بعد 100 عام على ابتكارها أول خط تجميع متحرك، ابتكرت شركة فورد الأمريكية طريقة جديدة لصناعة سياراتها بالاعتماد على الروبوتات. ويعد دمج الذكاء الاصطناعي إلى روبوتات خط الإنتاج، فكرة جريئة لكن مخيفة بالنسبة لإيلون ماسك مؤسس تسلا. الملياردير ماسك مر مأزق عام 2018 بسبب مخاوفه من الاعتماد الكُلي على الأتمتة والذكاء الاصطناعي في إنتاج السيارات، حيث تأخرت شركته (أكبر شركة في العالم لصناعة السيارات الكهربائية) في إنتاج وتسليم السيارة تسلا Model 3، الأمر الذي كبد الشركة التي تتجاوز قيمتها السوقية وفق آخر إغلاق 683 مليار دولار، خسائر بالمليارات.

وفي المقابل فورد كانت لها الريادة في ابتكار الطرق المتطورة أثناء عملية تجميع السيارات ودهانها، ففي عام 1913، أحدث هنري فورد ثورة في صناعة السيارات مع أول خط تجميع متحرك، وهو ابتكار جعل تجميع المركبات الجديدة أسرع وأكثر كفاءة. ويتضمن مصنع فورد في ولاية ميشيغان، الذي تساعد فيه الروبوتات في تجميع محولات عزم الدوران، الآن نظامًا يستخدم الذكاء الاصطناعي للتعلم من المحاولات السابقة كيفية تحريك القطع في مكانها بأكبر قدر من الكفاءة. وتستخدم شركات فورد وتويوتا ونيسان تقنية من شركة ناشئة تسمى Symbio Robotics للاستشعار والتحكم في الذراعين، التي تبحث في المئات من المحاولات الماضية لتحديد الأساليب والحركات التي يبدو أنها تعمل بشكل أفضل. وتسمح التكنولوجيا لهذا الجزء من خط التجميع بالعمل بشكل أسرع بنسبة 15%، وهو تحسن كبير في تصنيع السيارات حيث تعتمد هوامش الربح الضئيلة بشكل كبير على كفاءات التصنيع. وتدرس الشركة استخدام التكنولوجيا نفسها في مصانع أخرى، حيث يمكن استخدام التكنولوجيا في أي مكان يمكن أن يتعلم فيه الحاسب من الشعور بمدى انسجام الأشياء معًا، وهناك الكثير من هذه التطبيقات، بحسب بوابة التقنية.

تسلل الذكاء الاصطناعي

وغالبًا ما يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه تقنية تحولية، لكن تجميع محولات عزم الدوران في مصنع فورد يوضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتسلل إلى العمليات الصناعية بطرق تدريجية وغير محسوسة في كثير من الأحيان.

وبالرغم من إن صناعة السيارات أصبحت مؤتمتة بشكل كبير، لكن الروبوتات التي تساعد في تجميع المركبات ولحامها وطلائها هي آلات قوية ودقيقة تكرر المهمة نفسها إلى ما لا نهاية مع الافتقار إلى أي قدرة على فهم محيطها أو التفاعل معه. وتعد إضافة المزيد من الأنظمة أمرًا صعبًا، وتشمل الوظائف التي لا تزال بعيدة عن متناول الآلات مهام، مثل إضافة الأسلاك المرنة إلى خلال لوحة القيادة والجسم في السيارة. ويستكشف الباحثون والشركات الناشئة طرقًا لمنح الروبوتات المزيد من القدرات، على سبيل المثال تمكينهم من إدراك وفهم الأشياء غير المألوفة التي تتحرك على طول أحزمة النقل. ويوضح مثال فورد كيف يمكن في كثير من الأحيان تحسين الآلات الموجودة من خلال تقديم قدرات استشعار وتعلم بسيطة.

ويتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لمراقبة الجودة في التصنيع، حيث يمكن تدريب خوارزميات الرؤية الحاسوبية على اكتشاف العيوب في المنتجات أو المشكلات في خطوط الإنتاج. ويتمثل أحد التحديات الرئيسية في أن كل عملية تصنيع فريدة من نوعها وتتطلب استخدام الأتمتة بطرق محددة، كما يجب دمج التكنولوجيا الجديدة في سير العمل دون الإخلال بالإنتاجية.