هوش مصنوعی در صنعت
هوش مصنوعی صنعتی به کاربرد هوش مصنوعی در صنعت اشاره دارد. برخلاف هوش مصنوعی عمومی که یک رشته تحقیقاتی مرزی برای ساخت سیستم‌های رایانه ای است و وظایفی را که به هوش انسان نیاز دارند انجام می‌دهد، هوش مصنوعی صنعتی بیشتر به استفاده از چنین فناوری‌هایی برای رفع مشکلات صنعتی در راستای ارزش آفرینی برای مشتریان، افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه، بهینه‌سازی سایت، افزایش تولید، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و کشف بینش. اگرچه در دیدگاه دوجانبه ای از کاربردهای هوش مصنوعی، ماشین‌های هوشمند ممکن است مشاغل انسان را از بین ببرند و باعث مشکلات اجتماعی و اخلاقی شوند، اما صنعت به‌طور کلی دیدگاه مثبت تری نسبت به هوش مصنوعی دارد و این تحول اقتصاد را توقف ناپذیر می‌داند و انتظار می‌رود فرصت‌های بزرگ تجاری در این فرایند وجود داشته باشد.
مفهوم هوش مصنوعی در ابتدا در دهه ۱۹۴۰ مطرح شد، بنابراین ایدهٔ افزایش بهره‌وری و بینش آفرینی از طریق تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی هوشمند چیز جدیدی نیست. هوش مصنوعی و سیستم‌های دانش بنیان یک شاخه تحقیقاتی فعال از هوش مصنوعی برای کل چرخه عمر محصول جهت طراحی محصول، برنامه‌ریزی تولید، توزیع و خدمات میدانی بوده‌اند. سیستم‌های تولید و کارخانه‌های الکترونیکی از اصطلاح "AI" استفاده نکرده‌اند، اما آنها مدل‌سازی سیستم‌های مهندسی را مقیاس بندی می‌کنند تا امکان ادغام کامل عناصر در سیستم سازگار با محیط زیست تولید را به‌طور هوشمند مدیریت کنند.
اخیراً، برای شکوفایی نوآوری در هوش مصنوعی، دولت ایالات متحده وب سایت رسمی AI.gov را راه اندازی کرد تا اولویت‌های خود را در فضای هوش مصنوعی برجسته کند. دلایل مختلفی برای محبوبیت اخیر هوش مصنوعی صنعتی وجود دارد، به‌طور مثال:
اگر مشکلات در صنعت به خوبی بررسی نشوند، فناوری به تنهایی هرگز ارزش تجاری ایجاد نمی‌کند. دسته‌های عمده ای که هوش مصنوعی صنعتی ممکن است در آنها بگنجد شامل: نوآوری در محصولات و خدمات، بهبود فرایند و بینش آفرینی.
سیستم عامل‌های خدمات Cloud Foundry به‌طور گسترده‌ای فناوری‌های هوشمند مصنوعی را در خود جای داده‌اند. از جمله کاربردهای تولید سایبری (cybermanufacturing) بهینه‌سازی تولید می‌باشد، که با تحلیل پیش‌بینی و مدل‌سازی سایبری-فیزیکی فضای خالی بین محصول و سلامت ماشین را پر می‌کند
هوش مصنوعی صنعتی می‌تواند در محصولات یا خدمات موجود تعبیه شود تا آنها را کارآمدتر، قابل اطمینان تر و ایمن تر کرده و همچنین طول عمر آنها را افزایش دهد. به عنوان مثال، صنعت خودرو برای جلوگیری از تصادفات و کمک به نگه داری وسیله نقلیه در چهار چوب احتیاطی، از پردازش تصویر استفاده می‌کند و رانندگی ایمن تر می‌شود. در ساخت قطعات به عنوان مثال در تخمین و پیش‌بینی عمر مفید تیغهٔ ارهٔ دستگاه برش آهن خودکار به جای تجربهٔ شخصی بر مدلسازی تکیه می‌شود. به این ترتیب گذشته از امنیت بیشتر، نه تنها عمر تیغه را افزایش می‌دهد بلکه در انتخاب نوع تیغه نیز کمک شایانی می‌کند.
اتوماسیون یکی از جنبه‌های اصلی در کاربردهای فرایند هوش مصنوعی صنعتی است. با کمک هوش مصنوعی، دامنه و سرعت اتوماسیون به‌طور اساسی تغییر کرده‌است. فناوری‌های هوش مصنوعی باعث افزایش عملکرد و گسترش کاربردهای هوش مصنوعی می‌شوند. به عنوان مثال می‌توان از ربات‌های مشارکتی نام برد. بازوهای رباتیک مشترک می‌توانند حرکت و مسیری را که توسط اپراتورهای انسانی نشان داده شده‌است یاد بگیرند و همان کار را انجام دهند. هوش مصنوعی همچنین فرایندی را که قبلاً به مشارکت انسان نیاز داشت، به‌طور خودکار انجام می‌دهد. به عنوان مثال مترو هنگ کنگ، جایی که یک برنامه هوش مصنوعی وظیفهٔ توزیع و برنامه‌ریزی شغل مهندسان را با کارایی و اطمینان بیشتری نسبت به همتایان انسانی بر عهده می‌گیرد.
جنبه دیگر برنامه‌های کاربردی فرایند، مدل‌سازی سیستم‌ها با مقیاس بزرگ است. سیستم‌های ساخت سایبری به عنوان یک سیستم خدمات تولیدی تعریف می‌شود که با مدل‌سازی مبتنی بر شواهد و یادگیری عمیق داده محور، شبکه بندی شده و مقاوم در برابر خطاها است. چنین سیستمی با دارایی‌های بزرگی که در سطح وسیعی توزیع شده‌اند سروکار دارد اما برای دارایی‌های اختصاصی مبتنی بر فیزیک متعارف به سختی مدلسازی می‌شود. با الگوریتم‌های یادگیری و بهینه‌سازی ماشین، یک چارچوب از پایین به بالا با در نظر گرفتن سلامت ماشین می‌تواند از نمونه‌های زیادی از دارایی استفاده کند و مدیریت عملیات، برنامه‌ریزی موجودی قطعات یدکی و روند برنامه‌ریزی تعمیر و نگهداری را به‌طور خودکار انجام دهد.
هوش مصنوعی صنعتی می‌تواند با روش‌های شناختی در سیستم‌های مهندسی برای گسترش دانش به کار برده شود. در حمل و نقل هوایی و هواپیمایی، هوش مصنوعی در بسیاری از موارد حساس نقش مهمی ایفا کرده‌است، از جملهٔ این موارد اطمینان از ایمنی پرواز و علت یابی ریشه ای است. ناسا در تلاش است تا با تجزیه و تحلیل داده‌های عددی پرواز و گزارش‌های متنی و با مدیریت پیشگیرانه ریسک، ایمنی پرواز را ارتقا دهد تا نه تنها خطاها را تشخیص بلکه آنها را علت یابی کند. این بینش کنکاش گونه چرایی وقوع حوادث در گذشته را شناسایی می‌کند تا چراغی باشد برای پیشگیری از حوادثی که ممکن است در آینده رخ دهند و اجتناب از مشکلات، پیش از آن که اتفاق بیفتند.
نگه داری پیشگیرانه و پیش بینانه از طریق یادگیری ماشین بر مبنای داده در کاهش هزینه برای کاربردهای صنعتی بسیار مهم است. برنامه‌های پیشگیری و مدیریت سلامت (PHM) فرصت‌هایی را به وسیلهٔ مدل‌سازی تنزل سلامت به وجود می‌آورد.
چالش‌های هوش مصنوعی صنعتی موجب ارزش آفرینی نهفته در تبدیل داده‌های خام به پیش‌بینی‌های هوشمند برای تصمیم‌گیری سریع است. به‌طور کلی، چهار چالش اساسی برای هوش مصنوعی وجود دارد که عبارتند از: داده، سرعت، صداقت و تفسیرپذیری.
امروزه سیستم‌های مهندسی داده‌های زیادی تولید می‌کنند و صنعت مدرن در واقع یک محیط داده بزرگ است. با این حال، داده‌های صنعتی معمولاً ساختار یافته‌اند، اما ممکن است از کیفیت پایینی برخوردار باشند.
روند تولید سریع اتفاق می‌افتد و تجهیزات و قطعات می‌تواند گران باشد، برنامه‌های هوش مصنوعی باید در لحظه اعمال شوند تا بتوان بلافاصله ناهنجاری‌ها را تشخیص داد تا از ضایعات و عواقب دیگر جلوگیری شود. راه حل‌های مبتنی بر ابر می‌توانند سریع و قدرتمند باشند، اما هنوز هم با برخی از الزامات کارایی محاسبات مطابقت ندارند. محاسبات مرزی ممکن است در چنین شرایطی انتخاب بهتری باشد.
هرچند سیستم‌های توصیه شدهٔ مصرف محور هوش مصنوعی که سازگاری بالایی در خصوص خطای مثبت و منفی دارند، با این حال نرخ بسیار پایین خطای مثبت یا منفی نیز ممکن است باعث افزایش اعتبار کل سیستم‌های AI شود. برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی صنعتی معمولاً با موضوعات حیاتی مربوط به ایمنی، قابلیت اطمینان و عملکرد سرو کار دارند. هرگونه اشتباه در پیش‌بینی‌ها می‌تواند تأثیر منفی اقتصادی و / یا ایمنی بر کاربران بگذارد و آنها را نسبت به اتکا به سیستم‌های هوش مصنوعی دلسرد کند.
علاوه بر دقت پیش‌بینی و اعتبار عملکرد، سیستم‌های هوش مصنوعی صنعتی باید از نتایج پیش‌بینی هم فراتر بروند و برای خطاها علت یابی ریشه ای ارائه دهند. این امر مستلزم این است که در طول توسعه، دانشمندان داده باید با متخصصان حوزه کار کنند و دانش فنی دامنه را در فرایند مدل‌سازی بگنجانند و مدل را به صورت انطباقی بینش‌هایی مانند دانش را بیاموزند و جمع کنند.