چالش های استفاده از هوش مصنوعی

1- مشکلات نرم افزاری

استفاده از هوش مصنوعی در تولیدقطعات صنعتی نیازمند استفاده از نرم افزارهای پیچیده و سخت افزارهای متنوعی است . این مسئله ممکن است باعث ایجاد مشکلات نرم افزاری شود که در صورت عدم رفع آن ها می تواند تولید قطعات صنعتی را تحت تاثیر قرار دهد.

2- مسئله داده ها

استفاده از هوش مصنوعی به داده های بزرگ و پیچیده نیاز دارد که ممکن است با مشکلاتی مانند امنیت داده ، مشکلات جمع آوردی داده و مشکلات تغییر داده همراه شود.

3- پردازش داده

نیاز به سخت افزار حجیم دارد . این مسئله ممکن است باعث کاهش کارایی سیستم های هوش مصنوعی در تولید قطعات صنعتی شود.

4- مشکلات آموزش

برای استفاده موثر از هوش مصنوعی در تولید قطعات صنعتی ، باید به کاربر داده های مربوط به فرآیند تولید قطعات صنعتی آموزش داده شود. اما این مسئله ممکن است با مشکلاتی همچون نویز داده،نبود داده های کافی و مشکلات در تفسیر داده مواجه شود.

5- مسئله اعتماد به هوش مصنوعی

در حال حاضر برخی از تولیدات قطعات صنعتی به وسیله هوش مصنوعی استفاده می شود ، اما برای برخی صنایع به دلیل عدم اعتماد به هوش مصنوعی، استفاده از آنها در تولید قطعات صنعتی قابل قبول نیست.

6- مسئله پذیرش فناوری

استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف نیازمند تغییر در فرآیند تولید ، نیروی انسانی ، نرم افزارهای پیچیده و تجهیزات پرهزینه است. این مسئله ممکن است باعث کاهش سرعت پذیرش فناوری هوش مصنوعی در برخی صنایع شود.

7- مسئله اختلافات بین اجزای سیستم

در استفاده از هوش مصنوعی برای تولید قطعات صنعتی ممکن است اختلافاتی بین اجزای سیستم وجود داشته باشد که میتواند باعث کاهش کارایی سیستم شود.

انواع هوش مصنوعی در صنعت خودرو

1- پیش بینی تقاضا

الگوریتم های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های فروش،روند بازار و عوامل تاثیرگذار دیگر،قادر به پیش بینی دقیق تقاضای قطعات خودرو است . این عوامل باعث می شود هم تولیدکننده و هم توزیع کننده قطعات سطح موجودی انبار خود را بهینه نماید و از موجود بودن قطعات در زمان مورد نیاز اطمینان حاصل نماید.

2- کنترل کیفیت

با هوش مصنوعی می توان پروسه بازرسی و کنترل کیفیت قطعات خودرو را اتوماسیون کرد و ارتقاء داد. بینایی کامپیوتری که با هوش مصنوعی پشتیبانی می شود میتواند خرابی ها ، موارد غیرعادی و انحرافات از ویژگی های استاندارد را با دقت و راندمان بالا تشخیص دهد.

3- تعمیر و نگهداری پیش بینانه

سیستم های تعمیر و نگهداری پیش بینانه که بر پایه هوش مصنوعی عمل می کنند میتوانند در آن واحد ، عملکرد و وضعیت تمامی قطعات نصب شده بر خودرو را رصد و کنترل نمایند . با تجزیه و تحلیل داده های سنسورها الگوریتم های هوش مصنوعی قادر به پیش بینی ایرادات آتی و یا تشخیص اینکه این قطعه آیا احتیاج به تعمیر دارد یا خیر می باشند، و این باعث می شود فرآیند تعمیر و نگهداری ، پیشگیرانه و به موقع جاری شود. در این قسمت می توان به کاربرد تعمیر و نگهداری پیشبینانه در دستگاه ها و تجهیزات تولیدی کارخانجات تولید قطعات یدکی خودرو نیز اشاره نمود.

4- بهینه سازی زنجیره تامین

هوش مصنوعی از طریق تجزیه و تحلیل عواملی همچون مسیرهای حمل و نقل ، الگوهای شمارشگذاری و تقاضای موجودی انبار می تواند زنجیره توزیع را بهینه سازی نماید. که این امر باعث تسریع در فعالیت های لجستیکی ، کاهش هزینه و افزایش راندمان کلی می شود

5- سیستم مارکینگ شخصی سازی شده

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های مشتری و ترجیحات آنها می تواند کمپین های بازریابی شخصی سازی شده را اجرا نماید . همچنین با تجزیه و تحلیل خریدها و سفارشات پیشین مشتریان و پیشنهاد خرید قطعات مرتبط مناسب ، می تواند تجریه خرید مشتریان را ارتقا ببخشد

6- چت بات ها و دستیاران مجازی

دستیاران مجازی و چت بات های هوش مصنوعی می توانند در پاسخگویی به استعلام قیمت ، اطلاعات فنی محصول و درخواست خرید مشتریان پاسخگویی سریعی داشته باشند

7- توسعه محصول ، خدمات و طراحی

هوش مصنوعی میتواند در ایجاد و پدیداوری محصول از طریق شبیه سازی و بهینه سازی طراحی ، کاهش زمان استخراج داده های بازار و بهبود عملکرد نقش موثری ایفا کند و همچنین هوش مصنوعی با انالیز بازخورد های مشتریان و تقاضای بازار در تصمیم سازی در مورد پدیدآوری محصول نقش ایفا می کنند.