تحلیل علت ریشه‌ای در تولید با استفاده از هوش مصنوعی علّی

• هوش مصنوعی علّی برای تحلیل علت ریشه‌ای: مدل‌های سنتی یادگیری ماشین در تشخیص علل ریشه‌ای واقعی از نشانه‌ها با مشکل مواجه هستند، در حالی که هوش مصنوعی علّی با مدل‌سازی روابط علت و معلولی، تحلیل علت ریشه‌ای را بهبود می‌بخشد و منجر به پیشگیری دقیق‌تر از نقص‌ها و بهینه‌سازی فرآیندها می‌شود.
• کاربرد در تولید: هوش مصنوعی علّی به تولیدکنندگان کمک می‌کند تا عوامل کلیدی مؤثر بر کیفیت محصول، مانند تنظیمات ماشین یا سطح مهارت کارگران را شناسایی کنند، به جای تکیه بر همبستگی‌هایی که ممکن است مسائل را به اشتباه تشخیص دهند.
• مزیت داتابریکس: داتابریکس یک پلتفرم یکپارچه فراهم می‌کند که از هوش مصنوعی علّی با همکاری یکپارچه، ادغام با کتابخانه‌های هوش مصنوعی علّی مانند DoWhy و پشتیبانی از پایپ‌لاین یادگیری ماشین end-to-end برای توسعه و استقرار کارآمد مدل پشتیبانی می‌کند.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به طور گسترده در تولید برای بهینه‌سازی فرآیندها، بهبود کیفیت و کاهش هزینه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. الگوریتم‌های نگهداری پیش‌بینی‌کننده، داده‌های حسگر را برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات تجزیه و تحلیل می‌کنند و زمان خرابی را کاهش می‌دهند. سیستم‌های کنترل کیفیت از بینایی کامپیوتر برای شناسایی نقص‌ها در خطوط تولید به صورت real time استفاده می‌کنند، در حالی که ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی وظایف پیچیده‌ای مانند مونتاژ و جوشکاری را با دقت بالا خودکار می‌کنند.

تحلیل علت ریشه‌ای در تولید برای کشف مسائل اساسی که منجر به نقص‌ها، ناکارآمدی‌ها و خرابی‌ها می‌شود، بسیار مهم است. با مشخص کردن منابع واقعی مشکلات، تولیدکنندگان می‌توانند راه حل‌های هدفمندی را برای جلوگیری از تکرار، به حداقل رساندن ضایعات، بهبود کیفیت محصول و افزایش بهره‌وری عملیاتی پیاده‌سازی کنند. به عنوان مثال، در یک فرآیند جوشکاری پیچیده، عوامل مختلفی ممکن است بر کیفیت محصولات نهایی تأثیر بگذارند. یک نقص خاص ممکن است ناشی از رطوبت بیش از حد باشد که باعث نوسانات دما می‌شود و منجر به یک اتصال ناپایدار می‌شود، یا ناشی از یک اپراتور آموزش ندیده است که تنظیمات دستگاه را به اشتباه تنظیم می‌کند. پرداختن موثر به علت ریشه‌ای به تیم امکان می‌دهد اقدامات هدفمندی را اجرا کند و در نهایت نرخ نقص را کاهش دهد.

بسیاری از تولیدکنندگان برای حل این مشکل به الگوریتم‌های سنتی یادگیری ماشین مبتنی بر همبستگی‌ها تکیه می‌کنند. با این حال، این تکنیک‌ها به دلیل ناتوانی در درک علیت، محدودیت‌های قابل توجهی در تحلیل علت ریشه‌ای دارند. آنها اغلب نمی‌توانند علل ریشه‌ای واقعی را از علائم صرف تشخیص دهند و فرآیندهای تولید پیچیده را به یک مجموعه داده جدولی ساده می‌کنند در حالی که جریان‌های فرآیند تولید را نادیده می‌گیرند. این الگوریتم‌ها با اولویت دادن به قدرت پیش‌بینی بر درک علی، خطر اشتباه در شناسایی علل ریشه‌ای را دارند و می‌توانند منجر به نتایج گمراه‌کننده شوند.

هوش مصنوعی علّی یک تکنیک قدرتمند است که با شناسایی علل ریشه‌ای واقعی به جای علائم، تحلیل علت ریشه‌ای را بهبود می‌بخشد و امکان شناسایی دقیق مسائل و منشاء آنها را فراهم می‌کند. این تکنیک از دانش دامنه، که اغلب به صورت نمودارهای دانش نشان داده می‌شود، استفاده می‌کند و آن را با داده‌های مشاهده‌ای ادغام می‌کند تا روابط علّی بین متغیرهای کلیدی در فرآیندهای پیچیده را کشف کند. هوش مصنوعی علّی با مدل‌سازی پویایی‌های علت و معلولی به جای تکیه صرف بر همبستگی‌ها، بینش‌های عملی برای پیشگیری از نقص و بهینه‌سازی فرآیند ارائه می‌دهد.

در مجموعه‌ای از نوت‌بوک‌ها، ما نشان می‌دهیم که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی علّی برای انجام تحلیل علّی در یک فرآیند تولید با استفاده از چارچوب پایتون متن‌باز DoWhy استفاده کرد. ما یک سناریوی فرضی ارائه می‌دهیم که در آن وظیفه داریم هزینه‌ها را کاهش داده و کارایی یک خط تولید را بهینه‌سازی کنیم. از طریق این تنظیمات، بررسی می‌کنیم که چگونه عوامل مختلف بر کیفیت محصولات نهایی تأثیر می‌گذارند و روش‌هایی را برای شناسایی این عوامل بررسی می‌کنیم.

در بالا یک نمودار شماتیک از خط تولید ما نشان داده شده است، جایی که مواد خام تحت فرآیندهای متعددی مانند تمیز کردن، مونتاژ و جوشکاری قرار می‌گیرند. در امتداد خط تولید، ما اندازه‌گیری‌های عوامل مختلفی را که می‌توانند بر کیفیت محصول نهایی تأثیر بگذارند، جمع‌آوری می‌کنیم. در پایان فرآیند، یک بررسی کیفیت تعیین می‌کند که آیا یک محصول معیوب است یا خیر. این کیفیت بستگی به ارزیابی‌های متعددی دارد، از جمله تأیید ابعادی، بررسی مقاومت در برابر گشتاور، و بازرسی‌های بصری، که هر کدام تحت تأثیر عوامل مختلفی در فرآیندها هستند. به عنوان مثال، بررسی‌های مقاومت در برابر گشتاور ممکن است به نیرو و گشتاور وارد شده توسط یک دستگاه در طول فرآیند بستگی داشته باشد، که به نوبه خود می‌تواند تحت تأثیر تنظیمات دستگاه یا خواص خاص مواد باشد. حال، تصور کنید کیفیت محصول برای مدتی پایدار می‌ماند اما ناگهان یک افت قابل توجه را تجربه می‌کند. چرا؟

هوش مصنوعی علّی با ارائه بینش‌های عمیق‌تر در مورد چگونگی تأثیر عوامل مختلف بر کیفیت محصول و مشخص کردن علل ریشه‌ای کاهش، به این سوال پاسخ می‌دهد. برای محصولی که به عنوان معیوب علامت‌گذاری شده است، رویکردهای سنتی یادگیری ماشین ممکن است به اشتباه بر روی علائم، مانند خرابی‌های بررسی ابعادی یا قرائت‌های غیرطبیعی گشتاور، برای تشخیص مسائل کیفی تمرکز کنند. در مقابل، هوش مصنوعی علّی می‌تواند نشان دهد که علل ریشه‌ای واقعی عمدتاً با سطح مهارت کارگران و تنظیمات دستگاه مرتبط هستند، که قوی‌ترین تأثیر علّی را بر نتیجه کیفیت دارند. این سطح از وضوح، تصمیم‌گیری مطمئن در مورد اقدامات متقابل موثر، مانند اصلاح پروتکل‌های کالیبراسیون دستگاه یا اجرای برنامه‌های آموزشی پیشرفته کارگران، را به جای تکیه بر تنظیمات سطحی آستانه‌های کنترل کیفیت، امکان‌پذیر می‌کند. در حالی که خطوط تولید واقعی اغلب پیچیده‌تر هستند و شامل طیف گسترده‌تری از متغیرها می‌شوند، مثال ما یک معرفی عملی به این تکنیک ارائه می‌دهد.

داتابریکس به لطف پلتفرم یکپارچه خود برای همه داده‌ها و مدل‌ها، یک پلتفرم ایده‌آل برای پیاده‌سازی برنامه‌های هوش مصنوعی علّی ارائه می‌دهد. با داتابریکس، سازمان‌ها می‌توانند از مزایای زیر بهره‌مند شوند:

• همکاری
  این پلتفرم همکاری یکپارچه را تسهیل می‌کند و دانشمندان داده، مهندسان و متخصصان دامنه را قادر می‌سازد تا به طور موثر بر روی یک پروژه کار کنند: یک عامل کلیدی برای موفقیت ابتکارات هوش مصنوعی علّی.
• ادغام با کتابخانه‌های هوش مصنوعی علّی
  داتابریکس با استانداردهای باز خود، امکان ادغام آسان ابزارهای هوش مصنوعی علّی متن‌باز محبوب مانند DoWhy و causal-learn را فراهم می‌کند. این امر دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا با حداقل اصطکاک، از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی علّی بهره ببرند.
• پشتیبانی از پایپ‌لاین ML End-to-End
  داتابریکس از کل چرخه عمر هوش مصنوعی، از آماده‌سازی داده‌ها تا استقرار مدل پشتیبانی می‌کند. این پشتیبانی end-to-end به ویژه برای برنامه‌های هوش مصنوعی علّی ارزشمند است، که اغلب شامل پیش‌پردازش داده‌های پیچیده، آموزش مدل و استنتاج real-time است.

داتابریکس با ترکیب این ویژگی‌ها، یک محیط قوی و انعطاف‌پذیر برای توسعه، آزمایش و استقرار راه حل‌های هوش مصنوعی علّی ارائه می‌دهد و آن را به یک انتخاب عالی برای سازمان‌هایی تبدیل می‌کند که قصد دارند هوش مصنوعی علّی را در جریان‌های کاری عملیاتی خود بگنجانند.

هوش مصنوعی علّی یک رویکرد تحول‌آفرین برای تحلیل علت ریشه‌ای است که امکان تمایز بین علل ریشه‌ای واقعی و علائم را فراهم می‌کند. برخلاف روش‌های سنتی که صرفاً بر همبستگی‌ها تکیه می‌کنند، هوش مصنوعی علّی روابط علت و معلولی را مدل می‌کند و بینش‌های عملی برای پیشگیری از نقص و بهینه‌سازی فرآیند ارائه می‌دهد. داتابریکس با پلتفرم یکپارچه خود، یک محیط ایده‌آل برای پیاده‌سازی برنامه‌های هوش مصنوعی علّی ارائه می‌دهد.

برای بررسی چگونگی پیاده‌سازی هوش مصنوعی علّی در داتابریکس، نوت‌بوک‌ها را دانلود کنید.