أخبار ar.wedoany.com، أصدرت وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات بالتعاون مع إدارة الدولة للبيانات مؤخرًا "إشعارًا بشأن التنفيذ المشترك لمبادرة 'الرنين بين البيانات والنماذج' لعام 2026"، مما يحدد مسارًا وطنيًا للتطبيق الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي الصناعي. تهدف هذه المبادرة إلى إكمال حلقة مغلقة تربط بين "البيانات والنماذج والسيناريوهات"، والانتقال بالتحول الذكي في قطاع التصنيع من التجارب المحدودة إلى التطبيق الشامل على نطاق واسع.
يكمن المنطق الأساسي لمبادرة "الرنين بين البيانات والنماذج" في إنشاء دورة تفاعلية ثنائية الاتجاه بين بيانات عمليات الإنتاج الصناعي بالكامل ونماذج الذكاء الاصطناعي الصناعي الكبيرة: حيث تغذي البيانات النماذج، وتمكّن النماذج السيناريوهات التطبيقية، وتولد السيناريوهات بيانات جديدة تغذي بدورها تطوير النماذج. حاليًا، يواجه التحول بالذكاء الاصطناعي الصناعي عقبات مثل عدم فهم النماذج العامة لآليات العمل الصناعي، وتشتت البيانات في شركات التصنيع، وغياب المعايير القطاعية. ويُعد نقص إمدادات البيانات الصناعية عالية الجودة وعدم القدرة على الربط العميق بين البيانات والنماذج من العوائق الرئيسية. تطرح السياسة المبتكرة نظامًا مزدوجًا يجمع بين "مجموعات البيانات العامة للقطاع ومجموعات البيانات المتخصصة" لسد الفجوات في القطاع الصناعي.
استنادًا إلى أكثر من أربعين عامًا من الخبرة في التصنيع، قامت منصة "كاوس" (COSMOPlat) بالاستثمار المبكر في الإدارة الشاملة لبيانات العمليات الصناعية. يعتمد نموذجها الكبير للذكاء الاصطناعي الصناعي "تيانتشي" (Tianzhi) بالكامل على بيانات خطوط الإنتاج الحقيقية، ويقوم بتحويل البيانات المتناثرة في المصانع إلى أصول صناعية موحدة من خلال عمليات التنظيف والوسم والإدارة الهيكلية الشاملة للبيانات. وقد أدرجت شركة آي دي سي (IDC) منصة "كاوس" ضمن فئة "الريادة" في نماذج الذكاء الاصطناعي الصناعي الكبيرة، حيث احتلت المرتبة الأولى في القطاع من حيث البعد الاستراتيجي.
تتبنى منصة "كاوس" مسارًا يجمع بين "قاعدة عامة ونماذج خاصة بالقطاعات"، حيث تقوم بتكييف عميق مع آليات العمل والمنطق التشغيلي لمختلف القطاعات. في مجال الطاقة والكيماويات، تعاونت "كاوس" مع شركة شنشي يانتشانغ للبترول (Shaanxi Yanchang Petroleum) لبناء منصة "يانشانغ يون شيانغ" (Yanchang Yunxiang) للإنترنت الصناعي، مما أدى إلى إنشاء أول نموذج كبير لقطاع البتروكيماويات في العالم يغطي سلسلة القيمة الكاملة لـ "النفط والغاز والفحم والكيماويات والكهرباء". وقد تم تطوير 38 وكيلًا ذكيًا في 6 فئات رئيسية، بما في ذلك مساعد ذكي لرسوم بيانية لأداء العمل، وعامل ذكي لتحسين عملية فصل الألدهيدات. أدى هذا الحل إلى زيادة معدل اكتشاف الأعطال في الوقت المناسب بنسبة 90%، ومضاعفة دقة مراقبة الجودة، ورفع معدل النجاح في خلط البنزين لأول مرة بنسبة 60%، وخفض تكاليف العمالة والطاقة بنسبة 10%.
في قطاع الأجهزة المنزلية، تم إدراج مصنع هاير (Haier) لغسالات شنغهاي المتصل، والذي تم تمكينه بواسطة منصة "كاوس"، ضمن قائمة "المصانع المنارة". لمعالجة مشكلة ارتفاع استهلاك الطاقة وبطء ضبط الماكينات في عملية القولبة بالحقن، طور الجانبان بشكل مشترك وكيلًا ذكيًا لعملية القولبة بالحقن. يمكن للفنيين الآن استدعاء مئات المعلمات التشغيلية وتوجيه الماكينات لإجراء التعديلات باستخدام أوامر لغوية، مما قلص وقت الضبط من 120 دقيقة إلى 10 دقائق. في مجال التنمية الخضراء، طورت "كاوس" نموذجًا كبيرًا للطاقة والكربون باسم "تيانتشي" (Tianzhi)، مما ساعد شركة مجموعة شينجين (Xinjin Group) للصلب في إكمال تحديث توفير الطاقة في محطات الهواء المضغوط، محققة معدل توفير طاقة يتجاوز 30% وتوفيرًا سنويًا في فواتير الكهرباء يقارب 7 ملايين يوان. تعمل منصة خوارزميات استراتيجيات التحكم الذكي في توفير الطاقة على رفع معدل توفير الطاقة في محطات الهواء المضغوط بنسبة 4% إضافية مقارنة بالطرق التقليدية.
تتميز الوكلاء الأذكياء لمنصة "كاوس" بقدرات الاستشعار النشط واتخاذ القرارات المستقلة. يمثل الوكيل الذكي لجودة 8D (Quality 8D) أحد الأمثلة الأساسية، حيث يمكنه مراقبة انحرافات جودة الإنتاج بشكل تلقائي بالكامل، وإنشاء تقارير التحليل في دقيقة واحدة، وبدء الاستجابة في غضون ساعة، وإكمال تصحيح المشكلة واحتوائها في يوم واحد، مع التراكم التلقائي لخبرات العمليات والحلول، مما يحقق دورة إيجابية لإعادة استخدام المعرفة. في مجال المعايير، قادت "كاوس" بالتعاون مع معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE) إطلاق أول معيار دولي لمحركات التفاعل الذكية في العالم، وشاركت في صياغة العديد من المعايير الدولية لنماذج الذكاء الاصطناعي الصناعي الكبيرة والتجميع الذكي.
حاليًا، تم تطبيق نموذج "تيانتشي" الكبير للذكاء الاصطناعي الصناعي من "كاوس" في 9 قطاعات رئيسية و45 سيناريو عالي القيمة، مما ساهم في بناء 17 مصنعًا عالميًا منارة. أشار الخبير الاقتصادي بان خي لين (Pan Helin) إلى أن مبادرة "الرنين بين البيانات والنماذج" لا تزال تواجه ثلاثة تحديات رئيسية: ربط البيانات بين الشركات، وتكييف النماذج مع القطاعات، ونقص المواهب المتخصصة في الذكاء الاصطناعي. في تعاونها مع شركة يانتشانغ للبترول وغيرها، قامت "كاوس" ببناء نماذج كبيرة للقطاعات من خلال التعمق في المواقع، ومراجعة سير العمل، وتجميع وتنظيف البيانات. تعمل منصة تطوير الوكلاء الأذكياء التي طورتها "كاوس" ذاتيًا على خفض حاجز تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصناعي، مما يمكن الموظفين التشغيليين من التفاعل مع الوكلاء الأذكياء باستخدام اللغة الطبيعية.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
