ومع التطور السريع للعلم والتكنولوجيا، تتسلل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تدريجيا إلى جميع مجالات الصناعة التحويلية، مما يؤدي إلى إحداث ثورة في عمليات الإنتاج التقليدية. وفي صناعة تجهيز المعادن، ولا سيما عمليات الحدادة والحدادة، يشكل الكشف عن جودة المطاحن ومراقبتها جزءاً أساسياً من ضمان جودة المنتج وكفاءة الإنتاج. ستبحث هذه الورقة استخدام الذكاء الاصطناعي في الكشف عن جودة المواد اللزجة ومراقبتها.
وتعتمد اختبارات جودة المواد المطورة التقليدية إلى حد كبير على الفحص البصري اليدوي أو استخدام أدوات قياس بسيطة، غير أن هذه الطريقة غير فعالة وقابلة للخطأ. أما تقنيات التعرف على الصور القائمة على التعلم الآلي فتتمكن من التعرف بسرعة ودقة على عيوب المطاطية مثل الصدع والفقاعات والاختلاط. وبفضل التعلم من خصائص العيوب من خلال نماذج التدريب، تمكن نظام الذكاء الاصطناعي من الكشف عن نوعية كميات كبيرة من الطرود في غضون فترة زمنية قصيرة، مما أدى إلى تحسن كبير في كفاءة الكشف ودقته.
ويمكن استخدام تقنيات التعلم المتعمق في تحليل عمليات مراقبة الجودة في عمليات الحدادة والقشرة. ومن خلال الحفر العميق وتحليل بيانات الإنتاج التاريخية، يمكن لنماذج التعلم المتعمق أن تحدد العوامل الرئيسية التي تؤثر على نوعية المواد المطورة، مثل بارامترات المعدات، ونوعية المواد الخام، وأساليب التشغيل، وما إلى ذلك. وباستخدام هذه المعلومات، يمكن للمؤسسات أن تعدل عمليات الإنتاج وأن تحقق المستوى الأمثل لبارامترات العملية، وأن تقلل من مشاكل الجودة عند المصدر.
وتتيح تطبيقات أجهزة الاستشعار الذكية إمكانية الكشف عن الجودة ومراقبتها في الوقت الحقيقي أثناء عمليات ضبط الحراري والتكليس. ومن خلال تركيب أجهزة استشعار ذكية في الأجزاء الرئيسية من الجهاز، يمكن رصد البارامترات الرئيسية، مثل حالة التشغيل ودرجة الحرارة والضغط، في الوقت الحقيقي. وعندما تكون البيانات غير معتادة، يمكن للنظام أن ينبه تلقائيا إلى تدابير الرقابة المناسبة لضمان استقرار عملية الإنتاج ونوعية المنتج.
ويتيح تطبيق تكنولوجيا الحوسبة السحابية إمكانية تشخيص الأعطال عن بعد والوقاية منها. وبتحميل بيانات موقع الإنتاج على السحابة، وإجراء تحليل للبيانات الضخمة باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يمكن التنبؤ بمخاطر تعطل المعدات واتخاذ تدابير وقائية. وعلاوة على ذلك، عندما تتعطل المعدات، يمكن للخبراء إجراء تشخيص الأعطال ووضع الحلول من خلال الوصول عن بعد إلى بيانات السحابة، مما يؤدي إلى زيادة كبيرة في الكفاءة والدقة في معالجة الأعطال.
وتنطوي عملية عملية عمليات غير الحراري على تحديد عدة بارامترات والتحكم فيها، مثل درجة الحرارة، ومعدل التبريد، والضغط، وما إلى ذلك. وتعتمد الأساليب التقليدية لتحقيق المستوى الأمثل من المعايير إلى حد كبير على الخبرة والتجارب الخاطئة، وهي غير فعالة ويصعب التوصل إلى أفضل الأمثل. كما أن الخوارزميات المثلى الذكية، مثل الخوارزميات الجينية، وخوارزميات مجموعات الجسيمات، يمكن أن تبحث بسرعة عن الحل الأمثل الشامل، وأن تحسن جودة المنتجات وأدائها. وعن طريق دمج هذه الخوارزميات في نظام إدارة الإنتاج، يمكن للمؤسسات أن تحقق التعديلات التلقائية للبارامترات العملية وتحقيق الأمثل الأمثل.
ويتيح تطبيق الذكاء الاصطناعي في الكشف عن جودة المواد الحرارية والكرة ومراقبتها مزايا كبيرة للمؤسسات، بما في ذلك تحسين كفاءة الاختبارات ودقتها، وتحقيق أقصى قدر من عمليات الإنتاج، والحد من مخاطر الجودة، وتحسين استخدام المعدات. غير أن تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يواجه أيضا تحديات من قبيل أمن البيانات وحماية الخصوصية، والقدرة على توحيد النماذج. وفي المستقبل، ومع تطور التكنولوجيا وتوسيع نطاق السيناريوهات التطبيقية، سوف يؤدي الذكاء الاصطناعي دوراً أكبر في عمليات الحدادة والتكديس ويتيح المزيد من فرص الابتكار.
