اجرای هوش مصنوعی برای کنترل فرآیند آسان نیست. نیاز به طراحی ، آزمایش و استقرار دقیق دارد. همچنین نیاز به ارزیابی مداوم دارد. در اینجا چند نکته برای کمک به سریع شروع به کار آورده شده است.
با اتخاذ هوش مصنوعی (AI) در برنامه هایی مانند تولید ، تصمیم گیری و کارآیی عملیاتی ، تولید احتمالاً دچار تحول اساسی خواهد شد. گسترش هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که به طرز چشمگیری شیوه ای که ما تصور می کنیم ، ایجاد و ساخت و منجر به تحولات خلاقانه و کارآمد در این زمینه ها می شود. با بالغ شدن فناوری هوش مصنوعی ، در دسترس تر و در دسترس تر قرار می گیرد ، تأثیر آن فقط رشد می کند.
رویکردهای سنتی برای کنترل فرآیندها اغلب به مدل ها و قوانین از پیش تعیین شده متکی هستند ، که اغلب مبتنی بر داده های تاریخی و تخصص انسانی هستند. با این حال ، این رویکردها همچنین محدودیت های خود را دارند ، به ویژه هنگام برخورد با پیچیدگی فزاینده ، تغییرپذیری و غیرقابل پیش بینی بودن فرآیندهای تولید مدرن و محیط هایی که در آن فعالیت می کنند. علاوه بر این ، این روش ها اغلب از تعداد زیادی از داده های قابل پیش بینی ، که در زمان واقعی توسط سنسورها و سیستم های مدرن تولید می شوند ، از این طریق استفاده نمی کنند. این جایی است که هوش مصنوعی در حال بازی است.
هوش مصنوعی به طور گسترده ای به عنوان توانایی ماشین آلات در انجام کارهایی تعریف می شود که ما معمولاً فکر می کنیم به هوش انسانی نیاز دارند. هوش مصنوعی به روابط ریاضی بین متغیرها می رسد ، به همین دلیل ما اغلب برنامه های AI یا الگوریتم ها را "مدل های AI" توصیف می کنیم. طی یک دهه گذشته ، مدل های یادگیری ماشین که یاد می گیرند عملکرد را از طریق داده ها به جای برنامه نویسی صریح بهبود بخشند ، برجسته شده اند.
اخیراً ، این امر با افزایش مدلهای بنیادی و هوش مصنوعی تولیدی بیشتر شده است. مدل های پایه مدل های بزرگی هستند که بر روی مجموعه داده های بسیار بزرگ آموزش داده می شوند که می توانند با انواع مختلفی از کارها سازگار شوند. حرکت AI به جریان اصلی مانند گذشته.
مزایای بالقوه هوش مصنوعی
به طور کلی ، هوش مصنوعی می تواند اندازه گیری ها ، راه حل ها و ارتباطات بهتری را ارائه دهد.
افزایش بهره وری: اغلب ، تولید کنندگان داده های بیشتری دارند از آنچه می دانند با چه کاری باید انجام دهند ، و داده ها سوخت هوش مصنوعی است. با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها ، الگوهای پنهان ، ناهنجاری ها و بینش ها قابل کشف است. از این روابط می توان برای درک بهتر روند و تصمیم گیری آگاهانه تر استفاده کرد. این به نوبه خود عملکرد فرآیند را بهینه کرده و خرابی را کاهش می دهد.
بهبود کیفیت ، انعطاف پذیری و پایداری: هوش مصنوعی می تواند به تولید کنندگان کمک کند تا با تشخیص و پاسخ دادن به نقص ، ناهنجاری ها و خطاها در زمان واقعی ، کیفیت مواد اولیه ، محصولات و تجهیزات را نظارت و حفظ کنند. با افزایش داده ها و افزایش پیچیدگی ، این به ما امکان می دهد در صورت بروز اختلال در عرضه سریعتر از مواد جدید استفاده کنیم و از مواد طبیعی یا بازیافتی با خواص متغیر به طور موثر استفاده کنیم.
افزایش نوآوری و رقابت: مشاغل می توانند از هوش مصنوعی برای نوآوری سریعتر و افزایش سرعت توسعه محصول استفاده کنند. این می تواند شامل طرح های بهتر محصول ، مانند آنهایی باشد که توسط شبیه سازی های سریع و کارآمد محور و کارآمدتر و سریعتر تنظیم شده توسط عرضه و تقاضا هدایت می شوند. در آینده ، هوش مصنوعی حتی می تواند به تجزیه دانش خاموش در زنجیره های طراحی ، تولید و عرضه کمک کند و باعث ایجاد تغییر مرحله در قابلیت ها شود.
کاهش ضایعات: فناوری هوش مصنوعی می تواند زباله های مربوط به مواد ، انرژی ، زمان و مکان را کاهش دهد. این می تواند اشکال مختلفی داشته باشد ، از جمله ترکیب نظارت بر فرآیند با تشخیص ناهنجاری برای رفع نقص یا متوقف کردن کار روی قطعات معیوب و استفاده از هوش مصنوعی برای کار کردن فرآیندها به گونه ای که انرژی یا استفاده از مواد را به حداقل می رساند.
توانمندسازی انسانها: سیستم های هوش مصنوعی می توانند با دسترسی به راحتی به بینش های متخصص ، دانش کارگران را ارتقا دهند. هوش مصنوعی همچنین می تواند در ارتباط و هماهنگی با مشتریان و تأمین کنندگان ، به عنوان مثال با استفاده از Chatbots کمک کند.
نحوه استفاده موفقیت آمیز از هوش مصنوعی برای کنترل فرآیند
اجرای هوش مصنوعی برای کنترل فرآیند آسان نیست. نیاز به طراحی ، آزمایش و استقرار دقیق دارد. همچنین نیاز به ارزیابی مداوم دارد. در اینجا چند نکته برای کمک به سریع شروع به کار آورده شده است.
1. اهداف و معیارها را تعریف کنید: قبل از شروع استفاده از هوش مصنوعی برای کنترل فرآیند ، باید دید روشنی از آنچه می خواهید به دست آورید و چگونه موفقیت را اندازه گیری می کنید ، داشته باشید و باید اهداف خاص و شاخص های کلیدی عملکرد را که با اهداف تجاری و انتظارات مشتری هماهنگ است تعریف کنید.
2. داده ها را درک کنید: داده ها پایه و اساس مدل های هوش مصنوعی است. بدون داده خوب ، شما نمی توانید سیستم های خوب AI را بسازید. درک منابع موجود و نوع ، قالب ، کیفیت ، انحراف و در دسترس بودن این منابع مهم است. به طور کلی ، داده های بیشتر بهتر است ، اما به طور کلی ، یک مجموعه داده کوچک و تمیز از یک مورد بزرگ ، پر سر و صدا و مغرضانه مفیدتر است. سرانجام ، اطمینان حاصل کنید که از منبع داده محافظت می شود. مدل های هوش مصنوعی اغلب در برابر حملات مخالف آسیب پذیر هستند که تصمیمات را تخریب یا برانداز می کنند.
3. فناوری AI مناسب را انتخاب کنید: بسیاری از فناوری های مختلف هوش مصنوعی برای کنترل فرآیند در دسترس هستند و موارد جدید دائماً اختراع می شوند. فناوری AI مناسب باید انتخاب شود که متناسب با ویژگی های داده ، الزامات فرآیند و اهداف باشد. همچنین بین پیچیدگی ، دقت ، سرعت ، مقیاس پذیری و تفسیر فن آوری های هوش مصنوعی در نظر گرفته شده است. معمولاً بهتر است از ساده ترین تکنیک ها برای دستیابی به نتایج قابل قبول استفاده کنید.
4. سیستم هوش مصنوعی را تأیید کنید: قبل از استقرار کنترل فرآیند ، باید اطمینان حاصل کنید که سیستم مطابق انتظار کار می کند. اعتبار سنجی با تعیین میزان مطابقت با معیارهای قبلی تعریف شده انجام می شود. به طور کلی ، نکته یک سیستم هوش مصنوعی توانایی آن در پیش بینی های مفید در موقعیت هایی است که قبلاً هرگز دیده نشده است. بنابراین ، ارزیابی سیستم بر اساس داده هایی که سیستم قبلاً ندیده است ، مهم است. علاوه بر این ، سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی گاهی اوقات می توانند به روش های غیرقابل پیش بینی عمل کنند ، بنابراین بهتر است برای کنترل چنین خطرات ، حفاظت هایی را تعیین کنید.
5. نظارت: پس از استقرار ، چارچوب باید به طور مرتب کنترل و بهبود یابد. برای نظارت بر نتایج ، یک داشبورد خوب با گزارش ، هشدارها و سیاهههای مربوط به کمک بزرگی خواهد بود.