ومع تقدم التكنولوجيا، أصبحت تكنولوجيا التصنيع الذكي للعناصر الصلبة اتجاها مهما في مجال التصنيع. وتشكل المثبِّطات جزءاً لا يتجزأ من الأجهزة الميكانيكية، وتؤثر جودة صنعها تأثيراً مباشراً على أداء الآلات ككل وعلى عمرها النافع. ومن ثم، فإن كيفية تحقيق التصنيع الذكي للمشدود مشكلة ملحة. ستعرض هذه الورقة تكنولوجيات التصنيع الذكي للقائمات التقوية القائمة على التعلم الآلي، بما في ذلك تطبيق خوارزميات التعلم الآلي وإطار التعلم العميق في تقنيات التصنيع الذكي للآلات، والتنبؤ بالنماذج، وقعات تطبيق التكنولوجيا.
وخوارزميات التعلم الآلي هي طريقة قادرة على استخلاص المعرفة آليا من مجموعة كبيرة من البيانات، وعلى أنماط التعلم، وتحسين الأداء بشكل مستقل. ويمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي في تقنيات التصنيع الذكي للعناصر المثبتة، في تحليل البيانات وتجهيزها، وفي بناء النماذج التنبؤية. وتشمل خوارزميات التعلم الآلي الشائعة الشبكات العصبية، ومحركات الدعم، وما إلى ذلك.
والشبكة العصبية عبارة عن نموذج حسابي لهيكل الخلايا العصبية في الدماغ البشري قادر على محاكاة الروابط البشرية والذاكرة والقدرة الاستدلالية. ويمكن استخدام الشبكات العصبية، في التصنيع الذكي للعناصر المثبِّتة، في تحديد خصائص الجودة والأداء، وما إلى ذلك، ووضع نماذج تنبؤية مناظرة. أما نظام SVM فهو تصنيف يستند إلى نظرية التعلم الإحصائي، حيث يمكن العثور على أفضل مستوى فوق المستوى في حيز البيانات، ويفصل مختلف أنواع العينات. وفي التصنيع الذكي للعناصر المثبتة، يمكن استخدام SVM لتصنيف وتحديد خصائص العناصر المثبتة.
ويمثل إطار التعلم المتعمق طريقة للتعلم الآلي تستند إلى شبكة عصبية قادرة على تدريب الشبكات العصبية العميقة في مجموعات بيانات واسعة النطاق، ويمكن استخدامها في التصنيفات المعقدة والارتداد. وفي تكنولوجيا التصنيع الذكي للعناصر الصلبة، يمكن استخدام أطر التعلم العميق لوضع نماذج تنبؤية أكثر تعقيدا ودقة. وتشمل أطر التعلم المتعمق الشائعة في هذا المجال تينسورفلو وبيتورش وما إلى ذلك.
Tensorflow هو إطار للتعلم الآلي المفتوح المصدر بلغة بيثون يدعم الحوسبة الموزعة وتجهيز البيانات على نطاق واسع. وفي التصنيع الذكي للعناصر الصلبة، يمكن استخدام شركة Tensorflow في بناء نماذج لشبكة عصبية عميقة، والتنبؤ الدقيق بجودة وحدات الصلب وأدائها وما إلى ذلك. أما Pyorch فهو إطار تعلم عميق مفتوح المصدر يستند إلى Python يتسم بخصائص خرائط حسابية دينامية يمكن تطبيقها على تصميم النموذج الأولي والتجارب السريعة. ويمكن استخدام Pyorch في التصنيع الذكي للعناصر الصلبة، في بناء نماذج الشبكات العصبية العميقة من أجل التدريب السريع على النماذج والتحقق منها.
وتنطوي تقنيات التصنيع الذكي القائم على التعلم الآلي على المزايا التالية:
تحسين كفاءة الإنتاج: يمكن نماذج التعلم الآلي، من خلال تحليل بيانات الإنتاج التاريخية، التنبؤ بمؤشرات الإنتاج والكفاءة في خطوط الإنتاج في المستقبل، مما يساعد الشركات على تخطيط الإنتاج بصورة معقولة.
الاستخدام الأمثل لتصميم المنتجات: تحليل احتياجات المستعملين واتجاهات السوق، وما إلى ذلك من خلال نماذج التعلم الآلي، يمكن للشركات أن تحدد بدقة أكبر المستخدمين المستهدفين وأن تصمم المنتجات على النحو الأمثل.
تحسين نوعية المنتجات: يمكن لنماذج التعلم الآلي أن تحسن نوعية المنتجات من خلال رصد بيانات الجودة في عمليات الإنتاج في الوقت الحقيقي والكشف عن المشاكل في الوقت المناسب.
خفض التكاليف: من خلال تحليل البيانات المتعلقة بتكاليف الإنتاج والطلب على المشتريات وما إلى ذلك، يمكن لنماذج التعلم الآلي أن تساعد الشركات على وضع استراتيجيات أكثر عقلانية للتحكم في التكاليف وخفض تكاليف الإنتاج.
ومع بزوغ عصر الصناعة البالغ 4.0، ستطبق تكنولوجيا التصنيع الذكي للعناصر الصلبة على نطاق أوسع. وتشمل الاتجاهات المستقبلية ما يلي:
الاندماج عبر الحدود: ستدمج تكنولوجيا التصنيع الذكي للعناصر المشدودة مع التكنولوجيات الناشئة مثل الربط بين الأشياء، والحوسبة السحابية، والبيانات الضخمة، مما يعزز التحول الرقمي للتصنيع.
الابتكار التكنولوجي: ستظهر في المستقبل المزيد من الابتكارات التكنولوجية، مثل أجهزة الاستشعار الذكية، والآلات الصناعية، وما إلى ذلك، في مواقع تصنيع المثبِّطات، وذلك لمواجهة التحديات والتحديات التي تواجه عملية تصنيع المثبِّطات.
الابتكار النمطي: ستؤدي تكنولوجيا التصنيع الذكي القائم على التشبيك إلى تشجيع الابتكار في نماذج التصنيع التحويلية، مثل الإنتاج المكيّف حسب الطلب، والتصنيع القائم على الخدمات، التي ستطبق بشكل أكبر.
باختصار قائم على التعلم الآلي تربيطها، وتكنولوجيات تصنيعها الذكية هي قادر على زيادة كفاءة الإنتاج لتحسين تحسين نوعية المنتجات وتصميم المنتجات وخفض تكاليف التكنولوجيات الناشئة تكامل لها عبر الحدود الابتكار في نماذج الابتكار التكنولوجي، في جملة أمور، في المستقبل في عصر 4.0 الصناعي يستخدم على نطاق واسع وتشجيع الصناعات التحويلية التنمية مواكبة مع التكنولوجيا التي تمر بمرحلة انتقالية والبلدان رقمي قائم على التعلم الآلي الحزام ومن شأن تكنولوجيا التصنيع الذكي أن تُصقل وتُعزز باستمرار وأن تعطي زخما جديدا لتطوير الصناعة التحويلية
