الذكاء الاصطناعي في المتجر: التغلب على الضجيج للعثور على قيمة صناعية حقيقية

ما الذي يحدث بالفعل مع الذكاء الاصطناعي في مصانعنا؟
لنكن صادقين: لقد سمعنا هذه الكلمات الطنانة لسنوات. ولكن الآن، يقوم الذكاء الاصطناعي أخيرًا بالقفز من العروض التقديمية اللامعة لقسم تكنولوجيا المعلومات إلى الواقع الشجاع لأرضية التكنولوجيا التشغيلية (OT). هذه ليست ثورة مفاجئة. إنه تطور ضروري، مدفوعًا بحقيقة بسيطة وهي أن هوامشنا أقل من أي وقت مضى وأن التوقف غير المجدول أمر قاتل.
التحول الحقيقي لا يتعلق بالتعقيد. يتعلق الأمر بالموثوقية. تؤكد دراسة حديثة ما نعرفه بالفعل: معظم الشركات المصنعة (حوالي 72٪) تستخدم الذكاء الاصطناعي في المقام الأول لخفض التكاليف وتحقيق كفاءة تشغيلية أفضل. هذا ليس مجردا. يتعلق الأمر بجعل الغلاية تعمل بكفاءة أكبر بنسبة 2٪ أو اكتشاف عطل في المحمل قبل ثلاثة أسابيع.
إن الشركات الرائدة مثل Siemens وABB لا تسعى إلى تحقيق النجاح. إنهم يبحثون في كيفية جعل العمليات الحالية أكثر ذكاءً. وكما قال أحد نواب الصناعة، فإن الجزء السهل هو استخدام الذكاء الاصطناعي لجعل مهام الإنتاج الحالية أكثر إنتاجية. الجزء الصعب – وحيث يوجد المال الحقيقي – هو استخدام الذكاء الاصطناعي لإعادة تصور كيفية بناء الأشياء بشكل أساسي.

لماذا نراهن على التعلم الآلي الآن
نحن نعتمد الذكاء الاصطناعي لأن الأتمتة التقليدية وصلت إلى طريق مسدود في التعامل مع التقلبات وعدم القدرة على التنبؤ. أربع حالات استخدام تثبت قيمة الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي:

• الصيانة التنبؤية: ضرورة وقت التشغيل

هذا هو التطبيق القاتل لقد سئمنا من الرد على الإنذارات. يتيح لنا الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، المدعوم ببيانات من مستشعرات إنترنت الأشياء الصناعية لدينا، التنبؤ بتوقيعات الفشل التي قد يفوتها التحليل البشري أو مخططات التحكم الإحصائية البسيطة. فكر في مجموعة الحلول: أنت لا تشتري جهاز استشعار فحسب؛ أنت تشتري نظامًا. تستخدم شركات مثل Rockwell Automation (Allen-Bradley) منصات التحليلات الخاصة بها لاستيعاب بيانات المحرك - وهي نبضات قلب الآلة. لقد نجحوا في استخدام هذا لتحديد التحولات الميكانيكية الدقيقة، مثل عدم محاذاة شفرة المروحة في نظام التهوية في المنجم. هذا ليس خياليا. إنها سلامة الحياة والموت، وتحافظ على استمرارية الإنتاج. إنها تنقل الصيانة من الانقطاعات المخطط لها إلى التدخلات التنبؤية.

• مراقبة الجودة في سرعة الخط

المفتشون البشريون رائعون، لكنهم يتعبون. الرؤية الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لا تفعل ذلك. يستخدم المصنعون أنظمة متكاملة مع وحدات التحكم ووحدات الإدخال/الإخراج من Schneider Electric أو ABB لإجراء الكشف الفوري عن العيوب بكميات كبيرة. النتيجة؟ اتساق جودة أعلى، وخردة أقل، وتعزيز كبير لسلامة العملية.

• تحسين الطاقة: العثور على الأموال المخفية

غالبًا ما تكون الطاقة ثاني أو ثالث أكبر نفقات التشغيل. الذكاء الاصطناعي لا يقيس الاستهلاك فحسب؛ فهو يربطها بالعملية. يمكنه إخبارك ليس فقط بمقدار الطاقة التي يستخدمها ضاغط الهواء، ولكن ما إذا كان هذا هو الوقت الأمثل لتشغيله بناءً على الحمل الحالي ودرجة الحرارة الخارجية وتعرفة الطاقة المتوقعة.

• الروبوتات: كسر الدورة الثابتة

كان جمال الروبوتات الصناعية هو تكرارها الذي لا تشوبه شائبة. العيب؟ أي اختلاف طفيف في الأجزاء يعني توقف الخط. يمنح الذكاء الاصطناعي الروبوتات القدرة على التكيف البصري والمعرفي للتعامل مع الأجزاء المقدمة بشكل غير مثالي أو التغييرات الطفيفة في المواد - وهي خطوة كبيرة نحو التصنيع المرن حقًا.

تحدي التكامل: عندما يتصادم البائعون
القيمة العظمى لا تأتي من برنامج واحد للذكاء الاصطناعي؛ يأتي من توصيل تدفقات البيانات. نحتاج إلى رؤى الذكاء الاصطناعي من محطة الجودة للتحدث إلى نظام إدارة الطاقة، والذي يقوم بعد ذلك بإبلاغ جدول الصيانة التنبؤي.
هذا هو المكان الذي يلتقي فيه المطاط بالطريق، وحيث تكون النظم البيئية للعلامة التجارية مهمة. إذا كنت تقوم بتشغيل نظام متكامل ضخم، فأنت بحاجة إلى موردين يمكنهم سد الفجوة بين OT وIT:

• تعمل شركة Siemens على الدفع بمنهجها الرقمي المزدوج المتكامل، حيث تحاول تصميم المصنع بأكمله رقميًا قبل أن يصل الكود إلى الآلة المادية.
• تركز ABB على ربط أنظمة التحكم الخاصة بها بالتحليلات السحابية لإدارة أداء الأصول على مستوى الأسطول.

الحذر حول الذكاء الاصطناعي التوليدي
يعتبر Gen AI أمرًا مثيرًا في عالم تكنولوجيا المعلومات، لكنه يتحرك ببطء في التكنولوجيا التشغيلية، وذلك لسبب وجيه. والقيود هائلة. نحن لا نقوم بإنشاء نسخة تسويقية؛ نحن نتحكم في تدفقات الطاقة.
أثناء قيامنا بنشر اكتشاف الحالات الشاذة، نستخدم التعلم الآلي لمعالجة الأرقام، ولكننا بدأنا في استخدام Gen AI لتوفير التشخيص. وهذا يعني أن التعلم الآلي يرصد النمط الغريب، ويقوم Gen AI على الفور بإنشاء تفسير معقول يمكن قراءته بواسطة الإنسان: "من المحتمل أن يكون هذا الاهتزاز بسبب التمدد الحراري في مبيت أداة التوصيل." وهذا يقلل بشكل كبير من وقت رد الفعل البشري ويبني الثقة في الأتمتة. ولكن إلى أن تصبح هذه النماذج آمنة وممتثلة تماماً (وخاصة في القطاعات الخاضعة للتنظيم)، فسوف تظل أدوات مساعدة، وليست صانعة قرار مستقلة.

الخلاصة: التركيز على عائد الاستثمار، وليس الضجيج
إن "صحوة الحكم الذاتي" تتعلق في الواقع بالبراغماتية. الشركات المصنعة التي نجحت في استخدام الذكاء الاصطناعي هي تلك التي ركزت على مشكلة محددة ذات عائد واضح على الاستثمار (ROI)، مثل تقليل وقت التوقف عن العمل أو تقليل الخردة. إنهم يتعاونون بشكل وثيق مع شركائهم في أنظمة التحكم - ABs وABB's وSiemens وSchneider Electrics في العالم - لضمان دمج هذه الخوارزميات الجديدة القوية بشكل آمن وموثوق وعملي في الحمض النووي الصناعي للمصنع. هذه هي الطريقة التي تحول بها الكلمة الطنانة إلى ميزة تنافسية مستدامة.

✨يمكنك التواصل مع فيكي للحصول على المساعدة السريعة عبر البريد الإلكترونيsales7@apterpower.com أو إرسال رسالة عبر الواتساب على+86 18030175807للحصول على استجابات وتحديثات سريعة.

المنتجات الموصى بها