دمج بيانات مؤسسات التصنيع

تحسين الكفاءة وخفض المخاطر باستخدام البيانات المُجمعة في الوقت الفعلي

يجب على مصنعي اليوم فهم مدى كفاءة تشغيل جميع خطوطهم عبر مصانع متعددة—إنهم يحتاجون إلى معرفة فور حدوث مشكلة، ليس بعد خمس أو عشر دقائق من الحقيقة. مع ذلك، يعد هذا أيضًا أحد أكبر التحديات التي تواجهها نظرًا لأن قدرتها على القيام بذلك تعتمد على الوصول في الوقت الفعلي إلى البيانات من مواقع بعيدة متعددة قد يكون لها اتصال بالإنترنت محدود أو متقطع. لحل هذه المشكلة، نحتاج إلى دفع التعلم الآلي (ML) واكتساب البيانات إلى الشبكة المتطورة.

تبسيط عملية اتخاذ القرار على نحو متطور

يمكننا تكوين منصة بيانات Oracle لمواجهة هذا التحدي من خلال تضمين أجهزة Oracle Roving Edge (REDs). تم تصميم كل RED لتسجيل البيانات وتخزينها وتشغيلها وإدارتها واكتساب رؤى منها، مما يمنح الشركات المصنعة القدرة على أتمتة عملية صنع القرار وإدارة معدات التصنيع على نحو متطور. تشمل منصة بيانات Oracle للتصنيع أيضًا إمكانات الكشف عن أوجه الخلل، التي يمكن استخدامها لمعالجة اضطرابات خط التصنيع وتقديم رؤى متعلقة بالصيانة لتحسين التخفيف والمعالجة.

توضح البنية التالية كيف تدعم منصة بيانات Oracle دمج بيانات المصنع من خلال نشر التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي المتطور لتحديد أوجه الخلل وتنفيذ جمع البيانات الذكية وتوفير المعلومات التشغيلية في الوقت الفعلي.

توضح هذه الصورة كيف يمكن استخدام منصة بيانات Oracle للتصنيع لتوحيد بيانات المصنع. وتشمل المنصة الدعائم الخمس التالية:

1. 1. مصادر البيانات، الاكتشاف
2. 2. استيعاب، تحويل
3. 3. الاحتفاظ، التوقع، الإنشاء
4. 4. التحليل والتعلم والتنبؤ
5. 5. القياس، العمل

يتضمن ركيزة مصادر البيانات والاكتشاف فئتين من البيانات.

1. 1. تشتمل بيانات سجلات الأعمال على بيانات إدارة المستودعات وتحسين المخزون وبيانات تخطيط موارد المؤسسات (ERP) (Oracle E-Business Suite وFusion SaaS وNetSuite) وبيانات التخطيط والجدولة في MES.
2. 2- تتضمن بيانات المدخلات الفنية بيانات المستشعر والكاميرا والجهاز (IoT) والبيانات من تطبيقات PLM وSCADA والتصنيع.

تضم دعامة الاستيعاب، التحويل أربع قدرات.

1. 1. يستخدم استيعاب الدفعات تكامل بيانات OCI وOracle Data Integrator.
2. 2. يستخدم استيعاب التدفق Kafka Connect.
3. 3. يستخدم التكامل المُخصص Oracle WebLogic Server على الأجهزة الافتراضية.
4. 4. يستخدم نقل مزامنة RED محركًا محليًا.

يتم توصيل استيعاب الدفعات بشكل غير مباشر بمخزن بيانات الخدمة.

يرتبط استيعاب التدفق والتكامل المُخصص بشكل غير مباشر بمنطقة النقل الخارجي.

بالإضافة إلى ذلك، يتصل نقل مزامنة RED بشكل غير مباشر بمنطقة النقل الوارد.

تتكون دعامة الاستمرار والدقة والإنشاء من أربع قدرات.

1. 1. يستخدم مخزن بيانات الخدمة MySQL وخادم Oracle DB.
2. 2. تستخدم معالجة الدفعات/معالجة Spark تحليلات التدفق لـOCI GoldenGate.
3. 3. تستخدم منطقة النقل الخارجي تخزين كائنات OCI.
4. 4. تستخدم منطقة النقل الداخلي تخزين كائنات OCI.

هذه القدرات مرتبطة بالركيزة. تتصل معالجة الدفعات/Spark بشكل غير مباشر بمخزن بيانات الخدمة.

تتصل منطقة النقل الخارجي بشكل غير مباشر بمعالجة الدفعات/Spark.

تتصل ثلاث إمكانات في ركيزة التحليل والتعلم والتنبؤ:

يتصل مخزن بيانات الخدمة بشكل أحادي الاتجاه بإمكانية التحليلات والتمثيل المرئي ومن خلال ثنائي الاتجاه بإمكانية اكتشاف أوجه الخلل. تتصل منطقة النقل الخارجي بشكل غير مباشر بقدرات الكشف عن أوجه الخلل ونقل مزامنة RED.

تتصل منطقة النقل الداخلي بصورة غير مباشرة بإمكانية اكتشاف أوجه الخلل.

تشتمل دعامة التحليل والتعلم والتنبؤ على ثلاث إمكانات.

1. 1. يستخدم التحليلات والتمثيل المرئي Oracle Analytics Server.
2. 2. يستخدم الكشف عن أوجه الخلل نموذجًا تم تدريبه مركزيًا ونشره محليًا مثل PMML.
3. 3. يستخدم نقل مزامنة RED محركًا محليًا.

تتصل إمكانية الكشف عن أوجه الخلل بشكل غير مباشر بالتحليلات وإمكانية التمثيل المرئي بالركيزة.

تتصل ثلاث إمكانات بركيزة القياس والعمل. تتصل إمكانات التحليلات والتمثيل المرئي بشكل غير مباشر بلوحات المعلومات والتقارير المحلية وكذلك التنبؤات المحلية. تتصل إمكانية الكشف عن أوجه الخلل بشكل غير مباشر بالتنبؤات المحلية، وتتصل إمكانية نقل مزامنة RED بشكل غير مباشر بحالة استخدام إضافية.

تسجل ركيزة القياس والعمل طريقة استخدام بيانات المصنع المُدمجة. تنقسم هذه الاستخدامات المحتملة إلى أربع مجموعات.

1. تتضمن المجموعة الأولى لوحات المعلومات والتقارير المحلية.
2. تتضمن المجموعة الثانية تنبؤات محلية.
3. تتضمن المجموعة الثالثة التطبيقات.
4. تتضمن المجموعة الرابعة حالة استخدام إضافية تتمثل في الكفاءة التشغيلية والأداء.

يتم دعم الركائز الأساس الثلاث—الاستيعاب والتحويل والاستمرار والدقة والإنشاء والتحليل والتعلم والتنبؤ—بواسطة Oracle Roving Edge Device.

توجد أربع طرق رئيسة لإدخال البيانات في بنية لتمكين الشركات المصنعة من فهم الكفاءة التشغيلية والأداء بسهولة.

• يتيح التكامل المُخصص من Oracle Integration Repository لنا تكامل البيانات—المهيكلة وغير المهيكلة—من مصادر مختلفة، مما يسمح بالتفاعلات مع الأجهزة وواجهات برمجة التطبيقات المخصصة وما إلى ذلك. يمكن استيعاب البيانات من أي نوع تطوير تطبيق (على سبيل المثال، تعليمات Java أو Python البرمجية المستقلة أو التطبيقات المستندة إلى Oracle WebLogic Server أو التطبيقات المستندة إلى Kubernetes). يتم تخزين البيانات في تخزين الكائنات لمزيد من التنقيح أو للنقل الخارجي أو لتغذية نماذج الذكاء الاصطناعي.
• تُعد مزامنة بيانات RED طريقة فعالة وبسيطة لنقل نماذج التعلم الآلي من موقع مركزي (على سبيل المثال، مستودع تخزين الكائنات للنماذج المدربة في Oracle Cloud Infrastructure (OCI)) إلى الخدمات المتطورة. في حالة الاستخدام هذه، يكون للتعريف المتطور بخدمة RED مع آلات أخرى داخل المصنع نفسه. يتم تخزين الإصدارات الجديدة من النماذج بتنسيق "مستقل" لغة ترميز النموذج التنبؤي (PMML). يُجري المحرك المحلي تحديث عند اكتشاف نموذج جديد ودفعه تلقائيًا إلى الأحمر. كما تُعد مزامنة بيانات خدمة RED طريقة رائعة لنقل جميع البيانات التي جمعتها خدمة RED مختلفة على مدار اليوم (على سبيل المثال، أوجه الخلل والإشارات وما إلى ذلك) إلى موقعك المركزي، وعلى الأرجح لتخزين الكائنات في OCI. يتم استخدام هذه البيانات بعد ذلك لإعداد التقارير التشغيلية والتدريب على نماذج التعلم الآلي. يحدد حجم البيانات المضمنة في عمليات مزامنة بيانات RED هذه متطلباتك لشركات الاتصالات عن بُعد إلى مركز بيانات أو عرض النطاق الترددي للقمر الصناعي.
• استيعاب الدفعات يستخدم Oracle Data Integrator، ويمثل حل تكامل بيانات شامل يغطي جميع متطلبات تكامل البيانات بدءًا من عمليات التحميل الدفعات عالية الأداء والأحجام الكبيرة إلى عمليات التكامل التي تعتمد على الأحداث والتغذية المتدرجة وخدمات البيانات التي تدعم SOA. في حين أن الاحتياجات في الوقت الفعلي تتطور، يمثل الاستخراج الأكثر شيوعًا من أنظمة ERP والتخطيط وإدارة المستودعات وإدارة النقل استيعاب الدفعات باستخدام عملية الاستخراج والتحويل والتحميل أو الاستخراج والتحميل والتحويل. يمكن أن تكون هذه الاستخراجات متكررة، في كثير من الأحيان كل 10 أو 15 دقيقة، لكنها لا تزال مُجمعة في طبيعتها، إذ يتم استخراج المعاملات ومعالجتها في مجموعات ليس بشكل فردي. تقدم OCI خدمات مختلفة لمعالجة استيعاب الدفعات؛ تتضمن هذه خدمة تكامل بيانات OCI الأصلية أو Oracle Data Integrator التي تعمل على مثيل OCI Compute. اعتمادًا على وحدات التخزين وأنواع البيانات، يمكن تحميل البيانات إلى تخزين الكائنات أو تحميلها مباشرةً إلى قاعدة بيانات علائقية منظمة للتخزين الدائم.
• يمكن أن يساعد تحليل البيانات في الوقت الفعلي من مصادر متعددة في تزويد شركات التصنيع برؤى قيمة حول كفاءتها التشغيلية وأدائها العام. تستخدم منصة بيانات Oracle معالجة الاستيعاب لاستيعاب تدفقات البيانات من عدة أنظمة من المستوى الثاني من ISA-95، مثل أنظمة مراقبة الإشراف واكتساب البيانات (SCADA)، وعناصر التحكم المنطقية القابلة للبرمجة، وأنظمة أتمتة الدفعات. يتم استيعاب بيانات التدفق (الأحداث) وتحدث بعض التحويلات/التجميعات الأساس قبل تخزين البيانات في تخزين الكائنات. يمكن استخدام تحليلات التدفق لتحديد الأحداث المترابطة ويمكن تغذية أي أنماط محددة (يدويًا) لفحص علوم البيانات الأولية. في حين أن أدوات التحليلات التقليدية تستخرج المعلومات من البيانات أثناء التخزين، فإن تحليلات البث تقيّم قيمة البيانات أثناء نقلها، أي في الوقت الفعلي.

يتم بناء استمرارية البيانات ومعالجتها على ثلاثة مكونات.

• في مخزن بيانات الخدمة، تتم إدارة البيانات بواسطة Oracle Database Server أو MySQL لمعالجة البيانات. يوفر مخزن بيانات الخدمة طبقة علائقية مستمرة تستخدم في الغالب لخدمة بيانات للمستخدمين النهائيين مباشرة عبر أدوات مستندة إلى SQL. كما يعمل كطبقة خدمة للتحليلات المتخصصة.
• يتم تسجيل جميع البيانات المسترجعة من مصادر البيانات في شكلها الأولي (كملف أصلي أو استخراج) وتحميلها إلى مخزن الكائنات لاستخدامها في تدريب نموذج التعلم الآلي الحالي أو المستقبلي. يعد تخزين كائنات السحابة طبقة الاحتفاظ بالبيانات الأكثر شيوعًا في منصة البيانات، وهو بمثابة منطقة النقل الداخلي ومنطقة النقل الخارجي. ويمكن استخدامها مع كل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
• مع تخزين الكائنات كطبقة احتفاظ رئيسة بالبيانات، تصبح OCI GoldenGate Stream Analytics محرك المعالجة الأساس. تتضمن المعالجة الدفعية العديد من الأنشطة، بما في ذلك المعالجة الأساسية للضوضاء وإدارة البيانات المفقودة والترشيح استنادًا إلى مجموعات البيانات الصادرة المحددة. تتم إعادة كتابة النتائج إلى طبقات مختلفة من تخزين الكائنات أو إلى مخزن علائقي دائم استنادًا إلى المعالجة المطلوبة وأنواع البيانات المستخدمة.

تعتمد القدرة على التحليل والتعلم والتنبؤ على تقنيتين.

• تقدِّم خدمات التحليلات والتمثيل المرئي تحليلات وصفية (تصف الاتجاهات الحالية مع المدرجات التكرارية والرسوم البيانية)، والتحليلات التنبؤية (تتوقع الأحداث المستقبلية، وتحدِّد الاتجاهات، وتحدِّد احتمالات النتائج غير المؤكدة)، والتحليلات التوجيهية (تقترح إجراءات مناسبة، ما يؤدي إلى اتخاذ القرارات المثلى). يوفر Oracle Analytics Server الوظائف اللازمة لتقديم التحليلات الوصفية المتعلقة بالتقارير التشغيلية والتحليلات التوجيهية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تضمين نماذج التعلم الآلي مباشرة في تدفق بيانات Oracle Analytics Server. تم تصميم Oracle Analytics Server لتشغيل الأجهزة المحلية وتوفير لوحات المعلومات وإعداد التقارير والتنبيه وإعداد بيانات الخدمة الذاتية وخوارزميات التعلم الآلي المستندة إلى المستخدم النهائي. إن منصة بيانات Oracle للتصنيع مفتوحة ومرنة تمامًا، لذلك، يمكنك استخدام أدوات الجهات الخارجية بدلاً من ذلك، إذا رغبت في ذلك.
• إلى جانب استخدام التحليلات المتقدمة، يتم تطوير نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها لدعم اكتشاف أوجه الخلل. تعد OCI Anomaly Detection خدمة ذكاء اصطناعي تسهل على المطورين إنشاء نماذج اكتشاف أوجه الخلل الخاصة بالأعمال والتي تشير إلى الحوادث الخطيرة، وتسريع الاكتشاف والحل. يتم تدريب هذه النماذج في الموقع المركزي ونشرها بتنسيق PMML ليتم تنفيذها محليًا كتعليمة برمجية للغة Java أو Python.

أتمتة اتخاذ القرارات لزيادة الربحية

تتيح منصة بيانات Oracle للمصنعين الحصول على أكبر قيمة من جميع بياناتهم المتاحة مع تبسيط الوصول إلى البيانات وتخزينها وتبسيطها. تساعد القدرة على دفع جمع البيانات وتسجيل نقاط التعلم الآلي إلى التطور من خلال أجهزة Oracle Roving Edge جهات التصنيع على اتخاذ قرارات أعمال أفضل تستند إلى بيانات دقيقة تتوفر دائمًا عند الحاجة إليها، مما يسمح لها بزيادة الكفاءة والإنتاج مع خفض التكاليف.