09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
الذكاء الاصطناعي في المختبر: التحليل الأمثل للبيانات ومراقبة جودة المواد البلاستيكية المعاد تدويرها
غالبًا ما تواجه المختبرات كمية هائلة من البيانات من مصادر وأدوات مختلفة. وتشكل إدارة هذا الكم الهائل من البيانات وتحليلها وتسخيرها تحديًا، خاصةً عندما تكون البيانات معزولة عبر أنظمة مختلفة. وهذا ينطبق بشكل خاص على مراقبة جودة البوليمر المعاد تدويره في معالجة البلاستيك. تحدد المواصفة القياسية DIN SPEC 91446 أربعة مستويات جودة للمواد المعاد تدويرها، والتي تعتمد على جودة البيانات. كلما ارتفع مستوى الجودة، يجب جمع المزيد من البيانات ذات الصلة بالجودة.
بالنسبة للمختبر، فإن تحقيق أقصى قدر من الجودة يعني أيضًا أقصى عدد من نقاط البيانات التي يجب تحليلها وتوثيقها في الممارسة اليومية. لذلك فإن أحد الأسئلة الرئيسية للمختبرات هو كيف يمكن دمج التقنيات الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) في العمليات الحالية من أجل زيادة جودة البيانات وكفاءتها.
الذكاء الاصطناعي - حالة استخدام البوليمر المعاد تدويره
تنطوي إحدى دراسات الحالة على شركة لتجهيز البلاستيك تقوم بشراء خلائط المواد البلاستيكية المعاد تدويرها من موردين مختلفين. واجهت الشركة إدارة بيانات مجزأة للغاية. فقد كانت القيم المقاسة المطلوبة لمراقبة الجودة مبعثرة عبر جداول بيانات Excel المختلفة، واستهلك تحليل هذه البيانات يدويًا موارد كبيرة.
في مثل هذه البيئة، لا يمكن أن يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي أي راحة كبيرة. لم يتمكن معالج البلاستيك من تحسين عملياته بشكل كبير إلا من خلال إدخال منصة قائمة على البيانات مع مساعد رقمي مدعوم بالذكاء الاصطناعي. قامت المنصة بدمج جميع بيانات الجهاز ذات الصلة، وبالتالي توفير نظرة عامة كاملة على المواد التي يتم تحليلها.
يمكن للمساعد الرقمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي بعد ذلك إطلاق العنان لإمكاناته الكاملة - بدءًا من تحليل البيانات المعقدة وتحديد الارتباطات إلى تصور البيانات وإنشاء التقارير.
سيناريو مراقبة الموردين
يوضح سيناريو توضيحي بشكل خاص كيف أصبحت مراقبة الموردين أسهل بمساعدة الذكاء الاصطناعي. توضح دراسة الحالة، على سبيل المثال، كيف تم استخدام استعلام بسيط لتحليل البيانات من ثلاثة موردين مختلفين وتحديد الانحرافات في الدفعات الموردة بسرعة. في إحدى الحالات، حدد الذكاء الاصطناعي أن أحد الموردين قام بتوريد دفعة من اللزوجة بثلاثة أضعاف اللزوجة المتفق عليها. وقد مكّن هذا التحليل الدقيق للبيانات الشركة من تقييم جودة الموردين بشكل أفضل واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الموردين في المستقبل.
كما كان من الممكن أيضًا تجنب استخدام مادة ذات لزوجة عالية جدًا مسبقًا، الأمر الذي كان من الممكن أن يؤدي إلى مشاكل كبيرة في المعالجة وانخفاض جودة المنتج.
الخاتمة
يُظهر هذا المثال من دراسة حالة أن الذكاء الاصطناعي لم يعد رؤية للمستقبل، بل يتم استخدامه بالفعل في المختبرات اليوم. فهو يساعد على تحليل large كميات البيانات بكفاءة، وبالتالي ضمان جودة المواد البلاستيكية المعاد تدويرها. لا تستفيد المختبرات التي تعتمد على حلول إدارة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من تحسين جودة البيانات فحسب، بل تستفيد أيضًا من توفير الوقت والموارد بشكل كبير. وهذا يزيد في نهاية المطاف من القدرة التنافسية ويساعد على تطوير منتجات أفضل.
اقرأ دراسة الحالة الكاملة لمزيد من الأمثلة على كيفية دعم الذكاء الاصطناعي للمختبر:
