هوش مصنوعی در تولید
کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در تولید و نقشی که در هوشمندسازی آن دارد

    0
    (مدت زمان مطالعه: ۴ دقیقه)

    بدون شک هوش مصنوعی در تولید بسیار تاثیرگذار عمل کرده و پیشرفت‌های صورت گرفته در حوزه اینترنت اشیاء در صنعت (IIoT)، هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین و تحلیل‌های پیشرفته ما را با تمام توان به سمت انقلاب صنعتی چهارم سوق می‌دهند. شرکت‌ها به منظور بقاء در بازار رقابتی به استفاده از ابزارهای اینترنت اشیاء مجهز به هوش مصنوعی روی آورده‌اند تا تولیدکنندگان را از خرابی تجهیزات مطلع کنند، زمان تعمیر و نگهداری آنها را تعیین کنند، معیارهای کنترل کیفیت را ارتقاء دهند و فرآیند‌ها  به صورت خودکار درآورند.

    یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها

    با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان الگوها و روندهای میزان  مصرف انرژی را از داده‌های تاریخی استخراج نماییم و سپس بر مبنای آن میزان مصرف انرژی در آینده را پیش‌بینی کنیم.

    برای مثال، اگر شما محصولات با کیفیتی تولید می‌کنید و از طرفی هزینه‌های تولید بالایی نیز متحمل می‌شوید، داده ها ممکن است حاکی از بالا بودن میزان مصرف انرژی تجهیزاتِ شما باشد. ممکن است متخصصین علوم داده برای استخراخ الگوی مصرف انرژی مدل‌های « اتورگرسیو autoregressive» را اجرا کنند. شبکه‌های عصبی عمیق قادرهستند الگوها را شناسایی و به سرعت میزان مصرف انرژی را پیش‌بینی کرده و درنتیجه آن مدیران می‌توانند در صورت نیاز میزان تولید را کنترل کنند.

    افزایش کیفیت داده متضمن این امر است که اطلاعات بدست‌آمده از حسگرهای اینترنت اشیاء دقیق، منحصر به فرد، و متناسب با دغدغه‌ها و ماشین‌آلات شما است.

    یادگیری ماشین با هدف نگهداری و تعمیرات پیش‌گویانه

    در مراکز تولیدی که حجم کار بسیار بالا یا ساعات کاری طولانی است می‌توان یادگیری ماشین را به منظور نگهداری و تعمیرات پیش‌گویانه مورد استفاده قرار داد. در موارد بسیاری می‌توان مدل‌های یادگیری ماشین را برای کاهش وقفه کار یا حداقل برای کاستن از خسارت ناشی از کاهش زمان تولید استفاده کرد.

    هوش مصنوعی در تولیدهمانطور که قبلاً مطرح نمودیم، کیفیت داده برای طراحی مدل‌های یادگیری ماشینی ضروری است. لیکن انتخاب بهترین مدل برای رسیدن به خروجی‌ مطلوب نیز به همان اندازه ارزشمند است. در بخش تولید برای رسیدگی به ایراد‌های رایج مدل‌های یادگیری ماشینی متعددی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

    روش‌های تشخیص ناهنجاری رفتارهای نرمال سیستم را با  موارد مقایسه می‌کنند که سیستم دچار نقص می‌شود. زمانی که عملکرد دستگاهی از حالت نرم خارج می‌شود، مدل آن دستگاه را علامت‌گذاری می‌کند. سپس سرپرستان و نیروی‌های واحد تعمیر و نگهداری می‌توانند مسئله را وارسی نموده و در صورت لزوم آن را فوراً برطرف کنند.

    مدل‌های رگرسیون می‌توانند عمر مفید باقی مانده‌ی (RUL) یک دستگاه را پیش‌بین کنند. این مدل‌ها با مقایسه تاریخچه استفاده‌ی دستگاه با  داد‌ه‌ای ثابت، مدت زمانی را که یک دستگاه می‌تواند بدون خرابی به کار خود ادامه دهد محاسبه می‌کنند. این مدل‌ها به تولید کنندگان کمک می‌کنند تا پیش از خاموش کردن دستگاه برای تعمیر و نگهداری بدانند (به منظور انجام یک سفارش) تا چه مدت می‌توانند به تجهیزات خود فشار وارد آورند.

    در مقابل مدل‌های طبقه‌بندی می‌توانند خرابی دستگاه را در بازه معینی پیش‌بینی کنند. خرابی ممکن است نقصی مهم در دستگاه باشد یا یک مشکل معمولی. تیم نگهداری و تعمیر متناسب با این اطلاعات زمان و نحوه‌ی تعمیر دستگاه را برنامه ریزی می‌کند.

    بینایی کامپیوتر با هدف کنترل کیفیت

    هوش مصنوعی در تولید می‌تواند در زمینه ارتقا فرآیند آن تاثیرگذار باشد و در عین حال در خدمت کنترل کیفیت محصول باشد. با استفاده از تکنیک‌های تصویربرداری کامپیوتری و دیتای تصویری واضح یک الگوریتم مجهز به فناوری هوش مصنوعی به راحتی می‌تواند کیفیت محصول را کنترل کند.

    بازرسی‌ بصری هوش مصنوعی در تولید یکی از روش‌های مقرون به صرفه برای تولیدکنندگان است تا لحظه به لحظه‌ کیفیت محصولات خود را کنترل کنند. استفاده از بینایی کامپیوتر برای کنترل کیفیت به ویژه برای تولید کنندگانی سودمند است در صنایع به شدت تحت نظارت فعالیت می‌کنند. برای مثال شرکت اتومبیل سازی Audi و دیگر شرکت‌های مطرح خودروسازی از این فناوری برای کنترل کیفیت محصولات خود استفاده می‌کنند.

    یک سیستم بینایی ماشین مجهز به دوربین قطعات محصول را  با استفاده از عکس‌های با کیفیت و فناوری GPU اسکن می‌کند. به لطف قابلیت پردازش بلادرنگ ویدیو، هوش مصنوعی در تولید می‌تواند سرپرستان را از افت ناگهانی کیفیت مطلع کند.

    اسکن هر قطعه با عکس‌های قبلی از قطعات سالم مقایسه می‌‌شود. سیستم کنترل کیفیت با استفاده از شبکه عصبی یادگیری عمیق قطعات را بررسی می‌کند. این فناوری در مقایسه با دیگر روشهای غربال‌گری کامپیوتری دقت بالاتری دارد زیرا با استفاده از الگوریتم‌های تقطیع نمونه طراحی وساخته شده است. از آنجا که سیستم به طور پیوسته در حال جمع آوری عکس‌ از معایب سطحی است، سیستم کنترل کیفیت نیز همواره بهبود پیدا می‌کند. برنامه قطعاتی را که با معیارهای موجود در حافظه مطابقت ندارند علامت‌گذاری کرده و در مرحله تفکیک آنها را حذف می‌کند.

    هوش مصنوعی لبه‌: آینده تولید

    موارد کاربرد IoT  حاکی از این است که تولید کنندگان می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی در تولید فرآیندهای اینترنت اشیاء صنعتی را ارتقاء دهند.

    مزیت هوش مصنوعی لبه این است که برای تبادل و انتقال اطلاعات به فضای ابری یا پهنای باند وابسته نیست. زمانی که تعداد دستگاه‌های متصل به شبکه بسیار زیاد است، استفاده از هوش مصنوعی لبه Edge AI‌ در محیط‌های تولیدی منجر به کاهش مشکلات ارتباط متقابل و کاهش محدودیت‌های پهنای باند خواهد شد. و در نهایت سرعت تولید را بیشتر نموده و توان عملیاتی را افزایش می‌هد.

    همه روزه شاهد هستیم که فناوری‌های نو ظهور منجر به ایجاد محیط‌های هوشمندتر می‌شوند. یک شرکت ژاپنی تولید کننده تجهیزات الکترونیکی (شرکت Daihen) توانست با کمک هوش مصنوعی لبه و تحلیل داده‌‌ها سالانه ۵۰۰۰ ساعت از حجم کار مرتبط با ورود دستی اطلاعات برای تولید ترانسفورماتور بکاهد.

    امروزه سیستم‌های تولید کارایی کمتر از ۹۰ درصد دارند و عدم دستیابی به کارایی ۱۰۰ درصدی به علت خرابی دستگاه‌ها است. دلیل اصلی پیدایش هوش مصنوعی لبه این است که هرگز اجازه ندهیم خط تولید متوقف شود. هر چه تعداد تولید کنندگانی که در سیستم‌های هوشمند سرمایه گذاری می‌کنند بیشترباشد، در راندمان اقتصاد جهانی تغییرات عمده تری شاهد خواهیم بود.

     

    انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

    این مطلب چه میزان برای شما مفید بوده است؟
    [کل: ۰ میانگین: ۰]

    نورون های مصنوعی نوین: کشف شگفت‌انگیز هوش مصنوعی

    مقاله قبلی

    هوش مصنوعی و بینایی ماشین چگونه به شکار افراد با استعداد کمک می‌کنند؟

    مقاله بعدی

    شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

    نظرات

    پاسخ دهید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *