در عصر حاضر که عصر صنعت ۴.۰ و توسعه شتابان هوش مصنوعی (AI) است، کارخانه‌های مدرن نه تنها به دنبال اتوماسیون هستند، بلکه نگهداری هوشمند و پیش‌بینی‌کننده را نیز دنبال می‌کنند. از بهینه‌سازی خط تولید گرفته تا مدیریت انرژی، سیستم‌های هوش مصنوعی به پشتیبانی داده‌های بلادرنگ و با دقت بالا نیاز دارند و نظارت فعلی عنصری کلیدی در تصمیم‌گیری هوشمند است. چرا مانیتورینگ جریان با دقت بالا را انتخاب کنیم؟ سیستم‌های اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل به حجم عظیمی از داده‌های حسگر متکی هستند: ● نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه: با نظارت بر نوسانات جریان در موتورها، اینورترها و ماژول‌های برق به صورت بلادرنگ، هوش مصنوعی می‌تواند ناهنجاری‌های تجهیزات را پیش‌بینی کرده و زمان از کارافتادگی را کاهش دهد. ● بهینه‌سازی بهره‌وری انرژی: داده‌های دقیق فعلی به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا تخصیص انرژی را بهینه کن...

مقدمه صنعت ۴.۰، محرک تحول دیجیتال و هوشمند در صنعت تولید است. هوش مصنوعی، اینترنت اشیا صنعتی (IIoT) و محاسبات لبه‌ای (Edge Computing) به فناوری‌های اصلی تبدیل شده‌اند و با همکاری یکدیگر، نظارت بلادرنگ، نگهداری پیش‌بینی‌کننده و کنترل خودکار را محقق می‌کنند و به طور قابل توجهی بهره‌وری تولید و قابلیت اطمینان تجهیزات را بهبود می‌بخشند. ۱. هوش مصنوعی صنعتی: پیش‌بینی و تصمیم‌گیری خودکار فناوری‌های اصلی: یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی سناریوهای کاربردی: تعمیر و نگهداری پیش‌بینانه: تجزیه و تحلیل داده‌های ارتعاش، دما و جریان برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات. کنترل کیفیت: شناسایی خودکار عیوب تولید و تولید پارامترهای بهینه‌سازی. برنامه‌ریزی پویا: هوش مصنوعی به‌طور خودکار برنامه‌های تولید را بهینه می‌کند و فرآیندها را در زمان واقعی تنظیم می‌کند. مزایا: از نظارت غیرفعال تا تصمیم‌گیری پیشگیرانه...

I. بررسی اجمالی همزمان با حرکت اتوماسیون صنعتی به سمت عصر هوش مصنوعی، کنترل صنعتی مبتنی بر هوش مصنوعی به یک روند اصلی در کنترل کارخانه‌های نسل بعدی تبدیل شده است. سری کنترل لاجیکس آلن-بردلی ۱۷۵۶ PLCها، از طریق معماری ماژولار، قابلیت‌های پردازش با کارایی بالا و سازگاری چند شبکه‌ای، یک پلتفرم کنترل هوشمند یکپارچه با هوش مصنوعی را در اختیار شرکت‌ها قرار می‌دهند که بهینه‌سازی تولید، نگهداری پیش‌بینی‌کننده و کنترل تطبیقی را امکان‌پذیر می‌سازد. سری ۱۷۵۶ نه تنها از منطق کنترل سنتی پشتیبانی می‌کند، بلکه می‌تواند با الگوریتم‌های هوش مصنوعی، محاسبات لبه‌ای و دوقلوهای دیجیتال نیز ترکیب شود تا از «کنترل برنامه» به «اتوماسیون هوشمند» تبدیل شود. دوم. مزایای ادغام کنترل بومی هوش مصنوعی مزایا ۱۷۵۶ ویژگی‌های کنترل‌لاجیکس پشتیبانی از کنترل صنعتی بومی هوش مصنوعی کنترل تطبیقی پردازنده‌ی مرکزی پرسرعت از منطق پ...

با افزایش پیچیدگی زنجیره تأمین و رشد انفجاری تقاضای تجارت الکترونیک، مدل‌های سنتی مدیریت انبار در تلاش برای برآورده کردن تقاضا برای عملیات کارآمد، دقیق و کم‌هزینه هستند. کنفرانس‌های فناوری در سطح سازمانی (مانند AWS re:Invent) ابزارهای هوش مصنوعی نسل بعدی و ربات‌های اتوماسیون انبار را به نمایش می‌گذارند و راه‌حل‌های هوشمند سرتاسری را در اختیار شرکت‌ها قرار می‌دهند. این مقاله از دیدگاه فنی بررسی می‌کند که چگونه این ابزارها به اتوماسیون انبار و تصمیم‌گیری هوشمند دست می‌یابند. I. پیشینه فنی اتوماسیون انبار مدیریت انبار مدرن شامل عملیات داده‌محور، از جمله مدیریت موجودی، پردازش سفارش، برنامه‌ریزی لجستیک و کنترل تجهیزات است. چالش‌های فنی کلیدی عبارتند از: داده‌های بلادرنگ: اطلاعات موجودی، سفارش و لجستیک باید در عرض چند ثانیه به‌روزرسانی شوند. برنامه‌ریزی مسیر پیچیده: محاسبه مسیر بهینه در یک محیط ...