راهکار های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی ، شبیه سازی فرایند هوش انسان با استفاده از ماشین ، بالاخص سیستم های کامپیوتری است. کاربردهای اساسی هوش مصنوعی در دنیا شامل سیستم های خبره (تصمیم گیری خود مختار) ، پردازش زبان طبیعی ، تشخیص گفتار و بینایی ماشین می باشد.
در اصل هوش مصنوعی ، رفتار انسان را مطالعه نموده و دست به ایحاد هوش در ماشین می زند.به بیان ساده، هدف اساسی هوش مصنوعی طراحی فناوری است که سیستم های کامپیوتری را قادر می سازد هوشمندانه و در عین حال مستقل کار کنند.

چرا هوش مصنوعی؟
در عرصه صنعت ، سازمان شما در هر صورت مجبور است تا به طور مداوم کیفیت محصولات و خدمات خود را بهبود بخشد و در عین حال هزینه ها را کاهش و بهره وری را افزایش دهد. شما همچنین تلاش میکنید تا تیراژ خود را به اندازه مناسب و سودآوری افزایش دهید، در حالی که هزینهها را سال به سال کاهش دهید. یافتن راههای جدید برای استخراج ارزش از سیل دادههای سنسور ها و اینترنت اشیا به شما این امکان را میدهد که از رویکرد واکنشی به رویکردی پیشگیرانه برای به حداقل رساندن زمان توقف برنامهریزی نشده، کاهش ضایعات و دوباره کاری، و توسعه جریانهای درآمدی نوآورانه حرکت کنید.
هوش مصنوعی در صنعت
پیشرفتهای هوش مصنوعی ما را قادر میسازد کارهای پیچیده را خودکار کرده و سیگنالهای مفیدی را در دادههایی که قبلاً برای مقابله با آنها بسیار بزرگ یا پیچیده بودند، پیدا کنیم. از کیفیت و عملکرد تجهیزات، زنجیره تامین و بهینهسازی قطعات یدکی، بهبود خدمات و کسب درآمد از دادههای اینترنت اشیا، تکنیکهای هوش مصنوعی میتوانند بینشهای جدیدی را در سراسر طیف دادههای تولید باز کنند و به شما امکان میدهند:
قابلیتهای هوش مصنوعی بسیار فراتر از آن چیزی است که سیستمهای مبتنی بر قوانین ساده میتوانند انجام دهند، و به طور مداوم یاد میگیرند که الگوهایی را در دادهها به طور خودکار تشخیص دهند که احتمالاً انسان هرگز نمیبیند.
از پزدازش تصویر برای شناسایی عیوب در طول فرآیند تولید استفاده کنید تا بتوانید به سرعت آنها را برطرف کنید.
تجزیه و تحلیل متن، از جمله پردازش زبان طبیعی، به شما امکان می دهد احساسات مشتری، نظرات خدمات و سایر سوابق مکتوب را به متغیرهای کیفیت و تولید پیوند دهید تا زمینه های بهبود را شناسایی کنید.
استفاده از یادگیری عمیق در عملیات صنعتی برای بهینه سازی ترکیب محصول و تکنیک های تولید، ترکیب صدا، ویدئو، متن و سایر داده ها در سطوح کارایی که قبلا غیرقابل تصور بود.
برنامه ریزی و تنظیم حرکت کالا می تواند طاقت فرسا باشد. تکنیک های هوش مصنوعی می توانند مسائل زنجیره تامین را یاد بگیرند و تصحیح کنند و در عین حال نیاز به مداخله انسانی را کاهش دهند. و با اضافه کردن تجزیه و تحلیل دستگاه به ماشین اینترنت اشیا و جریان های داده RFID، می توانید به شفافیت موجودی در زمان واقعی دست یابید.
خدمات داده بنیان در حوزه هوش مصنوعی
در دنیای کسب و کار امروز که نیاز مشتریان همواره در حال تغییر است ، در دسترس بودن شما برای مشتریان و کاربرانتان مزیتی رقابتی محسوب می شود. آیا اپراتوران ارتباط با مشتری 24 ساعت ، 7 روز هفته و 365 روز سال جهت پاسخگویی در دسترس هستند؟ شکایات ، پیشنهادات ، نظرات و انتقادات به صورت ایمیل ، نامه و پیام های صوتی ثبت می شوند و تحلیل این بازخورد ها در ابعاد بزرگتر توسط سرمایه انسانی سازمان کاری زمانبر و پر هزینه است. این موضوع در گزارشات محصولات نامنطبق ، نگهداری و تعمیرات ، خرید ، آموزش و ... نیز از این موضوع مستثنی نخواهند بود.
با بکار گیری راهکار های هوش مصنوعی داده بنیان در حوره پردازش زبان طبیعی (NLP) سازمان قادر خواهد بود بطور هوشمند داده های این چنین در قالب متن یا صوت را پردازش نموده و در قالب چت بات های قدرتمند یا سیستم های پشتیبان تصمیم گیری شما را یاری دهند که در نهایت بدون صرف هزینه و زمان زیاد تصمیمات در اختیار مدیران ارشد سازمان قرار گیرد.
فضایی از کسب و کار را تصور کنید که در آن می دانید هر کدام از مشتریان شما چه زمانی ، چه نوع کالایی و چه مقدار از آن نیاز دارند. در چنین حالتی نصور کنید که می دانید مشتری در صورت خرید هر کالا ، ممکن است چه موارد دیگری را از شما دریافت کند. در چنین وضعیتی همواره انبار شما برای مشتری کالا در اختیار داشته یا آماده به ارائه خدمات برای ایشان هستید.
این تنها بخشی کوچک از ماجرا بود ، شما می توانید ریزش این مشتریان و علل آن در اختیار داشته باشید و پیش از وقوع آن ، از آن جلوگیری نمایید. شما قادر خواهید بود متناسب با نیاز هر مشتری او را به خرید تشویق کنید و پیشنهاد تخفیف خود را به صورت کاملا شخصی در اختیار مشتری قرار دهید. تمامی این موارد و بسیاری دیگر از خدمات حوزه فروش و ارتباط با مشتری از راهکار های هوش مصنوعی داده بنیان است.
با بکار گیری تکنولوژی اینترنت اشیاء یا IOT و سنسور های متنوع می توان داده های وضعیت تجهیز را در هر لحظه ثبت نمود. در کنار جمع آوری داده های تجهیزات و بکارگیری الگوریتم های هوش مصنوعی ، الگو های پنهان در رفتار تجهیز را شناسایی نموده و پیش از بروز خرابی تجهیز را متوقف نماید و جهت ایجاد سیستمی ناب علل بالقوه را به مسئولین فنی سازمان اطلاع می دهد. بر اساس الگوی شناسایی شده ، سیستم می تواند اقدام به ارائه برنامه های نگهداری نموده تا خط تولید بتواند با حداکثر بهروری خود تولید را ادامه دهد.
یکی از ورودی فرایند برنامه ریزی برای تولید و بهیمه سازی زنجیره تامین بدون شک پیش بینی و برآورد تقاضای نیاز در بازار است. بر اساس نوع کسب و کار و سازمان ممکن است الگوی تقاضا برای محصول یا خدمات متفاوت باشد. با توجه به این موضوع تحلیلگران سازمان میبایست جهت پیشبینی تقاضای مشتریان خود اقدام به ایجاد مدل های ریاضی پیچیده یا بکار گرفتن نظرات خبرگان سازمان نمایند. ایجاد فرمول های ریاضی به علت بالا بودن تعداد متغیر ها هم زمان بر است و هم در شرایط خاص کارایی خود را از دست می دهد و از سویی تجربیات خبرگان ممکن است همیشه در دسترس نبوده و از سویی برخی از متغیر های مهم را نادیده بگیرند.
با بکار گیری الگوریتم های هوش مصنوعی این امکان برای سازمان به وجود خواهد آند که بدون درگیر شدن با فرمول های پیچیده ریاضی با خوراندن داده های گذشته به هوش مصنوعی ، تخمین بسیار دقیقی از تقاضا در آینده بدست آورند.
با شناسایی محصولات نامنطبق توسط بازرسان یا سیستم بینایی ماشین داده بنیان ، این امکان وجود دارد که با جمع آوری داده مربوط به محصول نامنطبق و ریشه یابی آن ها ، سیستمی طراحی شود که با مشاهده الگو های خرابی در محصولات خط تولید ، پیش از آنکه محصولی نامنطبق گردد ، هشدار توقف خط برای افراد ذی ربط ارسال شده و در ادامه علل بالقوه ایجاد عدم انطباق جهت ریشه یابی چابک عدم انطباق توسط سیستم ارائه می گردد.
کنترل کیفیت در سازمان ها همواره فرایندی است که دارای هزینه سر بار بالا و نیازمند تخصیص نفرات و زمان بسیار برای انجام بازرسی می باشد. محصولات می توانند دارای مشخصاتی ابعادی یا ظاهری باشند که در وهله اول امکان خطا توسط بازرس وجود داشته و در وهله دوم امکان بازرسی تمامی محصولات شاید برای سازمان امکان پذیر نباشد.
با استفاده از تکنیک های بینایی ماشین ، خصوط تولید و ایستگاه های کاری می توانند تمامی محصولات را بازرسی نموده و در صورت بروز عدم انطباق محصول نامنطبق را از خط خارج نماید. بدین ترتیب هزینه های نیرو انسانی و ریسک خروج محصول نامنطبق از سازمان بطور چشگیری کاهش می یابد.
پیاده سازی راهکار های هوش مصنوعی
تعریف و تبیین مسئله
بر اساس چالش مطرح شده در فضای سازمان ، تیم داده بنیان بطور دقیق مسئله مطرح شده را طی جلسات اولیه همراه با ذی نفعان مسئله تبیین نموده تا در ادامه پروژه تمامی الزامات سازمان شناسایی شده. در انتهای این فاز از پروژه ، برنامه ادامه مسیر ، زیرساخت ها و منابع مورد نیاز پروژه شناسایی می گردد.
شناسایی و استاندارد سازی فرایند
قطعا مهمترین منبع مورد نیاز در تمامی پروژه های هوش مصنوعی ، داده می باشد. بر همین اساس در صورتی مع سازمان داده هایی مناسب در دست نباشد ، تیم داده بنیان اقدام به ایجاد زیر ساخت ها و بستر های مناسب در قالب فرم ها ، فایل ها و حتی سنسور ها شناسایی شده و نحوه جمع آوری بهینه داده ها در فرایند پایه ریزی می شود تا در انتهای پروژه همچنان سازمان قادر به جمع آوری داده ها باشد.
پاکسازی و تحلیل داده ها
ممکن است داده هایی در سازمان موجود باشد که قابل استفاده در فرایند الگوریتم نویسی باشد ، بر همین اساس تیم داده بنیان ، داده ها را جمع آوری نموده و آن ها را تبدیل به داده ها و اطلاعات قابل استفاده در سازمان می نماید.
در همین راستا ممکن است داده هایی که در مرحله قبل توسط بستر های ایجاد شده در سازمان جمع آوری شده باشند ، نیازمند پاکسازی باشند. می توان گفت چالش بر انگیرترین فاز پروژه های استفرار هوش مصنوعی در سیستم ، همین فاز است.
توسعه الگوریتم هوش مصنوعی
داده های پاکسازی شده و اطلاعات استخراج شده از آن ها ، آماده پردازش می باشند. طی این فاز داده ها با نظر کارشناسان داده بنیان دسته بندی می شوند و بر اساس دامنه تعریف شده در پروژه الگوریتم هایی متناسب با فرایند توسعه داده می شوند. قاعدتا جهت بهبود دقت هوش مصنوعی توسعه داده شده ، میبایست تست های عملکردی متعددی انجام پذیرد تا ذقت الگوریتم ها در دنیای واقعی افزایش داده شوند.
پیاده سازی ، یکپارچه سازی و بهبود هوش مصنوعی
الگوریتم توسعه داده شده میبایست بطور مداوم داده ها را دریافت نموده ، ذخیره سازی کند و تصمیم نهایی را به کاربر ابلاغ نماید. جهت انجام فرایند فوق ، تیم داده بنیان با تعریف پایگاه های داده مناسب ، یکپارچه نمودن آن ها با پایگاه های داده موجود در سازمان و پیاده سازی الگوریتم های توسعه یافته ، بازخورد های هوش مصنوعی مستقر در فرایند ها را به اطلاع ذی نفعان فرایند رسانده و در صورت نیاز سازمان داشبورد های مدیریتی برای مدیران سازمان به صورت بر خط توسط سیستم توسعه داده می شود.