مدل‌های قیمت‌گذاری با استفاده از هوش مصنوعی

دستیابی به قیمت بهینه از طریق کاهش هزینه‌های تولید

گرد آوری: محسن فرهمند

قیمت‌گذاری هوشمند در حفظ رقابت‌پذیری در صنایع مختلف، به‌ویژه صنایع تولیدی‌، امری حیاتی است. صنایع تولیدی با چالش‌های متعددی از جمله نوسانات قیمت مواد اولیه، هزینه‌های تولید، تقاضای بازار، و تغییرات پیوسته در زنجیره‌ی تأمین مواجه هستند. در این میان، هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک ابزار قدرتمند، امکان بهینه‌سازی فرآیند قیمت‌گذاری و اتخاذ تصمیمات دقیق‌تر را برای صنایع فراهم می‌کند. صنایع با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و تحلیل داده‌های کلان، از مزایای قیمت‌گذاری هوشمند و تطبیق‌پذیر بهره‌مند می‌شوند و مزیت رقابتی خود را به طور چشمگیری افزایش می‌دهند.

پارامترهای تعیین‌کننده قیمت محصول

قیمت‌گذاری یک محصول، فرآیندی پیچیده است که عوامل متعددی بر آن تأثیر می‌گذارند. این عوامل عبارتند از:

• مواد اولیه: قیمت مواد اولیه، یکی از مهم‌ترین عوامل تعیین‌کننده قیمت نهایی محصول است. نوسانات قیمت مواد اولیه، تأثیر مستقیمی بر هزینه‌های تولید و در نتیجه، قیمت محصول دارد.
• سربار: هزینه‌های سربار شامل هزینه‌های غیرمستقیم تولید مانند اجاره‌ی کارخانه و هزینه‌های نگهداری و تعمیرات تجهیزات است.
• هزینه‌های اجرایی: هزینه‌های اجرایی شامل هزینه‌های بازاریابی، فروش، و توزیع محصول است.
• هزینه‌های تولید: هزینه‌های تولید شامل هزینه‌های مستقیم تولید مانند دستمزد کارگران و هزینه‌های انرژی است.
• تقاضای بازار: تقاضای بازار، تأثیر قابل‌توجهی بر قیمت محصول دارد. در شرایطی که تقاضا بالا است، شرکت‌ها می‌توانند قیمت‌ها را افزایش دهند.
• رقابت: رقابت در بازار، عامل دیگری است که بر قیمت محصول تأثیر می‌گذارد. شرکت‌ها باید قیمت‌های خود را به گونه‌ای تعیین کنند که در بازار رقابتی باقی بمانند.
• هزینه‌های تحقیق و توسعه: هزینه‌های تحقیق و توسعه، به‌ویژه در صنایع پیشرفته، می‌تواند بخش قابل‌توجهی از قیمت محصول را تشکیل دهد.
• فناوری‌های نوین: ظهور فناوری‌هایی مانند اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین، تأثیر به‌سزایی بر فرآیندهای تولید و هزینه‌های آن داشته و این امر مستقیماً بر مدل‌های قیمت‌گذاری تأثیر می‌گذارد. شرکت‌هایی که از این فناوری‌ها بهره می‌گیرند، قادر خواهند بود تا هزینه‌های تولید را بهینه کرده و مدل‌های قیمت‌گذاری پویاتری داشته باشند.

چالش‌های قیمت‌گذاری هوشمند در صنایع مجهز به اتوماسیون صنعتی

صنایع با چالش‌های منحصربه‌فردی در زمینه قیمت‌گذاری هوشمند مواجه هستند. این چالش‌ها عبارتند از:

• نوسانات هزینه‌های تولید: صنایع مجهز به اتوماسیون صنعتی، برای تولید وابسته به ماشین‌آلات و سامانه‌های پیشرفته هستند. هزینه‌های نگهداری، تعمیرات و بهره‌برداری از این سامانه‌ها می‌تواند بر قیمت نهایی محصول تأثیر بگذارد. همچنین، تغییرات در قیمت مواد اولیه و هزینه‌های انرژی تأثیر به‌سزایی در تصمیمات قیمت‌گذاری دارد.

• پیچیدگی زنجیره‌ی تأمین: تأمین مواد اولیه و قطعات، به دلیل عوامل مختلفی از جمله تغییرات نرخ ارز و مشکلات لجستیکی، می‌تواند پیچیده باشد. قیمت‌گذاری باید بتواند این نوسانات را مدیریت کند. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند در شناسایی روندهای بازار و ارائه‌ی پیشنهادات دقیق‌تر مؤثر باشند.
• رقابت شدید در بازار: بسیاری از صنایع تولیدی با رقابت سنگینی روبرو هستند. انتخاب یک مدل قیمت‌گذاری نادرست می‌تواند باعث از دست دادن سهم بازار یا کاهش حاشیه‌ی سود شود. در چنین شرایطی، استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل رقبا و اتخاذ استراتژی‌های قیمت‌گذاری تطبیقی ضروری است.

مدل‌های قیمت‌گذاری هوشمند به کمک هوش مصنوعی

هوش مصنوعی، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، و پردازش کلان‌داده، امکان بهینه‌سازی مدل‌های قیمت‌گذاری را فراهم می‌کند. این فناوری می‌تواند با بررسی داده‌های تاریخی، الگوهای خرید مشتریان، و تحلیل رقبا، پیشنهادات قیمت‌گذاری دقیق‌تری ارائه دهد. مدل‌های قیمت‌گذاری با استفاده از هوش مصنوعی به قرار زیر هستند.

• قیمت‌گذاری پویا: هوش مصنوعی شرایط بازار را هم‌زمان تحلیل می‌کند و با در نظر گرفتن متغیرهایی مانند میزان موجودی کالا، میزان تقاضا و قیمت رقبا، بهترین قیمت را پیشنهاد می‌دهد. این سامانه قیمت را براساس عرضه و تقاضا تنظیم می‌کنند و با استفاده از داده‌های پیش‌بینی شده، نوسانات قیمتی را کاهش می‌دهد.
• تحلیل رقبا و داده‌کاوی: هوش مصنوعی با جمع‌آوری داده‌های رقبا از طریق وب‌کاوی و مقایسه‌ی قیمت‌ها و با پیش‌بینی تغییرات قیمت بازار براساس رفتار رقبا و همچنین با بهینه‌سازی قیمت‌گذاری بر اساس شرایط لحظه‌ای بازار به قیمت‌گذاری کمک می‌کند.
• مدل‌سازی تقاضا و پیش‌بینی فروش: هوش مصنوعی با تحلیل الگوهای خرید مشتریان و با تنظیم قیمت به‌گونه‌ای که بیشترین سودآوری را به همراه داشته باشد و همچنین با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق برای بهینه‌سازی تقاضا، باعث بهبود فرآیند قیمت‌گذاری می‌شود.
• بهینه‌سازی هزینه‌های تولید و لجستیک: هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای کاهش هزینه‌های حمل‌ونقل و انبارداری و با تخصیص بهینه‌ی منابع برای کاهش ضایعات تولیدی و همچنین با مدیریت هوشمند موجودی کالا و تحلیل اثرات آن بر قیمت‌گذاری کمک شایانی در این زمینه می‌کند. این مورد به‌خصوص در صنایع مجهز به اتوماسیون صنعتی خیلی کاربردی خواهد بود. 

همانطور که قبلا ذکر شد، عمده عوامل تعیین کننده‌ی قیمت محصول، به هزینه‌ها ربط دارد. هوش مصنوعی با تحلیل دقیق پارامترهای تعیین‌کننده‌ی قیمت محصول (مواد اولیه، دستمزد، سربار و غیره) ، می‌تواند به طور چشمگیری دقت قیمت‌گذاری را افزایش دهد. به عنوان مثال، با الگوسازی و  ایجاد پروفایل‌های مختلف، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا هزینه‌های تولید را بهینه کرده و در نتیجه، قیمت نهایی محصول را به گونه‌ای تعیین کنند که هم سودآوری را حفظ کند و هم رقابت‌پذیری را افزایش دهد. در ادامه چند مثال از بهینه‌سازی هزینه‌ها توسط هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد.

بهینه‌سازی هزینه‌های تولید به کمک هوش مصنوعی اتوماسیون صنعتی 

تولید نایلکس و فیلم استرچ 

در صنعت تولید نایلکس و فیلم استرچ، تنظیم دقیق دمای تولید از اهمیت بالایی برخوردار است. در فرآیند تولید فیلم استرچ، مواد اولیه‌ی پلاستیکی پس از ذوب شدن، از طریق یک اکسترودر به شکل فیلم در می‌آیند. دمای اکسترودر و نازل‌ها، تأثیر مستقیمی بر کیفیت فیلم تولیدی دارد. حسگرهای صنعتی، دمای نقاط مختلف اکسترودر و نازل‌ها را اندازه‌گیری می‌کنند و اطلاعات را به یک PLC ارسال می‌کنند. PLC با استفاده از الگوریتم‌های کنترل، دمای اکسترودر و نازل‌ها را در محدوده مورد نظر حفظ می‌کند.

در روش‌های سنتی، تنظیم دمای تولید براساس تجربه‌ی تکنسین‌ها و روش سعی و خطا انجام می‌شود. تکنسین‌ها، با مشاهده کیفیت فیلم تولیدی، دمای اکسترودر و نازل‌ها را به صورت دستی تنظیم می‌کنند. این روش، زمان‌بر و پرهزینه است و ممکن است منجر به تولید ضایعات شود. با پیاده‌سازی هوش مصنوعی در این فرآیند، می‌توان شرایط موردنیاز هر نوع مواد اولیه را به سامانه آموزش داد و تنظیمات بهینه را به‌طور خودکار اعمال کرد. هوش مصنوعی، با تحلیل داده‌های حسگرها و اطلاعات مربوط به کیفیت فیلم تولیدی، الگوهای بهینه را شناسایی می‌کند و تنظیمات دمای اکسترودر و نازل‌ها را به صورت خودکار تغییر می‌دهد. این امر، باعث کاهش ضایعات تولید، کاهش هزینه‌های انرژی، و افزایش کیفیت فیلم تولیدی می‌شود.

برای مثال، در هر بار از سرگیری تولید فیلم استرچ یا نایلکس، حداقل 10 کیلوگرم محصول به ضایعات تبدیل می‌شود تا محصول قابل‌قبول به دست آید. با هوشمندسازی فرآیند تنظیم دما، این میزان می‌تواند به شکل قابل‌توجهی کاهش یابد، که در نهایت منجر به کاهش هزینه‌های تولید و افزایش سودآوری خواهد شد. بنابراین استفاده از ابزار هوش مصنوعی در کنار اتوماسیون صنعتی، قیمت گذاری هوشمند را برای اینگونه صنایع به ارمغان می آورد.

صنعت فولاد

در صنعت فولاد، کنترل دقیق دمای کوره‌ها و تنظیم مقدار اکسیژن و سوخت مصرفی، از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های حسگرهای حرارتی و گازسنج‌ها، می‌تواند الگوهای بهینه مصرف انرژی را شناسایی کند و دمای کوره‌ها و مقدار اکسیژن و سوخت مصرفی را به صورت خودکار تنظیم کند. این امر، باعث کاهش هزینه‌های انرژی، کاهش آلایندگی، و افزایش کیفیت فولاد تولیدی می‌شود.

صنعت بسته‌بندی مواد غذایی

در صنعت بسته‌بندی مواد غذایی، استفاده از هوش مصنوعی برای تنظیم دمای دستگاه‌های حرارتی و کاهش ضایعات بسته‌بندی، می‌تواند تأثیر قابل‌توجهی بر هزینه‌های تولید داشته باشد. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های حسگرهای حرارتی و رطوبت‌سنج‌ها، می‌تواند الگوهای بهینه تنظیم دما و رطوبت را شناسایی کند و دستگاه‌های حرارتی را به صورت خودکار تنظیم کند. این امر، باعث کاهش ضایعات بسته‌بندی، افزایش عمر مفید مواد غذایی، و بهبود کیفیت بسته‌بندی می‌شود.

صنعت داروسازی

در صنعت داروسازی، بهینه‌سازی فرآیند تولید و ترکیب مواد با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌تواند باعث کاهش هزینه‌های تولید و مواد اولیه شود. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های آزمایشگاهی و اطلاعات مربوط به ترکیبات دارویی، می‌تواند الگوهای بهینه ترکیب مواد و شرایط تولید را شناسایی کند.

این امر، باعث کاهش هزینه‌های تحقیق و توسعه، کاهش ضایعات تولید، و افزایش کیفیت داروهای تولیدی می‌شود.

صنعت خودروسازی

در صنعت خودروسازی، تنظیم دقیق سرعت و فشار دستگاه‌های پرس و قالب‌گیری برای کاهش مصرف انرژی و افزایش عمر قطعات، از اهمیت بالایی برخوردار است. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های حسگرهای فشار و سرعت، می‌تواند الگوهای بهینه تنظیم سرعت و فشار را شناسایی کند و دستگاه‌های پرس و قالب‌گیری را به صورت خودکار تنظیم کند. این امر، باعث کاهش مصرف انرژی، کاهش ضایعات تولید، و افزایش عمر قطعات خودرو می‌شود.

همانطور که در مثال‌های فوق مشاهده می‌شود، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های حسگرها، اطلاعات مربوط به کیفیت محصول و شرایط تولید، می‌تواند الگوهای بهینه را شناسایی کرده و تنظیمات لازم را به صورت خودکار اعمال کند. این امر منجر به کاهش ضایعات، کاهش هزینه‌های انرژی، افزایش کیفیت محصول و در نهایت کاهش هزینه‌های تولید می‌شود. کاهش هزینه‌های تولید، به عنوان یکی از مهم‌ترین پارامترهای تعیین‌کننده قیمت محصول، تأثیر مستقیم و به‌سزایی در قیمت‌گذاری هوشمند دارد. با کاهش هزینه‌های تولید، شرکت‌ها می‌توانند قیمت‌های رقابتی‌تری را ارائه دهند و در عین حال، سودآوری خود را حفظ کنند. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی با بهینه‌سازی هزینه‌های تولید، زمینه‌ساز قیمت‌گذاری هوشمند و رقابتی در صنایع مختلف می‌شود.

نتیجه‌گیری و پیشنهادات

هوش مصنوعی، ابزاری قدرتمند برای بهینه‌سازی قیمت‌گذاری هوشمند در صنایع مجهز به اتوماسیون صنعتی است. پیاده‌سازی مدل‌های قیمت‌گذاری پویا، تحلیل رقبا، و پیش‌بینی تقاضا، می‌تواند باعث افزایش سودآوری و کاهش ریسک‌های قیمتی شود. بهره‌گیری از فناوری‌های تحلیل داده و یادگیری ماشین، نه‌تنها به بهینه‌سازی هزینه‌ها کمک می‌کند، بلکه باعث افزایش دقت و انعطاف‌پذیری در استراتژی‌های قیمت‌گذاری خواهد شد.

با این حال، اجرای موفق این فناوری، نیازمند دسترسی به داده‌های دقیق، سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های فناوری، و تغییر فرهنگ سازمانی است. توصیه می‌شود شرکت‌های صنعتی با بهره‌گیری از سامانه‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، راهکارهای نوینی را برای کاهش هزینه‌های تولید و بهینه‌سازی فرآیندهای قیمت‌گذاری به کار بگیرند تا بتوانند در بازارهای رقابتی امروزی موفق‌تر عمل کنند.

 مراجع و منابع

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت تولید

https://cafetadris.com

اتوماسیون صنعتی:

https://fa.wikipedia.org

قیمت‌گذاری پویا:    

https://en.wikipedia.org

یادگیری ماشین در صنعت:

https://www.ibm.com/think/topics/machine-learning

اینترنت اشیا در صنعت:

https://www.oracle.com/internet-of-things