التصنيع الذكي والمستدام من خلال التصنيع الإضافي المعزَّز بالذكاء الاصطناعي: دراسة مقارنة متعددة القطاعات

المؤلفون

  • طه مفتاح ابوعلي قسم الهندسة الميكانيكية والنفطية، كلية العلوم التقنية بني وليد، ليبيا المؤلف
  • مجدي عمر عجاج قسم الهندسة الميكانيكية والنفطية، كلية العلوم التقنية بني وليد، ليبيا المؤلف

الملخص

يتعين على الشركات الصناعية بصورة متزايدة تحسين الإنتاجية، واستهلاك الطاقة، والانبعاثات، والجودة، والموثوقية، والقيود المرتبطة بالعاملين في الوقت نفسه. ويسهم التعلم الآلي (ML) في التنبؤ بسلوك الأنظمة المعقدة، في حين تبحث الخوارزميات الاستدلالية (Metaheuristics) في فضاءات قرار كبيرة ومتقطعة ومتعددة الأهداف؛ ومن ثم، يمكن أن يؤدي دمجهما في إطار هجين إلى الربط بين الإدراك واتخاذ القرار والتنفيذ.

تقدم هذه المقالة تركيبًا تكامليًا لـ20 مصدرًا حديثًا وموثوقًا، تتضمن 11 دراسة محكّمة، وخمسة مصادر مؤسسية أو قائمة على المعايير، وأربع حالات صناعية رسمية لشركات، كما تطور نموذجًا توضيحيًا تحليليًا قابلًا لإعادة الإنتاج.

تمثل الدراسة الحاسوبية خلية تصنيع اصطناعية تتكون من 30 مهمة، وست آلات غير متجانسة، وثلاث آلات مؤهلة لكل مهمة، وثلاثة أنماط تشغيل، وكثافة كربونية متغيرة بمرور الوقت، وتأثيرات مرتبطة بحالة الآلات وصحتها التشغيلية. وتمت مقارنة الخوارزمية الجينية القياسية (GA)، وخوارزمية الفرز الجيني غير المهيمن من الجيل الثاني (NSGA-II)، وخوارزمية NSGA-II مدعومة بخوارزمية Extra-Trees، وذلك عبر ثماني عمليات تشغيل مستقلة وباستخدام ميزانية متساوية قدرها 396 تقييمًا دقيقًا للمحاكي.

قامت الخوارزمية الهجينة بفحص عدد من المرشحين الجدد يعادل أربعة أضعاف ما تم فحصه في الأساليب الأخرى، مع الاحتفاظ بنسبة 15% للاستكشاف العشوائي، وإعادة التقييم الدقيق لكل مرشح تم اختياره. وقد بلغ متوسط درجة الحل التوافقي الموزونة للخوارزمية الهجينة 0.977، مقارنةً بـ 0.990 لخوارزمية NSGA-II التقليدية و0.989 للخوارزمية الجينية GA. كما كان الفرق المقترن في درجة الأداء بين الخوارزمية الهجينة وNSGA-II ذا دلالة إحصائية، حيث بلغت قيمة Wilcoxon p = 0.039.

وبالمقارنة مع جدولة القوائم المعتمدة على الطاقة، حققت نقطة التشغيل المختارة باستخدام الخوارزمية الهجينة انخفاضًا قدره 6.13% في استهلاك الكهرباء، و5.42% في انبعاثات ثاني أكسيد الكربون (CO₂) المحسوبة، و10.47% في مخاطر الجودة والموثوقية، مقابل زيادة قدرها 5.10% في زمن الإنجاز (Makespan) المعدّل حسب المخاطر.

وتُعد هذه النتائج نتائج مستمدة من النموذج الحسابي وليست ادعاءات أو نتائج مثبتة في مصنع فعلي. وتشير الأدلة والنموذج التوضيحي مجتمعين إلى أن الأساليب الهجينة تكون أكثر قيمة عندما تكون عمليات التقييم مكلفة حسابيًا، والأهداف متعارضة، والقرارات بحاجة إلى التكيف مع ظروف الإنتاج المتغيرة.

ويتطلب الاستخدام الصناعي المسؤول لهذه الأساليب إجراء فحوصات دقيقة لقابلية التنفيذ والجدوى، ومراقبة انحراف النموذج (Model Drift)، ومراعاة الاستدامة على أساس دورة الحياة الكاملة، ووجود موافقة بشرية على الإجراءات ذات العواقب المهمة، وتطبيق حوكمة متوافقة مع معايير التصنيع.

المراجع

[1] International Energy Agency, Energy Efficiency 2024. Paris, France: IEA, 2024. Available: official source page

[2] European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, Industry 5.0: Towards a Sustainable, Human-Centric and Resilient European Industry. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2021. Available: official source page

[3] International Organization for Standardization, ISO 23247-1:2021, Automation Systems and Integration - Digital Twin Framework for Manufacturing - Part 1: Overview and General Principles. Geneva, Switzerland: ISO, 2021. Available: official source page

[4] E. Tabassi, Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), NIST AI 100-1. Gaithersburg, MD, USA: National Institute of Standards and Technology, 2023. DOI: 10.6028/NIST.AI.100-1

[5] R. Zhang, J. Wang, C. Liu, K. Su, H. Ishibuchi, and Y. Jin, 'Synergistic integration of metaheuristics and machine learning: latest advances and emerging trends,' Artificial Intelligence Review, vol. 58, art. 268, 2025. DOI: 10.1007/s10462-025-11266-y

[6] C. Chen, H. Fu, Y. Zheng, F. Tao, and Y. Liu, 'The advance of digital twin for predictive maintenance: The role and function of machine learning,' Journal of Manufacturing Systems, vol. 71, pp. 581-594, 2023. DOI: 10.1016/j.jmsy.2023.10.010

[7] H. D. Shoorkand, M. Nourelfath, and A. Hajji, 'A hybrid deep learning approach to integrate predictive maintenance and production planning for multi-state systems,' Journal of Manufacturing Systems, vol. 74, pp. 397-410, 2024. DOI: 10.1016/j.jmsy.2024.04.005

[8] A. Billey and T. Wuest, 'Energy digital twins in smart manufacturing systems: A case study,' Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 88, art. 102729, 2024. DOI: 10.1016/j.rcim.2024.102729

[9] B. Ha, H. Lee, and S. Hwangbo, 'Towards sustainable energy efficiency: Data-driven optimization in large-scale plants using machine learning applications,' Energy, vol. 331, art. 137059, 2025. DOI: 10.1016/j.energy.2025.137059

[10] J. Yang, F. Wang, Y. Dun, et al., 'Prediction-based multi-objective optimization method for 3D printing resource consumption,' The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 134, pp. 1805-1843, 2024. DOI: 10.1007/s00170-024-14143-0

[11] A.-T. Nguyen, V.-H. Nguyen, T.-T. Le, and N.-T. Nguyen, 'A hybridization of machine learning and NSGA-II for multi-objective optimization of surface roughness and cutting force in AISI 4340 alloy steel turning,' Journal of Machine Engineering, vol. 23, no. 1, pp. 133-153, 2023. DOI: 10.36897/jme/160172

[12] V.-H. Nguyen, T.-T. Le, M.-V. Le, H.-D. Minh, and A.-T. Nguyen, 'Multi-objective optimization based on machine learning and non-dominated sorting genetic algorithm for surface roughness and tool wear in Ti6Al4V turning,' Machining Science and Technology, vol. 27, no. 4, pp. 380-421, 2023. DOI: 10.1080/10910344.2023.2235610

[13] Y. Hu, L. Zhang, Z. Zhang, Z. Li, and Q. Tang, 'Matheuristic and learning-oriented multi-objective artificial bee colony algorithm for energy-aware flexible assembly job shop scheduling problem,' Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 133, art. 108634, 2024. DOI: 10.1016/j.engappai.2024.108634

[14] X. Chang, X. Jia, and J. Ren, 'A reinforcement learning enhanced memetic algorithm for multi-objective flexible job shop scheduling toward Industry 5.0,' International Journal of Production Research, vol. 63, no. 1, pp. 119-147, 2025. DOI: 10.1080/00207543.2024.2357740

[15] W. Zhang, Y. Zheng, and R. Ahmad, 'An energy-efficient multi-objective scheduling for flexible job-shop-type remanufacturing system,' Journal of Manufacturing Systems, vol. 66, pp. 211-232, 2023. DOI: 10.1016/j.jmsy.2022.12.008

[16] World Economic Forum, Global Lighthouse Network: The Mindset Shifts Driving Impact and Scale in Digital Transformation. Geneva, Switzerland: World Economic Forum, 2025. Available: official source page

[17] Siemens, 'Siemens factory in Erlangen named Digital Lighthouse Factory,' Oct. 17, 2024. Available: official source page

[18] Schneider Electric, 'World Economic Forum recognizes Schneider Electric Shanghai, China and Monterrey, Mexico factories as new Lighthouses,' Oct. 7, 2024. Available: official source page

[19] Robert Bosch GmbH, 'The Bosch Shopfloor Agent: Artificial intelligence for competitive factories,' in Bosch Annual Report 2025, 2026. Available: official source page

[20] BMW Group, 'How AI is revolutionising production,' Nov. 27, 2023. Available: official source page

[21] Abdulgader Alsharif, Abdussalam Ali Ahmed, Omar Ahmed Mohamed, & Taha Muftah Abuali. (2026). Hybrid Machine Learning Approaches for Accurate Solar Energy Forecasting from Real-World Weather Data. Libyan Journal of Health, Science, and Development (LJHSD), 2(1), 09-17. https://ljhsd.org.ly/index.php/ljhsd/article/view/10

[22] Optimizing Efficiency: A Comprehensive Overview of Lean Manufacturing Techniques and Their Impact on Industry. (2025). مجلة الباحث للعلوم التطبيقية, 4(1), 18-27. https://albahitjas.com.ly/index.php/albahit/article/view/39

التنزيلات

منشور

2026-03-10

إصدار

القسم

العلوم التطبيقية والهندسية والطبية وتكنولوجيا المعلومات

كيفية الاقتباس

التصنيع الذكي والمستدام من خلال التصنيع الإضافي المعزَّز بالذكاء الاصطناعي: دراسة مقارنة متعددة القطاعات. (2026). مجلة ديوان المعرفة للعلوم التطبيقية و الإنسانية, 1(1), 18-34. https://diwan-almarifah.com.ly/index.php/diwan-almarifah/article/view/5

الأعمال الأكثر قراءة لنفس المؤلف/المؤلفين