تطبيقات هامة ومؤثرة للذكاء الاصطناعي في مجال الصناعة

AI بالعربي – خاص

تتنوع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الصناعة من أبسطها إلى أكثرها تعقيدًا، في ظل ما يُعرف بالثورة الصناعية الرابعة، حيث أن الذكاء الاصطناعي والحاسوب لهما دورٌ كبير في تطور مختلف الصناعات، وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي كان موجودًا، باعتباره تخصصًا أكاديميًا وعلميًا منذ الخمسينيات من القرن الماضي، إلا أن تقنية الذكاء الاصطناعي اكتسبت الكثير من الزخم في السنوات القليلة الماضية، ولا داعي للإشارة إلى أن الزيادة الحالية في أبحاث الذكاء الاصطناعي، والاستثمار وتطبيقات الأعمال الحقيقية غير مسبوقة، ولا تَعِدُ تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الصناعة بتحقيق نتائج أعمال أفضل فحسب، بل تعمل على تحسين التجربة البشرية ككل.

التحليلات التنبؤية
الفكرة الأساسية في التحليلات التنبؤية، هي الاستفادة من البيانات التي تم إنشاؤها قبل وأثناء وبعد عملية الإنتاج، وذلك لاستخلاص رؤىً حول جودة المنتج أو التنبؤ بفشل ذلك المنتج في المستقبل، وهذه بالتأكيد نقطة هامة للذكاء الاصطناعي، لأن الحجم الهائل لبيانات التصنيع التي يتم إنشاؤها، هو ما يجعل من المستحيل على العقول البشرية استيعاب جميع تلك العلاقات المتنوعة بين كل الإشارات.
استخدمت أكبر الشركات، التحليلات التنبؤية لتحديد عمليات النقل الخاطئة، واكتشاف الحالات الشاذة في اختلال الآلات التصنيعية، وجميع هذه الحالات تتضمن نماذجًا تستند في عملها إلى التعلم الآلي، الذي يعتبر مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، وفي كل واحدة كانت النماذج قادرة على تقديم نتائج دقيقة للغاية، حتى مع الحد الأدنى من بيانات التدريب، وهذه القدرة على التعميم هي سمة مميزة من سمات الذكاء الاصطناعي.

الروبوتات الصناعية
تعمل الروبوتات والذكاء الاصطناعي معًا، وعلى الرغم من أن الروبوتات كانت مستخدمة بالفعل منذ أكثر من نصف قرن، إلا أن الروبوتات الصناعية قد غيرت من صورتها في العقود الأخيرة، من التنافس البارد ضد العمال البشريين، إلى أن تحل محلهم بكفاءة لا تعرف الرحمة، وفي قلب هذا التحول توجد روبوتات تعاونية مصممة خصيصًا للتعامل مع البشر.

تتيح إضافة الذكاء الاصطناعي إلى الروبوتات التعاونية، فرصة نشرها بشكل أسرع ومراقبة مساحات العمل الخاصة بهم نسبة لتغير الظروف والتكيف معها، وفيما يتعلق بالروبوتات الصناعية بشكل عام فإن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة عمل الروبوتات وموثوقيتها، بالإضافة إلى تمكين أشكال أكثر تقدمًا من التنقل، والأهم من ذلك هو أن الذكاء الاصطناعي يمكنه أن يلعب دورًا رئيسيًا، في تقليل جهود البرمجة والهندسة المطلوبة، وذلك لإنشاء وتنفيذ الأتمتة الصناعية.

الرؤية الحاسوبية
ترتبط تطبيقات الرؤية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي في الفضاء الصناعي، ارتباطًا وثيقًا بالروبوتات الصناعية، وغالبًا ما تتضمن عمليات الفحص البصري للذكاء الاصطناعي، ميزتان واضحتان على البشر حين يتعلق الأمر بالفحص البصري هما السرعة والدقة، حيث يمكن لنظام الرؤية الحاسوبية الذي يستخدم كاميرات أكثر حساسية من العين المجردة ومُعزز بالذكاء الاصطناعي، تحديد العيوب المجهرية التي قد يفوتها البشر، بمعدل لا يأملون في مطابقته.
وكمثال على ذلك فقد استخدمت شركة السيارات أودى، نظام رؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الشقوق في معدن السيارات، نظرًا لأن هذا الحل كان يعتمد على التعلم العميق وهو أحد أفرع التعلم الآلي، والذي يتم تطبيقه غالبًا على مجموعات البيانات الكبيرة غير المنظمة، فعلى سبيل المثال أمضى مهندسو أودي شهورًا في تدريب شبكتهم العصبية الاصطناعية، وذلك باستخدام عدة ملايين من صور الاختبار، لكن هذا الجهد الأولي تم دفع ثمنه حينما كان النظام قادرًا على التعلم بشكل مستقل من الأمثلة، ولكن الآن فيمكنه اكتشاف الشقوق في الصور الجديدة تمامًا.

الصيانة الوقائية
على الرغم من أن التحليلات التنبؤية والصيانة التنبؤية، غالبًا ما يتم تجميعهما تحت نفس الفئة وإن كان هناك اختلافات مهمة بينهما، إن فرضية الصيانة التنبؤية تتمثل في استخدام البيانات من خط الإنتاج، وذلك لتوقع متى يُحتمل فشل معدات التصنيع، ثم التدخل لإصلاح أو استبدال تلك المعدات قبل حدوث ذلك، وعلى الرغم من أن التشبيه ليس مثاليا، إلا إنه بإمكان المرء أن يفكر في العلاقة بين الصيانة التنبؤية والتحليلات التنبؤية، على أنها شبيهة بالعلاقة بين ضمان الجودة ومراقبة الجودة، يركز الأول على العملية، بينما الأخير يركز على المنتج.
مع ذلك، فكما هو الحال مع التحليلات التنبؤية، فإن الصيانة التنبؤية تعتمد على القدرة على تجميع الرؤى من مجموعات البيانات الضخمة غالبًا إضافة إلى الحد الأدنى من بيانات التدريب، وتتضمن أمثلة الصيانة التنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي، صانعي الأدوات الآلية الذين يتنبأون بمشكلات عمود دوران الماكينة قبل حدوثها، وتستخدم شركة جنرال موتورز تصنيف الصور لتحديد أعطال الذراع الآلية.

إدارة المخزون
قد لا يكون إدارة المخزون التطبيق الأكثر إثارة للذكاء الاصطناعي في مجال التصنيع، لكنه تطبيق قيِّم ووفقًا لآخر التقارير يبلغ رأس المال المخزون 12 تريليون دولار، وهذا ابقدر الهائل من القيمة يمكن فتحه من خلال إدارة أفضل للمخزون، والذكاء الاصطناعي هو المفتاح لذلك، وهناك طرق لا تعد ولا تحصى يمكن فيها للذكاء الاصطناعي، أن يقلل من تكاليف الحفاظ على المخزون مثل تحسين ما يتم الاحتفاظ به، أو مثل توقع الفجوات قبل حدوثها.
مرة أخرى، إن القدرة على استيعاب كميات هائلة من البيانات، والعثور على الأنماط المخفية بداخلها، هو ما يجعل الذكاء الاصطناعي مناسبًا بشكل طبيعي لهذا التطبيق، وعلى الرغم من أنها ليست شركة مصنعة، إلا أن أمازون ربما تكون أكبر وأشهر مثال، على تطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة المخزون.

تطبيقات أخرى للذكاء الاصطناعي في مجال الصناعة
هناك الكثير من الأمثلة الأخرى للذكاء الاصطناعي في مجال الصناعة، بما في ذلك الاستدامة وتقليل النفايات وإدارة سلاسل التوريدات، لا شك في أن عدد تطبيقات التصنيع التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، ستستمر في الازدياد مع انخفاض تكلفة الموارد الحسابية وتكاثر المعرفة بالمجال، وعلى أي حال هناك شيءٌ واحدٌ مؤكد، وهو أن الوقت الحالي وقتٌ مثيرٌ للعمل عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والصناعة.