این مقاله با معرفی کاربردهای هوش مصنوعی در تجهیزات صنعتی، دیدگاه جامعی در رابطه با جدیدترین قابلیت های فناوری هوش مصنوعی در صنعت ارائه می نماید. پیشرفت های هوش مصنوعی در این حوزه، مزیت های فراوانی همچون بهبود اثربخشی، امنیت پرسنل، اتوماسیون و غیره را به ارمغان می آورد. در ادامه، کاربردها همراه با توضیح هر کدام به طور مفصل مطرح شده است:
۱. مسائل بهینه سازی
زمانبندی تولید:
مدل های بهینه سازی می توانند برای زمانبندی تولید با هدف کاهش هزینه ها و بیشینه سازی کارایی استفاده شوند. این مدل ها می توانند با در نظر گرفتن عواملی مانند در دسترس بودن منابع، هزینه های نیروی کار و در دسترس بودن مواد، زمانبندی تولید بهینه را توسعه دهند.
بهینه سازی زنجیره تأمین:
بهینه سازی برنامه ریزی حمل و نقل، سطح موجودی و زمان تحویل جهت بیشینه سازی کارایی و کاهش زمان های لازم برای تحویل، به منظور بهینه سازی زنجیره تأمین.
برنامه‌ریزی مکان‌یابی امکانات:
تعیین مکان بهینه برای ایجاد یک امکانات تجهیزات صنعتی جدید. این مدل‌ها می‌توانند با در نظر گرفتن عواملی مانند هزینه زمین، فاصله تا وسایل نقلیه و در دسترس بودن امکانات، مکانی اقتصادی‌تر را شناسایی کنند.
دیسپچینگ، مسیریابی و برنامه‌ریزی:
تخصیص پویای وظایف و تسک ها، برنامه‌ریزی و مسیریابی مهندسان و تکنسین ها بر اساس موقعیت جغرافیایی، مهارت‌ها، اولویت کار، سطح خدمات، در دسترس بودن قطعات و غیره به گونه‌ای که بهینه‌سازی شاخص‌های کلیدی عملکرد کسب و کار را فراهم می‌کند.
برنامه‌ریزی نگهداری و تعمیرات پویا:
تعیین سیاست نگهداری بهینه هر قطعه، پیش‌بینی دوره نگهداری، ایجاد بسته‌های نگهداری و ادغام بهینه آن‌ها در برنامه های ماهانه، هفتگی و روزانه به گونه‌ای که زمان توقف تجهیزات را به حداقل رسانده و عمر مفید آن‌ها را بیشینه نماید.
۲. بینایی ماشین
نگهداری پیشگیرانه و پیش بینی طول عمر تجهیزات:
نظارت بر تجهیزات صنعتی، شناسایی مشکلات محتمل و بهبود نگهداری آن‌ها
اتوماسیون فرایند:
اتوماسیون فرایندهای صنعتی، بهبود کارایی و کاهش هزینه‌های نیروی کار
۳. پردازش متن (متن کاوی)
تولید و تحلیل خودکار گزارش:
برای نگهداری پیشگیرانه و کاهش زمان توقف تجهیزات
چت بات ها و دستیاران صوتی:
برای خدمات و پشتیبانی مشتریان
تجزیه و تحلیل تجهیزات:
موتورهای جستجوی زبان طبیعی برای تحلیل داده‌های مستخرج و گزارش شده از تجهیزات
تحلیل احساسات:
از بازخورد مشتری برای بهبود توسعه محصول و استراتژی‌های بازاریابی
۴. یادگیری ماشین
تعمیرات و نگهداری پیشگیرانه:
الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات قبل از وقوع آن استفاده شوند. با وارد کردن این پیش‌بینی‌ها به سیستم بهینه‌سازی تعمیرات و نگهداری، می‌توان زمان توقف و هزینه‌های نگهداری و تعمیر را کاهش داد.
بهینه‌سازی موجودی:
الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با پیش‌بینی تقاضای مشتریان به بهینه‌سازی سطح موجودی کمک کنند.
انرژی:
الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در عملیات تولید و کاهش هزینه‌ها استفاده شوند.
۵. ایجاد قواعد کسب و کار
تعمیرات و نگهداری تجهیزات:
اعمال قوانین برای تعیین زمان نگهداری و تجهیزاتی که نیاز به بررسی دارند، البته برای مشکلات پیچیده برنامه‌ریزی نگهداری دارایی‌ها، رویکردهای بهینه‌سازی مبتنی بر قوانین کسب و کار به عنوان “محدودیت‌ها” ممکن است بهتر باشد.
طراحی و پیکربندی محصول:
کمک به طراحی و پیکربندی محصول با اعمال قوانین برای اطمینان از اینکه محصولات مطابق با مشخصات مورد نظر سازمان تولید شده و برای موارد مختلف استفاده به درستی پیکربندی شده‌اند.
کنترل کیفیت:
کمک به مدیریت کنترل کیفیت با اعمال قوانین برای تجزیه و تحلیل داده‌های تولید و شناسایی مشکلات محتمل.
جهت کسب اطلاعات بیشتر در رابطه با راهکارهای AI4B در زمینه هوش مصنوعی در تجهیزات صنعتی با شماره 09146003001 در ارتباط باشید.
دکتر مصطفی جهانگشای رضائی
استاد گروه مهندسی صنایع دانشگاه صنعتی | هوش مصنوعی در کسب و کار
