و خدمات صنعتی است. سیستم‌های تولیدی و کارخانه‌های الکترونیکی از اصطلاح “AI” استفاده نکرده‌اند،

اما در حال توسعه مدل‌سازی سیستم‌های مهندسی هستند تا کنترل هوشمند ادغام کامل اجزا را در یک سیستم تولید سازگار با محیط زیست فراهم کنند.

به تازگی، برای کمک به پیشرفت نوآوری هوش مصنوعی، دولت ایالات متحده یک وب سایت رسمی AI.gov راه‌اندازی کرده است تا اولویت های خود را ،

در فضای هوش مصنوعی برجسته کند. دلایل مختلفی برای محبوبیت اخیر هوش مصنوعی صنعتی وجود دارد، از جمله:

این فرآیند جمع‌آوری داده ها را مقرون به صرفه تر و خودکارتر می کند.

قدرت محاسباتی قدرتمند برای رایانه ها برای انجام کارهای پیچیده به سرعت و ارزان.

زیرساخت برای ارتباطات سریع و خدمات ابری دسترسی به مدیریت داده ها و استفاده از توان محاسباتی را تسهیل می کند.

طبق برآوردهای Accenture و Frontier Economics، قرار است تا سال 2035، فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی،

بهره‌وری نیروی کار را تا 40 درصد افزایش داده و افزایش قابل توجهی در تولید برای 16 صنعت در زمینه‌های مختلف به همراه داشته باشد.

هوش مصنوعی می تواند تا سال 2035، 3.8 تریلیون دلار ارزش افزوده ناخالص به بخش تولید اضافه کند که در مقایسه با کسب و کار معمول، 45 درصد افزایش یافته است.

کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع

کنترل کیفیت با استفاده از هوش مصنوعی

بسیاری از عیوب کوچک در محصولات تولیدی برای چشم نامرئی هستند و معمولاً مورد توجه قرار نمی گیرند، زیرا هر چقدر هم که بازرس کنترل کیفیت با تجربه باشد،

نمی توان چنین عیوب را با چشم تشخیص داد.

برای حل این مشکل می توانید از کامپیوترهای مجهز به دوربین استفاده کنید که به کمک هوش مصنوعی می توانند حتی کوچکترین ایرادات محصولات را تشخیص دهند.

فناوری بینایی ماشین به ماشین ها قدرت «دیدن» و استفاده از این توانایی را برای یافتن عیوب در محصولات موجود در خط تولید می دهد.

با استفاده از این کاربرد هوش مصنوعی در خط تولید می توان از کیفیت محصولات تولیدی تا حد زیادی اطمینان حاصل کرد.

پیش بینی شکست محصول

کارشناسان اغلب بر اساس محصولات و فرآیندهایی نتیجه گیری می کنند که ممکن است نادرست باشد و در پیش بینی ناکام باشد.

به همین دلیل، بسیاری از محصولات تولید شده ممکن است به طرق مختلف دچار اختلال شوند.

حتی پس از تولید و فروش محصول، ممکن است در اولین استفاده از بین برود و تولید نشود.

روش هایی که اغلب در صنعت برای بررسی و بازرسی محصولات و عیوب آنها استفاده می شود تا حدودی مغرضانه است و ممکن است با آنچه در واقع اتفاق می افتد متفاوت باشد.

با کمک هوش مصنوعی می توان قطعاتی را که نیاز به تست و تحقیق بیشتری در خط تولید دارند از روی انبوه داده ها و اطلاعات موجود در تست محصول شناسایی کرد.

و نحوه ارائه آنها را مشخص کرد.

زمان تخمینی مورد نیاز برای تعمیر

با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت هایی که در صنایع مختلف فعالیت می کنند می توانند به دقت پیش بینی کنند که ماشین های آنلاین چه زمانی نیاز به تعمیر دارند.

هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشینی می‌تواند زمان تعمیر ماشین را پیش‌بینی کند و از خرابی‌های غیرمنتظره‌ای که می‌تواند بر عملکردها تأثیر بگذارد جلوگیری کند.

فناوری هایی مانند حسگرها و تجزیه و تحلیل های پیشرفته در تجهیزات تولید برای نشان دادن نیاز به تعمیرات بر اساس هشدارها استفاده می شود.

کاربرد هوش مصنوعی در فرآیند تولید

طراحی محصول

طراحی ساخت فرآیندی است که طی آن خروجی های مختلف با استفاده از مشخصات و نرم افزارهای طراحی خاص تولید می شود.

طراحان و مهندسان اهداف و پارامترهای طراحی مانند مواد اولیه، روش های ساخت و محدودیت های هزینه را در نرم‌افزار طراحی برای گزینه های طراحی وارد می کنند.

در این زمینه از هوش مصنوعی نیز استفاده می شود.

هوش مصنوعی با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی قادر است از مثال‌های نادرست و درست تولید شده مکرر برای نمونه‌های آموزشی و طراحی استفاده کند.

اثرات زیست محیطی

می‌دانیم که فرآیند تولید محصولات در صنایع مختلف در حجم های مختلف به محیط زیست آسیب می زند.

به ویژه تولید مواد اولیه و استخراج آنها صدمات جبران ناپذیری به منابع طبیعی و محیط زیست وارد می کند.

برخی از فعالان محیط زیست بر این باورند که هوش مصنوعی می تواند راه حلی برای اصلاح فرآیندهای تولید و کاهش اثرات مضر صنعت بر محیط زیست باشد.

هوش مصنوعی می تواند به تولید و توسعه مواد خام سازگار با محیط زیست و مدیریت بهره وری انرژی کمک کند.

استفاده از داده

راه های زیادی برای استفاده از داده های بزرگ در صنعت وجود دارد. از طریق تجزیه و تحلیل پیشرفته این داده ها،

تولیدکنندگان می توانند به اطلاعات حیاتی در مورد عملیات و فرآیندها و غیره دسترسی داشته باشند.

داده های زیادی را در زمینه های مختلف مانند مدیریت زنجیره تامین، مدیریت ریسک، پیش بینی و حجم فروش،

کیفیت محصول و غیره از طریق تجزیه و تحلیل داده های بزرگ جمع‌آوری می کند.

اطلاعات مهمی را از میدان دریافت خواهید کرد.

این موارد تنها بخشی از استفاده صنعت از هوش مصنوعی و کلان داده است که بینش عمیقی را در اختیار فعالان صنعت قرار می دهد که ،

با هیچ روش سنتی قبلی نمی توان به آن دست یافت.

خدمات مشتری

خدمات رسانی به مشتریان و پشتیبانی آنها یکی از مهم ترین بخش های هر شرکت و کسب و کاری است و در برخی از شرکت هایی که ارتباط مستقیم با مشتریان دارند ،

اهمیت بیشتری پیدا می کند.

در این شرکت ها  اهمیت خدمات به مشتریان افزایش یافته و استفاده از راهکارهای جدید برای بهبود این خدمات باید مورد توجه قرار گیرد.

یکی از این راه حل های جدید هوش مصنوعی است که می تواند این بخش را خصوصی کند.