وتشكل المثلجات عناصر رئيسية في جميع أنواع المعدات الميكانيكية وهياكل البناء، وتتسم الاستفادة المثلى من عمليات الإنتاج بأهمية بالغة لتحسين أداء المعدات، وخفض استهلاك الطاقة، وضمان السلامة الهيكلية. ومع تطور تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يجري تطبيق هذه التكنولوجيات تدريجيا في مجال إنتاج المواد الصلبة، مما يوفر حلولا جديدة لتحقيق الاستخدام الأمثل للإنتاج. يهدف هذا البحث إلى استكشاف كيفية تحسين كفاءة الإنتاج ونوعية المنتج من خلال تقنيات التعلم الآلي.
وتنطوي عملية تصنيع المثلجات على العديد من العوامل المؤثرة، مثل المواد والعمليات وحالة المعدات، التي تتفاعل فيما بينها بحيث يصعب التحكم الدقيق من خلال الوسائل التقليدية. وعلاوة على ذلك، فإن البيانات الناتجة عن إنتاج المواد الصلبة تتسم بدرجة عالية من عدم الخطية والتوقيت، مما يطرح تحديات كبيرة في مجال تحليل البيانات ومعالجتها. لذا، فإن كيفية استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحقيق الاستخدام الأمثل لعملية إنتاج المواد الصلبة من أجل تحقيق كفاءة الإنتاج وتحسين نوعية المنتج، هي مسألة ينبغي تناولها في هذه الورقة.
واستجابة لهذه الأسئلة، تقترح هذه الورقة طريقة لتحقيق الاستخدام الأمثل لإنتاج المواد الصلبة القائمة على التعلم المتعمق. أولاً، يجري استخدام أجهزة الاستشعار ونظم المراقبة للحصول على بيانات مختلفة من عملية تصنيع المواد، مثل مكونات المواد، وبارامترات العملية، وحالة المعدات، وما إلى ذلك ؛ ثم يتم غسل البيانات وتصنيفها باستخدام تقنيات المعالجة المسبقة ؛ وبعد ذلك يتم نمذجة وتحليل هذه البيانات باستخدام خوارزميات التعلم المتعمق.
تم اختيار نماذج التعلم الآلي لشبكة الأعصاب الملفوفة وشبكة الذاكرة الطويلة الأجل لتحليل البيانات ومعالجتها. تستخدم CNN لاستخراج الخصائص في البيانات لتحسين فهم الأنماط في عملية الإنتاج ؛ وتستخدم LSTM لتجهيز بيانات السلاسل الزمنية من أجل التنبؤ بعمليات الإنتاج في المستقبل وتحقيق الأمثل الأمثل. ومن خلال الجمع بين هذين النموذجين، يمكن النظر في العوامل المؤثرة في إنتاج المواد الصلبة على نحو أكثر شمولاً، مما يؤدي إلى تحقيق أقصى قدر من الدقة.
التصميم التجريبي وتجهيز البيانات
وبغية التحقق من صحة المنهجية المقترحة في هذه الوثيقة، أجريت التجربة التالية:
جمع البيانات: يتم جمع البيانات التاريخية عن خط إنتاج لصانع معين من خلال أجهزة الاستشعار ونظم المراقبة، بما في ذلك مكونات المواد، وبارامترات العملية، وحالة المعدات، وما إلى ذلك.
التجهيز المسبق للبيانات: غسل البيانات المجمعة وتصنيفها ووضع العلامات عليها من أجل متابعة التدريب والاختبار.
التدريب على النماذج: تدريب نماذج CNN و LSTM على التوالي، باستخدام البيانات المعالجة مسبقاً، والبحث عن أفضل مزيج من النماذج من خلال تعديل مختلف بارامترات النماذج.
التنبؤات والتحسينات المثلى: التنبؤ بعمليات الإنتاج في المستقبل من خلال نماذج مدربة، ومقارنة النتائج المتوقعة ببيانات الإنتاج الفعلية، وتقييم دقة النماذج وتحقيق الأمثل الأمثل.
تحليل نتائج التجارب ومناقشتها
وتشير النتائج إلى أن عمليات نمذجة وتحليل عمليات الإنتاج المثبتة بواسطة خوارزميات التعلم المتعمق يمكن أن تحسن بدرجة كبيرة كفاءة الإنتاج ونوعية المنتج. ويتجلى ذلك في المجالات التالية:
تحقيق المستوى الأمثل لبارامترات العملية: يمكن للنموذج، من خلال تحليل البيانات التاريخية، أن يحدد العلاقة بين بارامترات العملية ونوعية المنتج، مما يؤدي تلقائياً إلى تحسين نوعية المنتج بدرجة كبيرة.
رصد حالة المعدات: يتيح النموذج رصد الحالة التشغيلية للمعدات في الوقت الحقيقي، والتنبؤ باحتمال حدوث عطل في المعدات، مما يؤدي إلى الصيانة والإصلاح في وقت مبكر، ويقلل من فترات توقف المعدات عن العمل، ويزيد من كفاءة الإنتاج.
التنبؤ بنوعية المنتجات: يمكن للنماذج التنبؤ بجودة المنتجات في المستقبل، وتساعد الشركات على الكشف عن المشاكل المحتملة في مجال الجودة في وقت مبكر، وعلى اتخاذ التدابير اللازمة لتحسينها.
هذا البحث يستخدم تقنيات التعلم الآلي لتحقيق الاستخدام الأمثل لعملية تصنيع المثلجات. وتشير النتائج إلى أن استخدام خوارزميات التعلم المتعمق لتحليل بيانات إنتاج المثلجات يمكن أن يؤدي إلى تحسين كفاءة الإنتاج وجودة المنتجات من خلال تحقيق وظائف مثل تحسين معايير العملية، ورصد حالة المعدات، والتنبؤ بنوعية المنتجات.
وإذ نتطلع إلى المستقبل، سنستمر في استكشاف تطبيقات خوارزميات التعلم الآلي الأخرى في تحقيق الاستخدام الأمثل لإنتاج المثبِّطات، مثل تعزيز التعلم، وتكوين شبكات مضادة، وما إلى ذلك، من أجل تحقيق الإنتاج الأمثل الأكثر شمولا. وبالإضافة إلى ذلك، سنركز على تحقيق الاستخدام الأمثل للكفاءة في استخدام الطاقة وحماية البيئة في إنتاج المواد الصلبة من أجل تعزيز التنمية المستدامة لقطاع المواد الصلبة. وفي الوقت نفسه، من المؤمل أن توفر هذه الدراسة بعض القيمة المرجعية لتحسين الإنتاج في مجالات التصنيع الأخرى.
