سعید تروال
سعید تروال
خواندن ۲ دقیقه·۳ ماه پیش

استقبال از هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی

در سال‌های اخیر، بخش صنعت با ادغام فناوری‌های پیشرفته شاهد تحولی چشمگیر بوده است. در این میان،
نقش هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک تغییر دهنده بازی برجسته است و جنبه های مختلف اتوماسیون صنعتی را متحول می کند. از تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده تا PLC‌های هوشمند، هوش مصنوعی راه را برای آینده‌ای کارآمدتر و پایدارتر هموار می‌کند.

هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی
هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی

تکامل استراتژی های تعمیر و نگهداری

  • به طور سنتی، تعمیر و نگهداری در تنظیمات صنعتی از یک رویکرد واکنشی پیروی می کرد. ماشین‌ها تنها پس از خرابی تعمیر می‌شدند که منجر به خرابی‌های غیرمنتظره و افزایش هزینه‌ها می‌شد. با این حال، با ظهور هوش مصنوعی، ما به سمت تعمیر و نگهداری پیش بین حرکت کرده ایم. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای مختلف، هوش مصنوعی می‌تواند خرابی‌های بالقوه را قبل از وقوع پیش‌بینی کند و امکان مداخلات به موقع و کاهش زمان‌های خرابی برنامه‌ریزی نشده را فراهم کند.

هوش مصنوعی در PLC ها: افزایش کنترل و کارایی

کنترل کننده های منطقی قابل برنامه ریزی (PLC) ستون فقرات اتوماسیون صنعتی برای چندین دهه بوده اند. با ادغام هوش مصنوعی، PLC ها هوشمندتر و کارآمدتر می شوند. به عنوان مثال، کنترلر S7-1500 زیمنس، مجهز به یک تراشه هوش مصنوعی، می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را در زمان واقعی پردازش کند، عملیات را بهینه کرده و فرآیندهای تصمیم‌گیری را بهبود بخشد.

نقش اینترنت اشیا و دوقلوهای دیجیتال

اینترنت اشیا (IoT) و Digital Twins از دیگر فناوری‌هایی هستند که وقتی با هوش مصنوعی ترکیب شوند، پتانسیل بسیار زیادی را ارائه می‌دهند. دستگاه‌های IoT داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری می‌کنند، در حالی که Digital Twins کپی مجازی از دارایی‌های فیزیکی ایجاد می‌کند. هوش مصنوعی این داده ها را برای ارائه بینش، بهینه سازی عملکرد و پیش بینی روندهای آینده تجزیه و تحلیل می کند. این رویکرد کل نگر تضمین می کند که صنایع می توانند در اوج بازدهی کار کنند و در عین حال اثرات زیست محیطی را به حداقل می رساند.

چالش ها و چشم اندازهای آینده

در حالی که مزایای هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی غیرقابل انکار است، چالش هایی وجود دارد که باید بر آنها غلبه کرد. پیاده سازی راه حل های هوش مصنوعی می تواند پرهزینه باشد و به تخصص ومتخصص نیاز دارد. علاوه بر این، دقت پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی می‌تواند متفاوت باشد، که نیاز به نظارت و تنظیمات مستمر دارد. با این حال، با پیشرفت فناوری، این چالش‌ها احتمالاً کاهش می‌یابند و راه را برای پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی در بخش صنعتی هموار می‌کنند.


مطالعه بیشتر در :https://innovateiran.ir/




هوش مصنوعیدوقلوی دیجیتالاتوماسیون صنعتیهوش
شاید از این پست‌ها خوشتان بیاید