در دنیای امروز، کارخانهها و واحدهای تولیدی تنها محصولات فیزیکی را به عنوان خروجی تولید نمیکنند؛ بلکه همراه با تولید مشهود که همان محصولات تولیدی هستند، حجم بسیار بزرگی از دادههای ارزشمند نیز همواره در حال تولید هستند. این دادههای ارزشمند شامل اطلاعات مربوط به فرآیندهای تولید، عملکرد ماشینآلات، کیفیت محصول، مصرف انرژی و بسیاری موارد دیگر است که به عنوان «تولید نامشهود» کارخانهها شناخته میشوند. متأسفانه علی رغم ارزش بالای این اطلاعات، بسیاری از این دادهها بدون تحلیل و استفاده کامل، کنار گذاشته میشوند و فرصتهای مهم برای بهبود عملکرد، کاهش هزینهها و افزایش بهرهوری از دست میرود.
تحلیل داده به فرایند جمعآوری، بررسی و تفسیر دادهها گفته میشود تا بتوان اطلاعاتی مفید و قابل استفاده استخراج نمود. در صنعت، تحلیل داده کمک میکند تا عملکرد تجهیزات و فرآیندها بهبود یابد و مشکلات زودتر شناسایی شوند. همچنین تحلیل داده کمک میکند هزینهها کاهش پیدا کنند و تصمیمگیریها دقیقتر و سریعتر انجام شود.
برای مثال، با تحلیل دادههای سنسورهای یک دستگاه تولیدی، میتوان زمانهای احتمالی خراب شدن آن را پیشبینی کرد و قبل از وقوع مشکل، اقدامات نگهداری پیشگیرانه انجام داد که این کار از توقف ناگهانی خط تولید جلوگیری میکند. بهعبارت سادهتر، تحلیل داده ابزاری است برای هوشمند کردن کارخانهها و افزایش بهرهوری با استفاده از اطلاعاتی که قبلاً نادیده گرفته میشدند و به این ترتیب باعث صرفهجویی در هزینه و افزایش کیفیت محصولات میشود
تحلیل داده ابزاری است برای افزایش بهرهوری، کاهش هزینه و بهبود فرایند تولید.
محصولات تولیدی در یک کارخانه، تابعی از پارامترهای مختلف هستند که در واقع کیفیت محصول خروجی را تعیین میکنند. متاسفانه شناسایی روابط بین اجزا و پارامترهای مختلف یک خط تولید کار بسیار دشواری است. اما خوشبختانه امروزه با کمک هوش مصنوعی ما قادر هستیم تا کیفیت محصولات خروجی را براساس پارامترهای خط تولید پیشبینی کنیم. در واقع شبکههای عصبی عمیق با صدها میلیون محاسبه در لحظه قادر هستند تا روابط بین پارامترهای مختلف خط تولید را شناسایی کنند. این موضوع به ما کمک میکند تا پیش از تولید بتوانیم از کیفیت محصول خروجی آگاه شویم و در صورت نیاز پارامترهای خطوط تولید را اصلاح کنیم
امروزه با توجه به ناترازیهای کلان در انرژی در کشور، بهینهسازی مصرف انرژی اهمیتی دو چندان پیدا کرده است. صنایع با استفاده از تحلیل داده و هوش مصنوعی میتوانند الگوهای مصرف انرژی خود را شناسایی کنند و نقاطی که انرژی به شکل غیرکارآمد یا اضافه مصرف میشود را شناسایی نمایند. با بهکارگیری این فناوریها، امکان کنترل هوشمند تجهیزات و تنظیم بهینه فرآیندهای تولید فراهم میشود که در نهایت منجر به کاهش هزینهها و کاهش تاثیرات زیستمحیطی میگردد. به این ترتیب، تحلیل داده و هوش مصنوعی ابزارهای قدرتمندی برای کمک به صنایع در مدیریت بهتر انرژی و حرکت به سمت تولید پایدار و کمهزینه هستند.
پیشبینی خرابی ماشینآلات با استفاده از تحلیل داده و هوش مصنوعی به معنای شناسایی زودهنگام نشانهها و علائم خرابی قبل از وقوع واقعی مشکل است. این روش با بررسی دادههای عملکردی، وضعیت حسگرها و الگوهای گذشته، احتمال وقوع خرابی را پیشبینی میکند و به تیمهای تعمیر و نگهداری امکان میدهد قبل از توقف ناگهانی دستگاه، اقدامات لازم را انجام دهند. مزایای این رویکرد شامل کاهش زمانهای توقف غیرمنتظره، صرفهجویی در هزینههای تعمیرات اضطراری، افزایش عمر مفید تجهیزات و بهبود ایمنی محیط کار است. بهطور کلی، پیشبینی خرابی باعث افزایش بهرهوری و کاهش خسارتهای مالی ناشی از وقفههای ناگهانی تولید میشود.
امروزه تحلیل داده صنعتی میتواند برای طیف گستردهای از صنایع کاربرد داشته باشد. هر چه دادههای موجود از یک خط تولید بیشتر باشد، تحلیل داده میتواند کارآمدتر و ارزشمندتر باشد. در قرن جدید ارزشمندترین دارایی، داده است و صنایعی که به این موضوع توجه میکنند قطعا جایگاه ویژهای پیدا خواهند کرد.
شرکت ویپاتک با سالها تجربه و تخصص در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده، بهعنوان یکی از پیشگامان این عرصه، مأموریت خود را در تحول دیجیتال صنایع تعریف کرده است. ما در ویپاتک با بهرهگیری از جدیدترین فناوریها، راهکارهای هوشمند و مبتنی بر تحلیل داده را متناسب با نیاز خطوط تولید شما طراحی، توسعه و پیادهسازی میکنیم تا بهرهوری افزایش، هزینهها کاهش و کیفیت محصول ارتقا یابد.
