في ظل التطور السريع لتقنيات التصنيع اليوم، لا تُعدّ الكفاءة ميزة فحسب، بل استراتيجية بقاء. في قطاعي الكيماويات والأدوية، تُشكّل أسعار الطاقة المرتفعة، وتفاوت جودة المواد الخام، وتزايد تعقيد العمليات، اختبارًا حقيقيًا حتى لأكثر المهندسين خبرة. ونتيجةً لذلك، تخسر المصانع ملايين الدولارات سنويًا، في محاولةٍ لحل مشاكل عدم الكفاءة التي كان من الممكن تجنبها، ومحاولةٍ للحدّ من خسائر الإنتاج التي كان من الممكن تجنّبها. تكمن المشكلة في كيفية تطبيق التحسين تقليديًا. بشكل تفاعلي, ، بعد انخفاض الأداء، بدلاً من بشكل استباقي, قبل أن تنشأ حالات عدم الكفاءة.
في Aleph Technologies، نحن نؤمن إن مستقبل التصنيع يكمن في تحويل بيانات العملية إلى استشراف. من خلال نماذج محاكاة افتراضية متقدمة وذكاء اصطناعي خاص، تُعيد Aleph إنشاء بيئات تصنيع حقيقية في بيئة رقمية، تعكس كل تفاعل، وعمليات وحدات، وتدفق المواد. داخل هذه البيئة، يعمل الذكاء الاصطناعي لدينا آلاف من سيناريوهات "ماذا لو" لاستكشاف كيف يمكن للتغيرات الصغيرة في درجة الحرارة أو الضغط أو تدفق التغذية أن تعمل على تحسين الأداء.
يتيح هذا النهج القائم على المحاكاة للمهندسين اكتشاف ظروف التشغيل الأكثر كفاءة في استخدام الطاقة والإنتاجية قبل إجراء أي تعديلات عملية. والنتيجة هي انخفاضات قابلة للقياس في تكاليف الطاقة، وتحسين اتساق المنتج، وتقليل الانقطاعات غير المخطط لها.
ينضم سويرا تيو و الدكتور سوشانت جارود, ، المؤسسون المشاركون في Aleph Technologies، حيث يشرحون كيف يستخدم المصنعون الذكاء الاصطناعي القائم على المحاكاة للانتقال من استكشاف الأخطاء وإصلاحها التفاعلي إلى التحسين الاستباقي - وتحقيق مكاسب ملموسة في الأداء والموثوقية والربحية.
ماذا تتوقع من هذه الندوة عبر الإنترنت
ستوفر هذه الجلسة رؤى قيمة حول:
- لماذا يحد التحسين التقليدي من أداء المصنع، وكيف يغير الذكاء الاصطناعي القائم على المحاكاة هذه الديناميكية.
- كيف تتنبأ النماذج الافتراضية بظروف التشغيل الأكثر كفاءة في استخدام الطاقة والأكثر إنتاجية.
- كيف نجحت النباتات الحقيقية في خفض التكاليف وتحسين جودة الإنتاج وتعزيز دقة اتخاذ القرار.
- خطوات عملية لجلب الذكاء الاصطناعي القائم على المحاكاة إلى منشأتك.
لماذا الحضور؟
- انتقل من حل المشكلات التفاعلي إلى التحسين الاستباقي القائم على البيانات. تعرّف على كيفية مساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي والمحاكاة في تحديد مخاطر الأداء قبل أن تؤثر على العائد أو استهلاك الطاقة.
- اكتشف كيفية الجمع بين محاكاة العمليات الفيزيائية والرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحقيق التحسين التنبئي في تصنيع العمليات.
- احصل على فهم عملي لكيفية تمكين Aleph Omega™ من الاختبار الافتراضي لآلاف السيناريوهات "ماذا لو" لتحديد ظروف التشغيل المثالية دون تعطيل الإنتاج المباشر.
- اكتشف كيف يمكن للتحليلات التنبؤية تعزيز عملية اتخاذ القرار وتحسين كفاءة الطاقة واستقرار أداء الإنتاج.
- تواصل مع خبراء Aleph Technologies وتعلم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي كأداة لدعم القرار في عملياتك.
تفاصيل الندوة عبر الإنترنت:
- التاريخ: 21 نوفمبر 2025 (الجمعة)
- الوقت: 10:30 صباحًا - 11:15 صباحًا بتوقيت سنغافورة
- الموقع: عبر الإنترنت
- سجل هنا: http://tinyurl.com/incitxaleph
سجل الآن
التصنيع العملي حساس للغاية للتغيرات: فالتغييرات الطفيفة في جودة العلف أو الظروف أو المعدات قد تُسبب خسائر كبيرة في الكفاءة والإنتاجية. صُممت هذه الجلسة خصيصًا لـ المقيمون المعتمدون من INCIT, مهندسي العمليات, مديري المصنع, قادة التصنيع، و متخصصو التحول الرقمي السعي إلى الانتقال من استكشاف الأخطاء وإصلاحها التفاعلي إلى التحسين التنبئي.
المستشارون ومُتكاملو الأنظمة وقادة التكنولوجيا سوف يكتسب نظرة ثاقبة حول كيفية تكامل الذكاء الاصطناعي الموجه بالمحاكاة مع الأنظمة الحالية لتقديم تحسينات الأداء المدعومة بالبيانات، بينما فرق التميز التشغيلي ومقدمي الحلول سوف نرى كيف تعمل النماذج التنبؤية على تعزيز عملية اتخاذ القرار وتحقيق نتائج متسقة وقابلة للقياس.
من خلال الحضور، ستكتشف كيف تعمل المحاكاة والذكاء الاصطناعي كمساعد للعملية - مما يساعدك على توقع المشكلات وتحسين نقاط الضبط والعمل بكفاءة وموثوقية أكبر.
نبذة عن شركة أليف تكنولوجيز
Aleph Technologies هي شركة ذكاء اصطناعي مقرها سنغافورة تساعد مصنعي العمليات على تحسين العمليات المعقدة من خلال ألف أوميغا™ منصة. من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي ونماذج المحاكاة الافتراضية والخبرة في مجال الكيمياء والديناميكا الحرارية، تُمكّن Aleph المصنّعين من تحديد فجوات الأداء، ومحاكاة الظروف المثلى، واتخاذ قرارات آنية تضمن كفاءة وموثوقية وربحية أعلى.
لمزيد من التفاصيل والتحديثات، تابع إعلاننا على LinkedIn هنا
للتعاون والاستفسارات الأخرى، يرجى الاتصال contact@incit.org أو اسأل IC4IT
