تُعتبر المصانع الذكية في جوهرها المكان الذي يتجلى فيه اقتصاد الثورة الصناعية الرابعة، باستخدام أنظمة الفيزياء السيبرانية هذه التي تتيح للآلات اتخاذ قراراتها الخاصة. ويجمع هذا الإعداد بين الأجهزة المتصلة بالإنترنت وتحليل الذكاء الاصطناعي لبناء خطوط إنتاج يمكنها إصلاح نفسها تلقائيًا عندما يحدث خطأ ما، وكل ذلك دون الحاجة إلى تدخل العمال يدويًا. وتشير دراسة من Nature Research إلى أن المصانع التي تتبنى هذه التكنولوجيا تشهد انخفاضًا بنسبة 39 بالمائة في المشكلات المتعلقة بالجودة عند تصنيع كميات كبيرة من المنتجات، مما يُحدث فرقًا كبيرًا للمصنّعين الذين يسعون إلى تقليل الهدر وتحقيق التوفير.
من حيث الأتمتة الصناعية، فإن أحد أهم المكاسب هو سرعة دفع عملية التحول الرقمي. خذ على سبيل المثال الصيانة التنبؤية التي تحلل بيانات المعدات في الوقت الفعلي، ويمكن أن تقلل من التوقفات غير المخطط لها بنسبة تتراوح بين 20 إلى 25%. علاوة على ذلك، تجعل أنظمة الأتمتة الأحدث المصانع تعمل بذكاء أكبر. نحن نشهد تحسنًا بنسبة تتراوح من 15 إلى 20% في الكفاءة في استخدام الطاقة بفضل خصائص التوازن التلقائي للحمولة، مع الحفاظ في الوقت نفسه على استقرار معدلات الإنتاج. ما يجعل هذا الأمر ممكنًا حقًا هو نقل بيانات المستشعرات من خط الإنتاج مباشرة إلى أنظمة التخطيط الموارد المؤسسية (ERP) دون أي مشاكل. ويتم بذلك إنشاء حلقات تغذية راجعة تتيح للمديرين الاستجابة السريعة للتحديات ومراقبة العمليات عبر جميع مراحل الإنتاج من البداية حتى النهاية.
تتميز مصنع إلكترونيات سيمنز في أمستاد بأمبيرغ بمثالٍ رئيسي لكيفية تحويل البيانات لعمليات التصنيع. فقد نجحوا في تحقيق جودة إنتاج تكاد تكون مثالية بنسبة 99.99%، في حين زادت الإنتاجية بنسبة تقارب ثلاثة أرباع بفضل تكنولوجيا النسخ الرقمي وأنظمتهم الآلية. لقد خفضت إعدادات الفحص البصري الآلي من نسبة العيوب التي تفلت من الكشف لتصل إلى نحو 0.0015%، وهو أمرٌ مذهل حقًا عند التفكير فيه. حوالي 1,500 جهاز مختلف في أنحاء المصنع تعالج نحو 50 مليون تحديث بيانات يوميًا. هذا الكم الهائل من المعلومات يسمح للمصنع بتحسين حركة المواد عبر المنشأة تلقائيًا. ما يجعل هذه العملية مدهشة هو مدى نجاحها في التوسع مع الحفاظ على هذا المستوى من الدقة عبر جميع جوانب عمليات المصنع الذكي.
في الوقت الحالي، يتجه المزيد والمزيد من الشركات المصنعة إلى تبني أنظمة أتمتة وحداتية، خاصة تلك التي تحتوي على اتصالات روبوتية من نوع توصيل وإقلاع. إذ تضم حوالي 68 بالمئة من جميع خطوط الإنتاج الجديدة هذا النوع من الأنظمة. ومن حيث الاتجاهات الإقليمية، فإن منطقة آسيا والمحيط الهادئ تسير بالتأكيد في المقدمة فيما يتعلق بتبني تقنيات الأتمتة. فقد بلغت حصتها حوالي 43 بالمئة من إجمالي الإنفاق على الأتمتة الصناعية في العام الماضي وحده، ويرجع ذلك بشكل كبير إلى الضغط الكبير الذي تمارسه الشركات هناك في قطاعي تصنيع الإلكترونيات وإنتاج السيارات. في الوقت نفسه، شهدت حلول الأتمتة القائمة على الحوسبة السحابية نمواً هائلاً أيضاً، حيث ارتفعت بنسبة تقارب 200 بالمئة منذ بداية عام 2020. وتتيح هذه المنصات للشركات المصنعة في جميع أنحاء العالم العمل معاً بسلاسة رغم أن تكون متباعدة آلاف الأميال.
تُعتمد الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على التعلم الآلي لمعالجة السجلات السابقة والمعلومات الحالية، مما يسمح لخطوط الإنتاج بتحسين نفسها بمرور الوقت. تقوم التكنولوجيا بإجراء تعديلات فورية على أشياء مثل سرعة الإنتاج واستهلاك الطاقة وحركة المواد داخل النظام. وفي مصانع تصنيع السيارات على وجه الخصوص، أظهرت هذه التعديلات الذكية قدرتها على تقليل الهدر في المواد بنسبة تصل إلى 18 بالمئة وفقًا للتقارير الصناعية الحديثة. ما يميز هذه الأنظمة عن الطرق الثابتة الأقدم هو قدرتها على التعلم الفعلي عندما تبدأ الآلات في إظهار علامات التآكل والتدهور. بدلًا من الانتظار حتى تحدث أعطال، فإنها تتكيف مع التدهور التدريجي في أداء المعدات مع الحفاظ في الوقت نفسه على جودة المنتج ضمن مستويات مقبولة طوال عمر المعدات الصناعية المتقدمة.
حوالي 74 في المئة من المصانع اليوم متصلة الآن عبر تقنية إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT)، والتي تقوم بدمج أجهزة الاستشعار في الأدوات والماكينات الرقمية المُحَكَّمَة (CNC) عبر خطوط الإنتاج. يقوم النظام بإرسال بيانات مباشرة إلى شاشات المراقبة المركزية حيث يمكن لموظفي المصنع ملاحظة التغيرات في درجات حرارة المفاعلات تقريبًا بشكل فوري، أحيانًا بسرعة تصل إلى ثلاثة أعشار من الثانية. كما يتلقى المشغلون تنبيهات عندما تحتاج الأذرع الروبوتية إلى التعديل أثناء المهام الدقيقة للتشغيل. علاوة على ذلك، يساعد النظام في مطابقة المواد الداخلة مع ما هو مطلوب فعليًا على خط الإنتاج في أي لحظة معينة. تعمل جميع هذه الميزات معًا على ضمان استخدام الموارد بكفاءة داخل المنشأة.
عندما تُطبّق الشركات الحوسبة الحافة (Edge Computing)، فإنها تلاحظ عادةً انخفاض أوقات اتخاذ القرار إلى حوالي ميلي ثانية أو 2-3 لأن النظام يقوم بمعالجة بيانات مثل رؤية الآلة والاهتزازات في المكان الذي تحدث فيه بدلًا من إرسال كل البيانات إلى مواقع خارجية. على سبيل المثال، استطاعت إحدى الشركات الدوائية تقليل وقت الفحص لديها إلى النصف تقريبًا بعد تركيب كاميرات مخصصة مُمكّنة من الحوسبة الحافة. يمكن لهذه الكاميرات اكتشاف أغطية الزجاجات المعيبة فورًا ورفضها دون الحاجة إلى الانتظار لتأكيد من مكان آخر في السحابة. ما يثير الاهتمام حقًا هو طريقة معالجة هذه الأجهزة الحافة لكل هذه المعلومات، حيث تقوم فعليًا بتصفية ما يقارب 90 بالمئة من البيانات غير المهمة مباشرةً على مستوى خط الإنتاج، مما يعني تقليل البيانات التي تُثقل الشبكات والأنظمة، وبالتالي استجابة أسرع عند حدوث مشاكل.
إنترنت الأشياء الصناعي يعزز بالتأكيد الإنتاجية، لكن العديد من الشركات المصنعة تشعر بالقلق إزاء المشكلات الأمنية عندما يتم الاتصال بمعداتها. يذكر حوالي ثلثي مديري المصانع في الواقع أن الأمان السيبراني يُعد مصدر قلق رئيسي فيما يتعلق بالآلات المتصلة شبكيًا. بدأت الشركات في تبني ما يُعرف بعمارة الثقة الصفرية هذه الأيام، والتي تفصل بشكل أساسي محطات عمل الروبوتات عن أجهزة الكمبيوتر الخاصة بالأعمال التجارية بشكل منتظم. كما أنها تخزن بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الحساسة في مستودعات مشفرة آمنة لمنع المنافسين من سرقة الملكية الفكرية. وتتجاوز الشركات الأعلى أداءً الأمان الأساسي من خلال إنشاء أذونات دخول صارمة تعتمد على أدوار الموظفين. وتجري بعض الشركات اختبارات اختراق كل أسبوعين بشكل خاص تستهدف وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة التي تدير العمليات التصنيعية الحرجة عبر شبكات التكنولوجيا التشغيلية الخاصة بها.
تُنشئ تقنية النموذج الرقمي نسخًا افتراضية من الأنظمة التصنيعية الفعلية، وهي تُغيّر طريقة تشغيل المصانع اليوم من خلال عكس ما يحدث في خطوط الإنتاج بشكل دقيق. وعند دمج هذه التقنية بقدرات الخيط الرقمي، يحصل مصنعو على تدفق مستمر للبيانات بدءًا من مراحل التصميم الأولية وصولًا إلى الإنتاج النهائي. وهذا يمكّنهم من تشغيل المحاكاة، وتحديد النقاط التي لا تعمل بشكل جيد، واختبار التغييرات قبل اتخاذ أي خطوات مكلفة. وبحسب بحث نُشر السنة الماضية، فإن الشركات التي اعتمدت هذا النهج شهدت انخفاضًا في تكاليف إعداد النماذج الأولية بنسبة 28 بالمئة تقريبًا، إلى جانب تسريع عملية إعداد المنتجات للسوق مقارنة بالطرق التقليدية.
عندما يتم دمج معلومات المستشعرات في الوقت الفعلي مع خوارزميات التعلم الآلي، يمكن لتكنولوجيا النماذج الرقمية المزدوجة التنبؤ بوقت تعطل المعدات، وقد أظهرت الاختبارات الحديثة دقة تصل إلى نحو 92%. لدى المهندسين الآن ما يُعرف باسم الإ commissioning الافتراضي، حيث يقومون بفحص خطوط الإنتاج بالكامل داخل برامج المحاكاة أولًا. هذا يقلل من تأخيرات النشر المحبطة بنسبة تصل إلى 40%، مما يُحدث فرقًا كبيرًا على أرض مصانع الإنتاج. النظام ككل يساعد في تجنب الأعطال غير المتوقعة، كما يضمن ألا تهدر الماكينات الطاقة بمجرد تشغيل كل شيء في العالم الواقعي. ذكرت العديد من المصانع المصنعة توفيرًا ملحوظًا فقط من تشغيل هذه المحاكاة مسبقًا، بدلًا من اكتشاف المشكلات أثناء العمليات الفعلية.
قامت إحدى شركات الطاقة الكبيرة بتطبيق تقنية النموذج الرقمي (Digital Twin) على أكثر من 200 توربين غازي في عملياتها. واستخدمت هذه النسخ الافتراضية لدراسة كيفية عمل الاحتراق داخل المحركات ومراقبة علامات التآكل بمرور الوقت. وكانت النتائج مثيرة للإعجاب بالفعل. حيث تمكن فرق الصيانة الآن من التنبؤ بوقت الحاجة إلى صيانة القطع قبل حدوث أي أعطال. وقد زادت كفاءة التوربينات بنسبة 6.2 بالمئة سنويًا بفضل هذا الأسلوب. كما انخفضت تكاليف الصيانة بشكل ملحوظ أيضًا، مما وفر نحو ثمانية عشر مليون دولار خلال أول ثلاث سنوات وحدها. علاوةً على ذلك، أصبحت المعدات تدوم لفترة أطول من المتوقع. كل هذا يُظهر مدى الفرق الذي يمكن أن تحدثه تقنية النموذج الرقمي على نحوٍ إيجابي لكلٍ من موثوقية الأنظمة والادخار المالي في البيئات الصناعية.
إن التحول في أتمتة الصناعات يُغيّر طريقة عمل الصيانة، حيث يتجه المصنعون من إصلاح المشاكل بعد حدوثها إلى التنبؤ بها قبل أن تحدث. من خلال استخدام أجهزة الاستشعار والتكنولوجيا القائمة على التعلم الآلي، يمكن للمصانع الآن اكتشاف المشكلات المحتملة مسبقًا بأيام تتراوح بين 7 إلى 30 يومًا. وبحسب تقارير صناعية حديثة، فإن الشركات التي تطبّق هذه الأنظمة التنبؤية تشهد انخفاضًا بنسبة تتراوح بين 40 إلى 50 بالمئة في الإغلاقات المفاجئة. تفحص البرامج الذكية مجموعة واسعة من نقاط البيانات بما في ذلك أداء المعدات السابق وأنماط الاهتزاز وقراءات درجات الحرارة لتحديد الأجزاء مثل المحامل والمحركات الكهربائية أو حتى الأنظمة الهيدروليكية التي قد تكون في مراحلها الأخيرة. توفر هذه الأنظمة التحذيرية المبكرة وقتًا ثمينًا لمديري المصانع لجدولة الإصلاحات خلال فترات التوقف المخطط لها بدلًا من التعامل مع إصلاحات طارئة مكلفة.
تُضمن أنظمة الأتمتة الحديثة مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) التي تراقب أكثر من 15 معلمة، بما في ذلك لزوجة التشحيم وتقلبات الحمل الكهربائي. تدعم هذه القياسات المستمرة الكشف المبكر لتدهور صمامات الضواغط، وانحراف أحزمة النقل عبر تحليل الاهتزازات، وتخطيط استبدال محركات السيرفو في الروبوتات بشكل تنبؤي، مما يضمن الصيانة الوقائية والأداء المستمر.
منصات تنسيق البيانات الموحّدة تعالج ما يصل إلى 2.5 مليون نقطة بيانات يوميًا لكل خط إنتاج، حيث تُغذّي النماذج التنبؤية بمدخلات حرجة:
| نوع البيانات | الأثر على الموثوقية |
|---|---|
| سجلات المعدات | تُحدد أنماط الاستخدام التي تؤثر على عمر المكونات |
| المقاييس الكهربائية | تكتشف تدهور العزل في المحركات |
| إحصائيات التحكم في الجودة | ترتبط عيوب المنتجات بصحة الماكينة |
الصناعة تتجه من نموذج الإصلاح بعد الفشل إلى الصيانة الوصفية المدعومة بالتقنيات الرقمية. تحقق الشركات الرائدة في هذا المجال دقة تصل إلى 93% في إصلاحات المرة الأولى من خلال الجمع بين محاكاة المعدات ثلاثية الأبعاد والبيانات الواقعية من أجهزة الاستشعار، مما يقلل من عمليات الفحص الصيانية غير الضرورية بنسبة 34% (مجلس قيادة التصنيع 2024).
تدمج الأنظمة السيبرانية-الجسدية (CPS) بين الآلات المادية والذكاء الرقمي من خلال أجهزة استشعار مدمجة وشبكات إنترنت الأشياء، مما يمكّن من المراقبة في الوقت الفعلي والتحكم التكيفي. تشير تقارير المصانع التي تستخدم الأنظمة السيبرانية-الجسدية إلى استجابة أسرع بمقدار 18–23% لاضطرابات سلسلة التوريد. ومن خلال دمج الحوسبة الحافة، تقلل الأنظمة السيبرانية-الجسدية من زمن اتخاذ القرار وتدعم التعديلات الذاتية في ضمان الجودة دون تدخل بشري.
تتعلق أتمتة اليوم بتحسين التعاون بين البشر وأنظمة الذكاء الاصطناعي. تأتي هذه الروبوتات التعاونية، أو ما تُعرف اختصارًا باسم 'كوبوتات'، مزودة بكاميرات ذكية تتيح لها التعامل مع المهام الحساسة بجانب زملائهم البشريين. وذكرت المصانع انخفاضًا بلغ نحو الثلث في إصابات الإجهاد المتكرر منذ بدء هذه الآلات مشاركة عبء العمل على خط التجميع. بل إن بعض الشركات تستخدم حتى مساعدين ذكاءً اصطناعيًا يدرسون أرقام الأداء السابقة لمساعدة الموظفين على تحديد مواعيد تشغيل عمليات الإنتاج. وهذا يخلق دورة مفيدة حيث يتعلم الجميع من أفضل ما يمكن القيام به، مما يعني ليس فقط إنجاز الأعمال بشكل أسرع، بل يجعل أماكن العمل أكثر أمانًا مع مرور الوقت.
يُغيّر ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي طريقة تعاملنا مع تصميم العمليات، حيث يتيح للمهندسين تشغيل مئات بل آلاف السيناريوهات الإنتاجية خلال بضع دقائق فقط. فعلى سبيل المثال، قام أحد مصنعي السيارات مؤخرًا بتطبيق هذه النماذج الذكية لتطوير عمليات اللحام لديهم. ونجحوا في خفض استهلاك الطاقة بنسبة 12 بالمئة تقريبًا بعد تعديل التسلسل. ما يجعل هذه التكنولوجيا قوية بشكل حقيقي هو قدرتها على العمل بالتوازي مع أدوات الصيانة التنبؤية. يمكن لهذه الأنظمة المدمجة أن تقترح فعليًا متى يكون من الجدير ترقية المعدات، من خلال مقارنة التكاليف الأولية المحتملة مقابل المبلغ الذي يمكن توفيره لاحقًا من خلال تجنب الأعطال المفاجئة والحفاظ على سير العمليات بسلاسة يومًا بعد يوم.
من المتوقع أن يعتمد حوالي 65٪ من المصنعين على الشبكات العصبية القائمة على الحافة بحلول عام 2026 كجزء من الانتقال نحو الذكاء الاصطناعي المركزي. تسمح هذه الأنظمة باكتشاف العيوب في الوقت الفعلي، وهو أمر لا تستطيع الحلول القائمة على السحابة مطابقته من حيث السرعة. مع نمو مصانع الإنتاج الذكية المدعومة باتصال 5G في جميع أنحاء القطاع الصناعي، بدأت عمليات الأتمتة تعتمد بشكل أكبر على الخوارزميات القادرة على التكيف وفقًا للمواد الداخلة وطريقة تغير الطلب خلال دورات الإنتاج. ويمثل هذا الاتجاه خطوة مهمة إلى الأمام بالنسبة لعمليات التصنيع التي تحتاج إلى مرونة وذكاء لمواكبة متطلبات الإنتاج الحديثة.
تستخدم المصانع الذكية أنظمة سيبرانية فيزيائية تسمح للآلات باتخاذ قراراتها الخاصة من خلال الجمع بين الأجهزة المتصلة بالإنترنت وتحليلات الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من تدخل الإنسان في خطوط الإنتاج.
تسرع الأتمتة الصناعية من عملية التحول الرقمي من خلال تحسين الصيانة التنبؤية وكفاءة استخدام الطاقة، كما تحسن إدارة الإنتاج بشكل عام وتقلل من مشاكل الجودة.
تمكن الحوسبة الحافة من معالجة البيانات في الوقت الفعلي في المكان الذي يتم فيه إنشاء البيانات، مما يقلل من زمن الوصول ويحسن أوقات الاستجابة في بيئات الإنتاج.
تدمج الأنظمة السيبرانية - المادية بين الآلات المادية والذكاء الرقمي لتمكين المراقبة في الوقت الفعلي والتحكم التكيفي والاستجابة السريعة للاضطرابات في سلسلة التوريد.
حقوق النشر © 2024 بواسطة شركة شنتشن كيدا للإلكترونيات المحدودة
EN