أخبار ar.wedoany.com، يتسارع اختراق الذكاء الاصطناعي في العمليات الأساسية لصناعة الصلب، حيث تمكنت مجموعة من الشركات الرائدة في هذا المجال من توسيع فجوة الكفاءة عبر "العائدات البياناتية"، مما يفتح آفاقاً ربحية جديدة للتحول والارتقاء في القطاع.
أعلنت شركة نانجينغ للصلب مؤخراً عن تعاونها مع شركة "فايشو" (Feishu) لبناء "نظام تميز تشغيلي" متكامل الحلقات، بهدف تطبيق قدرات الذكاء الاصطناعي في المزيد من السيناريوهات التشغيلية. وأوضح لي جينيان، مدير معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي في نانجينغ للصلب، أن الشركة، بعد تطويرها المشترك مع هواوي لنموذج "يوان يي للصلب الكبير"، تعاونت الآن مع "فايشو" بهدف دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي بعمق في كامل مسار إنتاج الحديد والصلب والدرفلة، وإتاحة هذه القدرات لكل موظف في الخطوط الأمامية.
وأشار لي جينيان إلى أن الذكاء الاصطناعي يعمل حالياً على تعزيز كفاءة عمليات مثل صهر الحديد في الأفران العالية والتحكم في درجة حرارة الدرفلة في نانجينغ للصلب. فعلى سبيل المثال، في عملية صهر الحديد بالأفران العالية، عند حدوث خلل تشغيلي، يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بإرسال إنذارات في الوقت المناسب وتحديد جذر المشكلة بدقة، مما يحول عملية "التتبع بعد وقوع الحدث" إلى "تصحيح أثناء سير العملية"، وبالتالي تقليل مخاطر الإنتاج بشكل كبير.
كما تسارع شركة يونغتشو القابضة المحدودة (Yongzhuo Holdings Co., Ltd.) في استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز خطوط إنتاجها الأساسية. وأوضح لين جينبين، كبير مسؤولي المعلومات في الشركة، أن المؤسسة قامت بتطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي في عملية صهر الحديد بالأفران العالية، وهي العملية الأساسية في صناعة الصلب، في محاولة لاختراق "الصندوق الأسود الصناعي" الذي ظل يعتمد لفترة طويلة على الخبرة العملية. وأضاف لين جينبين أن الأفران العالية تعمل تحت درجات حرارة وضغوط عالية للغاية، وكانت العمليات في الماضي تعتمد كلياً على حكم رئيس الفرن وخبرته، مما قد يؤدي إلى انحرافات، وعند اكتشاف المشكلة غالباً ما يكون قد فات الأوان لاتخاذ التصحيحات المثلى. أما الآن، فتقوم الشركة بتحويل الخبرات المتراكمة لرؤساء الأفران إلى قواعد موحدة، وإدخالها مع بيانات الإنتاج الفعلية في النموذج الكبير، والاستفادة من قدرته العالية على جمع المعلومات وحسابها لتقديم مراجع قرارات عالية القيمة للعاملين في مجالات التشغيل والمراقبة والإدارة. وهذا لا يقلل من صعوبة ومتطلبات العمل فحسب، بل يدفع أيضاً أداء الأفران العالية نحو المستوى الأمثل.
وفي مراحل إنتاجية أكثر تخصصاً، يحقق الذكاء الاصطناعي اختراقات في عقبات كانت الوسائل التقليدية عاجزة عن تجاوزها. وأوضح شيا تشوتشينغ، المسؤول عن الرقمنة في شركة تشونغتيان للصلب والمدير العام لشركة هاو مينغ للتكنولوجيا، أنه في إنتاج أسلاك الحديد المستخدمة في الإطارات، تم تحسين كفاءة فحص جودة المنتجات نصف المصنعة بعد عملية "السحب الرطب" باستخدام الذكاء الاصطناعي. ففي الطريقة السابقة، بعد اكتمال كل بكرة من السلك، كان العمال يقصون قطعة صغيرة يدوياً ويستخدمون ملقطاً لقياس نصف قطر الدائرة الطبيعية التي تشكلها، وهي عملية تستغرق وقتاً طويلاً وتؤدي إلى هدر المواد، كما أن القص قد يتطلب عقداً مما قد يسبب مشاكل جودة جديدة. أما الآن، فلم يعد هناك حاجة لقص السلك، بل يتم قياس "زاوية الانحناء" للسلك مباشرة، وإدخال البيانات في نظام الذكاء الاصطناعي للحصول على توقع لقطر الدائرة، وهذه الطريقة أكثر دقة من التقدير اليدوي.
وأشار لوه هونغ قانغ، خبير حلول التصنيع في شركة "فايشو"، إلى أنه خلال العامين أو الثلاثة الماضية، لاحظ أن العديد من شركات التصنيع تعمل على تحقيق الترقية الصناعية من خلال تعزيز الانتشار السريع للذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات. وفي صناعة الصلب، تواجه جميع العمليات من إنتاج الحديد والصلب والدرفلة إلى كامل دورة الإنتاج والتشغيل مشكلة "الصندوق الأسود"، ويوفر الذكاء الاصطناعي مساراً لحل هذه المشكلة وتحقيق التشغيل الأمثل.
وأكد لي ييرن، نائب رئيس جمعية الصلب الصينية، أن صناعة الصلب في الصين قد دخلت حالياً مرحلة جديدة من التطوير تتمثل في تقليص الحجم، وتحسين الجودة الحالية، والارتقاء بالمستوى. فالشركات التي تحقق هوامش ربحية تفوق بكثير متوسط القطاع، غالباً ما تكون هي الرائدة والمطبقة للذكاء الاصطناعي، وخاصة في مجال "الذكاء الاصطناعي + الصلب". وفي مواجهة التعديل العميق في القطاع، فإن تسريع تحقيق التطوير الذكي والأخضر والمتكامل هو السبيل الوحيد.
وقال أويانغ ريهوي، نائب مدير معهد اقتصاد الإنترنت الصيني في الجامعة المركزية للمالية والاقتصاد، ونائب رئيس جمعية السوق الصينية، إن سبب تسمية عمليات مثل صهر الحديد بالأفران العالية بـ "الصندوق الأسود الصناعي" يعود إلى درجات الحرارة والضغوط العالية داخلها، وتعقيد التفاعلات الفيزيائية والكيميائية، واعتمادها الشديد على الخبرة والحدس لدى العمال المهرة. واليوم، ومن خلال تحليل وتعلم وتوقع كميات هائلة من بيانات أجهزة الاستشعار في الوقت الفعلي باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، يتم تحويل "الخبرات الغامضة" إلى "رؤى رقمية قابلة للتصور"، مما يحقق تحولاً نموذجياً من الاعتماد على الخبرة إلى الاعتماد على البيانات.
