عملاق صناعة السيارات الذي تبلغ قيمته 42 مليار دولار والذي لم تسمع عنه من قبل يقوم ببناء الذكاء الاصطناعي في المصانع

Magna هي واحدة من تلك الشركات التي لم يسمع عنها معظم السائقين من قبل – ولكن من المؤكد أنهم تفاعلوا معها.

تعد الشركة الكندية التي يبلغ عمرها 66 عامًا واحدة من أكبر موردي قطع غيار السيارات في العالم، حيث تقوم ببناء كل شيء بدءًا من المقاعد والمرايا وحتى أنظمة مساعدة السائق المتقدمة لشركات السيارات الكبرى.

وهي توفر المكونات لما لا يقل عن 59 شركة تصنيع سيارات عالمية، بما في ذلك BYD، وTesla، وHyundai، وFord، وVolkswagen، وXiaopeng. بل إنها مركبات كاملة مصنوعة يدويًا، بما في ذلك سيارة مرسيدس بنز جي واجن.

مع وجود 330 مصنعًا للتصنيع والتجميع في 28 دولة ومبيعات سنوية تبلغ حوالي 42 مليار دولار، تقع شركة Magna في عمق سلسلة توريد السيارات العالمية.

الآن، تقوم الشركة بدمج الذكاء الاصطناعي عبر تلك البصمة.

وقال شاراث ريدي، نائب الرئيس الأول للبحث والتطوير في الشركة، لموقع Business Insider: “إن الذكاء الاصطناعي مدمج بالفعل عبر طبقات متعددة من سلسلة التوريد وعمليات التصنيع في شركة Magna”. “نحن لا ننظر إليها باعتبارها تكنولوجيا قائمة بذاتها.”

رهانات ماجنا للذكاء الاصطناعي

تركز استثمارات Magna في الذكاء الاصطناعي على خمسة مجالات: جودة المنتج، وصيانة المعدات، وسلامة المصنع، وتقليل الطاقة، وسرعة الإنتاج.

بالنسبة للعملاء، المثال الأكثر وضوحًا هو نظام فحص الرؤية المدعوم بالذكاء الاصطناعي. مثل نظام الكاميرا Business Insider المغطى في مصانع فورد، تستخدم Magna ماسحات ضوئية عالية الدقة والتعلم الآلي لاكتشاف عيوب الأجزاء والمخالفات في الوقت الفعلي.

إن أكبر المكاسب التي يحققها الذكاء الاصطناعي لا تأتي من الأتمتة الشاملة والشاملة. وبدلاً من ذلك، قال ريدي إن أوضح عائد يأتي من التطبيقات “الأقرب إلى التشغيل الفعلي”.

هناك مثالان رئيسيان. تستخدم Magna الذكاء الاصطناعي للحفاظ على عمل مصانعها بسلاسة أكبر. يمكن للأنظمة التي تراقب الاهتزاز ودرجة الحرارة والضغط التنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها، مما يساعد المصانع على تجنب فترات التوقف المكلفة. وتقوم الشركة أيضًا بنشر روبوتات متنقلة مستقلة لنقل المواد الثقيلة بين محطات العمل.

طبقة أخرى تركز على الكفاءة. تستخدم Magna التعلم الآلي لتتبع استخدام الطاقة واستهلاك المياه والنفايات الصناعية عبر المرافق، وتسليط الضوء على الحالات الشاذة وتحديد طرق تقليل التكاليف.

وفي نهاية المطاف، تعمل ماجنا أيضًا على تحقيق ما تسميه “المصنع الموحد”، حيث يتم ربط البيانات والبرامج وأنظمة التشغيل الآلي عبر العمليات على مستوى المصنع.

وقال ريدي إن التحدي يكمن في أن قيمة النظام الموحد أكثر انتشارا.

وقال “إنه يظهر عبر الجدولة وتدفق المواد وصنع القرار وليس في مقياس واحد”. “القيمة حقيقية، لكنها أكثر توزيعًا.”

الذكاء الاصطناعي الذي يساعد على التنبؤ بالمخاطر العالمية

لقد تضررت صناعة السيارات لسنوات من الاضطراب – من التعريفات الجمركية والتوترات التجارية إلى نقص إمدادات المواد والطلب العالمي غير المتكافئ على السيارات الكهربائية.

وقد نشرت شركات صناعة السيارات نماذج لرصد الأخبار للمساعدة في التكيف مع هذا التفاوت. على سبيل المثال، في العام الماضي، أفاد موقع Business Insider أن شركة جنرال موتورز تستخدم الذكاء الاصطناعي لرصد الاضطرابات في سلسلة التوريد العالمية الخاصة بها.

وقال ريدي إن ماجنا لديها نهج مماثل. وقال إن الذكاء الاصطناعي لا يحل محل “أساسيات إدارة سلسلة التوريد”. وبدلاً من ذلك، فهو بمثابة “مضخم” للتهديدات المحتملة.

وقال: “التأثير على المدى القريب سيكون رؤية أفضل واتخاذ قرار أسرع – إشارات مبكرة، ونمذجة سيناريو أقوى، واستجابة أكثر تنسيقا”.

بدلاً من تحقيق اختراق واحد، أصبحت مصانع ماجنا أكثر تحديدًا بالبرمجيات خطوة بخطوة – مع دمج الذكاء في أجزاء النظام حيث يمكنها تحقيق النتائج بشكل موثوق.