لماذا تعد الأتمتة الصناعية ضرورية للتصنيع الحديث؟

تطور الأتمتة الصناعية في التصنيع الذكي

نمو الأتمتة الصناعية وأثرها في كفاءة التصنيع

وبحسب تقرير ماكينزي لعام 2025، فقد ساهمت أتمتة العمليات الصناعية منذ عام 2015 في زيادة الإنتاجية التصنيعية على مستوى العالم بنسبة تقارب 47%. وتتميز المصانع الذكية بدورة إنتاج أسرع بنسبة تقارب 30% مقارنةً بالمصانع التقليدية في ذلك الوقت. وعندما تستخدم الشركات الروبوتات بالتزامن مع وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة (PLCs)، فإنها تقلل من الأخطاء التي تحدث أثناء الأعمال المتكررة. كما أن مستوى الدقة التي تحققها هذه الأنظمة مذهل للغاية - أحيانًا تصل إلى ±0.001 ملليمتر. خذ على سبيل المثال خطوط تجميع السيارات، إذ تحقق تلك التي اعتمدت أنظمة اللحام الآلية دقة تقارب 99.8%. وهذا يعني تقليل الوقت المستغرق في إصلاح الأخطاء لاحقًا، مما يوفر للمديرين ما يقارب 740,000 دولار سنويًا من تكاليف إعادة العمل وفقًا لدراسات معهد بونيمون لعام 2023. ما يشير إليه كل هذا واضح تمامًا، فكلما استمرت شركات التصنيع في اعتماد هذه التكنولوجيا، فإنها تتجه بشكل طبيعي نحو معايير الثورة الصناعية الرابعة (Industry 4.0) بهدف تحسين قابلية التوسع وزيادة كفاءة استخدام الموارد على نطاق واسع.

مبادرات التحول الرقمي والصناعة 4.0 في البيئات الصناعية

لقد شهدت المصانع تحسنًا في الكفاءة في استخدام الطاقة بنسبة 19 بالمائة تقريبًا منذ الانتقال إلى الصناعة 4.0، وذلك يرجع بشكل رئيسي إلى أنظمة التحكم الذكية في المحركات المتصلة عبر إنترنت الأشياء وفقًا للتقرير الأخير لشركة PwC لعام 2024. تعتمد معظم عمليات التصنيع الحديثة على الحوسبة السحابية في الوقت الحالي، حيث تستفيد حوالي ثلاثة أرباع سلاسل التوريد من تدفق البيانات المتزامن. هذا يعني أن المديرين قادرون على الرد بسرعة عندما يواجهون نقصًا في المواد أو زيادة مفاجئة في الطلب دون الحاجة إلى انتظار التقارير الأسبوعية. كما أظهرت دراسة نُشرت العام الماضي نتائج مثيرة للاهتمام أيضًا: حيث تمكنت الشركات التي بدأت باستخدام تكنولوجيا النماذج الرقمية (Digital Twin) من خفض مصاريف النماذج الأولية لديها بنسبة تصل إلى الثلث تقريبًا، وذلك فقط لأنها أصبحت قادرة على اختبار مشاكل خطوط الإنتاج افتراضيًا أولًا بدلًا من إهدار الأموال على النماذج المادية. كل هذه التطورات تُغذي ما يُشير إليه العديد من المحللين على أنه سيكون توسعًا هائلًا في مجال الأتمتة الصناعية خلال السنوات القادمة، حيث تقدر القيمة السوقية العالمية لهذا القطاع حاليًا بأكثر من تريليون دولار استنادًا إلى التوقعات الحديثة لوتيرة اعتماد الصناعة 4.0.

تأثير الثورة الصناعية الرابعة على أتمتة التصنيع

تُسهم الجمع بين الثورة الصناعية الرابعة وأنظمة الفيزياء السيبرانية والذكاء الاصطناعي في تقليل إغلاقات المصانع غير المتوقعة في تصنيع أشباه الموصلات بنسبة تصل إلى 41 بالمئة وفقًا للتقرير الأخير لشركة ديلويت الصادر في 2024. تعتمد معظم المصانع الحديثة حاليًا على الأجهزة الحاسوبية الحافة (Edge Computing)، حيث يتم معالجة ما يقارب الثلثين من جميع معلومات الاستشعار مباشرةً في مصدرها بدلًا من إرسالها إلى مواقع أخرى. تقلل هذه المعالجة المحلية من زمن الاستجابة إلى أقل من مillisecond واحد عند فحص جودة المنتجات أثناء عمليات الإنتاج. عادةً ما تشهد شركات تصنيع أشباه الموصلات التي اعتمدت أجهزة الحافة الخاصة بالإنترنت الصناعي للأشياء (IIoT) انخفاضًا في معدلات العيوب بنسبة تقارب 22 بالمئة. يمكن للآلات الذكية الآن تحليل عوامل متعددة في وقت واحد، حيث يتم التحقق من التقلبات في درجة الحرارة والتغيرات في الضغط والاهتزازات الصادرة عن المعدات بشكل متبادل في الوقت الفعلي. ومع استمرار تكامل هذه الابتكارات التقنية المختلفة، نحن نشهد تحولًا نحو نماذج إنتاجية قادرة على التكيف تلقائيًا بناءً على الطلب الفعلي بدلًا من الجداول الزمنية الثابتة، وهو ما أصبح ضروريًا للحفاظ على القدرة التنافسية في بيئة التصنيع السريعة الوتيرة في الوقت الحالي.

التقنيات الأساسية التي تمكّن الأتمتة الصناعية

توسيع إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) والمراقبة في الوقت الفعلي

لقد تغيرت رؤية التصنيع بشكل كبير بفضل إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT). وفقًا للبيانات الحديثة، أصبحت مرافق الإنتاج تحتوي الآن على حوالي 127% من الأجهزة المتصلة أكثر مما كانت عليه في عام 2020. توفر هذه الأنظمة الحديثة التي يقودها الاستشعار رؤى في الوقت الفعلي حول صحة المعدات، مما يسمح لطواقم الصيانة بإصلاح المشكلات الميكانيكية أسرع بنسبة تصل إلى 60% مقارنة بالاعتماد على الفحوصات اليدوية التقليدية، وفقًا لتقرير Future Market Insights الصادر العام الماضي. كما يرى مصنعي السيارات فوائد ملموسة أيضًا. تشير التقارير إلى أن المصانع التي نفذت حلول IIoT سجلت تحسنًا بنسبة 22% تقريبًا في أداء خطوط الإنتاج فقط لأنها قادرة على مراقبة العمليات باستمرار طوال سير العمل، وهو أمر أبرزته أحدث تقارير الأتمتة الصناعية لعام 2024.

الحوسبة الحافة لاتخاذ قرارات في الوقت الفعلي في الأنظمة الآلية

تحقيق الحوسبة الحافة يلغي الاعتماد على السحابة من خلال معالجة البيانات المحلية للآلة، مما يقلل زمن اتخاذ القرار إلى أقل من 10 مللي ثانية في التطبيقات الحرجة. تثبت هذه القدرة أنها ضرورية لأنظمة الأمان والروبوتات الدقيقة حيث يمنع الاستجابة الفورية الأخطاء المكلفة في العمليات عالية السرعة.

اعتماد النماذج الرقمية لمحاكاة وتحسين العمليات

أفادت الشركات المصنعة الرائدة بحدوث 35% أقل من العيوب في التصميم عند استخدام النماذج الرقمية لمحاكاة عمليات الإنتاج قبل التنفيذ المادي. تسمح هذه النماذج الافتراضية للمهندسين باختبار إعدادات المعدات وتعديلات سير العمل دون مخاطر، مما يقلص دورات التحسين من أسابيع إلى أيام في بيئات التصنيع المعقدة.

الذكاء الاصطناعي والروبوتات الذكية في الإنتاج

دور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأتمتة الصناعية

تُغير تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الطريقة التي تُحدث بها الصناعات عمليات التشغيل الآلي. يمكن لهذه الأنظمة الذكية تحليل جميع أنواع البيانات القادمة من أجهزة الاستشعار في المصنع، وكاميرات الأمن، والأجهزة المتصلة عبر أرضية المصنع. وبحسب تقرير نُشر السنة الماضية من قبل روبوتيك إن مانوفاكتورينج (Robotics in Manufacturing)، فإن المصانع التي تستخدم روبوتات مدعومة بالذكاء الاصطناعي شهدت انخفاضاً في الأخطاء بنسبة 18 بالمائة تقريباً أثناء عمليات الإنتاج، كما تحسنت تنظيم سير العمل بنسبة 35 بالمائة أسرع في مصانع تصنيع السيارات وتركيب الإلكترونيات. الشيء المثير للاهتمام حقاً هو أنه بمجرد بدء تشغيل هذه الأنظمة، فإنها تقوم فعلياً بضبط نفسها لمهام مثل التنقل الفعال للمواد وإدارة استهلاك الطاقة دون الحاجة إلى مراقبة مستمرة من قبل شخص ما.

التحكم في الجودة واكتشاف العيوب باستخدام الذكاء الاصطناعي

وصلت أحدث أنظمة الرؤية العاملة بتقنية التعلم العميق هذه الأيام إلى دقة تبلغ حوالي 99.7 بالمئة في اكتشاف العيوب على خطوط الإنتاج السريعة. وهذا تحسن كبير مقارنة بالدقة التي كانت حوالي 92 بالمئة باستخدام الطرق القديمة. فعلى سبيل المثال، قلص أحد كبرى شركات تصنيع قطع السيارات نسبة الفاقد بنسبة 22 بالمئة تقريبًا بعد تبني أدوات الفحص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. تقوم هذه الأدوات بفحص أكثر من 500 عامل جودة مختلف في آن واحد أثناء حركة القطع على خط الإنتاج. وتساهم هذه الدقة العالية بشكل كبير في تقليل المواد الضائعة وتساعد الشركات على الالتزام باللوائح الصناعية الصارمة التي يجب الالتزام بها في الوقت الحالي.

الروبوتات التعاونية (Cobots) تُحسّن سير العمل بين الإنسان والآلة

تقوم أحدث الروبوتات التعاونية المزودة بحساسات قوة مدمجة وواجهات سهلة الاستخدام بالفعل بأداء حوالي 30 بالمئة من أعمال التجميع المتكررة في تلك البيئات الهجينة للتصنيع. يمكن لأفراد طاقم المصنع تعديل هذه الآلات خلال أكثر من 15 دقيقة بقليل من خلال قوائم شاشة اللمس البسيطة، مما يعني أنها تتكيف بسرعة عندما تحتاج الشركات إلى التحول إلى نماذج منتجات مختلفة. وبحسب لبعض الدراسات المنشورة السنة الماضية، فقد قلصت إحدى المصانع التي تنتج قطع غيار للطائرات أوقات إعداد محطات العمل لديها بنسبة تقارب النصف بعد إدخال هذه الروبوتات التعاونية. وقد تبنّى قطاع الطيران والفضاء هذه التكنولوجيا بسرعة خاصة، لأن كل دقيقة توفرها تعني توفيرًا حقيقيًا في التكاليف.

الروبوتات الذكية والأتمتة المرنة من أجل قابلية التكيف في الإنتاج

تُسهم خلايا الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في تسريع عمليات تغيير الإنتاج بنسبة تصل إلى 27 بالمئة، وذلك بفضل الماسكين التي تقوم بمعايرة نفسها تلقائيًا وبرامج تحديد المسار الذكية. وبحسب الدراسات المنشورة في مجلة الروبوتات المتقدمة، فإن هذه الأنظمة المتطورة قادرة على تعديل إعداداتها بشكل ذاتي عند التعامل مع مواد مختلفة أو أجزاء مستهلكة، مما يسمح للمصانع بالاستمرار في الإنتاج بسرعة قصوى حتى بعد العمل المتواصل لعدة أيام. وبإضافة الحوسبة الحافة إلى المعادلة، يحصل المصنعون على قدرة حقيقية قوية، ألا وهي إجراء تغييرات فورية بناءً على متطلبات العملاء في اللحظة الحالية، بدلًا من الانتظار حتى موعد التحديثات المجدولة.

الصيانة التنبؤية والموثوقية التشغيلية

الصيانة التنبؤية وتقليل وقت التوقف عن العمل من خلال تحليل البيانات الاستشعارية

في الوقت الحالي، تستخدم معظم أنظمة الأتمتة الصناعية بيانات المستشعرات للكشف عن احتمال توقف الآلات عن العمل، وذلك قبل 9 أشهر وحتى 12 شهرًا مقدماً. وبحسب تقرير ماكينزي من العام الماضي، فإن هذا النوع من الصيانة التنبؤية يقلل الإغلاقات المفاجئة بنسبة تتراوح بين 30 إلى 40 بالمئة. عندما تقوم المصانع بتثبيت أجهزة استشعار ذكية لقياس الاهتزازات وكاميرات حرارية على المعدات، فإنها تستطيع اكتشاف المشاكل في مراحل مبكرة. وتشير بعض التقارير من المصانع إلى تحقيق دقة تصل إلى 90 بالمئة في اكتشاف العيوب قبل أن تبدأ الأجزاء بالفعل في الفشل. والهدف الأساسي هو تقليل الخسائر المالية الناتجة عن توقف الإنتاج، وضمان بقاء المعدات صالحة للاستخدام لفترة أطول. أما بالنسبة للشركات العاملة في القطاعات سريعة التطور مثل صناعة السيارات أو خطوط تجميع الإلكترونيات، فإن القدرة على التنبؤ بالمشاكل بدلاً من الانتظار حتى تحدث تُعد الفارق بين الحفاظ على القدرة التنافسية أو التخلف عنها.

أظهر تحليل لعام 2023 حول استراتيجيات الصيانة التنبؤية في البنية التحتية للسكك الحديدية أن المصانع تستخدم حلول مراقبة الحالة:

• خفض تكاليف الصيانة بنسبة 25%
• تحقيق وقت تشغيل 98.5%
• خفض مخزون قطع الغيار بنسبة 18%

دراسة حالة: الصيانة التنبؤية توفر 2 مليون دولار سنويًا في مصنع للسيارات

قامت شركة توريد سيارات من الدرجة الأولى بتطبيق تحليل صوتي مدعوم بالذكاء الاصطناعي على 87 ماكينة ختم، وقد تمكّن هذا الأسلوب من تحديد أنماط البلى في المحامل لا يمكن رؤيتها من قبل المفتشين البشريين. وقد حقق هذا التدخل:

• منع 14 توقفًا في خط الإنتاج خلال الربع الأول من عام 2024
• خفضت مطالبات الضمان بمقدار 470,000 دولار من خلال اكتشاف مبكر للعيوب
• وفرت 1.2 مليون دولار سنويًا من إصلاحات الطوارئ التي تم تجنبها

يقوم فريق الصيانة في المصنع الآن بتحديد أولويات التدخلات باستخدام درجات أولوية في الوقت الفعلي من لوحة تحليل البيانات الخاصة بهم، مما يُظهر كيف تمكّن الأتمتة الصناعية الاستجابة لمشكلات المعدات الناشئة بسرعة 25% أكثر (Deloitte 2024).

الاستدامة وكفاءة استخدام الطاقة من خلال الأتمتة الصناعية

أهداف الاستدامة والتحلل الكربوني تدفع نحو الأتمتة وكفاءة المحركات

أصبحت الأتمتة في الصناعة ضرورية لتحقيق تلك الأهداف المتعلقة بالاستدامة والتي يتحدث عنها المصنعون باستمرار. في الوقت الحالي، يركز ما يقارب الثلثين من الشركات على المحركات ذات الكفاءة في استخدام الطاقة حيث يحاولون خفض الانبعاثات الكربونية. تعمل أجهزة الاستشعار الذكية مع أنظمة التحكم التكيفية بشكل مشترك على تعديل كمية الطاقة المستهلكة، مما يقلل من هدر الطاقة الناتج عن تشغيل الآلات دون فائدة بنسبة تصل إلى 50٪ أثناء العمليات العادية. هذا منطقي عند النظر في الجهود المناخية على نطاق واسع، حيث يقلل من هدر الطاقة في المجالات الصناعية الشاقة مثل تشكيل المعادن أو تشغيل المصانع الكيميائية، والتي تكون فيها متطلبات الطاقة مرتفعة في الأصل.

تحسينات كفاءة العمليات تقلل من الأثر البيئي

تظهر الفوائد البيئية للأنظمة الآلية بشكل واضح عندما ننظر إلى كيفية التعامل مع المواد في دوائر مغلقة والتصنيع بدقة عالية. يمكن للروبوتات الموجهة برؤية آلية خفض معدلات العيوب إلى ما يقارب الصفر، مما يعني أن المصانع تهدر ما بين 19 إلى 28 بالمئة أقل من المواد الخام مقارنةً بالخطوط التقليدية اليدوية. وعند دمجها مع تلك النماذج الذكية للذكاء الاصطناعي لتوزيع الموارد، يقلل المصنعون من استخدام المياه أيضًا. فقد يوفر مصنع متوسط الحجم حوالي 1.2 مليون لتر من المياه سنويًا دون التأثير على سرعة الإنتاج أو مستويات الإخراج. تُحدث هذه التوفيرات فرقًا حقيقيًا من الناحيتين البيئية والاقتصادية للشركات التي تستثمر في تقنيات الأتمتة.

الأسئلة الشائعة

ما هي الفوائد التي تقدمها الأتمتة الصناعية في التصنيع؟

تُحسّن الأتمتة الصناعية الدقة، وتقلل من تكاليف إعادة العمل، وتعزز سرعة الإنتاج، وتُقلل معدلات الأخطاء. كما تزيد من كفاءة استخدام الطاقة والاستدامة البيئية من خلال تحسين استخدام الموارد.

كيف تُحسّن تقنية النموذج الرقمي (Digital Twin) عمليات التصنيع؟

تسمح النماذج الرقمية (Digital Twins) لمصنعي المعدات بمحاكاة العمليات الإنتاجية واختبار تكوينات المعدات بشكل افتراضي، مما يقلل من عيوب التصميم، ويوفّر الوقت، ويقلل من المصروفات المرتبطة بالبروتوتايب المادي.

ما الدور الذي تلعبه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في أتمتة المصانع؟

يعزز الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الأتمتة من خلال تنظيم سير العمل، وتقليل الأخطاء، وتحسين استخدام الطاقة. كما يمكّنان الروبوتات الذكية من التكيّف مع المواد والتغيرات في الإنتاج بشكل أكثر كفاءة.