طبیعت انسان است که یاد بگیرد، تکامل یابد و پیشرفت کند. از همان ابتدا، انسان به سمت آینده‌ای بهتر گام برمی‌دارد. از زمانی که از سنگ برای ایجاد آتش استفاده می‌کردند تا جایی که دیگر به دستیار مجازی (ربات‌ها) بگویند تجهیزات الکتریکی را روشن یا خاموش کند، راه زیادی را طی کردند. برخی می‌گویند ماشین ها تسلط یافتند و ربات‌ها جایگزین انسان‌ها شدند اما ما کسانی هستیم که این کشتی را هدایت می‌کنیم. چه از آخرین تکنولوژی ها استفاده و پیروی کنید یا نکنید، ممکن است در مورد هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) شنیده باشید. ما هر روز از این فناوری‌ها استفاده می‌کنیم، اما دقیقاً چه هستند؟ آیا آنها دو نام برای یک فناوری هستند؟ در این مقاله، AI و ML و ارزش آنها را برای تولیدکنندگان توضیح می‌دهیم.
هوش مصنوعی
توانایی یک ماشین برای شبیه سازی رفتار انسان را هوش مصنوعی می‌نامند. هنگامی که یک ماشین هوشمند می‌شود، می‌تواند یک فرمان را درک کند، داده‌ها را ذخیره و متصل کند و نتیجه گیری کند. ایده پشت هوش مصنوعی ساختن یک سیستم هوشمند شبیه انسان برای حل مشکلات پیچیده است. هوش مصنوعی بر اساس قابلیت‌های سیستم به سه دسته هوش مصنوعی ضعیف، عمومی و قوی تقسیم می‌شود.
یادگیری ماشین
یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین اجازه می‌دهد تا از داده‌های جمع‌آوری‌شده گذشته بدون برنامه‌نویسی صریح یاد بگیرد. روش‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، آمار، تحقیقات عملیاتی و فیزیک برای یافتن بینش‌های پنهان در داده‌ها استفاده می‌شوند. ML به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا به داده‌ها دسترسی مستقیم داشته باشند تا از نتایج یاد بگیرند و تصمیم‌های بهتری در آینده ارائه کنند.
شبکه عصبی یک سیستم کامپیوتری است که برای کار با طبقه‌بندی اطلاعات به همان روشی که مغز انسان انجام می‌دهد طراحی شده‌است. به عنوان مثال می‌توان تصاویر را تشخیص داد و آنها را بر اساس عناصر موجود طبقه بندی کرد. یادگیری ماشینی به سه دسته یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی تقسیم می شود.
چگونه هوش مصنوعی می تواند بهره وری را افزایش دهد؟
انقلاب تولید هوشمند، تولیدکنندگان را قادر می‌سازد تا محصولات بیشتر و باکیفیت‌تری را با هزینه‌های کاهش‌یافته با موفقیت بیشتر از همیشه تولید کنند. یکی از فناوری‌های اصلی که این آخرین نوآوری را هدایت می‌کند، هوش مصنوعی صنعتی است. با رونق محاسبات ابری و ذخیره سازی و تحلیل داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی به بهبود کارایی در محیط‌های تولیدی کمک می‌کند و منجر به عملکرد و نتایج بهتر می‌شود. در اینجا چند راه وجود دارد که چگونه هوش مصنوعی باعث بهبود تولید و افزایش بهره وری می‌شود.
پیش بینی دقیق
با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، سیستم‌ها می‌توانند صدها مدل ریاضی از احتمالات تولید و نتیجه را آزمایش کنند و در تحلیل خود دقیق‌تر باشند. در عین حال با اطلاعات جدید مانند معرفی محصول جدید، اختلالات زنجیره تامین یا تغییرات ناگهانی در تقاضا سازگار شوند.
تعمیرات قابل پیش بینی
سازمان‌ها به درک این موضوع رسیدند که برای بهبود کارایی عملیاتی، سرمایه‌گذاری در راه‌حل‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده ارزش دارد. زیرا این یک راه مطمئن است و در نتیجه تأثیری تقریباً فوری دارد. تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده از سنسورها برای ردیابی شرایط تجهیزات استفاده می‌کند و داده‌ها را به‌طور مداوم تجزیه و تحلیل می‌کند. سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تجهیزات را در زمانی که واقعاً به آن نیاز دارند به جای زمان‌های سرویس برنامه‌ریزی‌شده سرویس کنند و زمان خرابی را به حداقل می‌رسانند. حتی می‌توان ماشین‌ها را طوری تنظیم کرد که شرایط خود را ارزیابی کنند، قطعات جایگزین خود را سفارش دهند و در صورت نیاز یک تکنسین میدانی را تعیین کنند.
بهینه سازی فرآیندهای تولید
انتظار می‌رود که تعدادی از انواع ماشین‌ها با موتورهای هوش مصنوعی که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را اجرا می‌کنند، وجود داشته باشد که به طور مستقل کارایی فرآیندهای تولید را بهبود می‌بخشد. سیستم‌های هوش مصنوعی مقادیر استفاده‌شده، زمان‌های چرخه، دما، زمان تحویل، خطاها و زمان توقف را برای بهینه‌سازی دوره‌های تولید بررسی خواهند کرد. اولین گام در استقرار هوش مصنوعی حالت «دستیار اپراتور» خواهد بود، که در آن AI در پس‌زمینه اجرا می‌شود و پاسخ‌هایی را به اپراتور پیشنهاد می‌کند. سیستم‌های هوش مصنوعی از تصمیم‌های نهایی اپراتورها برای یادگیری نحوه عملکرد ذهن انسان استفاده می‌کنند تا بتوانند در حالت «تعویض اپراتور» مستقر شوند. در آینده، هوش مصنوعی به ما این امکان را می‌دهد که راندمان تولید را افزایش دهیم.
کنترل کیفیت
BMW از هوش مصنوعی برای ارزیابی تصاویر اجزای خط تولید خود استفاده می‌کند و به آن اجازه می‌دهد در زمان واقعی انحرافات از استانداردهای کیفیت را تشخیص دهد. در منطقه بازرسی نهایی، یک برنامه کاربردی هوش مصنوعی داده‌های سفارش خودرو را با تصویردریافتی از نام مدل خودروی تازه تولید شده مقایسه می‌کند. اگر تصویر دریافتی و داده‌های سفارش مطابقت نداشته باشند، برای مثال، اگر نامی وجود نداشته باشد، تیم بازرسی نهایی یک اعلان دریافت می‌کند.
نکات ذکر شده در بالا تنها چند نمونه از این است که چگونه AI زندگی ما را به طور روزانه بهبود می‌بخشد. بر اساس گزارشات اخیر، انتظار می‌رود بازار هوش مصنوعی با نرخ رشد ترکیبی سالانه 52 درصد از سال 2017 تا 2025 رشد کند. برای بسیاری از تولیدکنندگان، این به معنای بهبود کارایی تولید است.
پارادوکس بهره‌وری: چرا با وجود فناوری جدید بهره‌وری کاهش یافت؟
برینیولفسون گفت: بهره‌وری عقب مانده را می‌توان به دو روش اصلی توضیح داد.
اندازه‌گیری اشتباه
بهره‌وری به طور سنتی با استفاده از تولید ناخالص داخلی یک کشور اندازه‌گیری می‌شود که بر اساس چیزهایی است که خرید و فروش می‌شود. اما بسیاری از کالاهای دیجیتال – کنفرانس از راه دور، برنامه‌های تلفن هوشمند، ویکی پدیا – به صورت رایگان در دسترس هستند اما در آمارهای بهره‌وری دیده نمی‌شوند.
پیاده سازی و تجدید ساختار در مشاغل
تنها افزودن فناوری جدید به یک سازمان کافی نیست. شرکت‌ها به یک تغییر پارادایم کامل نیاز دارند. برینیولفسون گفت: برای به دست آوردن سود کامل، رهبران باید در فرآیندهای تجاری، شیوه‌های مدیریت و مهارت‌های کارکنان تجدید نظر کنند. این «سرمایه سازمانی نامشهود» برای شرکت‌ها ضروری است تا از پیشرفت‌های فناوری بهره ببرند، اما بسیاری از شرکت‌ها تمرکز نادرست خود را تنها بر روی فناوری قرار می‌دهند.
