الذكاء الاصطناعي في التصنيع والصناعة
يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) تحولاً في التصنيع والصناعة من خلال تحسين الإنتاج، وتقليل التكاليف، وزيادة الكفاءة. من الصيانة التنبؤية ومراقبة الجودة إلى أتمتة سلسلة التوريد، يقود الذكاء الاصطناعي الابتكار ويخلق مصانع أكثر ذكاءً.
الذكاء الاصطناعي يُحدث تحولاً سريعاً في التصنيع من خلال تعزيز الكفاءة، تحسين الجودة، وتمكين الإنتاج الأذكى. تظهر استطلاعات الصناعة أن حوالي 90% من المصنعين يستخدمون بالفعل شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي، رغم أن الكثيرين يشعرون بأنهم لا يزالون متأخرين عن المنافسين.
التقنيات الرئيسية للذكاء الاصطناعي وحالات الاستخدام
يطبق المصنعون مجموعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة وتحسين الإنتاج عبر مجالات تشغيلية متعددة:
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.
- يقلل بشكل كبير من وقت التوقف وتكاليف الإصلاح
- تتنبأ شركات السيارات الكبرى بالأعطال في روبوتات خطوط التجميع
- جدولة الإصلاحات خلال ساعات غير الذروة
مراقبة الجودة بالرؤية الحاسوبية
تفحص أنظمة الرؤية المتقدمة المنتجات في الوقت الحقيقي لاكتشاف العيوب بسرعة ودقة أكبر من المفتشين البشر.
- تستخدم الكاميرات والذكاء الاصطناعي لمقارنة الأجزاء بالمواصفات المثالية
- تحدد الشذوذات فوراً
- تقلل الهدر والرفض دون إبطاء الإنتاج
الروبوتات التعاونية (الكوبوتات)
جيل جديد من الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنه العمل بأمان جنباً إلى جنب مع البشر في أرض المصنع، للتعامل مع المهام المتكررة، الدقيقة أو الثقيلة.
- تستخدم شركات الإلكترونيات الكوبوتات لوضع المكونات الصغيرة
- يركز البشر على المراقبة وحل المشكلات الإبداعي
- تعزز الإنتاجية والراحة الوظيفية
التوائم الرقمية وإنترنت الأشياء
تمكن النسخ الافتراضية للآلات أو المصانع بأكملها من إجراء المحاكاة والتحسينات دون تعطيل خطوط الإنتاج الفعلية.
- تغذية التوأم ببيانات مستشعرات إنترنت الأشياء في الوقت الحقيقي
- يقوم المهندسون بنمذجة سيناريوهات "ماذا لو"
- تحسين التخطيطات والتنبؤ بالنتائج
التصميم التوليدي وتطوير المنتجات المدعوم بالذكاء الاصطناعي
من خلال التدريب على بيانات المواد والقيود والتصاميم السابقة، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية إنشاء أجزاء ونماذج أولية محسنة تلقائياً. تستخدم شركات الطيران والسيارات هذا بالفعل لأجزاء خفيفة الوزن وقوية.
- ينشئ تصاميم مكونات محسنة تلقائياً
- يمكن من التخصيص الجماعي من خلال التكيف السريع مع تفضيلات العملاء
- يقلل وقت الوصول إلى السوق دون توقف الإنتاج
تستخدم أنظمة "المصنع الذكي" هذه الأجهزة المتصلة وتحليلات البيانات بحيث يمكن للإنتاج التكيف الذاتي في الوقت الحقيقي. النتيجة هي مصنع عالي المرونة والكفاءة حيث يراقب الذكاء الاصطناعي العمليات باستمرار، ويزيد الإنتاجية، ويقلل الهدر دون تدخل بشري.
— آي بي إم، أبحاث التصنيع الذكي
فوائد الذكاء الاصطناعي في التصنيع
يقدم الذكاء الاصطناعي مزايا متعددة عبر عمليات التصنيع، محولاً المصانع التقليدية إلى مؤسسات ذكية مدفوعة بالبيانات:
زيادة الكفاءة والإنتاجية
تقليل وقت التوقف والتكاليف
جودة أعلى وهدر أقل
دورات ابتكار أسرع
تحسين تخطيط سلسلة التوريد
تحسين سلامة العمال
التحديات والمخاطر
يأتي تبني الذكاء الاصطناعي في الصناعة مع تحديات كبيرة يجب على المصنعين التعامل معها بشكل استراتيجي:
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.
- المعدات القديمة تفتقر إلى قدرات جمع البيانات الحديثة
- البيانات التاريخية غالباً ما تكون معزولة أو غير متسقة
- الكثير من المصانع تفتقر إلى بيانات نظيفة، منظمة، ومخصصة للتطبيق
- بدون بيانات عالية الجودة، قد تكون نماذج الذكاء الاصطناعي غير دقيقة
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.
- زيادة سطح الهجوم مع الأجهزة المتصلة
- قد تؤدي الاختراقات أو البرمجيات الخبيثة إلى شل الإنتاج
- نماذج الذكاء الاصطناعي التجريبية قد لا تكون موثوقة بالكامل في البيئات الحرجة
- يتطلب استثمارات وبروتوكولات أمنية قوية
المهارات وتأثيرات القوى العاملة
هناك نقص في المهندسين وعلماء البيانات الذين يفهمون كل من الذكاء الاصطناعي وعمليات المصنع، مما يخلق حواجز كبيرة للتنفيذ.
- نقص مهندسي التصنيع الملمين بالذكاء الاصطناعي
- مقاومة العمال بسبب مخاوف أمن الوظائف
- الحاجة إلى برامج إعادة تدريب واسعة
- التواصل الواضح ضروري لإدارة التغيير
التكاليف والمعايير
يتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي استثمارات كبيرة مسبقة ويعمل في بيئة تفتقر إلى معايير صناعية راسخة.
- تكاليف عالية للمستشعرات، البرمجيات، والبنية التحتية الحاسوبية
- تحديات خاصة للمصنعين الصغار
- قلة المعايير الصناعية للتحقق من أنظمة الذكاء الاصطناعي
- نقص الأطر للشفافية، العدالة، والسلامة
العقبات الرئيسية
- تكامل المعدات القديمة
- مشاكل جودة البيانات
- نقص المهارات
- تكاليف التنفيذ العالية
- مخاطر الأمن السيبراني
النهج الاستراتيجية
- تنفيذ مرحلي مع مشاريع تجريبية
- الاستثمار في بنية البيانات التحتية
- برامج تدريب القوى العاملة
- نشر يركز على عائد الاستثمار
- هندسة أمنية أولوية
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 سيحدث ثورة في التصنيع، مدخلاً حقبة جديدة من التصميم، المحاكاة، والتحليل التنبؤي في الوقت الحقيقي.
- التحول من التحسين التفاعلي إلى الاستباقي
- تحسين كبير في الكفاءة والاستدامة
- تعزيز المرونة والقدرة على التكيف
الصناعة 5.0 – التصنيع المرتكز على الإنسان
بناءً على الصناعة 4.0، يركز مفهوم الصناعة 5.0 في الاتحاد الأوروبي على الاستدامة ورفاهية العمال إلى جانب الإنتاجية.
- الروبوتات تتولى المهام الثقيلة والخطيرة
- تبقى الإبداعية البشرية مركزية
- ممارسات دائرية وفعالة في استخدام الموارد
- برامج التعلم مدى الحياة والمهارات الرقمية
الذكاء الاصطناعي على الحافة والتحليلات في الوقت الحقيقي
مع نضوج شبكات الجيل الخامس والحوسبة على الحافة، ستتم المزيد من عمليات الذكاء الاصطناعي على أرض المصنع بدلاً من السحابة.
- أنظمة تحكم منخفضة الكمون للغاية
- ردود فعل جودة في الوقت الحقيقي
- تعديلات فورية للآلات دون الاعتماد على السحابة
انتشار أوسع للكوبوتات
نمو سريع للروبوتات التعاونية عبر قطاعات أكثر بخلاف السيارات والإلكترونيات.
- التوسع في معالجة الأغذية والصناعات الدوائية
- متاحة للمصانع الصغيرة
- زيادة الذكاء للمهام المعقدة
المواد المتقدمة والطباعة ثلاثية الأبعاد
سيساعد الذكاء الاصطناعي في تصميم مواد جديدة وتحسين التصنيع الإضافي للأجزاء المعقدة.
- قدرات إنتاج محلية
- تصنيع حسب الطلب
- تقليل الضغط على سلسلة التوريد
الشرح والأخلاقيات
سيستثمر المصنعون في أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للشرح حتى يتمكن المهندسون من الوثوق بقرارات الآلة والتحقق منها.
- أدوات لتصور اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي
- إرشادات صناعية للسلامة والعدالة
- عمليات شفافة وقابلة للتحقق
تشير الدراسات إلى أن الشركات التي تستثمر مبكراً في الذكاء الاصطناعي ستزيد حصتها السوقية، وإيراداتها، ورضا العملاء بشكل كبير. بينما ستستغرق التحولات الكاملة وقتاً وتخطيطاً دقيقاً، الاتجاه واضح: سيقود الذكاء الاصطناعي الجيل القادم من التصنيع الذكي، المستدام، والتنافسي.
— تحليل أبحاث الصناعة
أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والصناعة
Siemens MindSphere
Insights Hub (المعروفة سابقًا باسم MindSphere) هي حل إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) السحابي من سيمنس، مصممة لربط الأصول الصناعية، وجمع البيانات التشغيلية وتوفير سياق لها، وتوليد رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين التصنيع والعمليات التشغيلية. تتيح للمستخدمين والمطورين مراقبة صحة الأصول، وتحسين العمليات، والتنبؤ بمشكلات الجودة، ودمج تحليلات ولوحات تحكم مخصصة عبر المؤسسة.
IBM Maximo Application Suite
تعد مجموعة تطبيقات IBM Maximo (MAS) منصة متكاملة توحد إدارة أصول المؤسسات (EAM)، ومراقبة إنترنت الأشياء (IoT)، والذكاء الاصطناعي/التحليلات، وتحسين الصيانة ضمن حل واحد. تمكّن MAS المؤسسات من مراقبة صحة الأصول في الوقت الفعلي، والتنبؤ بالأعطال، وتحسين جداول الصيانة، وتعزيز الكفاءة التشغيلية عبر صناعات متنوعة.
Mech-Mind Robotics
شركة ميك-مايند روبوتيكس هي شركة صينية متخصصة في أتمتة الصناعة، تركز على دمج استشعار الرؤية ثلاثية الأبعاد، وبرمجيات الذكاء الاصطناعي، والتحكم بالروبوتات لبناء أنظمة روبوتية ذكية. تشمل مجموعة منتجاتها كاميرات صناعية ثلاثية الأبعاد (ميك-آي)، وبرمجيات خوارزميات الرؤية والذكاء الاصطناعي (ميك-فيجن، ميك-دي إل كيه)، وأدوات برمجة الروبوتات (ميك-فيز)، وبرمجيات القياس والفحص (ميك-إم إس آر). تُستخدم حلول ميك-مايند عالميًا في صناعات مثل اللوجستيات، السيارات، المعادن والتشغيل، الإلكترونيات الاستهلاكية، والمزيد.
GE Digital
إدارة أداء الأصول من GE Digital (APM) هي مجموعة برامج شاملة مصممة لمساعدة المؤسسات الصناعية على تعظيم موثوقية الأصول، وتقليل المخاطر التشغيلية، وتقليل تكاليف الصيانة. مبنية على بنية معيارية، تتيح GE APM للمؤسسات نشر تطبيقات APM فردية أو دمجها في حل مؤسسي متكامل. من خلال الاستفادة من التحليلات المتقدمة، والتوائم الرقمية، واستراتيجيات الأصول القائمة على المخاطر، تدعم الصيانة التنبؤية واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.
