البحوث والتطوير في مجال الصناعة باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
بقلم : د. جاسم حاجي
تركز الشركات الكبرى في البحرين مثل بابكو، وأسري، وألبا، وبناغاز بشكل أكبر على الرقمنة والابتكار والبحث والتطوير، والتي تتمتع جميعها بتمكين مشترك وهو الذكاء الاصطناعي.
في عصر الثورة الصناعية 4.0، تتبنى الصناعة الكيميائية لأساليب الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). حيث يتم استخدام تقنيات التعلم الآلي في اكتشاف الأدوية، والتنبؤ بالخصائص الجزيئية، وتصميم المحفز المعكوس، وما إلى ذلك. تركز أبحاث علم المواد حاليًا على مزيج من الجزيئات مثل البوليمرات والمنظفات ومنتجات العناية الشخصية، ومن الصعب التنبؤ بخصائص الجزيئات المختلطة باستخدام التقنيات التجريبية والنظرية المطورة للجزيئات النقية. على سبيل المثال، لا تساوي ريولوجيا الجزيئات المختلطة التأثير المتوسط لكل جزيء، فالمواد المعقدة تضفي أبعادًا جديدة على الطاولة.
يعد اختبار جميع التوليفات الممكنة تجريبياً أو استخدام نظريات ab initio أمرًا مكلفًا للغاية، لذلك يمكن أن يوفر التعلم الآلي جنبًا إلى جنب مع العلوم الأساسية دليلًا لتصميم تجارب أفضل، واستخدام بيانات تجريبية محدودة لبناء نماذج أساسية أو نماذج تعتمد على البيانات.
الصناعة الكيميائية لها تاريخ طويل في تسجيل بيانات التصنيع، فيمكن من خلالها استخدام البيانات بشكل أفضل وتشغيل الإنتاج المستقبلي بشكل أكثر كفاءة مع اضطرابات أقل. يلعب التعلم الآلي والتقنيات ذات الصلة دورًا مهمًا، حيث تتضمن بيانات التصنيع بيانات منظمة مثل بيانات المستشعر (سلاسل زمنية بتردد ثابت) وإعدادات التحكم في التشغيل، بالإضافة إلى البيانات غير المنظمة مثل اكتشاف الأعطال أو الأحداث ذات الصلة. يتطلب استخدام كل هذه المعلومات تصميم نظام تعلم آلي يمكنه التعامل مع البيانات النصية والرقمية والصور والسلاسل الزمنية والنماذج الفيزيائية.
أخيرًا، يلعب التنبؤ دورًا مهمًا في تحسين سلسلة التوريد اليوم، فإن معرفة متى وأين ستتغير الطلبات مقدمًا، والاستعداد للحالات النادرة والخطيرة أمر بالغ الأهمية لإدارة المخاطر ورفع العائد. تحتاج سلسلة التوريد إلى التكيف بسرعة مع العديد من التغييرات غير المسبوقة، حيث يلعب التنبؤ التكيفي دورًا أكثر أهمية اليوم.
يتضمن التنبؤ في سلسلة التوريد طرقًا وأنظمة للتنبؤ بسلوك العميل. على سبيل المثال، ما الذي يدفع العملاء لملء أو تفريغ مخزوناتهم، وكيف ستؤثر طفرات التسوق في العطلات على الطلب على المواد الخام؟ يرتبط التنبؤ أيضًا بكيفية استخدام معلومات الوقت الفعلي لإجراء تعديلات سريعة. على سبيل المثال، هل ستؤدي كارثة أو طقس شديد في مكان ما إلى إبطاء الإنتاج أو الشحن؟ مع التقنيات الناشئة اليوم في الذكاء الاصطناعي والثورة الصناعية 4.0، تستفيد الأبحاث المتعلقة بالتنبؤ أيضًا من التعلم الآلي والبيانات الضخمة لتوفير إمكانيات جديدة لتحسين سلسلة التوريد.
يهدف موضوع البحث هذا إلى تسليط الضوء على البحوث والتطوير في الذكاء الاصطناعي في مجال التصنيع وسلسلة التوريد. يتمثل الموضوع الرئيسي في تسليط الضوء على كيفية تعاون هذه الوظائف لتسريع دورة تطوير المنتج وكيف تعمل الصناعة نحو الأداء في السلامة والموثوقية والاستدامة.
