مقالات التقنية

البيانات في الوقت الحقيقي والذكاء الاصطناعي يدفعان التصنيع إلى المستقبل


تحقق من جميع الجلسات عند الطلب من قمة الأمن الذكي هنا.


أصبح تأثير الأتمتة القائمة على البيانات في الوقت الفعلي على الصناعات واضحًا بشكل متزايد. لا يوجد سبب لتعطيل أكبر من شركات التصنيع. في بعض الأحيان ، شهدت بيئات التصنيع هذه ، القاسية في السنوات الأخيرة ، انخفاضًا كبيرًا في أسعار أجهزة الاستشعار ، وهذا بدوره فتح الأبواب أمام البيانات في الوقت الفعلي المعدة للتحليلات. مع الحاجة المتزايدة للوعي بالأوضاع في الوقت الحقيقي والرؤى ، أصبحت هياكل الذكاء الاصطناعي ذات أهمية متزايدة لفهم المعلومات المكتسبة.

الآن ، يقوم المصنعون من جميع الأحجام بجمع البيانات المستندة إلى رؤية الكمبيوتر في كل مرحلة من مراحل عملية الإنتاج. قد يكون استشعار الرؤية هو الرائد في الدفع إلى الأمام. ومع ذلك ، فإن الضغط والحرارة والموقع وأنواع أخرى من أجهزة الاستشعار تخلق تدفقات بيانات يتم رقمنتها وتخزينها بكميات كبيرة. نتيجة لذلك ، لم يعد التحليل اليدوي ممكنًا للخطوط الفردية ، ناهيك عن المصانع بأكملها أو شبكات المصانع.

باختصار ، يشهد قطاع التصنيع تطورًا ثابتًا ، وخط الإنتاج متصل بالإنترنت مع تأثير كبير على العمليات والعمليات والكفاءات.

في بعض الأحيان يتم التغاضي عن اتساع نطاق التغيير ، لكن التقدم واضح. بلغت قيمة إنترنت الأشياء العالمي في سوق التصنيع 205.8 مليار دولار في عام 2021 ، وفقًا لـ Precedence Research. من المتوقع أن تصل إلى حوالي 1.52 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2030 ، بنسبة نمو 24.91٪ [CAGR] بين 2022 و 2030.

حدث

قمة الأمن الذكي عند الطلب

تعرف على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم.

مشاهدة هنا

الذكاء الاصطناعي في التصنيع وأنظمة سلاسل التوريد ذات الصلة هو أيضًا عامل تغيير في قواعد اللعبة. وفقًا لـ Gartner ، سيقدم أكثر من 75٪ من بائعي تطبيقات إدارة سلسلة التوريد التجارية التحليلات المتقدمة المضمنة (AA) و / أو الذكاء الاصطناعي و / أو علم البيانات بحلول عام 2026. هذه الأنظمة تجلب قرارات الذكاء الاصطناعي مباشرة إلى تدفقات العمل المعقدة.

أهمية الوقت الحقيقي

في عالم التصنيع ، لطالما كان اتخاذ القرار المستنير أمرًا حيويًا للحفاظ على الجودة والوفاء بالمواعيد النهائية ومنع الانقطاعات غير المخطط لها أو العيوب أو مشكلات السلامة. تغيرت المناهج بطرق مهمة قبل بضع سنوات عندما بدأت المصانع وأنظمة سلسلة التوريد ذات الصلة في الاستفادة من إنترنت الأشياء وتحويل العمليات التناظرية إلى العمليات الرقمية. يجري بذل جهد على مستوى الصناعة لدعم الاستجابة الفورية والعمل الضروري لتحديد المشكلات وحلها قبل أن تتصاعد.

إن استخدام الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي في التصنيع وسلاسل التوريد والخدمات اللوجستية هو بداية لعصر جديد يوصف باسم Industry 4.0 أو IIoT للإنترنت الصناعي للأشياء. الهدف هو الحفاظ على سلسلة التوريد بأكملها دون أي مشاركة يدوية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمصانع الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تعمل بشكل أكثر كفاءة ، وتقلل من وقت التوقف عن العمل ، وتعزز تجربة العملاء بشكل عام.

على سبيل المثال ، تكتسب حلول الذكاء الاصطناعي مثل المعالجة الذكية للمستندات (IDP) زخمًا ، مما يساعد الشركات المصنعة على تقليل الوقت المستغرق في معالجة المستندات عن طريق تحويل المعلومات غير المنظمة وشبه المنظمة إلى بيانات قابلة للاستخدام في الوقت الفعلي. لا يؤدي هذا إلى إحداث ثورة في عملية التقاط البيانات بالكامل فحسب ، بل إنه يزيل عنق الزجاجة الشائعة في الأعمال الورقية التي تراها شركات التصنيع يوميًا.

رولز رويس تتدحرج في الوقت الحقيقي

تعالج الشركات الصناعية المبتكرة الآن البيانات التي تجمعها ، وغالبًا ما تستخدم أنظمة تحليلية متقدمة كانت منذ وقت ليس ببعيد هي المقاطعة الوحيدة لمقدمي الخدمات السحابية واسعة النطاق وشركات الوسائط الاجتماعية العملاقة.

كما وصفه Shiv Trisal ، وهو رائد عالمي في مجال التصنيع في Databricks موفر تحليلات البيانات ، والذكاء الاصطناعي ، وتحليلات البيانات هي الأساس لتقديم نتائج عملاء أكثر تخصيصًا ، وتقديم خدمة ميدانية استباقية وتطبيقات متباينة للمهام الحرجة لعملائها. مثال على ذلك رولز رويس.

“نتعاون مع Rolls-Royce لتحليل مئات من نقاط البيانات في الثانية لتقليل وقت التوقف عن العمل والانبعاثات من محركات الطائرات التي تنقلها شركات الطيران في جميع أنحاء العالم. يمكن للمصنعين الآن الاستفادة من هذا النوع من البيانات لتشغيل أعمال خدمات مدعومة بالتكنولوجيا والتي تظهر قابلية أكبر للتوسع “.

في الماضي ، كان من الممكن التنبؤ بأن الآلات كانت تخلق عيبًا ، ولكن عادة ، جاء التنبؤ متأخرًا جدًا في عملية التصنيع. بحلول الوقت الذي تم فيه اكتشاف علامات العيوب ، كان الضرر كبيرًا بالفعل بما يكفي لتتطلب إيقاف تشغيل آلة مكلفة.

وفقًا للجمعية الأمريكية للجودة ، يمكن أن تصل تكلفة الجودة الرديئة إلى 20٪ من المبيعات. وقال تريشال إن الاكتشاف الاستباقي للمواد غير المطابقة في عملية التصنيع يمكن أن يقلل بشكل كبير من عمليات الاسترجاع الباهظة الثمن ، ويقلل من النفايات ، ويزيد من جودة المنتج ويحسن إمكانية تتبع المنتج.

وفقًا لـ Trisal ، أحدثت التطورات في جمع البيانات والتحليلات ثورة في هذه العملية. على وجه الخصوص ، أصبح الذكاء الاصطناعي أيضًا أداة حيوية في مراقبة الجودة.

باستخدام رؤية الكمبيوتر ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف حتى أدنى العيوب في عملية التصنيع ، مثل المكونات غير المحاذية أو الأجزاء التالفة. وقد ساعد ذلك الشركات المصنعة على إنتاج منتجات ذات جودة عالية باستمرار ، مما يقلل من مخاطر عمليات سحب المنتجات المكلفة وتحسين سمعة العلامة التجارية.

وأضاف تريسال: “لقد رأينا المزيد والمزيد من الشركات التي تستخدم أدوات ومنصات تحليل البيانات لتطبيق قدرات رؤية الكمبيوتر بنجاح في مصانعها وأتمتة عملية فحص الجودة ، وتحليل الصور عالية الدقة بزمن انتقال منخفض للغاية”. نظرًا لأن كل منتج ينتقل خلال عملية التصنيع ، فإنه يسلم المشغلين رؤى على الحافة في الوقت الفعلي.

رفع مستوى السلامة البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات وسلامة مكان العمل

من المزايا الرئيسية الأخرى لبيانات الوقت الفعلي والذكاء الاصطناعي في التصنيع القدرة على تحسين إدارة سلسلة التوريد ، بما في ذلك العمليات الورقية سابقًا. باستخدام البيانات في الوقت الفعلي ، يمكن للمصنعين مراقبة مستويات المخزون وتتبع عمليات التسليم والتنبؤ بالطلب ، مما يسمح لهم باتخاذ قرارات أكثر ذكاءً بشأن وقت الإنتاج وكميته. وقد أدى ذلك إلى تقليل مخاطر نفاد المخزون والإنتاج الزائد ، مما أدى إلى انخفاض التكاليف وزيادة رضا العملاء.

“تساعد البيانات في الوقت الفعلي والذكاء الاصطناعي في التصنيع من خلال التنبؤ بالأعطال وتخطيط الصيانة بالإضافة إلى تحديد الحجم المتزايد للفواتير والمستندات ووضعه في سياقه ومعالجته بدقة لتسريع عملية الإنتاج” ، صرح بذلك Petr Baudis ، كبير مسؤولي التكنولوجيا ومهندس الذكاء الاصطناعي الرئيسي في منصة معالجة المستندات الذكية روسوم ، وفقًا لـ VentureBeat.

أوضح Baudis أنه من إدارة المخزون إلى الشراء والشحن ، يعد التوثيق بمثابة خط اتصال حقيقي بين البائعين والشركات والعملاء ، وأن الذكاء الاصطناعي المستند إلى البيانات هو الأساس الذي يفهم – ويمكن أن يعمل على – كل تنسيق فريد ونقطة بيانات.

وبالمثل ، يعتقد Kjell Carlsson ، رئيس إستراتيجية علوم البيانات والتبشير في Domino Data Lab ، أنه من خلال الاستفادة من التعلم العميق ، قام المصنعون بتوسيع نطاق مهام الفحص بشكل كبير بما يتجاوز ما يمكن أتمتة باستخدام أساليب الفحص التقليدية غير القائمة على التعلم الآلي.

قال كارلسون: “حالة استخدام رائعة بشكل خاص هنا هي قدرة الشركات المصنعة على استخراج كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة للحصول على إشعار مسبق باضطرابات سلسلة التوريد المحتملة”. “لوكهيد ، على سبيل المثال ، تستفيد من أساليب NLU (فهم اللغة الطبيعية) القائمة على التعلم العميق لتعدين مجموعة واسعة من مصادر البيانات – على سبيل المثال ، المعلومات الإخبارية حول عمليات الاستحواذ على الموردين أو الطلبات الكبيرة ؛ للحصول على علامات مبكرة للاضطرابات المحتملة “.

كما أدى استخدام البيانات في الوقت الفعلي والذكاء الاصطناعي في التصنيع إلى زيادة السلامة في مكان العمل. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تغذيها أنظمة استشعار الرؤية اكتشاف المواقف الخطرة ، مثل أعطال الآلات أو الخطأ البشري ، وتنبيه العمال لاتخاذ الإجراء المناسب. بالإضافة إلى ذلك ، أدى استخدام الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى تقليل الحاجة إلى العمال البشريين لأداء المهام التي تتطلب مجهودًا بدنيًا ، مما يقلل من مخاطر الإصابة.

يساعد الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على السلامة في مكان العمل من خلال تحديد البيانات الشاذة في الوقت الفعلي. من خلال البيانات في الوقت الفعلي والذكاء الاصطناعي ، تتمتع الشركات المصنعة بالقدرة على المراقبة المستمرة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل مباشر ، وحل أي مشكلات في الإنتاج قبل حدوث تعطل أو خطر “.

علاوة على ذلك ، ساعد دمج البيانات في الوقت الفعلي والذكاء الاصطناعي الشركات المصنعة على تقليل بصمتهم الكربونية. من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف طرق لتحسين استهلاك الطاقة وتقليل الفاقد. وقد سمح ذلك للمصنعين بتبني ممارسات أكثر استدامة ، والحد من تأثيرهم البيئي والمساعدة في بناء مستقبل أكثر اخضرارًا.

من الواضح أن الشركات المصنعة في طليعة البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي تضع أهدافًا قائمة على العلم وتحقق نتائج استدامة مواتية اليوم من خلال استخلاص رؤى أفضل من عملياتها وسلسلة التوريد والنتائج التي تولدها منتجاتها لعملائها النهائيين.

تشكل البيانات في الوقت الفعلي والذكاء الاصطناعي الوضع الطبيعي الجديد

قال مايك بابياك ، مدير استراتيجية تكنولوجيا سلسلة التوريد في شركة Longbow Advantage للاستشارات والتكنولوجيا ، إننا سنرى قريبًا البيانات في الوقت الفعلي والذكاء الاصطناعي في الصناعة التحويلية أصبح المعيار بدلاً من أن يكون شيئًا “رائعًا”.

“من خلال الرؤية في الوقت الفعلي (RTV) ، تكون التحولات والأيام والأسابيع أكثر نجاحًا. لن يبدأ مديرو المستودعات بعد الآن عند حدوث عجز. ويساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا على التكيف أثناء الطيران دون الحاجة إلى الاعتماد على القناة الهضمية أو الإشارات البصرية ، “قال بابياك لموقع VentureBeat.

يتوقع بابياك أن الوضع الطبيعي الجديد سوف يستخدم البيانات والتحليلات الوصفية خلال العمليات. من المتوقع أيضًا أن تعمل البيانات معًا عبر تقنيات ومواقع متعددة ولا تزال تظهر في الوقت الفعلي.

قال Kjell Carlsson من Domino Data Lab: “سيكون التطور الجديد هنا هو الاعتماد المتزايد سريعًا على نماذج الرؤية الحاسوبية القائمة على التعلم العميق على خطوط الإنتاج للكشف الآلي عن العيوب”.

وأشار إلى أن التصنيع ، لأسباب مفهومة للغاية ، مجال محافظ للغاية. لكن فرص تضمين الذكاء الاصطناعي في العمليات عند إنشاء خط أو إعادة تصميمه بالكامل.

يتوقع نموا مطردا. وقال: “هذا يعني أن التبني يستغرق وقتًا – لكنها مجرد مسألة وقت”.

وبالمثل ، يعتقد Petr Baudis من Rossum أن اتباع تقنية الذكاء الاصطناعي القائمة على البيانات مقابل الطموح أمر بالغ الأهمية ، خاصة أثناء الانكماش الاقتصادي.

“بالنسبة لبعض الشركات ، قد يستغرق النشر شهورًا. إذا لم تتمكن من تشغيل الروبوتات الجديدة الخاصة بك في عملك في غضون الثلاثين يومًا الأولى ، فإن إثبات قيمتها وتأثيرها وعائدها على الاستثمار قد يكون أمرًا شاقًا “.

وقال إن الشركات المصنعة تحتاج إلى تقنية ذكاء اصطناعي تحل مشاكل الأعمال العملية من منصة واحدة سهلة الاستخدام وتتطلب أقل وقت للتنفيذ. “لكن هذا هو المستقبل.”

مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى