ومع التطور السريع في صناعة طاقة الرياح، أصبح إنتاج الحداثة الريحية حلقة حاسمة. ومن أجل تحسين كفاءة الإنتاج وخفض التكاليف وتحسين نوعية المنتجات، صُمم نظام دعم القرار المتعلق بإنتاج المطاحن الريحية القائم على الذكاء الاصطناعي. وستعرض هذه الورقة تحليل احتياجات النظام، وتصميم هيكل النظام، وتنفيذ الخوارزميات، واختبار النظام.
أولاً -تحليل الاحتياجات
وفي مرحلة تحليل الطلب، يتعين علينا أن نوضح الحاجة إلى نظم دعم القرار في مجال تصنيع المنتجات الريحية. وعلى وجه التحديد، يحتاج النظام إلى تلبية الاحتياجات التالية:
القدرة على جمع البيانات في الوقت الحقيقي من عملية تصنيع المطادات الريحية ومراقبتها لضمان سلامة عملية الإنتاج واستقرارها ؛
القدرة على معالجة وتحليل البيانات التي تم جمعها من أجل تحديد المشاكل والاختناقات في عملية الإنتاج واقتراح تدابير لتحسين ؛
القدرة على رصد وتحليل ديناميات السوق من أجل وضع خطط إنتاج واستراتيجيات تسويق أرشد ؛
القدرة على تقديم الدعم في مجال التنبؤ واتخاذ القرارات لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أكثر عقلانية علميا.
ثانياً -تصميم هيكل النظام
وفي مرحلة تصميم هيكل النظام، نحتاج إلى تصميم الهيكل العام للنظام على أساس نتائج تحليل الاحتياجات. وعلى وجه التحديد، ينبغي أن يشمل النظام المستويات التالية:
طبقة جمع البيانات: هذه الطبقة مسؤولة في المقام الأول عن جمع مجموعة متنوعة من البيانات من عملية تصنيع المطافئ الريحية، بما في ذلك بارامترات العملية، وبيانات الجودة، وما إلى ذلك ؛
طبقة معالجة البيانات: تتولى هذه الطبقة المسؤولية الرئيسية عن معالجة البيانات المجمعة وتحليلها واستخراجها من أجل تحديد المشاكل والاختناقات في عملية الإنتاج ؛
طبقة تحليل البيانات: وهي مسؤولة أساسا عن إجراء تحليل متعمق للبيانات المعالجة من أجل وضع خطط إنتاج واستراتيجيات تسويق أرشد ؛
مستوى دعم التنبؤ وصنع القرار: وهو المستوى مسؤول أساسا عن رصد وتحليل ديناميات السوق، وتقديم الدعم في مجال التنبؤ وصنع القرار.
وعلاوة على ذلك، يشكل استقرار النظام جانبا هاما من جوانب مرحلة التصميم الهيكلي. وبغية ضمان استقرار النظام، نحتاج إلى إدخال آليات للتسامح وبرامج احتياطية في النظام تفاديا لانهيار النظام بسبب ظروف غير متوقعة.
ثلاثة، الخوارزمية
في مرحلة تحقيق الخوارزمية، نحتاج إلى خوارزميات النظام على أساس تحليل الاحتياجات وتصميم بنية النظام. وعلى وجه التحديد، ينبغي أن يتضمن النظام خوارزميات تتعلق بما يلي:
خوارزميات المعالجة المسبقة للبيانات: هذه الخوارزمية مسؤولة في المقام الأول عن تنظيف وترشيح وتجهيز البيانات المجمعة لضمان جودة البيانات وموثوقيتها ؛
خوارزميات استخراج البيانات: هذه الخوارزمية مسؤولة أساساً عن استخراج أعمق للبيانات المعالَجة من أجل تحديد المشاكل والاختناقات في عملية الإنتاج ؛
خوارزمية التعلم الآلي: هذه الخوارزمية مسؤولة أساساً عن رصد وتحليل ديناميات السوق من أجل وضع خطط إنتاج واستراتيجيات تسويق أرشد ؛
خوارزمية دعم التنبؤ واتخاذ القرار: هذه الخوارزمية مسؤولة في المقام الأول عن التنبؤ بديناميات السوق ودعم اتخاذ القرارات لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أكثر عقلانية علميا.
أربعة -اختبار النظام
وفي مرحلة اختبار النظام، نحتاج إلى إجراء اختبار شامل لوظائف النظام وأدائه وموثوقيته. وعلى وجه التحديد، ينبغي أن ينجز النظام الاختبارات التالية:
اختبار وظيفي: هذا الاختبار مسؤول أساسا عن اختبار وظائف النظام للتأكد من أن النظام قادر على تحقيق الوظائف المطلوبة بشكل صحيح ؛
اختبار الأداء: هذا الاختبار هو اختبار أداء النظام لضمان تشغيله بكفاءة مع ضمان الاستقرار ؛
اختبار الموثوقية: هذا الاختبار هو المسؤول الأول عن اختبار موثوقية النظام تفاديا لتعطيل عملية الإنتاج أو فقدان البيانات نتيجة لتعطل النظام.
وبعد هذه الاختبارات، يمكن لنظام دعم القرار المتعلق بإنتاج المطاطية الريحية القائم على الذكاء الاصطناعي أن يدخل بنجاح في التطبيق العملي.
باختصار، تهدف هذه الورقة إلى تزويد الشركات ذات الصلة بطريقة تصميم وتنفيذ نظام لدعم القرارات بشأن تصنيع المنتجات الريحية استناداً إلى الذكاء الاصطناعي، من خلال وصف لتحليل الطلب، وتصميم هيكل النظام، وتنفيذ الخوارزميات، واختبار النظام.
