کنترل کیفیت محصولات صنعتی با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول جهان پیرامون است. این فناوری قدرتمند به حوزه های بسیاری همچون دستیارهای مجازی، اتومبیل های خودران و غیره ورود کرده است. یکی از حوزه هایی که هوش مصنوعی تاثیر قابل توجهی بر آن ایفا مینماید، مدیریت و کنترل کیفیت است. کنترل کیفیت محصولات با هوش مصنوعی به کسب و کارها کمک میکند تا مسائل مرتبط با کیفیت را پیش از گسترش آنها شناسایی و بررسی نمایند. بدین ترتیب، میتوان از تطابق محصولات و خدمات با استانداردها کیفی و انتظارات مشتریان اطمینان حاصل کرد.
عملکرد هوش مصنوعی در کنترل کیفیت محصولات
سیستم های کنترل کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی، قابلیت پیاده سازی کنترل کیفیت دقیق و همراه با جزئیات را به صورت لحظه ای دارند. این امر نیاز به نیروی انسانی را کاهش داده و خطاها را به حداقل میرساند. هوش مصنوعی عیوب را با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق و تکنیک های یادگیری ماشین شناسایی نموده و با ارائه اطلاعات ارزشمند، موجب دستیابی به سطوح بالاتر کیفیت محصولات و رضایتمندی مشتریان میگردد.
عملکرد هوش مصنوعی در کنترل کیفیت به این ترتیب است:
- گردآوری داده ها
هوش مصنوعی نقش مهمی در گردآوری و پردازش داده ها برای کنترل کیفیت محصولات ایفا مینماید. هوش مصنوعی داده های لحظه ای را از سنسورها و دوربین ها گردآوری نموده و به تولید کنندگان این امکان را میدهد تا مسائل کیفی احتمالی را پیش از تبدیل به مشکلات جدی، شناسایی کرده و به آنها رسیدگی نمایند.
- آنالیز داده ها
هوش مصنوعی می تواند حجم وسیعی از داده ها را برای شناسایی الگوها و ناهنجاری هایی که تشخیص آنها توسط نیروی انسانی دشوار است، تجزیه و تحلیل نماید. این امر به تشخیص زودهنگام مشکلات احتمالی توسط تیم ها کمک نموده و رسیدگی به آنها را پیش از تشدید مشکلات آسان تر می کند. همچنین، تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی حوزه هایی را شناسایی مینماید که قابلیت بهبود جهت ارتقای کیفیت کلی محصولات را دارند.
- پیش بینی کیفیت
هوش مصنوعی میتواند کیفیت هر محصول را بر اساس داده های گردآوری شده طی فرآیند تولید پیش بینی نماید. الگوریتم های هوش مصنوعی با استفاده از تحلیل های پیش بینی گر میتوانند خرابی ها و عیوب احتمالی را پیش بینی نمایند و از وقوع آنها جلوگیری کنند. این امر موجب بهبود کیفیت کلی محصول و کاهش اتلاف میگردد.
- بازرسی کیفی
سیستم های بازرسی کیفی، فرآیند بازرسی را خودکار نموده و از بررسی دقیق تمامی محصولات و مطابقت با استانداردهای کیفی اطمینان حاصل مینمایند. تولیدکنندگان با استفاده از هوش مصنوعی میتوانند بازرسی ها را با سرعت بسیار بالاتری اجرا نموده و سطوح یکپارچه ای از کنترل کیفیت را به صورت پایدار حفظ نمایند.
- بهبود مستمر
هوش مصنوعی به تولیدکنندگان کمک میکند تا نقاط نیازمند بهبود را شناسایی نموده و فرآیندهای تولید را بهینه سازی نمایند. هوش مصنوعی از طریق آنالیز داده های گردآوری شده در طی فرآیند تولید میتواند نقاط نیازمند بهبود را شناسایی کرده و پیشنهاداتی به منظور تغییرات ارائه نماید که کیفیت و اثربخشی کلی را ارتقا می بخشد. تولید کنندگان توسط مانیتورینگ و تطبیق مستمر فرآیندهای تولید میتوانند سطوح بالایی از کیفیت را حفظ نموده و همگام با نیازهای در حال تغییر مشتریان پیش بروند.
انواع کنترل کیفیت محصولات با هوش مصنوعی
کنترل کیفیت یکی از جنبه های ضروری جهت اطمینان از مطابقت محصولات با انتظارات مشتریان و حتی فراتر از آن است. کنترل کیفیت را میتوان فرآیندی در نظر گرفت که شامل نظارت و تست محصول در جریان توسعه و بهینه سازی تولید است که موجب اطمینان از هماهنگی آن با استانداردهای کیفیت مورد نظر میگردد.
کنترل کیفیت اولیه
فرآیند بازرسی مواد و اجزا قبل از بکارگیری آنها در فرآیند تولید میباشد. این مرحله، به دلیل شناسایی خرابی ها و مسائلی که ممکن است کیفیت محصول نهایی را تحت تاثیر قرار دهد دارای اهمیت است. بازرسی اولیه این اطمینان را میدهد که صرفا مواد باکیفیت جهت بهبود کیفیت کلی محصول نهایی مورد استفاده قرار گیرد.
کنترل کیفیت حین تولید
بازرسی حین تولید شامل بررسی محصولات در مراحل مختلف تولید میباشد. این مرحله به شناسایی زودهنگام مشکلات احتمالی کمک میکند. در نتیجه، تولید کنندگان میتوانند پیش از تشدید مسائل به آنها رسیدگی نمایند. همچنین، کنترل کیفیت محصولات با هوش مصنوعی حین تولید موجب اطمینان از رعایت دقیق استانداردهای کیفی و پایداری کیفیت در سراسر فرآیند تولید میگردد.
کنترل کیفیت نهایی
کنترل کیفی نهایی، گام پایانی در فرآیند تضمین کیفیت است و شامل بررسی کامل و دقیق محصول تولید شده میباشد. این مرحله به منظور اطمینان از مطابقت محصول با تمامی استانداردهای الزامی پیش از ارسال برای مشتری ضروری است. کنترل نهایی شامل بازرسی تصویری، تست و سنجش و مستندسازی نتایج میباشد.
کنترل کیفیت پس از ارسال
این مرحله، شامل بررسی محصولات بعد از ارسال برای مشتریان میباشد. شناسایی هرگونه مساله احتمالی رخ داده در طی جابه جایی یا مواردی که ممکن است در بررسی های قبلی به دقت مورد توجه قرار نگرفته باشد دارای اهمیت است. کنترل کیفیت پس از ارسال، به تیم تضمین کیفیت(QA) کمک میکند مسائل کیفی احتمالی را شناسایی نموده و محصولات و فرآیندهای خود را بهبود ببخشند تا از وقوع آنها در آینده جلوگیری شود.
کاربردهای کنترل کیفیت با هوش مصنوعی در صنایع
تولید: هوش مصنوعی در صنعت تولید دارای نقشی اساسی جهت مدیریت کیفیت میباشد. سیستم های کنترل کیفیت بصری مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارزیابی کیفیت محصول، شناسایی عیوب و اطمینان از انسجام محصول استفاده می شود. علاوه بر این، تعمیر و نگهداری پیش‌بینانه با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی به کاهش زمان توقف دستگاه و بهینه‌سازی راندمان تولید کمک میکند و منجر به بهبود کیفیت محصول و کاهش هزینه‌ها می‌شود.
سلامت: کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت نتایج قابل توجهی برای مدیریت کیفیت دارد. الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تشخیص پزشکی و ارزیابی کیفیت استفاده می شوند و به تشخیص دقیق و به موقع کمک می کنند. نظارت لحظه ای بر ایمنی بیمار با استفاده از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به جلوگیری از رویدادهای نامطلوب کمک میکند و کیفیت بهینه مراقبت‌های بهداشتی را تضمین میکند.
توسعه نرم افزار: در توسعه نرم افزار، تست مبتنی بر هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل کیفیت کد برای اطمینان از محصولات نرم افزاری با کیفیت بالا ضروری شده است. تشخیص و حل خودکار باگ ها، که توسط هوش مصنوعی تسهیل می شود، نقص های نرم افزار را کاهش داده و کیفیت کلی محصول را بهبود می بخشد. تست مبتنی بر هوش مصنوعی، پوشش جامع و شناسایی سریع‌تر مسائل را تضمین میکند و نتیجه آن، نرم‌افزاری قابل‌اعتمادتر میباشد.
صنعت غذا و نوشیدنی: کنترل کیفیت در صنعت غذا و نوشیدنی برای حفظ ایمنی و انسجام محصول بسیار مهم است. هوش مصنوعی برای نظارت و تجزیه و تحلیل پارامترهای مختلف در سراسر فرآیندهای تولید و بسته بندی استفاده می شود. سیستم های کنترل کیفیت محصولات با هوش مصنوعی می توانند آلاینده ها را شناسایی کنند، از برچسب گذاری دقیق اطمینان حاصل کنند و پروتکل های تضمین کیفیت را بهینه نمایند. این امر به پیشگیری از بیماری های ناشی از غذا، بهبود قابلیت ردیابی و حفظ استانداردهای کیفیت مورد انتظار مصرف کنندگان کمک می کند.
انرژی: هوش مصنوعی جهت مدیریت کیفیت در بخش انرژی نیز کاربرد دارد. سیستم های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی در سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر مانند پنل‌های خورشیدی و توربین‌های بادی، میتوانند انحرافات در عملکرد را تشخیص دهند، به شناسایی نیازهای تعمیر و نگهداری و بهینه‌سازی تولید انرژی کمک کنند.
چالش های کنترل کیفیت سنتی
رویکرد سنتی یا دستی کنترل کیفیت، بسیار پیچیده بوده و چالش های متعددی را در بر میگیرد. برخی از چالش های عمده بدین ترتیب است:
- رویکرد کنترل وابسته به تجربه و تخصص انسانی میباشد. حال آنکه، تمامی مهندسان درگیر در کنترل کیفیت دارای سطح مهارت و تجربه یکسانی نیستند.
- بسیار متداول است که چند مساله به طور همزمان، تاثیر منفی بر تولید داشته باشند. در چنین موقعیت هایی، اغلب شناسایی مشکل به صورت دستی میتواند بسیار دشوار گردد.
- تشخیص تمامی مسائل و بررسی هر مورد به صورت دستی، یک فرآیند خسته کننده است که نیاز به زمان و انرژی فراوانی دارد.
- چنانچه سازمان دارای چندین سایت تولید باشد، رهگیری خرابی های تولید در تمامی سایت ها با سطح کارایی یکسان بسیار دشوار میگردد.
مزیت های بکارگیری هوش مصنوعی در کنترل کیفیت
بهبود دقت و قابلیت اطمینان: هوش مصنوعی با خودکارسازی وظایف و بکارگیری الگوریتم های پیشرفته، احتمال خطای انسانی در فرآیند کیفیت را از بین می برد. در نتیجه، دقت و قابلیت اطمینان اقدامات کنترل کیفیت را افزایش می دهد. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند نقص‌ها را با دقت بالا شناسایی و تجزیه و تحلیل کنند که منجر به نتایج قابل‌اعتماد و با کیفیت پایدار می‌شود.
افزایش کارایی و بهره وری: اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی و قابلیت پردازش داده به طور قابل توجهی کارایی و بهره وری را در مدیریت کیفیت افزایش می دهند. سازمان از طریق خودکارسازی وظایف دستی، میتواند پردازش و تحلیل داده‌ها را سریع‌تر اجرا نموده و زمان مورد نیاز برای کنترل کیفیت را کاهش دهد. کاهش امور دستی منجر به صرفه جویی در زمان و هزینه می شود و امکان تخصیص موثرتر منابع را فراهم مینماید.
بهبود قابلیت‌های تصمیم‌گیری: هوش مصنوعی سازمان‌ها را با قابلیت‌های تصمیم‌گیری پیشرفته در مدیریت کیفیت توانمند می‌سازد. هوش مصنوعی با ارائه بینش های مبتنی بر داده، اقدامات کنترل کیفیت پیشگیرانه را امکان پذیر می سازد. همچنین، می تواند ریسک های بالقوه و زمینه های بهینه سازی فرآیند را شناسایی کند و از تصمیم گیری بهتر در سطوح مختلف سازمان پشتیبانی نماید. از طرفی، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند توصیه‌هایی جهت کاهش ریسک ارائه دهند و سازمان‌ها را قادر سازند تا تصمیمات آگاهانه تری برای بهبود نتایج کلی کیفیت بگیرند.
نقش هوش مصنوعی در تحول کنترل کیفی
اتوماسیون فرآیندهای کنترل کیفیت: یکی از حوزه های اثرگذاری کنترل کیفیت محصولات با هوش مصنوعی، اتوماسیون فرآیندهای کنترل کیفیت است. سازمان ها با استفاده از سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی برای گردآوری و تجزیه و تحلیل داده ها می توانند بازرسی ها و روش های آزمایش را تسهیل نمایند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی میتوانند به سرعت حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل نمایند، امکان تصمیم‌گیری در لحظه را فراهم کنند و نیاز به انجام امور به صورت دستی را کاهش دهند.
تجزیه و تحلیل پیش بینانه برای تضمین کیفیت: هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل پیش بینانه را به خط مقدم تضمین کیفیت می آورد. سازمان ها با استفاده از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین میتوانند نقص‌ها و انحرافات احتمالی را در فرآیند کیفیت شناسایی کنند. این رویکرد پیشگیرانه امکان اجرای اقدامات پیشگیرانه را فراهم می کند و از مسائل مربوط به کیفیت قبل از وقوع جلوگیری می کند. نظارت لحظه ای و بهبود مستمر، از طریق بینش های مبتنی بر هوش مصنوعی قابل دستیابی است.
سنسورها و سیستم های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی: سنسورها و سیستم های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی نقش حیاتی در کنترل کیفیت دارند. این سیستم‌ها میتوانند داده‌های لحظه ای را گردآوری نموده، پارامترهای کیفیت را پایش کرده و ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های تطبیقی میتواند الگوها، روندها و انحراف‌هایی را شناسایی کند که تشخیص آنها برای اپراتورهای انسانی دشوار است. بدین ترتیب، اطمینان حاصل میکند که مسائل مرتبط با کیفیت سریعا رسیدگی می‌شوند و ثبات محصول و رضایت مشتری را بهبود می‌بخشد.
استراتژی پیاده سازی موثر هوش مصنوعی در حوزه کنترل کیفیت
کسب و کارها به منظور بهره مندی از مزیت های کنترل کیفیت محصولات با هوش مصنوعی، لازم است یک رویکرد استراتژیک جهت یکپارچه سازی ابزارهای تضمین کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی با گردش کار کنونی خود اتخاذ نمایند. در ادامه، چهار مرحله ضروری در این راستا مطرح شده است:
- ارزیابی فرآیندهای کنونی: لازم است در ابتدا فرآیندهای مدیریت کیفیت فعلی مورد بررسی قرار گرفته و حوزه هایی که هوش مصنوعی میتواند مهم ترین مزیت ها را ارائه دهد، شناسایی شود. این امر به منظور تصمیم گیری در مورد ابزارهای مناسب تضمین کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی جهت سرمایه گذاری و در اولویت قرار دادن پیاده سازی آنها میتواند بسیار موثر باشد.
- سرمایه گذاری بر روی فناوری‌های مناسب هوش مصنوعی: لازم است ابزارهای مختلف تضمین کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی موجود در بازار با در نظر گرفتن عواملی مانند مقیاس‌پذیری، سهولت یکپارچه سازی و مقرون‌به‌صرفه بودن به دقت ارزیابی گردد. ابزارهایی باید انتخاب گردد که به بهترین وجه با نیازها و اهداف کنونی و آینده کسب و کار مطابقت دارند.
- آموزش کارمندان: با ارائه آموزش های جامع و پشتیبانی مداوم میتوان اطمینان کسب کرد که تیم کسب و کار دارای مهارت کافی جهت استفاده از ابزارهای تضمین کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی میباشند. این امر به آنها کمک میکند تا به‌طور مؤثر از فناوری ها استفاده کنند و مشارکت لازم را برای تلفیق موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی با گردش کار مدیریت کیفیت سازمان به عمل آورند.
- نظارت و بهینه سازی: عملکرد ابزارهای تضمین کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی لازم است به طور مستمر تحت نظارت قرار گیرد و تأثیر آنها بر فرآیندهای مدیریت کیفیت ارزیابی شود. بینش های به دست آمده برای بهینه سازی بیشتر الگوریتم های هوش مصنوعی و افزایش اثربخشی الگوریتم ها در بهبود استانداردهای کیفیت کسب و کار مورد استفاده قرار میگیرد.
به طور خلاصه میتوان گفت چشم انداز کیفیت، وابسته به تلفیق موثر ابزارهای تضمین کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی با سیستم های مدیریت کیفیت کنونی میباشد. کنترل کیفیت محصولات با هوش مصنوعی به کسب و کارها کمک میکند نه تنها کیفیت محصولات و خدمات خود را بهبود بخشند، بلکه تجربه کلی مشتری را نیز ارتقا دهند. کلید موفقیت در اتخاذ یک رویکرد استراتژیک برای یکپارچه سازی هوش مصنوعی، سرمایه گذاری در فناوری های مناسب و نظارت مستمر و بهینه سازی عملکرد نهفته است. بدین ترتیب، کسب و کارها می توانند پیشگام باشند و در بازاری که به صورت فزاینده ای پویا است، مزیت رقابتی خود را حفظ نمایند.
دکتر کامیار صبری
عضو هیئت علمی دانشگاه صنعتی | متخصص تجزیه و تحلیل های آماری و مهندسی کیفیت
