ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام الذكاء الاصطناعي في تط...>الوصف

استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير عملية تصميم المنتجات من خلال النمذجة الرقمية والمحاكاة

العنوان بلغة أخرى: Using Artificial Intelligence to Develop the Product Design Process through Digital Modeling and Simulation
المصدر: مجلة العمارة والفنون والعلوم الإنسانية
الناشر: الجمعية العربية للحضارة والفنون الإسلامية
المؤلف الرئيسي: مخلص، عمر بن عبدالعزيز (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mokhles, Omar Benabdalaziz
مؤلفين آخرين: العبد، مريم هاني عبدالمحسن (م. مشارك) , حجاج، إيمان أشرف عويس (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج9, عدد خاص
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: أبريل
الصفحات: 515 - 538
ISSN: 2356-9654
رقم MD: 1460084
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
عملية التصميم | الأسواق العالمية | التطبيقات الصناعية | التصنيع الذكي | التكنولوجيا المتقدمة
كلمات المؤلف المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي | النمذجة والمحاكاة | التعلم الآلي | التوائم الرقمية | التصنيع الذكي | Artificial Intelligence | Modeling and Simulation | Machine Learning | Digital Twins | Smart Manufacturing
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

43

حفظ في:
المستخلص: يعتبر مجال تصميم المنتجات من المجالات المزدهرة والتي تخضع للعديد من عمليات التطوير والتحديث، خصوصا في ظل التنافسية العالية في الأسواق العالمية بهدف الوصول إلى عمليات تصميم أكثر كفاءة وتواكب التقدم السريع في عمليات الإنتاج، باستخدام التكنولوجيات المتطورة. حيث تهدف هذه الورقة البحثية إلى وضع تصور لكيفية تحسين مراحل تطوير المنتجات عن طريق استخدام تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي وبالأخص تطوير عمليات النمذجة الرقمية والمحاكاة كأداة لتطوير مراحل التصميم بصفة عامة، حيث تم وضع تصور لتأثير تكنولوجيات الذكاء الصناعي المتمثلة في إدارة القرار والقياسات الحيوية والتعلم الآلي وأتمتة العمليات الروبوتية والتعلم العميق على مراحل عمليات تصميم المنتجات وتأثيره على مدخلات ومخرجات هذه العملية، وكذلك تأثير الذكاء الاصطناعي على النمذجة والمحاكاة بصفة خاصة والتي تعتبر من أهم مراحل عملية التصميم، حيث نقوم بالمحاكاة الرقمية لعمليات التصنيع عن طريق التطبيقات الصناعية من خلال دمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي والتوائم الرقمية والتصنيع الافتراضي والتصنيع الذكي وغيرهم من التطبيقات. حيث أن البيانات التنبؤية للذكاء الاصطناعي نتيجة المحاكاة التي تتم تعنى عددا أقل من حالات فشل الأدوات وتقليل وقت المعالجة عن طريق التعلم الآلي (ML) لتطوير المنتجات بتكلفة أقل للعمالة والوقت والجهد وتحسين جودة المنتج، وتساعد عمليات التجميع المتكاملة للتعلم الآلي على إنشاء ما يعرف بالتصنيع الذكي الذي يعمل على إعادة تشكيل جميع عمليات دورة المنتج كاملة بما في ذلك التصميم والتصنيع والخدمات، وأيضا سيوفر التصنيع الافتراضي والتوائم الرقمية بيئة نمذجة ومحاكاة قوية جدا بحيث يمكن محاكاة تصنيع وتجميع أي منتج قبل الإنتاج الفعلي، بالإضافة إلى إتاحة الواقع الافتراضي للعديد من المستخدمين الانغماس والتفاعل مع النموذج الأولي الافتراضي، حيث ينتج عن دمج هذه التطبيقات تحسين وتكامل الأنظمة ورفع جودة وأداء المنتجات النهائية.

The field of product design is considered one of the thriving domains subject to numerous development and updating processes, especially in the face of intense competition in global markets. The goal is to achieve more efficient design processes that keep pace with rapid advancements in production using advanced technologies. This research paper aims to outline a vision for improving product development stages by utilizing artificial intelligence (AI) technologies, particularly enhancing digital modeling and simulation processes as tools for overall design improvement. The paper conceptualizes the impact of AI technologies, including decision management, vital measurements, machine learning, robotic process automation, and deep learning, on various stages of product design processes. It explores their influence on the inputs and outputs of these processes, as well as their specific impact on modeling and simulation stages, which are crucial in the design process. The paper emphasizes the significance of AI in shaping digital simulations of manufacturing processes through applications that integrate AI, virtual reality, digital twins, virtual manufacturing, and smart manufacturing. Predictive data from AI, resulting from simulations, means fewer tool failure cases, reduced processing time through machine learning (ML), and lower costs for labor and time, ultimately improving product quality. Integrated assembly operations with machine learning contribute to creating what is known as smart manufacturing, reshaping the entire product lifecycle, including design, manufacturing, and services. Additionally, virtual manufacturing and digital twins provide a highly powerful modeling and simulation environment, enabling the simulation of manufacturing and assembly for any product before actual production. Virtual reality also allows users to immerse themselves and interact with the virtual prototype, resulting in enhanced and integrated systems, elevating the quality and performance of the final products through the integration of these applications.
ISSN: 2356-9654

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.