علمی، پژوهشی و فناوری

اخبار فناوری شماره ۱۲: کاربردهای موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در صنعت فولاد

به گزارش پایگاه خبری علم و فناوری از استان یزد :

*ندا دهقانی زاده

صنعت فولاد، یکی از پایه‌های اساسی اقتصاد جهانی، در سالهای اخیر با تحولات چشمگیری در زمینه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) روبه‌رو شده است. این فناوری‌ها با بهینه‌سازی فرآیندها، کاهش هزینه‌ها و افزایش کیفیت محصولات، نقش کلیدی در پیشرفت این صنعت ایفا کرده‌اند.  

کاربردهای موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در صنعت فولاد 

۱. پیش‌بینی و بهینه‌سازی کیفیت فولاد

 با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، کارخانه‌های فولاد میتوانند ترکیبات شیمیایی و پارامترهای تولید را تحلیل کنند تا بهترین کیفیت را با کمترین نقص تضمین کنند. 

 شرکت تاتا استیل (Tata Steel) از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی عیوب فولاد استفاده میکند و دقت تولید را تا 30% افزایش داده است.  

۲. پیش‌بینی خرابی تجهیزات (Predictive Maintenance)  

 سنسورهای IoT همراه با مدلهای هوش مصنوعی، خرابی ماشینآلات را قبل از وقوع پیشبینی میکنند.  

  شرکت آرسیلورمیتال (ArcelorMittal) با استفاده از این فناوری، زمان توقف خط تولید را تا 20% کاهش داده است.  

۳. بهینه‌سازی مصرف انرژی

کوره‌های ذوب فولاد انرژی بسیار زیادی مصرف میکنند. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های عملیاتی، راهکارهایی برای کاهش مصرف انرژی ارائه می‌دهد.  

 در برخی کارخانه‌ها، صرفهجویی سالانه بیش از 15% در هزینه‌های انرژی گزارش شده است.  

۴. کنترل خودکار فرآیند تولید  

 سیستمهای هوشمند با استفاده از بینایی ماشین (Computer Vision)، عیوب سطحی فولاد را در حین تولید شناسایی میکنند.  

 چینی‌های فولادی مانند Baowu Steel از این فناوری برای افزایش دقت بازرسی‌های کیفی استفاده میکنند.  

نقش یادگیری ماشین در هوش مصنوعی صنعت فولاد 

یادگیری ماشین زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که به سیستمها امکان یادگیری از داده‌ها را میدهد. در صنعت فولاد، ML در موارد زیر حیاتی است:  

- تحلیل دادههای بزرگ (Big Data Analytics): پردازش حجم عظیم دادههای تولیدی برای کشف الگوهای پنهان.  

- شبکه های عصبی (Neural Networks): مدلسازی فرآیندهای پیچیده مانند خواص مکانیکی فولاد.  

- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): بهینهسازی عملیات تولید با آزمون و خطای هوشمند.  

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، صنعت فولاد را وارد عصر دیجیتال کرده‌اند. با پیشرفت این فناوری‌ها، شاهد افزایش بهره‌وری، کاهش ضایعات و تولید فولاد با کیفیت‌تر خواهیم بود. شرکتهای پیشرو در این صنعت، سرمایه‌گذاری گسترده‌ای در AI انجام داده‌اند تا جایگاه رقابتی خود را در بازار جهانی حفظ کنند.  

پیش بینی خرابی تجهیزات (Predictive Maintenance) در صنعت فولاد با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین 

صنعت فولاد به دلیل استفاده از ماشین‌آلات سنگین و فرآیندهای پیچیده، همواره با چالش خرابی ناگهانی تجهیزات روبه‌رو بوده است. خرابی‌های پیشبینی‌ نشده نه تنها باعث توقف تولید و افزایش هزینه‌ها میشوند، بلکه ممکن است ایمنی کارکنان را نیز به خطر بیندازند. در سالهای اخیر، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) با ارائه راهکارهای Predictive Maintenance (تعمیرات پیشبینانه)، تحولی چشمگیر در این زمینه ایجاد کرده‌اند.  

چگونه هوش مصنوعی خرابی تجهیزات را پیشبینی میکند؟

1. جمع‌آوری داده‌ها از حسگرهای IoT

تجهیزات صنعتی در کارخانههای فولاد به حسگرهای IoT مجهز میشوند که پارامترهای زیر را بهصورت لحظهای ثبت میکنند:  دما، ارتعاشات، فشار، جریان الکتریکی و میزان سایش قطعات. این داده‌ها به یک سیستم مرکزی مبتنی بر هوش مصنوعیارسال میشوند.  

2. پردازش داده‌ها با یادگیری ماشین 

الگوریتمهای ML با تحلیل داده‌های تاریخی و لحظه‌ای، الگوهای منجر به خرابی را شناسایی میکنند. برخی از تکنیکهای مورد استفاده عبارتند از:  

- مدلهای پیشبینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting): برای تحلیل روند تغییرات پارامترها  

- شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning): برای تشخیص ناهنجاریهای پیچیده  

- یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): با استفاده از داده‌های خرابی‌های گذشته، مدل آموزش میبیند تا خرابی‌های آینده را پیشبینی کند.  

3. هشدارهای هوشمند و برنامه‌ریزی تعمیرات

هنگامی که سیستم تشخیص دهد یک دستگاه در آستانه خرابی است، هشدارهای خودکار به تیم فنی ارسال میکند. این کار مزایای زیر را دارد:  

- کاهش توقف ناگهانی خط تولید

- تعمیرات در زمانهای برنامه ریزی شده (نه در شرایط اضطراری)  

- کاهش هزینه‌های نگهداری و تعویض قطعات 

آینده Predictive Maintenance در فولاد

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تعمیرات پیش بینانه را از یک رویا به واقعیت تبدیل کردهاند. با پیشرفت حسگرهای پیشرفته، پردازش ابری و الگوریتمهای Deep Learning، دقت این سیستمها روزبه‌روز افزایش مییابد.  

پیش بینی میشود تا سال ۲۰۳۰، بیش از ۷۰% کارخانه های فولاد جهان از Predictive Maintenance استفاده کنند که این امر میلیاردها دلار در هزینه های صنعت صرفه جویی خواهد کرد.  

*دانشجوی دکتری مهندسی کامپیوتر

انتهای پیام/