دور الذكاء الاصطناعي في تحسين إدارة المصانع وتوفير الجهد
تاريخ النشر: 2nd, May 2024 GMT
تعدّ إدارة المصانع من أكثر المجالات التي يمكن تحسينها وتحديثها باستخدام التكنولوجيا الحديثة، ومن ضمن هذه التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الذي يلعب دورًا حيويًا في تحسين الكفاءة وتوفير الجهد. في هذا المقال، سنلقي نظرة على أهمية الذكاء الاصطناعي في إدارة المصانع وكيف يساهم في تحقيق أهداف الإنتاج بكفاءة أكبر.
1. تحسين التشخيص والصيانة: تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل البيانات بشكل سريع ودقيق، مما يمكنها من تشخيص المشاكل المحتملة في المعدات والآلات المستخدمة في المصانع. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي توقع الأعطال المحتملة وتوجيه الصيانة بشكل مناسب قبل حدوث المشكلة، مما يقلل من توقف الإنتاج ويزيد من كفاءة العمليات.
2. تحسين عمليات الإنتاج: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسهم في تحسين عمليات الإنتاج من خلال تحليل البيانات المتزايدة التي تولدها المعدات والماكينات. يتمثل الهدف في تحسين تدفق الإنتاج، وزيادة الكفاءة في استخدام الموارد، وتقليل الفاقد، وتحسين جودة المنتجات.
3. توفير الجهد والتكاليف: باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن تحسين تخطيط الإنتاج وجدولة التشغيل بشكل أكثر فعالية، مما يساعد في تقليل الجهد البشري اللازم وتوفير التكاليف. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين استخدام الطاقة والموارد المادية، مما يقلل من التكاليف الإجمالية للإنتاج.
4. تحسين إدارة العمالة: يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يساعد في تحسين إدارة العمالة في المصانع، من خلال توفير تقنيات الروبوتات الذكية والأتمتة التي تسهل عملية التشغيل وتقلل من الأخطاء البشرية. كما يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في توجيه العمالة بشكل أكثر فعالية وتحسين ظروف العمل.
5. تحسين سلامة العمل: يعتبر الذكاء الاصطناعي أيضًا أداة مهمة في تحسين سلامة العمل في المصانع، حيث يمكن استخدامه في تحليل بيانات السلامة والتنبؤ بالمخاطر المحتملة واتخاذ التدابير الوقائية بشكل فعال.
باختصار، يمكن القول بأن الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا بارزًا في تحسين إدارة المصانع وتوفير الجهد، ويمكن أن يكون له تأثير كبير على كفاءة الإنتاج وجودة المنتجات وسلامة العمل. إذا تم تبنيه بشكل صحيح، فإن الذكاء الاصطناعي قادر على تحويل المصانع إلى مراكز للإنتاج ذات كفاءة عالية وتكلفة منخفضة.
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي دور الذكاء الاصطناعي هدف الذكاء الاصطناعي یمکن للذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی إدارة المصانع تحسین إدارة فی تحسین
إقرأ أيضاً:
تعليم نماذج الذكاء الاصطناعي ما لا تعرفه
أسس فريق من باحثي معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، Themis AI لقياس عدم اليقين في نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة فجوات المعرفة.
تُقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، إجاباتٍ تبدو معقولة لأي سؤال قد يطرح عليها. لكنها لا تكشف دائمًا عن ثغراتٍ في معارفها أو جوانبَ عدم اليقين فيها.
وقد تُسفر هذه المشكلة عن عواقب وخيمة مع تزايد استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالاتٍ مثل تطوير الأدوية، وقيادة السيارات ذاتية القيادة.
والآن، تُساعد Themis AI في تحديد عدم اليقين في النماذج وتصحيح النتائج قبل أن تُسبب مشاكل أكبر. ويمكن لمنصة Capsa التابعة للشركة العمل مع أي نموذج تعلُّم آلي للكشف عن النتائج غير الموثوقة وتصحيحها في ثوانٍ. وتعمل المنصة عن طريق تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي لتمكينها من اكتشاف الأنماط في معالجة البيانات التي تُشير إلى الغموض أو عدم الاكتمال أو التحيز.
تقول دانييلا روس، المؤسس المشارك لشركة Themis AI والأستاذة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والتي تشغل أيضًا منصب مديرة مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا "الفكرة هي أخذ نموذج، ودمجه في Capsa، وتحديد أوجه عدم اليقين وأنماط فشل النموذج، ثم تحسينه"، مضيفة "نحن متحمسون لتقديم حل يُحسّن النماذج ويضمن عملها بشكل صحيح".
أسست روس شركة Themis AI عام 2021 بالتعاون مع زميلي بحث سابقين في مختبرها. ومنذ ذلك الحين، ساعدوا شركات الاتصالات في تخطيط الشبكات وأتمتتها، وساعدوا شركات النفط والغاز على استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الصور الزلزالية، ونشروا أبحاثًا حول تطوير روبوتات دردشة أكثر موثوقية.
يقول ألكسندر أميني، أحد الرؤساء المشاركين "نريد تمكين الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الأكثر أهمية في كل قطاع". ويضيف "رأينا جميعًا أمثلة على هلوسة الذكاء الاصطناعي أو ارتكابه للأخطاء. ومع اتساع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، قد تؤدي هذه الأخطاء إلى عواقب وخيمة. يُمكّن ثيميس أي ذكاء اصطناعي من التنبؤ بأخطائه قبل وقوعها".
مساعدة النماذج على معرفة ما تجهله
يبحث مختبر روس في عدم اليقين في النماذج منذ سنوات. في عام 2018، حصلت على تمويل لدراسة موثوقية حل قيادة ذاتية قائم على التعلم الآلي. تقول روس "هذا سياق بالغ الأهمية للسلامة، حيث يُعد فهم موثوقية النموذج أمرًا بالغ الأهمية".
في عمل منفصل، طوّر روس وأميني وزملاؤهما خوارزمية يمكنها اكتشاف التحيز العنصري والجنسي في أنظمة التعرف على الوجه، وإعادة وزن بيانات تدريب النموذج تلقائيًا، مما يُظهر أنها أزالت التحيز. عملت الخوارزمية من خلال تحديد الأجزاء غير المُمثلة من بيانات التدريب الأساسية، وتوليد عينات بيانات جديدة ومتشابهة لإعادة توازنها.
في عام 2021، أظهر المؤسسون المشاركون إمكانية استخدام نهج مماثل لمساعدة شركات الأدوية على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخصائص الأدوية المرشحة. وأسسوا شركة Themis AI في وقت لاحق من ذلك العام.
تؤكد روس "قد يوفر توجيه اكتشاف الأدوية الكثير من المال. كانت هذه هي حالة الاستخدام التي جعلتنا ندرك مدى قوة هذه الأداة".
تعمل Themis AI اليوم مع شركات في مجموعة متنوعة من الصناعات، والعديد من هذه الشركات تبني نماذج لغوية ضخمة. باستخدام Capsa، تتمكن هذه النماذج من تحديد مستوى عدم اليقين الخاص بها لكل ناتج.
يعتقد فريق "ثيميس" للذكاء الاصطناعي أن الشركة في وضع جيد لتحسين أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة باستمرار.
الدولار يتراجع عالميا وسط تباطؤ الاقتصاد الأمريكي وتصاعد التوترات التجارية.. خبير يوضح