بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با استفاده از هوش مصنوعی
صنایع تولیدی همواره در تلاش برای بهبود عملکرد و بهینه‌سازی فرآیندهای تولید خود هستند. این موضوع به دلیل اهمیت کاهش هزینه‌ها، زمان تولید و افزایش کیفیت محصولات از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. همچنین، با رقابت شدید در بازارهای جهانی، بهینه‌سازی فرآیندهای تولید به منظور افزایش توانایی رقابتی نیز بسیار حیاتی است.
در چند دهه اخیر، با پیشرفت فناوری، هوش مصنوعی به عنوان یکی از ابزارهای قدرتمند در بهبود فرآیندهای تولید مورد استفاده قرار گرفته است. هوش مصنوعی از روش‌ها و تکنیک‌هایی استفاده می‌کند که قادر به تجزیه و تحلیل داده‌ها، شناسایی الگوها و انجام تصمیم‌گیری‌های بهینه هستند.
یکی از روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این شبکه‌ها قادر به تقدم و تأخیر در یادگیری و تطبیق بهینه شرایط خود با محیط هستند و می‌توانند به طور خودکار الگوهایی را در داده‌ها شناسایی و برای تصمیم‌گیری‌های بهینه استفاده کنند.
علاوه بر استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌های ژنتیک نیز به طور گسترده در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید استفاده می‌شوند. الگوریتم‌های ژنتیک به تغییر و ارتقاء تولیدها در طول زمان کمک می‌کنند و بر اساس مکانیزمی شبیه به انتخاب طبیعی عمل می‌کنند. با اعمال عملیات تکاملی روی پارامترها و ویژگی‌های تولید، می‌توان بهینه‌ترین ترکیب برای رسیدن به هدف را انتخاب کرد.
همچنین، مواردی نظیر شبکه‌های عصبی-ژنتیک، از ترکیب روش‌های هوش مصنوعی مختلف در بهبود فرآیندهای تولید استفاده می‌کنند. از جمله این روش‌ها می‌توان به شبکه‌های عصبی مبتنی بر منطق فازی و تکنیک‌های باطری FA، PSO و ACO اشاره کرد که ترکیبی از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند.
به طور کلی، استفاده از هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید مزایای بیشماری دارد. این روش‌ها قادر به انجام تحلیل دقیق و سریع در داده‌ها هستند و می‌توانند الگوهایی را کشف کرده و تصمیم‌گیری‌های بهینه را انجام دهند. این منجر به کاهش هزینه‌ها، زمان تولید و افزایش بهره‌وری می‌شود و توانایی رقابتی صنایع تولیدی را افزایش می‌دهد.
منابع:
1. J. Christopher Westland, Gregory M. Bounds, \An Artificial Intelligence Approach to Industry’s Bottleneck Problem\ Journal of Operations Management, Vol. 9, No. 3, pp. 88-101, 1991.
2. W. K. Chiang, D. C. Fan, K. L. Yang, T. H. Chen, \Fuzzy Logic and Artificial Intelligence Techniques for Autocalibration and Optimization of the Sensor Performance of a Robot Manipulator\ International Journal of Production Research, Vol. 37, No. 1, pp. 143-165, 1999.
3. Xie Mingfei, Mei Changlin, \Research on the Optimization of Production Technology Parameters Based on Artificial Intelligent Technique\ Procedia Environmental Sciences, Vol. 16, pp. 422-429, 2012.
4. O. A. Triki, H. Dhaouadi, A. Khalfallah, \Optimization of the Cutting Conditions in Turning Operation using Metaheuristic Approach\ Procedia Manufacturing, Vol. 19, pp. 3-8, 2018.