تقنية التصنيع الذكي تُحدث تحولًا في الإنتاج الضخم

يُحدث التصنيع الذكي (SM) - وهو استخدام تقنيات متقدمة ومتكاملة للغاية في عمليات التصنيع - ثورة في كيفية عمل الشركات. دفعت التقنيات المتطورة والسوق التي تزداد عولمتها ورقمنتها الشركات المصنعة إلى اعتماد تقنيات التصنيع الذكي للحفاظ على القدرة التنافسية والربحية.

تطبيق مبتكر من إنترنت الأشياء الصناعي، تعتمد أنظمة التصنيع الذكي على استخدام مستشعرات عالية التقنية لجمع بيانات الأداء والسلامة من الأصول الحساسة للمؤسسة.

التصنيع الذكي، كجزء من التحول الرقمي للصناعة 4.0، ينشر مزيجًا من التقنيات الناشئة وأدوات التشخيص (مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء (IOT)، والتشغيل الآلي، والواقع المعزز، وغيرها) لتحسين تخطيط موارد المؤسسة(ERP)، ما يجعل الشركات أكثر مرونة وتكيفًا. 

ستستعرض هذه المقالة التقنيات الرئيسية المرتبطة بأنظمة التصنيع الذكي، وفوائد تبنّي عمليات التصنيع الذكي، والطرق التي يغير بها التصنيع الذكي قطاع الصناعة.

التصنيع الذكي (SM) هو عملية معقدة، تعتمد على شبكة من التقنيات الجديدة التي تعمل بشكل تعاوني لتبسيط النظام البنائي بأكمله.

تتضمن أدوات التصنيع الذكي الرئيسية ما يلي:

إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT)

إنترنت الأشياء الصناعي هو شبكة من الآلات والأدوات والمستشعرات المترابطة التي تتواصل مع بعضها ومع السحابة لجمع البيانات ومشاركتها. تساعد الأصول المرتبطة بإنترنت الأشياء الصناعي المرافق الصناعية على إدارة وصيانة المعدات من خلال استخدام الحوسبة السحابية وتسهيل التواصل بين الآلات المدعمة. وتُستخدم هذه الميزات البيانات من عدة آلات في وقت واحد، وتعمل على أتمتة العمليات وتوفر للشركات المصنعة تحليلات أكثر تطورًا.

في المصانع الذكية، تُستخدم أجهزة إنترنت الأشياء الصناعي لتعزيز رؤية الماكينات وتتبع مستويات المخزون وتحليل البيانات لتحسين عملية الإنتاج الضخم. 

لا يسمح إنترنت الأشياء الصناعي فقط للأصول الذكية المتصلة بالإنترنت بالتواصل ومشاركة بيانات التشخيص، ما يتيح مقارنات فورية للأنظمة والأصول، بل يساعد أيضًا الشركات المصنعة على اتخاذ قرارات أكثر وعيًا بشأن عملية الإنتاج الضخم بأكملها.

الذكاء الاصطناعي (AI)

واحدة من أهم فوائد تقنية الذكاء الاصطناعي في التصنيع الذكي هي قدرتها على إجراء تحليل البيانات في الوقت الفعلي بكفاءة. وبفضل أجهزة إنترنت الأشياء (IOT) والمستشعرات التي تجمع البيانات من الآلات والمعدات وخطوط التجميع، يمكن للخوارزميات المدعومة بالذكاء الاصطناعي معالجة المدخلات وتحليلها بسرعة لتحديد الأنماط والاتجاهات، ما يساعد الشركات المصنعة على فهم أداء عمليات الإنتاج.

يمكن للشركات أيضًا استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحديد الحالات غير الطبيعية وعيوب المعدات. فعلى سبيل المثال، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية المساعدة على تحديد أنماط البيانات واتخاذ قرارات بناءً على تلك الأنماط، ما يسمح للشركات المصنعة باكتشاف مشكلات مراقبة الجودة في وقت مبكر من عملية الإنتاج.

علاوة على ذلك، يمكن أن يساعد استخدام حلول الذكاء الاصطناعي كجزء من برامج الصيانة الذكية الشركات المصنعة:

• إجراء الصيانة التنبؤية
• تبسيط إدارة سلسلة التوريد
• تحديد مخاطر السلامة في مكان العمل

التشغيل الآلي

أتمتة العمليات الآلية (RPA) كانت محركًا رئيسيًا للتصنيع الذكي، إذ تتولى الروبوتات مهام متكررة و/أو خطيرة مثل التجميع، واللحام، ومناولة المواد. يمكن للتقنية التشغيل الآلي أداء المهام المتكررة بشكل أسرع وبدرجة دقة أعلى بكثير من العمال البشريين، ما يحسن جودة المنتج ويقلل من العيوب. 

كما أن التشغيل الآلي متعدد الاستخدامات للغاية ويمكن برمجته لأداء مجموعة واسعة من المهام، ما يجعله مثاليًا لعمليات التصنيع التي تتطلب مرونة عالية وقدرة على التكيف. ففي مصنع Phillips في هولندا، على سبيل المثال، تصنع الروبوتات ماكينات الحلاقة الكهربائية الخاصة بالعلامة التجارية. كما يستخدم مصنع FANUK الياباني روبوتات صناعية لتصنيع روبوتات صناعية، ما يقلل من متطلبات الموظفين إلى أربعة مشرفين فقط في كل وردية.

ربما الأهم من ذلك، أن الشركات المصنعة المهتمة بنهج التصنيع الذكي يمكنها دمج التشغيل الآلي مع مستشعرات إنترنت الأشياء الصناعي وتحليلات البيانات لخلق بيئة إنتاج أكثر مرونة واستجابة.

الحوسبة السحابية وحوسبة الحافة 

تلعب الحوسبة السحابية وحوسبة الحافة دورًا مهمًا في كيفية عمل مصانع التصنيع الذكي. تساعد الحوسبة السحابية المؤسسات على إدارة جمع البيانات والتخزين عن بُعد، ما يلغي الحاجة إلى البرمجيات والأجهزة المحلية ويزيد من وضوح البيانات في سلسلة التوريد. وباستخدام الحلول السحابية، يمكن للشركات المصنعة الاستفادة من تطبيقات إنترنت الأشياء الصناعي وتقنيات أخرى متقدمة (مثل حوسبة الحافة) لمراقبة بيانات المعدات في الوقت الفعلي وتوسيع العمليات بسهولة أكبر.

أما حوسبة الحافة، فهي نموذج حوسبة موزعة يقرب الحوسبة وتخزين البيانات من العمليات، بدلًا من تخزينها في مركز بيانات مستندة إلى السحابة. وفي سياق التصنيع الذكي، تنشر حوسبة الحافة موارد الحوسبة وتخزين البيانات على حافة الشبكة - أقرب إلى الأجهزة والآلات التي تولد البيانات - ما يتيح معالجة أسرع مع أحجام أكبر من بيانات المعدات.

كما تساعد حوسبة الحافة في التصنيع الذكي الشركات المصنعة على القيام بما يلي:

• تقليل متطلبات عرض النطاق الترددي للشبكة، ومشكلات زمن الانتقال، والتكاليف المرتبطة بنقل البيانات الكبيرة لمسافات طويلة.
• التأكد من أن البيانات الحساسة تظل داخل شبكتها، ما يحسّن من الأمن والامتثال.
• تحسين موثوقية التشغيل والمرونة من خلال الحفاظ على عمل الأنظمة الحيوية في أثناء فترة تعطل مركز البيانات و/أو انقطاعات الشبكة.
• تحسين سير العمل من خلال تحليل البيانات من مصادر متعددة (مثل مستويات المخزون، والأداء، وطلب العملاء) للعثور على مجالات للتحسين وزيادة التوافقية بين الأصول.

تتيح حوسبة الحافة والحوسبة السحابية معًا للمؤسسات استخدام البرمجيات كخدمة (SaaS)، ما يوسّع إمكانية الوصول إلى التقنية لتشمل نطاقًا أوسع من عمليات التصنيع.

في بيئات التصنيع، حيث يمكن أن يكون لتأخير صناعة القرار تأثيرات كبيرة على نتائج الإنتاج، تساعد الحوسبة السحابية وحوسبة الحافة شركات التصنيع على تحديد أعطال المعدات وعيوب الجودة واختناقات خطوط الإنتاج والاستجابة لها بسرعة.

سلسلة الكتل

سلسلة الكتل هي سجل مشترك يساعد الشركات على تسجيل المعاملات، وتتبع الأصول، وتحسين الأمن السيبراني داخل شبكة الأعمال. وفي نظام تنفيذ التصنيع الذكي (MES)، تخلق سلسلة الكتل سجلًا ثابتًا لكل خطوة في سلسلة التوريد، من المواد الخام إلى المنتج النهائي. وباستخدام سلسلة التوريد لتتبع حركة البضائع والمواد، يمكن للشركات المصنعة ضمان شفافية وأمان كل خطوة في عملية الإنتاج، ما يقلل من مخاطر الاحتيال ويحسن المساءلة.

يمكن أيضًا استخدام سلسلة التوريد لتحسين كفاءة سلسلة التوريد من خلال أتمتة العديد من العمليات المتعلقة بتتبع المعاملات والتحقق منها. فعلى سبيل المثال، يمكن للمؤسسة استخدام العقود الذكية - وهي عقود تُنفَّذ ذاتيًا وتكون شروط الاتفاقية مكتوبة مباشرةً داخل أسطر من التعليمات البرمجية - للتحقق من أصالة المنتجات، وتتبع الشحنات، وإجراء المدفوعات. ويمكن أن يساعد ذلك على تقليل الوقت والتكلفة المرتبطين بالعمليات اليدوية، مع تحسين الدقة وتقليل مخاطر الأخطاء.

يمكن للشركات المصنعة أيضًا استخدام تقنيات سلسلة الكتل لحماية الملكية الفكرية من خلال إنشاء سجل للملكية الفكرية وتحسين ممارسات الاستدامة من خلال تتبع الأثر البيئي لعمليات الإنتاج.

التوائم الرقمية

أصبحت التوائم الرقمية مفهومًا شائعًا بشكل متزايد في عالم التصنيع الذكي. والتوائم الرقمية هي نسخة افتراضية من جسم مادي أو نظام مزود بمستشعرات ومتصلة بالإنترنت، ما يسمح لها بجمع البيانات وتقديم رؤى أداء في الوقت الفعلي. وتُستخدم التوائم الرقمي لمراقبة أداء عمليات التصنيع والآلات والمعدات وتحسينها. 

من خلال جمع بيانات المستشعرات من المعدات، يمكن للتوائم الرقمية كشف الحالات غير الطبيعية، وتحديد المشكلات المحتملة، وتقديم رؤى حول كيفية تحسين عمليات الإنتاج. ويمكن للشركات المصنعة أيضًا استخدام التوائم الرقمية لمحاكاة السيناريوهات واختبار التكوينات قبل تنفيذها ولتسهيل الصيانة والدعم عن بُعد.

الطباعة ثلاثية الأبعاد

تُعدّ الطباعة ثلاثية الأبعاد، والمعروفة أيضًا باسم التصنيع الإضافي، تقنية سريعة النمو غيرت الطريقة التي تصمم بها الشركات المنتجات وتضع نماذجها الأوّلية وتنتجها. تستخدم المصانع الذكية في المقام الأول الطباعة ثلاثية الأبعاد لتصنيع الأجزاء والمكونات المعقدة بسرعة ودقة.

يمكن أن تكون عمليات التصنيع التقليدية مثل القولبة بالحقن محدودة بسبب تعقيد هندسة أجزاء النموذج الأوّلي، وقد تتطلب خطوات وعمليات متعددة للإنتاج. وباستخدام الطباعة ثلاثية الأبعاد، يمكن للشركات المصنعة إنتاج أشكال هندسية معقدة في خطوة واحدة، ما يقلل من وقت وتكاليف التصنيع.

يمكن للطباعة ثلاثية الأبعاد أن تساعد الشركات أيضًا على:

• تطوير منتجات وعناصر مخصصة باستخدام ملفات التصميم الرقمي.
• بناء واختبار النماذج الأوّلية على أرض المتجر مباشرةً.
• تمكين التصنيع حسب الطلب لتبسيط عمليات إدارة المخزون.

التحليلات التنبؤية 

يعتمد التصنيع الذكي بشكل كبير على تحليلات البيانات لجمع البيانات ومعالجتها وتحليلها من مصادر متنوعة، بما في ذلك مستشعرات إنترنت الأشياء الصناعي، وأنظمة الإنتاج، وأنظمة إدارة سلسلة التوريد. وباستخدام تقنيات تحليل البيانات المتقدمة، يمكن للتحليلات التنبؤية أن تساعد على تحديد نقاط الضعف والاختناقات ومشكلات الجودة بشكل استباقي.

الفائدة الأساسية للتحليلات التنبؤية في قطاع التصنيع هي قدرتها على تعزيز كشف العيوب، ما يسمح للشركات المصنعة باتخاذ تدابير استباقية لمنع فترة التعطل وأعطال المعدات. كما يمكّن التحليل التنبؤي المؤسسات من تحسين جداول الصيانة لتحديد أفضل وقت للصيانة والإصلاحات.

تقدم حلول التصنيع الذكي، مثل IBM® Maximo Application Suite، عددًا من الفوائد مقارنةً بأساليب التصنيع التقليدية، بما في ذلك ما يلي:

• زيادة الكفاءة: يمكن أن يحسِّن التصنيع الذكي الكفاءة التنظيمية من خلال تحسين عمليات الإنتاج وتسهيل مبادرات تقارب البيانات. ومن خلال الاستفادة من تقنيات المعلومات الجديدة، يمكن للشركات المصنعة تقليل أخطاء الإنتاج، وتقليل الهدر، وخفض التكاليف، وتحسين فعالية المعدات بشكل عام.
• تحسين جودة المنتج: يساعد التصنيع الذكي الشركات على إنتاج منتجات عالية الجودة من خلال تحسين التحكم في العمليات واختبار المنتج. وباستخدام مستشعرات إنترنت الأشياء الصناعي وتحليلات البيانات، يمكن للشركات المصنعة مراقبة معدلات الإنتاج والتحكم بها في الوقت الفعلي، مع تحديد المشكلات وتصحيحها قبل أن تؤثر على جودة المنتج.
• زيادة المرونة: يحسن التصنيع الذكي مرونة الإنتاج من خلال تمكين الشركات المصنعة من التكيف بسرعة مع متطلبات السوق المتغيرة وتعظيم فائدة التنبؤ بالطلب. ومن خلال نشر التشغيل الآلي وأدوات الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات المصنعة إعادة تكوين خطوط الإنتاج بسرعة طوال دورة الحياة لاستيعاب التغيرات في تصميم المنتج أو حجم الإنتاج، ما يحسن سلسلة القيمة بشكل فعّال.

مجموعة تطبيقات IBM Maximo Application Suite هي نظام شامل لإدارة الأصول المؤسسية يساعد المؤسسات على تحسين الأداء، وتمديد عمر الأصل، وتقليل فترة التعطل. وتوفر IBM Maximo للمستخدمين منصة متكاملة مستندة إلى السحابة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتميز بالقدرات الشاملة لأنظمة CMMS تنتج التحليلات المتقدمة وتساعد مديري الصيانة على اتخاذ قرارات أكثر ذكاء وقائمة على البيانات.