کنترل کیفیت محصولات با هوش‌مصنوعــی
کنترل کیفیت محصولات با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول جهان پیرامون است. یکی از حوزه‌هایی که هوش مصنوعی تاثیر قابل توجهی بر آن دارد، مدیریت و کنترل کیفیت است. کنترل کیفیت محصولات با هوش مصنوعی به کسب و کارها کمک می‌کند تا مسائل مرتبط با کیفیت را پیش از گسترش آنها شناسایی و بررسی نماید. بدین ترتیب می‌توان از تطابق محصولات و خدمات با استانداردهای کیفی و انتظارات مشتریان اطمینان حاصل کرد.
سیستم‌های کنترل کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی، قابلیت پیاده‌سازی کنترل کیفیت دقیق و همراه با جزئیات را به صورت لحظه‌ای دارند. این امر نیاز به نیروی انسانی را کاهش داده و خطاها را به حداقل می‌رساند. هوش مصنوعی عیوب را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تکنیک‌های یادگیری ماشینی شناسایی نموده و با ارائه اطلاعات ارزشمند، موجب دستیابی به سطوح بالاتر کیفیت محصولات و رضایتمندی مشتریان می‌گردد.
عملکرد هوش مصنوعی در کنترل کیفیت
- گردآوری داده‌ها: هوش مصنوعی نقش مهمی در گردآوری و پردازش داده‌ها برای کنترل کیفیت محصولات ایفا می‌نماید. هوش مصنوعی داده‌های لحظه‌ای را از سنسورها و دوربین‌ها گردآوری نموده و به تولید کنندگان این امکان را می‌دهد تا مسائل کیفی احتمالی را پیش از تبدیل شدن به مشکلات جدی، شناسایی کرده و به آنها رسیدگی نمایند.
- تجزیه و تحلیل داده‌ها: هوش مصنوعی میتواند حجم وسیعی از داده‌ها را برای شناسایی الگوها و ناهنجاری‌هایی که تشخیص آنها توسط نیروی انسانی دشوار و زمانبر است، تجزیه و تحلیل نماید. این امر به تشخیص زودهنگام مشکلات احتمالی توسط مدیران کنترل و ارزیابی کیفیت کمک نموده و رسیدگی به آنها را پیش از تشدید مشکلات آسان‌تر می‌کند. همچنین، تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی حوزه هایی را شناسایی می‌نماید که قابلیت بهبود جهت ارتقای کیفیت کلی محصولات را دارند.
- پیش‌بینی کیفیت: هوش مصنوعی میتواند کیفیت هر محصول را بر اساس داده‌های گردآوری شده طی فرایند تولید پیش‌بینی نماید. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌گر میتواند خرابی‌ها و عیوب احتمالی را پیش‌بینی نماید و از وقوع آنها جلوگیری کند. این امر موجب بهبود کیفیت کلی محصول و کاهش اتلاف، هدررفت منابع و هزینه می‌گردد.
- بازرسی کیفی: تولیدکنندگان با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند بازرسی‌ها را با سرعت بسیار بالاتری اجرا نموده و سطوح یکپارچه‌ای از کنترل کیفیت را به صورت پایدار حفظ نمایند.
- بهبود مستمر: هوش مصنوعی از طریق آنالیز داده‌های گردآوری شده در طی فرایند تولید میتواند نقاط نیازمند بهبود را شناسایی کرده و پیشنهاداتی به منظور تغییرات ارائه نماید که کیفیت و اثربخشی کلی را ارتقا می‌بخشد. تولید کنندگان توسط مانیتورینگ و تطبیق مستمر فرایندهای تولید می‌توانند سطوح بالایی از کیفیت را حفظ نموده و همگام با نیازهای در حال تغییر مشتریان پیش بروند.
چالش های کنترل کیفیت سنتی
کنترل کیفیت یک محصول، به معنی شناسایی محصولی با سطح کیفیتی کمتر از حد استاندارد است. این عمل در گروه‌های تولیدی مختلف به روش‌های گوناگونی انجام می‌گردد که برخی از این روش‌ها، دقت و سرعت بسیار پایینی در عملکرد دارند. چالش‌های کنترل کیفیت به روش سنتی شامل موارد زیر می‌شود:
- رویکرد کنترل وابسته به تجربه و تخصص انسانی می‌باشد. حال آنکه، تمامی مهندسان درگیر در کنترل کیفیت دارای سطح مهارت و تجربه یکسانی نیستند.
- بسیار متداول است که چند مساله به طور همزمان، تاثیر منفی بر تولید داشته باشند. در چنین موقعیت هایی، اغلب شناسایی مشکل به صورت دستی میتواند بسیار دشوار گردد.
- تشخیص تمامی مسائل و بررسی هر مورد به صورت دستی، یک فرایند زمانبر و خسته‌کننده است که نیاز به انرژی، دقت و حوصله فراوانی دارد.
- چنانچه سازمان دارای چندین سایت تولید باشد، رهگیری خرابی‌های تولید در تمامی سایت‌ها با سطح کارایی یکسان بسیار دشوار می‌گردد.
هوش مصنوعی و استاندارد
در تاریخ یکشنبه ۲۸ بهمن ماه ۱۴۰۳ از ساعت ۸:۳۰ الی ۱۲:۳۰ برگزار خواهد شد.
راه‌های ارتباطی جهت ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر:
داخلی (۱۱۸) ۰۲۱۸۸۱۷۳۱۲۸
۰۹۰۳۵۶۹۹۰۳۹
