الذكاء الاصطناعي يُحدث تحولاً سريعاً في التصنيع من خلال تعزيز الكفاءة، وتحسين الجودة، وتمكين الإنتاج الأذكى. تُظهر الدراسات الصناعية أن حوالي 90% من المصنعين يستخدمون بالفعل شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي، رغم أن الكثيرين يشعرون بأنهم لا يزالون متأخرين عن المنافسين.

تتفق التوقعات العالمية على أن الذكاء الاصطناعي في التصنيع يشهد ازدهاراً: حيث يتوقع تقرير أن ينمو السوق ليصل إلى حوالي 20.8 مليار دولار بحلول عام 2028 (بنسبة نمو سنوي مركب تتراوح بين 45% و57%) مع استثمار الشركات في الأتمتة، والتحليلات التنبؤية، والمصانع الذكية.

وفقاً للمنتدى الاقتصادي العالمي، يرى 89% من التنفيذيين أن الذكاء الاصطناعي ضروري لتحقيق النمو، مما يجعل تبني الذكاء الاصطناعي أمراً حاسماً للبقاء في المنافسة.

يعد الذكاء الاصطناعي بثورة في الإنتاج، وسلاسل التوريد، وتصميم المنتجات – لكنه يطرح أيضاً تحديات تتعلق بالبيانات، والأمن، ومهارات القوى العاملة. في هذا المقال، انضم إلى INVIAI لاستكشاف كيف يعيد الذكاء الاصطناعي والتقنيات المرتبطة به تشكيل الصناعة الحديثة.

التقنيات الرئيسية للذكاء الاصطناعي وحالات الاستخدام

يطبق المصنعون مجموعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة وتحسين الإنتاج. من الأمثلة المهمة:

• الصيانة التنبؤية: تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي بيانات المستشعرات من الآلات للتنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها. باستخدام نماذج التعلم الآلي والتوائم الرقمية، يمكن للشركات جدولة الصيانة بشكل استباقي، مما يقلل من وقت التوقف وتكاليف الإصلاح. (على سبيل المثال، تستخدم شركات السيارات الكبرى الآن الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأعطال روبوتات خطوط التجميع وجدولة الإصلاحات خلال ساعات غير الذروة.)
• الرؤية الحاسوبية لمراقبة الجودة: تفحص أنظمة الرؤية المتقدمة المنتجات في الوقت الحقيقي لاكتشاف العيوب بسرعة ودقة تفوق المفتشين البشر. تقارن الكاميرات ونماذج الذكاء الاصطناعي كل جزء بالمواصفات المثالية، وتحدد أي شذوذ فوراً. هذه الفحص المدعوم بالذكاء الاصطناعي يقلل من الهدر والرفض، ويرفع جودة المنتج الإجمالية دون إبطاء الإنتاج.
• الروبوتات التعاونية (“الكوبوتات”): جيل جديد من الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها العمل بأمان جنباً إلى جنب مع البشر في أرض المصنع. تتولى الكوبوتات المهام المتكررة، الدقيقة، أو الثقيلة – على سبيل المثال، يستخدم مصنعو الإلكترونيات الكوبوتات لوضع المكونات الصغيرة – بينما يركز العمال البشر على المراقبة، والبرمجة، وحل المشكلات الإبداعي. تعزز هذه الشراكة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي الإنتاجية والراحة الوظيفية.
• التوائم الرقمية وإنترنت الأشياء: يستخدم المصنعون التوائم الرقمية (نسخ افتراضية من الآلات أو المصانع بأكملها) لإجراء المحاكاة والتحسينات. تغذي بيانات مستشعرات إنترنت الأشياء في الوقت الحقيقي التوأم، مما يسمح للمهندسين بنمذجة سيناريوهات "ماذا لو"، وتحسين التخطيطات أو العمليات، والتنبؤ بالنتائج دون تعطيل الخط الفعلي. يُنظر إلى دمج الذكاء الاصطناعي مع التوائم الرقمية (مثل استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لاستكشاف تغييرات التصميم) كاتجاه مستقبلي يمكنه توسيع إمكانيات التصميم، والمحاكاة، والتحليل في الوقت الحقيقي.
• التصميم التوليدي وتطوير المنتجات المدعوم بالذكاء الاصطناعي: من خلال التدريب على بيانات المواد، والقيود، والتصاميم السابقة، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء أجزاء ونماذج أولية محسنة تلقائياً. تستخدم شركات الطيران والسيارات هذا بالفعل لأجزاء خفيفة الوزن وقوية. بشكل أوسع، يساعد الذكاء الاصطناعي في التخصيص الجماعي عن طريق تعديل التصاميم بسرعة لتلبية تفضيلات العملاء دون إيقاف الإنتاج.

بشكل عام، يتجاوز الذكاء الاصطناعي في التصنيع مجرد الأتمتة البسيطة. توضح شركة IBM أن هذه الأنظمة “المصانع الذكية” تستخدم الأجهزة المتصلة وتحليلات البيانات بحيث يمكن للإنتاج التكيف ذاتياً في الوقت الحقيقي. النتيجة هي مصنع عالي المرونة والكفاءة حيث يراقب الذكاء الاصطناعي العمليات باستمرار، ويزيد الإنتاجية، ويقلل الهدر دون تدخل بشري.

فوائد الذكاء الاصطناعي في التصنيع

يقدم الذكاء الاصطناعي مزايا متعددة عبر عمليات التصنيع. تشمل الفوائد الرئيسية:

• زيادة الكفاءة والإنتاجية: تعمل أنظمة التحكم والتحسين المدعومة بالذكاء الاصطناعي على استخراج المزيد من الإنتاج من نفس الموارد. على سبيل المثال، يمكن للمراقبة الذكية في الوقت الحقيقي زيادة سرعة الآلات خلال فترات الذروة أو تقليلها خلال فترات الركود، مما يعظم الاستفادة الإجمالية. وفقاً لشركة IBM، يمكن لـ"المصانع الذكية" المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعديل نفسها تلقائياً للبقاء في الظروف المثلى، مما يعزز الإنتاجية بشكل كبير.
• تقليل وقت التوقف وتكاليف الصيانة: من خلال التنبؤ بالأعطال، يقلل الذكاء الاصطناعي من التوقفات غير المخططة. تشير تقديرات إلى أن الصيانة التنبؤية يمكن أن تخفض تكاليف الصيانة بنسبة تصل إلى 25% ووقت التوقف بنسبة 30%. تتيح هذه التوفيرات للمصانع العمل بسلاسة على مدار الساعة مع تقليل الإصلاحات الطارئة.
• جودة أعلى وهدر أقل: تؤدي عمليات الفحص والتحكم المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى جودة أفضل وتقليل الخردة. تكتشف الرؤية الحاسوبية العيوب التي قد يغفل عنها البشر، وتقلل العمليات المحسنة بالذكاء الاصطناعي من التباين. النتيجة هي منتجات أكثر اتساقاً وبصمة بيئية أقل. في الواقع، تشير IBM إلى أن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحسين استخدام الطاقة وتقليل الهدر “تساهم في ممارسات تصنيع صديقة للبيئة”، مما يقلل الأثر البيئي.
• تسريع الابتكار ودورات التصميم: يسرع الذكاء الاصطناعي البحث والتطوير. تسمح تقنيات مثل التصميم التوليدي والنماذج الأولية السريعة للشركات بتطوير منتجات جديدة بسرعة. وفقاً لـ IBM، تتيح محاكاة التوائم الرقمية والنماذج التوليدية المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمصنعين “الابتكار بسرعة وكفاءة” مما يقلل من زمن الوصول إلى السوق للتصاميم المتقدمة. هذا يحافظ على مرونة الشركات في سوق سريع التغير.
• تحسين تخطيط سلسلة التوريد والطلب: يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي الشركات على التنبؤ بالطلب وتحسين المخزون. على سبيل المثال، تحسن المحاكاة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ونمذجة السيناريوهات مرونة وسلامة سلسلة التوريد. كما تصف IBM، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تعزيز التواصل وتخطيط السيناريوهات في إدارة سلسلة التوريد، مما يساعد الشركات على الاستجابة بسرعة للاضطرابات.
• تحسين سلامة ورضا العاملين: من خلال تفويض المهام الخطرة أو الرتيبة إلى الروبوتات، يمكن للذكاء الاصطناعي جعل المصانع أكثر أماناً. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي (المعززة أحياناً بالواقع المعزز/الافتراضي) إرشاد العمال خلال المهام المعقدة بدقة. تعني هذه الشراكة بين الإنسان والآلة أيضاً أن الموظفين يقضون وقتاً أطول في أعمال مثيرة وذات قيمة عالية، مما يحسن رضاهم الوظيفي.

باختصار، يجعل الذكاء الاصطناعي المصانع “أذكى”. فهو يخلق مؤسسة قائمة على البيانات حيث تكون القرارات مبنية على الأدلة والعمليات تتحسن باستمرار. عند نشرها على نطاق واسع، تمثل هذه القدرات قفزة من خط التجميع التقليدي إلى عمليات الصناعة 4.0 المؤتمتة والذكية بالكامل.

التحديات والمخاطر

يأتي تبني الذكاء الاصطناعي في الصناعة مع تحديات. تشمل التحديات الرئيسية:

• جودة البيانات والتكامل: يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات النظيفة والملائمة. غالباً ما يمتلك المصنعون معدات قديمة لم تُصمم لجمع البيانات، وقد تكون البيانات التاريخية معزولة أو غير متسقة. بدون بيانات عالية الجودة، قد تكون نماذج الذكاء الاصطناعي غير دقيقة. تشير IBM إلى أن العديد من المصانع “تفتقر إلى البيانات النظيفة، المنظمة، والمخصصة للتطبيقات اللازمة للحصول على رؤى موثوقة”، خاصة في مراقبة الجودة.
• الأمن السيبراني والمخاطر التشغيلية: يزيد ربط الآلات ونشر الذكاء الاصطناعي من التعرض للتهديدات السيبرانية. كل مستشعر أو نظام برمجي جديد يمكن أن يكون نقطة هجوم. يجب على المصنعين الاستثمار في أمن قوي؛ وإلا قد تؤدي الاختراقات أو البرمجيات الخبيثة إلى شل الإنتاج. هناك أيضاً خطر أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي التجريبية (وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي الناشئ) غير موثوقة تماماً في بيئة حرجة.
• فجوات المهارات والتدريب: هناك نقص في المهندسين وعلماء البيانات الذين يفهمون كل من الذكاء الاصطناعي وعمليات المصنع. كما تؤكد IBM، فإن “نقص المهارات” يصعب تنفيذ الذكاء الاصطناعي دون إعادة تدريب. تحتاج العديد من الشركات إلى استثمار كبير في تطوير القوى العاملة ورفع مهاراتها لسد هذه الفجوة.
• إدارة التغيير وتأثيرات القوى العاملة: قد يقاوم العمال الأدوات الجديدة للذكاء الاصطناعي خوفاً على أمن وظائفهم. يتطلب التبني الذكي تواصلاً واضحاً وإعادة تدريب. تشير IBM إلى أن معظم المؤسسات ترى تأثيراً ما من الذكاء الاصطناعي والأتمتة، لذا فإن إدارة هذا التغيير أمر حاسم. من الجانب الإيجابي، يؤكد العديد من الخبراء أن الذكاء الاصطناعي يهدف أكثر إلى تعزيز العمال بدلاً من استبدالهم، حيث تتولى الآلات المهام المتكررة بينما يتولى البشر الأدوار الإبداعية والإشرافية.
• التكاليف الأولية العالية: يمكن أن يكون تنفيذ الذكاء الاصطناعي – بما في ذلك المستشعرات الجديدة، والبرمجيات، والبنية التحتية الحاسوبية – مكلفاً. وهذا يمثل تحدياً خاصاً للمصنعين الصغار. أشار تحليل marketsandmarkets إلى أن التكاليف العالية للتنفيذ تمثل عائقاً رئيسياً رغم تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي. يجب على الشركات التخطيط بعناية للعائد على الاستثمار، غالباً بالبدء بمشاريع تجريبية قبل التوسع الكامل.
• نقص المعايير وأطر السلامة: هناك نقص في المعايير الصناعية الشاملة للتحقق من أنظمة الذكاء الاصطناعي في المصانع. يضيف ضمان شفافية، وعدالة، وسلامة خوارزميات الذكاء الاصطناعي (مثل تجنب التحيز أو الأعطال غير المتوقعة) تعقيداً. تعمل شركات مثل TÜV SÜD والمنتدى الاقتصادي العالمي على أطر لاعتماد جودة الذكاء الاصطناعي في البيئات الصناعية، لكن الممارسات المثلى الموحدة لا تزال في طور التبلور.

رغم هذه التحديات، يؤكد القادة أن تجاوزها يفتح إمكانيات هائلة. على سبيل المثال، يُعد دمج الذكاء الاصطناعي مع المعدات القديمة – وهو عقبة شائعة – مجال تركيز للحلول المستقبلية.

الاتجاهات المستقبلية والتوقعات

مسار الذكاء الاصطناعي في الصناعة تصاعدي. يتوقع الخبراء أن دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات أخرى سيعيد تشكيل المصانع خلال العقد القادم.

• الذكاء الاصطناعي التوليدي + التوائم الرقمية: يتوقع المحللون أن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع نماذج التوائم الرقمية سي يحدث ثورة في التصنيع. يعد هذا الدمج ليس فقط بتحسين العمليات الحالية، بل بـ“دخول عصر جديد من التصميم، والمحاكاة، والتحليل التنبؤي في الوقت الحقيقي”. يمكن للمصنعين الذين يستثمرون في هذه المجالات الانتقال من الصيانة التفاعلية إلى التحسين الاستباقي، مما يحسن الكفاءة، والاستدامة، والمرونة بشكل كبير.
• الصناعة 5.0 – التصنيع المرتكز على الإنسان: بناءً على الصناعة 4.0، يؤكد مفهوم الاتحاد الأوروبي لـ الصناعة 5.0 على الاستدامة ورفاهية العاملين إلى جانب الإنتاجية. في هذه الرؤية، تتولى الروبوتات والذكاء الاصطناعي المهام الثقيلة والخطيرة بينما يكون الإبداع البشري محورياً. ستتبنى المصانع ممارسات دائرية وفعالة في استخدام الموارد، وستعد برامج التعلم مدى الحياة القوى العاملة بالمهارات الرقمية. تهدف مشاريع الصناعة 5.0 إلى جعل الإنتاج أكثر خضرة وشمولية.
• الذكاء الاصطناعي على الحافة والتحليلات في الوقت الحقيقي: مع نضوج شبكات 5G والحوسبة على الحافة، ستتم المزيد من عمليات الذكاء الاصطناعي على أرض المصنع (على الأجهزة أو الخوادم المحلية) بدلاً من السحابة. سيمكن هذا أنظمة تحكم ذات زمن استجابة منخفض للغاية وردود فعل جودة في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، قد تضبط المستشعرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الآلات فوراً دون الحاجة إلى رحلة ذهاب وإياب للسحابة.
• اعتماد أوسع للكوبوتات والروبوتات: نتوقع نمواً سريعاً في استخدام الروبوتات التعاونية عبر قطاعات أكثر – ليس فقط السيارات والإلكترونيات. تستكشف المصانع الصغيرة والصناعات الجديدة (مثل معالجة الأغذية أو الأدوية) الكوبوتات لأتمتة مرنة. ستزداد ذكاء الكوبوتات سنوياً، مما يسمح بمهام أكثر تعقيداً.
• المواد المتقدمة والطباعة ثلاثية الأبعاد: سيساعد الذكاء الاصطناعي في تصميم مواد جديدة وتحسين التصنيع الإضافي (الطباعة ثلاثية الأبعاد) للأجزاء المعقدة. معاً، يمكن لهذه التقنيات توطين بعض الإنتاج وتمكين التصنيع حسب الطلب، مما يقلل الضغط على سلسلة التوريد.
• تركيز أقوى على الشرح والأخلاقيات: مع نمو استخدام الذكاء الاصطناعي، سيستثمر المصنعون في أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للشرح حتى يتمكن المهندسون من الوثوق بقرارات الآلة والتحقق منها. عملياً، يعني هذا المزيد من الأدوات لتصور كيفية توصل الذكاء الاصطناعي إلى استنتاج، والمزيد من الإرشادات الصناعية لضمان السلامة والعدالة في العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

>>> للمزيد من المعلومات:

الذكاء الاصطناعي في الطب والرعاية الصحية

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال والتسويق

باختصار، من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر اندماجاً في العمليات الصناعية. تشير الدراسات إلى أن الشركات التي تستثمر مبكراً في الذكاء الاصطناعي ستزيد حصتها السوقية، وإيراداتها، ورضا عملائها بشكل ملحوظ. بينما ستستغرق التحولات الكاملة وقتاً وتخطيطاً دقيقاً، فإن الاتجاه واضح: سيقود الذكاء الاصطناعي الجيل القادم من التصنيع الذكي، المستدام، والتنافسي.