کنترل هوشمند فرآیند چیست؟

تعداد بازدید : 42 تاریخ ثبت : 1403/04/12

با کمک کنترل هوشمند فرآیند، یک سیستم می تواند بر اساس داده های تاریخی جمع آوری شده تصمیمات خودکار بگیرد. این باعث بهبود عملکرد فرایند و جلوگیری از خطاها می شود.  اما چگونه این تصمیمات توسط سیستم گرفته می شود؟ اساس این امر یادگیری ماشینی است. در این فرایند یک مدل  با استفاده از داده های تاریخی جمع آوری شده توسط یک الگوریتم آموزشی بهینه می شود. مدل ساخته شده، ارتباطات بین فرایندها و ترتیب آن ها، پیکربندی سیستم و KPI های ثبت شده را از داده ها می آموزد. این مدل همچنین باید مشخص کند که کدام KPI مثبت، خنثی یا منفی است و بر اساس این اطلاعات، مدل می تواند تصمیم بگیرد که پیکربندی سیستم، شاخص های کلیدی مثبت یا منفی را ارائه می دهد.

پس از آن می‌توان پیکربندی را متناسب با آن تغیر داد. پیش نیاز برای سازگاری مستقیم پیکربندی این است که سیستم بتواند داده‌های زنده را به مدل یا الگوریتم آموزش ارائه دهد. بنابراین فقط با استفاده از داده‌های زنده می‌توان رویدادهای جاری در فرایندها را تجزیه و تحلیل کرد و پیکربندی را مستقیماً تطبیق داد. در صورت عدم وجود داده زنده، تطبیق چند بعدی پیکربندی سیستم نیز ممکن است.

پیشنهاد پژواک بیشتر بخوانید: معماری فرآیند


کنترل فرآیند هوشمند – استفاده از آن در بخش تولید

کنترل هوشمند فرایند

اما چگونه می توان همه‌ی این موارد را در عمل پیاده‌سازی کرد؟ به عنوان مثال، کنترل فرآیند هوشمند می‌تواند در فرایند تولید استفاده شود. در آنجا، مدل تجزیه و تحلیل با داده‌های حسگر یا تاریخی از سیستم IT مثل داده‌های فرآیند تأیید شده از برنامه‌ریزی تولید SAP یا یک سیستم MES، درگیر آموزش داده شده است. با استفاده از فرآیند کاوی، سیستم جریان داده‌ها را از داده‌های ارائه شده بازسازی کرده و شاخص‌های کلیدی مختلف را محاسبه می‌کند. اکنون می‌توان از شاخص‌های کلیدی برای بررسی این که آیا محصولاتی که در حال حاضر تولید می‌شوند دارای شرایط کیفی هستند یا اینکه فرایندها معیارهای مشخص شده را برآورده می‌کنند، استفاده کرد.

همچنین می‌توان نتیجه گرفت که آیا ماشین‌ها بیش از حد استفاده می‌شوند یا خیر. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای یافتن الگوها و همبستگی در داده‌های حسگر استفاده می‌شوند. بر اساس این یافته‌ها، سیستم می‌تواند به طور مستقیم و خودکار تصمیم‌گیری کند. چنین تصمیماتی می‌تواند تغییر توالی تولید یا تطبیق پیکربندی ماشین باشد. بنابراین اگر فشار ماده یا ترکیب کمی متفاوت از حالت معمول باشد، فشار پرس یا دمای کوره تغیر می‌کند.

کنترل هوشمند فرآیند چه امکاناتی را ارائه می دهد؟

امکانات کنترل هوشمند فرایند

این مزیت برای فناوری‌های جدید در عمل مهم است. در واقع اگر فناوری به نفع کاربر نباشد، نمی‌تواند تأثیرگذار باشد.

مزیت اصلی کنترل فرآیند هوشمند این است که می‌توان فرآیندها و پارامترها را مثل نرم افزار فرآیندکاوی مستقیماً در حین اجرا تطبیق داد. این بدان معناست که منابع کمتری نسبت به خطاهایی که تا قبل از وقوع آن تشخیص داده نمی‌شوند، هدر می‌رود. علاوه بر این، نظارت و تطبیق مداوم فرآیندها می‌تواند نتیجه مطلوب را تضمین کند.

اگر کنترل فرآیند هوشمند با تعمیر و نگهداری پیشگیرانه ترکیب شود، یک پنجره تعمیر و نگهداری بهینه برای ماشین‌ها پیدا می‌شود. این پنجره از ضبط و ارزیابی استفاده از ماشین و مقادیر پیش بینی تعیین شده توسط الگوریتم‌های پیش بینی مشتق شده است. کنترل هوشمند فرآیند همچنین شفافیت را در کل فرآیند افزایش می‌دهد و محصولات را می‌توان در حین تولید ردیابی کرد. به این ترتیب می‌توان تاریخ تحویل را پیش بینی کرد تا درخواست خدمات کاهش یابد.

آیا مانعی برای پیاده سازی کنترل فرآیند هوشمند وجود دارد؟

موانع کنترل هوشمند فرایندپیشنهاد پژواک بیشتر بخوانید: پیاده سازی فرآیند

به منظور اعمال کنترل فرآیند هوشمند، داده‌های اساسی اولیه باید در دسترس باشند. اگر این داده‌ها در دسترس نباشد، نمی‌توان مدل را آموزش داد و پیاده‌سازی کنترل هوشمند فرآیند بسیار دشوار خواهد بود. با این حال، داده‌های اساسی در هر سازمان تولیدی موجود است. چنین داده‌هایی می‌توانند بازخورد یا گزارش تولید باشند.

اگر مدل تجزیه و تحلیل با داده‌های تاریخی کنترل نشده یا نادرست آموزش دیده باشد، ممکن است خطرات احتمالی دیگری ایجاد شود. در این صورت، تصمیمات گرفته شده توسط مدل یا الگوریتم می‌تواند اشتباه بوده و کل فرایند را به خطر بیندازد. تصمیمات نادرست سیستم می‌تواند توسط خود سیستم دور زده شود. در این مورد سیستم ما به یک سیستم مشاور تبدیل شده که در تصمیم‌گیری‌ها به ما کمک می‌کند، با این حال هنوز هم تصمیم نهایی توسط یک متخصص حوزه گرفته می‌شود. اگر سیستم دارای ثبات کافی باشد، سیستم مشاور می‌تواند به تصمیمات خودکار و اتوماسیون روی آورد.

داده‌های زنده نیز باید به میزان لازم تهیه شوند تا بتوانند توسط سیستم کنترل فرآیند هوشمند مورد استفاده قرار گیرند. در صورت خرابی سنسور، اطلاعات مهم مورد نیاز برای تصمیم‌گیری از دست می‌رود. بنابراین، مهم است که سیستم کاربر را در مورد خرابی سنسور و جریان داده‌های از دست رفته مطلع کند و تنظیم کنترل خودکار برای یک دوره زمانی محدود شود. این واقعیت که قبلاً از شخص مسئول در مورد تصمیم برنامه‌ریزی شده در صورت عدم قطعیت یا شکست سوال می‌شود، می‌تواند محدودیتی‌هایی را ایجاد کند.

از آنجا که تقاضا برای داده‌های زنده به منظور تصمیم‌گیری دقیق زیاد است، پیاده‌سازی و رابط کاربری نیز می‌تواند زیاد باشد. به عنوان مثال، این امر در مواردی اتفاق می‌افتد که بسیاری از سیستم‌های قدیمی مورد استفاده قرار می‌گیرند که داده‌های آن‌ها به راحتی در دسترس نیست. برای پایین نگه داشتن سطح این مورد، می‌توان از فناوری‌هایی مانند EAI یا سیستم عامل‌هایی مانند بسترهای اینترنت اشیا استفاده کرد. در اینجا، تنها یک رابط باید توسط سیستم کنترل فرآیند هوشمند مورد بررسی قرار گیرد.

کنترل هوشمند فرآیند به کاربر کنترل بیشتری بر فرآیندهای سازمان خود می‌دهد. با این حال، برخی از پیش نیازها، مانند داده‌های تاریخی و داده‌های زنده، باید به منظور استفاده موثر از کنترل فرآیند هوشمند در دسترس باشند.

فایل ضمیمه
نویسنده :
سید رضا اصنافی
لینک منبع

برچسب ها

برچسبی ثبت نشده است.
246047,246046,246023,246022,245994

مقالات مرتبط

اهداف فرآیندکاوی

برای پیاده‌سازی فرآیندکاوی Process Mining در سازمان‌ها، متدولوژی‌های مختلفی وجود دارد که مراحل و فعالیت‌های مورد نیاز را برای اجرای موفق این فرآیند تعریف می‌کنند. در زیر، تعدادی از متدولوژی‌های رایج در پیاده‌سازی فرآیندکاوی در سازمان‌ها را بررسی میکنیم: متدولوژی CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining): این متدولوژی یک مدل کلی برای پیاده‌سازی فرآیندکاوی و استخراج دانش از داده‌هاست. این متدولوژی شامل شش مرحله اصلی است که عبارتند از: فهم کسب‌وکار، فهم داده‌ها، آماده‌سازی داده‌ها، مدل‌سازی، ارزیابی و تفسیر نتایج. متدولوژی TDSP (Team Data Science Process): این متدولوژی توسط مایکروسافت ارائه شده است و شامل مجموعه‌ای از فعالیت‌ها و مراحل برای اجرای پروژه‌های فرآیندکاوی است. این متدولوژی شامل فعالیت‌هایی مانند تعریف هدف، جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها، مدل‌سازی، ارزیابی و انتشار مدل‌ها است. متدولوژی CRISP-PM (Cross-Industry Standard Process for Process Mining): این متدولوژی برای پیاده‌سازی فرآیندکاوی واقعی در سازمان‌ها طراحی شده است. این متدولوژی شامل مراحلی مانند شناخت داده‌ها، استخراج فرآیندها، تحلیل فرآیندها و بهبود فرآیندها است.

Process MiningProcess Mining MethodologiesProcess Analysis
تحلیل فرآیند چیست؟

تحلیل فرایند یک مفهوم محوری در حوزه مدیریت تجاری و سازمانی است. در رویکرد تجزیه و تحلیل فرایند مستلزم بررسی و ارزیابی سیستماتیک فرآیندهای درون یک کسب و کار یا سازمان برای شناسایی ناکارآمدی‌ها، بهبود عملیات و در نهایت افزایش عملکرد است. در ادامه، جنبه‌های مختلف تحلیل فرآیند، از تعریف آن گرفته تا کاربردهای متنوع، روش‌شناسی و مدل‌های مرتبط را بررسی خواهیم کرد و در نهایت شما درک عمیقی از اهمیت تجزیه و تحلیل فرآیند در محیط کسب و کار پویای امروز خواهید داشت. تجزیه و تحلیل فرآیند چیست؟ تجزیه و تحلیل فرآیند، در اصل، ارزیابی و بررسی کامل گردش کار، رویه‌ها و فعالیت‌های درون یک سازمان است. این رویکرد به دنبال کشف چگونگی اجرای وظایف، ترتیب رویدادها و منابع درگیر است. این تحلیل بینش‌های ارزشمندی را در مورد گلوگاه‌ها، ناکارآمدی‌ها و زمینه‌هایی که می‌توانند از بهبود سود ببرند، ارائه می‌دهد. تجزیه و تحلیل فرآیند ابزار تشخیصی است که سازمان‌ها برای بهینه سازی عملیات خود و به حداکثر رساندن کارایی از آن استفاده می‌کنند. تجزیه و تحلیل فرآیند برای افزایش کارایی عملیاتی و دستیابی به اهداف سازمانی ضروری است. با بررسی دقیق و پالایش فرآیندها، کسب و کارها می‌توانند هزینه‌ها را کاهش دهند، بهره‌وری را افزایش داده و محصولات یا خدمات برتر را به مشتریان خود ارائه دهند. این تکنیک سنگ بنای دستیابی به بهبود مستمر و حفظ مزیت رقابتی در دنیای به سرعت در حال توسعه کسب و کار امروز است.

Analyzeافزایش کیفیترضایت مشتری

با ما در تماس باشید

استان خراسان رضوی، مشهد - خیابان امام خمینی - خیابان شهید تولایی - طبقه چهارم ساختمان اداره کل پست، پارک تولید محتوای نیتک، واحد b5

پیوند های مهم

نشان ملی ثبت نمادامنیت الکترونیک

کلیه حقوق این سامانه، متعلق به شرکت داده گستران پژواک آریا می باشد.

شرکت پژواک آریا