تحسين مراقبة الجودة في القطاع الصناعي باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي
الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي، مراقبة الجودة الصناعية، التعلم الآلي، التصنيع الذكيالملخص
أدّت الزيادة المستمرة في تعقيد أنظمة الإنتاج الصناعية وارتفاع متطلبات جودة المنتجات إلى تنامي الحاجة إلى حلول متقدمة لمراقبة الجودة تتجاوز الأساليب التقليدية المعتمدة على الفحص. وقد برز الذكاء الاصطناعي كعامل تمكيني رئيسي لتحويل مراقبة الجودة الصناعية إلى وظيفة استباقية وتنبؤية وقائمة على البيانات. يقدم هذا البحث مراجعة وتحليلًا مفاهيميًا شاملًا لتحسين مراقبة الجودة في القطاع الصناعي من خلال تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يبدأ البحث ببناء إطار مفاهيمي يربط بين مبادئ مراقبة الجودة الكلاسيكية ونظم إدارة الجودة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، موضحًا تطور مراقبة الجودة من أساليب الفحص اليدوي والإحصائي إلى أنظمة ذكية وتكيفية. كما يستعرض البحث أهم تقنيات ونماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تعلم الآلة، والتعلم العميق، والرؤية الحاسوبية، والنظم الخبيرة، وتطبيقاتها في كشف العيوب، ومراقبة العمليات، والتقييم التنبؤي للجودة، والفحص الآلي. كذلك يناقش دور البيانات الصناعية والبنية التحتية الرقمية، مع التركيز على جمع البيانات وتكاملها والتحليلات الآنية المدعومة بإنترنت الأشياء الصناعي ومنصات البيانات الضخمة. علاوة على ذلك، يتم تقييم أداء وتأثير أنظمة مراقبة الجودة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من حيث الدقة التقنية، والكفاءة التشغيلية، والعوائد الاقتصادية مقارنة بأساليب مراقبة الجودة التقليدية. وأخيرًا، يتناول البحث التحديات الرئيسة والاعتبارات الأخلاقية والاتجاهات البحثية المستقبلية نحو تحقيق أنظمة مراقبة جودة ذكية ومستدامة. وتشير النتائج إلى أن مراقبة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قادرة على تحسين جودة المنتجات وموثوقية العمليات وتعزيز القدرة التنافسية الصناعية بشكل ملحوظ، شريطة دعمها بأطر حوكمة بيانات قوية، وضوابط أخلاقية واضحة، وجاهزية تنظيمية مناسبة.
