به گزارش پیام آوران معدن و فولاد: این فناوری در سال‌های اخیر به دلیل توانایی دسترسی به مقادیر زیادی از داده‌ها و قابلیت‌های پردازشی قوی و برنامه‌های نوآورانه، پیشرفت چشمگیری داشته است. هوش مصنوعی در تعدادی از بخش‌ها از جمله بانکداری و مالی، رسانه‌ها و ساخت و ساز نقش حیاتی دارد و به افزایش بهره وری، کیفیت و تعداد مشتریان راضی کمک می‌کند.
یکی از بخش هایی که می تواند بیشتر از هوش مصنوعی استفاده کند، بخش فولاد است که یکی از بزرگترین بخش های جهان است. فولاد در تعدادی از بخش ها از جمله تولید، لجستیک، نیرو و زیرساخت استفاده می شود. هوش مصنوعی با باز کردن فرصت‌های متنوع برای بهینه سازی کسب و کار و بهبود بهره وری، بخش فولاد را متحول می‌کند. شرکت های فولادی می توانند با استفاده از هوش مصنوعی بهره وری را افزایش دهند، هزینه ها را کاهش دهند، مصرف برق را کاهش دهند، رضایت مصرف کننده را ارتقا دهند و کیفیت کالاها را بالا ببرند. با این حال، برای استفاده کامل از این فناوری، آنها باید بر موانعی مانند مصرف بیش از حد انرژی، اثرات زیست محیطی، بازارهای پر نوسان و استانداردهای محصول، مخالفت های اجتماعی، کمبود بودجه و کمبود منابع انسانی غلبه کنند.
این مسائل این بخش را نسبت به سایر بخش‌های تولیدی از نظر پذیرش هوش مصنوعی کندتر کرده است. تحقیقات ABI انتظار دارد سرمایه‌گذاری تولیدکنندگان فولاد در فناوری در دهه آینده به یک میلیارد دلار برسد، زیرا آنها برای تبدیل کارخانه های تولیدی خود به «تاسیسات نوآورانه» تلاش می‌کنند، که نشان‌دهنده افزایش تقاضا برای هوش مصنوعی در این بخش است.
برای غلبه بر چنین موانعی، بخش فولاد نیاز به استفاده از فناوری و تکنیک های جدید با استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش کارایی، منافع مالی و مسئولیت زیست محیطی خود دارد.
این صنعت در حال حاضر هوش مصنوعی را در موارد زیر استفاده می کند:
شناسایی و دسته بندی محصولات معیوب:
از طریق تجزیه و تحلیل خودکار و روش های پیشرفته یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی به فولادسازان کمک می کند تا محصولات معیوب را شناسایی کنند.
پیش بینی نیازهای خدمات:
با استفاده از حسگرها و تجزیه و تحلیل آماری، هوش مصنوعی می تواند به حفظ عملکرد و وضعیت ابزارهای فولادی، از جمله کوره بلند، آسیاب و سنگ شکن کمک کند. این به پیش بینی مشکلات و بهینه سازی برنامه های تعمیر و نگهداری، کاهش هزینه ها و تعداد اختلالات غیرمنتظره کمک می کند.
افزایش کارایی عملیاتی:
با به کارگیری تئوری ها و تکنیک های مبتنی بر داده، هوش مصنوعی می تواند به ساده سازی فرآیند ساخت فولاد، از جمله ذوب، آسیاب، گرمایش و پرداخت کمک کند. برای به دست آوردن کیفیت و کمیت مشخص شده، هوش مصنوعی می‌تواند تغییراتی را در تنظیمات تولید، مانند سرعت جریان، زمان مواد در کوره و دما فعال کند.
سنسورهای هوشمند:
سنسورهای هوشمند برای جمع‌آوری داده‌هایی استفاده می‌شوند که به فرآیند ساخت فولاد، از مواد خام تا کالاهای نهایی کمک می‌کنند. اکنون، این داده‌ها می‌توانند توسط یک الگوریتم هوش مصنوعی برای شناسایی الگوها و روندهایی که می‌توانند برای بهبود کارایی و کیفیت مورد استفاده قرار گیرند و امکان برقراری ارتباط یکپارچه بین ماشین‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرند، تجزیه و تحلیل شوند.
عملیات و تعمیر و نگهداری:
چنین وظایفی عمدتاً وقت گیر و پرهزینه هستند، اما اکنون هوش مصنوعی می تواند به صنایع فولاد کمک کند تا تعمیر و نگهداری و تشخیص تجهیزات را بهبود بخشد و هزینه ها را کاهش دهد.
کنترل کیفیت:
تأثیر هوش مصنوعی بر کنترل کیفیت قابل توجه است. با تجزیه و تحلیل داده‌های گسترده جمع‌آوری شده توسط حسگرها، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مشکلات احتمالی را زود تشخیص دهند و توصیه‌هایی برای حل ارائه کنند، در نتیجه نقص ها را به حداقل می‌رسانند و کیفیت کلی را افزایش می‌دهد.
کاهش هزینه مواد خام:
هوش مصنوعی به صنایع فولاد کمک می کند تا با نزدیک شدن به بهترین ترکیب مواد خام، برآورده کردن نیازهای مشتری و دستیابی به سودآوری از طریق بهینه سازی بلادرنگ مواد خام، هزینه های مواد خام را کاهش دهند.
بر اساس فناوری تحلیل ثابت سیستم (SIAT)، هوش مصنوعی می‌تواند ناهنجاری‌ها را پیش‌بینی کند، کنترل کیفیت محصول را حفظ کند و یک بازرسی بصری ارائه دهد.
ناهنجاری:
هوش مصنوعی خطاهای ماشین را پیش‌بینی می‌کند و راه حل‌هایی را با شناسایی نشانه‌های خرابی قریب‌الوقوع، در نهایت کاهش هزینه‌های تعمیر و نگهداری، اطمینان از نظارت ۲۴ ساعته ماشین، و امکان اندازه‌گیری چندین پارامتر به طور همزمان ارائه می‌کند.
کنترل کیفیت محصول:
هوش مصنوعی می تواند شرایط فرآیند را از طریق پارامترها پیش بینی کند، بهترین کیفیت را از ابتدا تا انتها حفظ کند، محصولات معیوب را کاهش دهد و وظایف انسان محور را تحت کنترل نگه دارد.
بازرسی بصری:
از طریق بازرسی بصری، هوش مصنوعی محصولات قابل قبول را از معیوب شناسایی می کند، زمان مصرف را به حداقل می رساند، خطاهای وابسته به انسان را کاهش می دهد و بررسی های کیفیت را افزایش می دهد.
افزایش فروش:
در چشم‌انداز رقابتی امروز، شناسایی و هدف‌گیری موثر مشتریان بالقوه برای توزیع‌کنندگان فولاد بسیار مهم است. تجزیه و تحلیل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های تاریخی مشتری و روندهای بازار برای پیش بینی تقاضای آینده و شناسایی خریداران بالقوه استفاده شود. این اطلاعات به توزیع کنندگان فولاد اجازه می دهد تا تلاش های فروش خود را به طور موثرتری هدف قرار دهند و فروش کلی را افزایش دهند.
به عنوان مثال، SSAB، یک تولید کننده فولاد سوئدی، از تقسیم بندی مشتریان مبتنی بر هوش مصنوعی برای شخصی سازی کمپین های بازاریابی خود بر اساس نیازها و ترجیحات مشتری استفاده کرد.
پیشرفت بازاریابی:
جلوتر ماندن از رقابت مستلزم درک استراتژی های رقیب و انطباق تلاش های بازاریابی بر این اساس است. ابزارهای هوش مصنوعی را می توان برای تجزیه و تحلیل داده های رقبا، از جمله استراتژی قیمت گذاری آنها، کمپین های بازاریابی و ارائه محصول استفاده کرد. این اطلاعات ارزشمند، توزیع کنندگان فولاد را قادر می سازد تا کمپین های بازاریابی هدفمند را توسعه دهند، محصولات خود را به طور موثر متمایز کنند و مزیت رقابتی در بازار به دست آورند.
پیش بینی تقاضا:
پیش‌بینی دقیق تقاضا برای محصولات فولادی برای توزیع‌کنندگان برای حفظ سطح بهینه موجودی و جلوگیری از انباشته شدن یا انباشت بیش از حد، ضروری است. الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند داده های قبلی فروش، روند بازار و عوامل خارجی مانند الگوهای آب و هوا و شرایط اقتصادی را تجزیه و تحلیل کنند تا تقاضای آینده را با دقت بیشتری پیش بینی کنند. این امر توزیع کنندگان فولاد را قادر می سازد تا برنامه های تولید و توزیع خود را مطابق با آن تنظیم کنند، مدیریت موجودی را بهینه کنند و از تحویل به موقع به مشتریان اطمینان حاصل کنند.
بهینه سازی کوره ها:
در تولید فولاد، کوره ها نقش مهمی در ذوب و شکل دادن به فولاد دارند. هوش مصنوعی می تواند برای بهینه سازی عملکرد کوره ها با تعیین ترکیب ایده آل هوا و سوخت بر اساس داده ها استفاده شود. این بهینه سازی منجر به افزایش بهره وری انرژی، کاهش مصرف سوخت و بهبود ثبات تولید می شود.
تجزیه و تحلیل موادخام:
اطمینان از ترکیب مناسب مواد اولیه برای تولید فولاد با کیفیت بالا ضروری است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله ترکیب شیمیایی و خواص فیزیکی مواد خام، ردیابی و تجزیه و تحلیل کنند. این تجزیه و تحلیل به تولیدکنندگان فولاد کمک می کند تا ترکیب بهینه مواد خام را برای نیازهای محصول خاص انتخاب کنند و کیفیت را تضمین کرده و ضایعات را به حداقل برسانند.
بازرسی کیفیت فولاد:
به طور سنتی، بازرسی محصولات فولادی از نظر عیوب به بازرسی بصری متکی بود که می تواند ذهنی و مستعد خطای انسانی باشد. سیستم‌های بازرسی بصری خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تصاویر با وضوح بالا از محصولات فولادی را برای تشخیص عیوب با دقت و سازگاری بیشتر در مقایسه با بازرسان انسانی تجزیه و تحلیل کنند. این منجر به بهبود کیفیت محصول و کاهش نرخ ضایعات می شود.
اما در حالی که هوش مصنوعی پتانسیل فوق‌العاده‌ای را برای صنعت فولاد ارائه می‌کند، ضروری است که چالش‌ها و ملاحظات مرتبط با آن را بپذیریم.
کمبود پرسنل واجد شرایط:
پیاده سازی و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی به نیروی کار متخصص در علم داده، یادگیری ماشین و مهندسی نیاز دارد. صنعت فولاد ممکن است با کمبود پرسنل واجد شرایط با این مهارت‌ها مواجه شود که نیاز به سرمایه‌گذاری در برنامه‌های آموزشی و ارتقای مهارت را دارد.
ملاحظات اخلاقی:
همانطور که هوش مصنوعی در صنعت فولاد ادغام می شود، پرداختن به ملاحظات اخلاقی مانند تعصب و شفافیت بسیار مهم است. اطمینان از توسعه و پیاده سازی سیستم های هوش مصنوعی مسئولانه، به حداقل رساندن سوگیری های احتمالی و تضمین شفافیت در فرآیندهای تصمیم گیری ضروری است.
برنامه ریزی برای آینده:
هوش مصنوعی به تازگی ورود خود را به صنعت فولاد آغاز کرده است. همانطور که پذیرش آن همچنان در حال رشد است، هم فناوری هوش مصنوعی و هم رباتیک، بدون شک حضور و تأثیر فزاینده ای نه تنها بر صنعت فولاد، بلکه در زندگی روزمره ما خواهند داشت. بهبودهایی که در این مقاله ذکر شده است مشهود است، اما ممکن است برای برخی که این فناوری ها جایگزین معیشتشان شده‌اند، هزینه داشته باشد. در این زمان حساس است که باید این تغییرات بالقوه خوب و بد را بشناسیم و تا جایی که می توانیم برای آینده آماده شویم.
منبع: ایفنا
