تعد العمليات الفيزيائية مركزية في اقتصادنا، حيث تدفع الحياة اليومية من خلال تدفق سلس للسلع والخدمات—سواء في النقل، أو تطوير البنية التحتية، أو إدارة المرافق. تشمل هذه القطاعات صناعات مثل البناء، والنقل، والخدمات اللوجستية، وتوزيع المواد الغذائية، مما يشكل معًا أكثر من 40% من الناتج المحلي الإجمالي للولايات المتحدة. على الرغم من أهميتها، فقد تلقت هذه الصناعات اهتمامًا محدودًا من التكنولوجيا المصممة لمعالجة تحدياتها الفريدة.
بينما اعتمدت معظم القطاعات على التطورات التكنولوجية، كانت العمليات الفيزيائية تعتمد غالبًا على أنظمة قديمة تعتمد على الورق والعمليات اليدوية. ومع ذلك، هناك تحول جاري. تتيح الابتكارات في التكنولوجيا جمع كميات هائلة من البيانات من الأصول الميدانية، مما يسهل الانتقال من العمليات اليدوية إلى الرقمية والمترابطة.
يمكن للمنظمات التي تتبنى هذا التحول الرقمي الاستفادة الآن من مجموعة متزايدة من أدوات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مما يعزز النتائج للعملاء والموظفين والأرباح.
لماذا تعد هذه الصناعات مثالية لتحول الذكاء الاصطناعي؟
يكمن المفتاح في البيانات. تدير الشركات في العمليات الفيزيائية كميات هائلة من البيانات—غالبًا في نطاق البيتابايت—المخزنة في السحابة وتزداد بشكل كبير في البيئات المحيطية. لا تقتصر هذه البيانات على نوع واحد؛ بل تشمل أشكالًا متنوعة، مثل قراءات درجات الحرارة، ومخرجات مستشعرات القصور الذاتي، والنصوص، وملفات الفيديو. تتطلب تعقيد وغنى هذه المعلومات تحليلًا شاملاً للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ. يُعتبر الذكاء الاصطناعي مناسبًا للغاية لاستخراج القيمة من بيانات العمليات، حيث يقدم رؤى أعمق في وقت أقل مقارنة بالتحليلات التقليدية.
تعد النماذج الأساسية نقطة انطلاق واعدة للشركات بمختلف أحجامها. يمكن لهذه النماذج التكيف بسرعة مع البيانات الخاصة بالشركة أو تُصقل لتصبح نماذج متخصصة مصممة لعمليات معينة، مما يمكّن من نشرها بتكلفة فعالة، حتى في البيئات المحيطية.
علاوة على ذلك، يعمل العديد من الموظفين في هذه الصناعات خارج إعدادات المكاتب التقليدية. بينما تتم بعض الأدوار الإدارية في المكتب، فإن جزءًا كبيرًا من القوة العاملة مشغول بأعمال يدوية—سواء كانت جمع النفايات، أو بناء الطرق، أو توصيل السلع، أو القيادة لمسافات طويلة. تعتبر الرؤى الوقائية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والتنبيهات في الوقت الحقيقي ضرورية لدعم هؤلاء الموظفين في الخطوط الأمامية، الذين يعتمدون على الاتصال الفعال عن بُعد.
يجب على فرق الهندسة التي تطوّر النماذج لهذه البيئات التأكد من أن نماذجها المتخصصة يمكن أن تعمل بكفاءة عبر مهام متنوعة، ومعدات، وظروف مناخية، ولغات، وأنظمة قياس مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تكون النماذج متعددة الوسائط، حيث تدمج أنواع البيانات المختلفة من الميدان لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ.
الذكاء الاصطناعي من أجل التأثير: تسريع الرؤى وتحسين النتائج
ينبغي أن تعطي التحولات الطموحة في الذكاء الاصطناعي في العمليات الفيزيائية الأولوية للتأثير الواقعي على مجرد تنفيذ التكنولوجيا. تهدف إلى تقديم نتائج ملموسة—تتراوح من التنبيهات في الوقت الحقيقي إلى تقييمات المخاطر التنبؤية. وتشمل بعض حالات الاستخدام الملحوظة:
تحسينات السلامة: يمكن أن تعالج نماذج الذكاء الاصطناعي لقطات كاميرات السيارات التجارية لتحديد سلوكيات القيادة غير الآمنة، مما يؤدي إلى تنبيهات صوتية فورية للإصلاحات. على سبيل المثال، منعت منتجات Samsara 120,000 حادثة في عام 2022. كما أفاد عملاء مثل DHL Express بتقليص الحوادث بنسبة 26% وانخفاض التكاليف المرتبطة بنسبة 49% بعد دمج كاميرات القيادة بالذكاء الاصطناعي.
من الصيانة الوقائية إلى الصيانة التنبؤية: يمكن أن تنقل الذكاء الاصطناعي المنظمات من الصيانة الوقائية إلى التنبؤية. من خلال تحليل اتجاهات البيانات التاريخية، يمكن لنماذج التعلم الآلي التنبؤ بموعد احتياج المعدات للخدمة، مما يمكّن من تنبيهات استباقية. هذه الطريقة لا تقلل فقط من تكاليف الإصلاح، بل تسمح أيضًا لفرق الصيانة بالعمل بشكل أكثر كفاءة.
العمليات الآلية: يعتمد العديد من العمال في العمليات على الأجهزة المحمولة للقيام بالمهام اليومية، مثل إيصالات تسليم البضائع وتقارير فحص المركبات (DVIRs). يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط هذه الأنشطة من خلال أتمتة مهام معينة وتوفير سير عمل مخصص، مما يضمن وصول الموظفين إلى المعلومات اللازمة فقط عند الحاجة.
ماذا يحمل المستقبل؟
يركز مستقبل الذكاء الاصطناعي في العمليات الفيزيائية على سد الفجوات المعرفية وأتمتة سير العمل الأساسية. لا تزال العديد من المنظمات تعتمد على سجلات ورقية أو جداول بيانات قديمة؛ يمكن للذكاء الاصطناعي تسليط الضوء على الاتجاهات داخل بيانات العمليات التي قد تكون قد غفلت عنها، وتقديم هذه المعلومات بصيغ سهلة الوصول وقابلة للتنفيذ.
فيما يتعلق بالنماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT أو Llama، من المتوقع أن تؤدي هذه إلى ظهور نماذج أصغر ومتخصصة مصممة لتطبيقات محددة في الصناعة. سيكون للتكامل مع مساعدي الذكاء الاصطناعي أهمية كبيرة، مما يمكّن النماذج اللغوية من تقديم مساعدة غنية بالسياق وأتمتة المهام الإدارية الروتينية. هذه القدرة تعتبر ضرورية لتمكين غير الخبراء من التنقل في التكنولوجيا المعقدة باستخدام اللغة اليومية.
إن مشهد العمليات الفيزيائية معقد ومتطور باستمرار. بينما يمكن أن يكون تحليل أشكال البيانات المتنوعة تحديًا لفرق الذكاء الاصطناعي، هناك فرص كبيرة موجودة لتبسيط هذه العمليات وتحسينها.
قائمة الترتيب
