چگونه هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی کمبود نیروی کار در تولید را حل می‌کند

استفاده از هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی برای حل کمبود نیروی کار و شکاف‌های بهره‌وری

چشم‌انداز جهانی تولید در حال حاضر با دو بحران روبرو است: کمبود مزمن نیروی فنی ماهر و توقف در افزایش بهره‌وری‌های سنتی. در حالی که بخش‌هایی مانند مالی و خرده‌فروشی به سرعت هوش مصنوعی را به کار گرفته‌اند، اتوماسیون صنعتی با احتیاط بیشتری پیش رفته است. با این حال، داده‌های اخیر نشان می‌دهد که هوش مصنوعی دیگر یک تجمل نیست بلکه یک ضرورت اساسی برای بقا در کارخانه‌ها است.

شرکت‌های بزرگ پیشگام استفاده از هوش مصنوعی

نرخ پذیرش هوش مصنوعی در تولید به طور مستقیم با اندازه شرکت مرتبط است. شرکت‌های بزرگ با بیش از ۲۵۰ کارمند سه برابر بیشتر از شرکت‌های کوچک و متوسط (SME) هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند. این تفاوت به این دلیل است که شرکت‌های بزرگ سرمایه و زیرساخت داده‌ای لازم برای پیاده‌سازی‌های پیچیده را دارند. با این حال، بازگشت سرمایه (ROI) برای اکثر پروژه‌های هوش مصنوعی صنعتی اکنون در بازه یک تا چهار سال ظاهر می‌شود که این موضوع آن را برای شرکت‌های کوچک‌تر که به دنبال رشد هستند، جذاب می‌کند.

تحلیل چشم‌انداز هوش مصنوعی صنعتی در اروپا

پذیرش هوش مصنوعی صنعتی در اتحادیه اروپا به طور قابل توجهی متفاوت است. بلژیک و دانمارک در حال حاضر پیشتاز این بخش هستند و تقریباً ۴۰٪ از تولیدکنندگان آن‌ها حداقل از یک فناوری هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. در مقابل، بخش تولید آلمان که مدت‌ها به عنوان «قطب صنعتی» اروپا شناخته می‌شود، رشد سرمایه‌گذاری نرم‌افزاری کندتری داشته است. برای حفظ مزیت رقابتی در برابر رقبای جهانی، مراکز صنعتی سنتی باید انتقال خود از مدل‌های مبتنی بر سخت‌افزار به تولید تعریف‌شده توسط نرم‌افزار را تسریع کنند.

گسترش فراتر از فرآیندهای اصلی تولید

در حالی که ربات‌ها و PLCها (کنترل‌کننده‌های منطقی برنامه‌پذیر) خطوط تولید اصلی را خودکار کرده‌اند، بیشترین پتانسیل استفاده نشده در فرآیندهای «غیر اصلی» نهفته است. هوش مصنوعی ارزش زیادی در لجستیک، نگهداری و پشتیبانی اداری ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، نگهداری پیش‌بینی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند یک یاتاقان خراب در موتور را مدت‌ها قبل از اینکه تکنسین انسانی لرزش را تشخیص دهد، شناسایی کند. این تغییر به کارکنان انسانی اجازه می‌دهد تا روی وظایف مهندسی با ارزش بالا تمرکز کنند به جای نظارت تکراری.

افزایش بهره‌وری از طریق طراحی مولد و شبیه‌سازی

هوش مصنوعی مولد (GenAI) در حال تحول مرحله مهندسی تولید است. شرکت‌هایی مانند BMW و Siemens اکنون از داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های بینایی در کنترل کیفیت استفاده می‌کنند. با شبیه‌سازی ۸۰۰,۰۰۰ تصویر از وظایف مونتاژ، تولیدکنندگان زمان لازم برای توسعه مدل‌های کیفیت را بیش از ۶۰٪ کاهش می‌دهند. این دوقلوهای دیجیتال و شبیه‌سازی‌ها امکان تولید «در اولین بار درست» را فراهم می‌کنند که به طور چشمگیری ضایعات مواد و مصرف انرژی را کاهش می‌دهد.

ساخت پایه‌ای از زیرساخت داده‌ای قابل اعتماد

اجرای موفق هوش مصنوعی نیازمند پایه داده‌ای قوی است. تولیدکنندگان باید شکاف بین فناوری اطلاعات (IT) و فناوری عملیاتی (OT) را پر کنند. بدون داده‌های «پاک» از حسگرها و سیستم‌های کنترل، مدل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند بینش‌های قابل اعتماد تولید کنند. بنابراین، شرکت‌ها باید اولویت خود را بر دیجیتالی کردن فرآیندها و تضمین جریان داده مداوم قرار دهند قبل از اینکه به ادغام گسترده هوش مصنوعی اقدام کنند.

دیدگاه کارشناسی: غلبه بر عنصر انسانی در اتوماسیون

از دیدگاه فنی، بزرگ‌ترین مانع پذیرش هوش مصنوعی اغلب نه نرم‌افزار، بلکه «اصطکاک انسانی» درون سازمان است. کارکنان اغلب نگرانند که هوش مصنوعی منجر به از دست رفتن شغل‌ها شود. با این حال، کمبود نیروی کار فعلی نشان می‌دهد که برعکس است؛ هوش مصنوعی به عنوان «ضریب نیرو» برای نیروی کار رو به کاهش عمل می‌کند. من معتقدم مدیریت باید تکنسین‌های سطح کارگاهی را از اوایل مرحله آزمایشی درگیر کند. وقتی یک تکنسین می‌بیند که یک عامل هوش مصنوعی با موفقیت کدی برای راننده ربات می‌نویسد یا یک دفترچه راهنمای پیچیده را به دستورالعمل کاری ترجمه می‌کند، فناوری به جای تهدید، به یک شریک تبدیل می‌شود.

کاربرد عملی: بازرسی کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی

در یک سناریوی معمول اتوماسیون کارخانه، یک خط مونتاژ با سرعت بالا هزاران قطعه در ساعت تولید می‌کند. بازرسی دستی سنتی مستعد خستگی و خطا است. با ادغام سیستم بینایی مبتنی بر هوش مصنوعی با یک PLC مانند RX3i یا مشابه آن، سیستم می‌تواند نقص‌های میکروسکوپی را به صورت لحظه‌ای تشخیص دهد.

• سناریو: یک کارخانه بسته‌بندی مواد غذایی از مدل‌های یادگیری عمیق برای بررسی سلامت درزها استفاده می‌کند.

• نتیجه: سیستم به طور خودکار تنظیمات ماشین را هنگام تشخیص روند انحراف اصلاح می‌کند، میزان رد شدن محصولات را ۱۵٪ کاهش داده و ۱۰۰٪ تطابق با استانداردهای ایمنی را تضمین می‌کند.