هوش مصنوعی در خط مقدم بهینه‌سازی انرژی و فرایندها

به گزارش خبرگزاری ایمنا، مدل‌سازی پیشرفته فرایندها با استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) نقش حیاتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنایع مختلف ایفا می‌کند، در دنیای امروز که افزایش هزینه‌های انرژی و فشارهای زیست‌محیطی به چالش‌های اساسی تبدیل شده‌اند، صنایع نیازمند رویکردهای نوآورانه و هوشمندانه برای بهبود بهره‌وری انرژی و کاهش هدر رفت هستند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های پیچیده و شناسایی الگوهای پنهان در سیستم‌ها، به بهینه‌سازی فرایندهای مصرف انرژی کمک شایانی می‌کنند، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدل‌سازی فرایندها از طریق جمع‌آوری و پردازش داده‌های عملیاتی مانند مصرف انرژی، دما، فشار و شرایط محیطی، مدل‌هایی ایجاد می‌کنند که قادر به پیش‌بینی دقیق مصرف انرژی و بهینه‌سازی آن هستند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند از داده‌های تاریخی برای یادگیری الگوهای مصرف انرژی استفاده کنند و به صورت خودکار پیشنهاداتی برای بهبود کارایی ارائه دهند.

به این ترتیب، این تکنولوژی‌ها توانایی بهینه‌سازی در لحظه و تنظیم پارامترهای عملیاتی به منظور حفظ شرایط بهینه از نظر مصرف انرژی را فراهم می‌کنند.

در صنایعی مانند تولید، پتروشیمی و پالایشگاه‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند مصرف انرژی در تجهیزات مختلف را بهینه‌سازی کند؛ به عنوان نمونه موتورهای الکتریکی، پمپ‌ها و سیستم‌های گرمایش و سرمایش می‌توانند به کمک AI به گونه‌ای تنظیم شوند که تنها زمانی که نیاز واقعی وجود دارد، از انرژی استفاده کنند.

این رویکرد می‌تواند منجر به کاهش مصرف غیرضروری انرژی و افزایش عمر تجهیزات شود. همچنین، AI می‌تواند از طریق پردازش داده‌های عملکردی، مشکلات احتمالی ماشین‌آلات و سیستم‌ها را پیش‌بینی کرده و با ارائه راهکارهای پیشگیرانه، از هدر رفت انرژی ناشی از خرابی‌های ناگهانی جلوگیری کند. یکی دیگر از کاربردهای مهم مدل‌سازی فرایندها با AI و ML در مدیریت انرژی ساختمان‌ها است.

سیستم‌های مدیریت انرژی هوشمند با تحلیل داده‌های مصرف برق و سایر منابع انرژی در ساختمان‌ها، می‌توانند الگوهای مصرف بهینه را تعیین کرده و سیستم‌های گرمایشی، سرمایشی و روشنایی را بر اساس نیاز واقعی و شرایط محیطی تنظیم کنند.

بهینه سازی به کمک ابزار نوین

مژگان فتحی در گفت‌وگو با خبرنگار ایمنا اظهار کرد: بهینه‌سازی فرایندها و انرژی همواره از اهداف اصلی صنایع بوده و هوش مصنوعی از طریق یادگیری از داده‌های پیچیده می‌تواند مدل‌های دقیق‌تری ارائه دهد. این مدل‌ها توانایی پیش‌بینی عملکرد و بهینه‌سازی فرایندها را دارند.

وی افزود: یکی از نمونه‌های کاربردی این فناوری‌ها در صنایع شیمیایی است. هوش مصنوعی می‌تواند متغیرهایی مانند دما، فشار و زمان واکنش را تحلیل کند و شرایط بهینه برای کاهش مصرف انرژی و افزایش بهره‌وری را شناسایی کند.

کارشناس حوزه صنعت گفت: در صنایع مختلف از جمله فولاد و پتروشیمی، استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی به بهبود کیفیت محصولات و کاهش هزینه‌ها کمک شایانی کرده است، در این صنایع، سیستم‌های هوشمند می‌توانند به‌طور دقیق فرایندها را کنترل کرده و شرایط بهینه را فراهم کنند.

فتحی تأکید کرد: در صنعت نفت و گاز نیز هوش مصنوعی به بهینه‌سازی حفاری و استخراج کمک کرده است. با تحلیل داده‌های به‌دست‌آمده از تجهیزات حفاری، می‌توان مشکلات را سریع‌تر شناسایی و راه‌حل‌های مناسب ارائه داد.

وی که به توسعه‌دهنده این سیستم‌ها اشاره داشت، بیان کرد: در صنایع خودروسازی، هوش مصنوعی توانسته به مدیریت بهینه زنجیره تأمین و پیش‌بینی زمان تعمیر و نگهداری تجهیزات کمک کند. این امر منجر به کاهش خرابی‌ها و افزایش کارایی خطوط تولید شده است.

کارشناس حوزه صنعت گفت: یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی، بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنایع است. با تحلیل داده‌های مربوط به مصرف انرژی، هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش مصرف غیرضروری و بهبود بهره‌وری کمک کند. فتحی تأکید کرد: در نیروگاه‌های برق و صنایع تولیدی، سیستم‌های هوشمند می‌توانند عملکرد تجهیزات را پیش‌بینی و بهینه کنند. این فناوری‌ها می‌توانند به بهبود عملکرد توربین‌ها و کاهش ضایعات انرژی منجر شوند، در تأسیسات صنعتی و ساختمان‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی سیستم‌های گرمایش، تهویه و نورپردازی کمک کند که این سیستم‌ها مصرف انرژی را به حداقل می‌رسانند.

وی اضافه کرد: البته استفاده از این فناوری‌ها با چالش‌هایی همراه است. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها، نیاز به داده‌های بزرگ و باکیفیت است که در برخی موارد دسترسی به این داده‌ها دشوار است. پیچیدگی مدل‌های هوشمند و نیاز به تخصص فنی برای پیاده‌سازی نیز از دیگر چالش‌های مهم محسوب می‌شود، آموزش نیروهای متخصص و تقویت زیرساخت‌های فناورانه از الزامات موفقیت در این مسیر است.

کارشناس حوزه صنعت با خوشبینی نسبت به آینده صنعت بیان کرد: با پیشرفت‌های روزافزون در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، این فناوری‌ها در آینده نزدیک نقش بیشتری در بهینه‌سازی فرایندهای صنعتی و مصرف انرژی خواهند داشت. داده‌های بیشتر و دقیق‌تر به بهبود عملکرد مدل‌های هوشمند کمک می‌کنند.

فتحی گفت: استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نه تنها به افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند، بلکه به حفظ محیط زیست و کاهش مصرف منابع طبیعی نیز منجر می‌شود، در آینده شرکت‌ها و صنایع بیشتری به استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی فرایندهای خود روی خواهند آورد.

وی که به کاربردهای گسترده هوش مصنوعی اشاره داشت و بیان کرد: این فناوری‌ها یک ضرورت برای بقا و پیشرفت در صنایع مدرن به شمار می‌آیند، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نه تنها فرصت‌هایی برای بهینه‌سازی فرایندها فراهم می‌کنند، بلکه به عنوان یک نیاز اساسی در صنایع مختلف مطرح شده‌اند و اهمیت آن‌ها روزبه‌روز بیشتر می‌شود.

رفع چالش‌ها

محسن کزازی، با اشاره به ضرورت استفاده از فناوری‌های نوین برای بهبود کارایی فرایندهای صنعتی در گفت‌وگو با خبرنگار ایمنا، اظهار کرد: پیشرفت‌های اخیر در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تحولی اساسی در صنایع مختلف ایجاد کرده‌اند. با پیچیده‌تر شدن عملیات صنعتی، این فناوری‌ها می‌توانند از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها و خودکارسازی فرایندها به بهبود عملکرد و صرفه‌جویی در منابع کمک کنند.

وی افزود: یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های صنایع امروز، بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش هزینه‌هاست، هوش مصنوعی قادر است با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، مدل‌هایی ایجاد کند که امکان پیش‌بینی و کنترل دقیق‌تر فرایندها را فراهم می‌آورد.

کارشناس حوزه صنعت گفت: این فناوری‌ها در صنایع پیچیده‌ای همچون پتروشیمی و فولاد که نیاز به مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها و متغیرهای محیطی دارند، می‌توانند تحول‌آفرین باشند، بر اهمیت تحلیل داده‌ها در بهینه‌سازی فرایندها است، هوش مصنوعی در صنایعی نظیر تولید انرژی و فرآوری مواد به کار گرفته می‌شود تا سیستم‌ها بهینه‌تر عمل کنند.

کزازی اضافه کرد: یکی از زمینه‌های کلیدی استفاده از این فناوری، پیش‌بینی مصرف انرژی و بهبود کارایی تجهیزات است برای نمونه، در نیروگاه‌های برق یا تأسیسات تولیدی بزرگ، هوش مصنوعی می‌تواند شرایط کارکرد بهینه تجهیزات را پیش‌بینی کند و به این ترتیب از اتلاف انرژی جلوگیری کند.

وی ادامه داد: سیستم‌های خودکار در این صنایع می‌توانند با تجزیه و تحلیل مداوم داده‌های تولیدی، به پیشگیری از مشکلات و خرابی‌های احتمالی کمک کنند؛ این رویکرد نه تنها به بهبود عملکرد کمک می‌کند، بلکه موجب کاهش هزینه‌های نگهداری و تعمیرات نیز می‌شود.

کارشناس حوزه صنعت به بهینه‌سازی زنجیره تأمین نیز به عنوان یکی از مهم‌ترین حوزه‌های کاربرد هوش مصنوعی در صنعت اشاره کرد و توضیح داد: شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، پیش‌بینی دقیق‌تری از نیازها و موجودی انبار داشته باشند و این امر به کاهش ضایعات و افزایش بهره‌وری کمک خواهد کرد.

کزازی گفت: در صنایعی مانند خودروسازی و الکترونیک، مدیریت زنجیره تأمین به یکی از چالش‌های اصلی تبدیل شده و استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به افزایش دقت و کاهش هزینه‌های لجستیک منجر شود.

وی توضیح داد: شرکت‌های تولیدی پیشرو در حال حاضر از این فناوری‌ها برای مدیریت بهینه زنجیره تأمین و کاهش زمان تحویل استفاده می‌کنند، این رویکرد باعث شده است که صنایع از وابستگی به فرایندهای دستی و ناکارآمد رها شوند و بتوانند به سرعت به تغییرات بازار واکنش نشان دهند.

کزازی به نقش هوش مصنوعی در نگهداری پیشگیرانه اشاره کرد و گفت: یکی از کاربردهای مهم این فناوری، پیش‌بینی زمان مناسب تعمیرات تجهیزات است. با تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد ماشین‌آلات، می‌توان زمان وقوع خرابی‌ها را به‌طور دقیق پیش‌بینی و قبل از وقوع آن‌ها اقدام به تعمیر و نگهداری کرد. این موضوع به‌طور خاص در صنایع سنگین و تولید انبوه که تجهیزات گران‌قیمتی دارند، می‌تواند هزینه‌های ناشی از خرابی‌های ناگهانی را به شدت کاهش دهد.

وی همچنین به افزایش طول عمر تجهیزات به‌واسطه استفاده از هوش مصنوعی اشاره کرد و گفت: با پایش مستمر وضعیت دستگاه‌ها، می‌توان از خرابی‌های پیش‌بینی‌نشده جلوگیری کرده و به این ترتیب زمان بهره‌وری ماشین‌آلات را افزایش داد، این رویکرد نه تنها به کاهش هزینه‌های تعمیرات کمک می‌کند، بلکه باعث افزایش بهره‌وری تولید نیز می‌شود.

کارشناس حوزه صنعت به چالش‌های موجود در پیاده‌سازی این فناوری نیز اشاره کر گفت: یکی از بزرگ‌ترین موانع برای استفاده موفق از هوش مصنوعی در صنایع، دسترسی به داده‌های کافی و باکیفیت است. بسیاری از صنایع هنوز نتوانسته‌اند زیرساخت‌های مناسبی برای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها ایجاد کنند، کیفیت داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است و مدل‌های هوش مصنوعی بدون داده‌های دقیق و کامل نمی‌توانند به درستی عمل کنند.

کزازی به پیچیدگی فنی برخی از مدل‌های هوش مصنوعی اشاره کرد و گفت: این فناوری‌ها نیازمند زیرساخت‌های فناورانه پیشرفته و تیم‌های متخصص برای پیاده‌سازی و مدیریت هستند، آموزش نیروی کار و به‌روزرسانی مهارت‌های فنی پرسنل از جمله اقدامات ضروری برای بهره‌گیری حداکثری از این فناوری‌هاست چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در صنعت کزازی با نگاهی به آینده هوش مصنوعی در صنعت، گفت که انتظار می‌رود این فناوری‌ها در سال‌های آتی به بخش ضروری تمامی صنایع تبدیل شوند.

وی خاطرنشان کرد: با پیشرفت‌های مداوم در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند فرایندهای خود را به‌طور مستمر بهینه کنند و به رقابت‌پذیری بیشتری در بازارهای جهانی دست یابند. سرمایه‌گذاری در این زمینه، به‌خصوص در حوزه پژوهش و توسعه، می‌تواند به افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها در بلندمدت کمک کند. هوش مصنوعی نه تنها به بهینه‌سازی فرایندها کمک می‌کند، بلکه به حفظ منابع طبیعی و کاهش ضایعات محیطی نیز منجر می‌شود. این فناوری‌ها به‌عنوان ابزاری اساسی برای پیشرفت پایدار در صنایع مختلف مطرح هستند و در آینده نقش حیاتی‌تری خواهند داشت.

مدل‌سازی پیشرفته فرایندها با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور علمی ثابت کرده است که می‌تواند به یکی از ابزارهای حیاتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنایع تبدیل شود. این فناوری‌ها با تحلیل داده‌های پیچیده و پردازش اطلاعات در لحظه، قادر به شناسایی الگوهای مصرف انرژی و پیش‌بینی نیازهای آتی سیستم‌ها هستند. با استفاده از این مدل‌ها، صنایع می‌توانند بهره‌وری انرژی را بهبود بخشند و هدررفت انرژی را به حداقل برسانند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین، با یادگیری از داده‌های گذشته، می‌توانند به طور خودکار پارامترهای فرایندها را تنظیم کنند تا در بهترین حالت از نظر مصرف انرژی کار کنند. این مدل‌ها همچنین قابلیت تشخیص و پیش‌بینی خرابی‌ها و مشکلات تجهیزات را دارند، که می‌تواند از وقوع خرابی‌های غیرمنتظره و اتلاف انرژی جلوگیری کند.

در مجموع، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدل‌سازی فرایندها نه تنها به کاهش هزینه‌های انرژی و افزایش بهره‌وری سیستم‌ها کمک می‌کند، بلکه با کاهش اثرات زیست‌محیطی ناشی از مصرف بیش از حد انرژی، به پایداری و حفاظت از منابع طبیعی نیز یاری می‌رساند.