استفاده از فناوری هوش مصنوعی در صنعت فولاد و تولید فلزات

یکی از مواردی که این روزها بسیار مورد توجه صنعتگران قرار گرفته و دغدغه ماست، تاثیر کاربرد هوش مصنوعی بر صنعت فولاد و فلزات است.
هوش مصنوعی علیرغم اینکه یک راه حل نسبتا جدید در فناوری است، جایگاه خود را در مشاغل مختلف باز کرده است. از تجارت الکترونیک، خرده فروشی، تا خدمات مشتری و تبلیغات، هوش مصنوعی به توسعه راه حل های ارزشمند برای بسیاری از شرکت ها کمک می کند.
با هدایت سیستم‌های مبتنی بر دانش که خود را از داده‌های ورودی تغذیه می‌کنند، به کسب‌وکارهای تولیدی کمک می‌کند تا مدل‌های کاری پایدارتری توسعه دهند و در عین حال بهره‌وری و کیفیت محصولات تحویل‌شده را افزایش دهند.

امروز قصد داریم نگاهی به راه‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در صنعت فولاد و فلزات بیاندازیم. ماهیت پیچیده ای دارد، هر یک از فرآیندهای آن مقدار شگفت انگیزی از داده را تولید می کند که در صورت مدیریت صحیح، بینش مفیدی را ارائه می دهد. داده ها در درجه اول از بسیاری از حسگرهای میدانی اتوماسیون کارخانه از طریق زنجیره تامین جمع آوری می شوند. در مجموع حاوی اطلاعاتی است که تمام فعالیت های تولید را تغذیه می کند.

اهمیت کاربرد هوش مصنوعی در صنعت فولاد و فلزات

صنعت فولاد و آهن آلات به عنوان اولین پذیرنده فناوری‌های هوش مصنوعی، همه صنایع سنگین را در بهبود پایداری و رقابت در بازار رهبری می‌کند. این شبیه یک زمینه عالی برای رویکرد مبتنی بر اکتشاف و بهره برداری داده است.

صنایع فولادسازی با فرآیندهای پیچیده و چند فیزیک سر و کار دارند که در آن بسیاری از متغیرها و همبستگی ها به طور کامل درک نشده اند. علاوه بر این، شرایط محیطی نقش مهمی در این فرآیند ایفا می‌کنند و تمایل به تغییر در طول زمان دارند.

صنایع فولاد با موانع زیادی در فرآیند تولید روبرو هستند. اول از همه، فرآیندهای تصمیم گیری اغلب توسط اپراتورهای انسانی انجام می شود. یک اپراتور باید قبل از ورود به فرآیند تولید، یک فرآیند آموزشی کامل را طی کند. و نه تنها این، آنها معمولا نیاز به رفت و آمد دور از نقاط گره دارند، که روند انتخاب تیم را تشدید می کند.

در حالی که از هوش مصنوعی در صنایع فولاد استفاده می شود، بسیاری از فرآیندها را می توان از راه دور از طریق فرآیندهای شخصی سازی شده با راه حل های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین انجام داد.

در زمینه فرآیندها، داده ها نقش مهمی را ایفا می کنند و اغلب در فواصل زمانی منظم تغییر می کنند. با مواردی مانند یک بیماری همه گیر جهانی، ظرفیت های تولید می تواند کاهش یابد، که می تواند منجر به کاهش داده های تولید شده در طول زمان شود.

با سیستم‌های حسگر که می‌توانند انحرافات را در داده‌های آموزش داده شده در رویدادهای تاریخی شناسایی کنند، هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد ترتیبات و اصلاح فرآیند به‌گونه‌ای کمک کند که خطاها تکرار نشوند.

دلایل پیاده سازی هوش مصنوعی در صنعت فولاد

برخلاف انسان‌ها، ماشین‌ها فقط نمی‌توانند اجرای فعالیت‌های رایج را بیاموزند، بلکه می‌توانند الگوها را نیز بیاموزند. با استفاده از داده های با ابعاد بالا که مغز انسان نمی تواند تصور کند، سودمندی هوش مصنوعی در صنعت فولاد آشکار است.

نه تنها، هوش مصنوعی قادر به درک اطلاعات بیشتر از یک انسان است، بلکه می تواند اقدامات بسیار خطرناکی را که معمولاً توسط اپراتورها انجام می شود، انجام دهد. با حذف اپراتورها از موقعیت‌های مخاطره‌آمیز، این فرصت به آنها داده می‌شود تا روی وظایفی با ارزش افزوده بیشتری کار کنند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زمینه های مختلف مهندسی منتشر شده است. برخی از نمونه‌های ادبیات حتی تکنیک‌های ML مبتنی بر داده را برای پیش‌بینی مکانیسم‌های تغییر شکل ثانویه در تولید فولاد نشان می‌دهند.

برخی از نمونه‌های دیگر شامل مدل‌های مبتنی بر داده برای پیش‌بینی دمای نوار در فرآیندهای گرمایش خط، تشخیص عیوب انحراف دمای خنک‌کننده، و همچنین طبقه‌بندی عیوب سطح فولاد است.

معایب هوش مصنوعی در صنعت تولید فولاد و فلزات

در دنیای تجارت، مطالعات موردی منبع مفیدی از اطلاعات بر اساس تجربه مشتری است.

معایب کاربرد هوش مصنوعی در صنایع فولاد، آهن‌آلات و فلزات به دلیل جدید بودن این فناوری هنوز در حال کشف است و مطمئنا در آینده راهکارهای جایگزین برای بهبود عملکرد ارائه خواهد شد.

یک نمونه؛ یک تولید کننده فولاد آمریکای جنوبی، در فرآیند تولید کلاف فولادی خود با مشکلات کیفی مداوم مواجه بود. تمام فرآیندهای سنتی که آنها اجرا کرده اند به نتیجه مطلوب منتج نشده اند.

این نقص شامل تغییر شکل های دائمی سطح سیم پیچ به صورت خراش های کوچک متعدد در جهت غلتش سیم پیچ بود. به منظور جلوگیری از این تغییر شکل ها، شناسایی علت اصلی که منجر به این عیوب شده است مهم بود.

در حالی که به طور فزاینده ای با سرعت کنترل نشده اتفاق می افتاد، ریشه این نقص ها ناشناخته بود. متأسفانه این مشکل منجر به کاهش قابل توجه فروش و هزینه های اضافی پردازش مجدد و حمل ضایعات شد.

برای حل این مشکل، داده های کیفیت و تولید از منابع مختلف جمع آوری و ادغام شد. دانشمندان با کمک اپراتورهای محلی، 3 منبع داده اصلی را در داخل داده های تولید شناسایی کردند. این منابع داده های تله متری، ترکیب شیمیایی و بازرسی کیفیت بودند.

با تمرکز بر آن 3 مجموعه داده، فرضیه هایی بر اساس الگوریتم های تشخیص الگو و تشخیص ناهنجاری ساخته شد.

مشکل اصلی در 7 ثانیه اول فرآیند پیدا شد. ترکیبی از موقعیت گیره غلتکی داغ، نیروی خمشی و سرعت کویل باعث ایجاد این خراش های کوچک شده است.

از آنجایی که غلتک پینچ در زمانی که قرار بود به طور کامل بازنشسته نشده بود، نقص های تولید ایجاد شد. اما با کمک مدل‌های یادگیری ماشینی، نرخ پردازش مجدد کاهش یافته است و نرخ نقص تا 25٪ کاهش یافته است.

آماده ورود هوش مصنوعی به تمام عرصه‌ها از جمله فولاد و فلزات باشید و از همین الان سعی کنید با آن همگام شوید چون هوش مصنوعی همچون گوله برفی هست که با سرعت به سمت ما میغلتد و ناگزیریم باهاش بدویم.

مفهوم کلیدی هوش مصنوعی و ML در توانایی آن در استخراج دانش از داده ها نهفته است. در حالی که رایانه های قدیمی قادر به انجام این اقدامات نبودند، اکنون ماشین ها می توانند کارهای مورد نظر را در صنایع مختلف یاد بگیرند و انجام دهند.

الگوهای موجود در داده‌ها بسیار پیچیده‌تر از آن هستند که توسط انسان به راحتی شناسایی شوند. با استفاده از هوش مصنوعی در صنعت فولاد، هزینه های عملیاتی کاهش می یابد، کیفیت محصول افزایش می یابد و درآمد دائما در حال افزایش است.

فن‌آوری‌های دیجیتال همچنین می‌توانند مدل‌های موجود را که رویدادها را با استخراج اطلاعات و الگوهای ثبت‌شده از قبل تخمین و پیش‌بینی می‌کنند، بهبود بخشند.

از آنجایی که چارچوب‌های AI و Ml عمیقاً در سیستم‌های اتوماسیون ادغام می‌شوند، صنایع اکنون می‌توانند آنها را در فرآیندهای تولید خود پیاده‌سازی کنند و بنابراین هوش مصنوعی در صنعت فولاد جایگاه مهمی را به خود اختصاص می‌دهد.

با این حال، صنعت فولادسازی از نظر اتوماسیون و فناوری اطلاعات الزامات بسیار خاصی دارد. بنابراین، اجرای هوش مصنوعی را با چالش هایی مواجه می کند و گسترش آن را محدود می کند.

سیستم های اتوماسیون صنعتی تعداد زیادی از اجزای پیچیده در تولید دارند. بنابراین، استخراج دانش از داده‌ها نقشی اساسی در تبدیل کارخانه‌های صنعتی به کارخانه‌های هوشمند دارد.

آینده صنایع فولاد و فلزات با ورود هوش مصنوعی ai

ایده ای از راه حل های صنعت آینده مرتبط با توانایی ماشین آلات برای تأثیرگذاری بر فرآیندها با خود بهینه سازی و استراتژی های تصمیم گیری مستقل آینده مورد انتظار ما متاثر از هوش مصنوعی است. این امر منجر به بهبود ایمنی، شفافیت، اثربخشی و کارایی و همچنین ایجاد مدیریت خودسازمانده و مستقل خواهد شد.

با در نظر گرفتن این موضوع، پیاده‌سازی هوش مصنوعی در صنعت فولاد و فلزات، فضایی را برای فرآیندهای تولید بسیار بزرگ‌تر ایجاد می‌کند که تنها می‌تواند به خلق بهترین محصولات تبدیل شود، در حالی که ایمنی نه تنها برای کارگران بلکه برای خود محصول نیز حفظ می‌شود. علاوه بر این، با استفاده از هوش مصنوعی در صنعت تولید آهن‌آلات، قیمت فولاد و فلزات ارزان و مقرون به صرفه‌تر خواهد بود و تأثیر زیادی در ایجاد بازار رقابتی دارد.
برای استعلام قیمت استیل 304، قیمت استیل 316، انواع محصولات برنجی و برنزی با کارشناسان فولاز تماس بگیرید.