تفاوت‌های بین الگوریتم‌ها، اتوماسیون و هوش مصنوعی چیست؟

سردرگمی رایج در تولید: “خط مونتاژ جدید ما از هوش مصنوعی استفاده می‌کند، با این حال، به نظر می‌رسد که فقط از قوانین اتوماسیون پیروی می‌کند. آیا این نمونه‌ای از اتوماسیون است یا هوش مصنوعی؟ علاوه بر این، الگوریتم‌ها در کجای آن قرار می‌گیرند؟” – مدیر تولید پس از پیاده‌سازی یک خط مونتاژ خودکار جدید.

در صنعت، “اتوماسیون” و “هوش مصنوعی” (AI) گاهی اوقات به همان شیوه “الگوریتم” (در تولید) استفاده می‌شوند. با این حال، آنها به مفاهیم کاملاً متفاوتی اشاره دارند. اگر می‌خواهید تجهیزات تولید را ارزیابی کنید، چه یک نرم‌افزار باشد، چه یک الگوریتم، یا نحوه پیاده‌سازی آنها در طول زمان، درک تفاوت‌ها ضروری است. این راهنما سه اصطلاح را با استفاده از انگلیسی مقدماتی توضیح می‌دهد، نمونه‌هایی از کارخانه‌های واقعی که این فناوری‌ها در فرآیندهای تولید آنها استفاده شده‌اند را ارائه می‌دهد و به شما کمک می‌کند تا تعیین کنید کدام فناوری برای مورد شما مناسب است.

این راهنما موارد زیر را پوشش می‌دهد:

• الگوریتم چیست؟ (تعریف و مثال کارخانه‌ای)
• اتوماسیون چیست؟ (ثابت، قابل برنامه‌ریزی، انعطاف‌پذیر، یکپارچه)
• هوش مصنوعی چیست؟ (چه تفاوتی با اتوماسیون دارد؟)
• مقایسه‌ی رو در رو: الگوریتم در مقابل اتوماسیون در مقابل هوش مصنوعی
• نحوه همکاری سه فناوری در خطوط تولید مدرن
• سوالات متداول در مورد الگوریتم‌ها، اتوماسیون و هوش مصنوعی

۱. الگوریتم چیست؟ (دستورالعمل)

یک الگوریتم شامل یک توالی مرتب از مراحل برای دستیابی به یک هدف است که می‌تواند راه‌حلی برای یک مشکل یا روشی برای انجام یک کار باشد. این الگوریتم مشابه یک دستور غذا است زیرا می‌توانید با دنبال کردن دستور غذا به همان روش، نتیجه را تکرار کنید. بنابراین، یک الگوریتم پویا نیست؛ بلکه در اجرای خود بر اساس منطق از پیش تعریف شده، ایستا است.

مثال در تولید: برنامه کنترل دمای میز کالیبراسیون حرارتی، دمای فعلی خود را از یک حسگر دریافت می‌کند. اگر دما کمتر از حد مطلوب تشخیص داده شود، بخاری را برای مدت زمان از پیش تعیین‌شده‌ای روشن می‌کند. این برنامه به طور مداوم مجموعه‌ای از دستورات را در فواصل زمانی منظم یک ثانیه‌ای اجرا می‌کند.

ویژگی کلیدی: قطعی - با توجه به ورودی یکسان، همیشه خروجی یکسانی تولید می‌کند.

۲. اتوماسیون چیست؟ (مجری)

اتوماسیون اتوماسیون به استفاده از نرم‌افزارهای کامپیوتری، ماشین‌ها یا سیستم‌های کنترل برای انجام یک فعالیت با ورودی محدود از یک اپراتور انسانی اشاره دارد. برخلاف هوش مصنوعی، اتوماسیون هیچ تصمیمی خارج از پارامترهای تعیین‌شده توسط الگوریتم‌های ثابت نمی‌گیرد - اتوماسیون فرآیندهای تولید و گردش کار معمولاً شامل انجام مکرر یک کار با سرعت بالا و دقت زیاد است.

چهار نوع رایج اتوماسیون صنعتی عبارتند از:

• اتوماسیون ثابت (سخت): یک سیستم تولیدی با یک محصول نهایی (مثال: خط مونتاژ کلید قدرت الکتریکی با یک کلید قدرت الکتریکی). تغییر از محصول نهایی به محصول دیگر پرهزینه و زمان‌بر است.
• اتوماسیون قابل برنامه‌ریزیقابلیت پیکربندی برای تولید محصولات مختلف به صورت دسته‌ای (مثال: دستگاهی که در نتیجه تغییر دستورالعمل تولید محصول، می‌تواند بین تولید کلیدهای مینیاتوری تک قطبی و چهار قطبی تغییر حالت دهد).
• اتوماسیون انعطاف‌پذیر (نرم)تبدیل سریع از یک کالا به کالای دیگر، آن را برای تولید انواع مختلفی از کالاها به طور همزمان مناسب می‌کند (مانند یک خط تولید مدارشکن هوشمند اینترنت اشیا که چندین مدارشکن هوشمند می‌سازد).
• اتوماسیون یکپارچهیک کنترل مرکزی (MES) کل خط مونتاژ را به طور کامل هماهنگ می‌کند و تمام عملیات “مونتاژ” و همچنین ایستگاه‌های تست، جوشکاری و بسته‌بندی را به هم متصل می‌کند.

مثال در تولیدیک فرآیند تست کاملاً خودکار بریکر، جریانی معادل ۱.۴۵ برابر جریان نامی را اعمال می‌کند و زمان رد کردن مدارهایی که دچار خطا می‌شوند را تعیین می‌کند. کل این فرآیند بدون نیاز به هیچ گونه مداخله‌ای توسط اپراتور انجام می‌شود. اگرچه این فرآیند الگوریتمی دارد که هر بریکر با زمان قطع بیش از ۶۰ ثانیه را رد می‌کند، اما قابلیت یادگیری یا سازگاری ندارد.

ویژگی کلیدیمبتنی بر قانون، تکراری، بدون یادگیری.

۳. هوش مصنوعی چیست؟ (یادگیرنده)

هوش مصنوعی (AI) هوش مصنوعی (AI) به عنوان ماشین‌هایی توصیف می‌شود که وظایفی را که نیاز به هوش انسانی دارند، مانند تشخیص الگوها، پیش‌بینی یا بهینه‌سازی تصمیمات، انجام می‌دهند، اما می‌توانند توانایی‌های خود را از طریق یادگیری مبتنی بر تجربه از یک مجموعه داده بهبود بخشند و بدون نیاز به دستورالعمل یا برنامه‌ریزی صریح برای هر کار، با موقعیت‌ها سازگار شوند.

یادگیری ماشینی (ML) محبوب‌ترین شکل هوش مصنوعی است که توسط تولیدکنندگان در صنعت امروزی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در ML، مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها به منظور پیش‌بینی رویدادهای آینده بر اساس داده‌های تاریخی توسعه داده می‌شوند (به عنوان مثال، پیش‌بینی خرابی دستگاه در آینده، طبقه‌بندی عیوب جوشکاری بر اساس تصاویر بصری و غیره).

مثال در تولید: استفاده از هوش مصنوعی برای انجام بازرسی ترک‌ها در محفظه‌های MCB. این امر با توسعه یک سیستم بازرسی که از فناوری بازرسی بصری استفاده می‌کند و با استفاده از عکس‌های فراوان از قطعات قابل قبول و غیرقابل قبول برای آموزش یک سیستم هوش مصنوعی برای تشخیص نقص‌های ظریف‌تر از آنچه با سیستم‌های سنتی مبتنی بر قانون قابل دستیابی است (به عنوان مثال: "هر مقدار پیکسلی بیش از 200 یک نقص است") حاصل می‌شود. هوش مصنوعی از طریق به‌روزرسانی‌های مداوم پایگاه داده تصاویر، به بهبود توانایی خود در تشخیص این نوع نقص‌ها ادامه خواهد داد.

ویژگی کلیدی: داده‌محور، تطبیق‌پذیر، می‌تواند متغیرها را مدیریت کند.

۴. مقایسه: الگوریتم در مقابل اتوماسیون در مقابل هوش مصنوعی

۵. چگونه الگوریتم‌ها، اتوماسیون و هوش مصنوعی با هم کار می‌کنند

در یک کارخانه مدرن، این سه فناوری اغلب به صورت لایه لایه هستند:

• الگوریتم‌ها پایین‌ترین سطح را تشکیل می‌دهند - قوانین خاصی که یک موتور، یک بخاری یا یک توالی آزمایش را کنترل می‌کنند.
• اتوماسیون از الگوریتم‌های خود برای انجام وظایف بدون نیاز به هیچ ورودی انسانی یا استفاده از نرم‌افزار (جابجایی اشیا، انجام عملیات و بررسی) استفاده می‌کند.
• هوش مصنوعی در سطح بالای سیستم، تجزیه و تحلیل داده‌ها از رویه‌های خودکار برای پشتیبانی از تصمیمات سطح بالاتر (مثلاً پیش‌بینی زمان‌بندی تعمیر و نگهداری، بهینه‌سازی برنامه‌های تولید یا اصلاح محدودیت‌های آزمایش بر اساس بازده گذشته).

مثال: یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند هزاران رکورد زمان قطع را تجزیه و تحلیل کند و پیش‌بینی کند که ایستگاه کالیبراسیون چه زمانی به تعمیر و نگهداری نیاز خواهد داشت، یا به طور خودکار شرایط قبولی/عدم قبولی را با توجه به تغییر دمای محیط تنظیم کند، که با یک الگوریتم ثابت امکان‌پذیر نیست. یک خط تست خودکار MCB شامل الگوریتم‌هایی برای اعمال جریان ۱.۴۵ برابر به MCB تحت آزمایش و اندازه‌گیری زمان قطع (زمان لازم برای قطع) است.

۶. سوالات متداول (FAQ)

تفاوت بین اتوماسیون و هوش مصنوعی چیست؟

اتوماسیون، یک کار را طبق قوانین از پیش تعیین‌شده و تثبیت‌شده و بدون دخالت انسان انجام می‌دهد. در فرآیندهای اتوماسیون هیچ یادگیری یا تنظیمی وجود ندارد. هوش مصنوعی داده‌ها را برای شناسایی الگوها، پیش‌بینی نتایج و بهینه‌سازی تصمیمات مربوط به اقدامات آینده پردازش می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند با تغییرات سازگار باشد و به مرور زمان به توسعه خود ادامه دهد. یک ربات تولیدی به طور مداوم در یک محل جوشکاری می‌کند، در حالی که یک هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از فناوری پردازش تصویر/بینایی روی قطعاتی که از خط تولید خارج می‌شوند، تشخیص دهد که یک ترک جدید رخ داده است.

کدام سه شغل توسط هوش مصنوعی جایگزین نخواهند شد؟

اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند وظایف زیادی را انجام دهد، اما نمی‌تواند وظایفی را در یکی از سه دسته باقی مانده که عمدتاً توسط انسان‌ها انجام می‌شوند، انجام دهد: مشاغل تخصصی (کارگران برق، جوشکار، کارگران مکانیکی) که نیاز به مهارت فیزیکی و حل مسئله در زمان کار دارند؛ موقعیت‌های خلاقانه (مهندسانی که محصول اختراع می‌کنند) که نیاز به تفکر بدیع دارند؛ و ارتباط انسانی (فروشندگان، مدیریت، خدمات مشتری) که نیاز به رفتار همدلانه/مذاکرات رفتاری دارند. هوش مصنوعی در انجام این مشاغل کمک می‌کند اما از آنها چیزی نمی‌گیرد.

تفاوت بین الگوریتم و هوش مصنوعی چیست؟

الگوریتم یک روش از پیش تعیین‌شده برای انجام یک فعالیت است (اگر X اتفاق افتاد، پس Y را انجام بده). در حالی که روش سنتی نوشتن یک الگوریتم این است که به کامپیوتر بگویید می‌خواهید با داده‌ها چه کاری انجام دهید، یادگیری ماشین از داده‌ها برای ایجاد الگوریتمی استفاده می‌کند که می‌تواند از تجربیات قبلی ‘یاد بگیرد’. به عنوان مثال، یک الگوریتم مرتب‌سازی مرسوم از دنباله‌ای از عملیات استفاده می‌کند که اعداد را بر اساس مقادیر عددی آنها (یعنی از ۱ تا ۱۰) مرتب می‌کند. نمونه‌ای از اینکه چگونه یک سیستم هوش مصنوعی (AI) یاد می‌گیرد اقلام معیوب را شناسایی کند، این است که نمونه‌های زیادی از نقص‌ها را به آن نشان می‌دهد تا زمانی که بتواند الگوریتمی برای انجام این کار توسعه دهد، بدون اینکه به طور خاص توسط یک انسان برنامه‌ریزی شده باشد.

4 نوع اتوماسیون چیست؟

چهار نوع مختلف اتوماسیون در صنعت تولید مورد استفاده قرار می‌گیرد که عبارتند از:

۱. اتوماسیون ثابت (سخت) (برای محصولات تکی با حجم بالا استفاده می‌شود).
۲. اتوماسیون قابل برنامه‌ریزی (قابل برنامه‌ریزی مجدد برای دسته‌ها).
۳. اتوماسیون انعطاف‌پذیر (نرم) (تغییر سریع بین چندین محصول).
۴. اتوماسیون یکپارچه (کاملاً هماهنگ با کنترل MES در خطوط متمرکز).

این انواع مختلف اتوماسیون به تولیدکنندگان این امکان را می‌دهد که حجم تولید، تنوع محصول و انعطاف‌پذیری در تغییر را متعادل کنند.

هنگام بررسی خرید ماشین/نرم‌افزار تولید، باید تفاوت اصطلاحات الگوریتم، اتوماسیون و هوش مصنوعی را درک کنید. به عنوان مثال، الگوریتم‌ها دستورالعمل‌های خاصی در مورد نحوه تکمیل یک فرآیند به صورت گام به گام ارائه می‌دهند؛ اتوماسیون این دستورالعمل‌ها را دریافت کرده و از آنها برای انجام مداوم و سریع یک عملکرد (فرآیند) استفاده می‌کند؛ در حالی که هوش مصنوعی با ارائه قابلیت یادگیری و تطبیقی که یک سیستم را قادر می‌سازد تا با تغییرات محیط مقابله کند و قابلیت‌های تصمیم‌گیری را در طول زمان بهبود بخشد، بر اتوماسیون و الگوریتم‌ها بنا می‌شود. با توجه به سطح اتوماسیون و الگوریتم‌های تعبیه شده مورد استفاده در اکثر خطوط تولید صنعتی امروزی، برنامه‌های جدید هوش مصنوعی مانند نگهداری پیش‌بینانه و بازرسی کیفیت به عنوان پشتیبانی اضافی علاوه بر اتوماسیون موجود استفاده می‌شوند. هنگام صحبت با تامین‌کنندگانی که می‌گویند دستگاه آنها "از هوش مصنوعی استفاده می‌کند"، حتماً به طور خاص بپرسید که آیا دستگاه قادر به یادگیری از داده‌ها است یا صرفاً از قوانین ثابت استفاده می‌کند. بر اساس این پاسخ مشخص خواهد شد که آیا شما در حال خرید اتوماسیون هستید یا هوش واقعی.