كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في التصنيع؟

يعمل الذكاء الاصطناعي (AI)  على تحويل قطاع التصنيع من خلال تعزيز الكفاءة والدقة والقدرة على التكيف في عمليات الإنتاج المختلفة، لا سيما في سياق الثورة الصناعية الرابعة (Industry 4.0). 

يؤدي تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، إلى تحسين الجوانب المختلفة لعمليات الإنتاج. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات من أجهزة الاستشعار والمعدات وخطوط الإنتاج لتحسين الكفاءة والجودة وتقليل فترة التعطل. من خلال استخدام الخوارزميات لتحديد الأنماط في البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتوقع المشكلات المحتملة، ويقترح تحسينات، بل ويتكيف بشكل مستقل مع العمليات في الوقت الفعلي.

أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي تأثيرًا هو في الصيانة التنبؤية. حيث تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات من أجهزة الاستشعار الموجودة على الماكينة للتنبؤ بالأعطال قبل حدوثها، مما يقلل من فترة التعطل غير المتوقعة وتكاليف الصيانة. كما يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين مراقبة الجودة المتقدمة من خلال أنظمة رؤية الكمبيوتر، والتي تقوم بفحص المنتجات في الوقت الفعلي لتحديد العيوب.

الذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI) يقوم بإنشاء محتوى جديد مثل النصوص والصور والرموز البرمجية من خلال تعلم الأنماط من البيانات والمطالبات السابقة. وفي الصناعة، يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بمجموعة متنوعة من الاستخدامات مثل البحث عن المنتجات، وتلخيص المستندات، وخدمة العملاء، ومعالجة المكالمات وغير ذلك الكثير. يساعد تصميم وبناء النماذج الأولية للتطبيقات المهندسين على استكشاف خيارات تصميم جديدة بسرعة والتكيف مع احتياجات الإنتاج المتغيرة. وفي إدارة سلسلة التوريد، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء المحتوى ونمذجة السيناريوهات والأتمتة المتقدمة التي تعزز المرونة والتواصل داخل سلسلة التوريد. 

الذكاء الاصطناعي في التصنيع يتجاوز الأتمتة لدعم اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. هذا الدور جزء مما يُطلق عليه غالبًا "المصانع الذكية" أو "التصنيع الذكي"، وكلاهما مرادف للثورة الصناعية الرابعة (Industry 4.0). هذا النهج المتقدم للإنتاج يستخدم مزيجًا من التقنيات المتصلة وتحليلات البيانات في الوقت الفعلي والذكاء الاصطناعي لإنشاء أنظمة تصنيع مرنة وفعالة وآلية للغاية. يراقب الذكاء الاصطناعي عمليات الإنتاج المستمرة ويقوم بالتعديلات دون الحاجة إلى توجيه، مما يزيد من الإنتاجية ويقلل من الهدر. هذه الأنظمة تحدث ثورة في الطريقة التي تصنع بها الشركات منتجاتها وتحسّنها وتوزعها. 

يقع الذكاء الاصطناعي أيضاً في قلب الاتجاه المتنامي للتعاون بين الإنسان والروبوت. فغالباً ما تتطلب الروبوتات الصناعية التقليدية إشرافاً دقيقاً وبيئات خاضعة للرقابة، ولكن الجيل الجديد من الروبوتات التعاونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تعمل بأمان إلى جانب البشر. تتولى الروبوتات التعاونية المهام المتكررة أو الشاقة بينما يركز الموظفون على الأعمال الأكثر تعقيداً وإبداعاً.

تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه مجتمعةً على دفع التصنيع نحو ممارسات أكثر ذكاءً وقدرة على التكيف والاستدامة. "مثل هذه الفوائد تجعل قوة الذكاء الاصطناعي أداة قيّمة في التصنيع الحديث.

يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل كل جانب من جوانب التصنيع، مما يتيح عمليات أكثر ذكاءً وكفاءة ومرونة. تشمل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الرئيسية للذكاء الاصطناعي في التصنيع ما يلي:

يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء نسخة افتراضية للعمليات وخطوط الإنتاج والمصانع وسلاسل التوريد. تُستخدم هذه النماذج الرقمية المزدوجة لمحاكاة وتحليل والتنبؤ بالأداء في الوقت الفعلي. من خلال عكس العالم الحقيقي رقميًا، تتيح التوائم الرقمية للمصنعين مراقبة العمليات وتحسينها دون الحاجة إلى التدخل المباشر في الأصل المادي. تعتمد التوائم الرقمية على البيانات من مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) ووحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة (PLCs) والتعلم العميق وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. تقوم هذه التقنيات بتحديث النموذج الرقمي باستمرار ببيانات حية، مما يوفر تمثيلًا افتراضيًا دقيقًا ومحدّثًا.

الروبوتات التعاونية (Cobots) مصممة خصيصًا للعمل جنبًا إلى جنب مع العمال البشريين، مما يعزز الإنتاجية والسلامة مع معالجة المهام المتكررة أو التي تتطلب جهدًا بدنيًا. على سبيل المثال، يستخدم مصنعو الإلكترونيات الروبوتات التعاونية لوضع المكونات بدقة، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة ودقة عملية التجميع. تمثل الروبوتات التعاونية تقدمًا كبيرًا في مجال الأتمتة، حيث تعمل على سد الفجوة بين القدرات البشرية ودقة الآلة.

يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات المستشعرات من الآلات لتوقع الأعطال قبل حدوثها. من خلال استخدام توأم رقمي لتقييم أنماط سلوك ومُؤدّاء المعدات، يمكن لهذه الأنظمة تنبيه المُشغّلين حول المشكلات المحتملة مبكرًا، مما يسمح لهم بمنع الأعطال قبل تفاقمها. على سبيل المثال، يستخدم مصنعو السيارات الصيانة التنبؤية على روبوتات خطوط التجميع، مما يقلل بشكل كبير من وقت التعطل غير المخطط له ويؤدي إلى توفير كبير في التكاليف. يسمح هذا النهج أيضاً لشركات التصنيع بالتخطيط للصيانة في غير ساعات الذروة لتقليل تعطل جداول الإنتاج.

يُمكّن الذكاء الاصطناعي الشركات المصنعة من تقديم التخصيص الجماعي، مما يسمح بتخصيص المنتجات وفقًا لتفضيلات العملاء الفردية دون إبطاء الإنتاج. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في عملية التصميم، يمكن للشركات تعديل التصاميم بسرعة بناءً على ملاحظات العملاء في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يستخدم مصنعو الملابس خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتخصيص المنتجات، مما يسمح للعملاء باختيار التصاميم التي تلبي أذواقهم المحددة​. هذه المرونة تعزز مشاركة العملاء ورضاهم.

تقوم تقنية التصميم التوليدي المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستكشاف مجموعة واسعة من خيارات التصميم استنادًا إلى معلمات مثل المواد وقيود التصنيع. تساهم هذه العملية في تطوير المنتج في تسريع دورة التصميم من خلال تمكين المصنعين من تقييم العديد من النماذج الأولية بسرعة. أدوات تصميم الذكاء الاصطناعي التوليدي قيد الاستخدام بالفعل في مختلف الصناعات، ولا سيما في مجال الطيران والسيارات، حيث تستخدمها الشركات لإنشاء أجزاء مُحسّنة. وعلى الرغم من ترسخ هذه التقنية، إلا أن إمكاناتها الكاملة لا تزال قيد الاستكشاف ضمن النظام البنائي المتطور للتصنيع الحديث.

مفهوم "المصنع في صندوق (factory in a box)" يستخدم وحدات تصنيع معيارية مستقلة يمكن نشرها بسرعة في مواقع مختلفة. مزودة بأتمتة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء، وتحليلات البيانات في الوقت الفعلي، تمكّن هذه الوحدات من إنتاج مرن ومحلي. يتيح ذلك للشركات نقل التصنيع بالقرب من الطلب، وتقليل تكاليف اللوجستيات والاستجابة السريعة للتغيرات في الاحتياجات. بعض الصناعات—مثل الإلكترونيات والسيارات والمستحضرات الصيدلانية—تجري حاليًا تجارب مع هذه الوحدات المحمولة. يكمن الإمكانات الكاملة للمفهوم في التطورات المستقبلية في الأتمتة والتصميم المعياري وتكامل البيانات، مما سيجعله حلاً قابلاً للتطوير ومستخدمًا على نطاق واسع. 

يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز عمليات مراقبة الجودة من خلال استخدام رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي (غالبًا ما يكون مدعومًا بالتوأم الرقمي) لتحديد العيوب في الوقت الفعلي. وتحلل هذه الأنظمة صور المنتجات أثناء تصنيعها، وتحدد التناقضات أو العيوب بدقة أكبر من المفتشين البشريين. على سبيل المثال، تستخدم شركات تصنيع الإلكترونيات مراقبة الجودة القائمة على الذكاء الاصطناعي المستند إلى الذكاء الاصطناعي للمساعدة في ضمان استيفاء المكونات للمواصفات الصارمة. تؤدي هذه الفحوصات إلى تحسين جودة المنتج وتقليل الهدر وزيادة رضا العملاء.

يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين سلاسل التوريد من خلال تحليل مجموعات البيانات الضخمة للتنبؤ بالطلب وإدارة المخزون وتبسيط الخدمات اللوجستية. عند إقرانه بتوأم رقمي، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء نموذج افتراضي لسلسلة التوريد بأكملها، مما يسمح للمصنعين بمحاكاة الاضطرابات أو نقص الموارد والتنبؤ بها في الوقت الفعلي. يستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب وأتمتة عمليات الشراء، مما يساعد على ضمان حصول الشركات المصنعة على المواد المناسبة في الوقت المناسب. كما يمكن لأنظمة إدارة الطلبات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تتبع وتحسين تنفيذ الطلبات، مما يضمن التسليم في الوقت المناسب. على سبيل المثال، يستخدم مصنعو الأغذية الذكاء الاصطناعي لتحسين سلاسل التوريد الخاصة بهم من خلال توقع تغيرات الطلب الموسمية، مما يسمح لهم بإدارة الموارد بكفاءة وتقليل الهدر. تعزز هذه القدرة الكفاءة التشغيلية الشاملة والاستجابة لديناميكيات السوق.

الذكاء الاصطناعي يحسن مستويات المخزون من خلال تحليل البيانات للتنبؤ باحتياجات المخزون وأتمتة التجديد. من خلال التنبؤ بالطلب ومراقبة المخزون في الوقت الفعلي، يمكن للمصنعين الحفاظ على مستويات المخزون المثلى، مما يقلل من تكاليف التخزين ويحسن التدفق النقدي. على سبيل المثال، يستخدم مصنعو الأغذية والمشروبات أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتعقب استخدام المكونات في الوقت الفعلي. يمكنهم التنبؤ بالاحتياجات المستقبلية بناءً على جداول الإنتاج والفصول والاتجاهات السابقة. يساعد هذا في تجنب الاختناقات الإنتاجية المحتملة، ولكنه أيضًا يقلل من الهدر الناتج عن تخزين المخزون الزائد.

تراقب أنظمة الذكاء الاصطناعي استخدام الطاقة في الوقت الفعلي لتحديد أوجه القصور. ويمكن لهذه الأنظمة أن توصي بإجراء تعديلات تقلل من تكاليف الطاقة وتقلل من الأثر البيئي. على سبيل المثال، تستخدم شركات تصنيع الإلكترونيات حلول الذكاء الاصطناعي لإدارة الطاقة لتحسين العمليات. وتؤدي هذه الكفاءة إلى تحقيق وفورات كبيرة في التكاليف وتقليل البصمة الكربونية​.

يساعد الذكاء الاصطناعي في تخطيط وإدارة القوى العاملة من خلال تحليل بيانات الموظفين لتحسين الورديات وتحسين الإنتاجية. يمكن لهذه الأنظمة تقييم عوامل مثل عبء العمل وأداء الموظفين ومجموعات المهارات لإنشاء جداول زمنية فعالة. يستخدم المصنعون هذه القدرة للذكاء الاصطناعي لإدارة القوى العاملة لديهم بفعالية، مما يساعد على ضمان تخصيص العمال المهرة حيثما تكون الحاجة إليهم أكثر​.

"يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي العملاء على العثور على المنتجات عندما لا يعرفون الأسماء أو الرموز الدقيقة. يمكن للعملاء وصف الميزات المطلوبة، ويترجم الذكاء الاصطناعي هذا إلى استعلام بحث فعال. كما يمكنه إنشاء أوصاف مفصلة للمنتجات، مما يعزز دقة البحث من خلال الفهم الدلالي.

يحول الذكاء الاصطناعي التوليدي معالجة المستندات في التصنيع من خلال تمكين البحث والتلخيص الفعال. فبدلاً من الفرز اليدوي للرسومات والتقارير والسجلات الفنية، يقوم الذكاء الاصطناعي بمعالجة كميات كبيرة من المستندات لتحديد الأنماط وتلخيص المعلومات الأساسية. يعمل هذا النهج على تسريع عملية الاسترجاع، وتقديم المعلومات المعقدة بتنسيقات واضحة وسهلة الاستخدام.

كما أن الذكاء الاصطناعي التوليدي مفيد أيضًا في المجالات التي تدعم عملية التصنيع مثل التعامل مع التذاكر، والتعامل مع المكالمات، وأبحاث السوق، وإنشاء أوصاف المنتجات، وجداول الصيانة والتعليمات.

بالإضافة إلى حالات الاستخدام المذكورة أعلاه، يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي فوائد إضافية بعيدة المدى لقطاع التصنيع.

زيادة الكفاءة: تساهم الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تسريع الإنتاج من خلال تولي المهام المتكررة، وتقليل الأخطاء البشرية، وتحسين سير العمل. ومع الأنظمة المتكاملة، تصبح العمليات أكثر انسيابية—من المواد الخام إلى المنتجات النهائية—مما يقلل من التدخل اليدوي ويسمح بالتصنيع "بدون تدخل بشري".

خفض التكلفة: تساهم الأتمتة والتحليلات التنبؤية ومراقبة الجودة المحسّنة في تحقيق وفورات كبيرة في التكاليف. يقلل الذكاء الاصطناعي من نفقات العمالة والصيانة، ويقلل من النفايات ويحسن استهلاك الطاقة، مما يوفر بيئة إنتاج أصغر حجماً وأقل تكلفة.

تحسين عملية اتخاذ القرار: يعالج الذكاء الاصطناعي البيانات في الوقت الفعلي، مما يمكّن المديرين من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات. تسمح التوائم الرقمية للمصنعين بمحاكاة سيناريوهات الإنتاج، وتقليل المخاطر وتحسين عمليات صنع القرار من خلال اختبار النتائج قبل التنفيذ الكامل.

زيادة السلامة: يمكن للروبوتات التعاونية (cobots) المجهزة بالذكاء الاصطناعي التعامل مع المهام الشاقة أو الخطرة جنبًا إلى جنب مع العمال البشريين، مما يعزز السلامة في مكان العمل. تدعم الأنظمة الذكية ومهام سير العمل الموجهة بالواقع المعزز إكمال المهام بشكل آمن ودقيق، مما يقلل من المخاطر التي يتعرض لها الموظفون البشريون.

الاستدامة: تساهم قدرة الذكاء الاصطناعي على تحسين تخصيص الموارد وتقليل استخدام الطاقة والحد من النفايات في ممارسات التصنيع الصديقة للبيئة. تساعد المكونات المزودة بأجهزة استشعار ذاتية المراقبة في تقليل احتياجات الصيانة، مما يساهم في تقليل التأثير البيئي.

الابتكار والميزة التنافسية: بفضل سرعة النماذج الأولية والتصميم التوليدي ومحاكاة التوائم الرقمية، يمكّن الذكاء الاصطناعي المصنعين من الابتكار بسرعة وفعالية. من خلال تقليل وقت طرح المنتج في السوق ودعم تصاميم المنتجات الأكثر تقدمًا، يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على الحفاظ على قدرتها التنافسية والاستجابة في مشهد صناعي سريع التطور.

ينطوي استخدام الذكاء الاصطناعي في التصنيع على العديد من التحديات، بما في ذلك:

جودة البيانات وتوافرها: يعتمد الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة، ولكن الشركات المصنعة غالبًا ما تفتقر إلى البيانات النظيفة والمنظمة والخاصة بالتطبيقات اللازمة للحصول على رؤى موثوقة. وينطبق هذا بشكل خاص في مجالات مثل مراقبة الجودة، حيث يمكن أن تؤثر بيانات العيوب غير المكتملة على دقة النموذج​.

المخاطر التشغيلية: تتطلب عمليات التصنيع دقة وموثوقية عالية، ومع ذلك فإن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، لا تزال في مرحلة النضج. وقد تفتقر النماذج الحالية إلى الدقة اللازمة في بيئات الإنتاج.

نقص المهارات: هناك ندرة في المتخصصين ذوي الخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والتعلم الآلي. وهذا النقص يجعل من الصعب على الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل كامل دون الاستثمار في تطوير القوى العاملة​.

المخاوف المتعلقة بالأمن السيبراني: يزيد تكامل الذكاء الاصطناعي من الاتصال الرقمي، مما يفتح المزيد من النقاط المحتملة للهجمات السيبرانية. يحتاج المصنعون إلى تدابير متقدمة للأمن السيبراني لحماية الأنظمة الحساسة​.

إدارة التغيير: أكدت ما يقرب من 100٪ من المؤسسات التي تم استطلاعها وجود تأثير بدرجات متفاوتة من الذكاء الاصطناعي والأتمتة.¹ قد يواجه دمج هذه التقنيات مقاومة من الموظفين الذين يشعرون بالقلق بشأن أمن وظائفهم. يمكن أن يساعد التواصل الواضح وإعادة التدريب على تسهيل هذا الانتقال​.

تكاليف التنفيذ: يتطلب اعتماد الذكاء الاصطناعي استثمارًا أوليًا كبيرًا في التكنولوجيا والبنية التحتية، مما قد يشكل عائقًا، خاصةً للشركات الصغيرة​.