به گزارش خبرنگار ایراسین، صنعت فولاد در آستانه یک انقلاب دیجیتال قرار دارد، جایی که فناوری هوش مصنوعی فولاد ( Steel AI Technology) به‌طور بنیادین در حال دگرگون کردن رویکرد ما به تولید، کنترل کیفیت و بهره‌وری عملیاتی است. این راهنمای جامع به بررسی کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی در تولید فولاد می‌پردازد و به ویژه بر فناوری‌های متن‌باز تأکید دارد که دسترسی به قابلیت‌های پیشرفته تولید را برای همگان امکان‌پذیر می‌سازند.

مقدمه‌ای بر فناوری هوش مصنوعی فولاد

فناوری هوش مصنوعی فولاد حاصل همگرایی هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و فرآیندهای سنتی تولید فولاد است. این ادغام، صنعت را با فراهم‌کردن سطوح بی‌سابقه‌ای از خودکارسازی، دقت و بهره‌وری، دگرگون می‌کند. از نگهداری پیش‌بینانه گرفته تا کنترل کیفیت، کاربردهای هوش مصنوعی در حال حل چالش‌های دیرینه و ایجاد فرصت‌های نوآورانه جدید هستند.

صنعت فولاد به طور سنتی بر تخصص انسانی و فرآیندهای دستی متکی بوده است. با این حال، ظهور فناوری‌های هوش مصنوعی فرصت‌هایی را برای ارتقای توانایی‌های انسانی، کاهش خطاها و بهبود ایمنی ایجاد کرده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی اکنون قادرند حجم عظیمی از داده‌های تولید را تحلیل کنند تا الگوها را شناسایی، خرابی تجهیزات را پیش‌بینی و فرآیندهای تولید را به‌صورت لحظه‌ای بهینه کنند.

کارخانه‌های مدرن فولاد حجم عظیمی از داده را از حسگرها، سامانه‌های پایش تجهیزات و فرآیندهای تولید تولید می‌کنند. این داده‌ها، زمانی که به‌درستی از طریق فناوری‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند، به ابزاری قدرتمند برای دستیابی به برتری عملیاتی و مزیت رقابتی تبدیل می‌شوند.

فناوری‌های متن‌باز گوگل در حال دگرگون‌سازی تولید فولاد

TensorFlow به عنوان یکی از مهم‌ترین مشارکت‌های متن‌باز در توسعه فناوری هوش مصنوعی فولاد شناخته می‌شود. این چهارچوب قدرتمند یادگیری ماشینی به تولیدکنندگان فولاد امکان می‌دهد مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای کاربردهای مختلف، از جمله نگهداری پیش‌بینانه، کنترل کیفیت و بهینه‌سازی تولید، توسعه دهند.

شرکت‌های فولادی از TensorFlow برای ساخت شبکه‌های عصبی سفارشی استفاده می‌کنند که قادر به تحلیل داده‌های حسگرها از کوره‌های بلند، نوردخانه‌ها و سایر تجهیزات حیاتی هستند. توانایی این چهارچوب در پردازش داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار، آن را برای کاربردهای صنعت فولاد که داده‌ها از منابع متنوعی همچون حسگرهای دما، فشارسنج‌ها و سامانه‌های بازرسی بصری دریافت می‌شوند، ارزشمند می‌سازد.

انعطاف‌پذیری TensorFlow به تولیدکنندگان فولاد اجازه می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی را در بسترهای گوناگون، از تجهیزات لبه‌ای در کف کارخانه گرفته تا سامانه‌های تحلیل ابری، پیاده‌سازی کنند. این چندکاره بودن برای کارخانه‌هایی که نیاز به ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در سامانه‌های کنترل صنعتی موجود دارند، در حالی که الزامات عملکردی بلادرنگ حفظ می‌شود، حیاتی است.

Kubernetes: هماهنگ‌سازی عملیات تولید فولاد

Kubernetes که در ابتدا توسط گوگل توسعه یافته و اکنون توسط بنیاد محاسبات بومی ابری (Cloud Native Computing Foundation) نگهداری می‌شود، نقشی کلیدی در نوسازی زیرساخت‌های فناوری اطلاعات صنعت فولاد ایفا می‌کند. این پلتفرم ارکستراسیون کانتینر به شرکت‌های فولادی امکان می‌دهد برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را در مقیاس وسیع مستقر و مدیریت کنند و در عین حال، دسترسی‌پذیری بالا و انعطاف‌پذیری سیستم را تضمین نمایند.

تولیدکنندگان فولاد از Kubernetes برای مدیریت بارهای کاری پیچیده هوش مصنوعی که نیاز به منابع محاسباتی قابل‌توجه دارند، استفاده می‌کنند. برای مثال، سامانه‌های بینایی ماشین جهت شناسایی عیوب یا الگوریتم‌های نگهداری پیش‌بینانه که جریان پیوسته داده‌های حسگر را پردازش می‌کنند، می‌توانند بر اساس نیاز مستقر شده و مقیاس‌دهی خودکار داشته باشند.

توانایی این پلتفرم در مدیریت هم‌زمان برنامه‌های stateful (دارای وضعیت پایدار) و stateless (بدون وضعیت پایدار) آن را برای محیط‌های تولید فولاد که برخی فرآیندها نیازمند ذخیره‌سازی مداوم داده‌اند و برخی دیگر می‌توانند به صورت سرویس‌های موقت اجرا شوند، ایده‌آل می‌سازد. این انعطاف‌پذیری به شرکت‌های فولادی امکان می‌دهد بهره‌وری استفاده از منابع را بهینه کرده و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند.

زبان برنامه‌نویسی Go: ساخت راهکارهای مقاوم برای صنعت فولاد

زبان Go (Golang) به‌عنوان زبان برنامه‌نویسی برگزیده برای توسعه سیستم‌های بک‌اند با کارایی بالا در صنعت فولاد مطرح شده است. کارایی، مقیاس‌پذیری و پشتیبانی عالی از هم‌زمانی در این زبان، آن را برای ساخت سیستم‌های قابل اعتماد اتوماسیون صنعتی و خطوط پردازش داده به‌ویژه مناسب می‌سازد.

تولیدکنندگان فولاد از Go برای توسعه سیستم‌های میانی (Middleware) استفاده می‌کنند که پروتکل‌ها و منابع داده صنعتی گوناگون را به هم متصل می‌سازند. ماهیت کامپایل‌شده این زبان، عملکرد بهینه را هنگام پردازش داده‌های بلادرنگ از فرآیندهای تولید فولاد تضمین می‌کند و ویژگی‌های داخلی آن در پشتیبانی از هم‌زمانی، امکان مدیریت کارآمد چندین جریان داده را به‌صورت هم‌زمان فراهم می‌کند.

سادگی و قابلیت اطمینان زبان Go آن را به گزینه‌ای فوق‌العاده برای ساخت برنامه‌های اینترنت اشیا صنعتی ( Industrial IoT) تبدیل می‌کند که باید به‌طور پیوسته در محیط‌های سخت تولید عمل کنند.

کارخانه‌های فولاد می‌توانند با اطمینان از پایداری و کارایی، برنامه‌های مبتنی بر Go را برای پایش تجهیزات، جمع‌آوری داده و کنترل فرآیند به کار گیرند.

انقلاب در نگهداری پیش‌بینانه

نگهداری پیش‌بینانه یکی از تاثیرگذارترین کاربردهای فناوری هوش مصنوعی در صنعت فولاد به شمار می‌رود. با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و داده‌های حسگرها، تولیدکنندگان فولاد می‌توانند خرابی تجهیزات را پیش از وقوع پیش‌بینی کنند و به‌طور چشمگیری زمان توقف و هزینه‌های تعمیر و نگهداری را کاهش دهند.

کارخانه‌های مدرن فولاد حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) را در سراسر مجموعه خود نصب می‌کنند تا پارامترهای حیاتی همچون لرزش، دما، فشار و امضاهای آکوستیک را پایش کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی این جریان مداوم داده را تحلیل کرده و الگوهایی را شناسایی می‌کنند که نشان‌دهنده احتمال خرابی تجهیزات است. این رویکرد به تیم‌های تعمیرات امکان می‌دهد که تعمیرات را در زمان‌های برنامه‌ریزی‌شده انجام دهند و از توقف‌های ناگهانی و پرهزینه جلوگیری شود.

شرکت ArcelorMittal، یکی از بزرگ‌ترین تولیدکنندگان فولاد جهان، با موفقیت سیستم‌های نگهداری پیش‌بینانه مبتنی بر هوش مصنوعی را در سطح جهانی پیاده‌سازی کرده است. پلتفرم Sentinel این شرکت از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خرابی موتورها و محرک‌های هیدرولیکی با موفقیت ۱۰۰ درصد در آزمایش‌های پایلوت استفاده می‌کند که نتیجه آن کاهش تقریباً کامل خرابی‌های تجهیزات و کاهش قابل توجه هزینه‌های نگهداری است.

بینایی ماشین برای کنترل کیفیت

فناوری بینایی ماشین روند کنترل کیفیت در تولید فولاد را متحول کرده است، زیرا امکان شناسایی خودکار عیوب را با دقتی فراتر از توان انسان فراهم می‌کند. سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند عیوب میکروسکوپی، ناهمواری‌های سطح، و انحرافات ابعادی را شناسایی کنند که تشخیص مداوم آن‌ها برای بازرس‌های انسانی بسیار دشوار یا غیرممکن است.

تولیدکنندگان فولاد از دوربین‌های با وضوح بالا و الگوریتم‌های پیشرفته پردازش تصویر در سراسر خطوط تولید استفاده می‌کنند تا کیفیت محصولات را به‌صورت بلادرنگ پایش کنند. این سیستم‌ها قادر به شناسایی انواع گوناگون عیوب شامل ترک‌ها، ناخالصی‌ها، خراش‌های سطحی و انحرافات ابعادی با دقت قابل‌توجه هستند.

پیاده‌سازی سامانه‌های بینایی ماشین باعث بهبود چشمگیر کیفیت محصولات و کاهش ضایعات شده است. شرکت‌ها گزارش داده‌اند که نرخ دقت این سیستم‌ها در شناسایی عیب بیش از ۹۸٪ است، در حالی که این عدد در روش‌های سنتی و بازرسی دستی حدود ۸۵٪ بوده است. این پیشرفت به معنای صرفه‌جویی قابل ملاحظه از طریق کاهش مواد زائد و بهبود رضایت مشتری است.

بهینه‌سازی فرآیندها با استفاده از یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حال متحول کردن تولید فولاد هستند، زیرا فرآیندهای پیچیده تولید را به‌صورت بلادرنگ بهینه‌سازی می‌کنند. این سیستم‌ها حجم عظیمی از داده‌های تاریخی و آنی را تحلیل می‌کنند تا پارامترهای عملیاتی بهینه برای کوره‌ها، نوردها و سایر تجهیزات حیاتی را شناسایی کنند.

کارخانه‌های فولاد از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی همه‌چیز، از ترکیب مواد اولیه گرفته تا پروفایل دمای کوره‌ها و برنامه زمان‌بندی نورد، استفاده می‌کنند. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند اثر تغییر پارامترها بر کیفیت محصول نهایی را پیش‌بینی کنند و به اپراتورها امکان دهند تصمیم‌هایی بگیرند که ضمن حفظ استانداردهای کیفی، بیشترین بازده را به همراه داشته باشد.

قابلیت‌های بهینه‌سازی هوش مصنوعی فراتر از فرآیندهای منفرد رفته و کل جریان کاری تولید را در بر می‌گیرد. الگوریتم‌های پیشرفته زمان‌بندی که از سامانه‌های زیستی همچون کلنی مورچه‌ها الهام گرفته‌اند، می‌توانند توالی تولید را طوری بهینه کنند که زمان چرخه کاهش یابد، مصرف انرژی پایین بیاید و ظرفیت تولید به حداکثر برسد.