هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول صنعت تولید است و با افزایش بهره‌وری، بهبود کیفیت و امکان تولید هوشمندتر، نقش مهمی ایفا می‌کند. نظرسنجی‌های صنعتی نشان می‌دهد که حدود ۹۰٪ تولیدکنندگان در حال حاضر از نوعی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، اگرچه بسیاری احساس می‌کنند هنوز از رقبا عقب‌ترند.

پیش‌بینی‌های جهانی نیز بر رشد چشمگیر هوش مصنوعی در تولید تأکید دارند: یک گزارش پیش‌بینی می‌کند که بازار تا سال ۲۰۲۸ به حدود ۲۰.۸ میلیارد دلار خواهد رسید (با نرخ رشد سالانه مرکب حدود ۴۵ تا ۵۷ درصد) زیرا شرکت‌ها در اتوماسیون، تحلیل‌های پیش‌بینی و کارخانه‌های هوشمند سرمایه‌گذاری می‌کنند.

بر اساس گزارش مجمع جهانی اقتصاد، ۸۹٪ مدیران اجرایی هوش مصنوعی را برای دستیابی به رشد ضروری می‌دانند و پذیرش آن برای حفظ رقابت حیاتی است.

هوش مصنوعی وعده می‌دهد که تولید، زنجیره‌های تأمین و طراحی محصول را متحول کند – اما چالش‌هایی در زمینه داده‌ها، امنیت و مهارت‌های نیروی کار نیز به همراه دارد. در این مقاله، با INVIAI همراه شوید تا بررسی کنیم چگونه هوش مصنوعی و فناوری‌های مرتبط در حال بازتعریف صنعت مدرن هستند.

فناوری‌ها و کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی

تولیدکنندگان از مجموعه‌ای از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای اتوماسیون و بهینه‌سازی تولید استفاده می‌کنند. نمونه‌های مهم عبارتند از:

• نگهداری پیش‌بینی‌شده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی داده‌های حسگرهای ماشین‌آلات را تحلیل می‌کنند تا خرابی تجهیزات را پیش از وقوع پیش‌بینی کنند. با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و دوقلوهای دیجیتال، شرکت‌ها می‌توانند نگهداری را به صورت پیشگیرانه برنامه‌ریزی کنند و زمان توقف و هزینه‌های تعمیر را کاهش دهند. (برای مثال، خودروسازان بزرگ اکنون از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی خطاهای ربات‌های خط مونتاژ و برنامه‌ریزی تعمیرات در ساعات غیرپیک استفاده می‌کنند.)
• بینایی ماشین برای کنترل کیفیت: سیستم‌های پیشرفته بینایی محصولات را به صورت زنده بررسی می‌کنند تا نقص‌ها را بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر از بازرس‌های انسانی شناسایی کنند. دوربین‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی هر قطعه را با مشخصات ایده‌آل مقایسه کرده و هرگونه ناهنجاری را فوراً علامت‌گذاری می‌کنند. این بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی ضایعات و ردشده‌ها را کاهش داده و کیفیت کلی محصول را بدون کاهش سرعت تولید افزایش می‌دهد.
• ربات‌های همکاری‌کننده («کوبات‌ها»): نسل جدید ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور ایمن در کنار انسان‌ها در کارخانه کار کنند. کوبات‌ها وظایف تکراری، دقیق یا سنگین را بر عهده می‌گیرند – به عنوان مثال، تولیدکنندگان الکترونیک از کوبات‌ها برای قرار دادن قطعات ریز استفاده می‌کنند – در حالی که کارکنان انسانی بر نظارت، برنامه‌نویسی و حل خلاقانه مسائل تمرکز دارند. این همکاری انسان و هوش مصنوعی بهره‌وری و ارگونومی را افزایش می‌دهد.
• دوقلوهای دیجیتال و اینترنت اشیاء: تولیدکنندگان از دوقلوهای دیجیتال (نسخه‌های مجازی ماشین‌آلات یا کل کارخانه) برای اجرای شبیه‌سازی‌ها و بهینه‌سازی‌ها استفاده می‌کنند. داده‌های حسگرهای اینترنت اشیاء به‌صورت زنده به دوقلو تغذیه می‌شود و مهندسان می‌توانند سناریوهای «چه می‌شد اگر» را مدل‌سازی کنند، چیدمان‌ها یا فرآیندها را بهینه کنند و نتایج را بدون توقف خط واقعی پیش‌بینی کنند. ادغام هوش مصنوعی با دوقلوهای دیجیتال (مثلاً استفاده از هوش مصنوعی مولد برای بررسی تغییرات طراحی) به عنوان روندی آینده‌نگر دیده می‌شود که می‌تواند امکانات طراحی، شبیه‌سازی و تحلیل لحظه‌ای را گسترش دهد.
• طراحی مولد و توسعه محصول مبتنی بر هوش مصنوعی: با آموزش بر داده‌های مربوط به مواد، محدودیت‌ها و طراحی‌های گذشته، ابزارهای هوش مصنوعی مولد می‌توانند قطعات و نمونه‌های اولیه بهینه‌شده را به‌طور خودکار ایجاد کنند. شرکت‌های هوافضا و خودروسازی در حال حاضر از این فناوری برای قطعات سبک و مقاوم استفاده می‌کنند. به طور کلی، هوش مصنوعی به شخصی‌سازی انبوه کمک می‌کند و طراحی‌ها را سریعاً بر اساس ترجیحات مشتری تنظیم می‌کند بدون اینکه تولید متوقف شود.

به طور کلی، هوش مصنوعی در تولید فراتر از اتوماسیون ساده است. شرکت IBM توضیح می‌دهد که این سیستم‌های «کارخانه هوشمند» از دستگاه‌های متصل و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند تا تولید بتواند به صورت لحظه‌ای خود را تنظیم کند. نتیجه، کارخانه‌ای بسیار انعطاف‌پذیر و کارآمد است که هوش مصنوعی به طور مداوم عملیات را نظارت می‌کند، ظرفیت تولید را به حداکثر می‌رساند و ضایعات را بدون دخالت انسان کاهش می‌دهد.

مزایای هوش مصنوعی در تولید

هوش مصنوعی مزایای متعددی در عملیات تولید ارائه می‌دهد. مزایای کلیدی عبارتند از:

• افزایش بهره‌وری و کارایی: کنترل و بهینه‌سازی فرآیند مبتنی بر هوش مصنوعی، خروجی بیشتری را از همان منابع استخراج می‌کند. برای مثال، نظارت لحظه‌ای هوش مصنوعی می‌تواند در زمان اوج، ماشین‌آلات را افزایش و در زمان کاهش تقاضا آنها را کاهش دهد تا استفاده کلی به حداکثر برسد. بر اساس IBM، «کارخانه‌های هوشمند» مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار خود را تنظیم کنند تا در شرایط بهینه باقی بمانند و به طور قابل توجهی ظرفیت تولید را افزایش دهند.
• کاهش زمان توقف و هزینه‌های نگهداری: با پیش‌بینی خرابی‌ها، هوش مصنوعی توقف‌های ناگهانی را به حداقل می‌رساند. یک برآورد نشان می‌دهد نگهداری پیش‌بینی‌شده می‌تواند هزینه‌های نگهداری را تا ۲۵٪ و زمان توقف را تا ۳۰٪ کاهش دهد. این صرفه‌جویی‌ها به کارخانه‌ها اجازه می‌دهد به صورت پیوسته و با تعمیرات اضطراری کمتر فعالیت کنند.
• کیفیت بالاتر و ضایعات کمتر: بازرسی و کنترل مبتنی بر هوش مصنوعی منجر به کیفیت بهتر و کاهش ضایعات می‌شود. بینایی ماشین نقص‌هایی را که ممکن است انسان‌ها نادیده بگیرند، شناسایی می‌کند و فرآیندهای بهینه‌شده توسط هوش مصنوعی تغییرپذیری را کاهش می‌دهند. نتیجه، محصولات یکنواخت‌تر و اثر زیست‌محیطی کمتر است. در واقع، IBM اشاره می‌کند که توانایی هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش ضایعات «به شیوه‌های تولید دوستدار محیط زیست کمک می‌کند» و اثرات زیست‌محیطی را کاهش می‌دهد.
• سرعت بالاتر نوآوری و چرخه‌های طراحی: هوش مصنوعی تحقیق و توسعه را تسریع می‌کند. تکنیک‌هایی مانند طراحی مولد و نمونه‌سازی سریع به شرکت‌ها امکان می‌دهد محصولات جدید را سریع‌تر توسعه دهند. بر اساس IBM، شبیه‌سازی‌های دوقلو دیجیتال و مدل‌های مولد مبتنی بر هوش مصنوعی به تولیدکنندگان اجازه می‌دهد «به سرعت و با کارایی نوآوری کنند» و زمان ورود به بازار برای طراحی‌های پیشرفته را کاهش دهند. این موضوع شرکت‌ها را در بازار پرشتاب چابک نگه می‌دارد.
• بهبود برنامه‌ریزی زنجیره تأمین و تقاضا: هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین به شرکت‌ها کمک می‌کند تقاضا را پیش‌بینی و موجودی را بهینه کنند. برای مثال، شبیه‌سازی و مدل‌سازی سناریوهای مبتنی بر هوش مصنوعی انعطاف‌پذیری و تاب‌آوری زنجیره تأمین را افزایش می‌دهد. همانطور که IBM توضیح می‌دهد، هوش مصنوعی مولد می‌تواند ارتباطات و برنامه‌ریزی سناریوها در مدیریت زنجیره تأمین را بهبود بخشد و به شرکت‌ها کمک کند سریع‌تر به اختلالات پاسخ دهند.
• افزایش ایمنی و رضایت کارکنان: با واگذاری وظایف خطرناک یا یکنواخت به ربات‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند ایمنی کارخانه‌ها را افزایش دهد. سیستم‌های هوش مصنوعی (گاهی همراه با واقعیت افزوده/مجازی) می‌توانند کارکنان را در انجام وظایف پیچیده با دقت راهنمایی کنند. این همکاری انسان و ماشین همچنین باعث می‌شود کارکنان زمان بیشتری را صرف کارهای جذاب و ارزشمند کنند که رضایت شغلی را بهبود می‌بخشد.

در مجموع، هوش مصنوعی کارخانه‌ها را «هوشمندتر» می‌کند. این فناوری یک سازمان داده‌محور ایجاد می‌کند که تصمیمات بر اساس شواهد گرفته می‌شود و فرآیندها به طور مداوم بهبود می‌یابند. وقتی به طور گسترده به کار گرفته شود، این قابلیت‌ها جهشی از خط مونتاژ سنتی به عملیات کاملاً خودکار و هوشمند صنعت ۴.۰ هستند.

چالش‌ها و ریسک‌ها

پذیرش هوش مصنوعی در صنعت با موانعی همراه است. چالش‌های اصلی عبارتند از:

• کیفیت و یکپارچگی داده‌ها: هوش مصنوعی به حجم زیادی از داده‌های پاک، مرتبط و با کیفیت نیاز دارد. تولیدکنندگان اغلب تجهیزات قدیمی دارند که برای جمع‌آوری داده طراحی نشده‌اند و داده‌های تاریخی ممکن است پراکنده یا ناسازگار باشند. بدون داده‌های با کیفیت بالا، مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است نادرست باشند. IBM اشاره می‌کند که بسیاری از کارخانه‌ها «داده‌های پاک، ساختارمند و خاص کاربرد لازم برای بینش‌های قابل اعتماد را ندارند»، به ویژه در کنترل کیفیت.
• امنیت سایبری و ریسک عملیاتی: اتصال ماشین‌آلات و به‌کارگیری هوش مصنوعی، خطرات سایبری را افزایش می‌دهد. هر حسگر یا سیستم نرم‌افزاری جدید می‌تواند سطح حمله باشد. تولیدکنندگان باید در امنیت قوی سرمایه‌گذاری کنند؛ در غیر این صورت، نفوذها یا بدافزارها می‌توانند تولید را فلج کنند. همچنین ریسک این وجود دارد که مدل‌های آزمایشی هوش مصنوعی (به ویژه هوش مصنوعی مولد نوظهور) هنوز در محیط‌های حیاتی کاملاً قابل اعتماد نباشند.
• کمبود مهارت‌ها و آموزش: کمبود مهندسین و دانشمندان داده‌ای که هم هوش مصنوعی و هم عملیات کارخانه را درک کنند وجود دارد. همانطور که IBM تأکید می‌کند، «کمبود مهارت‌ها» اجرای هوش مصنوعی را بدون آموزش مجدد دشوار می‌کند. بسیاری از شرکت‌ها باید به شدت در توسعه نیروی کار و ارتقای مهارت‌ها سرمایه‌گذاری کنند تا این خلأ را پر کنند.
• مدیریت تغییر و تأثیرات بر نیروی کار: کارکنان ممکن است به دلیل نگرانی از امنیت شغلی در برابر ابزارهای جدید هوش مصنوعی مقاومت کنند. پذیرش هوشمندانه نیازمند ارتباط شفاف و آموزش مجدد است. IBM گزارش می‌دهد که تقریباً همه سازمان‌ها تا حدی تحت تأثیر هوش مصنوعی و اتوماسیون قرار می‌گیرند، بنابراین مدیریت این تغییر حیاتی است. از سوی دیگر، بسیاری از کارشناسان تأکید دارند که هوش مصنوعی بیشتر برای تقویت کارکنان است تا جایگزینی آنها، به طوری که وظایف تکراری به ماشین‌ها سپرده می‌شود و انسان‌ها نقش‌های خلاقانه و نظارتی را بر عهده می‌گیرند.
• هزینه‌های اولیه بالا: پیاده‌سازی هوش مصنوعی – شامل حسگرها، نرم‌افزار و زیرساخت‌های محاسباتی جدید – می‌تواند پرهزینه باشد. این موضوع به ویژه برای تولیدکنندگان کوچک چالش‌برانگیز است. تحلیل MarketsandMarkets اشاره کرده است که هزینه‌های بالای پیاده‌سازی یکی از محدودیت‌های اصلی است حتی با رشد تقاضا برای هوش مصنوعی. شرکت‌ها باید بازگشت سرمایه را به دقت برنامه‌ریزی کنند و معمولاً با پروژه‌های آزمایشی شروع کنند قبل از اجرای کامل.
• کمبود استانداردها و چارچوب‌های ایمنی: استانداردهای صنعتی گسترده‌ای برای تأیید سیستم‌های هوش مصنوعی در کارخانه‌ها وجود ندارد. اطمینان از شفافیت، عدالت و ایمنی الگوریتم‌های هوش مصنوعی (مثلاً جلوگیری از تعصب یا خرابی‌های غیرمنتظره) پیچیدگی ایجاد می‌کند. شرکت‌هایی مانند TÜV SÜD و مجمع جهانی اقتصاد در حال کار روی چارچوب‌هایی برای گواهی کیفیت هوش مصنوعی در محیط‌های صنعتی هستند، اما بهترین شیوه‌های استاندارد هنوز در حال شکل‌گیری‌اند.

با وجود این چالش‌ها، رهبران تأکید می‌کنند که غلبه بر آنها پتانسیل عظیمی را آزاد می‌کند. برای مثال، ادغام هوش مصنوعی با تجهیزات قدیمی – که مانعی رایج است – یکی از حوزه‌های تمرکز راه‌حل‌های نسل بعدی است.

روندها و چشم‌انداز آینده

مسیر پیشرفت هوش مصنوعی در صنعت بسیار سریع است. کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که ترکیب هوش مصنوعی با فناوری‌های دیگر در دهه آینده کارخانه‌ها را دگرگون خواهد کرد.

• هوش مصنوعی مولد + دوقلوهای دیجیتال: تحلیلگران پیش‌بینی می‌کنند که ادغام هوش مصنوعی مولد با مدل‌های دوقلو دیجیتال تحولی در تولید ایجاد خواهد کرد. این ترکیب نه تنها فرآیندهای موجود را بهینه می‌کند، بلکه «عصر جدیدی از طراحی، شبیه‌سازی و تحلیل پیش‌بینی لحظه‌ای» را آغاز می‌کند. تولیدکنندگانی که در این حوزه‌ها سرمایه‌گذاری کنند می‌توانند از نگهداری واکنشی به بهینه‌سازی پیشگیرانه منتقل شوند و بهره‌وری، پایداری و تاب‌آوری را به طور چشمگیری بهبود بخشند.
• صنعت ۵.۰ – تولید انسان‌محور: بر پایه صنعت ۴.۰، مفهوم صنعت ۵.۰ اتحادیه اروپا بر پایداری و رفاه نیروی کار در کنار بهره‌وری تأکید دارد. در این چشم‌انداز، ربات‌ها و هوش مصنوعی وظایف سنگین و خطرناک را بر عهده می‌گیرند در حالی که خلاقیت انسانی محور اصلی است. کارخانه‌ها شیوه‌های چرخشی و بهره‌ور از منابع را اتخاذ خواهند کرد و برنامه‌های آموزش مادام‌العمر مهارت‌های دیجیتال را برای نیروی کار فراهم می‌کنند. پروژه‌های صنعت ۵.۰ هدف دارند تولید را هم سبزتر و هم فراگیرتر کنند.
• هوش مصنوعی لبه و تحلیل‌های لحظه‌ای: با پیشرفت ۵G و محاسبات لبه، پردازش هوش مصنوعی بیشتر در کف کارخانه (روی دستگاه‌ها یا سرورهای محلی) انجام خواهد شد تا در فضای ابری. این امکان کنترل با تأخیر بسیار کم و بازخورد کیفیت لحظه‌ای را فراهم می‌کند. برای مثال، حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی ممکن است بدون نیاز به ارسال داده به فضای ابری، بلافاصله ماشین‌آلات را تنظیم کنند.
• گسترش استفاده از کوبات‌ها و رباتیک: انتظار می‌رود رشد سریع ربات‌های همکاری‌کننده در بخش‌های بیشتری – نه فقط خودرو و الکترونیک – ادامه یابد. کارخانه‌های کوچک‌تر و صنایع جدید (مانند فرآوری غذا یا داروسازی) در حال بررسی کوبات‌ها برای اتوماسیون انعطاف‌پذیر هستند. هر سال هوش کوبات‌ها افزایش می‌یابد و امکان انجام وظایف پیچیده‌تر فراهم می‌شود.
• مواد پیشرفته و چاپ سه‌بعدی: هوش مصنوعی به طراحی مواد جدید و بهینه‌سازی تولید افزایشی (چاپ سه‌بعدی) برای قطعات پیچیده کمک خواهد کرد. این فناوری‌ها می‌توانند بخشی از تولید را محلی‌سازی کرده و تولید بر اساس تقاضا را ممکن سازند و فشار بر زنجیره تأمین را کاهش دهند.
• تمرکز بیشتر بر شفافیت و اخلاق: با گسترش استفاده از هوش مصنوعی، تولیدکنندگان در سیستم‌های قابل توضیح سرمایه‌گذاری خواهند کرد تا مهندسان بتوانند تصمیمات ماشین را اعتماد و تأیید کنند. در عمل، این به معنای ابزارهای بیشتر برای نمایش چگونگی رسیدن هوش مصنوعی به نتیجه و دستورالعمل‌های صنعتی بیشتر برای تضمین ایمنی و عدالت در فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی است.

>>> اطلاعات بیشتر:

هوش مصنوعی در پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی

کاربردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکار و بازاریابی

خلاصه اینکه، هوش مصنوعی قرار است بیش از پیش در عملیات صنعتی جای گیرد. مطالعات نشان می‌دهد شرکت‌هایی که زودتر در هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند، سهم بازار، درآمد و رضایت مشتری را به طور قابل توجهی افزایش خواهند داد. اگرچه تحول کامل زمان و برنامه‌ریزی دقیق می‌طلبد، مسیر روشن است: هوش مصنوعی نسل بعدی تولید هوشمند، پایدار و رقابتی را تأمین خواهد کرد.