صدای صنعتگر - مهندسی صنایع و هوش مصنوعی؛ راهکاری برای کاهش اتلاف وقت

مهندسی صنایع و هوش مصنوعی؛ راهکاری برای کاهش اتلاف وقت

هوش مصنوعی در مهندسی صنایع، با تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی دقیق تقاضا، نقش مهمی در کاهش اتلاف وقت دارد. این فناوری به مدیران صنایع امکان می‌دهد فرآیندها را بهینه کنند، زمان‌های انتظار و تأخیر را کاهش دهند و بهره‌وری سیستم‌های تولید و خدمات را بهبود بخشند، در حالی که تجربه مشتریان نیز به شکل قابل توجهی ارتقا می‌یابد.

سمیرا ابراهیمی - مترجم و دانشجوی دکتری مهندسی صنایع دانشگاه خوارزمی

در دنیای امروز، اتلاف وقت یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در صنایع تولیدی و خدماتی به شمار می‌رود و مهندسی صنایع همواره به دنبال راهکارهایی برای کاهش این اتلاف و افزایش بهره‌وری است. هوش مصنوعی اکنون به ابزاری کلیدی در این مسیر تبدیل شده و شرکت‌ها و کشورهایی که توانسته‌اند آن را به‌طور هوشمند در فرآیندهای خود به‌کار گیرند، از مزیت‌های رقابتی قابل توجهی برخوردار شده‌اند.

با تحلیل داده‌های واقعی، هوش مصنوعی می‌تواند روند کار ماشین‌آلات، تعداد مشتریان، زمان‌های اوج تولید یا مراجعه به خدمات را پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ها مدیران را قادر می‌سازد منابع انسانی، تجهیزات و زمان‌بندی عملیات را به شکل بهینه تنظیم کنند و از اتلاف وقت جلوگیری کنند. به عنوان مثال، در فروشگاه‌ها و بیمارستان‌های مجهز، الگوریتم‌های هوشمند به طور لحظه‌ای زمان انتظار مشتریان را کاهش می‌دهند و برنامه‌ریزی دقیق کارکنان را ممکن می‌سازند.
یکی دیگر از قابلیت‌های مهم هوش مصنوعی، بهینه‌سازی فرآیندها در زمان واقعی است. سیستم‌های هوشمند قادرند تغییرات محیطی و عملکرد سیستم را لحظه‌ای پایش کنند و اصلاحات لازم را به صورت خودکار انجام دهند. این ویژگی باعث می‌شود بهره‌وری افزایش یابد، مشکلات قبل از بروز جدی شناسایی شوند و اتلاف وقت به حداقل برسد.
تجربه کشورهای پیشرو مانند ایالات متحده آمریکا، چین، ژاپن و آلمان نشان می‌دهد موفقیت در کاهش اتلاف وقت بدون داده‌های دقیق، پیش‌بینی تقاضا و برنامه‌ریزی هوشمند منابع امکان‌پذیر نیست. در آمریکا، شرکت‌هایی مانند Amazon و Walmart از الگوریتم‌های پیش‌بینی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین و مدیریت زمان انتظار مشتریان استفاده می‌کنند. در چین، فروشگاه‌ها و سیستم‌های خدمات شهری با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، روند مراجعه و تردد شهروندان را کنترل و بهینه می‌کنند. ژاپن با تلفیق رباتیک و AI در خطوط تولید و خدمات، تجربه مشتری را ارتقا می‌دهد و آلمان با تمرکز بر «صنعت ۴.۰» زمان‌بندی تولید و بهره‌وری ماشین‌آلات را بهینه می‌سازد.
کارشناسان معتقدند، هوش مصنوعی در مهندسی صنایع نه تنها ابزاری برای تحلیل داده‌هاست، بلکه ستونی استراتژیک برای کاهش اتلاف وقت و افزایش بهره‌وری به شمار می‌رود. این فناوری به شرکت‌ها و صنایع امکان می‌دهد تصمیم‌گیری سریع و دقیق داشته باشند، فرآیندها را بهبود بخشند و همزمان رضایت مشتری و کیفیت خدمات را افزایش دهند.
با توجه به سرعت بالای تحولات فناوری، نهادها و صنایع داخلی نیز می‌توانند با الگوبرداری از تجربه کشورهای پیشرو و نهادینه‌سازی هوش مصنوعی در سیستم‌های تولید و خدمات، گام‌های مؤثری در کاهش اتلاف وقت و افزایش کارایی بردارند. آینده مهندسی صنایع بدون هوش مصنوعی قابل تصور نیست و بهره‌گیری درست از این فناوری، کلید موفقیت در محیط‌های صنعتی و خدماتی رقابتی خواهد بود.