كيف يُثبت الذكاء الاصطناعي دوره في تغيير قواعد اللعبة في التصنيع - حالات الاستخدام والأمثلة

بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 47.9٪ من 2022 إلى 2027 ، من المتوقع أن تبلغ قيمة الذكاء الاصطناعي العالمي في سوق التصنيع 16.3 مليار دولار ، وفقًا لتقرير من الأسواق والأسواق.

علاوة على ذلك ، وفقًا لمسح Deloitte ، تصادف أن التصنيع هو الصناعة الأولى من حيث توليد البيانات. سيحتاج المصنعون إلى اعتماد الذكاء الاصطناعي لتحليل هذه الكمية الهائلة من البيانات الناتجة في القطاع.

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الصناعة التحويلية بقدراته التحويلية. تستفيد شركات التصنيع من قوة الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة والدقة والإنتاجية عبر العمليات المختلفة.

يشمل تطبيق الذكاء الاصطناعي في التصنيع مجموعة واسعة من حالات الاستخدام ، مثل الصيانة التنبؤية وتحسين سلسلة التوريد ومراقبة الجودة والتنبؤ بالطلب. إذا كنت شركة تصنيع ، فقد حان الوقت للتفكير في استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع التصنيع.

في هذه المدونة ، سوف نتعمق في العديد من حالات الاستخدام والأمثلة التي ستوضح كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في التصنيع. تكمن الفكرة في تمكين شركات التصنيع من خلال حالات الاستخدام المختلفة للذكاء الاصطناعي في التصنيع ومساعدتهم على دفع أعمالهم إلى فلك النمو.

كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال التصنيع - حالات الاستخدام والأمثلة

يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في التصنيع إلى تحول نموذجي ، يدفع الصناعة نحو تطورات وكفاءات غير مسبوقة. فيما يلي أهم 9 ذكاء اصطناعي في أمثلة التصنيع وحالات الاستخدام.

إدارة الأمدادات

تلعب إدارة سلسلة التوريد دورًا مهمًا في الصناعة التحويلية ، وقد ظهر الذكاء الاصطناعي كمغير للعبة في هذا المجال. من خلال تسخير قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التصنيع ، تُحدث الشركات ثورة في عمليات سلسلة التوريد الخاصة بها وتحقق تحسينات كبيرة في الكفاءة والدقة والفعالية من حيث التكلفة.

يتيح الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد الاستفادة من التحليلات التنبؤية وتحسين إدارة المخزون وتعزيز التنبؤ بالطلب وتبسيط الخدمات اللوجستية. على سبيل المثال ، تستفيد شركات مثل Amazon من الخوارزميات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتسريع عمليات التسليم وتقليل المسافة بين منتجاتها وعملائها.

يمكن لخوارزميات ML تحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط وإجراء تنبؤات دقيقة لتقلبات الطلب. على سبيل المثال ، يمكن لمصنع قطع غيار السيارات استخدام نماذج ML للتنبؤ بالطلب على قطع الغيار ، مما يسمح لهم بتحسين مستويات المخزون وخفض التكاليف.

يمكن لحلول التصنيع بالذكاء الاصطناعي تحليل متغيرات متعددة ، مثل تكاليف النقل ، والقدرة الإنتاجية ، والمهل الزمنية لتحسين شبكة سلسلة التوريد. هذا يضمن التسليم في الوقت المناسب ، ويقلل من تكاليف النقل ، ويعزز رضا العملاء.

أتمتة المصانع

تحولت أتمتة المصانع بشكل كبير من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في التصنيع. مع ظهور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، تشهد المصانع تحولًا نموذجيًا من حيث الكفاءة والإنتاجية والفعالية من حيث التكلفة.

أحد الأمثلة البارزة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التصنيع هو استخدام الأتمتة الروبوتية. يمكن للروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والمجهزة برؤية الكمبيوتر وخوارزميات التعلم الآلي أداء مهام معقدة بدقة وقدرة على التكيف. يمكن لهذه الروبوتات التعامل مع عمليات التجميع المعقدة ، وعمليات فحص مراقبة الجودة ، وحتى التعاون مع العاملين البشريين بطريقة سلسة. على سبيل المثال ، يمكن لمصنِّع إلكترونيات إطلاق روبوتات تعمل بالذكاء الاصطناعي لأتمتة تجميع لوحات الدوائر المعقدة ، مما يؤدي إلى انخفاض كبير في الأخطاء وزيادة كبيرة في ناتج الإنتاج.

علاوة على ذلك ، أحدث استخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة التحويلية ثورة في الصيانة التنبؤية. من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة الاستشعار والمعدات ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التنبؤ بأعطال المعدات والتوصية بإجراءات الصيانة الاستباقية. يقلل هذا النهج الاستباقي من وقت التوقف عن العمل ، ويقلل من تكاليف الصيانة ، ويضمن الأداء الأمثل للمعدات.

يمكن لشركة تصنيع متخصصة في الآلات الثقيلة الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في قطاع التصنيع للتنبؤ بالفشل المحتمل في خط إنتاجها وتنفيذ الصيانة في الوقت المناسب ، مما يؤدي إلى انخفاض وقت التوقف غير المخطط له وتحقيق وفورات كبيرة في التكاليف.

إدارة المستودعات

يُحدث الذكاء الاصطناعي أيضًا ثورة في قطاع إدارة المستودعات للتصنيع. أدى ظهور حلول التصنيع المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التصنيع إلى تغيير طريقة عمل المستودعات ، مما أدى إلى تحسين الكفاءة والدقة وتوفير التكاليف.

إحدى حالات الاستخدام المهمة للذكاء الاصطناعي في التصنيع هي إدارة المخزون . يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المبيعات التاريخية ومستويات المخزون الحالية واتجاهات السوق للتنبؤ بأنماط الطلب بدقة. يتيح ذلك للمستودعات تحسين مستويات المخزون ، وتقليل تكاليف النقل مع ضمان توفر المنتج.

على سبيل المثال ، تخيل تاجر تجزئة للملابس يستخدم التنبؤ المستند إلى الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب على الملابس المختلفة. من خلال الاستفادة من بيانات المبيعات التاريخية والعوامل الخارجية مثل التنبؤات الجوية ، يمكن لمتاجر التجزئة تعديل مستويات المخزون وفقًا لذلك ، مما يقلل من حالات المخزون والتكدس.

علاوة على ذلك ، يمكن أن تعزز حلول التصنيع بالذكاء الاصطناعي عمليات تنفيذ الطلبات في المستودعات. يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل الطلبات الواردة وتحسين اختيار المسارات وتخصيص الموارد بكفاءة. يؤدي هذا إلى معالجة الطلبات بشكل أسرع وتقليل الأخطاء وتحسين رضا العملاء.

على سبيل المثال ، تستخدم BMW المركبات الموجهة الآلية (AGVs ) التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في مستودعات التصنيع الخاصة بها لتبسيط العمليات اللوجيستية. تتبع AGVs مسارات محددة مسبقًا ، وأتمتة نقل الإمدادات والمنتجات النهائية ، وبالتالي تعزيز إدارة المخزون والرؤية للشركة.

أدى دمج الذكاء الاصطناعي في سوق التصنيع إلى إحداث تطورات كبيرة في إدارة المستودعات. من تحسين المخزون إلى تلبية الطلبات المبسطة ، يعمل التصنيع المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في حلول التصنيع على تحويل المستودعات ، مما يجعلها أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.

الصيانة الوقائية

برزت الصيانة التنبؤية كمغير لقواعد اللعبة في الصناعة التحويلية ، وذلك بفضل تطبيق الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من التحليلات المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي ، يمكّن الذكاء الاصطناعي في الصناعة التحويلية الشركات من المراقبة الاستباقية والتنبؤ بأعطال المعدات ، وتقليل وقت التوقف عن العمل وتحسين جداول الصيانة.

يعتبر التوأم الرقمي أحد المفاهيم الرئيسية في الصيانة التنبؤية . التوأم الرقمي هو نسخة طبق الأصل افتراضية لأصل مادي يلتقط بيانات في الوقت الفعلي ويحاكي سلوكه في بيئة افتراضية. من خلال ربط التوأم الرقمي ببيانات المستشعر من المعدات الفعلية ، يمكن للذكاء الاصطناعي في التصنيع تحليل الأنماط وتحديد الحالات الشاذة والتنبؤ بالفشل المحتمل.

أحد أفضل الأمثلة على الصيانة التنبؤية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في التصنيع هو تطبيق التكنولوجيا الرقمية المزدوجة في مصنع فورد. لكل طراز سيارة تصنعه ، تبتكر فورد توائم رقمية مختلفة . يتعامل كل توأم مع منطقة إنتاج مميزة ، من المفهوم إلى البناء إلى التشغيل. بالنسبة لإجراء التصنيع ، ومرافق الإنتاج ، وتجربة العميل ، يستخدمون أيضًا النماذج الرقمية. يمكن أن يحدد التوأم الرقمي لمرافق التصنيع الخاصة بهم بدقة خسائر الطاقة والإشارة إلى الأماكن التي يمكن توفير الطاقة فيها ، وزيادة الأداء الكلي لخط الإنتاج.

أثبت الذكاء الاصطناعي في الصناعة التحويلية أنه عامل تغيير قواعد اللعبة في الصيانة التنبؤية. من خلال استخدام التوائم الرقمية والتحليلات المتقدمة ، يمكن للشركات تسخير قوة البيانات للتنبؤ بأعطال المعدات ، وتحسين جداول الصيانة ، وتعزيز الكفاءة التشغيلية وفعالية التكلفة في نهاية المطاف.

تطوير منتجات جديدة

شهد تطوير منتجات جديدة في الصناعة التحويلية تحولًا كبيرًا مع ظهور الذكاء الاصطناعي. أدى دمج الذكاء الاصطناعي في الصناعة التحويلية إلى ظهور أساليب مبتكرة وعمليات مبسطة أحدثت ثورة في الطريقة التي تنشئ بها الشركات منتجات جديدة وتقدمها إلى السوق.

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي في التصنيع لتطوير المنتجات الجديدة في القدرة على تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وكفاءة. من خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي ، يمكن للمصنعين جمع الأفكار من اتجاهات السوق وتفضيلات العملاء وتحليل المنافسين. هذا يمكّنهم من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات وتصميم منتجات تتوافق مع متطلبات السوق.

على سبيل المثال ، من خلال الاستفادة من قوة التعلم الآلي في التصنيع ، يمكن لشركات أشباه الموصلات تحديد فشل المكونات ، والتنبؤ بالمشكلات المحتملة في التصميمات الجديدة ، واقتراح التخطيطات المثلى لتعزيز العائد في تصميم IC. تحلل التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي هياكل المكونات ، وتحسين تخطيطات الرقائق الدقيقة وتقليل التكاليف مع زيادة العائدات والوقت اللازم للتسويق.

يعد استخدام برامج التصميم التوليفي لتطوير منتج جديد أحد أهم أنظمة الذكاء الاصطناعي في أمثلة التصنيع. باستخدام برنامج التصميم التوليفي المدعوم بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للمهندسين إدخال معلمات التصميم وأهداف الأداء ، ويمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي إنشاء خيارات تصميم متعددة ، واستكشاف مجموعة واسعة من الاحتمالات. وبالتالي فإن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في التصنيع يسرع عملية تكرار التصميم ، مما يؤدي إلى تصميمات منتجات محسّنة ومبتكرة.

يستفيد هذا في شكل اتخاذ القرار المستند إلى البيانات ، وتكرار التصميم المتسارع ، والقدرة على إنشاء منتجات تتوافق مع متطلبات السوق. من خلال تبني الذكاء الاصطناعي ، يمكن لشركات التصنيع تعزيز قدرتها التنافسية وتقديم منتجات مبتكرة وناجحة إلى السوق.

تحسين الأداء

يعد تحسين الأداء جانبًا مهمًا من جوانب التصنيع ، ويثبت الذكاء الاصطناعي أنه عامل تغيير في اللعبة في هذا الصدد.

التحليلات التنبؤية من المجالات الرئيسية التي يتفوق فيها الذكاء الاصطناعي في الصناعة التحويلية . من خلال تحليل البيانات التاريخية وبيانات المستشعر في الوقت الفعلي والمتغيرات الأخرى ذات الصلة ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط واكتشاف الحالات الشاذة وإجراء تنبؤات تعتمد على البيانات. يتيح ذلك للمصنعين تحسين عملياتهم وتقليل وقت التوقف عن العمل وزيادة الفعالية الكلية للمعدات.

لنأخذ مثال مصنع ينتج سلعًا استهلاكية. من خلال تنفيذ حلول التصنيع بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للمصنع استخدام التحليلات التنبؤية لتحسين جداول الإنتاج الخاصة به. يحلل نظام الذكاء الاصطناعي العديد من العوامل ، مثل توقعات الطلب وبيانات أداء الماكينة وديناميكيات سلسلة التوريد لتحديد خطة الإنتاج الأكثر كفاءة. يؤدي هذا إلى تحسين استخدام الموارد وتقليل المهل الزمنية وزيادة رضا العملاء.

علاوة على ذلك ، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع تحسين استهلاك الطاقة وتقليل النفايات وتحسين جهود الاستدامة. يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل أنماط استخدام الطاقة ، وتحديد مجالات عدم الكفاءة ، والتوصية بتدابير توفير الطاقة. هذا لا يقلل من التأثير البيئي فحسب ، بل يؤدي أيضًا إلى توفير التكاليف للمصنعين.

تاكيد الجودة

يعد ضمان الجودة جانبًا مهمًا من جوانب التصنيع ، وقد ظهر الذكاء الاصطناعي كمغير لقواعد اللعبة في هذا المجال. من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التصنيع ، تُحدث الشركات ثورة في نهجها في مراقبة الجودة ، مما يضمن مستويات أعلى من الدقة والاتساق.

إحدى حالات الاستخدام الملحوظة للذكاء الاصطناعي في التصنيع لضمان ضمان الجودة هي الفحص البصري. بمساعدة التكنولوجيا ، يمكن للمصنعين استخدام خوارزميات رؤية الكمبيوتر لتحليل الصور أو مقاطع الفيديو الخاصة بالمنتجات والمكونات. يمكن لهذه الخوارزميات اكتشاف العيوب والشذوذ والانحرافات عن معايير الجودة بدقة استثنائية تتجاوز القدرات البشرية.

على سبيل المثال ، تستخدم شركة BMW الكبرى للسيارات الذكاء الاصطناعي لفحص أجزاء السيارة بحثًا عن العيوب. يتم ذلك باستخدام رؤية الكمبيوتر لتحليل الصور أو مقاطع الفيديو لأجزاء السيارة. يتم تدريب برنامج الذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات من صور أجزاء السيارة التي تم تصنيفها على أنها معيبة أو غير معيبة. بمجرد تدريب برنامج الذكاء الاصطناعي ، يمكن استخدامه لفحص أجزاء السيارة الجديدة وتحديد أي عيوب.

علاوة على ذلك ، يعمل الذكاء الاصطناعي في قطاع التصنيع على تعزيز ضمان الجودة التنبؤية. من خلال تحليل البيانات التاريخية وبيانات المستشعر في الوقت الفعلي ، تكتشف خوارزميات ML الأنماط والاتجاهات التي قد تشير إلى مشكلات الجودة المحتملة. يتيح ذلك للمصنعين معالجة العيوب المحتملة بشكل استباقي واتخاذ الإجراءات التصحيحية قبل أن تؤثر على جودة المنتج النهائية.

الأعمال الورقية المبسطة

أحد التطبيقات المؤثرة لـ AI و ML في التصنيع هو استخدام أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) لأتمتة الأعمال الورقية. تقليديا ، تتضمن عمليات التصنيع عددًا كبيرًا من الأعمال الورقية ، مثل أوامر الشراء والفواتير وتقارير مراقبة الجودة. هذه العمليات اليدوية مستهلكة للوقت وعرضة للخطأ ويمكن أن تؤدي إلى التأخير وعدم الكفاءة.

من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي للمحادثة للتصنيع ، يمكن للشركات أتمتة عمليات الأعمال الورقية هذه. يمكن للروبوتات الذكية المزودة بإمكانيات الذكاء الاصطناعي استخراج البيانات من المستندات وتصنيف المعلومات وتصنيفها وإدخالها تلقائيًا في الأنظمة المناسبة.

على سبيل المثال ، يمكن لشركة تصنيع السيارات استخدام روبوتات RPA لمعالجة فواتير الموردين. يمكن للروبوتات استخراج التفاصيل ذات الصلة ، والتحقق من صحتها مقابل القواعد المحددة مسبقًا ، وإدخال البيانات في نظام المحاسبة ، مما يلغي الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا.

توقع الطلب

يجلب استخدام الذكاء الاصطناعي في التصنيع من أجل التنبؤ بالطلب العديد من الفوائد. بشكل كبير ، يمكّن الشركات من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات من خلال تحليل بيانات المبيعات التاريخية واتجاهات السوق والعوامل الخارجية. هذا يساعدهم على توقع التقلبات في الطلب وتعديل إنتاجهم وفقًا لذلك ، مما يقلل من مخاطر نفاد المخزون أو المخزون الزائد.

على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك شركة تصنيع منتجات أزياء تستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب على عناصر الملابس المختلفة. من خلال تحليل البيانات من مصادر مختلفة ، مثل اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي وتوقعات الطقس وتفضيلات العملاء ، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي توفير تنبؤات دقيقة ، مما يسمح لتاجر التجزئة بتحسين مستويات المخزون وضمان توافر العناصر الشائعة.

علاوة على ذلك ، فإن حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التصنيع تمكن الشركات من تحسين تخطيط الإنتاج وتخصيص الموارد. من خلال التنبؤ الدقيق بالطلب ، يمكن للمصنعين تحسين جداول الإنتاج الخاصة بهم ، وتقليل المهل الزمنية ، وتقليل التكاليف المرتبطة بالإنتاج الزائد أو الموارد غير المستغلة.

كيف تعمل Appinventiv على تمكين التصنيع باستخدام حلول AI / ML المخصصة

أبرزت حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التصنيع التي تمت مناقشتها في جميع أنحاء المدونة كيف أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يُحدثان ثورة في مختلف جوانب التصنيع. من إدارة سلسلة التوريد إلى الصيانة التنبؤية ، أدى دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عمليات التصنيع إلى تحسينات كبيرة في الكفاءة والدقة والفعالية من حيث التكلفة.

لتحقيق التأثير الكامل للذكاء الاصطناعي في التصنيع ، ستحتاج إلى دعم شركة متخصصة في خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي مثل Appinventiv. إن خبرة Appinventiv في تطوير منتجات AI و ML المتطورة المصممة خصيصًا لشركات التصنيع قد جعلت الشركة رائدة في هذا المجال.

على سبيل المثال ، واجه عميلنا ، وهو مصنع عالمي لمعدات البناء والتعدين الثقيلة ، تحديات مع سلسلة التوريد اللامركزية ، مما أدى إلى زيادة تكاليف النقل وحل البيانات يدويًا. لمعالجة هذا الأمر ، قمنا بتطوير نظام إدارة لوجستيات يعتمد على البيانات وإدارة سلسلة التوريد باستخدام أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) والتحليلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. تعمل روبوتات RPA على العمليات اليدوية الآلية ، وحل الأخطاء وتعزيز رؤية سلسلة التوريد بنسبة 60٪ ، مما أدى في النهاية إلى تحسين الكفاءة التشغيلية بنسبة 30٪.

مع استمرار تطور مشهد التصنيع ، تواصل Appinventiv دفع الابتكار وإنشاء حلول AI / ML مخصصة تعيد تعريف معايير الصناعة. من خلال التعاون مع فريقنا ، يمكن لمؤسسات التصنيع احتضان الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، وتحويل عملياتها ، والازدهار في بيئة الأعمال الديناميكية والتنافسية.

أسئلة وأجوبة

س: ما هو دور الذكاء الاصطناعي في التصنيع؟

يساعد الذكاء الاصطناعي الصناعة التحويلية من خلال تحسين الكفاءة وخفض التكاليف وتحسين جودة المنتج وتحسين إدارة المخزون والتنبؤ باحتياجات الصيانة. تساعد التكنولوجيا أيضًا المؤسسات في اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات ، ودفع الابتكار والإنتاجية عبر دورة حياة التصنيع بأكملها.

س: هل يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين جودة المنتج وتقليل العيوب في التصنيع؟

A. يعزز الذكاء الاصطناعي جودة المنتج ويقلل من العيوب في التصنيع من خلال تحليل البيانات واكتشاف العيوب والصيانة التنبؤية ، مما يضمن معايير متسقة ويقلل من النفايات.

س: هل الذكاء الاصطناعي هو مستقبل التصنيع؟

ج: وصل سوق الذكاء الاصطناعي في التصنيع إلى 2.3 مليار دولار في عام 2022 ومن المتوقع أن يصل إلى 16.3 مليار دولار بحلول عام 2027 ، مع التوسع بمعدل نمو سنوي مركب نسبته 47.9٪ خلال هذه الفترة. تصور هذه البيانات المستقبل الواعد للذكاء الاصطناعي في التصنيع وكيف أنه الوقت المناسب للشركات للاستثمار في التكنولوجيا لتحقيق نتائج أعمال مهمة.