هوش مصنوعی: نقش مهم در کاهش نقص‌های کیفی

یک تولیدکننده موتورهای دیزل دریایی، هوش مصنوعی را در فرآیند تولید خود ادغام کرده و طی 90 روز توانسته است 20 رخداد واقعی را به‌طور لحظه‌ای شناسایی کند و از بروز خسارتی بیش از 4.5 میلیون دلار به موتور جلوگیری کند. همچنین، این اقدام منجر به افزایش نرخ بازگشت سرمایه (ROI) پروژه به 10 برابر شده است.

شرایط ناپایدار بازار، محدودیت‌های زنجیره تأمین، کمبود نیروی کار و صنعت جهانی پرسرعت، تولیدکنندگان را وادار کرده تا نحوه عملکرد خود را بازنگری کنند. به منظور حفظ مزیت رقابتی و حل چالش‌های قدیمی کسب‌وکار، بسیاری از تولیدکنندگان به استقبال فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی رفته‌اند. از اتوماسیون صنعتی گرفته تا فناوری‌های دیجیتال و اینترنت صنعتی اشیاء (IoT)، این نوآوری‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را از سیستم‌های پراکنده استخراج کرده و به بینش‌های استراتژیکی دست یابند که برای تصمیم‌گیری‌های بهتر ضروری است. 

تردیدی نیست که این سازمان‌ها حجم عظیمی از داده‌ها را در اختیار دارند. طبق مطالعه‌ای از مک‌کینزی، صنعت تولید سالانه 1.9 پتابایت (یا 1,900,000 ترابایت) داده تولید می‌کند. کلید موفقیت در اینجا، نیاز به روشی کارآمد برای جمع‌آوری و تحلیل این داده‌ها و تبدیل آن به اطلاعات قابل استفاده است، و این امری است که باید به‌سرعت انجام شود. به همین دلیل، بسیاری از شرکت‌ها به هوش مصنوعی روی آورده‌اند تا بتوانند از داده‌های خود برای شناسایی فرصت‌هایی بهبود عملیات استفاده کنند.

 مزایای هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها

از افزایش بازده تولید و زمان بهره‌برداری گرفته تا پیش‌بینی دقیق تقاضا، هوش مصنوعی می‌تواند بهبهبود چشمگیری در شاخص‌های کارایی و بهره‌وری کمک کند. این فناوری، مجموعه‌ای از الگوریتم‌های پیچیده است که برای تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و شناسایی الگوها مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کار منجر به پیش‌بینی وضعیت آینده می‌شود و بدین‌گونه می‌تواند نتایج کسب‌وکار را بهبود بخشد.

در محیط‌های تولیدی معمولاً چندین گروه کاری و دستگاه‌های مختلف وجود دارند که هر یک داده‌های خود را جمع‌آوری می‌کنند؛ این داده‌ها ممکن است از نظر کیفیت، فرمت و زمان‌بندی متفاوت باشد و می‌توانند مانع تحلیل و استخراج بینش‌های معنادار از داده‌ها شوند. هوش مصنوعی قادر است این موج عظیم داده‌ها را مدیریت کرده و به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا اطلاعات عملیاتی را به‌سرعت و با دقت ترکیب کنند و نتایج را بر اساس سناریوهای مختلف پیش‌بینی نمایند.

توانایی پیش‌بینی مشکلات پیش از وقوع، جایی است که هوش مصنوعی به‌ویژه می‌درخشد. با شناسایی علت اصلی مشکلات کیفی محصولات، این فناوری می‌تواند به کاهش نقص‌های محصول و نرخ ضایعات کمک کند و بدین‌ترتیب، بازده تولید را افزایش دهد. 

 نمونه‌ای از استفاده هوش مصنوعی در بهبود کیفیت موتور

یک تولیدکننده جهانی موتور، موتورهای دیزل بزرگ تولید می‌کند که در ژنراتورها، کاربردهای دریایی و نظامی به کار می‌روند. هر موتور بعد از مونتاژ تحت آزمایشات دقیق قرار می‌گیرد که در این فرآیند، نشانه‌های ظریفی از مشکلات گاهی حتی از چشم ماهرترین اپراتورها پنهان می‌ماند. این امر می‌تواند منجر به خرابی‌های فاجعه‌آمیز در حین آزمایش یا پس از شروع به کار موتور شود، و این خرابی‌ها خسارت‌های مالی زیادی به شرکت وارد می‌کند و تحویل به‌موقع را تحت تأثیر قرار می‌دهد.

پیش از ادغام هوش مصنوعی، مشکل در نبود داده‌ها نبود، بلکه در نحوه استفاده از آن‌ها بود. این کارخانه برای سال‌ها داده‌های فرآیند را جمع‌آوری کرده بود، اما فقط پس از وقوع خرابی از آن‌ها استفاده می‌کرد. این رویکرد واکنشی، به تیم اجازه نمی‌داد که علت خرابی‌ها را شناسایی و از آن‌ها پیشگیری کند. نتایج نهایتاً به عنوان هزینه‌ای پذیرفته می‌شدند. با توجه به این چالش‌ها، شرکت تصمیم گرفت از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی خرابی‌های بحرانی قبل از وقوع آن‌ها استفاده کند.

شرکت با برنامه‌ای آزمایشی شروع کرد که زیرساخت‌های داده‌ای لازم را برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی فراهم می‌کرد. این فرآیند شامل پاک‌سازی و تحلیل داده‌ها بود که در آن 20 میلیارد نقطه داده از 100 موتور به 6 میلیارد نقطه داده با بیشترین اهمیت کاهش یافت که تنها در 48 ساعت و با کمک هوش مصنوعی انجام شد. سپس، داده‌ها بر اساس زمان و شماره مدل ترکیب و به‌صورت بصری نمایش داده شدند تا هرگونه خلأ داده شناسایی شود.

این نتایج به تولیدکننده امکان داد که مبناهایی ایجاد کند، روندها و ناهنجاری‌ها را شناسایی کند و برنامه‌ای برای عملیاتی کردن اطلاعات تدوین نماید. گزارشی که به‌زودی ارائه شد، گروهی از موتورهای پرخطر را بر اساس شماره سریال شناسایی کرده و شرکت دریافت که این موتورها احتمال بیشتری برای بروز مشکل دارند. تطبیق داده‌های آزمایش با خرابی‌های واقعی توانست بیش از 80 درصد مشکلات موتورها را به‌طور دقیق شناسایی کند.

این فرآیند نه تنها به شناسایی و حل مشکلات کمک کرد، بلکه باعث شد که مدل هوش مصنوعی به‌طور مداوم در حال یادگیری باشد. در کمتر از 45 روز، این مدل توانست خرابی‌ها را 30 دقیقه قبل از وقوع با دقت کامل پیش‌بینی کند.

 دستیابی به راه‌حل تجاری

در زمان راه‌اندازی رسمی، راهکار هوش مصنوعی به داده‌های آنلاین تولید شده توسط سیستم‌های کنترل آزمایش و رابط‌های بین ماشین و انسان (HMI) متصل شد، بدون اینکه تأثیری بر عملیات عادی فرآیند داشته باشد. این مدل با نرم‌افزار استاندارد آزمایش شرکت یکپارچه شد و اپراتورها از پیاده‌سازی آن آگاه نبودند. تنها چیزی که لازم بود بدانند این بود که صفحه‌های HMI آن‌ها می‌توانند هرگونه مشکل احتمالی را هشدار دهند و راهنمایی‌های لازم برای واکنش به آن ارائه کنند.

در 90 روز اول، برنامه هوش مصنوعی موفق شد 20 رویداد لحظه‌ای را شناسایی کند و از بروز خسارتی بیش از 4.5 میلیون دلار به موتور جلوگیری نماید و نرخ بازگشت سرمایه (ROI) پروژه به 10 برابر رسید.

استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند راهی برای کاهش پیشگیرانه نقص‌های کیفی، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و بهبود تحویل به‌موقع به تولیدکنندگان فراهم کند، و آن‌هم با کمترین اختلال در عملیات. با شروع از زیرساخت داده‌ای قوی و همکاری با شرکای باتجربه، هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌های لازم برای پیشبرد نتایج تجاری را ارائه کند و به تولیدکنندگان کمک نماید تا در محیط پرسرعت کسب‌وکار امروزی رقابتی باقی بمانند.

با این حال، هوش مصنوعی لزوماً یک راهکار همه‌جانبه نیست. بسته به نیازها، مورد کاربرد و شرایط خاص، راهکارهای دیگری ممکن است مناسب‌تر باشند. به همین دلیل، داشتن یک شریک معتمد در کنار شما اهمیت ویژه‌ای دارد. این شریک می‌تواند جایگاه شما در مسیر تحول دیجیتال را ارزیابی کرده، اهداف یا چالش‌های شما را درک کند و راهکارهایی از تأمین‌کنندگان معتبر که مناسب‌ترین گزینه برای محیط شما هستند، شناسایی کند.