کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید و عملیات

پیشرفت سریع هوش مصنوعی مولد طیف وسیعی از صنایع را تحت تأثیر قرار داده و صنعت تولید را نیز متحول کرده است. در دوران پیش از ظهور هوش مصنوعی، تولیدکنندگان با فرآیندهای دستی که تکراری و زمان بر بودند، دست و پنجه نرم می کردند. در حالی که این روش های سنتی زمانی به عنوان استانداردهای صنعت قابل پذیرش بودند، اما اغلب باعث ناکارآمدی، تأخیر و خطاهای پرهزینه برای شرکت های تولیدی می شدند. حال آنکه با ورود هوش مصنوعی مولد به صنعت تولید، عملیات تولیدی به شکل قابل توجهی متحول شده اند.

هوش مصنوعی مولد با ادغام طیف گسترده ای از فناوری ها امکان ایجاد طرح ها و بهینه سازی فرآیندهای تولید را فراهم می کند و موجب تولید کارآمد و مؤثرتر می شود. این تحول از طریق هم افزایی تحلیل گری داده ها، مدل سازی پیش بینی کننده و یادگیری مستمر صورت می گیرد. قابلیت های منحصربه فرد هوش مصنوعی مولد تولیدکنندگان را قادر می سازد تا فعالیت های تولیدی را خودکارکنند، کیفیت محصولات را ارتقا دهند و از نیروی کار به روش های جدید حمایت کنند.

هوش مصنوعی مولد با استفاده از حجم عظیمی از داده ها و پیش بینی نتایج می تواند به طور قابل توجهی فرآیند تصمیم گیری را بهبود بخشد و عملیات تولیدی را بهینه کند. شرکت های تولیدی پیشرو از هوش مصنوعی مولد در مراحل طراحی و توسعه محصول نیز استفاده می کنند. به عنوان مثال، جنرال موتورز از الگوریتم های طراحی برای بهینه سازی قطعات و کاهش وزن خودروهای خود استفاده می کند. الگوریتم ها چندین طرح ارائه می دهند که این طرح ها بر اساس عملکرد در شرایط شبیه سازی شده در دنیای واقعی ارزیابی و بهترین ها انتخاب می شوند.

هوش مصنوعی مولد طیف گسترده ای از موارد استفاده را در بخش تولید ارائه می دهد. تولیدکنندگان با استفاده از این فناوری می توانند کارایی را بهبود بخشند، راه حل های خلاقانه برای برآورده کردن نیازهای در حال رشد مشتریان ارائه دهند و نسبت به همتایان خود مزیت رقابتی به دست آورند. در این گزارش چند مورد استفاده از هوش مصنوعی مولد در تولید بیان شده است:

• عملیات

هوش مصنوعی مولد نقش مهمی در افزایش تولید و بهبود عملیات دارد. در تولید، چالش هایی مانند پیش بینی نادرست، تخصیص غیربهینه منابع و مدیریت ناکارآمد موجودی می تواند منجر به اتلاف وقت و تحمیل هزینه های عملیاتی بالا شود. حال آن که هوش مصنوعی مولد چابکی و دقت را به ارمغان می آورد و تخصیص منابع و مدیریت موجودی را بهینه می کند. هوش مصنوعی مولد با استفاده از الگوریتم های پیشرفته به مدیریت عملیات روزانه کمک می کند و گردش کار یکپارچه و کارآمد را تضمین می کند. این فناوری به کسب وکارهای تولیدی این امکان را می دهد که به طور یکپارچه با پویایی بازار هماهنگ شوند و از تحویل به موقع و بهبود نتایج کلی عملیات اطمینان حاصل کنند.

• اتوماسیون

هوش مصنوعی مولد با خودکارسازی وظایف، ساده سازی فرآیندها و استفاده بهینه از منابع می تواند کارایی عملیاتی را تا ۲۵ درصد افزایش دهد. هوش مصنوعی مولد با جمع آوری طیف گسترده ای از داده های عملیاتی و عملکردی، محاسبه معیارهای اثربخشی کلی تجهیزات[۱] و یادگیری الگوهای واقعی به شناسایی ناهنجاری ها می پردازد و بینش های مهمی را، از سلامت تجهیزات گرفته تا کارایی زنجیره تأمین، ارائه می دهد. به طور مثال، در خط مونتاژ مدرن خودرو، هوش مصنوعی مولد داده های حاصل از حسگرهای روی بازوهای رباتیک و تسمه های نقاله را تحلیل، حرکات ربات ها را بهینه، زمان چرخه را کاهش و خطاهای مونتاژ را به حداقل می رساند و در نتیجه سریع تر خودروهای با کیفیت تولید می شوند.

هوش مصنوعی مولد با اتوماسیون فرآیند طراحی هم نقش اساسی در صنعت تولید بازی می کند. هوش مصنوعی مولد از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تشریح راه حل های ممکن برای یک مشکل خاص استفاده می کند. هدف این راه حل های بالقوه دستیابی به اهداف تعریف شده مهندسان با معیارهایی مانند کارایی عملیاتی، وزن، یکپارچگی سازه و هزینه مواد است. این فناوری می تواند گزینه های متعدد طراحی را ایجاد، شبیه سازی ها را اجرا و قابلیت هر طرح را ارزیابی کند و تعداد تکرارهای مورد نیاز برای رسیدن به نتیجه مطلوب را به شدت کاهش دهد. الگوریتم ها از هر تکرار یاد می گیرند، بهبود می یابند و به طور هوشمندانه طرح ها را برای رسیدن به نتایج مورد نظر دقیق تر و کارآمدتر اصلاح می کنند. هوش مصنوعی مولد نه تنها فرآیند طراحی را سرعت می بخشد، بلکه کیفیت و اثربخشی طراحی را نیز بهبود می دهد و منجر به تولید محصولات بهتر می شود.

• تحقیق و توسعه داده محور

هوش مصنوعی مولد به عنوان ابزاری قدرتمند برای تسهیل تحقیق و توسعه داده محور در صنعت تولید ظهور کرده است. این فناوری روش های نوآورانه ای را برای درک نیازهای مشتری، توسعه محصول و شناسایی روندهای بازار ارائه می دهد. فرآیند تحقیق و توسعه با جمع آوری داده های بازخورد مشتری و تحقیقات بازار آغاز می شود. این داده ها را می توان از منابع مختلف مانند: حسگرهای محصول، نظرسنجی های مشتریان، رسانه های اجتماعی، داده های فروش و سایر کانال های مرتبط به دست آورد. بعد از پردازش داده ها و استخراج  الگوها با معیارهایی مانند: ترجیحات مشتری، پارامترهای عملکرد محصول و الگوهای تقاضای مصرف، تحلیل های تشریحی و تشخیصی روی مجموعه ویژگی ها اجرا می شوند. به این ترتیب، هوش مصنوعی مولد با پیش بینی نیازهای مشتری، الگوهای استفاده از محصول و روند مصرف آینده می تواند توسعه محصولات جدید یا بهبود محصولات موجود را هدایت کند و نیازهای مشتریان را به طور مؤثرتری برآورده سازد.

• تعمیر و نگهداری پیش بینی شده

همیشه در هیاهوی یک کارخانه  تولیدی بزرگ، دشمن پنهانی وجود دارد: خرابی تجهیزات. بر اساس گزارش شرکت سنس آی[۲]، کارخانه های بزرگ سالانه به طور متوسط ۳۲۳ ساعت تولید در نتیجه خرابی تجهیزات از دست می دهند که به معنای ۱۷۲ میلیون دلار ضرر می باشد. هر ساعت تولید از دست رفته به طور متوسط ۵۳۲۰۰۰ دلار هزینه دارد که نه تنها درآمد از دست رفته بلکه جریمه های مالی، زمان بیکاری کارکنان و درد سر راه اندازی مجدد خطوط تولید را نیز شامل می شود. اینجاست که یکی از حیاتی ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید مشخص می شود. هوش مصنوعی مولد به طور قابل توجهی تعمیر و نگهداری پیش بینی شده را در صنعت تولید با استفاده از تحلیل رفتاری پیشرفته بهبود می دهد. این فرآیند با جمع آوری داده های گسترده از طریق حسگرهای متعدد نصب شده بر روی ماشین آلات آغاز می شود. این حسگرها به طور مداوم پارامترهای عملیاتی مانند دما، ارتعاش، فشار و آکوستیک را کنترل می کنند و اطلاعات زیادی در مورد عملکرد و وضعیت دستگاه ها ارائه می دهند. سپس یک مدل تولیدی آموزش داده می شود تا رفتار تجهیزات سالم را درک و معیاری برای تشخیص ناهنجاری ها تعیین کند. توانایی هوش مصنوعی مولد در پیش بینی خرابی ها، تعمیر و نگهداری باعث می شود تا زمان از کار افتادگی تجهیزات ۳۰ درصد کاهش یابد.

• کنترل کیفیت

هوش مصنوعی مولد در حفظ کیفیت محصول و نظارت بر تولید نقش اساسی دارد. تشخیص زودهنگام عیوب محصولات با استفاده از هوش مصنوعی مولد احتمال ورود محصولات بی کیفیت به بازار را کاهش می دهد. فرآیند کنترل کیفیت با جمع آوری گسترده داده ها از طریق سنسورها و سیستم های بینایی مختلف آغاز می شود که تصاویر یا فیلم هایی با وضوح بالا از محصولات در مراحل مختلف فرآیند تولید می گیرند. این دستگاه ها می توانند داده های جامعی را در مورد ویژگی های متعدد محصول مانند اندازه، رنگ، شکل و بافت جمع آوری کنند. سپس داده های جمع آوری شده تحت پردازش قرار می گیرند و بینش معناداری در مورد کیفیت محصول ارائه می دهند. به این ترتیب، هوش مصنوعی مولد اطمینان از جریان تولید روان و کارآمد را فراهم می کند و مزایای عملیاتی قابل توجهی را برای صنعت تولید ارائه می دهد.

• امنیت سایبری

نقش هوش مصنوعی مولد در امنیت سایبری به ویژه در صنعت تولید بسیار مهم است. تهدیدات سایبری در موجودی انبارها به تنهایی حدود ۱۷۷۰۰۰ دلار برای تولیدکنندگان هزینه داشته است.حال آنکه هوش مصنوعی مولد می تواند تهدیدات امنیتی بالقوه از جمله فعالیت های غیرعادی شبکه یا رفتارهای مشکوک را بلادرنگ شناسایی کند. اهمیت این سیستم ها در الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشینی نهفته است که از داده های تاریخی، از جمله اطلاعات مربوط به حملات گذشته، یاد می گیرند. این الگوریتم ها الگوها و فعالیت های خاص مرتبط با تهدیدات سایبری را شناسایی و از این دانش برای پیش بینی و مقابله مؤثر با تهدیدات جدید و دائماً در حال تغییر استفاده می کنند. علاوه بر این، سیستم های هوش مصنوعی مولد به طور مداوم در هر برخورد جدید با تهدیدات سایبری، استراتژی های دفاعی خود را یاد می گیرند و بهبود می بخشند. این یادگیری مداوم آن ها را قوی تر می کند و به تولیدکنندگان کمک می کند تا با اطمینان و امنیت در چشم انداز تهدیدات سایبری در حال تغییر کار کنند.

• ارزیابی تأمین کننده

در حوزه تولید، تصمیم گیری آگاهانه در مورد تأمین کنندگان برای موفقیت کسب و کار حیاتی است. با این حال، این فرآیند اغلب به دلیل پیچیدگی ارزیابی عوامل متعدد و تحلیل حجم وسیعی از داده ها وقت گیر می شود. هوش مصنوعی مولد ارزیابی و انتخاب تأمین کننده را با استفاده از الگوریتم های پیشرفته و تحلیل داده ها ساده می کند. توانایی هوش مصنوعی مولد برای تحلیل داده های چند وجهی، تولیدکنندگان را قادر می سازد تا بهترین تأمین کنندگان را بر اساس معیارهایی مانند: قیمت، کیفیت و زمان بندی تحویل مشخص کنند. این کار باعث صرفه جویی در زمان می شود و تضمین می کند که کسب و کارها انتخاب های استراتژیک انجام می دهند و کارایی و انعطاف پذیری را در زنجیره تامین تقویت می کنند.

• مدیریت ارتباط با مشتری

هوش مصنوعی مولد به طور قابل توجهی جذب مشتری را افزایش و مدیریت ارتباط با مشتری را با ایجاد استراتژی های بازاریابی نوآورانه بهبود می بخشد. الگوریتم های هوش مصنوعی با تحلیل داده ها، الگوهای رفتار مصرف کننده را شناسایی می کنند و به کسب وکارها اجازه می دهند تا مشتریان جدید را با پیشنهادات شخصی شده و بسیار مؤثر جذب کنند. در حوزه مدیریت ارتباط با مشتری، سیستم های هوش مصنوعی مولد با پیاده سازی ابزارهای پیچیده ارتباطات کارآمد را از طریق پیام های شخصی سازی شده، توصیه های مناسب و تعاملات خودکار تسهیل می کنند و در نتیجه پیوند بین تولیدکنندگان و مشتریان را تقویت می کنند.

مزایای هوش مصنوعی مولد در تولید و عملیات

آیا می دانستید که ارزش پیش بینی شده هوش مصنوعی مولد در سراسر جهان در بازار تولید تا سال ۲۰۳۲ به حدود ۶۴۰۰۰ میلیون دلار می رسد؟ رشد سریع هوش مصنوعی مولد در تولید نشان دهنده پتانسیل تحول آفرین آن و مزایای متعددی است که این فناوری برای صنعت تولید دارد؛ ما در ادامه به برخی از آن ها اشاره می کنیم:

• کاهش هزینه

توقف های غیرمنتظره در تولید برای تولیدکنندگان پرهزینه است و منجر به ضررهای مالی قابل توجهی می شود. هوش مصنوعی مولد در عملیات تولید ابزار قدرتمندی برای کاهش هزینه است. این فناوری با کاهش قابل توجه هزینه های سربار، به ویژه آن هایی که با خرابی های غیرمنتظره مرتبط هستند، نقشی اساسی در تولید بازی می کند. تولیدکنندگان می توانند با استفاده از هوش مصنوعی مولد به طور مؤثر از خرابی تجهیزات و در نتیجه از وقفه های ناگهانی در تولید جلوگیری کنند. این رویکرد استراتژیک به تولیدکنندگان کمک می کند تا بهره وری و سودآوری را افزایش دهند.

• بهبود کیفیت محصول

 هوش مصنوعی مولد می تواند با تحلیل داده ها، الگوها و ناهنجاری هایی را شناسایی کند که تشخیص آن ها برای انسان دشوار است. به این ترتیب، عیوب محصولات سریع تر شناسایی و راه هایی برای رفع آن ها پیشنهاد می شود که منجر به بهبود کیفیت محصول شده و تولیدکنندگان محصولات خود را با نقص کمتری عرضه می کنند.

• افزایش کارایی

هوش مصنوعی مولد می تواند به تولیدکنندگان کمک کند تا با خودکارسازی های فرآیندها زمان تولید را سرعت بخشند و کارایی عملیاتی را افزایش دهند.

• کاهش زمان ورود به بازار

یکی از مزایای کلیدی استفاده از هوش مصنوعی مولد در صنعت تولید، توانایی کاهش قابل توجه زمان لازم برای عرضه یک محصول به بازار است. با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی مولد تولیدکنندگان می توانند مراحل مختلف توسعه محصول مانند: فرآیند طراحی، نمونه سازی اولیه و آزمایش را خودکار و بهینه کنند. این اتوماسیون امکان تکرارها و بهبودهای سریع تر را فراهم می کند و در نهایت زمان لازم برای عرضه یک محصول جدید را تسریع می بخشد. با استفاده از این فناوری به منظور تطبیق سریع با تقاضا و ارائه راه حل های نوآورانه به موقع تولیدکنندگان می توانند از رقبای خود جلوتر حرکت کنند.

• راه حل های توسعه پایدار

هوش مصنوعی مولد در صنعت تولید، طراحی محصول پایدار و سازگار با محیط زیست را تسریع می کند؛ زیرا در هنگام طراحی محصولات، پارامترهای مختلفی مانند قابلیت بازیافت و اثرات زیست محیطی را با دقت در نظر می گیرد. این امر به تولیدکنندگان امکان می دهد تا محصولاتی را تولید کنند که با معیارهای سازگار با محیط زیست مطابقت داشته باشند و در نتیجه ردپای محیطی آن ها را به حداقل برساند. با در نظر گرفتن این ملاحظات، تولیدکنندگان می توانند به میزان قابل توجهی انتشار کربن را کاهش دهند و نقش فعالانه ای در حفاظت از محیط زیست ایفا کنند.

• مدیریت دانش سازمانی

برنامه های هوش مصنوعی مولد مانند چت جی پی تی به کارکنان این امکان را می دهد تا حجم وسیعی از داده ها را غربال و اطلاعات دقیق و مرتبط را بر اساس درخواست های کاربر استخراج کنند. این ابزار را می توان بر روی طیف گسترده ای از داده ها، از کتابچه راهنمای محصول گرفته تا دستورالعمل های فرآیند داخلی آموزش داد و آن را به منبع اطلاعاتی سازمان تبدیل کرد. ظرفیت چت بات ها برای استخراج و تفسیر دانش از منابع مختلف می تواند به سازمان ها کمک کند تا به طور مؤثر دانش انباشته شده را مدیریت کرده و از آن بهره ببرند که منجر به بهبود فرآیندهای تصمیم گیری، افزایش بهره وری و در عین حال تقویت یادگیری و بهبود مستمر می شود.

منابع:

• https://www.leewayhertz.com/generative-ai-in-manufacturing/#:~:text=Generative%20AI%20optimizes%20production%20efficiency,market%20conditions%2C%20maximizing%20capacity%20utilization.
• https://www.bcg.com/publications/2023/gen-ai-role-in-factory-of-future
• https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/07/25/the-future-of-manufacturing-generative-ai-and-beyond/?sh=6c51684451fa
• https://medium.com/@kanerika/why-generative-ai-in-manufacturing-is-the-future-of-production-use-cases-and-benefits-f9be99af6ee8
• https://research.aimultiple.com/generative-ai-in-manufacturing/
• https://masterofcode.com/blog/generative-ai-in-manufacturing
• https://www.abiresearch.com/blogs/2024/01/04/generative-ai-use-cases-in-manufacturing/
• https://www.alpha-sense.com/blog/trends/generative-ai-manufacturing/
• https://www.plataine.com/glossary/generative-ai-in-manufacturing/
• https://www.matellio.com/blog/generative-ai-in-manufacturing-use-cases/
• https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/11/22/how-generative-ai-can-improve-discrete-manufacturing-profitability/?sh=4531a31a61f3

[۱] OEE: Overall Equipment Effectiveness

[۲] Senseye

مقالات مرتبط:

چیستی و چرایی هوش مصنوعی مولد

تحول دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی

تحول دیجیتال در بخش تولید

هوش مصنوعی؛ روند توسعه، زنجیره ارزش و کاربردها

آینده کار در عصر هوش مصنوعی و رباتیک