ما هو التصنيع الذكي؟

ويعرف اتحاد قادة التصنيع الذكي (SMLC) التصنيع الذكي بأنه "القدرة على حل المشاكل الحالية والمستقبلية من خلال بنية تحتية مفتوحة تسمح بتنفيذ الحلول بسرعة الأعمال مع خلق قيمة متميزة".

"التصنيع الذكي أصبح محور التصنيع على مستوى العالم"، وفقًا لما ذكره أحد خبراء Infiniti Research. "بينما تتخلل عملية التصنيع في شكل مصانع ذكية واعتماد الصناعة 4.0، تقوم بتحويل التصنيع التقليدي إلى الأفضل".

التطور السريع للتكنولوجيا يقود هذه الثورة الصناعية الجديدة. ووفقًا لما ذكره MIT Professional Education "هذه الثورة، على أساس أنظمة الإنتاج السيبراني الفيزيائي، تتحدى الطرق التقليدية لإكمال العمليات في قطاع التصنيع، مما يجعلها ديناميكية بشكل متزايد".

"يتألف التصنيع الذكي من التقارب بين التقنيات المستخدمة في علوم البيانات الحديثة والذكاء الاصطناعي لإنشاء عمليات يمكن استخدامها في مصنع المستقبل. ولكن لماذا هذا ضروري اليوم؟".

"تعمل تكنولوجيا التصنيع الذكية على زيادة الكفاءة والقضاء على نقاط الضعف في النظام. إنه يتميز بمؤسسة صناعية فائقة الارتباط وممكنة للمعرفة حيث ترتبط جميع المؤسسات وأنظمة التشغيل مما يؤدي إلى تحسين الإنتاجية والاستدامة والأداء الاقتصادي".

كما يتيح التصنيع الذكي للمصنعين استخدام تقنية السحابة لتخزين كميات كبيرة من البيانات واستخدامها. تصبح هذه البيانات متاحة للاستخدام الإضافي في تطبيقات التصنيع داخل مصنع أو عبر سلسلة توريد بأكملها.

في الماضي، كان من الصعب للغاية الوصول إلى هذا النوع من البيانات أو تحليله بفعالية. واليوم، فإنها تسمح للمصنعين برؤية الصورة بأكملها واتخاذ قرارات أفضل ومستنيرة والعمل وفقًا لذلك.

مزايا نهج التصنيع الذكي

التقنيات والحلول المتعلقة بالتصنيع الذكي

يمكن أن يساعدك دمج وتنفيذ المزيج المناسب من حلول التصنيع الذكية في عملية التصنيع التقليدية على التنبؤ بالمتطلبات بدقة وتحديد الأخطاء وجعل الابتكار وعملية التصنيع أكثر قابلية للإدارة.

يكتسي عدد من التقنيات أهمية خاصة عند تنفيذ نهج التصنيع الذكي، بما في ذلك حلول مستودع البيانات وعمليات تكامل Internet of Things والتحليلات المستندة إلى التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتوائم الرقمية والواقع والروبوتات المعززة.

مستودعات البيانات

مستودع البيانات هو هيكل حديث مفتوح يتيح للمصنع إمكانية تخزين جميع أنواع البيانات وفهمها وتحليلها. وهو يجمع بين قوة مستودعات البيانات وثرائها مع اتساع ومرونة تقنيات البيانات مفتوحة المصدر الأكثر شعبية التي تستخدمها الشركات المصنعة اليوم.

يمكن لمستودع البيانات تجميع رؤى جديدة من مصادر البيانات المختلفة وتحليلها والبحث عنها بسهولة، بما في ذلك الفواتير والنماذج وتنسيقات البيانات، بما في ذلك النصوص والصوت والفيديو، مما يتيح استخدام أحدث أطر عمل الذكاء الاصطناعي والخدمات المعدة مسبقًا.

إن الوصول إلى حلول فعالة لجمع البيانات التشغيلية وتجميعها في الوقت الحقيقي، واستخلاص رؤى من البيانات، والتواصل بسرعة، واتخاذ قرارات شاملة وتعاونية، كلها عناصر حاسمة في عملية اتخاذ القرار بكفاءة.

تساعد حالة الاستخدام التمثيلية الشركات المصنعة على تحقيق مرونة سلسلة التوريد من خلال دعم قدرتها على الحصول على مصدر من مجموعة متنوعة من الموردين. وتقوم قاعدة البيانات هذه بذلك عن طريق تمكينها من دمج البيانات من نظام ERP الذي يتعامل مع إدارة الأوامر لأسفل من خلال المخزون وإدارة المستودعات وأنظمة النقل المستخدمة لنقل المواد اللازمة للإنتاج وتسليمها.

Internet of Things الصناعية

يلعب Internet of Things (IIoT) دورًا حاسمًا في تنفيذ التصنيع الذكي بنجاح وتحقيق أهداف الأعمال بكفاءة.

وكمثال على كيفية نشر IIoT في مصنع متصل، مما يتيح لها جمع البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة استشعار الأجهزة والكاميرات وروبوتات الإنتاج والأجهزة الذكية الأخرى، وكلها متصلة من خلال شبكة محلية 5G. يتم دفع البيانات إلى حل للتعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي (ML) القادر على تقديم اقتراحات في الوقت الفعلي لاتخاذ القرارات المتعلقة بالصيانة التنبؤية، والمراقبة عن بُعد لأصول الإنتاج، واستخدام الأصول، أو أتمتة العمليات والمهام المختلفة.

AI/ML

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما نوعان من حلول البرامج الذكية التي تؤثر على كيفية تصميم التكنولوجيا السابقة والحالية والمستقبلية لتحاكي الصفات الأكثر إنسانية.

في الأساس، الذكاء الاصطناعي هو حل تقني أو نظام أو جهاز يهدف إلى محاكاة الذكاء البشري لأداء المهام مع تحسين نفسه بشكل متكرر بناءً على المعلومات التي يجمعها.

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي التي تركز على بناء نظام برمجي يمكنه تعلم أو تحسين الأداء استنادًا إلى البيانات التي يستهلكها. وهذا يعني أن كل حل للتعلم الآلي هو حل للذكاء الاصطناعي، ولكن ليس كل حلول الذكاء الاصطناعي هي حلول للتعلم الآلي.

يستفيد المصنعون من التعلم الآلي لتحديد الأسباب الجذرية المخفية للجودة والعائد ومشكلات التشغيل الأخرى. يمكن لخبرائها استخدام رؤى عميقة لاتخاذ قرارات أسرع والقضاء على الاختناقات في الإنتاج.

تستخدم حلول التصنيع الذكية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لوضع سياق للمعلومات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ، مما يمكنك من التنبؤ بحالات فشل الآلة للمضي قدمًا في الصيانة وتعديل جداول الإنتاج وتجنب فترات التوقف عن العمل المكلفة.

لذلك يمكن للمصنعين أتمتة العمليات الداخلية المختلفة، مثل جرد المخزون، أو معالجة المستندات، أو تحليل الإنتاجية والكفاءة، لتكون قادرة على الاستجابة على الفور للاتجاهات وتحسين الجودة عبر اللوحة.

الكشف عن أوجه الخلل

يمكن استخدام حلول اكتشاف الحالات الشاذة للصيانة التنبؤية لمعدات التصنيع. يستخدم الكشف عن أوجه الخلل خوارزميات تم إنشاؤها مسبقًا لاكتشاف أوجه الخلل المختلفة في بيانات السلاسل الزمنية لأتمتة عمليات التصنيع والمهام والقرارات، مثل صيانة معدات الأجهزة وطلب الاستبدال أو التوريدات واتخاذ خطوات تنبؤية لتجنب أي اضطرابات وزيادة الكفاءة.

مراقبة كفاءة المصنع لاكتشاف أي سلوك إنتاج غير عادي باستخدام تحليلات تنبؤية ومصادر بيانات متعددة. استخدم نظامًا أساسيًا لمراقبة الآلة لاكتشاف سلوكيات المعدات غير العادية والتنبؤ بها والتوصية بأفضل إجراء تالي لإصلاح حالات الفشل المتوقعة وأتمتته.

قم بتنفيذ مراقبة الجودة طوال دورة الإنتاج لاكتشاف انحرافات الجودة وإنشاء تنبيهات تنبؤية. سيمكنك ذلك من تشغيل تحليل السبب الجذري الفوري لتحديد مصادر مشكلة الجودة وإعداد تدريب أفضل الممارسات باستخدام البيانات الحقيقية من مشكلات الجودة السابقة.

ابدأ بالتصنيع الذكي

يمكن أن يساعد التصنيع الذكي شركات التصنيع على أن تصبح أكثر مرونة بمساعدة الأساليب الجديدة والتقنيات الذكية.

وإذا كان الأمر كذلك، فانظر إلى حلول التصنيع الذكية من Oracle لفهم كيفية إشراك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لوضع سياق للمعلومات، وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ، واكتساب مزايا تنافسية في قطاع ديناميكي بشكل متزايد.

وإذا كان الأمر كذلك، فانظر إلى حلول التصنيع الذكية من Oracle لفهم كيفية إشراك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لوضع سياق للمعلومات، وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ، واكتساب مزايا تنافسية في قطاع ديناميكي بشكل متزايد.

• تحسين الرؤية للتكاليف والكفاءة والجودة للمصانع
• مراقبة أداء الإنتاج والتنبؤ بفشل الصيانة
• اتخاذ قرارات أفضل وأسرع باستخدام الذكاء الاصطناعي
• مراقبة الجودة وتطبيق تدريب أفضل الممارسات