نکات شگفت انگیز دربارۀ کاربردهای هوش مصنوعی در تولید
تیم تحریریه- ۲۰ دی ۱۴۰۱
کاربردهای هوش مصنوعی در تولید طیف وسیعی از خدمات را شامل میشود. فناوریهای پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی، این حوزه را کارآمدتر و قابل اطمینان‌تر کرده است. باوجود هوش مصنوعی شاهد کارخانه‌هایی هستیم که در آنها بخشهای مختلف، بهینه و مکانیزه شده‌اند. در حال حاضر به‌طور فزاینده‌ای شاهد هوشمند شدن فرآیندهای حوزه تولید هستیم که در نهایت منجر به تولید سریعتر، باکیفیت‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر محصولات شده است.
دسته‌بندی کاربردهای هوش مصنوعی در تولید
هوش مصنوعی سبب ایجاد مفهومی به نام کارخانه‌های هوشمند شده که در آن داده‌های جمع‌آوری شده از زنجیره تأمین، گروه طراحی، خطوط تولید و کنترل کیفیت، در کنار هم قرار میگیرند تا یک فرآیند تولید هوشمند و یکپارچه شکل دهند. در این‌جا برای بررسی کارکردهای هوش مصنوعی در تولید، آن را به چهار دسته به شرح زیر تقسیم کرده‌ایم:
- تولید
- نگهداری و تعمیرات
- زنجیره تأمین
- مدیریت انبار
1. کاربردهای هوش مصنوعی در تولید
در تمام ادوار تاریخی، انقلاب‌های صنعتی در جهت رفاه زندگی انسانها بوده‌اند و در بخش تولیدی تغییراتی بسیار عظیم ایجاد کردهاند. در بین سالهای 1750 تا 1850 (قرن هجدهم) با اختراع موتور بخار و جایگزینی آن با حیوانات و صرف انرژی کمتر در انجام کارها، شاهد اولین انقلاب صنعتی بودیم. پس از آن در اواخر قرن نوزدهم با کشف برق و حضور دانشمندانی چون انیشتین، تسلا و ادیسون انقلاب صنعتی دوم رخ داد و صنعت تولید با همه تجهیزات و ماشین‌آلاتش، شاهد تغییرات گسترده‌ای شد. در دهه 70 قرن بیستم و با ظهور تکنولوژی‌های دیجیتال و اینترنت، تمامی واحدهای تولیدی باری دیگر خود را بهبود داده و از اینترنت جهت ارتقای شرایط خود بهره بردند. امروزه با حضور تکنولوژی هوش مصنوعی و کلان دادهها، شاهد انقلاب چهارم صنعتی هستیم. جایی که به مرور، رباتها به‌جای انسانها کار خواهند کرد و سیستمهای تولیدی به دست رباتها سپرده خواهد شد تا در زمان کمتر و با کیفیت بالاتر شاهد حجم بیشتری از تولیدات در جهت رفع تقاضای مشتریان باشیم.
برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در تولید به شرح زیر است
- بهبود طراحی چیدمان ماشینآلات
- طراحی محصول
- برنامه‌ریزی تولید
- رباتهای خط تولید
- کنترل کیفیت محصول
در ادامه به شرح موارد فوق میپردازیم
بهبود طراحی چیدمان
یکی از عوامل اصلی ایجاد گلوگاه در یک واحد تولیدی و یا بستهبندی، طراحی نامناسب خطوط تولید است. چیدمان بهینه سبب افزایش بهره‌وری در مسیر تولیدی میشود. سیستمهای طراحی چیدمان ماشینآلات مبتنی بر هوش مصنوعی، چندین برابر سریعتر از سیستمهای سنتی، این طراحی را آماده و ارائه میدهند.
طراحی محصول
هوش مصنوعی در حال تغییر در نحوه طراحی محصولات است. طراحی محصول، نیاز به خلاقیت، دانش، تجربه، محاسبات ریاضی و زمان بسیار زیادی دارد، همچنین اگر محصولی ساخته شود و سپس عیوب طراحی آن مشخص گردد، سازندگان هزینه‌های گزافی را متحمل خواهند شد. از این رو هوش مصنوعی به کمک طراحان محصول آمده تا با به‌کارگیری ابزارهای آن، بتوان طراحیهای منحصربهفرد، دقیق و درستتری را برای محصولات ایجاد کرد. طراحی بهینه در کاهش ضایعات مواد اولیه و در نتیجه کاهش قیمت تمام‌شده محصولات تأثیر بسزایی دارد.
برنامه‌ریزی تولید
در بخشهای مختلف یک کارخانه افراد باید به‌صورت دائم آمارهای خود شامل تعداد محصول ساخته‌شده و میزان باقی‌مانده را به مهندسان اعلام کنند تا آنها بر اساس این اطلاعات بتوانند برنامه‌ریزی تولید را به‌روزرسانی نمایند. سفارش مواد اولیه، تعیین تاریخ آماده‌سازی سفارش‌ها و یا شناسایی گلوگاه‌ها همگی جزء اطلاعات حیاتی در این زمینه هستند. امروزه میتوان به کمک فناوری هوش مصنوعی به روش‌های خودکار، محصولات ساخته‌شده را شمارش کرد و برنامه‌ریزی را بر اساس آن به‌روز کرد. این سیستم‌ها می‌توانند عملکرد تمام بخش‌ها را نیز به صورت دورهای بررسی و به صورت نمودارهای مختلف ارائه دهند. این خودکارسازی باعث میشود تا افراد زمان خود را بر روی فعالیت‌های اصلی، متمرکز کنند؛ لذا بهره‌وری کل سیستم بالا خواهد رفت.
رباتهای سازنده
فناوری رباتیک در کنار کاربردهای هوش مصنوعی در تولید، انقلابی برپا کرده است. کشورهای توسعه یافته بسیار زیادی هماکنون در حال استفاده از رباتها در بخشهای مختلف واحدهای تولیدی هستند؛ چرا که رباتها می‌توانند بدون خستگی و کاهش سطح کیفیت در تولید، 7 روز هفته و به صورت 24 ساعته کار کنند. در تولید، فعالیت‌های بسیاری وجود دارد که انجام آنها می‌تواند برای سلامت انسان خطراتی را به همراه داشته باشد که امروزه بسیاری از این فعالیتها توسط رباتها انجام میشود. همچنین خطاهای انسانی در کیفیت تولید، اثرات بسیاری میگذارد که با رباتیک شدن واحدهای تولیدی، این خطاها نیز حذف خواهد شد. البته این امر به معنی حذف کامل نیروی انسانی نیست؛ اما انجام دادن این قبیل کارها توسط رباتها سبب میشود تا نیروها وقت برای افزایش تخصص، مهارت و تمرکز بر روی فعالیت‌های پیچیده و با ارزش افزوده بیشتر، داشته باشند.
کنترل کیفیت با استفاده از هوش مصنوعی
کنترل کیفیت یک محصول، به معنی شناسایی محصولی با سطح کیفیتی کمتر از حد استاندارد است. این عمل در گروه‌های تولیدی مختلف به روش‌های گوناگونی انجام میگردد که برخی از این روش‌ها، دقت و سرعت بسیار پایینی در عملکرد دارند. در سالهای اخیر سیستم‌هایی توسط محققان هوش مصنوعی توسعه داده شده که با بهرهگیری از فناوریهای بینایی ماشین، اینترنت اشیا، رباتیک و دادهکاوی به‌صورت گوناگون محصولات تولیدی را بر اساس شاخصهای کیفیتی تعریف شده کنترل و نتایج را به‌صورت خودکار در برگه‌های کنترل کیفیت ثبت می‌کنند. سپس به کمک بازوهای رباتیکی میتوان محصولات معیوب را از خط تولید خارج کرد.
2. کاربردهای هوش مصنوعی در نگهداری و تعمیرات
بخش عظیمی از هزینه‌های تولید در کارخانه‌ها و گروه‌های تولیدی، صرف نگهداری و تعمیرات تجهیزات و ماشینآلات میگردد. لذا از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی در تولید را میتوان در بخش نگهداری و تعمیرات مشاهده کرد. سیستمهای هوش مصنوعی با ایجاد زمینه‌های پیش‌بینی و پیشآگاهی از خرابیها می‌توانند به مدیران مربوطه در کارخانه‌ها و گروه‌های تولیدی کمک کنند تا برنامهریزیهای دقیق و درستی برای نگهداری و تعمیرات خود داشته باشند. هوش مصنوعی در این زمینه از فناوریهای بینایی ماشین، دادهکاوی، رباتیک و اینترنت اشیا در جهت بهبود بهره‌وری و سرعت بخشیدن به کارهایی چون پیش‌بینی زمان مورد نیاز برای تعمیرات، شناسایی محل خرابی و یا تعمیر از راه دور کمک میگیرد. برخی از کارکردهای هوش مصنوعی در این زمینه به شرح ذیل میباشد:
- پیش‌بینی خرابی تجهیزات و ماشینآلات با استفاده از هوش مصنوعی
- کشف نوع و محل خرابی به کمک هوش مصنوعی
- تعمیر از راه دور با رباتها
در ادامه به شرح موارد فوق میپردازیم
پیش‌بینی خرابی تجهیزات و ماشینآلات با استفاده از هوش مصنوعی
خرابی تجهیزات و ماشینآلات اگر بدون برنامه‌ریزی باشد، سبب ایجاد هزینه‌های بسیار زیادی مانند توقف خط تولید، دیرکرد در ارائه سفارش‌ها و تأمین قطعات یدکی خواهد شد. بنابراین توانایی پیش‌بینی و جلوگیری از خرابی یا عملکرد ناقص در یک سیستم تولیدی می‌تواند در افزایش بهره‌وری و کارایی کل سیستم بسیار مفید واقع شود. پیش‌بینی خرابی دستگاهها و تجهیزات کمک می‌کند تا بتوان برای تولیدات آینده، چیدمان افراد در خط تولید و نوبت‌های کاری برنامه‌ریزی نمود. همچنین از روش نگهداری و تعمیرات اضطراری که یک روش بسیار هزینه‌بر است دوری کرد. استفاده از کاربردهای هوش مصنوعی در تولید یک روش مطمئن برای بهبود سیستمهای پیش‌بینی کننده خرابی‌هاست. بینایی ماشین و دادهکاوی از جمله فناوریهایی هستند که در این حوزه به کمک متخصصان می‌آیند تا بتوان خرابیها را قبل از وقوع، پیش‌بینی کرد.
کشف نوع و محل خرابی به کمک هوش مصنوعی
پیدا کردن محل و نوع خرابی و همچنین راهحلهای پیش رو برای تعمیر و نگهداری ماشینآلات و تجهیزات در بیشتر مواقع نیازمند زمان، دانش و مهارت بسیار زیادی است. همچنین در برخی از واحدهای صنعتی مانند نفت و گاز، توربین‌های بادی و لوازم و تجهیزات هوافضا دسترسی به تجهیز و یا دستگاه آسیب‌دیده، غیرممکن و یا سخت و هزینه‌بر است و این سبب ایجاد چالش‌های فراوان و در برخی موارد، خواب دستگاه یا تجهیز خواهد شد. هوش مصنوعی با کمک گرفتن از ابزارهای خود می‌تواند عوامل تأثیرگذار مانند سال ساخت، برند، تعداد دفعات تعمیر و نگهداری، سابقه گذشته تعمیرات، میزان استفاده و آخرین تاریخ نگهداری و تعمیر را در نظر گرفته و بر اساس آنها و الگوریتم‌های آموزش‌دیده در این زمینه، به کشف محل، نوع و راهحلهای تعمیر خرابی بپردازد.
روش دیگر کشف محل و نوع خرابی، استفاده از فناوری بینایی ماشین و پهپادهاست. به طور سنتی، برای کشف محل و نوع خرابی در مواردی مانند توربین‌های بادی که ارتفاع زیادی دارند، از طریق جرثقیل‌های بسیار بزرگ، توربین را به روی زمین آورده تا مهندسان بتوانند به بررسی و تعمیر بپردازند که این کار، هزینه بسیار زیادی را در بر دارد. در حالی که امروزه به کمک پهپادها میتوان به‌صورت دورهای تمام توربین‌ها را مورد بررسی قرار داد و در صورت مشاهده هر گونه خرابی، محل و نوع آن را اطلاع داد.
تعمیر از راه دور با رباتها
شرایط برخی از تجهیزات و ماشینآلات به گونه‌ای است که دسترسی به آنها برای نگهداری و تعمیرات سخت و هزینه‌بر و برای انسان، خطرناک است. در این موارد میتوان از کاربردهای هوش مصنوعی در تولید و به خصوص فناوریهای بینایی ماشین و رباتیک برای تعمیر از راه دور کمک گرفت. این سیستم‌ها عملیات نگهداری و تعمیرات را بدون ایجاد خطر برای انسان انجام میدهند.
3. کاربردهای هوش مصنوعی در تولید و زنجیره تأمین
زنجیره تأمین شامل شبکه‌ای از افراد، سازمان‌ها، منابع، فعالیتها و فناوری‌هاست که در تولید و فروش یک کالا نقش دارند. عوامل نام برده در رساندن مواد اولیه از تأمین‌کننده به سازنده نیز نقش دارند. در تمام مسیر زنجیره تأمین، هوش مصنوعی در جهت بهبود فعالیتها و فرآیندها مؤثر است. این نکته قابل ذکر است که در این‌جا تنها به مواردی پرداخته شده که با واحدهای تولیدی در ارتباط هستند و سایر توضیحات در خصوص مواردی مانند پیش‌بینی فروش، خودکارسازی فرآیند فروش و طبقه‌بندی محصولات را میتوانید در بخش بازاریابی و فروش مطالعه کنید. به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در تولید و در بخش زنجیره تامین به شرح ذیل اشاره شده است:
- کنترل موجودی با هوش مصنوعی
- مدیریت تولید و فروش محصولات با استفاده از هوش مصنوعی
در ادامه به شرح موارد فوق میپردازیم:
کنترل موجودی با هوش مصنوعی
میزان و تاریخ بهینه خرید مواد اولیه، یکی از مهمترین و تأثیرگذارترین تصمیماتی است که مدیران در یک کارخانه و یا واحد تولیدی باید اتخاذ کنند. این تصمیم به عواملی چون قیمت آینده مواد اولیه، هزینه خواب خط، هزینه دیرکرد سفارش‌ها، زمان مورد نیاز از تاریخ ارسال سفارش تا تحویل مواد اولیه، هزینه انبارداری، هزینه خواب سرمایه و میزان سرمایه در گردش بستگی دارد. در قرن حاضر، متخصصان هوش مصنوعی در تلاشند تا با استفاده از فناوری یادگیری ماشین، بهترین سناریوی ممکن را بر اساس الگوریتم‌های هوشمند و کلان‌داده‌ها ارائه کرده به‌گونه‌ای که این سناریو بتواند زمان و میزان خرید مواد اولیه را به‌گونه‌ای تعیین کند که کمترین هزینه را با خود همراه داشته باشد.
برخی از مواد و تجهیزات اولیه در یک محیط تولیدی، نیاز به شارژ دائم دارند و هیچگاه میزان ذخیره اطمینان آنها نباید برابر صفر شود. پیگیری میزان باقی‌مانده این قبیل کالاها در انبار، ارسال سفارش به تأمین‌کننده و صدور فاکتور خرید، همگی فعالیت‌هایی تکراری و خسته‌کننده هستند که میتوان به کمک هوش مصنوعی تمامی این فرآیندها را به‌صورت خودکار انجام داد و فاکتور نهایی را برای تأیید و پرداخت به مدیر یا مدیران مربوطه ارسال کرد.
مدیریت تولید و فروش محصولات با استفاده از هوش مصنوعی
میزان تولید هر یک از محصولات مختلف یک کارخانه یا گروه تولیدی، فروش محصولات به مشتریان مختلف و میزان محصول برای انبار کردن جهت تأمین سفارش‌های آینده، همگی تصمیماتی هستند که اگر به‌درستی اتخاذ شوند، می‌توانند سبب افزایش سود گردند. از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در تولید میتوان به توانایی آن در اجرای الگوهای سفارش و فروش دوره‌های زمانی گذشته، قیمت محصولات در فصول مختلف و سایر عوامل تأثیرگذار اشاره کرد. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس عواملی چون فصل، منطقه و نوع مشتری بهترین الگو برای میزان تولید، انبار و فروش محصول را ارائه دهد.
4. کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت انبار
مدیریت انبار، بخش جدایی‌ناپذیر در بیشتر سازمان‌هاست. متأسفانه اکثر عملیات انبار و مدیریت آن همچنان به روش‌های سنتی انجام میشود. با پیشرفت تکنولوژی، این فرآیندها نیز باید تغییر کنند. هوش مصنوعی می‌تواند انبارها را هوشمند کند تا کل عملیات، از زمان ورود کالا تا خروج آن توسط هوش مصنوعی انجام شود. به برخی از کارکردهای هوش مصنوعی در این زمینه به شرح ذیل اشاره شده است:
- برچسب‌زنی و ثبت ورود و خروج کالاها از انبار
- چیدمان بهینه در انبارها با کمک رباتها
- استفاده از رباتها در حمل کالاها در انبار
- بستهبندی خودکار با رباتها
در ادامه به شرح موارد فوق میپردازیم
برچسب‌زنی و ثبت ورود و خروج کالاها از انبار
برچسب‌زنی و ثبت اطلاعات ورود و خروج به‌صورت دقیق و درست، یکی از مهمترین کارهایی است که در انبارها باید انجام شود. با استفاده از برچسب‌های زده شده بر روی محصولات در کنار داده‌های ورود و خروج، اطلاعاتی از قبیل میزان موجودی کالاها، فضای اشغالی انبار، زمان و میزان سفارش مجدد محصولات مشخص میگردد. این قبیل فعالیتها در عین نیازمندی به‌دقت بالا، تکراری و خسته‌کننده هستند. از این رو سیستم‌هایی توسط هوش مصنوعی طراحی شده‌اند که می‌توانند این فعالیتها را انجام دهند. در این سیستم‌ها کالا پس از ورود به انبار، بر روی نوار نقالههای متحرک قرار میگیرد، سپس توسط دوربین‌های تعبیه‌شده در مسیر حرکت، عکس‌برداری و توسط فناوری بینایی ماشین، نوع کالا مشخص میگردد. بعد از آن بر اساس نوع کالا یک بازوی متحرک با تلفیق فناوریهای رباتیک و دادهکاوی، برچسب حاوی اطلاعاتی مانند محل قرارگیری در انبار، شماره قفسه، تعداد و تاریخ انقضا را آماده کرده و بر روی محصول می‌چسباند. درنهایت، این اطلاعات به عنوان مشخصات یک کالای ورودی در سیستم ثبت میشود. همین مسیر می‌تواند برای کالاهای خروجی، با الگوریتمی متفاوت نیز انجام گردد.
چیدمان بهینه در انبارها با کمک رباتها
تعداد دفعات استفاده از یک نوع کالا و حجم مورد نیاز آن از فضای انبار، عواملی هستند که در چیدمان بهینه انبار تأثیر خواهند گذاشت. طراحی بهینه انبارها و چیدمان درست کالاها در قفسه‌ها سبب خواهند شد تا میزان حمل و نقل‌ها در انبار کاهش یابد و این به معنی کاهش هزینه‌ها خواهد بود. ابزارها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به متخصصان این حوزه کمک کنند تا سیستم‌هایی را توسعه دهند که بر اساس عواملی چون تعداد کالاها، مساحت انبار و میزان استفاده از کالاها، چیدمان بهینه انبار را ارائه دهند.
استفاده از رباتها در حمل کالاها در انبار
یکی از پرطرفدارترین کاربردهای هوش مصنوعی در تولید، مربوط به بخش انبارها است. در یک انبار کوچک از کالاها شاید حمل و نقل کالاها بسیار ساده به نظر برسد؛ اما در انبارهایی با حجم کالاهای بسیار زیاد، مانند انبار محصولات آمازون یا علی‌بابا یکی از چالش‌های اصلی، حمل کالاها از بخشهای مختلف خواهد بود. سنگینی برخی بسته‌ها و یا حجم بزرگ آنها سبب میشود تا در ابتدا انبارها به‌گونه‌ای طراحی شوند که در بین قفسه‌های محصول، لیفتراک بتواند جهت حمل کالا عبور کند؛ اما این امر باعث میشود تا حجم بسیار زیادی از فضای انبار به مسیرهای رفت و آمد اختصاص داده شود که کاهش بهره‌وری کل مجموعه را به همراه خواهد داشت. متخصصان هوش مصنوعی رباتهای متفاوتی در زمینه حمل کالا در انبارها طراحی کردهاند تا سبب سهولت در فرآیندهای انبارداری گردند.
معروفترین ربات انبارداری با نام “کیوا” محصول شرکت آمازون است. روش کار آن بدین‌صورت است که پس از دریافت سفارش، اطلاعات محل کالا در قفسه‌ها به‌صورت خودکار به نزدیکترین ربات به قفسه، ارسال میشود تا برای حمل آن اعزام شود. این امر سبب کاهش رفت و آمدها در بین قفسه‌ها میشود. همچنین این رباتها از فناوری بینایی ماشین کمک میگیرند تا از برخورد با یکدیگر در رفت و آمدها جلوگیری شود.
بستهبندی خودکار با رباتها
رباتهای طراحی شده با کمک تکنولوژی هوش مصنوعی می‌توانند سفارش‌های مختلف را از منظر اندازه و حساسیت در حمل و نقل (مانند کالاهای شکستنی) بررسی و سپس بدون نیاز به انسان، آنها را بستهبندی و آماده ارسال نمایند. برای ساخت این رباتها، متخصصان هوش مصنوعی از فناوریهای رباتیک و بینایی ماشین کمک میگیرند.
سایر کاربردهای هوش مصنوعی در تولید
دوقلوی دیجیتال (Digital Twin)
دوقلوی دیجیتال یک شبیه‌سازی دقیق و زنده از فرآیندها، خطوط تولید، کارخانه‌ها و زنجیره‌های تامین است که با استفاده از هوش مصنوعی و داده‌های لحظه‌ای به‌روزرسانی میشود. این فناوری به تولیدکنندگان این امکان را می‌دهد که بدون دخالت فیزیکی، عملکرد ماشینآلات یا کل خط تولید را پایش، تحلیل و پیش‌بینی کنند.
دوقلوی دیجیتال از داده‌هایی مانند حسگرهای اینترنت اشیا (IoT)، کنترل‌کننده‌های منطقی قابل‌برنامه‌ریزی (PLC) و الگوریتم‌های یادگیری عمیق تغذیه میشود. برای مثال، یک کارخانه خودروسازی می‌تواند با استفاده از دوقلوی دیجیتال، عملکرد کامل یک خط مونتاژ را شبیه‌سازی کند پیش از ایجاد اختلال واقعی، شناسایی و اصلاح نقاط ضعف را انجام دهد. همچنین استفاده از این فناوری مزایای مانند کاهش هزینه‌ها، جلوگیری از توقف تولید و بهینه‌سازی مستمر عملکرد را به همراه دارد.
رباتهای مشارکتی (Cobots)
رباتهای مشارکتی یا کوبات‌ها، نوعی از رباتهای هوشمند هستند که جایگزین انسان نمی‌شوند، اما به او کمک می‌کنند که ایمنی، بهره‌وری و دقت را در محیط تولید افزایش دهد. در واقع این رباتها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که به صورت ایمن با اپراتورها تعامل داشته باشند و وظایف تکراری، سنگین یا خطرناک را انجام دهند.
در صنعت الکترونیک، کوبات‌ها برای قرار دادن قطعات حساس روی بردهای مدار استفاده می‌شوند و خطاهای انسانی را به‌شدت کاهش میدهند. کوبات‌ها برخلاف رباتهای صنعتی سنتی، نیاز به فضا و ایزوله‌سازی ندارند و حتی می‌توانند در کنار کارکنان، انعطاف‌پذیری بالایی در تولید ایجاد کنند.
تولید سفارشی با مقیاس بالا (Custom Manufacturing)
هوش مصنوعی به تولیدکنندگان این امکان را داده است که تولید انبوه را با نیازهای شخصی‌سازی‌شده ترکیب کنند. به‌عبارتی ساده‌تر، سیستمهای AI و به همراه تحلیل داده‌های رفتار مصرف‌کننده، میتوان محصولاتی متناسب با سلیقه فردی مشتری طراحی و تولید کرد.
در صنایعی مانند پوشاک و کفش، مشتری می‌تواند رنگ، طرح یا جنس مورد علاقه خود را انتخاب کند و الگوریتم‌های AI طرح نهایی را مطابق سلیقه او تولید می‌کنند. این شخصی‌سازی در مقیاس انبوه، مزیتی رقابتی برای برندها ایجاد می‌کند و باعث افزایش رضایت و وفاداری مشتریان میشود.
طراحی مولد (Generative Design)
طراحی مولد یکی از پیشرفته‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در توسعه محصول است. در این فرآیند، مهندسان تنها پارامترهایی مانند نوع ماده، محدودیت‌های هندسی یا شرایط فنی را وارد می‌کنند و الگوریتم‌های AI صدها یا هزاران طرح مختلف را پیشنهاد میدهند.
این روش باعث میشود فرآیند طراحی در چند ساعت انجام شود و در عین حال بهینه‌ترین و کارآمدترین طرح‌ها انتخاب شوند. صنایع هوافضا و خودروسازی از طراحی مولد برای ساخت قطعات سبک، مقاوم و مقرون‌به‌صرفه استفاده می‌کنند. این فناوری زمان توسعه محصول را کاهش می‌دهد و حتی نوآوری را در طراحی صنعتی سریعتر می‌کند.
کارخانه در یک جعبه (Factory in a Box)
ایده «کارخانه در یک جعبه» مفهومی مدرن از تولید است که شامل واحدهای ماژولار و قابل‌حملی میشود که همه امکانات تولیدی مورد نیاز را در خود دارند. این واحدها با فناوریهای پیشرفته‌ای مانند هوش مصنوعی، حسگرهای هوشمند، رباتیک و تحلیل بلادرنگ دادهها تجهیز شده‌اند.
هدف این مدل، تولید محلی، کاهش هزینه‌های لجستیک و واکنش سریع به نیازهای بازار است. برای مثال، یک شرکت داروسازی می‌تواند چنین واحدی را در یک منطقه دورافتاده مستقر کند و تولید دارو را بدون نیاز به انتقال مواد اولیه یا محصول، در همان محل انجام دهد. این راهکار در آینده می‌تواند برای مواقع بحران، تامین تقاضاهای ناگهانی یا توسعه بازارهای نوظهور بسیار حیاتی باشد.
مدیریت مصرف انرژی (Energy Management)
یکی از چالش‌های اصلی در صنعت، بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش هزینه‌های مرتبط با آن است. سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی با تحلیل لحظه‌ای داده‌های مصرف انرژی، نقاط ضعف و اتلاف را شناسایی می‌کنند و سپس پیشنهادهایی برای بهینه‌سازی ارائه میدهند.
این سیستم‌ها می‌توانند به‌صورت خودکار تغییراتی در روند مصرف ایجاد کنند و یا به مدیران گزارش‌های دقیقی ارائه دهند. به‌عنوان مثال، در کارخانه‌های تولید قطعات الکترونیکی، از AI برای تنظیم دقیق مصرف برق در خطوط تولید استفاده میشود تا هم هزینه‌ها کاهش پیدا کند و هم اثرات زیست‌محیطی نظیر ردپای کربنی کاهش پیدا کند.
مدیریت نیروی انسانی (Workforce Management)
هوش مصنوعی در حوزه برنامه‌ریزی و مدیریت منابع انسانی هم تحولی اساسی ایجاد کرده است. در واقع سیستمهای AI می‌توانند با استفاده از داده‌های عملکرد کارکنان، مهارت‌ها، سابقه کاری و میزان بار کاری، شیفت‌های کاری را بهینه‌سازی کنند و بهره‌وری کلی تیم‌ها را افزایش دهند.
این قابلیت در کارخانه‌هایی که با نیروی کار متنوع و چندشیفته سروکار دارند، بسیار ارزشمند است. برای مثال، در یک واحد تولید مواد غذایی، سیستم هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی کند که در کدام بازه‌ها به نیروی انسانی بیشتری نیاز است و افراد دارای مهارت مرتبط را به آن شیفت‌ها تخصیص دهد.
جستجوی محصولات و قطعات یدکی (Product and Spare Parts Search)
پیدا کردن محصول یا قطعه‌‌های خاص در حوزه تولید، گاهی چالش‌برانگیز است. فناوری هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می‌تواند بر اساس توصیف ویژگی‌های محصول، جستجوی هوشمند انجام دهد و نتایج دقیقی ارائه دهد.
علاوه بر این، توانایی تولید توضیحات متنی و فنی برای هر قطعه باعث میشود که فرآیند یافتن و سفارش‌گذاری، بسیار سریعتر و دقیق‌تر انجام شود. این ویژگی به‌خصوص در صنایع خودروسازی یا صنایع سنگین که بانک اطلاعات قطعات گسترده‌ای دارند، ارزش بسیار بالایی دارد.
اتوماسیون هوشمند (Intelligent Automation)
اتوماسیون هوشمند به ترکیب توانایی‌های نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و تجهیزات رباتیکی گفته میشود که فراتر از وظایف تکراری، قابلیت تصمیم‌گیری و سازگاری دارند. این سیستم‌ها با استفاده از داده‌های لحظه‌ای، فرآیندهای تولید را به‌طور مداوم پایش و بهینه‌سازی می‌کنند.
به‌عنوان مثال، در خطوط تولیدی که از ماشین‌هایی مانند CNC یا سیستمهای تزریق پلاستیک استفاده میشود، سنسورها اطلاعاتی درباره دما، فشار یا لرزش جمع‌آوری می‌کنند. سیستم در صورت تشخیص انحراف از مقدار استاندارد، بلافاصله پارامترهای دستگاه را به‌صورت خودکار تنظیم می‌کند تا کیفیت محصول حفظ شود.
آموزش و پشتیبانی با کمک هوش مصنوعی (AI-driven Training and Assistance)
آموزش دقیق و انتقال مؤثر دانش عملی در محیط‌های صنعتی، یکی از چالش‌های کلیدی به شمار می‌آید. جالب است بدانید که ابزارهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی توانسته‌اند به کمک قابلیت‌های خود، در این زمینه هم تحول چشمگیری ایجاد کرده است. در واقع این فناوری‌ها می‌توانند با تسهیل روند آموزش کارکنان، فرآیند انتقال دانش را ساختارمندتر و موثرتر کنند.
برای مثال، کارگران می‌توانند به کمک فناوری گفتار به نوشتار، مراحل کاری را به‌صورت صوتی بیان کنند و هوش مصنوعی آن را به دستورالعمل‌های مکتوب قابل استفاده تبدیل کند. همچنین با کمک تحلیل ویدیوهای آموزشی توسط هوش مصنوعی، میتوان آنها را به مراحل مشخص و قابل درک تقسیم کرد تا روند یادگیری ساده‌تر و کاربردی‌تر شود.
