نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی
برای بسیاری از افراد، هوش مصنوعی به معنای رباتهایی است که وظایف پیچیده انسانی را در فیلمهای علمی-تخیلی اجرا میکنند. در واقع، این جزئی از حقیقت است. هر چیزی که هوش مصنوعی به دنیا ارائه میدهد، این است که اینتلیجنس فوقالعاده را به ماشینآلات صنعتی امکان اجرای وظایف هوشمندانه میدهد. با توجه به چالشهای جدیدی که صنایع جهان و تصمیمگیرندگان با آن مواجه هستند، نیاز فوری به حرکت به سوی تولید با استفاده از پیشرفتهای فناوری بیشتر وجود دارد. صنایع نیاز دارند کنترلها و دیگر داراییهای صنعتی خود (نرمافزار یا سختافزار) را بازسازی و بازآفرینی کنند تا با سرعت بیسابقه تغییرات همگام شوند. هوش مصنوعی یا حتمال زیاد به دستیابی به این اهداف کمک کند. برنامههای هوش مصنوعی اکنون در صنایعی مانند بانکداری، بازی، خردهفروشی، سرگرمی و غیره پراکنده شدهاند. انقلاب صنعت چهارم توسط راههای جدیدی برای اتوماسیون وظایف صنعتی با حسگرها، کنترلگرها، ماژولهای ورودی/خروجی،کنترلگرهای منطقی برنامهپذیر، دروازهها، سیستمهای شرکتی و غیره راه اندازی شده است. و روشهایی برای بازسازی تعامل انسانها و ماشینآلات به منظور ایجاد یک اکوسیستم دیجیتال قوی تر نیز فراهم شده است.
یادگیری ماشین – نیروی پرکننده اتوماسیون صنعتی
با افزایش تغییرات در رفتار مشتریان در خصوص کیفیت محصول و سفارشیسازی، برای کسبوکارها دشوار است تا تغییرات را در سیستم خود اعمال کنند. در اینجا است که یادگیری ماشین به صنایع کمک میکند. یادگیری ماشین یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است و این امکان را فراهم میکند که کامپیوترها به صورت خودکار از ورودیهای دادهها یاد بگیرند و این اطلاعات را بدون هیچ مداخله انسانیای به کار بگیرند. یادگیری ماشین در بهینهسازی تولید و کارآیی زنجیره تأمین، تشخیص تقلب، تحلیل و کاهش ریسک، مدیریت نمایه، پیشبینی مبتنی بر سامانه موقعیت جغرافیایی، کمپینهای بازاریابی هدفمند و غیره کمک میکند.
الگوریتمهای یادگیری ماشین به دستههای زیر تقسیم میشوند:
یادگیری ماشین نظارت شده:
این مدل باید یک مجموعه داده با برخی ارائهها و برچسبهای این ارائهها داشته باشد که میتواند برای پیشبینی رویدادهای آینده استفاده شود.
یادگیری ماشین بدون نظارت:
این مدل باید یک مجموعه داده با برخی ارائهها داشته باشد بدون نیاز به برچسب این ارائهها. این مدل خروجی درست پیشبینی نمیکند، بلکه داده را بررسی کرده و استنتاجهایی از مجموعه دادهها میکشد.
یادگیری ماشین نظارت شده نیمهنظارتی:
این مدل در میان خانوادههای یادگیری ماشین نظارت شده و یادگیری ماشین بدون نظارت قرار دارد. از هر دو دسته داده برچسبدار و داده بدون برچسب استفاده میکند.
تأثیر هوش مصنوعی بر اتوماسیون صنعتی چگونه است؟
- دریافت بینشهای ارزشمند از داده
صنایع در یک روز تعداد زیادی داده ارزشمند تولید میکنند. با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی صنعتی مناسب، تمام دادههای خام به بینشهای مفید تبدیل میشوند که میتوانند مهندسان یا طراحان را به کشف راههای جدید برای بهبود و بهروزرسانی بر اساس آخرین تکنولوژیها هدایت کنند.
- با استفاده از بینایی کامپیوتر، کیفیت محصول و خدمات را بهبود بخشید
بینایی کامپیوتر سعی دارد که عملکردهای دید انسان را تکرار کرده و اطلاعات مهم را از تصاویر و ویدئوها استخراج کند. بینایی کامپیوتر بر سه عنصر اصلی عمل میکند که شامل دادههای بصری، کامپیوترهای پردازش قدرتمند و الگوریتمهای هوشمند هستند. از منظر اتوماسیون صنعتی، این به افزایش کلی تولید، کارایی، ایمنی و امنیت کارخانه کمک میکند.
- با استفاده از یادگیری عمیق مبتنی بر داده و محاسبات شناختی، تکنیکهای تولید را بهبود بخشیده و با دادههای مفهومی مواجه شده را مدیریت نمایید.
یادگیری عمیق از تکنیکهای یادگیری ماشین بر پایه شبکههای عصبی مصنوعی استفاده میکند و قابلیت استخراج بینشهای سطح بالا از ورودیهای داده خام را دارد. محاسبات شناختی توجه دارد به درک و استدلال در سطح پیشرفته و قابلیت مدیریت حتی دادههای نمادین یا مفهومی را دارد.
- افزایش بهرهوری و ایمنی با همکاری روباتها و دوقلوهای دیجیتال
کوبوتها (روباتهای همکار) نقش قابل توجهی در صنایع یا آزمایشگاهها ایفا میکنند. این سیستمهای خودکار قصد دارند که به همراه انسانها کار کنند و وظایفی مانند برداشت، قرار دادن، تزریق، تجزیه و تحلیل و بستهبندی کالاها را انجام دهند. آنها همچنین میتوانند حرکات را پیگیری کرده و از تصادفات یا خطاها جلوگیری کنند. دوقلوهای دیجیتال نیز میتوانند زمان توقف و هزینهها را برای راهاندازی چنین سیستمهای رباتیکی را کاهش دهند.
- کمک به اتخاذ تصمیمات با استفاده از یادگیری تقویتی و تجزیه و تحلیل دادههای بزرگ
یادگیری تقویتی یک تکنیک پیشرفته در یادگیری ماشین است که سعی دارد مدلهای یادگیری ماشین را برای تصمیمگیری پیشرفته آموزش دهد. مدل یادگیری ماشین از روش آزمون و خطا برای پیدا کردن راه حل مناسب به هر مسئله پیچیده استفاده میکند. این تکنیک به طور گسترده در بازیها استفاده میشود، اما میتواند شکل دیگری از صنایع را نیز تحت تأثیر قرار دهد. تجزیه و تحلیل دادههای بزرگ امکان کشف الگوها، روندها، همبستگیها و ترجیحات ارزشمند را فراهم میکند تا صنایع بتوانند تصمیمات بهتری بگیرند.
- دسترسی سهل به یادگیری ماشین برای کاربران نهایی با استفاده از تراشههای هوش مصنوعی
سرورهای ابر اکثر قابلیتهای محاسباتی، ذخیرهسازی و شبکه را در اختیار دارند. خدمات مبتنی بر ابر عالی برای کسانی که به اتصال قابل اعتماد و اینترنت با سرعت بالا دسترسی دارند، مناسب هستند. اما برای کسانی که در مناطق دورافتاده زندگی میکنند، دسترسی به این خدمات غیرممکن است. تراشههای هوش مصنوعی میتوانند دسترسی به هوش را بدون نیاز به خدمات مبتنی بر ابر فراهم کرده و به صنایع، به خصوص کسانی که در مناطق دورافتاده فعالیت میکنند، کمک کنند.
- تجزیه و تحلیل و پیشبینی روندهای آینده با استفاده از پلتفرمهای یادگیری عمیق
مدلهای یادگیری عمیق از مجموعههای داده بدون ساختار برای پیشبینی روندهای آینده استفاده میکنند. یادگیری عمیق برای تشخیص تصویر و گفتار اساسی است و بر اساس سه عامل مختلف تشکیل شده است که شامل الگوریتمهای هوشمند، تعداد زیادی داده و واحد پردازش گرافیکی برای شتاب دادن یادگیری میشود.
چه زمانی هوش مصنوعی اشتباه می کند؟
هماکنون هوش مصنوعی نقشی روز به روز بزرگتر در زندگی ما ایفا میکند. این در همه چیز از تولید، خردهفروشی، آموزش و تحقیقات علمی تا بانکداری، عدالت کیفری، استخدام و سرگرمی حضور دارد، به عنوان مثال. با این حال، هر چقدر که به این تکنولوژی جدید اعتماد میکنیم تا تصمیمات مهم را بگیرد، احتمال خطاهای بزرگمقیاس بیشتر است. برای جلوگیری از چنین خطاهایی، باید درک کنیم که چگونه و چرا هوش مصنوعی به نتایج خاصی میرسد. دو عبارت کلیدی که به ذهن میآیند وقتی به بهبود هوش مصنوعی فکر میکنیم:
هوش مصنوعی قابل توضیح: این شامل تکنیکهایی است که به سیستمها این امکان را میدهد تا تصمیمات خود را توضیح دهند و همچنین بینش در بخشهای ضعیف و قوی تفکرشان ارائه دهند. این امکان را فراهم میکند تا بدانیم چقدر میتوانیم به نتایج هوش مصنوعی اعتماد کنیم و چگونه بهبودها ایجاد کنیم.
هوش مصنوعی قابل بازرسی: این با استفاده از شخص ثالثها به تست تفکرسیستم هوش مصنوعی با ارائه پرسشهای متنوع و اندازهگیری نتایج برای یافتن تفکر نادرست یا خطاها کمک میکند.
ترندهای آینده در اتوماسیون صنعتی:
گسترش بیشتر اینترنت اشیاء صنعتی (IIoT) با تحلیل پیشبینی
برنامههای نگهداری پیشبینی برای پیگیری تجهیزات به صورت زمان واقعی استفاده میشوند تا پاسخگویی را بهبود بخشیده و از بروز ناگهانی قطعیها جلوگیری کنند؛ این منجر به عملیات ایمنتر، هزینههای کمتر و رضایت بیشتر مشتری میشود.
افزایش استفاده از ابزارهای واقعیت مجازی(AR) و افزوده(VR)
ابزارهای واقعیت افزوده و واقعیت مجازی تجربیات تعاملی را ارائه میدهند که به خصوص برای آموزش پرسنل استفاده میشوند. تا به حال، برنامههای آموزش پرسنل به صورت یک سایز برای همه بودهاند، اما با ابزارهای AR و VR، آموزش بر اساس مهارتهای دانشجوی آموزشی بیشتر سفارشیسازی خواهد شد. این فناوریها همچنین به پرسنل این امکان را میدهند که در یک محیط غیرقابل مزاحمت و ایمن آموزش ببینند، به خصوص زمانی که آموزش مربوط به عملیاتهای نادر است که در دنیای واقعی ممکن است سخت به درک و تجربه باشد.
رشد محاسبات لبه
افزایش قابل توجه حجم دادهها از دستگاههایی که به صورت ۲۴ ساعته فعال هستند، اغلب مشکلات پهنای باند و زمان پردازش کند دارد. فناوری محاسبات لبه، ذخیرهسازی و پردازش اطلاعات را از خدمات ابری یا مراکز داده به سمت مکان خاصی که نیاز به آن است (که اغلب خود دستگاه است) منتقل میکند. محاسبات لبه این امکان را فراهم میکند که دستگاههای متصل بتوانند از دادههای بیشتری به صورت زمان واقعی برای تصمیمگیریهای تجاری و کنترلهای پردازشی استفاده کنند. از آنجایی که تعداد دستگاههای اینترنت اشیاء (IoT) رو به افزایش استفاده میشود، انتظار میرود که محاسبات لبه افزایش یابد.
گسترش استفاده از رباتهای هوشمند
با ظهور فناوری شبکه5G افزایش دسترسی به اتصال اینترنت سریعتر و قابل اعتماد همراه با بهبودپوشش ماهوارهای در مناطق دورافتاده، استفاده از برنامههای رباتیک هوشمند در صنایع به سرعت گسترش خواهد یافت.
برخی اطلاعات آماری در مورد هوش مصنوعی:
بعد از سالها به عنوان یک آرمان دورافتاده برای صنایع، ما اکنون به اجرا و به دست آوردن بازده معنادار از سیستمهای هوش مصنوعی در منظر صنعتی نزدیکتر هستیم. همانطور که در بالا مشاهده میکنیم، مزایای بالقوه ادغام هوش مصنوعی در اکوسیستم صنعتی بسیار زیاد است. با این حال، صوت زدن اظهارات مشکل و نقشهبرداری ابزارها تکنولوژیهای هوش مصنوعی مناسب با این اظهارات مشکلات زیادی دارد. قهری عمیق بین داخلیان (در کارخانه و بالاتر) و ارائهدهندگان فناوری باید به صورت ژرف همکاری کنند. بدون شک، برخی از این تکنولوژیها با گذر زمان بیشتر و “آسان”تر خواهند شد، اما انتخاب انتظار و تأخیر در اجرا منجر به عقبماندگی رقابتی خواهد شد. صنایع باید الان عمل کنند، از مقیاس کوچک شروع کنند، اما حالا شروع کنند.
Utthungaیک شرکت پیشرو در حل مسائل مهندسی و صنعتی است که میتواند کسبوکار شما رابه دنیایی جدید با راهکارهای هوشمند، سریع، ایمن و قابل مقیاس انتقال دهد. ما دامنه صنعتی راخوب درک میکنیم و در وضعیت مناسبی هستیم تا از فناوریهای جدید بهرهمند شویم و بهترین راهکارها را به مشتریانمان ارائه دهیم. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی ساخت یک سیستم اتوماسیون با هوش مصنوعی و ارائه بهترین راهکار برای نیازهای صنعتی شما، با Utthungaتماس بگیرید.