الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي تدفع التحول الرقمي

تخطط سنغافورة لتوسيع اعتماد الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات الرئيسية. ترغب الحكومة في تجاوز المشاريع التجريبية الصغيرة.

وفقًا لـ لورانس وونغ، يجب على البلاد توسيع نشر الذكاء الاصطناعي على المستوى الوطني. لذلك، ستنسق لجنة وزارية مشتركة جديدة المبادرات الكبرى للذكاء الاصطناعي.

تركز هذه المبادرات على أربعة قطاعات: التصنيع المتقدم، والاتصال واللوجستيات، والمالية، والرعاية الصحية. الهدف هو تعزيز القدرة التنافسية الاقتصادية لسنغافورة.

علاوة على ذلك، يمكن أن يفتح التكامل على نطاق واسع مكاسب في الإنتاجية عبر صناعات متعددة.

لماذا لا تكفي مشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية

تجرب العديد من المؤسسات تقنيات الذكاء الاصطناعي بالفعل. ومع ذلك، تظل معظم المشاريع تجارب معزولة.

على سبيل المثال، تنشر بعض المصانع الصيانة التنبؤية لآلة واحدة فقط. ومع ذلك، نادرًا ما يتصل النظام بجدولة الإنتاج أو إدارة سلسلة التوريد.

نتيجة لذلك، تحقق الشركات جزءًا بسيطًا فقط من القيمة المحتملة للذكاء الاصطناعي.

يجادل محللو الصناعة بأن التحول الحقيقي يتطلب التكامل عبر الأنظمة والعمليات ومنصات البيانات. يسمح هذا التكامل لرؤى الذكاء الاصطناعي بالتأثير على قرارات التشغيل في الوقت الفعلي.

الذكاء الاصطناعي في التصنيع المتقدم والأتمتة الصناعية

يستخدم قطاع التصنيع المتقدم الذكاء الاصطناعي بالفعل بعدة طرق. وتظل الصيانة التنبؤية واحدة من أكثر التطبيقات شيوعًا.

تراقب الحساسات الاهتزاز ودرجة الحرارة وأداء الآلة. تحلل نماذج الذكاء الاصطناعي هذه البيانات للتنبؤ بأعطال المعدات.

على سبيل المثال، تستخدم شركة GlobalFoundries لصناعة أشباه الموصلات الذكاء الاصطناعي في مصنعها لتصنيع رقائق 300 مم في سنغافورة.

ومع ذلك، لا تزال العديد من التطبيقات محدودة على خطوط إنتاج فردية.

لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بفعالية، يجب على المصنعين ربط أنظمة الصيانة التنبؤية مع منصات الأتمتة الصناعية، مثل PLC وDCS وبرامج جدولة المصانع.

إذا كانت الآلة تحتاج إلى صيانة، يمكن للنظام أن يحول الإنتاج تلقائيًا إلى مصنع آخر. وفي الوقت نفسه، يمكن لنظام الشراء طلب قطع الغيار.

يمثل هذا التكامل الخطوة التالية لـ التصنيع الذكي وأتمتة المصانع.

الابتكار في الذكاء الاصطناعي مدعوم ببرامج البحث الوطنية

تدعم سنغافورة أيضًا تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال مبادرات البحث العامة.

على سبيل المثال،  A*STAR يتعاون مع وزارة التجارة والصناعة لتشغيل  مركز التميز القطاعي للذكاء الاصطناعي في التصنيع.

يساعد المركز الشركات على تبني الذكاء الاصطناعي في تصميم المنتجات، والصيانة التنبؤية، والأتمتة الصناعية.

تشارك عدة شركات عالمية في هذا البرنامج، بما في ذلك  Coca-Cola و Philips.

تهدف هذه التعاونات إلى تسريع تبني الذكاء الاصطناعي عبر أنظمة التصنيع.

الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات وسلاسل التوريد الذكية

يلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا متزايدًا في  الاتصال وعمليات اللوجستيات.

تستخدم الشركات نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين مسارات التوصيل وتوقع الطلب. تساعد هذه التقنيات في تقليل تكاليف النقل وتحسين كفاءة التوصيل.

على سبيل المثال، يستخدم مزودو اللوجستيات العالميون مثل  DHL Express و FedEx الذكاء الاصطناعي لتخطيط المسارات وتوقع الطلب.

ومع ذلك، لا تزال العديد من الأنظمة تعمل بشكل مستقل.

قد يقدر نظام التنبؤ بالمسار وقت التوصيل بدقة، لكنه قد لا يتصل بعمليات المستودعات أو منصات التواصل مع العملاء.

لذلك، يجب على شركات اللوجستيات دمج هذه الأنظمة لتحقيق الأتمتة الكاملة.

الذكاء اللوجستي في الوقت الحقيقي من خلال تكامل الذكاء الاصطناعي

يمكن لنظام لوجستي متكامل بالكامل أن يحول عمليات سلسلة التوريد.

على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي دمج بيانات المرور في الوقت الحقيقي مع أنظمة إدارة الأسطول. إذا وقع حادث، يمكن للنظام إعادة توجيه مركبات التوصيل تلقائيًا.

علاوة على ذلك، يمكن للعملاء تلقي إشعارات تلقائية حول التأخيرات المحتملة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تنسيق المستودعات والموانئ وشركات الشحن من خلال منصات بيانات مشتركة.

سيمكن هذا التكامل من اتخاذ قرارات آلية بشأن تعبئة البضائع، وتخطيط الشحن، والوثائق الجمركية.

ومع ذلك، يتطلب تحقيق هذه الرؤية وجود معايير بيانات مشتركة وتنسيق تنظيمي عبر الحدود.

نضج الذكاء الاصطناعي في قطاع الخدمات المالية

من بين القطاعات الأربعة، يُظهر  القطاع المالي أعلى مستوى من تبني الذكاء الاصطناعي.

تمتلك البنوك كميات كبيرة من بيانات المعاملات المنظمة. بالإضافة إلى ذلك، تشجع الأطر التنظيمية على حوكمة قوية وإدارة المخاطر.

على سبيل المثال، تستخدم بنوك سنغافورة الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الاحتيال، وتخصيص الخدمات المالية، وأتمتة تقارير الامتثال.

أحد الأمثلة هو بنك United Overseas، الذي يدمج الذكاء الاصطناعي في خدماته المصرفية الرقمية.

مثال آخر هو بنك OCBC. يذكر البنك أن ملايين القرارات التشغيلية تحدث يوميًا باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي.

تشمل هذه القرارات اكتشاف الاحتيال والعروض المالية المخصصة.

توسيع الذكاء الاصطناعي عبر رحلة العميل المالية

على الرغم من التبني القوي، لا تزال المؤسسات المالية ترى فرصًا لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أتمتة رحلة العميل بالكامل. على سبيل المثال، يمكن لنموذج تحليل عادات الإنفاق وتاريخ الائتمان.

استنادًا إلى هذا التحليل، يمكن للنظام الموافقة المسبقة على عرض الرهن العقاري.

إذا قبل العميل العرض، يمكن لنموذج الطلب أن يملأ المعلومات المطلوبة تلقائيًا.

علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة سلوك السداد لاكتشاف علامات مبكرة على الضغوط المالية.

ومع ذلك، تظل الشفافية ضرورية. يجب على المؤسسات المالية شرح كيفية وصول أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى القرارات.

يحتاج العملاء أيضًا إلى إفصاح واضح عندما تؤثر الخوارزميات على النتائج المالية.

الذكاء الاصطناعي في أنظمة الرعاية الصحية

تستكشف مؤسسات الرعاية الصحية بشكل متزايد تطبيقات الذكاء الاصطناعي أيضًا.

تستخدم المستشفيات في سنغافورة الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الطبية واكتشاف الشذوذات.

على سبيل المثال، يمكن لأدوات التشخيص تحديد مشاكل القلب أو الرئة من صور الأشعة الصدرية.

تطبيق آخر يشمل روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تشرح التقارير الطبية بلغة أبسط.

تساعد هذه الأنظمة المرضى على فهم نتائج المختبر ومعلومات العلاج بشكل أفضل.

تحديات توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر شبكات الرعاية الصحية

يواجه الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية متطلبات تنظيمية وأخلاقية أكثر صرامة.

تتطلب البيانات الطبية حماية قوية للخصوصية. بالإضافة إلى ذلك، فإن سير العمل السريري معقد ويصعب توحيده.

لذلك، تقوم العديد من المستشفيات بتطبيق الذكاء الاصطناعي في أدوات معزولة بدلاً من أنظمة متكاملة بالكامل.

ومع ذلك، يمكن للتكامل المستقبلي أن يفتح فوائد كبيرة.

على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعّل تلقائيًا إحالات الأخصائيين عند تغيير سجل المريض. كما يمكنه جدولة الفحوصات العاجلة أو تنسيق تخطيط خروج المريض من المستشفى.

يمكن لأتمتة كهذه تحسين رعاية المرضى مع تقليل عبء العمل الإداري.

منصات البيانات الصحية الوطنية التي تدعم ابتكار الذكاء الاصطناعي

عززت سنغافورة مؤخرًا بنيتها التحتية الرقمية للرعاية الصحية.

قدمت الحكومة تشريعات تلزم مقدمي الرعاية الصحية بالمساهمة بمعلومات المرضى في نظام السجل الصحي الإلكتروني الوطني .

تسمح هذه المستودعات الوطنية للبيانات للمهنيين الصحيين بالوصول إلى تاريخ المرضى عبر المؤسسات.

بالإضافة إلى ذلك، قد تدعم مجموعات البيانات المجهولة الهوية أبحاث الذكاء الاصطناعي ونماذج الرعاية الصحية التنبؤية.

ومع ذلك، يجب أن يحقق الذكاء الاصطناعي الطبي دقة عالية باستمرار قبل أن يصبح الأتمتة على نطاق واسع مقبولة.

المخاطر لا تزال عالية جدًا لأن الأخطاء تؤثر مباشرة على سلامة المرضى.

وجهة نظر المؤلف: سيحدد تكامل الذكاء الاصطناعي الاقتصاد الرقمي القادم

تعكس استراتيجية الذكاء الاصطناعي في سنغافورة اتجاهًا عالميًا أوسع.

تعتمد العديد من الشركات أدوات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يحدث التحول الحقيقي فقط عندما تدمج المنظمات الذكاء الاصطناعي عبر سير العمل بأكمله.

في التصنيع، يعني هذا ربط الذكاء الاصطناعي بـ أنظمة الأتمتة الصناعية، بما في ذلك منصات PLC وDCS.

في اللوجستيات، يتطلب الأمر تنسيقًا في الوقت الحقيقي بين شركاء سلسلة التوريد.

في المالية والرعاية الصحية، تظل الشفافية والحوكمة التنظيمية أمرًا حاسمًا.

لذلك، ستركز المرحلة التالية من تطوير الذكاء الاصطناعي أقل على الخوارزميات وأكثر على تكامل الأنظمة وبنية البيانات التحتية.

سيناريو التطبيق العملي للأتمتة الصناعية

تخيل منشأة تصنيع ذكية تطبق عمليات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

قد تنشر المنشأة حساسات الذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية على معدات الإنتاج.

يرتبط نظام الذكاء الاصطناعي بأنظمة التحكم الصناعي في المصنع، بما في ذلك وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة ومنصات MES.

إذا أظهرت آلة علامات فشل مبكرة، يقوم النظام تلقائيًا بضبط جداول الإنتاج.

في الوقت نفسه، يقوم نظام سلسلة التوريد بطلب مكونات بديلة.

تخلق هذه البنية المتكاملة نظامًا بيئيًا حقيقيًا لأتمتة المصانع الذكية.

الخاتمة

تسلط الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي في سنغافورة الضوء على أهمية توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي إلى ما بعد المشاريع المعزولة.

تستخدم التصنيع المتقدم، واللوجستيات، والمالية، والرعاية الصحية بالفعل تقنيات الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، يتطلب التحول الحقيقي التكامل عبر منصات البيانات، وسير العمل، وأنظمة اتخاذ القرار.

من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع الأتمتة الصناعية، البنية التحتية الرقمية، والأطر التنظيمية، يمكن للمنظمات تحقيق مكاسب كبيرة في الإنتاجية والابتكار.