هل سيحقق الذكاء الاصطناعي أي فائدة لإلكترونيات الطاقة؟

[ad_1]

إلكترونيات الطاقة (PE) هي فرع من فروع الهندسة الكهربائية التي تركز على معالجة الطاقة الكهربائية والتحكم فيها وتحويلها بكفاءة من شكل إلى آخر. على عكس الأنظمة الإلكترونية التي تعمل على الإشارات والبيانات، يتحكم PE في كميات كبيرة من الطاقة الكهربائية. في الأساس، تدور حياتنا حول سلسلة غير محدودة من محولات الطاقة، والمحركات، وما إلى ذلك، والتي هي موضوع PE.

إن الهدف المتمثل في بناء اقتصاد مستدام وأخضر لحماية بيئتنا وتحسين مستويات معيشتنا قد أدى إلى تضخيم دور الأسهم الخاصة باعتبارها العامل الرئيسي للتحولات واسعة النطاق التي تهدف إلى تحويل مجتمعنا وخلق نماذج أعمال جديدة. ومع ذلك، هناك تطورات تكنولوجية أخرى تساهم في مثل هذه العمليات التحويلية. إن الذكاء الاصطناعي يمر بنقطة تحول بالغة الأهمية تثير حتى مخاوف أخلاقية تتعلق باحتمال إساءة استخدامه. قد تكون ردود الفعل هذه مفهومة في ضوء الفرص الهائلة التي يفتحها الذكاء الاصطناعي في العديد من مجالات النشاط البشري.

لذلك، من الجيد تناول الفوائد المحتملة المستمدة من التفاعل المباشر بين التقنيتين السائدتين، كما تم عرضه في ورقة بحثية حديثة في PCIM بقلم مارتن بيشوف ورولف هيلينجر من شركة Siemens AG.¹

التعلم بالذكاء الاصطناعي وحل المشكلات

يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على كميات كبيرة جدًا من البيانات، مما يمكنها من انتقاء الأنماط واتخاذ القرارات. وهم يؤدون مهام شبيهة بالبشر، مثل المساعدين الافتراضيين أو تحديد المحتوى المناسب في منصات التواصل الاجتماعي، من بين أمور أخرى. الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من الذكاء الاصطناعي قادر على إنشاء محتوى محدد استجابةً لطلبات المستخدم. يقوم بإنشاء نصوص وصور ومقاطع فيديو باستخدام نماذج متقدمة للتعلم الآلي تعتمد على الشبكات العصبية ونماذج التعلم العميق المدبلجة. روبوتات الدردشة المشهورة جدًا، والتي تمت مناقشتها كثيرًا اليوم والمضمنة بالفعل في المتصفحات (Microsoft Copilot)، تشارك في محادثات نصية تبدو من صنع الإنسان. يمكن لتطبيقات أخرى، مثل Midjourney، إنشاء صور من الأوصاف النصية.

تزايد دور التقنيات الجديدة

لتحقيق الأهداف الطموحة للغاية، مثل كهربة السيارات ورقمنتها، وتوليد الطاقة من مصادر الطاقة المتجددة، وما إلى ذلك، يجب مراعاة جوانب مختلفة:

• تعتبر الاستدامة مفهومًا عامًا وبالتالي يجب ضمانها طوال عمر المنتج بالكامل، بدءًا من المرحلة المبكرة من اعتماد المواد الأساسية وحتى الإدارة الذكية للإصلاحات وإعادة التدوير وإعادة الاستخدام. ويجب الحفاظ على مستويات عالية من الكفاءة ليس فقط أثناء التشغيل ولكن أيضًا خلال جميع المراحل في سياق الاقتصاد الدائري.
• عملية إدارة دورة حياة المنتج.
• دمج وظائف إضافية لجعل جميع الخطوات سريعة، بدءًا من إنشاء المباني وحتى تشغيل المصنع وصيانته.
• نشر أجهزة الطاقة لدعم البنية التحتية مثل الشبكات الذكية.

نقاط الاتصال بين PE وAI

اقترح Bischoff وHellinger رسمًا تخطيطيًا ثلاثي الأبعاد لتحديد تدفق البيانات لـ PE وفرص الذكاء الاصطناعي:

• دورة حياة كاملة، من التصميم إلى الترميم وإعادة التدوير.
• تشغيل النظام، بما في ذلك مكونات أشباه الموصلات والأجهزة ذات الصلة في تطبيقات مثل محطات الطاقة الشمسية أو محطات الشحن أو السيارات الكهربائية أو مزارع الرياح.
• حالة استخدام البيانات، بما في ذلك استكشاف مساحة التصميم وتدريب المشغلين وجواز سفر المنتج الرقمي (DPP). DPP هي أداة تحمل معلومات حول استدامة المنتج. عند مسح رمز الاستجابة السريعة للمنتج، من الممكن جمع معلومات حول المواد المستخدمة والبصمة الكربونية وتعليمات الإصلاح ونصائح إعادة التدوير وعملية التصنيع. ولذلك فإن شركاء التنمية المستدامة يلعبون دورًا أساسيًا في تعزيز ممارسات الاقتصاد الدائري.

مثال: شهادة العاكس والإنتاج

يعد إنتاج شهادة رسمية لمنتج معين عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتضمن العديد من الخطوات، سواء كانت اختبارات أو تقييمات. تعتبر المقايضة الجيدة بين الأداء والتكلفة حلاً يعتمد تقنيات المحاكاة القائمة على نماذج التوأم الرقمية.

لقد توصلت شركة Siemens وUL Solutions إلى إجراء لا يتطلب تنفيذًا مكثفًا للاختبارات الفيزيائية ويمكنه الاستفادة من تقنية التوأم الرقمي الخاصة بشركة Siemens. UL Solutions هي شركة عالمية رائدة تقدم خدمات الشهادات والاستشارات والاختبارات، بالإضافة إلى عمليات التدقيق والحلول البرمجية. ومن خلال إعادة تعريف حدود الاختبار، يمكن للمحاكاة الرقمية أن توفر معرفة كاملة بالمنتج بدقة وسرعة لا مثيل لهما. ونتيجة لذلك، لا تصبح عملية إصدار الشهادات عملية أكثر ذكاءً فحسب، بل إنها تعمل أيضًا على تسريع وقت الوصول إلى السوق وتمكين الابتكار بشكل أسرع من خلال الاستمرار في ضمان متطلبات الجودة والسلامة والأداء.

بفضل هذا النهج، لم يعد الميتافيرس فكرة مجردة، بل أصبح مساحة جديدة حيث يتقاطع التمثيل الرقمي للأشياء مع الواقع المادي بنتائج ملحوظة. يعد مصنع سيمنز في إرلانجن (GWE) مثالاً على كيفية تكيف مواقع الإنتاج مع نماذج التصنيع الجديدة. في الواقع، بالإضافة إلى إنتاج العاكسات ومحركات الأقراص، فإن هذا المصنع مجهز جيدًا لمجال اختبار داخلي حيث يتم اختبار تقنيات “metaverse” الجديدة وتصحيح أخطائها بالكامل قبل تقديمها للعملاء.

استخدام الذكاء الاصطناعي في خطوط الإنتاج

اللحام الموجي هو عملية مؤتمتة بالكامل تستخدم في لحام المكونات عبر الفتحات على لوحة الدوائر المطبوعة (PCB). بشكل أساسي، بمجرد تركيب المكونات على لوحة PCB مع وجود أسلاك بارزة من الجانب السفلي للوحة PCB، يتم وضع اللوحة في آلة اللحام الموجي. يستخدم النظام حزامًا ناقلًا لتحريك اللوحة عبر عدة مراحل ويحتوي على خزانات تخزن اللحام المنصهر ومضخة ترفع اللحام نحو الجانب السفلي للوحة PCB، مما يؤدي إلى إنشاء “موجات” اللحام المنصهر. عندما يصل PCB إلى موجة اللحام المنصهرة، تؤدي الحرارة والتدفق والحركة الشعرية إلى إنشاء وصلات لحام دقيقة وموثوقة تربط أسلاك المكونات بلوحة PCB.

في GWE، يسمح نظام الفحص الذي يتم التحكم فيه بواسطة الذكاء الاصطناعي بتقليل المكالمات الكاذبة في خط اللحام الموجي عبر الفتحة. باستخدام طرق الفحص القياسية، يجب فحص 5% إلى 25% من مركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور يدويًا، في حين أن 98% منها عبارة عن مكالمات كاذبة. يعمل نظام التفتيش بالذكاء الاصطناعي على تقليل عدد الفحوصات اللازمة إلى 2.5% إلى 12.5% ​​فقط. في نهاية خط اللحام الموجي، يقوم نظام الفحص البصري التلقائي (AOI) بتحليل صور كاميرا PCB بحثًا عن أي جسور لحام أو وصلات لحام مفتوحة لتحديد ما إذا كان يمكن قبول مركبات ثنائي الفينيل متعدد الكلور أو رفضها. ساعد تعزيز منطقة الاهتمام (AOI) باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي على تحسين الكفاءة العامة وتقليل التدخلات البشرية المملة.

تصميم التجارب

يبدو الذكاء الاصطناعي التوليدي مشابهًا جدًا لبيانات المدخلات التي تم تدريبه عليها، ومع بعض الإبداع، فإنه ينتج مخرجات مطابقة تقريبًا لتلك التي ينتجها البشر. أحد التطبيقات الناشئة الهامة هو مسح الخيارات المختلفة لتصميم معين. في الأساس، يتم توجيه الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء مجموعة من التصاميم المحتملة وتقييمها عن طريق المحاكاة. يتم بعد ذلك إرسال النتائج مرة أخرى إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي لضبط التصميمات وتحسينها بشكل أكبر. باختصار، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يعزز بشكل فعال تصميم التجارب.

تبادل البيانات

يتطلب التصنيع الحديث أن تقوم الأجهزة بمشاركة البيانات التشغيلية وتوصيلها عبر الواجهات. يتم التوسط في تدفق المعلومات هذا من خلال خدمات الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء والاتصال.

يتم تشغيل مجموعة كبيرة من المضخات والمراوح والضواغط الصناعية بواسطة محركات منخفضة الطاقة تستفيد من مراقبة الحالة. مراقبة الحالة هي تقنية صيانة تتنبأ بالظروف الصحية للآلة من خلال مجموعة من بيانات مستشعر الماكينة التي توفر معلومات في الوقت الفعلي عن الاهتزاز ودرجة الحرارة وما إلى ذلك، مع برنامج حديث لمراقبة الماكينة. تعتمد التحليلات هنا على مقارنة البيانات التشغيلية مع التوائم الرقمية للمحرك المستخرجة من النماذج الكهربائية والميكانيكية للمحرك.

هناك مزايا ليس فقط للمشغلين ومقدمي الخدمات ولكن أيضًا لمصنعي المعدات الأصلية، وبعضها:

• تعمل الصيانة المثالية بناءً على الظروف الفعلية على إطالة عمر المنتج بنسبة تصل إلى 30%.
• تعمل المراقبة المنتظمة وتحليل الحالة على تقليل تكاليف الصيانة بنسبة تصل إلى 30%. ومن ثم يمكن تقليل فترات التوقف عن العمل، ويمكن تعزيز إنتاجية المصنع بنسبة 10%.
• يساعد الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات المحركات الرقمية على تحديد العمليات المهمة التي من شأنها أن تؤدي إلى عدم الكفاءة وزيادة ثاني أكسيد الكربون₂ الانبعاثات. تؤدي التدابير المضادة المناسبة إلى انخفاض التكاليف وتقليل البصمة الكربونية.
• يمكن لمقدمي الخدمة التدخل بسرعة عن بعد من خلال الوصول إلى أحدث حالات الحالة، وبالتالي تقليل حدوث الانقطاعات بأقل جهد.
• من خلال الإبلاغ الفوري عن العيوب والعيوب، يمكن وضع العلاجات بسرعة، وتجنب الأضرار والمخاطر المتعلقة بالسلامة. يعمل هذا النهج الاستباقي للصيانة على تعزيز الموثوقية التشغيلية والسلامة عبر البيئات الصناعية.

يحمل التقاطع بين الذكاء الاصطناعي والبولي إيثيلين وعدًا كبيرًا لتعزيز الكفاءة والموثوقية والأداء في الأنظمة الكهربائية والتصنيع. نظرًا لقدرته على معالجة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة، يصبح دور الذكاء الاصطناعي حاسمًا بدءًا من التصميم وحتى التشغيل والصيانة مع تمديد أداء دورة الحياة.

مرجع

¹بيشوف، م.، وهيلينجر، ر. (2024). “تأثير الذكاء الاصطناعي على دورة حياة إلكترونيات الطاقة بأكملها.” PCIM أوروبا.

المنشور: هل سيحقق الذكاء الاصطناعي أي فائدة لإلكترونيات الطاقة؟ ظهرت لأول مرة على أخبار إلكترونيات الطاقة.

[ad_2]