يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى تطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. وتشمل هذه المهام التعلم والتفكير وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والإدراك. يتعلق الأمر بإنشاء آلات يمكنها التفكير والتكيف.
يمثل إدخال الذكاء الاصطناعي في التصنيع تحديات ومخاوف بالإضافة إلى فوائده الكبيرة، مما يجعل الشركات تتردد في تنفيذه.
تحديات الذكاء الاصطناعي في التصنيع
"يدرك العديد من الشركات المصنعة جيدًا الذكاء الاصطناعي وكيف يمكنه تحسين العمليات، ولكن قد تكون لديهم مخاوف مشروعة بشأن التنفيذ."
بعد كل شيء، يتطلب الأمر التزامًا ماليًا وقبول الموظفين ومهارات لجعل الأمر جديرًا بالاهتمام. فيما يلي بعض الأشياء التي يحتاجون إليها للتنقل.
تكلفة التنفيذ وعائد الاستثمار غير المؤكد
وتشكل تكلفة التنفيذ وعدم اليقين المحيط بالعائد على الاستثمار عقبة رئيسية. يتضمن الاستثمار الأولي الحصول على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والأدوات والمواهب الماهرة، وهو ما يمكن أن يشكل التزامًا ماليًا كبيرًا للشركات. غالبًا ما يتردد المصنعون في تبني الذكاء الاصطناعي بسبب عدم اليقين بشأن تحقيق عوائد ملموسة على المدى القصير.
نقص المهارات والخبرة
العمال يمكن أن تعزز إنتاجيتهم بنسبة 35% من خلال توظيف الذكاء الاصطناعي. تتصارع الصناعة التحويلية مع الحاجة إلى المزيد من العمال الذين لديهم خبرة جيدة في التكنولوجيا. ويشكل توظيف الموظفين بهذه الكفاءات والاحتفاظ بهم وتحسين مهاراتهم تحديًا كبيرًا، مما يعيق التكامل السلس للذكاء الاصطناعي في عمليات التصنيع.
مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات وأمانها
تواجه الشركات المصنعة التي تتعامل مع البيانات الحساسة، مثل التصاميم الخاصة ومعلومات العملاء، مخاوف كبيرة تتعلق بالخصوصية والأمان. هناك قلق دائم بشأن الانتهاكات المحتملة وسرقة الملكية الفكرية والحاجة إلى الامتثال للوائح الحماية الصارمة، مما يضيف طبقة من التعقيد إلى تنفيذ الذكاء الاصطناعي.
التكامل مع الأنظمة القديمة
تنشأ مشكلات التوافق عند دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع البنية التحتية الحالية التي عفا عليها الزمن في كثير من الأحيان في التصنيع. يشكل التعقيد والتكلفة المرتبطان بالتعديل التحديثي أو استبدال الأنظمة القديمة تحديات عملية أمام التكامل السلس للذكاء الاصطناعي في عمليات التصنيع القائمة.
المقاومة الثقافية والتحديات التنظيمية
تعد المقاومة الثقافية للتغيير والمخاوف بشأن إزاحة الوظائف بين العمال من التحديات السائدة. أصبح تحقيق التوافق على مستوى الشركة وتأمين التزام القيادة وتنفيذ استراتيجيات إدارة التغيير الفعالة أمرًا ضروريًا للتغلب على المقاومة وضمان الانتقال السلس إلى ممارسات التصنيع المعززة بالذكاء الاصطناعي.
فوائد الذكاء الاصطناعي في التصنيع
الذكاء الاصطناعي ضروري في صناعات مثل التصنيع، خاصة منذ ذلك الحين 90٪ من المنتجات تحتوي على مصبوبات معدنية، حيث يكون الشخص العادي عادةً على بعد 10 أقدام من مكون معدني مصبوب. ويساعد الذكاء الاصطناعي على تحسين كفاءة تصنيع هذه المكونات المعدنية التي يواجهها الأشخاص يوميًا. فهو يسمح للآلات بالعمل بشكل أفضل وأكثر ابتكارًا، مما يجعل الإنتاج أسرع وأكثر كفاءة.
الذكاء الاصطناعي في التصنيع يجلب العديد من الفوائد. وهنا بعض منهم.
1. عمليات الإنتاج المبسطة
قام الذكاء الاصطناعي بتبسيط عمليات الإنتاج الصناعي من خلال تحسين إدارة سلسلة التوريد والصيانة التنبؤية والتنبؤ بالطلب. يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل كميات هائلة من البيانات لإجراء تنبؤات دقيقة حول الحاجة إلى المواد الخام، مما يضمن توافرها في الوقت المناسب وتقليل النقص.
تطبيق آخر للذكاء الاصطناعي، الصيانة التنبؤية، يتضمن مراقبة ظروف المعدات في الوقت الحقيقي. يساعد تحليل البيانات من أجهزة الاستشعار على التنبؤ بالوقت المحتمل لتعطل الآلات، مما يتيح إجراء صيانة استباقية لمنع التوقف عن العمل المكلف. يؤدي هذا إلى إطالة عمر المعدات وتقليل التكاليف الإجمالية.
يتيح التنبؤ بالطلب، الذي تسهله خوارزميات الذكاء الاصطناعي، للمصنعين توقع اتجاهات السوق وتقلباته. تسمح هذه الرؤية بتخطيط أفضل لجداول الإنتاج ومستويات المخزون، مما يمنع الإفراط في الإنتاج أو نقص المخزون. وبالتالي، يتم زيادة الكفاءة التشغيلية وتقليل التكاليف من خلال الاستخدام الأمثل للموارد.
2. تحسين مراقبة الجودة واكتشاف العيوب
تعمل الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي على تحسين مراقبة الجودة واكتشاف العيوب بشكل كبير. تتيح الرؤية الحاسوبية للآلات "رؤية" البيانات المرئية وتحليلها، مما يتيح فحصًا دقيقًا للمنتجات بحثًا عن العيوب.
"تتعلم خوارزميات التعلم الآلي من الأنماط والبيانات التاريخية، وتصبح ماهرة بشكل متزايد في التعرف على العيوب الدقيقة التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد من خلال طرق التفتيش التقليدية."
والنتيجة هي انخفاض كبير في عمليات سحب المنتجات وإعادة صياغتها. يتيح تحديد العيوب ومعالجتها مبكرًا في التصنيع للشركات ضمان وصول المنتجات عالية الجودة فقط إلى السوق. وهذا يعزز رضا العملاء ويؤدي إلى توفير كبير في التكاليف المرتبطة بإعادة صياغة المنتجات المعيبة وإدارة عمليات الاستدعاء.
3. تعزيز سلامة العمال وبيئة العمل
يساهم الذكاء الاصطناعي في تعزيز سلامة العمال وبيئة العمل في التصنيع. يتضمن أحد الجوانب استخدام الروبوتات التعاونية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي (الروبوتات التعاونية) لأداء المهام الخطرة.
وقد تم تجهيز هذه الآلات بأجهزة استشعار وخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تسمح لها بالتنقل والعمل في بيئات قد تشكل مخاطر على العاملين من البشر. تساعد الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في تقليل احتمالية وقوع حوادث وإصابات في مكان العمل من خلال القيام بمهام في ظروف يحتمل أن تكون خطرة.
يتم أيضًا استخدام الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيئة العمل والوقاية من الإصابات. يمكنهم تقييم الضغط البدني على العمال من خلال تحليل عوامل مثل الموقف والحركات وعبء العمل.
يمكن أن يؤدي تحديد المشكلات المريحة المحتملة إلى اتخاذ تدابير وقائية. يتضمن ذلك تعديل محطات العمل أو توفير التدريب للتخفيف من مخاطر الإصابات المرتبطة بالمهام المتكررة أو الشاقة.
التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي في التصنيع
يتضمن التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي في التصنيع هذه الاعتبارات الإستراتيجية والممارسات الرئيسية:
- أهداف واضحة: حدد أهدافًا محددة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي، مثل تحسين الكفاءة أو تقليل التكاليف أو تحسين جودة المنتج.
- المشاريع التجريبية: ابدأ بمشاريع الذكاء الاصطناعي صغيرة النطاق لاختبار الجدوى وتحديد التحديات وإظهار الفوائد الملموسة قبل التنفيذ على نطاق أوسع.
- إدارة البيانات: إنشاء عمليات قوية لجمع البيانات وتخزينها وتحليلها لتوفير الأساس لخوارزميات الذكاء الاصطناعي.
- تدابير الأمن السيبراني: تنفيذ بروتوكولات الأمن السيبراني لحماية البيانات الحساسة والحماية من التهديدات المحتملة.
- تدريب المستخدم وإشراكه: توفير تدريب شامل للموظفين على أنظمة الذكاء الاصطناعي وإشراكهم في عملية التنفيذ لبناء القبول والفهم.
تحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي في التصنيع
يتردد المصنعون في استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي بسبب التكاليف الأولية، وعدم اليقين بشأن العائدات السريعة، ونقص المهارات. إن التغلب على هذه المخاوف من خلال التجارب الصغيرة وتعزيز المعرفة حول التكنولوجيا يمكن أن يشجع على اعتمادها على نطاق أوسع في الصناعة التحويلية.
اقرأ أيضا 6 طرق مقنعة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعزز أداء الأعمال
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/
