هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی: چگونه هوش مصنوعی صنایع را متحول می‌کند؟

درک هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی

هوش مصنوعی با امکان‌پذیر کردن عملیات هوشمندتر، کارآمدتر و داده‌محور، در حال متحول کردن اتوماسیون صنعتی است. اما ابتدا، بررسی چیستی هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی و فناوری‌های کلیدی که به آن قدرت می‌دهند، مهم است.

هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی چیست؟

AI در اتوماسیون صنعتی به کاربرد هوش مصنوعی در محیط‌های صنعتی مانند تولید، انرژی، هوافضا و ساخت و ساز اشاره دارد. برخلاف هوش مصنوعی عمومی که بر تقلید از هوش انسانی تمرکز دارد، هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی برای خودکارسازی و بهینه‌سازی فرآیندهای پیچیده صنعتی طراحی شده است. این فناوری از داده‌های حسگرها، ماشین‌ها و شبکه‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری، افزایش بهره‌وری و پیشبرد نوآوری استفاده می‌کند.

فناوری‌های کلیدی مورد استفاده در هوش مصنوعی برای اتوماسیون صنعتی

هوش مصنوعی برای اتوماسیون صنعتی با ادغام فناوری‌های پیشرفته هدایت می‌شود که هر کدام به طور قابل توجهی در کارایی و تأثیر کلی آن نقش دارند.

• یادگیری ماشینی (ML) و یادگیری عمیق (DL) : این فناوری‌های هوش مصنوعی، سیستم‌ها را قادر می‌سازند تا داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند، با گذشت زمان سازگار شوند و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند و در نتیجه، کارایی در عملیات صنعتی را افزایش دهند.
• محاسبات لبه‌ای : با پردازش داده‌ها به صورت محلی، محاسبات لبه‌ای به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد که بدون تکیه بر محاسبات ابری، تصمیمات بلادرنگ بگیرد، که برای کاربردهای صنعتی حساس به زمان ضروری است.
• رباتیک و اتوماسیون: رباتیک به عنوان یک جزء اصلی، وظایف مختلفی را از عملیات خط مونتاژ گرفته تا کنترل کیفیت، خودکار می‌کند.
• اینترنت اشیا (IoT) : دستگاه‌های اینترنت اشیا داده‌های گسترده‌ای را از ماشین‌آلات و سیستم‌ها جمع‌آوری می‌کنند که هوش مصنوعی آن‌ها را پردازش می‌کند تا گردش کار را بهینه کند، ضایعات را به حداقل برساند و بهره‌وری را افزایش دهد.

کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی

هوش مصنوعی به نیرویی محوری در تحول اتوماسیون صنعتی تبدیل شده است و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای ارائه می‌دهد که کارایی، بهره‌وری و ایمنی را در بخش‌های مختلف افزایش می‌دهد.

برخی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی به شرح زیر است:

نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌کننده:

نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و تجهیزات استفاده می‌کند و خرابی‌های احتمالی را قبل از وقوع پیش‌بینی می‌کند. این رویکرد پیشگیرانه، زمان از کارافتادگی را به حداقل می‌رساند و هزینه‌های نگهداری را کاهش می‌دهد. به عنوان مثال، ادغام رباتیک و هوش مصنوعی در آمازون منجر به کاهش ۲۵ درصدی هزینه‌های انجام سفارش شده است که نشان‌دهنده افزایش بهره‌وری ناشی از استراتژی‌های نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌کننده است.

کنترل کیفیت و تشخیص نقص:

سیستم‌های بینایی رایانه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی با شناسایی نقص‌ها و ناسازگاری‌ها در محصولات در طول فرآیند تولید، کنترل کیفیت را بهبود می‌بخشند. این امر منجر به بهبود کیفیت محصول و رضایت مشتری می‌شود.

رباتیک و یادگیری ماشینی:

ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای وظایف پیچیده‌ای مانند مونتاژ، بسته‌بندی و جابجایی مواد را انجام می‌دهند. سرمایه‌گذاری اخیر مرسدس بنز در Apptronik و آزمایش ربات‌های انسان‌نما در وظایف تولیدی، نمونه‌ای از این روند است. این ربات‌ها به طور مستقل قطعات را جابجا می‌کنند و بررسی‌های کیفی انجام می‌دهند و هدفشان فعالیت در مناطقی با کمبود نیروی کار است.

انرژی و خدمات رفاهی:

هوش مصنوعی برای اتوماسیون صنعتی، مدیریت منابع را با پیش‌بینی تقاضای انرژی، بهینه‌سازی عملکرد نیروگاه‌ها و امکان‌پذیر کردن نگهداری پیش‌بینی‌شده برای زیرساخت‌های ضروری، بهبود می‌بخشد.

بهینه‌سازی زنجیره تأمین:

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها برای بهینه‌سازی سطح موجودی، پیش‌بینی تقاضا و بهبود لجستیک، مدیریت زنجیره تأمین را بهبود می‌بخشد. این امر منجر به کاهش هزینه‌ها و بهبود زمان تحویل می‌شود. در سال ۲۰۲۴، ۷۱٪ از سازمان‌ها استفاده منظم از هوش مصنوعی مولد را حداقل در یک عملکرد تجاری گزارش کردند که مدیریت زنجیره تأمین یکی از حوزه‌های کاربردی قابل توجه آن است.

تأثیر به‌کارگیری هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی

پذیرش هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی، با افزایش بهره‌وری، کاهش زمان از کارافتادگی و امکان سفارشی‌سازی بیشتر، صنایع را متحول می‌کند. در ادامه، سه مزیت کلیدی آن را بررسی می‌کنیم:

تأثیرات هوش مصنوعی بر فرآیندهای صنعتی یا تولیدی را مشاهده می‌کنید:

افزایش بهره‌وری

با بهینه‌سازی جریان‌های کاری و کاهش مداخله‌های دستی، اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی به‌طور قابل‌توجهی بهره‌وری را افزایش می‌دهد. ماشین‌ها می‌توانند بدون خستگی به‌صورت مداوم کار کنند و عملکردی یکنواخت را تضمین نمایند. علاوه بر این، هوش مصنوعی داده‌های لحظه‌ای را تحلیل می‌کند تا ناکارآمدی‌ها را شناسایی کرده و تنظیمات فوری انجام دهد، که منجر به ساده‌سازی عملیات و کاهش هزینه‌ها و خطاها می‌شود.

نگهداری پیش‌بینی‌کننده

نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی رویکردی پیش‌گیرانه در مدیریت تجهیزات اتخاذ می‌کند، به‌طوری‌که داده‌های حسگرها را در زمان واقعی تحلیل می‌نماید. این امر امکان شناسایی زودهنگام خرابی‌های احتمالی را فراهم می‌سازد، از بروز توقف‌های ناگهانی جلوگیری کرده و زمان از کارافتادگی را به حداقل می‌رساند. در نتیجه، کسب‌وکارها می‌توانند هزینه‌های نگهداری را کاهش دهند، عمر تجهیزات را افزایش دهند و با شناسایی خطرات قبل از تشدید آن‌ها، ایمنی محیط کار را ارتقاء بخشند.

سفارشی‌سازی

هوش مصنوعی انعطاف‌پذیری تولید را با تطبیق با تغییرات تقاضا و ترجیحات مشتری افزایش می‌دهد. از طریق بهینه‌سازی هوشمند مواد و کنترل کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی، تولیدکنندگان می‌توانند ضایعات را کاهش داده و در عین حال استانداردهای بالای محصول را حفظ کنند. این قابلیت به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تولید شخصی‌سازی‌شده را به‌طور مؤثر و بدون افت کیفیت یا بهره‌وری، در مقیاس وسیع انجام دهند.

چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای اتوماسیون صنعتی

در حالی که هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی، صنایع را متحول می‌کند، پیاده‌سازی آن با چالش‌هایی همراه است که کسب‌وکارها باید برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل آن، آنها را برطرف کنند. درک این موانع، کلید تضمین یک گذار روان و به حداکثر رساندن تأثیر هوش مصنوعی است.

سرمایه‌گذاری اولیه بالا:

پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای اتوماسیون صنعتی نیازمند هزینه‌های اولیه قابل توجهی برای ماشین‌آلات، نرم‌افزار و زیرساخت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است. برای کسب‌وکارهای کوچک‌تر، مقیاس‌پذیری می‌تواند یک چالش باشد. با این حال، مزایای بلندمدت  مانند افزایش بهره‌وری، کاهش زمان از کارافتادگی و صرفه‌جویی در هزینه  اغلب این سرمایه‌گذاری را توجیه می‌کند.

نگرانی‌های مربوط به امنیت داده‌ها و حریم خصوصی:

هوش مصنوعی به حجم عظیمی از داده‌ها متکی است و همین امر نگرانی‌هایی را در مورد امنیت سایبری و حریم خصوصی ایجاد می‌کند. صنایع باید اقدامات امنیتی قوی مانند رمزگذاری، ذخیره‌سازی امن و ممیزی‌های منظم را اجرا کنند و در عین حال از رعایت مقررات حفاظت از داده‌ها برای محافظت از اطلاعات حساس اطمینان حاصل کنند.

تطبیق و بازآموزی مهارت‌های نیروی کار:

هوش مصنوعی در حال تغییر شکل نقش‌های شغلی است و کارگران را به سمت مدیریت فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی سوق می‌دهد، نه جایگزینی آنها. برای تسهیل این گذار، کسب‌وکارها باید در برنامه‌های بازآموزی مهارت‌هایی سرمایه‌گذاری کنند که به کارمندان کمک می‌کند تا به طور مؤثر با هوش مصنوعی همکاری کنند و نوآوری و بهره‌وری را افزایش دهند.

وابستگی به داده‌های باکیفیت:

اثربخشی هوش مصنوعی به داده‌های باکیفیت بستگی دارد. داده‌های ضعیف، مغرضانه یا ناقص می‌توانند منجر به ناکارآمدی شوند. کسب‌وکارها باید بر جمع‌آوری، پاکسازی و مدیریت صحیح داده‌ها تمرکز کنند تا از عملکرد بهینه هوش مصنوعی اطمینان حاصل شود و اتوماسیون و تصمیم‌گیری را بهبود بخشد.

روندهای آینده

ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، روز به روز خودکارتر و هوشمندتر می‌شوند و به آنها اجازه می‌دهند وظایف پیچیده‌تر را با دقتی مشابه انسان انجام دهند. در صنایعی مانند تولید و لجستیک، ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در کنار انسان‌ها کار خواهند کرد تا کارایی را افزایش داده و ایمنی محل کار را افزایش دهند. با پیشرفت فناوری رباتیک، کسب‌وکارها شاهد بازگشت سرمایه بیشتری خواهند بود.

پیشرفت‌ها در رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی:

رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی در حال خودمختارتر و هوشمندتر شدن هستند و به آنها اجازه می‌دهند وظایف پیچیده‌تر را با دقتی مشابه انسان انجام دهند. در صنایعی مانند تولید و لجستیک، ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در کنار انسان‌ها کار خواهند کرد تا کارایی را افزایش داده و ایمنی محل کار را افزایش دهند. با پیشرفت فناوری رباتیک، کسب‌وکارها شاهد بازگشت سرمایه بیشتری خواهند بود.

ظهور انقلاب صنعتی چهارم و کارخانه‌های هوشمند:

با ادغام مداوم هوش مصنوعی برای اتوماسیون صنعتی ، مفهوم انقلاب صنعتی چهارم در حال تبدیل شدن به یک واقعیت است. کارخانه‌های هوشمند، که در آن‌ها هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و کلان‌داده با هم کار می‌کنند، تولید را بهینه می‌کنند، زمان از کارافتادگی را کاهش می‌دهند و کارایی زنجیره تأمین را افزایش می‌دهند. با برقراری ارتباط و خودبهینه‌سازی ماشین‌ها، صنایع به سمت سیستم‌های کاملاً خودکار و به‌هم‌پیوسته حرکت خواهند کرد که بهره‌وری بی‌سابقه‌ای را به همراه دارند.

اتوماسیون پایدار هوش مصنوعی:

همزمان با تلاش صنایع برای پایدارتر شدن، هوش مصنوعی نقش مهمی در کاهش ضایعات و بهینه‌سازی مصرف انرژی ایفا می‌کند. اتوماسیون صنعتی هوش مصنوعی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا انتشار گازهای گلخانه‌ای را به حداقل برسانند، تخصیص منابع را بهبود بخشند و از فرآیندهای تولید سازگار با محیط زیست پشتیبانی کنند.

در آینده، هوش مصنوعی محرک اصلی در ایجاد تعادل بین رشد صنعتی و مسئولیت‌پذیری زیست‌محیطی خواهد بود.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر اتوماسیون صنعتی است و باعث افزایش کارایی، نوآوری و سازگاری در صنایع مختلف می‌شود. از نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌شده گرفته تا رباتیک و کارخانه‌های هوشمند، فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تغییر شکل نحوه عملکرد کسب‌وکارها، کاهش هزینه‌ها و بهبود بهره‌وری هستند. در حالی که چالش‌هایی مانند سرمایه‌گذاری اولیه بالا و سازگاری نیروی کار همچنان پابرجاست، مزایای بلندمدت هوش مصنوعی، آن را به یک عامل تعیین‌کننده در اتوماسیون صنعتی تبدیل می‌کند. شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را به صورت استراتژیک در آغوش می‌گیرند، در چشم‌انداز در حال تحول، از مزیت رقابتی قابل توجهی برخوردار خواهند شد.

با نگاهی به آینده، هوش مصنوعی با پیشرفت در رباتیک، دوقلوهای دیجیتال و راه‌حل‌های پایدار هوش مصنوعی، به انقلابی در اتوماسیون صنعتی ادامه خواهد داد. همزمان با حرکت صنایع به سمت عملیات کاملاً خودکار و مبتنی بر داده، کسب‌وکارها باید چابک بمانند و برای حفظ رقابت‌پذیری، در استراتژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند.

آینده هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی فقط مربوط به بهره‌وری نیست بلکه مربوط به ایجاد اکوسیستم‌های صنعتی هوشمندتر، پایدارتر و بسیار سازگارتر است.