لطالما حُفظت البيانات بأشكال متنوعة، وكانت جزءًا أساسيًا من العمليات على مر القرون، بدءًا من علامات العد البسيطة والملاحظات، وصولًا إلى جداول البيانات المعقدة والتخزين السحابي. واليوم، بلغ حجم البيانات المعقدة، أو البيانات الضخمة، التي تُنشأ وتُخزن حجمًا هائلًا، إذ يُقدر حجمها بنحو 2.5 مليار جيجابايت يوميًا.
في مجال التصنيع، هناك كمية متزايدة بسرعة من البيانات التي يتم إنشاؤها وتوزيعها باستخدام تقنيات أكثر ذكاءً وترابطًا مثل أجهزة الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) وإنترنت الأشياء (IoT) المدمجة الآن في الأنظمة التشغيلية.
ومع ذلك، بدون فهم ماهر لاستخدام البيانات الضخمة وتحليلها، ستتقلص البيانات إلى مجرد أرقام.
بين استخدام تقنيات التصنيع الذكية هذه وإدارة مجموعات البيانات التقليدية، أصبح لدى الشركات المصنعة المزيد من نقاط البيانات على أرضية المتجر أكثر من أي وقت مضى. بالنسبة لهم، يعتمد تحقيق عوائد أكبر على استثماراتهم التكنولوجية مستقبلًا على امتلاك نماذج تحليلية متطورة، إذ تُمكّنهم من تحديد البيانات ودراستها واستخلاص استنتاجات ملموسة منها لاتخاذ القرارات الصائبة لتحقيق أفضل نتائج أعمال. وباستخدام أدوات التحليل المناسبة، لا تُهمل أي بيانات.
إذا كان الأتمتة تتعلق بالكفاءة، فإن التحليلات تتعلق بالذكاء
غالبًا ما تدور نقاشات التصنيع الحديث حول التقنيات المصممة لأتمتة العمليات لتمكين الكفاءة التشغيلية على نطاق واسع. مع ظهور الصناعة 4.0لقد شهدنا تزايد سرعة تبني هذه التكنولوجيا، وتسارع معدل التحول الرقمي بشكل أكبر منذ أن دفعت جائحة كوفيد-19 الرقمنة إلى مستوى أعلى.
تبذل العديد من الشركات جهودًا حثيثة لتعزيز كفاءتها باستخدام أدوات وحلول ذكية. ومع ذلك، يُعدّ التمييز بين الكفاءة والذكاء أمرًا بالغ الأهمية.
على سبيل المثال، تعمل أجهزة استشعار إنترنت الأشياء القوية على زيادة كفاءة العمليات من خلال تمكين القدرة على مراقبة وتسجيل أصول التصنيع في الوقت الفعلي، مثل تتبع موقع ومحتويات الصناديق في مرافق الإنتاج افتراضيًا وأتمتة تجديد المخزون عند الطلب.
ومع ذلك، فإن استخدام التحليلات الفعّالة يُقدّم مستوىً أعلى من الذكاء يُسهّل التحسين. تُمكّن تحليلات البيانات المُصنّع من تحديد المجالات التي تحتاج إلى مزيد من الكفاءة وخفض التكاليف، سواءً بإعادة ترتيب تسلسلات خطوط الإنتاج، أو إعادة تهيئة المنتج باستخدام قطع من تلك الحاوية، أو اقتراح مكونات أكثر توفيرًا.
بفضل تحليلات البيانات، أصبح بإمكان المصنّعين الآن الاقتراب خطوةً نحو تحقيق أهدافهم في التحسين المستمر وتحسين العمليات، مما يجعلها سمةً أساسيةً أخرى من سمات المصانع الذكية. لذلك، من الضروري لشركات التصنيع الاستفادة من البيانات بفعالية، وإضافة طبقةٍ جديدةٍ من الذكاء إلى عملياتها لمساعدتها على تحديد الثغرات ومعالجتها مع تحسين العمليات الحالية. ورغم أن ذلك قد يُشكّل تحديًا للبعض، إلا أنه يُمكن تحقيقه من خلال تطبيق أطر وأدواتٍ معياريةٍ مثل مؤشر جاهزية الصناعة الذكية (SIRI) حتى تتمكن الشركات من قيادة التحول الرقمي وتوسيع نطاقه وتحسين عملياتها وإجراءاتها بشكل أكبر.
من المصانع الآلية بالكامل إلى أنظمة التصنيع المستقلة
شهد قطاع التصنيع تغيراتٍ واسعةً على مر السنين، حيث تطور بشكل ملحوظ مع كل موجةٍ جديدة من التحولات الجذرية. وقد بدأ بالفعل التحول من الاستثمار في التقنيات الجديدة بشكلٍ عشوائي إلى بناء مصانع ذكية بخطة تحول رقمي شاملة من الصفر. إلا أن قادة الصناعة ذوي الرؤية الثاقبة يرغبون في معرفة ما هو قادم والخطوات اللازمة لتحقيق ذلك.
ومع قيام المصانع الحديثة في المستقبل بتسخير المزيد من البيانات وتحليلها، تبدأ هذه المصانع أيضًا في تعلم كيفية تقييم السياقات، والتكيف مع القيود، واتخاذ الإجراءات التي تتوافق بشكل وثيق مع النتائج التي حددتها المنظمة مسبقًا - مع القليل من التدخل البشري أو بدونه.
بمرور الوقت، يُمكن لقوة تحليلات البيانات والأتمتة أن تُشغّل الجيل القادم من المصانع الذكية، مما يُؤدي إلى منظومات تصنيع ذاتية التشغيل تُمثّل تتويجًا للجهود المبكرة للصناعة 4.0. وبينما لا تزال الصناعة 5.0 في الأفق البعيد، فإن بزوغ فجر منظومات التصنيع الذاتية التشغيل سيُمثّل خطوةً واضحةً للأمام من الصناعة 4.0.
ومن المتوقع أن يصبح الدور الرئيسي الذي تلعبه تحليلات البيانات المتطورة السمة المميزة لهذا العصر القادم في التصنيع حيث يمكن للإنتاج أن يوازن بسلاسة بين الإنتاج الضخم والطلب على التخصيص.
تحليلات البيانات: العمود الفقري للتحول التصنيعي
لقد حقق التحول الرقمي والتقنيات الذكية والمترابطة نجاحًا أكبر لمصنعي اليوم مقارنةً بالماضي. وطوال عملية التحول الرقمي، ساهمت الآلات المتطورة والأنظمة المعقدة، إلى جانب البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وإنترنت الأشياء، في دعم مصانع الجيل القادم وتعزيز قدراتها إلى أقصى حد. ومع ذلك، فإن الكم الهائل من البيانات المُولّدة في أي مصنع حديث لن يكون ذا فائدة لولا العمود الفقري لتحليلات البيانات لتفسير واستقراء المعلومات المهمة التي يمكن اتخاذ إجراءات بشأنها.
بفضل تحليلات البيانات، يمكن لمصانع المستقبل والأنظمة البيئية ذاتية التشغيل أن تصبح واقعًا ملموسًا كجزء من مرحلة متقدمة من الصناعة 4.0. ومع ذلك، لكي يصل المصنعون إلى هذه المرحلة التالية، يجب عليهم فهم مواطن ضعفهم وكيفية معالجة الثغرات المحتملة. مؤشر جاهزية الصناعة الذكيةإن المعايير المحددة جيدًا والخاصة بالصناعة وخرائط الطريق الواضحة سوف تمهد الطريق نحو التحول الذي يسعى المصنعون إلى تحقيقه.
هل ترغب في الخضوع لتقييم مؤشر جاهزية الصناعة الذكية لمعرفة أداء شركتك بين منافسيها؟ تفضل بزيارة https://siri.incit.org/assessment/request-assessment أو اتصل بنا على contact@incit.org لتعلم المزيد.
