یادگیری ماشین صنعت تولید را بسیار تحت تاثیر قرار داده است. اصطلاح صنعت 4 که دولت آلمان در سال 2011 ابداع کرد، اشاره به این موضوع دارد که دنیا وارد چهارمین انقلاب صنعتی خود شده است.
در انقلاب صنعتی اول، تولیدات محصولات از حالت دستی به حالت ماشینی تغییر پیدا کرد. در انقلاب صنعتی دوم، تولید به سمت استفاده از تلگراف، برق و نفت رفت، در انقلاب صنعتی سوم، استفاده از کامپیوترها و رباتیک رواج یافت، و حالا در انقلاب صنعتی چهارم، اتوماسیون، اتصال داده‌ها، و یادگیری ماشین دنیای صنعت را دگرگون می‌سازد.
یادگیری ماشین باعث می‌شود که بینش بهتری نسبت به فعالیت‌های فعلی کارخانه‌ها به دست آید، و سطح جدیدی از سازگاری و امنیت محصول حاصل شود. این باعث می‌شود تاب‌آوری تولیدکنندگان در دوران‌های بی‌ثباتی بازار بالا برود، که این به‌ویژه در دوران فعلی که همه‌گیری ویروس کرونا است خود را نشان داده است.
یادگیری ماشین یکی از فناوری‌های پایه‌ای است که به صنعت 4 این امکان را می‌دهد که وارد کسب‌وکارها و کارخانه‌ها شود. یادگیری ماشین نوعی از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها و الگوریتم‌ها این امکان را می‌دهد که بر اساس تجربه پیشین، به صورت خودکار بهتر شوند.
یادگیری ماشین و تولید
با یادگیری ماشین، پیشرفت‌های چشم‌گیری در زمینه بهینه‌سازی مسائل مختلف داشته‌ایم. با سازگار کردن سیستم‌های کارخانه‌ها با یادگیری ماشین بوده که حالا توانسته‌ایم به کارخانه‌های هوشمند برسیم. کارخانه‌ها با دستگاه‌ها، ماشین‌ها، و سیستم‌های هوشمند، می‌توانند به صورت مداوم تولید را زیر نظر بگیرند و داده‌ها را گردآوری کنند. جمع‌آوری داده‌ها به تولیدکنندگان این امکان را می‌دهد که تحلیل‌های پیشرفته داشته باشند، و به شرکت‌ها این قابلیت را می‌دهد که تصمیمات خود را با اطلاعات بیشتری بگیرند.
از یک سو، انتظارات مشتریان از هر زمان دیگری بیشتر شده است. طبق مطالعات انجام شده، جمعیت دنیا تا سال 2050 به میزان 25 درصد افزایش می‌یابد. از سوی دیگر، مشتریان تا حالا با این حجم از گزینه‌های مختلف برای مصرف روبرو نبوده‌اند. در تقریبا تمامی محصولات رقابت بالایی وجود دارد، و طبق نظرسنجی‌ها، مشتریان اگر محصول برند مورد علاقه خود را در قفسه فروشگاه‌ها نبینند، شاید محصول شرکت دیگری را بخرند، و مصرف از شرکت اول را کنار گذاشته و مشتری شرکت دوم شوند. به این ترتیب است که شرکت‌ها و کارخانه‌ها اجازه این را ندارند که در فرآیند تولیدشان وقفه‌ای ایجاد شود. هر گونه ایجاد ضایعات، پایین آمدن کیفیت، و کند شدن خط تولید به معنای آن است که آنها در رقابت نهایی بازنده خواهند بود و شاید نتوانند مشتریان خود را برگردانند. از این رو، شرکت‌ها به دنبال آن هستند که کارآیی را در فرآیند تولید تا حد امکان بالا ببرند.
یکی از جذاب‌ترین بخش‌های یادگیری ماشین در فضای تولید این است که باعث می‌شود بتوان کارآیی را افزایش داد، بدون آن که نیاز به تغییرات زیادی در منابع موجود باشد. یک مثال در این زمینه، تشخیص خطا به صورت بلادرنگ است.
همچنین، با داشتن دستگاه‌های هوشمند در کارخانه‌ها، می‌توان کیفیت محصولات را به‌سرعت تشخیص داد. دستگاه‌های تحلیل ویدیویی هم با استفاده از یادگیری ماشین می‌توانند یک محصول را در کل فرآیند تولید زیر نظر بگیرند و مشکلات را شناسایی کنند. این سیستم می‌تواند به صورت فریم به فریم، محصولات را ارزیابی کرده و اشکالات آنها را دریابد و به شرکت‌ها گزارش کند. مهندسان هم می‌توانند ببینند که مشکل از کجا شروع شده است، تا آن را برطرف سازند.
بازرسی‌های ماشینی
این نوع بازرسی‌های ماشینی در دنیای تولید صنعتی بی‌سابقه بوده و حالا کارخانه‌ها می‌توانند از آنها بهره بگیرند. همچنین کاهش زمان بازرسی به این معناست که خط تولید محصول سریع‌تر به پیش می‌رود و کسب‌وکار به شکل بهتری انجام می‌شود.
قابلیت یافتن مشکلات به صورت بلادرنگ باعث می‌شود کارخانه‌ها هم اوضاع را در لحظه زیر نظر داشته باشند و هم آمار تحلیلی خوبی بگیرند، و هم این که زمان خرابی دستگاه‌ها و میزان ضایعات کاهش یابد. در حال حاضر، بسیاری از کارخانه‌ها از نظارت انسانی استفاده می‌کنند که به صورت گاه و بیگاه انجام می‌شود و از این رو، مشکلات در لحظه شناسایی نمی‌شوند. اما یادگیری ماشین می‌تواند نظارت 24 ساعته بر خط تولید داشته باشد.
پیش بینی آینده با یادگیری ماشین
به علاوه، یادگیری ماشین امکان پیش‌بینی آینده را فراهم می‌سازد. به این ترتیب کارخانه‌ها این امکان را می‌یابند که به جای آن که تنها واکنش نشان دهند، پیش از روی دادن خطاها متوجه‌شان شده و آنها را تصحیح کنند. نگه‌داری به کمک پیش‌بینی به این معناست که یادگیری ماشین اجازه می‌دهد مشکلاتی که در فرآیند تولید پیش آمده، به صورت زودهنگام شناسایی شوند. به این ترتیب تیم‌های پشتیبانی وارد عمل شده و مشکلات را حل می‌کنند. این کار باعث می‌شود که در هزینه‌ها صرفه‌جویی بسیاری انجام شود، چرا که پیش‌گیری از خرابی هزینه بسیار کمتری دارد تا تعمیر یک ماشین خراب. همچنین ممکن است یک فرآیند تولید منجر به تولید محصولات ضایعاتی شود و به این ترتیب ضرر زیادی نصیب شرکت شود. با یادگیری ماشین می‌توان این فرآیند را شناسایی کرد و از تولید ضایعات جلوگیری کرد. همچنین با شناسایی زودهنگام مشکلات، خط تولید می‌تواند بدون توقف به کار ادامه بدهد. حتی به تکنیسین‌ها هم گفته می‌شود که کدام قطعات نیاز به بازرسی، تعمیر، یا جایگزینی دارند، و این که آنها بهتر است از چه ابزاری و چه روش‌هایی استفاده کنند. به این ترتیب اثر اقتصادی مشکلات کاهش می‌یابد. از سوی دیگر، ماشین‌آلات به این ترتیب طول عمر بیشتری پیدا می‌کنند، چرا که تعمیر زودهنگام به دوام آنها می‌افزاید.
همچنین تا پایان سال 2020، چیزی در حدود 1.64 میلیون ربات صنعتی در نقاط مختلف جهان به کار گرفته شده‌اند. این ربات‌ها کار انسان‌ها را انجام می‌دهند، و کارگران آموزش می‌بینند تا فعالیت‌های سطح بالاتری را در زمینه برنامه‌ریزی، طراحی، و نگه‌داری انجام دهند. همچنین کارآیی همکاری انسان‌ها و ربات‌ها افزایش یافته است.
تولیدکنندگان می‌توانند از هوش مصنوعی در فاز طراحی هم استفاده کنند. آنها می‌توانند یک طراحی ساده ولی روشن داشته باشند، و سپس با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، تمامی حالات طراحی را بررسی کنند و به نتیجه برسند. برای مثال، آنها در طراحی اولیه خود می‌توانند محدودیت‌ها و انواع مواد، روش‌های تولید، قیدهای زمانی، و محدودیت‌های بودجه‌ای را لحاظ کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به این ترتیب می‌توانند راه حل‌های مختلفی تولید کنند، و آنها را می‌توان با یادگیری ماشین آزمایش کرد. در مرحله آزمایش می‌توان دریافت که کدام راه حل‌ها جواب داده و کدام‌ها نه. به این ترتیب می‌توان در چندین تکرار، طراحی را انجام داد تا به راه حل مناسب رسید.
صحبت از یادگیری ماشین جذاب است، اما در عمل هم استفاده از آن بسیار کارآمد بوده است و کارخانه‌های هوشمند توانسته‌اند تاثیر بسیاری بر کسب‌وکار بگذارند. برای مثال، شرکت هارلی-دیویدسون اخیرا کارخانه‌هایش را هوشمند کرده است. به این ترتیب بوده که آنها توانسته‌اند چرخه تولید 21 روزه خود را در تنها 6 ساعت انجام دهند. هارلی-دیویدسون با این کار هزینه تولید را 200 میلیون دلار کاهش داد. شرکت‌های دیگر مانند جنرال الکتریک، آئودی، و زیمنس هم موفقیت‌های مشابهی را داشته‌اند. اما کارخانه‌های هوشمند تنها به سود شرکت‌های بزرگ نیستند. شرکت‌های کوچک هم از هوشمندسازی کارخانه‌ها استفاده بسیاری کرده‌اند و کارآیی خود را تا 10 درصد افزایش داده‌اند.
استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تنها به کارخانه‌ها محدود نیست. برای مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند زنجیره تامین را بهینه سازند و به تولیدکنندگان کمک کنند که نسبت به تغییراتی که در بازار روی می‌دهند واکنش مناسبی نشان دهند. یک الگوریتم یادگیری ماشین می‌تواند الگوهای تقاضا را بر اساس تاریخ، موقعیت، ویژگی‌های اجتماعی-اقتصادی، رفتارهای اقتصادی، وضعیت سیاسی، الگوهای آب و هوا، و موارد دیگر پیش‌بینی کند. به این ترتیب تولیدکنندگان می‌توانند از این اطلاعات استفاده کنند تا کنترل انبار، استفاده از نیروها، مصرف انرژی، و استفاده از مواد خام را بهینه کرده، و تصمیمات اقتصادی بهتری در راستای استراتژی شرکتشان بگیرند.
هوشمند سازی صنعتی در ایران
امروزه کسب و کارهای بزرگ، برای داشتن یک برنامه موفق «تحول دیجیتال»، می‌بایست شناخت درستی از استراتژی و مدل عملیاتی دیجیتال داشته باشند و به جای رویکرد انفعالی نسبت به تحول دیجیتال، به صورت فعالانه در راستای تغییرات روزافزون دیجیتال، در بازار رقابت حضور داشته باشند. فناپ زیرساخت اولین و بزرگترین اپراتور هوشمند صنعتی است که پروژه‌های بزرگی را با موفقیت اجرا کرده است.
