به گزارش پردیس امروز، فرزین درخشانپور در یادداشتی به بررسی نحوه افزایش برآیند کاری مجموعه های تولیدی پرداخت، وی نوشت: در اکوسیستم پیچیده و پرچالش صنایع تولیدی امروز، مسئله بهره وری، کیفیت، چابکی و رقابت پذیری دیگر مفاهیم انتخابی یا آرمانی نیستند، بلکه ضرورت هایی حیاتی اند که بقای سازمان را تعیین می کنند.
در این میان، فناوری هوش مصنوعی، نه صرفاً یک ابزار، بلکه به مثابه یک شریک فکری برای مدیریت تولید مطرح شده است؛ شریکی که می تواند با تحلیل داده ها، پیش بینی وقایع، کاهش خطاها و تسریع در تصمیم گیری ها، عملکرد سازمان های صنعتی را متحول کند.
یکی از حوزه هایی که هوش مصنوعی در آن اثربخشی بالایی دارد، برنامه ریزی و زمان بندی تولید است. در بسیاری از واحدهای تولیدی، به ویژه آن هایی که با سفارش سازی، محدودیت منابع یا تقاضای متغیر مواجه اند، برنامه ریزی کلاسیک نمی تواند به صورت بهینه عمل کند. الگوریتم های یادگیری ماشین و بهینه سازی پیشرفته، می توانند با تحلیل داده های تاریخی، ظرفیت واقعی ماشین آلات، عملکرد اپراتورها و الگوهای سفارش گیری، برنامه ریزی دینامیک و سازگاری پذیر برای خطوط تولید ارائه دهند. این نوع برنامه ریزی نه تنها باعث کاهش زمان های مرده و افزایش بهره برداری از تجهیزات می شود، بلکه پاسخ گویی به نیاز مشتری را نیز به طور محسوسی بهبود می بخشد.
در حوزه نگهداری و تعمیرات، هوش مصنوعی توانسته مفهوم سنتی “PM” یا نگهداری پیشگیرانه را به سمت “Predictive Maintenance” یا نگهداری پیش بینانه سوق دهد. این تحول از طریق سنسورهایی صورت می گیرد که داده های لحظه ای از وضعیت ارتعاش، دما، صدا، فشار و سایر شاخص های عملکردی ماشین آلات را جمع آوری می کنند. الگوریتم های تحلیلگر این داده ها را به الگوهای خرابی یا سایش مرتبط می کنند و امکان پیش بینی زمان احتمالی ازکارافتادگی را فراهم می سازند. نتیجه چنین سیستمی، کاهش توقف های غیرمنتظره، افزایش عمر تجهیزات و بهبود چشمگیر بهره وری کلی کارخانه است. در واحدهای صنعتی با ماشین آلات سرمایه بر، این موضوع می تواند تفاوت بین سود و زیان باشد.
در بُعد تضمین کیفیت نیز، هوش مصنوعی به عنوان یک کنترل کننده نامرئی ولی دقیق وارد شده است. در گذشته، نمونه گیری تصادفی از محصولات تولیدی تنها راه بررسی کیفیت بود، اما امروز با استفاده از بینایی ماشین و الگوریتم های تشخیص الگو، می توان به صورت لحظه ای و ۱۰۰ درصدی تمام قطعات را پایش کرد. این سیستم ها می توانند نواقص ریز و میکروسکوپی را تشخیص دهند که از چشم انسان پنهان می ماند. افزون بر آن، با تحلیل داده های فرایندی، امکان شناسایی علل ریشه ای نوسانات کیفی فراهم می شود؛ یعنی کیفیت از یک فرآیند انتهایی به یک ویژگی درون زا در کل سیستم تولید تبدیل می شود.
هوش مصنوعی در زنجیره تأمین نیز تحولی بنیادین ایجاد کرده است. پیش بینی تقاضا، مدیریت موجودی، انتخاب تأمین کننده و حتی تعیین مسیرهای بهینه برای توزیع محصولات، همگی می توانند بر پایه تحلیل هوشمند داده ها انجام شوند. در شرایطی که زنجیره های تأمین جهانی تحت فشار بی سابقه ناشی از بحران های اقتصادی، سیاسی و زیست محیطی قرار دارند، توانایی تطبیق سریع با تغییرات و اتخاذ تصمیمات بهنگام، یک مزیت رقابتی جدی به شمار می رود. شرکت هایی که از ابزارهای AI برای پیش بینی و شبیه سازی سناریوهای مختلف استفاده می کنند، در مواجهه با اختلالات بسیار تاب آورتر عمل می کنند.
نقش هوش مصنوعی در مدیریت منابع انسانی واحدهای صنعتی نیز نباید نادیده گرفته شود. از تحلیل داده های عملکرد کارکنان گرفته تا پیش بینی نیازهای آموزشی یا شناسایی الگوهای فرسودگی شغلی، AI می تواند به مدیران منابع انسانی در تصمیم گیری های استراتژیک کمک کند. این تحلیل ها همچنین در بهینه سازی چیدمان کاری، طراحی شیفت ها و پیش بینی نیاز به جذب نیرو نیز کاربرد دارد.
اما تحقق چنین تحولاتی، صرفاً نیازمند سرمایه گذاری در فناوری نیست، بلکه نیازمند تغییر نگاه در سطح مدیریت کلان سازمان است. هوش مصنوعی یک فناوری خودکار نیست که صرفاً با خرید تجهیزات یا نصب نرم افزار بتوان از آن بهره برداری کرد. بهره گیری مؤثر از این فناوری، مستلزم درک عمیق از داده ها، بازطراحی فرایندها، به روزرسانی ساختار سازمانی و تربیت نیروی انسانی آشنا با فناوری های داده محور است. سازمان هایی که به این سطح از بلوغ مدیریتی برسند، قادر خواهند بود که از AI نه فقط برای کاهش هزینه، بلکه برای خلق ارزش واقعی استفاده کنند.
در صنایع ایران، با وجود برخی حرکت های نوآورانه و پروژه های موفق محدود، هنوز شکاف بزرگی میان ظرفیت بالقوه AI و سطح بهره برداری فعلی وجود دارد. چالش هایی نظیر کمبود داده های ساخت یافته، فقدان متخصصان چندرشته ای در حوزه های فنی و مدیریتی، عدم اتصال اکوسیستم تولید به نظام های داده محور و نبود فرهنگ تحلیل داده در سطوح تصمیم گیر، مانع از بهره گیری گسترده از این ابزار قدرتمند شده اند.
با این حال، مسیر آینده مشخص است. رقابت پذیری صنعتی در سطح بین الملل، بدون بهره گیری از سیستم های هوشمند و تحلیل داده، ممکن نخواهد بود. در این شرایط، شرکت های تولیدی که زودتر وارد این مسیر شوند و سرمایه گذاری در حوزه AI را نه به عنوان هزینه بلکه به عنوان زیرساخت توسعه ببینند، خواهند توانست با چابکی بیشتر، کیفیت بالاتر و هزینه پایین تر در بازار حضور داشته باشند.
در نهایت، هوش مصنوعی یک موج گذرا نیست. این فناوری، چشم اندازی جدید از تولید صنعتی ترسیم می کند که در آن، تصمیم گیری ها مبتنی بر داده، فرایندها خودتصحیح گر و محصولات، هوشمند و سفارشی سازی شده هستند. وظیفه مدیران صنعتی امروز، درک عمیق از این تحول و ایفای نقش راهبردی در هدایت آن است؛ نقشی که اگر به درستی ایفا شود، می تواند آینده ای متفاوت برای صنعت کشور رقم بزند.
