هوش مصنوعی در تولید

هوش مصنوعی در تولید به طور گسترده وارد شده و از فناوری‌های آن مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های تکاملی و منطق فازی برای بهبود عملکرد و کارایی فرایندهای تولید استفاده می‌شود. این روش‌ها امکان جمع‌آوری و تحلیل داده‌های بزرگ، پیش‌بینی مشکلات محتمل، بهینه‌سازی فرایندها، و ایجاد محصولات و خدمات جدید را فراهم می‌کنند. به کمک هوش مصنوعی، تولیدکنندگان قادرند به طور موثرتری با چالش‌ها و فرصت‌های موجود در بازار رقابت کنند و به رشد و پیشرفت پایدارتری دست یابند.

طبق نظرسنجی اخیر انجام شده توسط VentureBeat، گزارش شده است که 26 درصد از سازمان ها در حال حاضر فعالانه از هوش مصنوعی مولد برای بهبود فرآیندهای تصمیم گیری خود استفاده می کنند. علاوه بر این، 66 درصد از تولیدکنندگانی که هوش مصنوعی را در فعالیت‌های روزانه خود وارد کرده اند، وابستگی فزاینده‌ای به این فناوری تحول‌آفرین گزارش می‌کنند که نشان‌دهنده روند شتاب‌دهنده به سمت پذیرش هوش مصنوعی در بخش تولید است.

تاثیر هوش مصنوعی در تولید

استفاده از AI در تولید نقش کلیدی در بهبود بهره وری، کارایی و فرآیندهای تصمیم گیری ایفا می کند. از پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در تولید برای بهینه سازی برنامه های تعمیر و نگهداری و به حداقل رساندن زمان خرابی با تجزیه و تحلیل داده های تجهیزات برای پیش بینی خطاهای احتمالی استفاده می شود.

مدیریت زنجیره تامین توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین کارآمدتر شده که منجر به تخمین تقاضا، کنترل موجودی و ساده سازی لجستیک می‌شود. رباتیک با هوش مصنوعی، اتوماسیون خطوط مونتاژ را امکان پذیر می کند و دقت و سرعت را افزایش داده و در عین حال با تغییر تقاضای تولید سازگار می شود.

سیستم‌های QC مجهز به هوش مصنوعی نقص‌ها را با دقت بیشتری پیدا کرده و ثبات محصول نهایی را تضمین می‌کنند. همچنین در تولید هوشمند برای نظارت بر فرآیندها در زمان واقعی و انجام تنظیمات فوری برای به حداکثر رساندن کارایی و کاهش ضایعات استفاده می شود.

طبق مطالعه PwC،Reinforcement Learning (زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی) قادر به بهینه سازی تولید دستگاه های الکترونیکی با تنظیم پویا پارامترهای ماشین در تولید هوشمند است. از طریق یادگیری و سازگاری مداوم، سیستم خروجی را به حداکثر و نقص‌ها را به حداقل می‌رساند و استفاده از منابع را افزایش داده که منجر به افزایش سودآوری و مزیت رقابتی می‌شود. به طور کلی، هوش مصنوعی با تقویت نوآوری، کاهش هزینه ها و بهبود عملکرد کلی، محیط تولید را تغییر می دهد.

تحول در فضای تولید با هوش مصنوعی – موارد و مثال ها

ادغام هوش مصنوعی در تولید باعث تغییر پارادایم شده و صنعت را به سمت پیشرفت ها و کارایی های بی سابقه سوق می دهد. در اینجا 12 مورد برتر استفاده از هوش مصنوعی در تولید با نمونه های واقعی آورده شده است.

1. مدیریت زنجیره تامین

مدیریت زنجیره تامین نقش مهمی در صنعت تولید داشته و هوش مصنوعی به عنوان یک تغییر دهنده بازی در این زمینه ظاهر شده است. شرکت‌ها با بهره‌گیری از قدرت راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای تولید، فرآیندهای زنجیره تامین خود را متحول می‌کنند و به پیشرفت‌های قابل توجهی در کارایی، دقت و مقرون‌به‌صرفه بودن دست می‌یابند.

هوش مصنوعی در زنجیره تامین، استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، بهینه‌سازی مدیریت موجودی، افزایش پیش‌بینی تقاضا و ساده‌سازی لجستیک را ممکن می‌سازد. الگوریتم های ML می توانند داده های تاریخی را تجزیه و تحلیل، الگوها را شناسایی و نوسانات تقاضا را به طور دقیق پیش بینی کنند. به عنوان مثال، یک تولید کننده قطعات خودرو می تواند از مدل های ML برای پیش بینی تقاضا برای قطعات یدکی استفاده کند و به آنها اجازه دهد سطح موجودی را بهینه کرده و هزینه ها را کاهش دهند.

Walmart، غول خرده‌فروشی مشهور جهانی، به شدت از هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین برای بهبود بهره‌وری و رضایت مشتری استفاده می‌کند. زنجیره خرده‌فروشی بزرگ آن ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضای مشتری، ارزیابی داده‌های فروش قبلی و مدیریت سطوح موجودی استفاده می‌کند. با استفاده از پیش‌بینی تقاضا مبتنی بر هوش مصنوعی،Walmart در دسترس بودن محصول را تضمین کرده، موجودی انبار را به حداقل ‌رسانده و در موجودی مازاد صرفه‌جویی می‌کند.

علاوه بر این، کسب‌وکار لجستیک را با الگوریتم‌های مسیریابی مبتنی بر هوش مصنوعی بهینه کرده و تحویل سریع‌تر و اقتصادی‌تر را امکان‌پذیر می‌کند. در بخش رقابتی شدید خرده فروشی، استفاده Walmart از هوش مصنوعی در عملیات زنجیره تامین نشان می دهد که چگونه فناوری های پیشرفته تصمیم گیری، پاسخگویی و انعطاف پذیری کلی زنجیره تامین را افزایش می دهند.

2. روبات های همکار

روبات های همکار برای تولید مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری هستند زیرا با همکاری با اپراتورهای انسانی بهره وری را افزایش می دهند. از کوبات ها در انبارها برای کمک به چیدن و بسته بندی استفاده می شود. این روبات ها به صورت هماهنگ با کارگران انسانی کار می کنند، مناطق پیچیده را پیمایش و اشیا را با کمک سیستم های هوش مصنوعی شناسایی می کنند.

ربات ویدئو

به عنوان مثال، ربات‌های آمازون از یادگیری ماشین برای تسریع در انجام سفارش، ساده‌سازی لجستیک و بهبود عملیات استفاده می‌کنند. این روبات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند وظایف پیچیده‌ای را با دقت و سازگاری انجام دهند. این روبات ها می توانند فرآیندهای مونتاژ پیچیده و بازرسی های کنترل کیفیت را انجام دهند و به طور یکپارچه با کارگران انسانی همکاری کنند. این رویکرد فعال زمان خرابی را به حداقل رسانده، هزینه های تعمیر و نگهداری را کاهش داده و عملکرد بهینه تجهیزات را تضمین می کند.

این استراتژی مشارکتی یک مثال عالی از نحوه همکاری روبات‌ها و هوش مصنوعی برای ایجاد یک محیط تولید مولدتر و چابک‌تر بوده که در آن هماهنگی انسان و ماشین کلید تعالی عملیاتی است.

3. مدیریت انبار

هوش مصنوعی همچنین تحولی در بخش مدیریت انبار در تولید ایجاد کرده است. ظهور راه‌حل‌های تولید مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تولید، نحوه عملکرد انبارها را تغییر داده و منجر به بهبود کارایی، دقت و صرفه‌جویی در هزینه شده است.

یکی از موارد مهم استفاده از هوش مصنوعی برای انبارها، مدیریت موجودی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های فروش، سطوح فعلی سهام و روند بازار را برای پیش‌بینی دقیق الگوهای تقاضا تجزیه و تحلیل کنند. این امر انبارها را قادر می‌سازد تا سطح موجودی خود را بهینه کرده، هزینه‌های حمل و نقل را کاهش داده و در عین حال در دسترس بودن محصول را تضمین کنند.

به عنوان مثال، BMW از وسایل نقلیه هدایت خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی (AGVs) در انبارهای تولیدی خود استفاده می کند تا عملیات درون لجستیکی را ساده کند. این AGV ها مسیرهای از پیش تعیین شده را دنبال و حمل و نقل کالاها و محصولات نهایی را خودکار می کنند و در نتیجه مدیریت موجودی و دید را برای شرکت افزایش می دهند.

ادغام هوش مصنوعی در بازار تولید، پیشرفت های قابل توجهی را در مدیریت انبار به ارمغان آورده است. از بهینه سازی موجودی تا انجام سفارشی ساده، تولید مبتنی بر هوش مصنوعی و ML در راه حل های تولید، انبارها را متحول کرده و آنها را کارآمدتر و مقرون به صرفه تر می کند.

4. بهینه سازی خط تولید

هوش مصنوعی در بهینه‌سازی خط تولید برای بهبود دقت، کارایی و انعطاف‌پذیری فرآیندهای تولید استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل معیارهای عملکرد گذشته و داده‌های حسگر زمان واقعی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین جریان کار را بهبود می‌بخشند، زمان خرابی را کاهش و تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده را فعال می‌کنند. برای اطمینان از کیفیت محصول، سیستم‌های بینایی کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند عیوب یا ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند.

با اصلاح پارامترهای تولید در پاسخ به تغییرات تقاضا، اتوماسیون هوشمند ضایعات را کاهش داده و استفاده از منابع را بهبود می بخشد. هوش مصنوعی خطوط مونتاژ را از طریق یادگیری و انطباق مداوم به محیط‌های داده‌محور و انعطاف‌پذیر تبدیل کرده و در نهایت خروجی را افزایش، هزینه‌ها را کاهش و استانداردهای بالا را در فرآیندهای تولید حفظ می‌کند.

فولکس واگن نمونه بارز کسب و کاری است که از هوش مصنوعی در صنعت تولید برای بهینه سازی خطوط مونتاژ استفاده می کند. آنها کارایی و کالیبر عملیات تولید خود را با استفاده از راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی بهبود می بخشند. فولکس واگن داده های سنسور را از خط تولید با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی نیازهای تعمیر و نگهداری و ساده کردن عملیات تجزیه و تحلیل می کند.

5. تعمیرات قابل پیش بینی

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده به دلیل استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یک تغییر دهنده بازی در صنعت تولید ظاهر شده است. با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده پیشرفته و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی در صنعت تولید، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا به طور فعال خرابی تجهیزات را نظارت و پیش‌بینی کنند، زمان‌های خرابی را به حداقل رسانده و برنامه‌های تعمیر و نگهداری را بهینه کنند.

یکی از مفاهیم کلیدی در تعمیر و نگهداری قابل پیش بینی، دوقلوی دیجیتال است. دوقلوی دیجیتال یک کپی مجازی از یک دارایی فیزیکی است که داده‌های بلادرنگ را جمع‌آوری کرده و رفتار آن را در یک محیط مجازی شبیه‌سازی می‌کند. با اتصال دوقلوی دیجیتال با داده‌های حسگرهای تجهیزاتی، هوش مصنوعی برای صنعت تولید می‌تواند الگوها را تجزیه و تحلیل کند، ناهنجاری‌ها را شناسایی و خرابی‌های احتمالی را پیش‌بینی کند.

یکی از بهترین نمونه های تعمیر و نگهداری پیشگویانه مبتنی بر هوش مصنوعی در تولید، استفاده از فناوری دوقلوی دیجیتال در کارخانه فورد است. فورد برای هر مدل خودرویی که می‌سازد، دوقلوهای دیجیتال متفاوتی ایجاد می‌کند. هر دوقلو با یک منطقه تولید مجزا از مفهوم گرفته تا ساخت و عملیات سر و کار دارد. آنها همچنین از مدل های دیجیتالی برای رویه ها، امکانات تولید و تجربه مشتری استفاده می کنند. دوقلوی دیجیتالی تأسیسات تولیدی آنها، می‌تواند تلفات انرژی را دقیقاً شناسایی کرده و مکان‌هایی را که می‌توان در آنها صرفه‌جویی و عملکرد کلی خط تولید را افزایش داد، مشخص کند.

شرکت ها در صنعت تولید با استفاده از دوقلوهای دیجیتال و تجزیه و تحلیل پیشرفته، می توانند از قدرت داده ها برای پیش بینی خرابی تجهیزات، بهینه سازی برنامه های تعمیر و نگهداری و در نهایت افزایش بهره وری عملیاتی استفاده کنند.

6. توسعه محصول جدید

توسعه محصولات جدید در صنعت تولید با ظهور هوش مصنوعی شاهد تحول چشمگیری بوده است. ادغام هوش مصنوعی در صنعت تولید، موجب وقوع رویکردهای نوآورانه و فرآیندهای ساده ای شده که انقلابی در راه توسعه محصولات جدید شرکت ها به بازار ایجاد کرده است.

یکی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در تولید برای توسعه محصول جدید، توانایی تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها با سرعت و کارآمدی بالا است. تولیدکنندگان می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بینش‌هایی را از روند بازار، ترجیحات مشتری و تجزیه و تحلیل رقبا جمع‌آوری کنند. این امر به آنها قدرت می دهد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کرده و محصولاتی را طراحی کنند که مطابق با تقاضاهای بازار باشد.

برای مثال، با استفاده از قدرت یادگیری ماشین در تولید، شرکت‌های نیمه‌رسانا می‌توانند خرابی‌های اجزا را شناسایی، مسائل بالقوه را در طرح‌های جدید پیش‌بینی، و طرح‌بندی‌های بهینه را برای افزایش بازده در طراحی محصول پیشنهاد کنند.

نرم افزار طراحی مولد برای توسعه محصول جدید یکی از نمونه های اصلی هوش مصنوعی در تولید است. این نرم افزار از هوش مصنوعی مولد برای تسریع فرآیند کلی طراحی استفاده کرده و راه را برای طراحی‌های بهینه و نوآورانه محصول باز می‌کند. این کاربرد هوش مصنوعی با امکان کاوش سریع جایگزین های طراحی بر اساس اهداف تجاری خاص، سرعت ایجاد محصولات جدید را به میزان قابل توجهی افزایش می دهد.

صنعت نیمه هادی نیز تأثیر هوش مصنوعی را در تولید به نمایش می گذارد. شرکت هایی که واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) می سازند، به شدت از هوش مصنوعی در فرآیندهای طراحی خود استفاده می کنند.

به عنوان مثال،NVIDIA از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بررسی مجموعه داده‌های بزرگ در معماری اجزا استفاده می‌کند، که پیش‌بینی مشکلات مربوط به طراحی تراشه‌های آینده و شناسایی نقاط خرابی احتمالی را ممکن می‌سازد.

آنها با استفاده از تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی، با بهینه سازی طرح های نیمه هادی، کاهش هزینه ها و افزایش بازدهی، زمان ورود به بازار را افزایش می دهند. این نرم افزار نشان می دهد که چگونه هوش مصنوعی از تصمیم گیری مبتنی بر داده و نوآوری در فرآیندهای توسعه محصول در صنعت تولید نیمه هادی پشتیبانی می کند.

7. بهینه سازی عملکرد

بهینه سازی عملکرد یکی از جنبه های حیاتی تولید بوده و هوش مصنوعی نیز یک تغییر دهنده بازی در آن است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوها و ناهنجاری‌ها را شناسایی کرده و با تجزیه و تحلیل داده‌های قبلی، داده‌های حسگر بلادرنگ و سایر متغیرهای مرتبط، پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده انجام دهند. این به تولیدکنندگان امکان داده تا عملیات را بهینه کنند، زمان خرابی را کاهش داده و کارایی کلی تجهیزات را به حداکثر برسانند.

جنرال الکتریک (GE) یک مثال عملی از چگونگی اسفاده از هوش مصنوعی برای بهینه سازی عملکرد کارخانه است. جنرال الکتریک الگوریتم های هوش مصنوعی را در فرآیندهای تولید خود ادغام کرده است تا حجم عظیمی از داده ها را از حسگرها و سوابق تاریخی تجزیه و تحلیل کند. جنرال الکتریک می تواند روندها را شناسایی، مشکلات احتمالی تجهیزات را پیش بینی و با استفاده از هوش مصنوعی فرآیندها را ساده کند. با اتخاذ این رویکرد پیشگیرانه، جنرال الکتریک همچنین می تواند زمان از کار افتادن تجهیزات را کاهش، اثربخشی کلی تجهیزات را افزایش و کارایی عملیات تولیدی را بهبود بخشد.

8. تضمین کیفیت

با استفاده از قدرت هوش مصنوعی در تولید، شرکت‌ها رویکرد خود را برای کنترل کیفیت متحول می‌کنند و از دقت و ثبات بالاتری اطمینان پیدا می­کنند. با هوش مصنوعی، تولیدکنندگان می‌توانند از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل تصاویر یا ویدیوهای محصولات و اجزای سازنده استفاده کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند عیوب، ناهنجاری‌ها و انحرافات از استانداردهای کیفیت را با دقتی استثنایی و فراتر از توانایی‌های انسانی شناسایی کنند.

فاکسکان، تولیدکننده پیشرو لوازم الکترونیکی، در دنیای واقعی نمونه‌ای از کسب‌وکاری است که از هوش مصنوعی در تولید برای کنترل کیفیت استفاده می‌کند. این شرکت با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتری در خطوط تولید خود، رویه‌های کنترل کیفیت را بهبود بخشیده است.

در این راستا سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) می‌توانند با بررسی عکس‌ها و فیلم‌ها به سرعت و به طور موثر نقص‌های اجزای الکترونیکی را شناسایی و اطمینان حاصل کنند که کالاها استانداردهای کیفی دقیقی دارند. هوش مصنوعی موجب افزایش کارایی شده و کنترل کیفیت و دقت تولید را به ارمغان می آورد. این امر به شرکت هایی مانند فاکسکان اجازه می دهد کالاهای با کیفیت بالا را در مقیاس بزرگ در بخش الکترونیکی که به سرعت در حال تغییر است تولید کنند.

علاوه بر این، روندهای هوش مصنوعی در بخش تولید، تضمین کیفیت پیش‌بینی‌کننده را افزایش می‌دهد. با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و داده های حسگر زمان واقعی، الگوریتم های ML الگوها و روندهایی را شناسایی می کنند که ممکن است مشکلات بالقوه کیفیت را نشان دهد. این امر به تولیدکنندگان امکان داده تا پیش از آنکه بر کیفیت محصول نهایی تأثیر بگذارند، به طور فعال عیوب احتمالی را برطرف کرده و اقدامات اصلاحی را انجام دهند.

9. ساخت مدارک ساده تر و موثرتر

یکی از کاربردهای تاثیرگذار هوش مصنوعی و ML در تولید، استفاده از اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA) برای جایگزین اتوماسیون کاغذی است. به طور سنتی، عملیات تولید شامل انبوهی از کاغذبازی‌ها، مانند سفارش‌های خرید، فاکتورها و گزارش‌های کنترل کیفیت است. این فرآیندهای دستی زمان بر و مستعد خطا هستند و می توانند منجر به تاخیر و ناکارآمدی شوند.

با پیاده سازی هوش مصنوعی مولد در تولید، شرکت ها می توانند این فرآیندهای کاغذبازی را خودکار کنند. ربات‌های هوشمند مجهز به قابلیت‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار داده‌ها را از اسناد استخراج، اطلاعات را طبقه‌بندی و دسته‌بندی کرده و آن‌ها را در سیستم‌های مناسب وارد کنند.

به عنوان مثال، Whirlpool  از RPA برای خودکارسازی فرآیندهای تولید خود، به ویژه در خط مونتاژ و وظایف جابجایی مواد، استفاده می‌کند. وظایف تکراری توسط ربات های RPA انجام شده که دقت و بهره وری را در فرآیند تولید تضمین می کند. این شرکت از ربات ها برای بازرسی های کنترل کیفیت استفاده کرده و از اتوماسیون برای بهبود یکنواختی و دقت در ارزیابی محصول نهایی بهره می برد. همچنین Whirlpool از RPA برای ساده‌سازی عملیات خود و حفظ استاندارد بالای کیفیت محصول با خودکارسازی رویه‌های تضمین کیفیت استفاده می‌کند.

10. پیش بینی تقاضا

استفاده از هوش مصنوعی در تولید برای پیش بینی تقاضا فواید متعددی را به همراه دارد. به طور عمده، شرکت ها را قادر می سازد تا با تجزیه و تحلیل داده های فروش تاریخی، شناسایی روند بازار و عوامل خارجی، تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند. این امر به آنها کمک می کند تا نوسانات تقاضا را پیش بینی و تولید خود را بر این اساس تنظیم کنند و ریسک موجودی انبارها یا موجودی اضافی را کاهش دهند.

به عنوان مثال، یک تولید کننده محصولات مد را در نظر بگیرید که از هوش مصنوعی برای پیش بینی تقاضا برای اقلام مختلف لباس استفاده می­کند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف، مانند روند رسانه‌های اجتماعی، پیش‌بینی آب‌وهوا، و ترجیحات مشتریان، سیستم های هوش مصنوعی می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه داده و به خرده‌فروشان اجازه دهند تا سطح موجودی را بهینه و از در دسترس بودن اقلام محبوب اطمینان یابند.

در Appinventiv، با ارائه پیشنهادهای شخصی به مادران بر اساس جنسیت و سن فرزندشان، Edamama بودجه قابل توجه 20 میلیون دلاری را به دست آورد. با بهره مند شدن بیش از 100000 مادر باردار و تازه وارد از اطلاعات موجود در این برنامه، تأثیر تلاش های مشترک در ایجاد راه حلی نوآورانه برای جامعه والدین به نمایش درآمد.

11. مدیریت سفارش

استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت سفارش مستلزم بهینه سازی و ساده سازی کل فرآیند انجام سفارش است. برای تحقق این مهم، هوش مصنوعی داده‌های گذشته، ترجیحات مصرف‌کننده و روند بازار را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای برآورد دقیق تقاضا بررسی می‌کند. این امکان پردازش خودکار سفارشات، بهینه سازی موجودی ها و ایجاد تغییرات پویا در قیمت را موجب می­شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی تشخیص تقلب را بهبود بخشیده و خطرات مربوط به سفارشات جعلی را کاهش می دهد.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی در تولید، اثربخشی کلی سیستم‌های مدیریت سفارش را افزایش داده، تصمیم‌گیری را تسریع کرده و با خودکارسازی عملیات‌های تکراری و ارائه بینش‌های مبتنی بر داده، رویکردی پاسخگوتر و مشتری محور برای انجام سفارش برای شرکت‌ها در صنایع مختلف را تضمین می‌کنند.

IBM Watson Order Optimizer یکی از کاربردهای عملی هوش مصنوعی در مدیریت سفارش است. راه حل فناوری IBM با استفاده از الگوریتم های AI/ML، داده های سفارشات گذشته، رفتار مشتری و سایر عوامل خارجی را تجزیه و تحلیل می کند. این سیستم با استفاده از این بینش ها، تنظیم پویا سطوح موجودی، و توصیه استراتژی های مسیریابی سفارش کارآمد، فرآیندهای انجام سفارش را بهینه می کند. این به شرکت ها کمک می کند تا هزینه ها را کاهش، رضایت مشتری را افزایش و کارایی مدیریت سفارش را بهبود بخشند.

این شرکت پتانسیل تحول آفرین ادغام هوش مصنوعی و تولید، بهینه سازی فرآیندهای پیچیده انجام سفارش برای افزایش پاسخگویی زنجیره تامین و تصمیم گیری آگاهانه را به نمایش می گذارد.

12. کارخانه های متصل

کارخانه‌های متصل نمونه‌های بارز این هستند که چگونه می‌توان هوش مصنوعی را در فرآیندهای تولید برای ساخت اکوسیستم‌های هوشمند و شبکه‌ای گنجاند. استفاده از هوش مصنوعی در تولید به ارزیابی داده‌های بی‌درنگ ماشین‌آلات، پیش‌بینی نیازهای تعمیر و نگهداری، ساده‌سازی عملیات و کاهش زمان خرابی با استفاده از حسگرهای اینترنت اشیا کمک می‌کند.

این سیستم شبکه ای ارتباط موثر ماشین به ماشین را تسهیل کرده و امکان تغییرات سریع در برنامه های تولید را در پاسخ به تغییرات تقاضا فراهم می­کند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، بهبود در تصمیم‌گیری را افزایش داده و نسبت به عملیات یکپارچه اطمینان می‌دهد.

در نهایت، کارخانه‌های مرتبط با هوش مصنوعی هزینه‌ها را کاهش می‌دهند، کارایی عملیاتی کلی و بهره‌وری را با ساختن اکوسیستم‌های تولیدی مبتنی بر داده و سازگاری که به سرعت با شرایط متغیر سازگار می‌شوند، افزایش می‌دهند.

به عنوان مثال، یک نمونه قابل توجه از یک تجارت که از کارخانه های متصل مبتنی بر هوش مصنوعی بهره می برد، جنرال الکتریک (GE) است. این شرکت از پلتفرم Predix خود برای ادغام هوش مصنوعی با اینترنت اشیا (IoT) در تولید خود استفاده می کند.

این سیستم به جنرال الکتریک اجازه می دهد تا سلامت تجهیزات را زیر نظر داشته باشد و پیش بینی کند که ماشین ها چه زمانی نیاز به تعمیر دارند و خطوط تولید آنها را روان تر کند. از طریق تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین، پلت فرم Predix به جنرال الکتریک کمک کرده تا زمان خرابی را کاهش و کارایی را در کارخانه های خود افزایش دهد.

کلام پایانی

کاربردهای بی‌شمار هوش مصنوعی در تولید، همانطور که در سراسر مقاله مورد بحث قرار گرفت، نقش مهم هوش مصنوعی را در ایجاد تحول در جنبه‌های مختلف این بخش برجسته کرده است. از مدیریت زنجیره تامین تا تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده، ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای تولید، کارایی، دقت و مقرون‌به‌صرفه بودن را به‌طور قابل‌توجهی بهبود بخشیده است.

همانطور که چشم انداز تولید همچنان در حال تکامل است، نوآوری و ایجاد راه حل های سفارشی AI/ML که استانداردهای صنعت را بازتعریف می کند، ادامه می یابد. شرکت‌های تولیدی می‌توانند از پتانسیل کامل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده کرده تا عملیات خود را متحول و در محیط تجاری پویا و رقابتی پیشرفت کنند.

شایان ذکر است که بازار هوش مصنوعی در تولید در سال 2022 حدود 2.3 میلیارد دلار تخمین زده شده بود و پیش بینی می شود تا سال 2027 به 16.3 میلیارد دلار برسد و در این دوره با نرخ رشد سالانه 47.9 درصد افزایش یابد. این داده‌ها آینده امیدوارکننده هوش مصنوعی در تولید را نشان داده و اینکه اکنون زمان مناسبی برای کسب‌وکارها برای سرمایه‌گذاری در این فناوری است تا به نتایج تجاری قابل توجهی دست یابند. توجه داشته باشید که هوش مصنوعی در بازار تولید برای باز کردن کارایی، نوآوری و رقابت در چشم‌انداز تولید مدرن تنظیم شده است.