رغم أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يزال في مراحله الأولى، فإنه يمكن أن يوفر إمكانات تحسين قوية للمصنعين في المجالات الأكثر أهمية بالنسبة لهم: الإنتاجية وجودة المنتج والكفاءة وسلامة العمال والامتثال التنظيمي. يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى لزيادة الدقة والأداء، مثل زيادة الصور لتحسين تقييم الجودة لنموذج رؤية الكمبيوتر. مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، هناك عدد أقل من "أخطاء القراءة" وتقييمات ذات جودة أفضل بشكل عام.

دعونا نلقي نظرة على خمس طرق محددة تقدم بها شركة IBM®‎ حلولا متخصصة ساعدت العملاء الحقيقيين على دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في تخطيط العمليات المستقبلية.

1. التحقق من صحة التدريب

يعد تدريب العمال جزءًا مهمًا من خلق بيئة تصنيع آمنة وفعالة، ولكنه يمثل استنزافًا للوقت على المديرين. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مشاهدة مقاطع الفيديو وتتبع خطوات تدريب العمال، بما في ذلك ملاحظة أحداث معينة والتحقق من صحة الإكمال الصحيح. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي بعد ذلك تلخيص النتائج، بما في ذلك الطوابع الزمنية للمديرين لمراجعة الحدث، مما يوفر الوقت للجميع. وفي الصناعات شديدة التنظيم، فإن الحصول على "دليل" يتجاوز الشهادة سيؤدي إلى تحسين جاهزية القوى العاملة وعملياتها. تشير الاختبارات المبكرة إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يقلل وقت التدريب بحوالي 30% ويعزز إكمال التدريب وإصدار الشهادات بنسبة 25%.

2. مساعدة العمال في الوصول إلى إجراءات التشغيل الموحدة

غالبًا ما يكون لدى العمال الذين يصلون إلى إجراءات التشغيل القياسية (SOPs) الكثير من الأسئلة، خاصة في المصانع المعقدة، والتي يمكن أن تحتوي على أكثر من 3,000 إجراء تشغيل قياسي (SOPs). يمكن أن يؤدي الحصول على إجابات سريعة مع الدعم المرئي والمسموع من الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تحسين الكفاءة التشغيلية بحوالي 15% وزيادة حل مشكلات المستخدم النهائي بنسبة تصل إلى 90%. إن القدرة على الاستعلام عن الخطوات التشغيلية وتأكيدها تقلل من الوقت الذي يستهلكه العمال الآخرون، وتزيد من ثقة الموظفين المبتدئين وتحسن الالتزام العام بالإجراءات.

3. التحقق من إعداد الخط

في بعض الصناعات، يمكن أن تكون عملية الإعداد وبدء التشغيل مهام معقدة للغاية، مما قد يؤدي إلى عواقب اقتصادية كبيرة إذا لم يتم التعامل معها بشكل صحيح. أحد الأمثلة على ذلك هو إعداد خط التخليص في تصنيع الأدوية الحيوية، حيث يمكن أن يعني تنفيذ تطهير الخط بشكل صحيح الفرق بين دفعة عالية القيمة من الأدوية المباعة أو الخردة المكلفة. يمكن لـ Geneative AI مراجعة مقاطع الفيديو لتوفير التحقق الآلي من إعدادات خط التصنيع، والتحقق من إعداد تشغيل الإنتاج الصحيح ومسحه. إلى جانب رؤية الفيديو والكمبيوتر، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي زيادة عمليات الفحص اليدوي للعمال بشكل استباقي، مما يقلل بشكل كبير من إعادة العمل ويقلل أخطاء الإعداد بحوالي 75%. 

4. تعزيز عمليات ضمان الجودة

تستخدم العديد من الصناعات بالفعل الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية للتحقق من الجودة. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسين دقة الصور التي تتم مراجعتها بعد ذلك لضمان الجودة. يساعد تحديد العيوب وتلخيصها باستخدام إستراتيجيات التخفيف على تحسين جودة التمريرة الأولى بشكل عام ويمكن أن يؤدي إلى زيادة بنسبة 80% في اكتشاف أخطاء الجودة مقارنة بالطرق الأخرى. إن تمكين العمال من تعديل إعدادات التصنيع بسرعة للتخلص من مشكلات الجودة يمكن أن يقلل بشكل كبير من العدد اللاحق لمشكلات الجودة، ويحسن الإنتاجية ويعزز سمعة السوق.

5. الحفاظ على الامتثال التنظيمي

الغرامات التنظيمية ليست مزحة ويمكن أن تكلف الشركات المصنعة ملايين الدولارات كل عام. ومع قيام المزيد من البلدان بإنشاء هيئات تنظيمية وإصدار لوائح تنظيمية، تواجه الشركات العالمية بيئة معقدة ومتغيرة باستمرار. إن القدرة على التحقق من العمليات والسياسات الحالية مقابل قواعد البيانات التنظيمية للحصول على التحديثات المطلوبة ستؤدي إلى زيادة الالتزام وتقليل الغرامات وتجنب الإحراج العام المحتمل بسبب عدم تلبية المتطلبات. يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى خفض الغرامات بنسبة 25% وتحسين الامتثال بنسبة 60% باستخدام النص في الوقت الفعلي والوصول إلى الاستعلامات المنطوقة إلى الهيئات التنظيمية لمساعدة المستخدمين النهائيين. 

الآن هو الوقت المناسب لتحقيق أقصى قدر من استخدامك للذكاء الاصطناعي التوليدي، ويمكن للخبراء في IBM Consulting® مساعدتك بسرعة وثقة في تصميم وتوسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة والتشغيل الآلي عبر أعمالك.​

تعرف على كيف يمكن لشركة IBM إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين عملياتك

استكشاف الحلول التحويلية لصناعة التصنيع