مقالات نوچاد

در این مطلب کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت فولاد در 6 موضوع اصلی آورده شده است؛ در ادامه به هر یک از این موضوعات پرداخته خواهد شد.

1. بهینه‌سازی فرآیند تولید

بهینه‌سازی فرآیند تولید در صنعت فولاد به معنای افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها و بهبود کیفیت محصولات نهایی است. هوش مصنوعی (AI) نقش کلیدی در این زمینه ایفا می‌کند.

1.1. تحلیل داده‌های تولید

سیستم‌های AI با تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از حسگرها، شرایط تولید را بهینه‌سازی کرده و تصمیمات سریع‌تری اتخاذ می‌کنند. این سیستم‌ها قادرند به صورت بلادرنگ داده‌ها را پردازش کرده و تغییرات لازم را اعمال کنند، که منجر به افزایش بهره‌وری و کاهش ضایعات می‌شود.

شرکت Nucor: این شرکت آمریکایی با استفاده از یک پلتفرم مبتنی بر AI، داده‌های رقبا و روندهای بازار را تحلیل کرده است تا استراتژی بازاریابی خود را تقویت کند. Nucor همچنین از AI برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید خود استفاده کرده و توانسته است زمان چرخه تولید را کاهش دهد.

شرکت Gerdau: این شرکت برزیلی با پیاده‌سازی سیستم پیش‌بینی تقاضا مبتنی بر AI، دقت پیش‌بینی خود را حدود 10 درصد افزایش داده است. این دقت به Gerdau کمک کرده تا موجودی‌های خود را بهینه کند و از هزینه‌های اضافی جلوگیری نماید.

شرکت ArcelorMittal: بزرگ‌ترین تولیدکننده فولاد جهان با بهره‌گیری از فناوری‌های هوش مصنوعی، توانسته است فرآیندهای تولید خود را بهینه کند. این شرکت از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های تولید استفاده می‌کند تا نقاط ضعف را شناسایی کرده و اصلاحات لازم را انجام دهد.

1.2. مدل‌سازی پیش‌بین

AI با استفاده از داده‌های گذشته، مدل‌هایی ایجاد می‌کند که پیش‌بینی تغییرات پارامترهای فرآیند تولید بر کیفیت نهایی محصول تأثیر خواهند گذاشت. این مدل‌ها می‌توانند شامل متغیرهایی مانند دما، فشار و ترکیب شیمیایی باشند. تولیدکنندگان قادر خواهند بود تنظیمات دقیق‌تری اعمال کنند تا کیفیت محصولات نهایی افزایش یابد. به عنوان مثال، با شبیه‌سازی سناریوهای مختلف، می‌توانند تأثیر تغییرات در پارامترها را بر روی کیفیت نهایی محصول ارزیابی کنند.

شرکت Thyssenkrupp: این شرکت آلمانی از مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر AI برای شبیه‌سازی فرآیندهای تولید استفاده می‌کند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، Thyssenkrupp قادر است بهترین تنظیمات برای دستیابی به کیفیت مطلوب را شناسایی کند.

شرکت Tata Steel: این شرکت هندی نیز از فناوری‌های هوش مصنوعی برای مدل‌سازی پیش‌بین استفاده می‌کند تا تغییرات در فرآیندهای تولید را شبیه‌سازی کرده و اثرات آن‌ها بر کیفیت نهایی محصولات را پیش‌بینی کند.

2. اتوماسیون فرآیندها

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک ابزار کلیدی در اتوماسیون فرآیندهای تولید، نقش مهمی ایفا می‌کند. اتوماسیون به معنای استفاده از فناوری‌ها برای انجام کارها با حداقل دخالت انسانی است و این امر به ویژه در صنایع تولیدی و معدنی اهمیت زیادی دارد. با پیشرفت‌های اخیر در زمینه رباتیک و یادگیری ماشین، شرکت‌ها قادر به خودکارسازی فعالیت‌های تکراری و خطرناک هستند. این تغییرات نه تنها به افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند، بلکه ایمنی کارگران را نیز بهبود می‌بخشد.

اتوماسیون فرآیندها به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که به طور مداوم داده‌ها را جمع‌آوری کرده و تصمیمات بهینه‌تری اتخاذ کنند. با استفاده از سیستم‌های هوشمند، شرکت‌ها می‌توانند به سرعت به تغییرات بازار و نیازهای مشتریان پاسخ دهند و انعطاف‌پذیری بیشتری در تولید داشته باشند. همچنین، اتوماسیون می‌تواند منجر به کاهش خطاهای انسانی شود که یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در فرآیندهای تولید است.

شرکت POSCO: شرکت POSCO یکی از بزرگ‌ترین تولیدکنندگان فولاد در جهان، با استفاده از رباتیک پیشرفته و سیستم‌های هوش مصنوعی توانسته است عملیات تولید خود را به طور قابل توجهی اتوماسیون کند. این شرکت در سال ۲۰۲۴، مرکز رباتیک و اتوماسیون خود را راه‌اندازی کرد و هدف آن ایجاد کارخانه‌های هوشمند با استفاده از فناوری‌های AI است. این مرکز در حال توسعه سیستم‌های هوشمند کارخانه‌ای است که شامل ربات‌هایی برای انجام کارهای خطرناک مانند برش نوار در خطوط تولید فولاد می‌باشد. ربات‌های جدید POSCO قادر به برش ۴۰۰ کویل در ساعت هستند و طراحی آن‌ها به گونه‌ای است که خطرات کارگری را کاهش دهد.

شرکت BHP: شرکت BHP یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های معدنی جهان، نیز از فناوری‌های هوش مصنوعی برای اتوماسیون فرآیندهای استخراج مواد معدنی استفاده می‌کند. این شرکت با نظارت بر شرایط محیطی و کنترل تجهیزات، توانسته است کارایی عملیات استخراج را افزایش دهد و همچنین ایمنی کارگران را تضمین کند. BHP با بهره‌گیری از سیستم‌های هوشمند، قادر است تا به طور مداوم داده‌ها را جمع‌آوری کرده و تصمیمات بهینه‌تری اتخاذ نماید.

3. کنترل کیفیت

کنترل کیفیت در صنعت فولاد به منظور تضمین کیفیت محصولات نهایی و کاهش ضایعات بسیار حیاتی است. هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرد تا فرآیندهای کنترل کیفیت را بهبود بخشد. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری ماشین، می‌تواند داده‌های مربوط به کیفیت محصولات را تجزیه و تحلیل کرده و به شناسایی الگوهای عیب‌یابی کمک کند.

3.1. سیستم‌های بینایی ماشین

سیستم‌های بینایی ماشین مبتنی بر AI قادرند محصولات فولادی را برای شناسایی نقص‌ها بررسی کنند. این سیستم‌ها از دوربین‌های دیجیتال و الگوریتم‌های پردازش تصویر استفاده می‌کنند تا عیوب ظاهری مانند ترک‌ها، خراش‌ها و ناهنجاری‌های سطحی را شناسایی کنند. این تکنولوژی به تولیدکنندگان این امکان را می‌دهد که در زمان واقعی مشکلات کیفی را شناسایی کرده و اقدامات لازم را انجام دهند.

شرکت Thyssenkrupp: این شرکت آلمانی با بهره‌گیری از سیستم بینایی ماشین مبتنی بر AI توانسته کیفیت محصولات فولادی خود را ارتقاء بخشد. این سیستم‌ها به طور خودکار تصاویر محصولات را تجزیه و تحلیل کرده و عیوب را شناسایی می‌کنند، که منجر به کاهش نرخ ضایعات و افزایش رضایت مشتریان شده است. همچنین، Thyssenkrupp با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده، فرآیندهای تولید خود را بهینه‌سازی کرده و زمان توقف خط تولید را کاهش داده است.

شرکت SSAB: پیاده‌سازی سیستم کنترل کیفیت مبتنی بر AI توانسته عیوب محصولات تولید شده را شناسایی کند و بدین ترتیب نرخ ضایعات را کاهش دهد. SSAB همچنین از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر محصولات استفاده می‌کند تا دقت شناسایی عیوب را افزایش دهد. این شرکت همچنین با تجزیه و تحلیل داده‌ها، توانسته است فرآیندهای خود را بهبود بخشد و زمان پاسخگویی به مشکلات کیفی را کاهش دهد.

شرکت Nucor: این شرکت آمریکایی نیز از فناوری بینایی ماشین برای نظارت بر کیفیت محصولات فولادی خود استفاده می‌کند. Nucor با تجزیه و تحلیل داده‌های بصری، قادر است مشکلات کیفی را در مراحل اولیه تولید شناسایی کند. این رویکرد باعث افزایش کارایی و کاهش هزینه‌های مرتبط با تولید محصولات معیوب شده است.

3.2. تحلیل داده‌های کیفیت

AI همچنین قادر است داده‌هایی مربوط به کیفیت محصولات تولید شده تجزیه و تحلیل کند تا الگوهای عیب‌یابی شناسایی شود. این تحلیل شامل بررسی داده‌های جمع‌آوری‌شده از حسگرها و سیستم‌های بینایی ماشین است. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، مهندسان قادر خواهند بود مشکلات کیفی موجود در خط تولید را سریع‌تر شناسایی کرده و اصلاحات لازم را انجام دهند. این امر منجر به کاهش زمان توقف خط تولید و افزایش رضایت مشتریان می‌شود.

شرکت Gerdau: این شرکت برزیلی با استفاده از AI برای تحلیل داده‌های کیفیت، توانسته است الگوهای عیب‌یابی را شناسایی کند که منجر به بهبود فرآیندهای تولید و کاهش ضایعات شده است. Gerdau همچنین با پیاده‌سازی سیستم‌های پیشرفته نظارت بر کیفیت، توانسته است دقت تولیدات خود را افزایش دهد.

شرکت Tata Steel: این شرکت هندی نیز از سیستم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی استفاده می‌کند تا مشکلات موجود در خط تولید را شناسایی کند. Tata Steel با تجزیه و تحلیل داده‌ها، قادر است تغییرات لازم را در فرآیندها اعمال کند تا کیفیت نهایی محصولات افزایش یابد. این رویکرد نه تنها منجر به کاهش هزینه‌ها می‌شود بلکه باعث افزایش اعتماد مشتریان نیز خواهد شد.

3.3. بهینه‌سازی مستمر

هوش مصنوعی به تولیدکنندگان کمک می‌کند تا نقاط نیازمند بهبود را شناسایی کرده و فرآیندهای تولید را بهینه‌سازی نمایند. با تحلیل داده‌های گردآوری شده در طی فرآیند تولید، AI می‌تواند پیشنهاداتی برای تغییرات ارائه دهد که کیفیت و اثربخشی کلی را ارتقا می‌بخشد.

شرکت ArcelorMittal: این شرکت با استفاده از AI در کنترل کیفیت، توانسته است فرآیندهای خود را بهبود بخشد و نرخ عیب‌یابی خود را کاهش دهد. ArcelorMittal همچنین از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی مشکلات کیفی آینده استفاده می‌کند که باعث افزایش کارآیی در خط تولید می‌شود.

شرکت POSCO: این شرکت کره‌ای نیز با پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در کنترل کیفیت، توانسته است فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کند و مشکلات کیفی را قبل از وقوع شناسایی کند. POSCO با تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها، قادر است روندهای کیفی موجود در خط تولید را پیش‌بینی کرده و اقدامات اصلاحی لازم را انجام دهد.

4. پیش‌بینی تقاضا

پیش‌بینی تقاضا در صنعت فولاد به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که تولید و توزیع خود را بر اساس نیاز واقعی بازار تنظیم کنند. این فرآیند شامل تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی، شرایط بازار و عوامل اقتصادی است. استفاده از مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی، به ویژه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که الگوهای پیچیده تقاضا را شناسایی کرده و به طور مؤثری به نوسانات بازار پاسخ دهند. این رویکرد نه تنها به کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند بلکه به بهبود تصمیم‌گیری استراتژیک در سطح کلان نیز منجر می‌شود.

4.1. تحلیل بازار

با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌ها قادر خواهند بود تقاضاهای آینده محصولات خود را پیش‌بینی کنند؛ بنابراین برنامه‌ریزی تولید آن‌ها دقیق‌تر خواهد بود. این الگوریتم‌ها با تجزیه و تحلیل داده‌های چندبعدی، شامل متغیرهای اقتصادی، اجتماعی و فصلی، پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه می‌دهند که به مدیران کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری اتخاذ کنند.

شرکت SSAB: این تولیدکننده فولاد سوئدی از مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی خود استفاده کرده است. با استفاده از تکنیک‌های تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس ویژگی‌های رفتاری و نیازهای خاص آن‌ها، SSAB توانسته است استراتژی‌های بازاریابی هدفمندتری را پیاده‌سازی کند که منجر به افزایش کارایی فروش و کاهش هزینه‌های جذب مشتری شده است.

شرکت Nucor: این شرکت آمریکایی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، داده‌های تاریخی فروش و روندهای بازار را تحلیل کرده تا پیش‌بینی دقیقی از تقاضا برای محصولات فولادی خود ارائه دهد. Nucor همچنین از مدل‌های رگرسیون چندمتغیره برای شناسایی عوامل مؤثر بر تغییرات تقاضا استفاده می‌کند که به آن‌ها اجازه می‌دهد تا استراتژی‌های تولید خود را مطابق با شرایط بازار تنظیم کنند.

شرکت Gerdau: این شرکت برزیلی با پیاده‌سازی سیستم پیش‌بینی تقاضا مبتنی بر AI، دقت پیش‌بینی خود را حدود 10 درصد افزایش داده است. این افزایش دقت به Gerdau کمک کرده تا موجودی‌های خود را بهینه‌سازی کند و از هزینه‌های اضافی جلوگیری نماید. Gerdau با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق، قادر است الگوهای پیچیده در داده‌های تاریخی را شناسایی کند و بدین ترتیب زمان پاسخگویی به نوسانات بازار را کاهش دهد.

4.2. مدیریت موجودی

بر اساس اطلاعات حاصل‌شده توسط الگوریتم‌ها، شرکت‌ها قادر خواهند بود موجودی خود را مدیریت کنند تا کمبود یا مازاد موجودی جلوگیری شود؛ بدین ترتیب هزینه ذخیره‌سازی نیز کاهش خواهد یافت. مدیریت مؤثر موجودی نه تنها به کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند بلکه باعث افزایش رضایت مشتریان نیز می‌شود، زیرا محصولات مورد نیاز در زمان مناسب در دسترس خواهند بود.

شرکت ArcelorMittal: بزرگ‌ترین تولیدکننده فولاد جهان با بهره‌گیری از فناوری‌های هوش مصنوعی، توانسته است سیستم مدیریت موجودی خود را بهینه کند. این شرکت از الگوریتم‌های پیش‌بینی برای شناسایی الگوهای تقاضا استفاده می‌کند که منجر به کاهش ضایعات و افزایش کارایی عملیاتی می‌شود. ArcelorMittal با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و استفاده از مدل‌های تحلیلی، قادر است سطح مطلوب موجودی را تعیین کند و بدین ترتیب ریسک انباشت کالاهای غیرضروری را کاهش دهد.

شرکت POSCO: این شرکت کره‌ای با بهره‌گیری از هوش مصنوعی توانسته است فرآیندهای لجستیکی خود را بهبود بخشد و موجودی‌های خود را بهینه کند. POSCO با تحلیل داده‌های تاریخی و پیش‌بینی تقاضا، سطح مناسب موجودی را تعیین کرده و از انباشته شدن کالا جلوگیری می‌کند. این رویکرد منجر به کاهش هزینه‌های نگهداری موجودی شده و کارآیی کلی عملیات لجستیکی را افزایش می‌دهد.

4.3. برنامه‌ریزی تولید

پیش‌بینی دقیق تقاضا به شرکت‌ها امکان می‌دهد برنامه‌ریزی تولید خود را بر اساس نیاز واقعی بازار تنظیم کنند، که منجر به کاهش هزینه‌ها و افزایش کارآیی خواهد شد. برنامه‌ریزی مؤثر تولید همچنین به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که منابع خود را بهتر تخصیص دهند و زمان تحویل محصولات را کاهش دهند.

شرکت Thyssenkrupp: این شرکت آلمانی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی تقاضا توانسته است برنامه‌ریزی تولید خود را بهینه کند و زمان تحویل محصولات را کاهش دهد. Thyssenkrupp همچنین از تکنیک‌های شبیه‌سازی مبتنی بر AI برای ارزیابی سناریوهای مختلف در فرآیند تولید استفاده می‌کند تا بهترین روش‌ها برای پاسخگویی به تغییرات ناگهانی در تقاضا شناسایی شود.

شرکت Tata Steel: این شرکت هندی نیز با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی در زمینه پیش‌بینی تقاضا، توانسته است برنامه‌ریزی تولید خود را مؤثرتر انجام دهد و از نوسانات بازار بهره‌برداری کند. Tata Steel با تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها قادر است تصمیمات سریع‌تری اتخاذ کند که منجر به افزایش کارآیی کلی فرآیند تولید خواهد شد.

5. مدیریت زنجیره تأمین

مدیریت زنجیره تأمین (SCM) به مجموعه‌ای از فرآیندها و فعالیت‌ها اشاره دارد که شامل تأمین مواد اولیه، تولید، توزیع و خدمات پس از فروش است. این مدیریت به شرکت‌ها کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهینه کرده و هزینه‌ها را کاهش دهند. با توجه به پیچیدگی‌های روزافزون بازارهای جهانی و نیاز به پاسخگویی سریع به تغییرات تقاضا، استفاده از فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی (AI) در مدیریت زنجیره تأمین به یک ضرورت تبدیل شده است.

5.1. بهینه‌سازی موجودی

AI قادر خواهد بود موجودی‌ها را مدیریت کرده و اطمینان حاصل کند که مواد اولیه لازم در زمان مناسب فراهم شوند. این بهینه‌سازی شامل پیش‌بینی دقیق تقاضا و تحلیل داده‌های تاریخی برای تعیین سطح موجودی مناسب است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های چند بعدی، الگوهای مصرف را شناسایی کنند و بر اساس آن، نیازهای آتی را پیش‌بینی کنند.

شرکت ArcelorMittal: بزرگ‌ترین تولیدکننده فولاد جهان با بهره‌گیری از فناوری‌های هوش مصنوعی، موجودی‌های خود را بهتر مدیریت کرده و هزینه‌ها را کاهش داده است. این شرکت از الگوریتم‌های پیش‌بینی برای شناسایی الگوهای تقاضا استفاده می‌کند که منجر به کاهش ضایعات و افزایش کارایی می‌شود. با استفاده از مدل‌های رگرسیون و تحلیل سری‌های زمانی، ArcelorMittal قادر است نوسانات بازار را پیش‌بینی کرده و سطح موجودی خود را بر اساس تغییرات تقاضا تنظیم کند.

شرکت POSCO: این شرکت نیز توانسته است فرآیندهای لجستیکی خود را با بهره‌گیری از فناوری‌های هوش مصنوعی ارتقاء بخشد. POSCO با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی، توانسته است زمان تحویل را کاهش دهد و موجودی‌های خود را بهینه کند. این شرکت با پیاده‌سازی سیستم‌های پیشرفته مدیریت موجودی، قادر است تا به طور خودکار سفارشات تأمین‌کنندگان را بر اساس نیازهای واقعی تولید تنظیم کند و بدین ترتیب از انباشت کالا جلوگیری نماید.

5.2. برنامه‌ریزی توزیع

سیستم‌های هوش مصنوعی قادر خواهند بود فرآیند توزیع محصولات نهایی را مدیریت کنند؛ بدین ترتیب بهترین مسیرها انتخاب خواهد شد. این برنامه‌ریزی شامل استفاده از الگوریتم‌های مسیریابی هوشمند است که می‌توانند شرایط ترافیکی و جغرافیایی را در نظر بگیرند. این الگوریتم‌ها با تحلیل داده‌های لحظه‌ای، بهترین مسیرها برای حمل و نقل کالاها را شناسایی کرده و زمان تحویل را به حداقل می‌رسانند.

همچنین زمان‌بندی توزیع براساس تقاضاها تعیین خواهد شد؛ بنابراین کارآئی زنجیره تأمین افزایش پیدا خواهد کرد. این امر باعث می‌شود که محصولات در زمان مناسب به دست مشتریان برسد و هزینه‌های حمل و نقل کاهش یابد.

استفاده از داده‌های تاریخی و پیش‌بینی تقاضا به شرکت‌ها کمک می‌کند تا برنامه‌ریزی دقیقی برای توزیع داشته باشند و از انباشته شدن کالا جلوگیری کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به الگوهای خرید مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند زمان‌بندی دقیق‌تری برای توزیع محصولات خود ایجاد کنند که منجر به افزایش رضایت مشتریان خواهد شد.

شرکت ArcelorMittal: به عنوان بزرگ‌ترین تولیدکننده فولاد جهان، ArcelorMittal از سیستم‌های هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی فرآیند توزیع محصولات نهایی استفاده می‌کند. این شرکت با تحلیل داده‌های مربوط به شرایط ترافیکی و جغرافیایی، قادر است بهترین مسیرها را برای حمل و نقل انتخاب کند. همچنین، ArcelorMittal از الگوریتم‌های مسیریابی هوشمند بهره می‌برد که به آن‌ها اجازه می‌دهد زمان تحویل محصولات را به حداقل برسانند.

شرکت Tata Steel: این شرکت هندی نیز در زمینه برنامه‌ریزی توزیع پیشگام است. Tata Steel با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی تقاضا و تحلیل داده‌های مربوط به الگوهای خرید مشتریان، توانسته است زمان‌بندی مؤثری برای توزیع محصولات خود ایجاد کند. این امر نه تنها موجب افزایش کارآیی زنجیره تأمین شده بلکه رضایت مشتریان را نیز افزایش داده است.

شرکت Nucor: این شرکت آمریکایی نیز در زمینه برنامه‌ریزی توزیع فعال است. Nucor با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قادر است الگوهای تقاضا را شناسایی کرده و بر اساس آن، زمان‌بندی توزیع محصولات را تنظیم کند. این رویکرد باعث کاهش هزینه‌های حمل و نقل و افزایش دقت در تحویل محصولات می‌شود.

6. سازگاری با محیط زیست

AI همچنین به شرکت‌ها کمک خواهد کرد تا سازگاری بیشتری با محیط زیست داشته باشند. این فناوری با تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی فرآیندها، به کاهش اثرات منفی صنعتی بر محیط زیست کمک می‌کند و در عین حال بهره‌وری را افزایش می‌دهد.

6.1. کاهش باطله و آلاینده‌ها

با بهره‌گیری از تکنولوژی‌های هوش مصنوعی، مصرف انرژی کاهش یافته و باطله و آلاینده‌های ناشی از فرآیندها مدیریت می‌شود؛ در نتیجه، انتشار گازهای گلخانه‌ای کاهش خواهد یافت. AI می‌تواند فرآیندهای تولید را به گونه‌ای تنظیم کند که مصرف انرژی به حداقل برسد و ضایعات کمتری تولید شود.

مدیریت انرژی: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مصرف انرژی در هر مرحله از تولید فولاد را تجزیه و تحلیل کرده و نقاط ضعف را شناسایی کنند. این اطلاعات به مدیران کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری در زمینه کاهش مصرف انرژی اتخاذ کنند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای مصرف انرژی را شناسایی کنند و بر اساس آن، زمان‌بندی بهینه برای فعالیت‌های مختلف تولید تعیین کنند.

شرکت ArcelorMittal: این شرکت با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی توانسته است مصرف انرژی خود را به طور قابل توجهی کاهش دهد. با پیاده‌سازی سیستم‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده، ArcelorMittal توانسته است نقاط ضعف در فرآیندهای تولید خود را شناسایی کند و اقدامات اصلاحی لازم را انجام دهد.

شرکت POSCO: این شرکت کره‌ای نیز با استفاده از AI در مدیریت انرژی، موفق به کاهش ضایعات و آلاینده‌ها شده است. POSCO با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، توانسته است مصرف انرژی در مراحل مختلف تولید را بهینه‌سازی کند و بدین ترتیب تأثیرات منفی زیست محیطی را کاهش دهد.

6.2. تحلیل و مدل سازی اثرات زیست محیطی

سیستم‌های هوش مصنوعی قادر خواهند بود اثرات زیست محیطی ناشی از فعالیت‌های صنعتی مانند استخراج معادن یا تولید فولاد را ارزیابی کرده و راهکارهایی برای کاهش آنها ارائه دهند.

AI می‌تواند مدل‌هایی ایجاد کند که اثرات مختلف فرآیندهای صنعتی بر روی منابع طبیعی، کیفیت هوا و آب را پیش‌بینی کند. این مدل‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا تصمیمات آگاهانه‌تری درباره تغییرات فرآیندها بگیرند. برای مثال، مدل‌های شبیه‌سازی می‌توانند تأثیر تغییرات در ترکیب مواد اولیه یا روش‌های تولید بر روی انتشار آلاینده‌ها را ارزیابی کنند.

استفاده از AI برای ارزیابی اثرات زیست محیطی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا برنامه‌هایی برای پایداری بیشتر تدوین کنند، مانند استفاده مجدد از مواد اولیه یا بازیافت ضایعات. این رویکرد نه تنها به حفظ منابع طبیعی کمک می‌کند بلکه موجب کاهش هزینه‌ها نیز خواهد شد.

شرکت Tata Steel: این شرکت هندی با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی، توانسته است اثرات زیست محیطی فعالیت‌های خود را ارزیابی کند و برنامه‌هایی برای کاهش آن‌ها تدوین نماید. Tata Steel با ایجاد مدل‌های پیش‌بینی، توانسته است تأثیرات ناشی از استخراج معادن و تولید فولاد را شناسایی کرده و راهکارهای مؤثری برای پایداری بیشتر ارائه دهد.

شرکت Gerdau: این شرکت برزیلی نیز با پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی در ارزیابی اثرات زیست محیطی، توانسته است برنامه‌هایی برای بازیافت ضایعات و استفاده مجدد از مواد اولیه تدوین کند که منجر به افزایش پایداری در عملیات تولید شده است.

7. نتیجه گیری:

استفاده از هوش مصنوعی (AI) در صنعت فولاد به عنوان یک ابزار تحول‌آفرین، به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کرده و به کاهش هزینه‌ها و افزایش کیفیت محصولات دست یابند. AI با توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها در زمان واقعی، به تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر و دقیق‌تر کمک می‌کند. این فناوری نه تنها در پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی مؤثر است، بلکه با تحلیل داده‌ها و شبیه‌سازی سناریوهای مختلف، به بهبود مدیریت زنجیره تأمین و کاهش اثرات زیست‌محیطی نیز کمک می‌کند.

علاوه بر این، AI با ارائه راهکارهایی برای کاهش باطله و آلاینده‌ها، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا سازگاری بیشتری با محیط زیست داشته باشند. از طریق مدل‌سازی اثرات زیست محیطی و بهینه‌سازی مصرف انرژی، شرکت‌ها می‌توانند برنامه‌های پایداری بیشتری تدوین کنند که نه تنها به حفظ منابع طبیعی کمک می‌کند بلکه موجب کاهش هزینه‌ها نیز خواهد شد. در نهایت، ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی در عملیات صنعتی نشان‌دهنده آینده‌ای پایدارتر و کارآمدتر برای صنعت معدن و فولاد است.

شرکت معدنی و صنعتی چادرملو در راستای همگام بودن با روندهای روز صنعت فولاد، رویداد نوآوری خود (چادرو 2024) را با موضوع هوشمند سازی و هوش مصنوعی در زنجیره ارزش فولاد برگزار می کند؛ اطلاعات تکمیلی این رویداد در سایت نوچاد در دسترس علاقه‌مندان قرار دارد.