الذكاء الاصطناعي في التصنيع [الحلول و التطبيقات على ارض الواقع]

كان الذكاء الاصطناعي في مجال التصنيع يعاني من القيود في الماضي، حيث كان غالبًا ما يقتصر على تنفيذ مهام مبرمجة مسبقًا ومحددة، ولم يكن قادرًا على تجاوز هذه الحدود المحددة مسبقًا. ومع ذلك، شهدنا في الآونة الأخيرة تطورًا كبيرًا في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والإنتاج. وأصبح التطوير الحديث في الذكاء الاصطناعي أكثر استقلالية، مما يتيح للآلات القيام بمهام معقدة ومتطورة بشكل أكبر.

في الوقت الحالي، نشاهد روبوتات تصنيع السيارات، على سبيل المثال، تؤدي مجموعة متنوعة من المهام، مقارنة بالماضي حيث كانت تقتصر عادة على مهمة واحدة فقط. وهذا يعكس تقدمًا كبيرًا في قدرات الذكاء الاصطناعي في مجال التصنيع، حيث أصبحت الآلات قادرة على التكيف مع تحديات أكثر تعقيدًا والقيام بمجموعة متنوعة من الأنشطة دون الحاجة إلى تدخل بشري مستمر.

ما هو الذكاء الاصطناعي في التصنيع

يُعدّ الذكاء الاصطناعي (AI) أحد أهمّ التطورات التكنولوجية الحديثة التي تُحدث ثورةً في مختلف القطاعات، بما في ذلك التصنيع. ببساطة، هو استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل تعلم الآلة والرؤية الحاسوبية والروبوتات لتحسين عمليات التصنيع وجعلها أكثر كفاءةً وإنتاجيةً ومرونةً.

الذكاء الاصطناعي في التصنيع، يعتمد على استخدام التقنيات والأنظمة الذكية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في عمليات تصميم وتصنيع المنتجات. يهدف هذا النوع من التطبيقات إلى تحسين كفاءة ودقة العمليات التصنيعية، وتقليل التكاليف، وزيادة الإنتاجية.

كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُساهم في تطوير قطاع التصنيع؟

تحسين جودة المنتجات

• باستخدام الرؤية الحاسوبية لاكتشاف العيوب في المنتجات خلال مراحل الإنتاج، ممّا يُقلّل من نسبة المنتجات المعيبة.
  
• تحليل البيانات المتعلقة بعمليات الإنتاج للتنبؤ بالأعطال قبل حدوثها، ممّا يُساهم في تقليل وقت التوقف عن العمل.

زيادة الإنتاجية

• أتمتة المهام المتكررة والخطرة، ممّا يُحرّر العمال للتركيز على المهام ذات القيمة المضافة العالية.
  
• تحسين سلاسل التوريد من خلال التنبؤ بالطلب بشكلٍ أفضل وإدارة المخزون بكفاءة.

تعزيز الابتكار

• تحليل البيانات الضخمة لاكتشاف فرص جديدة للابتكار في المنتجات والعمليات.
  
• تطوير منتجات وخدمات جديدة مخصصة لاحتياجات العملاء.

تقليل التكاليف

• تحسين كفاءة استخدام الطاقة والمواد الخام.
  
• تقليل الهدر من خلال تحسين عمليات الإنتاج.

أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع تشمل مجموعة متنوعة من الحالات الاستخدامية التي تساهم في تحسين الكفاءة وزيادة الإنتاجية و ذلك من خلال :

تحسين عمليات التشغيل والصيانة

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع الأعطال والتحديد المبكر للمشاكل في المعدات والآلات، مما يساعد على تقليل فترات التوقف غير المخطط لها ويحسن كفاءة الصيانة.

تحسين جودة المنتج

يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة عمليات التصنيع بشكل دقيق وتحليل البيانات المتعلقة بالجودة للكشف عن العيوب والاختلافات بسرعة، مما يساعد في تحسين جودة المنتجات.

تحسين عمليات التخزين والتوزيع

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة المخزون وتخطيط الإنتاج وجدولة التسليم، مما يقلل من تكاليف التخزين والتأخير في التسليم.

التشغيل الآلي والروبوتات الذكية

يمكن استخدام الروبوتات المجهزة بالذكاء الاصطناعي في عمليات التصنيع لتنفيذ المهام المتكررة بدقة وفعالية، مما يزيد من سرعة الإنتاج ويقلل من الأخطاء البشرية.

التحسين المستمر وتحليل البيانات

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الضخمة المتولدة خلال عمليات التصنيع لتحديد الاتجاهات والأنماط وتحديد الفرص لتحسين العمليات بشكل مستمر.

مع استمرار تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، نتوقع أن نرى المزيد من التطبيقات المبتكرة التي تُساهم في تحسين كفاءة الإنتاج وجودة المنتجات والابتكار في هذا القطاع الحيوي.

تطور الذكاء الاصطناعي في التصنيع على أرض الواقع

أجرى معهد التكنولوجيا في ماساتشوستس (MIT) دراسة لفهم كيف يمكن لشركات التصنيع استفادة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وخصوصًا في مجالات الهندسة والتصميم وعمليات الإنتاج. شملت الدراسة 300 شركة تصنيع بدأت في استخدام التقنيات الذكية.

تشير النتائج إلى أن :

• حوالي 64% من هذه الشركات يقومون حاليًا بالبحث أو التجربة في مجال الذكاء الاصطناعي
• حوالي 35% منها بدأت في تطبيق تلك التقنيات في عمليات الإنتاج.

في ضوء هذه النتائج، يخطط العديد من المديرين التنفيذيين لزيادة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القادمة. ومع ذلك، تواجه الشركات التي لم تبدأ بعد في استخدام الذكاء الاصطناعي في الإنتاج تحديات، ومن أجل توسيع نطاق وتطوير حالات الاستخدام، يجب عليها التركيز على تطوير المواهب وتعزيز المهارات وإدارة البيانات بشكل فعال، و لنتعمق أكثر، في التالي أهم ما وصلت إليه الدراسة :

الحاجة الى الكفاءات و البيانات في التصنيع

الموهبة والمهارات والبيانات هي القيود الرئيسية التي تحول دون توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي. في كل من الهندسة والتصميم وعمليات المصنع، تشير الشركات المصنعة إلى نقص المواهب والمهارات باعتباره التحدي الأصعب الذي يواجهها في توسيع نطاق حالات استخدام الذكاء الاصطناعي. كلما اقتربت حالات الاستخدام من الإنتاج، أصبح هذا العجز أكثر صعوبة. يقول العديد من المشاركين أن عدم كفاية جودة البيانات والحوكمة يعيق أيضًا تطوير حالة الاستخدام. يعد الوصول غير الكافي إلى قوة الحوسبة السحابية من العوائق الأخرى التي يتم الاستشهاد بها كثيرًا في الهندسة والتصميم.

الحاجة الى المستثمرين و مطوري الذكاء الاصطناعي في التصنيع

يظهر أن الشركات الكبيرة تشكل اللاعبين الرئيسيين في مجال الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، حيث يتوقع أن يكون لديها أعلى مستويات الإنفاق والتوقعات. في قطاعات الهندسة والتصميم، يتوقع 58% من المديرين التنفيذيين زيادة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي بأكثر من 10% خلال السنتين المقبلتين. كما يشير 43% منهم إلى نفس الاتجاه فيما يتعلق بعمليات التصنيع. يُتوقع أن تحقق الشركات المصنعة الكبيرة زيادات كبيرة في الاستثمار مقارنة بالشركات الأصغر حجمًا، ولكن رغم ذلك، تظل هذه الشركات كبيرة الحجم، مما يعكس تأثيرها الكبير على سوق الذكاء الاصطناعي.

البحث عن التحسينات الملموسة للذكاء الاصطناعي في التصنيع

مكاسب الذكاء الاصطناعي المرغوبة تتمثل بشكل خاص في قطاع التصنيع، حيث تركز الشركات المصنعة على حالات الاستخدام التي توفر تحسينات ملموسة في عملياتها. تشمل حالات استخدام تصميم المنتج، والذكاء الاصطناعي للمحادثة، وإنشاء المحتوى، وإدارة المعرفة، ومراقبة الجودة.

في مجال الهندسة والتصميم، يهدف المصنعون بشكل أساسي إلى تحسين السرعة والكفاءة، وتقليل حالات الفشل، وزيادة مستويات الأمان. يسعى المصنعون أيضًا إلى تعزيز الابتكار وتقديم المنتجات ذات الجودة العالية، إلى جانب تحسين معايير السلامة وتقليل البصمة الكربونية. تطبيقات الذكاء الاصطناعي تلعب دورًا أساسيًا في تحقيق هذه الأهداف، حيث تمكن المصانع من تحليل البيانات بفعالية واتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على الأدلة، مما يسهم في تحسين كفاءة العمليات وتقديم المنتجات ذات القيمة المضافة.

يوضح المشاركون في الاستطلاع أن التحديات التي تواجه تطوير حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في التصنيع تشمل عدم كفاية جودة البيانات، وضعف تكامل البيانات، وضعف الإدارة، حيث أن شركة واحدة فقط من بين كل خمس شركات تصنيع تمتلك أصول إنتاج تحتوي على بيانات جاهزة للاستخدام في نماذج الذكاء الاصطناعي. يتزايد هذا التحدي عندما تكون الشركة المصنعة أكبر حجمًا. لذلك، يتعين على الشركات المصنعة معالجة التجزئة لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال تحديث بنية البيانات والبنية التحتية والعمليات. يجب أن تركز استراتيجية التحديث على تحسين قابلية التشغيل البيني لأنظمة البيانات بين الهندسة والتصميم والمصنع، وبين تكنولوجيا التشغيل وتكنولوجيا المعلومات، مما يعد أولوية ضرورية لنجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذا القطاع.