نقش هوش مصنوعی در صنعت فولاد

به گزارش می‌متالز، 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 بهره‌وری، کیفیت و تعداد مشتریان راضی کمک می‌کند.

یکی از بخش‌هایی که می‌تواند بیشتر از هوش مصنوعی استفاده کند، بخش فولاد است که یکی از بزرگترین بخش‌های جهان است. فولاد در تعدادی از بخش‌ها از جمله تولید، لجستیک، نیرو و زیرساخت استفاده می‌شود. هوش مصنوعی با باز کردن فرصت‌های متنوع برای بهینه‌سازی کسب و کار و بهبود بهره‌وری، بخش فولاد را متحول می‌کند. شرکت‌های فولادی می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی بهره‌وری را افزایش دهند، هزینه‌ها 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، مخالفت‌های 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 کارخانه‌های 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 تکنیک‌های جدید با استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش کارایی، منافع مالی و مسوولیت زیست محیطی خود دارد.

این صنعت در حال حاضر هوش مصنوعی را در موارد زیر استفاده می‌کند.

شناسایی و دسته بندی محصولات معیوب:

از طریق تجزیه و تحلیل خودکار و روش‌های پیشرفته یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی به فولادسازان کمک می‌کند تا محصولات معیوب را شناسایی کنند.

پیش‌بینی نیاز‌های خدمات:

با استفاده از حسگر‌ها و تجزیه و تحلیل آماری، هوش مصنوعی می‌تواند به حفظ عملکرد و وضعیت ابزار‌های فولادی، از جمله کوره بلند، آسیاب و سنگ شکن کمک کند. این به پیش‌بینی مشکلات و بهینه‌سازی برنامه‌های تعمیر و نگهداری، کاهش هزینه‌ها و تعداد اختلالات غیرمنتظره کمک می‌کند.

افزایش کارایی عملیاتی:

با به کارگیری تئوری‌ها و تکنیک‌های مبتنی بر داده، هوش مصنوعی می‌تواند 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 می‌تواند به صنایع فولاد کمک کند تا تعمیر و نگهداری و تشخیص تجهیزات را بهبود بخشد و هزینه‌ها 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 نقص‌ها را به حداقل می‌رسانند و کیفیت کلی را افزایش می‌دهد.

کاهش هزینه مواد خام:

هوش مصنوعی به صنایع فولاد کمک می‌کند تا با نزدیک شدن به بهترین ترکیب مواد خام، برآورده کردن نیاز‌های مشتری و دستیابی به سودآوری از طریق بهینه‌سازی بلادرنگ مواد خام، هزینه‌های 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 می‌تواند شرایط فرآیند را از طریق پارامتر‌ها پیش‌بینی 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 می‌کند، زمان مصرف را به حداقل می‌رساند، خطا‌های وابسته به انسان را کاهش می‌دهد و بررسی‌های کیفیت را افزایش می‌دهد.

افزایش فروش:

در چشم‌انداز رقابتی امروز، شناسایی و هدف‌گیری موثر مشتریان بالقوه برای توزیع‌کنندگان فولاد بسیار مهم است. تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی مشتری و روند‌های بازار برای پیش‌بینی تقاضای آینده و شناسایی خریداران بالقوه استفاده شود. این اطلاعات به توزیع کنندگان فولاد اجازه می‌دهد تا تلاش‌های 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 کمپین‌های بازاریابی خود بر اساس نیاز‌ها و ترجیحات مشتری استفاده کرد.

پیشرفت بازاریابی:

جلوتر ماندن از رقابت مستلزم درک استراتژی‌های رقیب و انطباق تلاش‌های بازاریابی بر این اساس است. ابزار‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های رقبا، از جمله استراتژی قیمت گذاری آن‌ها، کمپین‌های بازاریابی و ارائه محصول استفاده کرد. این اطلاعات ارزشمند، توزیع کنندگان فولاد را قادر می‌سازد تا کمپین‌های بازاریابی هدفمند را توسعه دهند، محصولات خود را به طور موثر متمایز کنند و مزیت رقابتی در بازار به دست آورند.

پیش‌بینی 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. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های 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 پیش‌بینی کنند. این امر توزیع کنندگان فولاد را قادر می‌سازد تا برنامه‌های 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.

بهینه‌سازی کوره‌ها:

در تولید فولاد، کوره‌ها نقش مهمی در ذوب و شکل دادن به فولاد دارند. هوش مصنوعی می‌تواند برای بهینه‌سازی عملکرد کوره‌ها با تعیین ترکیب ایده آل هوا و سوخت بر اساس داده‌ها استفاده شود. این بهینه‌سازی منجر به افزایش بهره‌وری انرژی، کاهش مصرف سوخت و بهبود ثبات تولید می‌شود.

تجزیه و تحلیل مواد خام:

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 می‌کند 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 می‌تواند 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 می‌شود.

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:

پیاده‌سازی 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 می‌شود، پرداختن به ملاحظات اخلاقی مانند تعصب و شفافیت بسیار مهم است. اطمینان از توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی مسوولانه، به حداقل رساندن سوگیری‌های احتمالی و تضمین شفافیت در فرآیند‌های تصمیم گیری ضروری است.

برنامه‌ریزی 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 فزاینده‌ای 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 فناوری‌ها 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 می‌توانیم برای آینده آماده شویم.

منبع: ایفنا