تحول تولید در اقتصاد دیجیتال (تحول دیجیتال در تولید)

  این تحول صرفاً در مورد پذیرش فناوری های جدید نیست. این نشان دهنده یک تغییر عمیق در نحوه مفهوم سازی، اجرا و تکامل فرآیندهای تولید در طول زمان است.

تحول دیجیتال به عنوان یک ضرورت استراتژیک

دگرگونی دیجیتال در تولید فقط به ادغام فناوری‌های جدید نیست. این یک استراتژی تجاری گسترده برای پرداختن به چالش های سنتی و استفاده از فرصت های جدید از طریق فناوری دیجیتال است.این تحول برای تولیدکنندگان برای به حداکثر رساندن درآمد، کاهش هزینه‌ها، بهبود کیفیت و افزایش انعطاف‌پذیری در تولید بسیار مهم است.

تأثیرات اقتصادی و روندهای سرمایه گذاری خطرات اقتصادی تحول دیجیتال قابل توجه است، به طوری که انتظار می رود هزینه های جهانی تا سال 2027 از 3.4 تریلیون دلار فراتر رود و تولید گسسته را به عنوان پیشرو در هزینه های دیجیتال قرار دهد.

این سرمایه‌گذاری منعکس‌کننده اذعان گسترده در میان رهبران تولیدی است که تحول دیجیتال برای موفقیت آنها حیاتی است، و بیش از 90٪ در مورد اهمیت آن توافق دارند.

کارایی و مزیت رقابتی

تولیدکنندگانی که به طور موثر استراتژی‌های تحول دیجیتال را پیاده‌سازی کرده‌اند، نسبت به رقبای خود دستاوردهای کارآمدی قابل توجهی دارند. این کارایی از افزایش بهره وری کارگران، بهبود زمان کارکرد دارایی و همکاری بین سازمانی بهتر ناشی می شود.

این پیشرفت‌ها نه تنها درآمد را افزایش می‌دهد، بلکه به کاهش هزینه‌ها نیز کمک می‌کند و شرکت‌ها را در بازارهای خود چابک‌تر و رقابتی‌تر می‌کند.

بهبود ایمنی و کیفیت

فناوری های دیجیتال به طور قابل توجهی ایمنی و برنامه های آموزشی را در محیط های تولیدی افزایش می دهند. آنها از فرآیندهای پیچیده پشتیبانی می کنند و تضمین می کنند که کارگران وظایف را با خیال راحت انجام می دهند.

مشتری و پویایی بازار

تحول دیجیتال با ابتکارات تجاری مانند افزایش کیفیت محصول و ایجاد تجربیات جدید برای مشتری همسو است. این ابتکارات نه تنها تعامل مشتری با نام تجاری را بهبود می بخشد، بلکه کارایی عملیاتی را تقویت می کند و خطاهای تولید را کاهش می دهد .

  علاوه بر این، ارائه نوآوری‌های مبتنی بر نرم‌افزار و بهره‌برداری مؤثر از داده‌ها در حال تبدیل شدن به تمایزهای کلیدی در افزایش تجارب و تعامل مشتری هستند.

چالش ها و اجرای استراتژیک

با وجود مزایای واضح، بسیاری از سازمان ها در اجرای موثر استراتژی های تحول دیجیتال با چالش هایی روبرو هستند. تعداد قابل توجهی از شرکت‌ها منابع نادرست را گزارش می‌کنند که تنها با چند ابتکار باعث تحول واقعی می‌شود و کسری از افزایش درآمد مورد انتظار و صرفه‌جویی در هزینه را به دست می‌آورد .

  تحول دیجیتالی موفقیت‌آمیز مستلزم همسویی واضح با ارزش‌ها و نتایج کسب‌وکار است، که هم توسط خرید اجرایی و هم مشارکت فعال کارکنان پشتیبانی می‌شود.

استراتژی بلندمدت و حکمرانی

تحول دیجیتال یک تعهد بلند مدت است که مستلزم مدیریت تغییر مستمر و برنامه ریزی استراتژیک است. ایجاد یک نهاد حاکمیتی که شامل ذینفعان متقابل کارکردی باشد می‌تواند به حفظ همسویی با اهداف تجاری و تضمین پیشرفت پایدار در تلاش‌های تحول کمک کند.

ادغام هوش مصنوعی (AI) در تولید، جهشی قابل توجه به جلو را نشان می دهد و فرصت های بی سابقه ای را برای کارایی، نوآوری و رقابت ارائه می دهد. همانطور که صنایع در سراسر جهان این تغییر را طی می کنند، درک نقش هوش مصنوعی و سایر فناوری های دیجیتال برای ذینفعانی که قصد دارند از مزایای این تحول دیجیتالی استفاده کنند، بسیار مهم می شود.

تغییر رقابت با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) به طور قابل توجهی چشم انداز رقابتی در بخش تولید را تغییر می دهد. هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و ورودی‌های انسانی از طریق الگوریتم‌های پیچیده برتری دارد و اساساً شیوه‌های تولید را تغییر می‌دهد.

این تحول مشهود است زیرا هوش مصنوعی، همراه با اینترنت صنعتی اشیا (IoT)، عملیات در کارخانه های هوشمند را متحول می کند.افزایش تجزیه و تحلیل داده ها و فرآیندهای تصمیم گیری با فناوری هایی مانند شبکه های عصبی یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی .

هوش مصنوعی پیشگامانه و مولد

استفاده از هوش مصنوعی در تولید بسیار گسترده است، به طوری که بیش از 70 درصد از نهادهای مورد بررسی هوش مصنوعی را در عملیات خود گنجانده اند. در این میان، نرم افزار اتوماسیون عمدتاً توسط 60٪ استفاده می شود.از تولیدکنندگان، در حالی که علاقه فزاینده ای به هوش مصنوعی پیشگو و هوش مصنوعی مولد به ترتیب 37 و 35 درصد وجود دارد.

تضمین کیفیت و مدیریت انبار

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های گسترده از خطوط تولید برای تشخیص سریع و دقیق عیوب و ناهنجاری ها، تضمین کیفیت را به طور قابل توجهی افزایش می دهد و در نتیجه باعث کاهش ضایعات و افزایش رضایت مشتری می شود.

  در مدیریت انبار، هوش مصنوعی از داده‌های فروش تاریخی، سطح موجودی فعلی و روندهای بازار برای پیش‌بینی دقیق تقاضا استفاده می‌کند و یک مزیت استراتژیک در مدیریت موجودی فراهم می‌کند.

اتوماسیون و بهره وری عملیاتی

اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) نمونه ای از کاربرد هوش مصنوعی در ساده سازی عملیات با خودکارسازی وظایف معمول مانند رسیدگی به فاکتورها در صنعت خودرو است که کارایی فرآیند را افزایش می دهد و خطاها را کاهش می دهد .

این اتوماسیون به فرآیندهای مختلف تولید گسترش می‌یابد و آنها را کارآمدتر و کمتر مستعد خطا می‌کند و در نتیجه در زمان و منابع صرفه‌جویی می‌کند.

تصمیم گیری مبتنی بر هوش مصنوعی و ارتقای ایمنی

نقش هوش مصنوعی فراتر از وظایف عملیاتی است و شامل بهبود ایمنی و انطباق با مقررات صنعت با نظارت بر شرایط کارخانه برای تشخیص زودهنگام خطرات بالقوه است. علاوه بر این، هوش مصنوعی با ارزیابی شرایط و شناسایی مسائل با دقت بالا به دلیل قابلیت‌های شناختی پیشرفته‌اش، تصمیم‌گیری بهتری را امکان‌پذیر می‌کند.

کنترل پیشرفته و تضمین کیفیت

در بخش هایی مانند تولید نیمه هادی و فولادسازی، هوش مصنوعی کنترل فرآیند پیشرفته و تضمین کیفیت را تسهیل می کند. به عنوان مثال، تکنیک‌های هوش مصنوعی برای شناسایی نقص‌ها در طراحی تراشه‌ها در مراحل اولیه فرآیند تولید یا برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید در فولادسازی از طریق تکنیک‌های شبکه عصبی مصنوعی استفاده می‌شوند.

این برنامه‌ها نقش حیاتی هوش مصنوعی را در افزایش کیفیت محصول و کارایی عملیاتی در بخش‌های مختلف تولید نشان می‌دهند. با ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود، تولیدکنندگان نه تنها فرآیندها را ساده می کنند، بلکه استانداردهای جدیدی را در بهره وری، کیفیت و نوآوری تعیین می کنند و راه را برای چشم انداز تولید کارآمدتر و رقابتی تر هموار می کنند.

این بحث با هدف تجهیز خوانندگان به بینش در مسیریابی و سرمایه گذاری در تحول دیجیتال در تولید است.

رباتیک و اتوماسیون

در حوزه تحول دیجیتال در بخش تولید، رباتیک و اتوماسیون به عنوان فناوری‌های محوری برجسته می‌شوند. اتوماسیون، به ویژه از طریق استفاده از ربات‌های صنعتی، فرآیندهای تولید را با افزایش سرعت، کاهش زمان چرخه، و امکان عملکرد مداوم بدون نیاز به وقفه، بهبود می‌بخشد..

این تغییر نه تنها کارایی را بهبود می بخشد، بلکه خطر خطاها را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد و کیفیت محصول را افزایش می دهد. علاوه بر این، ادغام ربات‌ها در تنظیمات تولید می‌تواند منجر به صرفه‌جویی در هزینه‌ها و افزایش بازده تولید شود، زیرا روبات‌ها می‌توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به چندین نفر نیاز دارند.

اینترنت اشیا (IoT)

اینترنت اشیا (IoT) به سنگ بنای تحول دیجیتال در تولید تبدیل شده است، که باعث تسهیل اتصالات پیشرفته و تبادل اطلاعات در زمان واقعی در بین سیستم‌ها و دستگاه‌های مختلف تولیدی می‌شود .

با استفاده از اینترنت اشیا، تولیدکنندگان می‌توانند بینش‌های مهمی در مورد عملیات خود به دست آورند که امکان نگهداری پیش‌بینی‌شده و مدیریت کارآمدتر منابع را فراهم می‌کند . این فناوری ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا با یکدیگر و با سیستم‌های مدیریت مرکزی ارتباط برقرار کنند، در نتیجه کل فرآیند تولید را بهینه می‌کنند و زمان خرابی را کاهش می‌دهند.

راه حل های ERP مبتنی بر ابر

سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع سازمانی مبتنی بر ابر (ERP) در ایجاد تحول دیجیتال با ادغام فرآیندهای مختلف کسب‌وکار در یک سیستم واحد و واحد حیاتی هستند. این سیستم‌ها مقیاس‌پذیری، تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ، و امنیت داده‌های بهبود یافته را ارائه می‌دهند که برای عملیات‌های تولید مدرن ضروری هستند. با متمرکز کردن داده ها و فرآیندها، ERP های ابری تصمیم گیری را بهبود می بخشند و عملیات را ساده می کنند، از مدیریت موجودی تا مدیریت ارتباط با مشتری .

پرینت سه بعدی

فناوری پرینت سه بعدی با ایجاد امکان ایجاد محصولات پیچیده و سفارشی شده با کاهش هزینه  ها و زمان تولید، انقلابی در تولید ایجاد کرده است. توسعه مواد جدید و فن‌آوری‌های پیشرفته چاپ، کاربردهای چاپ سه‌بعدی را در بخش‌های مختلف، از جمله هوافضا، خودرو، و مراقبت‌های بهداشتی گسترش داده است.

این فناوری نه تنها از نوآوری و سفارشی‌سازی پشتیبانی می‌کند، بلکه انعطاف‌پذیری و واکنش‌پذیری فرآیندهای تولید را نیز به طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهد. با ادغام این فناوری‌های کلیدی، تولیدکنندگان می‌توانند به سطح بالاتری از کارایی، کیفیت و نوآوری دست یابند و خود را به طور موثر در چشم‌انداز رقابتی اقتصاد دیجیتال قرار دهند.

یکپارچه‌سازی فناوری‌های کلیدی مانند هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و روباتیک نه تنها چشم‌انداز تولید را بازتعریف کرده است، بلکه معیار جدیدی برای نوآوری، کیفیت و بهره‌وری ایجاد کرده است. 

تعمیر و نگهداری پیش بینی کننده و طول عمر تجهیزات

هوش مصنوعی (AI) به طور قابل توجهی کارایی تولید را از طریق تعمیر و نگهداری پیش بینی افزایش می دهد، که خرابی تجهیزات را قبل از وقوع پیش بینی می کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر و ماشین‌آلات، علائم اولیه مشکلات احتمالی، کاهش زمان خرابی، کاهش هزینه‌های تعمیر و نگهداری و افزایش عمر تجهیزات را شناسایی می‌کنند.

برای مثال، اتخاذ استراتژی‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده زیمنس منجر به کاهش قابل‌توجه در زمان توقف برنامه‌ریزی نشده شده است و میلیون‌ها یورو در سال صرفه‌جویی می‌کند.

سیستم‌های قدیمی، که اغلب بر روی نرم‌افزار یا سخت‌افزار قدیمی ساخته می‌شوند، وقتی با سیستم‌های مدرنی که بر روی پلتفرم‌های پیشرفته کار می‌کنند جفت می‌شوند، با مشکلات سازگاری دست و پنجه نرم می‌کنند.

سیستم های قدیمی و مسائل یکپارچه سازی

یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در تحول دیجیتال در بخش تولید، ادغام سیستم‌های قدیمی با فناوری‌های دیجیتال جدید است. بسیاری از تأسیسات تولیدی با ترکیبی از فناوری های قدیمی و جدید کار می کنند که یکپارچه سازی یکپارچه را پیچیده می کند.

سیستم‌های قدیمی، که اغلب بر روی نرم‌افزار یا سخت‌افزار قدیمی ساخته می‌شوند، وقتی با سیستم‌های مدرنی که بر روی پلتفرم‌های پیشرفته کار می‌کنند جفت می‌شوند، با مشکلات سازگاری دست و پنجه نرم می‌کنند.

این نابرابری می‌تواند منجر به چالش‌های یکپارچه‌سازی قابل‌توجهی شود، زیرا سیستم‌های قدیمی‌تر برای عملکرد با افزایش ذخیره‌سازی و سرعت پردازش سریع‌تر فناوری‌های معاصر طراحی نشده‌اند. علاوه بر این، فقدان مستندات و زبان های برنامه نویسی منسوخ، فرآیند یکپارچه سازی را پیچیده تر می کند و درک و ادغام موثر این سیستم ها را برای کسب و کارها دشوار می کند.

داده های بیش از حد

سفر تحول دیجیتال به شدت به داده‌ها وابسته است، اما مدیریت حجم عظیمی که از منابع مختلف تولید می‌شود می‌تواند به سرعت طاقت‌فرسا شود.

استخراج بینش

ایجاد بینش از این داده ها برای موفقیت بسیار مهم است. با این حال، به ابزارهای تحلیلی پیچیده و تحلیلگران ماهر داده نیاز دارد.   بدون استراتژی مدیریت داده قوی، سازمان‌ها در معرض غرق شدن داده‌ها هستند و به دلیل ناتوانی در استفاده مؤثر از این اطلاعات، مزایای بالقوه را از دست می‌دهند.

این چالش با نیاز به فیلتر کردن بینش‌های مرتبط از حجم انبوه داده‌ها، که گاهی اوقات می‌تواند فقط نویز باشد، تقویت می‌شود.

ارتقاء مهارت نیروی کار

با تکامل فناوری های دیجیتال، نیاز به نیروی کار ماهر که بتواند به طور موثر این ابزارهای جدید را مدیریت و استفاده کند، افزایش می یابد. ادغام فناوری های پیشرفته مانند هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و روباتیک مجموعه مهارت های مورد نیاز در صنعت تولید را متحول کرده است.

این تغییر مستلزم ارتقاء مهارت قابل توجه و یادگیری مستمر برای حفظ شایستگی نیروی کار در عصر دیجیتال است. شکاف قابل توجهی در مهارت ها شناسایی شده است، به طوری که بسیاری از کارمندان فاقد شایستگی های دیجیتالی لازم برای پر کردن این شکاف هستند.

استراتژی‌های پیشگیرانه، از جمله برنامه‌های آموزشی جامع و همکاری با مؤسسات آموزشی، برای توسعه نیروی کاری که نه تنها با فن‌آوری‌های پیشرفته آشنا هستند، بلکه می‌توانند عملکردهای خود را در محیط کار نیز پیش ببرند، ضروری هستند.

تحول دیجیتال باعث تغییرات قابل توجهی در کارایی عملیاتی، کاهش هزینه و مزیت رقابتی است.

بهره وری افزایش یافته است

تحول دیجیتال در تولید به طور قابل توجهی بهره وری را با خودکارسازی فرآیندها و بهره گیری از بینش های مبتنی بر داده افزایش می دهد. تولیدکنندگان می توانند عملیات را ساده کنند، ضایعات را کاهش دهند و بهره وری را بهبود بخشند و در نهایت اثربخشی کلی تجهیزات (OEE) را افزایش دهند .

علاوه بر این، راه حل های یکپارچه ساخت به کمک کامپیوتر (CAM) طراحی و ساخت را به یک فرآیند سیال متصل می کند و هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد و بهره وری را افزایش می دهد .

سفارشی سازی و انعطاف پذیری

در چشم انداز کسب و کار پویا، تولید دیجیتال درجه بالایی از سفارشی سازی و انعطاف پذیری را ارائه می دهد. شرکت ها به راحتی می توانند فرآیندهای تولید خود را برای پاسخگویی به تقاضاهای متغیر مشتری و روندهای بازار تطبیق دهند و مزیت رقابتی ایجاد کنند .

ابزارهای طراحی دیجیتال، ایجاد محصولات شخصی‌سازی شده با نیازهای خاص مشتری را تسهیل می‌کنند، رضایت مشتری را افزایش می‌دهند و کسب‌وکار مصرف‌کننده‌محورتر را تقویت می‌کنند .

کنترل کیفیت

ادغام استراتژی های دیجیتال در تولید، نحوه مدیریت، نظارت و حفظ کیفیت را تغییر می دهد. کنترل کیفیت پیش‌بینی‌کننده، با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، به تولیدکنندگان اجازه می‌دهد تا روندها و نقص‌های احتمالی را شناسایی کرده و اقدامات اصلاحی را از قبل انجام دهند .

این رویکرد فعال در تضاد با روش‌های واکنشی سنتی است، که در آن خطاها پس از تولید بررسی می‌شوند و اغلب منجر به تاخیر و هزینه‌های اضافی می‌شوند .  دگرگونی دیجیتال همچنین نظارت و کنترل در زمان واقعی فرآیندهای تولید را قادر می‌سازد و از کیفیت و سازگاری بالاتر محصول اطمینان می‌دهد .

با انجام وظایف تکراری، هوش مصنوعی کارکنان انسانی را برای نوآوری، خلاقیت و حل مسئله آزاد می‌کند و تغییری دگرگون کننده در فرآیندهای تولید را نشان می‌دهد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

ادغام هوش مصنوعی در تولید قرار است با ایجاد نوآوری و مزیت های رقابتی، صنعت را متحول کند. همانطور که فناوری‌های هوش مصنوعی تکامل می‌یابند و در دسترس‌تر می‌شوند، تولیدکنندگان آماده هستند تا از این فرصت‌ها استفاده کنند و پیشرفت‌های دگرگون‌کننده و مزایای استراتژیک را به ارمغان آورند.

اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در حال پیشرفت است و وظایف پیچیده ای را که زمانی منحصر به انسان بود انجام می دهد، که نوید عملیات کارآمدتر و کاهش هزینه ها را می دهد.

علاوه بر این، هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف، شناسایی فرصت‌ها برای ساده‌سازی فرآیندها، افزایش بهره‌وری و بهبود محصولات، بهبود مستمر را تسهیل می‌کند و به تولیدکنندگان اجازه می‌دهد تا رقابتی باقی بمانند و نوآوری را از طریق یک رویکرد تکراری برای بهبود تقویت کنند.

واقعیت افزوده و واقعیت مجازی (AR/VR)

واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) با افزایش فرآیندهای آموزشی و تعمیر و نگهداری، صنعت تولید را متحول می کنند. AR اطلاعات دیجیتالی را بر روی دنیای واقعی قرار می‌دهد و کارایی و چابکی نیروی کار را با ارائه اطلاعات بی‌درنگ در طول کارها به آنها افزایش می‌دهد .

از سوی دیگر، VR، محیط های کاملا مجازی را برای سناریوهای آموزشی ایمن و کنترل شده ایجاد می کند . آینده AR و VR در تولید شامل پوشیدنی‌های هندزفری مانند عینک‌های AR و هدست‌های مجهز به ویژگی‌های پیشرفته است که تجربه یادگیری و کارایی عملیاتی را بیشتر افزایش می‌دهد .

علاوه بر این، ادغام هوش مصنوعی در محیط‌های یادگیری واقعیت مجازی با سبک‌های یادگیری فردی سازگار می‌شود و تجربه آموزشی شخصی‌شده‌تر و مؤثرتر را ارائه می‌دهد.

این فناوری‌ها نه تنها فرآیندهای نگهداری و آموزش تعاملی‌تر را تسهیل می‌کنند، بلکه تولیدکنندگان را قادر می‌سازند تا به طور مؤثرتر و با دقت بیشتری با چالش‌های تعمیر و نگهداری و عملیاتی برخورد کنند .

واضح است که مسیر تحول دیجیتال مملو از چالش‌هایی مانند یکپارچه‌سازی سیستم‌های قدیمی، مدیریت حجم وسیع داده‌ها و ارتقای مهارت نیروی کار است. علی‌رغم این موانع، مزایای به‌دست‌آمده از تحول دیجیتال - افزایش بهره‌وری، بهبود کنترل کیفیت، سفارشی‌سازی، و عملیات آماده آینده- بسیار بیشتر از معایب بالقوه است. 

کنترل کیفیت AI-Driven گروه BMW

در کارخانه Dingolfing گروه BMW، هوش مصنوعی (AI) برای ارزیابی تصاویر اجزای خط تولید استفاده می‌شود و از رعایت استانداردهای کیفیت اطمینان حاصل می‌کند. یک برنامه هوش مصنوعی داده های سفارش خودرو را با تصویری زنده از نامگذاری مدل خودروهای تازه تولید شده مقایسه می کند. اگر مغایرت‌هایی شناسایی شود، مانند عدم وجود نام، سیستم به تیم بازرسی هشدار می‌دهد و دقت و کارایی فرآیند بازرسی نهایی را افزایش می‌دهد.

تشخیص نقص به کمک Canon

Canon فناوری تشخیص نقص کمکی را ادغام کرده است که از یادگیری ماشین، بینایی رایانه و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای افزایش قابلیت‌های بازرسی انسان استفاده می‌کند. این سیستم اجزای ساخت را از طریق رادیوگرافی صنعتی بررسی می کند و عیوب احتمالی را شناسایی می کند و ارزیابی یکپارچگی هر قطعه را بهبود می بخشد. این فناوری نه تنها خطای انسانی را کاهش می دهد، بلکه از اصلاحات انسانی نیز درس می گیرد تا دقت آن را در طول زمان افزایش دهد .

استراتژی جامع هوش مصنوعی زیمنس

زیمنس رویکرد جامع مبتنی بر هوش مصنوعی را برای بازنگری عملیات تولید خود پذیرفته است. این استراتژی شامل نگهداری پیش‌بینی‌کننده با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای ماشین‌آلات، مدیریت هوشمند انرژی برای بهینه‌سازی مصرف، و سیستم‌های بازرسی بصری مبتنی بر هوش مصنوعی برای کنترل کیفیت است. علاوه بر این، زیمنس با نظارت بر شرایط محیط کار با سیستم های هوش مصنوعی برای پیش بینی و جلوگیری از خطرات احتمالی، بر ایمنی تمرکز می کند .

کاربردهای هوش مصنوعی اینتل در تولید تراشه

اینتل از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای بهینه سازی فرآیندهای تولید و تشخیص عیوب در مراحل اولیه تولید تراشه استفاده می کند. این سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها عملکرد را بهبود می‌بخشند، بلکه دید و کارایی زنجیره تامین را نیز افزایش می‌دهند. با نظارت و پالایش مصرف انرژی، اینتل همچنین هزینه ها را کاهش می دهد و ردپای زیست محیطی خود را به حداقل می رساند و مزایای زیست محیطی تحول دیجیتال را نشان می دهد .

در طول این کاوش در تحول دیجیتال در تولید، با تمرکز ویژه بر نقش هوش مصنوعی (AI)، ما تغییرات قابل توجهی در کارایی عملیاتی، کاهش هزینه و مزیت رقابتی که این انقلاب در حال انجام است را برجسته کرده‌ایم. سفر به یکپارچه‌سازی فناوری‌های کلیدی مانند هوش مصنوعی، اینترنت اشیا، روباتیک، راه‌حل‌های مبتنی بر ابر و چاپ سه‌بعدی نه تنها چشم‌انداز تولید را بازتعریف کرده است، بلکه معیار جدیدی برای نوآوری، کیفیت و بهره‌وری ایجاد کرده است. مطالعات موردی از BMW گرفته تا جنرال الکتریک بر مفاهیم عملی و تاثیر تحول‌آفرین این پیشرفت‌های دیجیتال تاکید می‌کند و مسیری روشن به سوی آینده‌ای چابک‌تر، کارآمدتر و نوآورانه‌تر تولید را نشان می‌دهد.

با این حال، واضح است که مسیر تحول دیجیتال مملو از چالش‌هایی مانند یکپارچه‌سازی سیستم‌های قدیمی، مدیریت حجم وسیع داده‌ها و ارتقای مهارت نیروی کار است. علی‌رغم این موانع، مزایای به‌دست‌آمده از از آنجایی که تولیدکنندگان همچنان به پذیرش و انطباق با این فناوری ها ادامه می دهند، امکانات برای نوآوری و پیشرفت بیشتر در این بخش بی حد و حصر به نظر می رسد. در این زمینه تکامل و انطباق مستمر است که آینده صنعت تولید نوشته خواهد شد و هوش مصنوعی نقشی محوری در نوشتن این فصل بعدی از پیشرفت صنعتی ایفا می کند.