ومع التطور السريع للتكنولوجيا، أصبحت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) تتسرب تدريجيا إلى جميع مجالات الصناعة التحويلية. وباعتبار الصناعة التحويلية فرعا مهما من فروع الصناعة التحويلية، فقد بدأت الصناعات غير التقليدية والتكرة في استخدام تكنولوجيا “AI” لتحسين كفاءة الإنتاج وجودة المنتجات. سوف تستكشف هذه الورقة إمكانيات تطبيق الجيل الجديد من تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في عمليات السحب والتغير البارد وتحلل التغييرات الممكنة.
خصائص ومزايا الجيل الجديد من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي
محرك البيانات: يستند الجيل الجديد من تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي إلى البيانات، ويقدم دعما قويا لاتخاذ القرارات من خلال كشف الأنماط والاتجاهات المخفية في البيانات الضخمة ومعالجتها.
التعلم المتعمق: تتيح تكنولوجيا AII القائمة على التعلم المتعمق استخلاص خصائص البيانات آليا، وتحسين دقة التنبؤات والقدرة على تحقيق التكامل من خلال التدريب المستمر على النماذج المثلى.
الاستقلالية في اتخاذ القرارات: يتمتع الجيل الجديد من تكنولوجيا AI بقدرة مستقلة على اتخاذ القرارات، ويمكنه اتخاذ قرارات ذكية تستند إلى بيانات آنية في بيئة معقدة، مما يزيد من مرونة عملية الإنتاج وقدرتها على التكيف.
الاستخدام الأمثل للتآزر: يمكن لتكنولوجيات AI أن تحقق أقصى قدر من التآزر بين المعدات والنظم، وأن تزيد من الكفاءة والأداء في سلسلة الإنتاج بأكملها.
آفاق تطبيق جيل جديد من تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في عمليات غير الطبيعية
التصميم الذكي للعمليات: يمكن تحسين جودة وأداء الطرود بدرجة كبيرة من خلال الاستخدام الأمثل الذكي لبارامترات عملية الحد البارد باستخدام تقنيات AI. ويجري تحليل البيانات التاريخية وبيانات الإنتاج في الوقت الحقيقي بواسطة خوارزميات التعلم المتعمق، والتنبؤ بجودة وحدات المطورة في إطار بارامترات مختلفة من العمليات، وتقديم الدعم لاتخاذ القرارات بشأن تصميم العملية.
التصميم النمطي الذكي: يمكن لتقنيات AII أن تصمم تلقائيا أفضل هيكل قالب استنادا إلى الطلب على المنتج ومتطلبات الأداء. ومن خلال تحليل البيانات وخوارزميات التعلم الآلي، يجري تحسين تصميم النمذجة باستمرار من أجل تحسين عمر النماذج ونوعيتها.
مراقبة الإنتاج الذكي: يمكن لنظام مراقبة الإنتاج الذكي القائم على تكنولوجيا AI أن يكيف تلقائياً خطط الإنتاج وبرامج مراقبة الحركة على أساس بيانات الإنتاج الآنية وحالة المعدات. تحسين كفاءة الإنتاج ومواعيد التسليم من خلال الاستخدام الأمثل لموارد الإنتاج واستخدامها.
مراقبة الجودة الذكية: يمكن تحسين نوعية المنتجات وملاءمتها بدرجة كبيرة من خلال الكشف ومراقبة الجودة الذكية للمنشآت غير المدرَّجة والكرة باستخدام تقنيات AI. ويقدم دعم قوي لمراقبة الجودة من خلال خوارزميات التعلم المتعمق لتحديد وتحليل أنواع وأسباب العيوب الناجمة عن المطويات.
إدارة الصيانة الذكية: يتيح نظام إدارة الصيانة الذكية القائم على تكنولوجيا AII رصد البيانات المتعلقة بحالة تشغيل المعدات وأدائها في الوقت الحقيقي، والتنبؤ بأنواع أعطال المعدات وتوقيت وقوعها، وإجراء الصيانة والتصليح في وقت مبكر. تحسين الكفاءة الإنتاجية واستخدام المعدات من خلال تقليل الأعطال ووقت التعطيل.
الإدارة الذكية للطاقة: يمكن أن تؤدي المراقبة والإدارة الذكية لاستهلاك الطاقة في عمليات السحب غير المثمرة باستخدام تقنيات AI، إلى خفض تكاليف الإنتاج واستهلاك الطاقة. تقديم الدعم لاتخاذ القرارات في مجال إدارة الطاقة من خلال تحليل البيانات التاريخية والآنية للتنبؤ باستهلاك الطاقة في مختلف ظروف الإنتاج.
وعلى الرغم من أن الجيل الجديد من تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي يحمل في طياته احتمالات واسعة النطاق في مجال عمليات غير التقليدية، إلا أنه يواجه عددا من التحديات والمشاكل. وعلى سبيل المثال، فإن أمن البيانات وحماية الخصوصية، وإمكانية تفسير خوارزميات ومصداقيتها، ونضوج التكنولوجيا ومدى انتشارها، كلها أمور تحتاج إلى مزيد من البحث والحلول. وعلاوة على ذلك، فإن نقص المواهب هو أحد العوامل الرئيسية التي تحول دون تطبيق تكنولوجيا “AI” في عمليات غير الط ومن أجل الاستفادة الكاملة من إمكانات تكنولوجيا “AI” في عمليات الحداد البارد، يلزم تعزيز التعاون والابتكار عبر الحدود، وتحسين النظم القانونية والتنظيمية، وتعزيز تنمية المواهب والعمل على الأخذ بها. وإذ نتطلع إلى المستقبل، ومع تطور العلم والتكنولوجيا واتساع نطاق السيناريوهات التطبيقية، فإن الجيل الجديد من تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي سيكون له دور أكبر وسيضيف قيمة أكبر في عمليات السحب البارد.
