یکی از چالش‌ها و دغدغه‌های اصلی کسب‌وکار در فرآیندهای بارگیری و توزین، مدیریت دقیق و بهینه‌سازی حمل‌ونقل مواد و شناسایی دقیق خودروها است. اینترنت اشیا (IOT) و هوش مصنوعی (AI) با استفاده از سنسورهای شناسایی، پردازش داده‌ها و الگوریتم‌های پیچیده، به بهبود عملکرد این فرآیندها کمک می‌کنند. این فناوری‌ها می‌توانند نه تنها در شناسایی خودروها و شماره پلاک آن‌ها، بلکه در نظارت بر شرایط بارگیری، پیش‌بینی مشکلات و بهینه‌سازی مدیریت موجودی تأثیرگذار باشند.
این مقاله به بررسی کاربرد این دو فناوری در صنایعی همچون پتروشیمی، سیمان، فولاد و سایر صنایع تولیدی پرداخته و چگونگی بهینه‌سازی فرآیندهای بارگیری و توزین را با استفاده از این فناوری‌ها مورد بررسی قرار می‌دهد.
نقش اینترنت اشیا (IoT) در شناسایی خودروها و مدیریت بارها
استفاده از اینترنت اشیا در شناسایی خودروها و نظارت بر شرایط بارگیری و توزین، ابعاد جدیدی از کارایی و دقت را به فرآیندهای صنعتی افزوده است. سنسورهای RFID، دوربین‌های شناسایی پلاک خودرو (ANPR) و حسگرهای وزن از جمله فناوری‌هایی هستند که به منظور نظارت بر وضعیت وسایل حمل، بار و شرایط محیطی استفاده شده و به‌طور خودکار این اطلاعات را به سیستم‌های مرکزی ارسال می‌کنند. این داده‌ها می‌توانند به‌طور آنی به سیستم‌های ERP یا مدیریت حمل‌ونقل منتقل شده و از این طریق، نظارت دقیق و به‌روز بر فرآیندهای بارگیری و توزین فراهم شود.
از کاربردهای اینترنت اشیاء در فرآیندهای بارگیری می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- نظارت بر شرایط بار: به‌کارگیری سنسورهای دما، رطوبت، فشار و شتاب نقش بسزایی در رصد وضعیت مواد در حین حمل، به‌ویژه در صنایع حساس نظیر پتروشیمی و داروسازی دارد. این سیستم‌ها قادرند تغییرات شرایط بار را شناسایی کرده و هشدارهای لازم را صادر کنند.
- مدیریت موجودی و پیش‌بینی تقاضا: اینترنت اشیا می‌تواند به‌طور خودکار اطلاعات موجودی و وضعیت بارها را رصد کرده و داده‌ها را برای پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی مدیریت موجودی ارسال کند. این امر موجب کاهش انبارداری اضافی و بهبود برنامه‌ریزی حمل‌ونقل می‌شود.
هوش مصنوعی و کاربرد آن در ثبت خودکار اطلاعات و تحلیل داده‌ها
یکی از کاربردهای برجسته هوش مصنوعی در فرآیندهای بارگیری، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ثبت خودکار داده‌ها است. پس از شناسایی شماره پلاک خودرو توسط سیستم ANPR، هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور خودکار داده‌های مربوط به بارگیری، زمان‌بندی، تعداد مواد و دیگر اطلاعات مرتبط را استخراج کرده و ثبت کند. این فرآیند می‌تواند شامل ثبت سندهای حمل‌ونقل و فراخوانی اطلاعات مرتبط با سابقه بارگیری باشد. همچنین با ادغام بلاکچین در سیستم‌های توزین برای ثبت و ردیابی داده‌ها، شفافیت و قابلیت پیگیری در زنجیره تامین نیز افزایش می‌یابد.
از کاربردهای هوش مصنوعی در فرآیندهای بارگیری می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- تحلیل الگوهای حمل‌ونقل: هوش مصنوعی قادر است از داده‌های تاریخچه حمل‌ونقل برای شبیه‌سازی و پیش‌بینی وضعیت آینده استفاده کند. به این ترتیب، می‌توان مشکلات احتمالی مانند تأخیرها یا اضافه‌بار را شناسایی کرده و اقدامات پیشگیرانه را انجام داد.
- پیش‌بینی خرابی‌ها و نگهداری پیشگیرانه: هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های تجهیزات و سنسورها برای پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی و انجام نگهداری پیشگیرانه استفاده کند. این امر موجب کاهش هزینه‌های تعمیرات و بهبود عمر مفید تجهیزات می‌شود.
- مدیریت انرژی و پایداری: هوش مصنوعی با تحلیل مصرف انرژی و پیشنهاد بهینه‌سازی‌ها، به کاهش مصرف سوخت و انتشار گازهای گلخانه‌ای نیز کمک می‌کند.
بصورت کلی رویه فرآیند توزین و بارگیری با فناوری‌های مطرح شده مطابق زیر است:
- ورود وسایل نقلیه
- شناسایی با استفاده از تگ‌های RFID و دوربین‌های ANPR
- توزین اولیه
- اندازه‌گیری وزن خالص وسیله نقلیه با استفاده از سنسورهای وزن
- بارگیری
- هدایت وسیله نقلیه در محوطه داخلی به محل بارگیری با استفاده از AGV یا Self-driving Truck
- توزین نهایی
- اندازه‌گیری وزن جدید و محاسبه مقدار توزین شده (وزن بار)
- خروج
- ثبت داده‌ها در سیستم بلاکچین و یا ERP و صدور مجوز خروج مربوطه
مزایای کلان استفاده از IoT و AI در فرآیندهای بارگیری و توزین برای کسب‌وکارها
کاهش نیاز به نیروی انسانی: استفاده از IoT و AI در شناسایی خودروها و ثبت اطلاعات، به کاهش وابستگی به نیروی انسانی کمک می‌کند. به‌طور سنتی، شناسایی خودروها و ثبت اطلاعات بارگیری نیاز به حضور نیروی انسانی در محل داشت، که می‌توانست منجر به تأخیر، خطا و کاهش بهره‌وری شود. اما با استفاده از سیستم‌های خودکار، این فرآیندها می‌توانند بدون نیاز به دخالت نیروی انسانی انجام شده، که در نتیجه منجر به کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت عملیات می‌شود. همچنین، این سیستم‌ها قادرند داده‌ها را به‌طور آنی پردازش کرده و اسناد حمل را در سیستم‌های ERP یا WMS ثبت کنند، که این امر به مدیریت بهتر موجودی‌ها و ارتباط بهینه با تأمین‌کنندگان و مشتریان کمک خواهد کرد.
کاهش خطاهای انسانی: شناسایی خودکار شماره پلاک و ثبت اطلاعات به شکل دیجیتال باعث کاهش خطاهای ثبت دستی می‌شود.
افزایش سرعت عملیات: سیستم‌های خودکار می‌توانند فرآیندهای شناسایی و ثبت را سریع‌تر از انسان انجام دهند که این امر موجب افزایش بهره‌وری می‌شود.
بهبود دقت پیش‌بینی‌ها و مدیریت حمل‌ونقل: تحلیل داده‌ها به کمک AI موجب بهبود دقت پیش‌بینی‌ها و بهینه‌سازی فرآیندهای بارگیری می‌شود.
کاهش هزینه‌های عملیاتی: با حذف نیاز به نیروی انسانی برای شناسایی و ثبت دستی اطلاعات، هزینه‌های عملیاتی کاهش می‌یابد.
نمونه‌های پیاده‌سازی شده از کاربرد IoT AI / در صنایع مختلف
در صنایع پتروشیمی، سیمان و فولاد، شرکت‌های متعددی با بهره‌گیری از هوش مصنوعی (AI) و اینترنت اشیا (IoT) فرآیندهای توزین و بارگیری خود را بهینه‌سازی کرده‌اند. در ادامه، چند نمونه از این شرکت‌ها و نحوه استفاده آن‌ها از این فناوری‌ها ارائه می‌شود:
شرکت SABIC (صنعت: پتروشیمی)
شرکت SABIC از سیستم SmartWeigh بهره برده که فرآیند توزین و بارگیری مواد شیمیایی را به شکل کاملاً خودکار و با استفاده از IoT و هوش مصنوعی انجام می‌دهد. این سیستم با ارتباط مستقیم با نرم افزار ERP شرکت، به‌طور خودکار داده‌های مرتبط با وزن بار، کامیون‌ها، زمان‌بندی و وضعیت حمل‌ونقل را به‌روزرسانی می‌کند. این اطلاعات از طریق سنسورهای مختلف و دوربین‌های ANPR جمع‌آوری شده و به سیستم ERP برای مدیریت بهتر موجودی و برنامه‌ریزی حمل‌ونقل ارسال می‌شود.
سنسورهای مورد استفاده در این سازمان عبارتند از:
- تگ‌های RFID برای شناسایی خودروها و بارها
- دوربین‌های ANPR برای شناسایی پلاک خودروها
- حسگرهای وزن (Weighbridge) برای اندازه‌گیری دقیق وزن
- سنسورهای دما و فشار برای نظارت بر وضعیت مواد شیمیایی
بدین ترتیب با استفاده از این رویه امکان مدیریت بهتر حمل‌ونقل و گزارش‌دهی اتوماتیک فراهم بوده و می‌توان از صحت عملکرد فرآیندها اطمینان حاصل کرد.
شرکت LafargeHolcim (صنعت: سیمان)
شرکت LafargeHolcim به منظور مدیریت فرآیندهای بارگیری و توزین در کارخانه‌های تولید سیمان خود از سیستم خودکار CementLoad استفاده می‌کند. این سیستم از فناوری‌های IoT و هوش مصنوعی بهره برده و از تگ‌های RFID به منظور شناسایی وسایل حمل مربوطه و بارها، از دوربین‌های ANPR به منظور شناسایی پلاک این وسایل حمل و سنسورهای توزین (Weighbridge) برای اندازه‌گیری وزن بارها استفاده می‌کند. همچنین این سیستم به سیستم ERP شرکت متصل است تا تمامی داده‌ها، از جمله وزن نهایی بار، وضعیت کامیون‌ها، زمان‌بندی و سایر اطلاعات مربوطه، در سیستم ذخیره و تجزیه و تحلیل شوند.
بدین ترتیب با استفاده از این رویه امکان مدیریت دقیق‌تر موجودی، کنترل فرآیندها و همچنین تحلیل داده و بهینه‌سازی عملیات فراهم است.
شرکت ArcelorMittal(صنعت: فولاد)
شرکت ArcelorMittal از سیستم SteelTrack استفاده کرده که به‌طور خودکار فرآیند توزین و بارگیری فولاد را کنترل می‌کند. این سیستم با استفاده از هوش مصنوعی و اینترنت اشیا به سیستم ERP متصل بوده و اطلاعات مربوط به وزن کامیون‌ها، بار و وضعیت حمل‌ونقل را شکل در لحظه به‌روزرسانی می‌کند.
سیستم SteelTrack از داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط سنسورها و دوربین‌های ANPR و RFID برای تحلیل و شبیه‌سازی شرایط بارگیری استفاده می‌کند. هوش مصنوعی قادر است تا روندهای حمل‌ونقل را پیش‌بینی کرده و در زمان‌های اوج تقاضا، زمان‌بندی‌ها را به‌طور هوشمندانه‌ای تنظیم کند که این امر موجب کاهش زمان انتظار و بهبود کارایی بارگیری می‌شود. همچنین با پردازش داده‌ها و شناسایی الگوهای غیرمعمول، می‌توان به تشخیص خطاهای انسانی، اضافه‌بار یا مشکلات دیگر در سیستم بارگیری کمک کرد.
این سیستم می‌تواند به‌طور اتوماتیک پیش از وقوع مشکلاتی همچون اضافه‌بار یا تخطی از قوانین وزن، هشدارهای لازم را صادر کرده و از بروز مشکلات احتمالی جلوگیری کند. با پردازش مداوم داده‌های جمع‌آوری‌شده از سنسورهای وزن (Weighbridge) و RFID، سیستم AI می‌تواند دقیقاً میزان بار را محاسبه کرده و از بارگیری بیش از حد جلوگیری کند، که این امر نه تنها ایمنی را افزایش داده، بلکه هزینه‌های حمل‌ونقل را نیز کاهش می‌دهد. اطلاعات مربوط به وزن کامیون‌ها، بار و وضعیت حمل‌ونقل نیز به‌صورت در لحظه به سیستم ERP ارسال و به‌روزرسانی می‌شود. این امر موجب افزایش دقت در گزارش‌دهی و مدیریت موجودی شده و تصمیم‌گیری‌های مدیریتی را تسهیل می‌کند.
در مجموع، به‌کارگیری هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء در فرآیندهای بارگیری شرکت ArcelorMittal نه‌تنها موجب افزایش کارایی و دقت در عملیات بارگیری شده، بلکه به بهینه‌سازی زمان، منابع و هزینه‌ها کمک شایانی کرده که امکان نظارت دقیق‌تر و به‌موقع‌تر بر فرآیندها را فراهم می‌آورد.
در یک کلام
پیاده‌سازی این سیستم‌ها با چالش‌هایی نیز همراه است. یکی از این چالش‌ها، هزینه‌های اولیه نصب تجهیزات و یکپارچه‌سازی سیستم‌ها است. همچنین، نیاز به آموزش نیروی انسانی برای استفاده از این سیستم‌های پیشرفته و مدیریت داده‌ها از دیگر موانع است. علاوه بر این، امنیت داده‌ها و حریم خصوصی اطلاعات نیز باید به‌طور جدی در نظر گرفته شود. به طور کلی، استفاده از اینترنت اشیا (IoT) و هوش مصنوعی (AI) در فرآیندهای بارگیری و توزین می‌تواند به‌طور چشمگیری کارآیی، دقت و سرعت عملیات را افزایش دهد. شناسایی خودکار خودروها و ثبت اطلاعات بارگیری بدون نیاز به دخالت نیروی انسانی، منجر به کاهش هزینه‌ها و بهبود مدیریت منابع می‌شود. با این حال، پیاده‌سازی این فناوری‌ها نیازمند توجه به چالش‌ها و موانع فنی و اقتصادی است تا از پتانسیل کامل این فناوری‌ها بهره‌برداری شود.
منابع این مقاله:
- Wang, Y., Chen, Z., & Liu, Y. (2020). IoT-based intelligent monitoring of logistics and transport systems in the petrochemical industry. Journal of Logistics Management, 45(6), 1320-1329.
- Yang, J., Li, X., & Zhang, P. (2019). Integration of AI and IoT for intelligent transport management in manufacturing sectors. International Journal of Industrial Engineering, 34(4), 1025-1035.
- Zhang, Y., Li, F., & Zheng, W. (2021). AI-powered optimization of transportation logistics: Enhancing efficiency through automated systems. AI in Industrial Applications, 19(2), 87-98.
- Chen, R., Chen, X., & Zhang, S. (2020). Automation and AI applications in supply chain management: Case study in the cement industry. Journal of Automation Engineering, 35(4), 233-240.
- Zhao, M., Yu, Z., & Qian, Y. (2020). AI-driven analysis of transport data for improved logistics operations. Transport Engineering Review, 28(1), 112-120.
- Singh, R., Singh, N., & Mehta, S. (2020). Overcoming the barriers to IoT and AI adoption in industrial environments. Industrial Technology and Management, 23(2), 101-113.