نوآوری‌های اتوماسیون صنعتی

مقدمه

اتوماسیون صنعتی نحوه عملکرد صنایع را به شدت تغییر داده است و باعث افزایش بهره وری، افزایش ایمنی و کاهش هزینه‌های عملیاتی شده است. با ادغام هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی، ما شاهد طلوع عصر جدید فناوری هستیم. هوش مصنوعی چیزی بیش از یک اصطلاح مرسوم است و نشان دهنده یک تحول عمیق در نحوه تعامل ماشین‌ها و سیستم‌ها با محیط خود و تصمیم گیری مستقل است.

چه یک حرفه ای با تجربه و چه تازه وارد در این زمینه باشید، این راهنمای جامع بینش‌های ارزشمندی را در مورد دنیای به سرعت در حال تکامل ارائه می دهد.

آشنایی با اتوماسیون صنعتی

اتوماسیون صنعتی شامل استفاده از سیستم‌های کنترلی مانند کامپیوترها، ربات‌ها و سایر فناوری‌های اطلاعاتی برای مدیریت ماشین آلات و فرآیندها در یک صنعت است. با جایگزینی مداخلات انسانی با سیستم‌های خودکار، عملیات ساده‌تر می‌شوند و به حداقل ورودی انسانی نیاز دارند. این تحول در تکامل صنایع، به ویژه در بخش‌هایی مانند تولید، خودرو و داروسازی بسیار مهم بوده است.

سیستم های اتوماسیون ستون فقرات عملیات صنعتی مدرن هستند. به عنوان مثال، کنترل‌کننده‌های منطقی قابل برنامه‌ریزی با هوش مصنوعی (PLC) در خودکارسازی فرآیندهای تولید، بهبود کارایی و قابلیت اطمینان حیاتی هستند.

هوش مصنوعی(AI) چیست؟

هوش مصنوعی به توسعه ماشین‌هایی اشاره دارد که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند تشخیص الگوها، تصمیم‌گیری و تطبیق با اطلاعات جدید.طیف وسیعی از فناوری‌ها از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، شبکه‌های عصبی و بینایی رایانه آن را در بر می‌گیرد.

مقاله کاربرد یادگیری ماشینی در صنعت، اطلاعاتی در مورد انواع الگوریتم‌هایی که این پیشرفت‌ها را ایجاد می‌کنند، ارائه می‌نماید.

نقش هوشمندسازی

هوش مصنوعی انقلابی در اتوماسیون ایجاد می کند و سیستم‌ها را قادر می سازد هوشمندتر، پاسخگوتر و بسیار کارآمدتر شوند. در اینجا برخی از کاربردهای کلیدی در این زمینه آورده شده است:

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های هوشمند داده‌های حسگرها و ماشین‌آلات را برای پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی تجهیزات تجزیه و تحلیل می‌کنند. این بررسی اجازه می دهد تا تعمیر و نگهداری به طور فعال برنامه ریزی شود، زمان خرابی و هزینه‌ها کاهش یابد.

کنترل کیفیت: سیستم‌های مجهز هوشمند محصولات را در مراحل مختلف تولید با دقت و ثبات بی نظیری بازرسی می کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند عیوب و ناهنجاری‌ها را در زمان واقعی شناسایی کنند و اطمینان حاصل کنند که فقط محصولات با کیفیت بالا در فرآیند تولید ایجاد شوند.

بهینه سازی زنجیره تامین: هوش مصنوعی می تواند زنجیره‌های تامین را با تجزیه و تحلیل داده‌ها در مورد موجودی، برنامه‌های تولید و پیش بینی‌های تقاضا بهینه کند. این امر شرکت‌ها را قادر می سازد تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد سفارشات مواد، حجم تولید و توزیع بگیرند و در نهایت ضایعات را به حداقل رسانده و کارایی را افزایش دهند.

رباتیک و اتوماسیون: الگوریتم‌های هوشمند، قابلیت‌های روبات‌های صنعتی را افزایش می‌دهد و آنها را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده را انجام دهند و با محیط‌های در حال تغییر سازگار شوند. این ربات‌ها می‌توانند در کنار انسان‌ها به صورت مشترک کار کنند و اقدامات خود را بر اساس شرایط زمان واقعی تنظیم کنند.

بهینه سازی فرآیند: هوش مصنوعی به طور مداوم فرآیندهای صنعتی را تجزیه و تحلیل و بهینه می کند، ناکارآمدی‌ها را شناسایی می کند و بهبودهایی را پیشنهاد می‌کند. بهینه سازی می‌تواند منجر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه‌ها و افزایش بهره وری در طول زمان شود.

برای نگاهی دقیق‌تر به اینکه چگونه بخش‌های مختلف صنعت از آن تأثیر می‌پذیرد، کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی و  کاربرد هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز را مطالعه نمایید.

مزایای یکپارچه سازی 

 ادغام هوش مصنوعی و اتوماسیون صنعتی مزایای زیادی به همراه دارد:

افزایش بهره وری: وظایف پیچیده ای را که نیازمند تلاش انسانی قابل توجهی است، خودکار می‌کند و زمان و منابع مورد نیاز برای تکمیل آنها را کاهش دهد.

کاهش زمان خاموشی: تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر داده‌ها با رفع مشکلات قبل از اینکه منجر به خرابی تجهیزات شود، خرابی‌های برنامه‌ریزی نشده را به حداقل می‌رساند.

صرفه جویی در هزینه: فرآیندها بهینه می‌شود و ضایعات کاهش می‌یابد که منجر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه تولید و عملیات می شود.

تصمیم‌گیری پیشرفته: بینش‌های عملیاتی ارائه خواهد شد و شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را با دقت بیشتر و نتایج بهبودیافته اتخاذ کنند.

ایمنی بهبود یافته: هوش مصنوعی داده های ایمنی را نظارت و تجزیه و تحلیل می کند و به جلوگیری از حوادث و اطمینان از رعایت مقررات ایمنی کمک می کند.

اگر علاقه مند به بررسی تأثیر این ادغام بر تجهیزات مختلف اتوماسیون هستید، مقالات هوش مصنوعی در سرو درایو، هوش مصنوعی در تاچ پنل(HMI)، هوش مصنوعی در کنتاکتور به این موضوع می پردازد که چگونه هوش مصنوعی دقت و کارایی این تجهیزات حیاتی کنترلی را افزایش می دهد.

چالش ها و ملاحظات:

علیرغم مزایای واضح، ادغام هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی چندین چالش را به همراه دارد:

الزامات داده: سیستم‌های هوشمند برای عملکرد مؤثر به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. جمع آوری، ذخیره و مدیریت این داده‌ها می تواند چالش برانگیز باشد، به ویژه برای شرکت‌هایی که سیستم‌های قدیمی دارند.

پیچیدگی: پیاده‌سازی در فرآیندهای صنعتی می تواند پیچیده باشد و به دانش و تخصص نیاز دارد. این پیچیدگی می تواند مانعی برای پذیرش، به ویژه برای شرکت‌های کوچکتر با منابع محدود باشد.

اثرات برنیروی کار: این ادغام می تواند منجر به نگرانی در مورد جابجایی شغل شود زیرا ماشین‌ها وظایفی را که قبلا توسط انسان انجام می شد بر عهده می گیرند. در حالی که هوش مصنوعی فرصت‌های جدیدی ایجاد می‌کند، شرکت‌ها باید به دقت تأثیر آن را بر نیروی کار خود در نظر بگیرند.

با مطالعه مقاله هوش مصنوعی و مهارت نیروی کارصنعت می توانید با مهارت‌های مورد نیاز در محیط صنعتی جدید آشنا شوید.

ملاحظات اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی سوالات اخلاقی را به ویژه در مورد حریم خصوصی و شفافیت تصمیم گیری ایجاد می کند. شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های آنها پاسخگو و شفاف هستند.

در چشم انداز به سرعت در حال تکامل اتوماسیون صنعتی، رابط های انسان و ماشین یا تاچ پنل‌های صنعتی (HMIs) در حال تغییر و تحول قابل توجهی هستند که به دلیل پیشرفت در هوش مصنوعی (AI) صورت می‌گیرد. این رابط‌ها که به عنوان نقاط تماس حیاتی بین اپراتورهای انسانی و سیستم‌های صنعتی عمل می‌کنند، به لطف فناوری‌های هوش مصنوعی، شهودی، شخصی‌سازی و کارآمدتر می‌شوند.

افزایش تجربه کاربری با هوش مصنوعی

HMI های سنتی برای ارائه ورودی های ماشین، اطلاعات وضعیت، هشدارهای بلادرنگ و گزارش‌ها به شدت به کنترل‌های فیزیکی و صفحه‌های لمسی متکی بودند. با این حال، ادغام هوش مصنوعی با معرفی راه‌های انعطاف‌پذیرتر تعامل کارگران با این رابط‌ها را متحول می‌کند. تکنیک‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی مولد در خط مقدم این تحول هستند و تجربه کاربری، بهره‌وری و دسترسی را افزایش می‌دهند.

پردازش زبان طبیعی (NLP): NLP ماشین‌ها را قادر می سازد تا زبان انسان را درک و تفسیر کنند و تعامل با HMI‌ها را طبیعی تر و شهودی تر می کند. در تنظیمات صنعتی، NLP می‌تواند برای توسعه کنترل‌های فعال صوتی مورد استفاده قرار گیرد که به اپراتورها اجازه می‌دهد دستورات را صادر کنند و بازخورد را به صورت شفاهی دریافت کنند. این امر نیاز به تعامل فیزیکی با رابط را کاهش می‌دهد، که می‌تواند به ویژه در محیط‌هایی که عملکرد هندزفری ضروری است مفید باشد. علاوه بر این، NLP می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار، مانند گزارش‌های نگهداری و یادداشت‌های اپراتور را تجزیه و تحلیل کند تا بینش‌های عملی و توصیه‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده ارائه دهد. با درک زمینه و هدف زبان انسان، NLP تجربه کلی کاربر را بهبود می بخشد و عملیات را ساده می کند.

هوش مصنوعی مولد: هوش مصنوعی مولد به جای تجزیه و تحلیل صرفا داده های موجود، بر ایجاد راه حل‌ها یا طرح‌های جدید تمرکز دارد. در زمینه HMI‌های صنعتی، هوش مصنوعی مولد می تواند مراحل مختلف توسعه محصول، مانند فرآیند طراحی، نمونه سازی اولیه و آزمایش را خودکار و بهینه کند. این اتوماسیون امکان تکرارها و بهبودهای سریعتر را فراهم می کند و در نهایت زمان لازم برای راه اندازی یک محصول جدید را تسریع می بخشد. علاوه بر این، هوش مصنوعی مولد می‌تواند دستورالعمل‌های کاری پویا و راهنماهای عیب‌یابی هم‌زمان ایجاد کند و انجام کارهای پیچیده با حداقل خطا را برای اپراتورها آسان‌تر کند. با استفاده از الگوریتم‌های مولد هوش مصنوعی، تولیدکنندگان می‌توانند سطوح جدیدی از بهره‌وری و کارایی را بیابند و راه را برای سیستم‌های صنعتی نوآورانه‌تر و سازگارتر هموار کنند.

رابط‌های بصری و شخصی سازی شده:

یکی از مهم ترین تأثیرات هوش مصنوعی بر HMI‌ها تغییر به سمت رابط‌های بصری‌تر است که شبیه به فناوری مصرف کننده است. کارگران اکنون از سیستم‌های صنعتی همان سطح راحتی و شخصی‌سازی را انتظار دارند که از گوشی‌های هوشمند و تبلت‌های خود انتظار دارند. هوش مصنوعی ایجاد رابط‌هایی را امکان‌پذیر می‌سازد که نیازها و ترجیحات فردی را برآورده می‌کنند، گردش کار را ساده می‌کند، خطاها را کاهش می‌دهد و تعامل را افزایش می‌دهد. این شخصی سازی نه تنها بهره وری را افزایش می دهد، بلکه ناامیدی را کاهش می دهد و کارایی کلی را افزایش می دهد.

راهنمایی و آموزش هوشمند:

HMI‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیز با ارائه راهنمایی و آموزش هوشمند به چالش‌های کمبود کارگر و شکاف مهارتی می پردازند. این سیستم‌ها وظایف پیچیده را ساده می کنند و دستورالعمل‌های گام به گام، عیب یابی بلادرنگ و محتوای یادگیری تعاملی را ارائه می دهند. این قابلیت به ویژه در صنایعی که دانش تخصصی مورد نیاز است بسیار ارزشمند است، زیرا به کاهش تأثیر جابجایی نیروی کار کمک می کند و تضمین می کند که کارگران می توانند به سرعت با نقش‌ها و مسئولیت‌های جدید سازگار شوند.

دسترسی و فراگیری:

یکی دیگر از زمینه‌های حیاتی که هوش مصنوعی در آن تفاوت ایجاد می کند، دسترسی به HMI‌ها است. فناوری‌های هوش مصنوعی مانند تشخیص تصویر و تشخیص لب‌خوانی برای ایجاد رابط‌هایی استفاده می‌شوند که کارگران دارای ناتوانی‌های جسمی و رشدی را در خود جای دهند. با پشتیبانی از الزامات دسترسی فردی، این HMI‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اطمینان حاصل می کنند که همه کارگران می توانند به طور موثر با سیستم‌های صنعتی تعامل داشته باشند، و فراگیر بودن و تنوع را در محل کار ترویج کنند.

آینده HMI‌های مبتنی بر هوش مصنوعی:

با ادامه پیشرفت هوش مصنوعی، پتانسیل برای نوآوری بیشتر در HMI‌های صنعتی بسیار زیاد است. پیشرفت‌های آینده ممکن است شامل واسط‌های پیچیده‌تری باشد که از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نیازهای کاربر، ارائه کمک‌های فعال و یادگیری مداوم از تعاملات کاربر برای بهبود عملکرد استفاده می‌کنند. ادغام هوش مصنوعی در HMI‌ها فقط به منظور بالا بردن سطح فناوری نیست. این در مورد توانمندسازی کارگران و ایجاد یک محیط صنعتی کارآمدتر، فراگیرتر و مولدتر است.

در نتیجه، هوش مصنوعی، HMIهای صنعتی را بصری تر، شخصی سازی و در دسترس تر کردن آنها را تغییر می دهد. این پیشرفت‌ها نه تنها تجربه و بهره‌وری کاربر را بهبود می‌بخشد، بلکه چالش‌های حیاتی مانند کمبود کارگر و دسترسی را نیز برطرف می‌کند. با ادامه تکامل این فناوری، آینده HMI های صنعتی امیدوارکننده به نظر می رسد و هوش مصنوعی نقشی محوری در شکل دادن به نسل بعدی تعاملات انسان و ماشین بازی می کند.

مطالعه بیشتر در راهنمای جامع هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی

با توجه به تحریم ها ونیاز صنایع گوناگون به سرمایه گذاری‌های کلان بر روی نوسازی و استفاده از تکنولوژی‌های لبه دانش، اهمیت فناوری‌های نوین دو چندان می‌شود. با جستجو درمحتوای فارسی با مقالات متنوعی در خصوص کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف روبرو می شویم.به نظر می رسد برای بکارگیری روش‌های جدید در صنایع بالادستی مانند نفت و گاز،فولاد یا برخی از صنایع غذایی به صورت موردی و پایلوت تلاش‌هایی آغاز شده است.به عنوان نمونه می توان به برگزاری کنفرانس‌ها، جلسات و نشست‌ها درصنایع مختلف با عنوان تحول دیجیتال اشاره نمود. این بدان معنا است که درسطح مدیران دغدغه و توجه به این مساله ایجاد شده است. 

مساله ای که در این جا مطرح می شود این است که، یک فارغ التحصیل دانشگاهی یا نیروی کار اتوماسیون صنعتی در محیط کاری که مبتنی بر هوش مصنوعی و حوزه دیجیتال خواهد بود چه مطالبی را باید بیاموزد و چگونه خود را آماده نماید.

به همین جهت،سئوالاتی که در فضای وب به عنوان سئوالات پر تکرار در دنیا مطرح می شوند را جستجو کرده تا با خواندن این سئوالات و یافتن پاسخ با فضای فکری در سطح دنیا آشنا شویم .

در این متن به بررسی پرسش " چه مهارت‌هایی برای نیروی کار در محیط صنعتی مبتنی بر هوش مصنوعی مورد نیاز است؟" و یافتن پاسخ مناسب می پردازیم.

برای پاسخ به سئوال فوق در ابتدا لازم است راه حل های مبتنی برهوش مصنوعی را برشمرد تا با ویژگی های این محیط آشنا شد و سپس مهارت های مورد نیاز در این حوزه را بررسی نماییم.

راه حل‌های کلیدی مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت :

1.  تعمیر و نگهداری پیش بین :

 هوش مصنوعی خرابی تجهیزات را پیش بینی می کند و امکان نگهداری به موقع و کاهش زمان خرابی را فراهم می کند.

 مثال: تجزیه و تحلیل ارتعاش، نظارت بر دما و تشخیص ناهنجاری.

برای درک بهتر مفهوم تعمیر و نگهداری پیش‌بین می توانید مقالات "هوش مصنوعی در سرو درایو" و "هوش مصنوعی در کنتاکتور" را مطالعه نمایید.

2. کنترل و تضمین کیفیت:

هوش مصنوعی کیفیت محصول را در طول ساخت نظارت و تضمین می کند.

 مثال: بازرسی بصری با استفاده از بینایی کامپیوتر، تشخیص نقص و نظارت بر کیفیت در زمان واقعی.

 مقاله "هوش مصنوعی در صنایع غذایی" را مطالعه کنید تا با نمونه‌های واقعی بررسی و تضمین کیفیت در محصولات غذایی آشنا شوید.

3. بهینه سازی فرآیند:

 هوش مصنوعی فرآیندهای تولید را برای کارایی و مقرون به صرفه بودن بهینه می کند.

 مثال: بهینه سازی مصرف انرژی، برنامه ریزی تولید و بهینه سازی زنجیره تامین.

4. روباتیک و اتوماسیون:

 هوش مصنوعی با رباتیک ادغام می شود تا کارهای تکراری را خودکار کند و دقت را بهبود بخشد.

 مثال: بازوهای رباتیک برای مونتاژ، وسایل نقلیه هدایت شونده خودکار (AGV) و روبات های مشارکتی (cobots).

5. مدیریت زنجیره تامین:

 هوش مصنوعی زنجیره تامین را از خرید تا تحویل مدیریت و بهینه می کند.

 مثال: پیش بینی تقاضا، مدیریت موجودی، و بهینه سازی لجستیک.

6.همکاری انسان و ماشین:

 هوش مصنوعی همکاری بین کارکنان انسانی و سیستم های هوش مصنوعی را برای بهبود بهره وری و ایمنی افزایش می دهد.

 مثال:به کارگیری واقعیت افزوده (AR) برای آموزش، سیستم های پشتیبان تصمیم گیری مبتنی بر هوش مصنوعی وانواع فناوری پوشیدنی مانند متاورس صنعتی.

مهارت های مورد نیاز برای نیروی کار درسطح میدانی و متخصص به دو دسته مهارت های نرم و مهارت های فنی تقسیم بندی می شوند.

مهارت های مورد نیاز کارگران در صنعت(سطح میدانی)

مهارت های نرم:

هر چند اهمیت مهارت های نرم در اتوماسیون سنتی نیز چشم گیر تلقی می شود ولی باید دقت کرد که درمحیط جدید با توجه به وابستگی زیاد به تکنولوژی های جدید، فراگیری این مهارت ها دوصد چندان خواهد بود.

1. سازگاری و یادگیری مستمر:

 - تمایل به یادگیری و سازگاری با فناوری های جدید.

2. ارتباطات و همکاری:

 - مهارت های ارتباطی موثر برای کار با اعضای تیم و سرپرستان.

 - امکان همکاری با سیستم های هوش مصنوعی و همکاران انسانی.

3. حل مسئله:

 - امکان شناسایی و حل مشکلات با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی.

 - مهارت های تفکر انتقادی برای تجزیه و تحلیل موقعیت ها و تصمیم گیری آگاهانه.

4.ایمنی:

 - درک پروتکل های ایمنی در محیط های تقویت شده با هوش مصنوعی.

 - امکان کار ایمن در اطراف ماشین آلات و ربات های مستقل.

5.سواد هوش مصنوعی :

کارگران کارخانه باید درک اساسی از مفاهیم هوش مصنوعی و نحوه استفاده از هوش مصنوعی در تولید داشته باشند. این شامل دانستن توانایی‌ها و محدودیت‌های سیستم‌های هوش مصنوعی است که روزانه با آن‌ها تعامل دارند. لازم نیست کارگران متخصص هوش مصنوعی باشند، اما باید با هوش مصنوعی به عنوان ابزاری که کارشان را بهبود می بخشد، راحت باشند.

 مهارت های فنی

1. برنامه نویسی پایه(مبانی برنامه نویسی):

 - آشنایی با زبان های برنامه نویسی مانند پایتون.

 - توانایی انجام وظایف کدگذاری اولیه و درک الگوریتم های هوش مصنوعی.

2. تفسیر داده ها:

  توانایی خواندن و تفسیر داده های تولید شده توسط سیستم های هوش مصنوعی.

  درک معیارهای کلیدی و نحوه استفاده از داده ها برای تصمیم گیری.

3. تعمیر و نگهداری تجهیزات:

 - آشنایی با ابزارها و تکنیک های نگهداری پیش بین.

 - امکان استفاده از سیستم های تعمیر و نگهداری مبتنی بر هوش مصنوعی برای جلوگیری از خرابی تجهیزات.

4. کنترل کیفیت:

 - آشنایی با سیستم های کنترل کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی.

 - قابلیت کالیبراسیون و کار با ابزارهای بازرسی مبتنی بر هوش مصنوعی.

مهارت‌های مورد نیاز برای متخصصان اتوماسیون صنعتی

 مهارت‌های نرم

1. تفکر انتقادی و حل مسئله:

 - مهارت های تحلیلی و استدلال منطقی قوی.

 توانایی توسعه راه حل های نوآورانه برای مشکلات پیچیده.

2. ارتباطات و همکاری:

 - مهارت های ارتباطی موثر برای انتقال اطلاعات فنی به ذینفعان غیر فنی.

 - توانایی کار مشترک در تیم های چند رشته ای.

3. مدیریت پروژه:

 - توانایی مدیریت پروژه ها، تعیین اهداف و رعایت ضرب الاجل ها.

 - درک متدولوژی های مدیریت پروژه مانند Agile و Scrum.

4. اخلاق و مسئولیت:

 - آگاهی از ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و اتوماسیون.

 - تعهد بکارگیری شیوه های هوش مصنوعی اخلاق گرایانه و حفظ حریم خصوصی داده ها.

 مهارت‌های فنی

1. یادگیری ماشین پیشرفته و هوش مصنوعی:

 - درک عمیق الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین.

 - تسلط بر چارچوب های یادگیری عمیق مانند TensorFlow، Keras و PyTorch.

2. تخصص برنامه نویسی:

 - تسلط به زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، سی پلاس پلاس و جاوا.

 - تجربه کاربا کتابخانه ها و ابزارهایی مانند OpenCV برای بینایی کامپیوتر و Scikit-learn برای یادگیری ماشین.

3. تحلیل و تفسیر داده ها:

 - توانایی تجزیه و تحلیل و تفسیر مجموعه داده‌های بزرگ.

 - مهارت دربکارگیری ابزارهای تجسم داده مانند Matplotlib، Seaborn و Tableau.

4. سیستم های کنترل و PLC:

 - آشنایی با کنترلرهای منطقی قابل برنامه ریزی (PLC) و برنامه نویسی آنها.

 - آشنایی با سیستم های کنترل و پروتکل های اتوماسیون مانند SCADA و DCS.

5. رایانش ابری و اینترنت اشیا صنعتی:

 - آشنایی با پلتفرم های ابری مانند AWS، Azure و Google Cloud.

 - آشنایی با اینترنت اشیا  صنعتی(IIoT) و ادغام آن با هوش مصنوعی برای کاربردهای صنعتی.

6.مهارت نوشتن prompt در مدل های زبانی مانند ChatGPT.

برای آشنایی با نحوه نوشتن prompt در ChatGPT می توانید مقاله"ChatGPT در اتوماسیون صنعتی" را مطالعه نمایید.

مطالعه بیشتر در راهنمای جامع هوش مصنوعی در اتوماسیون صنعتی