هوش مصنوعی در افق پژوهش های دکتری مهندسی صنایع: روش شناسی ها، کاربردهای پیشرفته و ملاحظات انتقادی

رشته مهندسی صنایع، با تمرکز ذاتی بر بهینه سازی سیستم ها، افزایش کارایی و تصمیم گیری مبتنی بر داده، در آستانه یک تحول پارادایمی قرار گرفته است که نیروی محرکه اصلی آن هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است. این مقاله به بررسی نقادانه نقش و تاثیر فزاینده AI بر چشم انداز پژوهش های پیشرفته در مقطع دکتری مهندسی صنایع می پردازد. هدف اصلی، شناسایی و تحلیل روش شناسی های نوین و کاربردهای کلیدی AI در حوزه های محوری این رشته نظیر بهینه سازی و تحقیق در عملیات، مدیریت زنجیره تامین و لجستیک، سیستم های تولیدی و کیفیت، شبیه سازی و تحلیل سیستم، و تجزیه و تحلیل داده های کلان صنعتی است. ضمن برجسته کردن فرصت های بی بدیل AI برای حل مسائل پیچیده با ابعاد بزرگ، کشف الگوهای پنهان در داده های عملیاتی، توسعه سیستم های هوشمند و تطبیق پذیر، و افزایش دقت پیش بینی و تصمیم گیری، چالش های اساسی پیش روی پژوهشگران دکتری نیز به تفصیل مورد بحث قرار می گیرد. این چالش ها شامل نیاز به داده های حجیم و باکیفیت، مسئله تفسیرپذیری و “جعبه سیاه” بودن مدل های پیچیده (Explainable AI - XAI)، سوگیری های الگوریتمی و ملاحظات عدالت و اخلاق در کاربردهای صنعتی، و ضرورت تلفیق موثر دانش عمیق مهندسی صنایع با تکنیک های پیشرفته AI است. مقاله استدلال می کند که پژوهشگران دکتری مهندسی صنایع نیازمند توسعه مهارت های دوگانه در اصول بنیادی رشته و مبانی و کاربردهای AI هستند و باید با نگاهی انتقادی، قابلیت ها و محدودیت های این ابزارها را درک کنند. در نهایت، پیشنهاداتی برای به روزرسانی سرفصل های آموزشی، تقویت تفکر انتقادی و پژوهشی در مواجهه با AI، و تعیین مسیرهای تحقیقاتی آتی در تلاقی مهندسی صنایع و هوش مصنوعی ارائه می شود.

Keywords:

هوش مصنوعی , یادگیری ماشین , بهینه سازی , مدیریت زنجیره تامین , هوش مصنوعی تفسیرپذیر