كيف يمكن استخدام ChatGPT من قبل مؤسسات التصنيع؟
لقد حاولنا تقييم الاستخدامات المحتملة التي يمكن أن تقدمها مؤسسة التصنيع لتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي الممكّن للدردشة، كما قمنا بتقييم التأثيرات المحتملة لهذه التكنولوجيا على الصناعة من خلال تحليل الإجابات ذاتها التي قدمتها لنا الأداة المفتوحة.
لم نتساءل سوى عن ChatGPT، والذي يرمز إلى Chat Geneative Pre-trained Transformer. يعتمد ChatGPT على سلسلة GPT-3.5 من OpenAI، والتي يمكنها تنفيذ مجموعة متنوعة من عمليات اللغة الطبيعية*.
مع توفر الإصدار الاحترافي، وبافتراض أن مشاكل انقطاع الخدمة والتوافر قد انتهت الآن، هل من المنطقي أن تقوم مؤسسة التصنيع بدفع بضع دولارات من الاشتراك الشهري؟ دعونا معرفة ذلك.
عندما سألنا ChatGPT كيف يمكن أن يكون مفيدًا في عمليات التصنيع، أدرج الرد المجالات التالية:
“ مراقبة الجودة: يمكن استخدام ChatGPT لتحليل التقارير والبيانات المكتوبة من عمليات فحص مراقبة الجودة، وتحديد الأنماط والاتجاهات في عيوب المنتج.
الصيانة التنبؤية: يمكن استخدام ChatGPT لتحليل بيانات الاستشعار والسجلات من معدات التصنيع، وتحديد الأنماط والاتجاهات التي تشير إلى وقت الحاجة إلى الصيانة.
تلخيص المستندات: يمكن استخدام ChatGPT لتلخيص كميات كبيرة من المستندات الفنية تلقائيًا، مثل الأدلة والإجراءات، مما يسهل على الموظفين العثور على المعلومات التي يحتاجون إليها.
معالجة اللغة الطبيعية: يمكن استخدام ChatGPT لمعالجة مدخلات اللغة الطبيعية من المستخدمين، مثل الأوامر الصوتية، وترجمتها إلى تعليمات قابلة للتنفيذ لتصنيع الروبوتات أو الآلات.
Chatbot: يمكن استخدام ChatGPT لإنشاء روبوت دردشة لخدمة العملاء، والتعامل مع استفسارات العملاء وشكاواهم.
ترجمة اللغة: يمكن استخدام ChatGPT لترجمة اللغة للتواصل متعدد اللغات مع العملاء والموردين.
هذه مجرد أمثلة قليلة لكيفية استخدام ChatGPT في التصنيع. سيعتمد التطبيق المحدد على احتياجات الشركة المصنعة وكيف يريدون الاستفادة من التكنولوجيا. “
ثم شرعنا في التحقيق في بعض التفاصيل الإضافية لكل إجابة من الإجابات. كان سؤال المتابعة هو ” كيف يمكن استخدام ChatGPT في إدارة الجودة في التصنيع؟”
ونحن الآن نقدم الإجابات الفعلية، مع تعليق موجز وحكمنا.
“يمكن استخدام ChatGPT في إدارة الجودة في التصنيع بعدة طرق. إحدى الطرق هي تحليل البيانات من عمليات التفتيش على مراقبة الجودة لتحديد الأنماط والمشكلات المحتملة.
ويمكن تدريب النموذج على البيانات التاريخية للتنبؤ بالوقت المحتمل لحدوث مشكلات الجودة، ويمكن استخدامه أيضًا لإنشاء تقارير وتنبيهات لإخطار موظفي مراقبة الجودة.
يمكن بالفعل تعزيز أي تطبيق حديث لنظام إدارة الجودة (QMS) بوحدة تحليلات الذكاء الاصطناعي المدمجة لتحقيق ذلك.
يعد هذا مفيدًا جدًا لمساعدة الشركات على اكتشاف هياكل الأسباب الجذرية المعقدة، وبشكل عام، التحقيق في المجهول “المعروف” و”غير المعروف”.
في حالتنا، ليس من الواضح ما هي البيانات التي ستعتمد عليها Chat GPT. لذا، في الوقت الحالي، نعتقد أن ChatGPT يبيع أكثر من اللازم هنا.
“بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام ChatGPT لإنشاء خطط وتقارير اختبار آلية لزيادة كفاءة عمليات فحص مراقبة الجودة.
يمكن أيضًا استخدام ChatGPT لإنشاء وثائق آلية للامتثال للوائح ومعايير الصناعة. يمكن أن يشمل ذلك إنشاء إجراءات تشغيل قياسية وتعليمات عمل ومستندات أخرى لضمان اتباع عمليات إدارة الجودة بشكل متسق.
هذا مثير للاهتمام للغاية. يمكن أن يساعد هذا كثيرًا في تبسيط العمل الكتابي وإنشاء تقارير متعددة لجماهير مختلفة بسهولة شديدة وعلى نطاق واسع.
ولكن لكي تتحقق تأثيرات الأعمال الحقيقية، يجب على الشركة أولاً القيام ببعض الأعمال التحضيرية وتحديد قواعد العمل والقوالب والأشكال ومتطلبات الجمهور بعناية.
“هناك طريقة أخرى يمكن من خلالها استخدام ChatGPT في إدارة الجودة وهي تحليل تعليقات العملاء وشكاواهم، وتحديد الأنماط والمشكلات الشائعة.
ويمكن استخدام هذه المعلومات لتحسين جودة المنتجات، ولمنع حدوث مشكلات مماثلة في المستقبل.
قصة “حلقة التغذية الراجعة” القديمة الجيدة: فهم عادات المستخدم والمشكلات المتكررة لتقديم التغذية الراجعة إلى قسم الجودة بالمعلومات ذات الصلة.
ولكن في الصناعة التحويلية، تكمن المشكلة بالنسبة لمعظم الشركات في كيفية تجاوز الموزعين والوصول إلى معلومات السوق ذات الجودة العالية وفي الوقت المناسب مباشرةً لتغذية التحليل.
إذا كان ChatGPT يعتمد فقط على المعلومات المتاحة للجمهور ولا يستغل أي قاعدة بيانات لمعلومات السوق، فإن كل ما سيتحدث عنه هو أشياء يجب أن تعرفها الشركة بالفعل.
لذلك، كإضافة إلى اشتراك استخبارات السوق، يمكن أن تصبح طريقة ذكية لاستهلاك البيانات، وإلا فلن تكون ذات فائدة تذكر.
“بشكل عام، يمكن استخدام ChatGPT لتحسين كفاءة وفعالية عمليات إدارة الجودة في التصنيع، والمساعدة في تحديد مشكلات الجودة ومنعها قبل حدوثها.”
هنا يبدو أن المبالغة في البيع نهائية.
ثم تابعنا حالة الاستخدام التالية: الصيانة التنبؤية وهذه هي الإجابة.
“تحليل كميات كبيرة من البيانات من عمليات التصنيع والمعدات للتنبؤ بموعد الحاجة إلى الصيانة. يمكن أن يشمل ذلك بيانات من أجهزة الاستشعار الموجودة على المعدات، بالإضافة إلى بيانات عن تاريخ الصيانة والإصلاح السابق.
يمكن أيضًا تدريب النموذج على البيانات التاريخية لتحديد الأنماط وإجراء تنبؤات حول الوقت الذي من المحتمل أن تتعطل فيه المعدات.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام ChatGPT لإنشاء تقارير وتنبيهات لإخطار موظفي الصيانة عند الحاجة إلى الصيانة، ويمكن استخدامه أيضًا لتحسين جداول الصيانة لتقليل وقت التوقف عن العمل وتحسين كفاءة المعدات بشكل عام.
نحن لا نقوم بتحليل نقطة بنقطة هنا، ولكن بشكل عام، نرى نفس النمط الذي رأيناه في حالة الاستخدام من قبل.
بشكل عام، يمكن استخدام ChatGPT لتحسين كفاءة وفعالية عمليات إدارة المستندات في التصنيع والمساعدة في تحديد واستخراج المعلومات المهمة من المستندات بسرعة ودقة.
جيد لتبسيط العمل الكتابي، وزائد عن الوظائف الأخرى، ولكنه بالتأكيد يبالغ في بيع نفسه في بعض الأحيان.
الآن، دعونا نحلل النقاط الأخرى التي طرحها ChatGPT: تلخيص المستندات، ومعالجة اللغات الطبيعية، وChatbot، وترجمة اللغة.
نظرة سريعة على الإجابات التفصيلية أبرزت أن ChatGPT هنا لم يقدم حالات استخدام إضافية للأعمال، بل حدد بعض المبادئ الأساسية لكيفية عمله.
يشبه الأمر إلى حد ما إذا سألنا غسالة ومجففًا ذكيًا عما تفعله، وكان الرد: “غسل الملابس، تجفيف الملابس، وجود أسطوانة غزل بالداخل، كونها ثقيلة، تستهلك الكهرباء، وما إلى ذلك.”
أي مناطق مفقودة؟
الآن فكرنا أيضًا في بعض “المجالات المفقودة” الواضحة في التقييم الذاتي: على سبيل المثال، توليد الأفكار.
استخدام وظائف النص التوليدي كوسيلة لاستكشاف المفاهيم والرؤى واحتياجات المستخدم، مثل أداة “التعهيد الجماعي” التي تحفز الأفكار التي قد لا تتبادر إلى ذهن صانع القرار الذي يفكر في عدة خيارات.
هناك خطأ آخر واضح وهو برمجة التعليمات البرمجية.
لقد سلط بحثنا الضوء باستمرار على الحاجة الماسة للمهارات الرقمية في المصانع وأهمية التطبيقات التي لا تحتاج إلى تعليمات برمجية أو منخفضة لمعالجة هذه المشكلة (كنا نتحدث عن فكرة “المشترين” – وهي مزيج بين برامج “إنشاء” أو “شراء” المستخدمين)، تمكين العاملين في المتجر بشكل عام من العمل كأداة تفاعلية/مساعد شخصي، وتعليمات العمل الرقمية، وما إلى ذلك…
نظرًا لأن الموظفين الذين لديهم بعض المعرفة بالبرمجة أصبحوا أكثر ظهورًا في المصانع، فإن وجود أداة محادثة للبرمجة يمكن أن يخفض بسهولة عتبة المهارات الرقمية في تخصصات مثل تحليل البيانات، والاتصال بالآلات، والتحسين التشغيلي.
ما هي المخاطر التي قد تتكبدها شركة التصنيع أثناء استخدام هذا النوع من الحلول في ممارساتها التجارية؟
أولاً، خطر فقدان السيطرة على جودة المعلومات.
بمرور الوقت، يمكن أن يفقد المديرون سيطرتهم على الجوانب العملية للمعلومات التي يتعين عليهم تقييمها (من أين تأتي، كيف تم إنشاؤها، هل هناك تحيزات متأصلة فيها؟ وما إلى ذلك)، مع زيادة خطر “إدخال/إخراج القمامة”.
“التأثير (ملاحظة جانبية: مع أمثلة لإجابات مثل “gnothi seauton” أو “42!”، يمكننا التفكير في الكثير من “Oracles” التي تقدم إجابات غير مفهومة لأسئلة سيئة التنظيم).
صحيح أن المتدربين غير المتقنين سيحصلون على معلومات خاطئة أيضًا، لكن النظام ليس لديه طريقة للتحقق من جودة المعلومات، على الأقل حتى الآن.
في نهاية المطاف، هناك خطر وجود مشرفين لم يقوموا بهذه المهمة في المقام الأول لأن الخطوة لم تعد قائمة.
كما تعمل هذه الأدوات أيضًا على أتمتة الكثير من مهام المعاملات الكتابية والمتكررة “على مستوى المبتدئين” (ملء التقارير المتكررة، وإدخال البيانات، والتحقق من البيانات، وما إلى ذلك).
وهذا ليس سيئًا في حد ذاته، ولكنه قد يمثل مشكلة في المنظمات التي يعتمد فيها النمو الوظيفي “التعلم عن طريق العمل” بشكل كبير على تلك الأنشطة الوضيعة.
ويكمن الخطر في عدم وجود طريق متاح للشباب للتعلم والنمو في هذه المنظمات.
إن إعاقة الابتكار الجذري تقلل من التشكيك في الوضع الراهن. كما أن الاستخدام الواسع النطاق للأدوات التوليدية سيجبر الشركات على إعادة اختراع التميز.
في إجاباته، يميل ChatGPT إلى التقارب إلى المستوى المتوسط، وهو “المعرفة العامة”.
لذا فإن هذا لا يؤدي فقط إلى خطر منع “الاكتشاف المدمر” إذا لم يستخدم على النحو الصحيح، بل قد يؤدي أيضا إلى تضخيم وتعزيز التحيزات التنظيمية، وتفضيل الاتساق الروتيني والإجرائي على الابتكار.
إن إزالة تكاليف المعاملات الخاصة بالإجراءات (أي أن العمل الكتابي ممل ومكلف) يمكن أن يجعل التبسيط التنظيمي أقل حاجة.
إن جعل تنفيذ الخطوات عديمة الفائدة آليًا ورخيصًا قد يؤدي إلى تراكم أوجه القصور.
عندما لا يملك أحد الملكية والعبء اللازمين لتنفيذ هذه المهام، لا أحد يشكك في الإجراء، ولا تتم معالجة خطر الأخطاء الإجرائية أو الاختناقات الناشئة عن العمليات المعقدة.
النصيحة هي التعامل مع هذه التكنولوجيا بحذر. يتعين على الشركات أن تنظر إلى الأمر بعين التحول في العمليات.
لا تعد أتمتة شيء ما يدويًا فائدة في حد ذاتها، بل إنها فائدة عندما تعمل على تبسيط الهيكل التنظيمي، وتوفير الوقت، وزيادة تركيز صناع القرار الرئيسيين على المهام الأكثر صلة التي تخلق قيمة تجارية حقيقية.
المصدر: idceurope
قد يهمك:
