تم التقاط البيانات في أشكال مختلفة وكانت جزءًا أساسيًا من العمليات لعدة قرون - بدءًا من علامات الفرز البسيطة والملاحظات إلى جداول البيانات المعقدة والتخزين السحابي. اليوم ، حجم وحجم البيانات المعقدة ، أو البيانات الضخمة ، التي يتم إنشاؤها وتخزينها مذهل ، مع ما يقدر بنحو 2.5 مليار غيغابايت يتم إنشاؤها يوميًا.
في 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 أنظمة التشغيل.
ومع ذلك ، بدون فهم بارع لاستخدام البيانات الضخمة وتحليلها ، سيتم تقليل البيانات إلى مجرد أرقام.
بين استخدام تقنيات التصنيع الذكية هذه وإدارة مجموعات البيانات التقليدية ، تمتلك الشركات المصنعة المزيد من نقاط البيانات على أرضية المحل أكثر مما سبق. بالنسبة لهم ، فإن الحصول على عوائد أكبر على استثماراتهم التكنولوجية في المستقبل سينتج عن وجود نماذج تحليلية متطورة حيث سيمكنهم ذلك من تحديد ودراسة واستخلاص استنتاجات ملموسة من البيانات لاتخاذ القرارات الصحيحة لنتائج الأعمال المثلى. باستخدام أدوات التحليلات الصحيحة ، لن يتم ترك أي بيانات على الطاولة.
إذا كانت الأتمتة تتعلق بالكفاءة ، فإن التحليلات تتعلق بالذكاء
غالبًا ما تدور المناقشات حول التصنيع الحديث حول التقنيات المصممة لأتمتة العمليات لتمكين الكفاءات التشغيلية على نطاق واسع. مع قدوم الصناعة 4.0، لقد شهدنا زيادة سرعة تبني هذه التكنولوجيا ، وتسارع معدل التحول الرقمي بشكل أكبر منذ أن دفع جائحة COVID-19 الرقمنة إلى مستوى أعلى.
تبذل العديد من الشركات الآن جهدًا لتحقيق كفاءة أكبر بمساعدة الأدوات والحلول الذكية. ومع ذلك ، فإن التمييز بين الكفاءة والذكاء أمر حيوي.
على سبيل المثال ، زادت مستشعرات إنترنت الأشياء القوية من كفاءة العملية من خلال تمكين القدرة على مراقبة أصول التصنيع وتسجيلها في الوقت الفعلي ، مثل تتبع موقع ومحتويات الصناديق في مرافق الإنتاج تقريبًا وأتمتة تجديد المخزون عند الطلب.
ومع ذلك ، فإن استخدام التحليلات القوية يقدم مستوى أعلى من الذكاء الذي يسهل التحسين. تسمح تحليلات البيانات للشركة المصنعة بتحديد مجالات لمزيد من الكفاءة وخفض التكلفة - سواء كان ذلك عن طريق إعادة ترتيب تسلسل خط الإنتاج ، أو إعادة تكوين المنتج باستخدام أجزاء من تلك الحاوية ، أو اقتراح مكونات أكثر اقتصادا.
بفضل تحليلات البيانات ، يمكن للمصنعين الآن الاقتراب خطوة واحدة نحو أهداف التحسين المستمر وتحسين العمليات ، مما يجعلها سمة رئيسية أخرى للمصانع الذكية. لذلك ، من الضروري لشركات التصنيع الاستفادة من البيانات بشكل فعال ، وإضافة طبقة أخرى من الذكاء لعملياتها لمساعدتها على تحديد الفجوات وإصلاحها مع تعزيز العمليات الحالية. على الرغم من أنه قد يمثل تحديًا للبعض ، إلا أنه يمكن تحقيق ذلك من خلال تنفيذ أطر وأدوات قياس الأداء مثل مؤشر استعداد الصناعة الذكية (SIRI) حتى تتمكن الشركات من قيادة التحول الرقمي وتوسيع نطاقه وتحسين عملياتها وعملياتها بشكل أكبر.
من المصانع المؤتمتة بالكامل إلى النظم الإيكولوجية التصنيعية المستقلة
شهد التصنيع نصيبه العادل من التغيير على مر السنين ، وتطور بشكل ملحوظ مع كل موجة جديدة من الاضطراب. يجري بالفعل التحول من الاستثمار في التقنيات الجديدة على أساس مخصص إلى بناء مصانع ذكية بخطة تحول رقمي كاملة من الألف إلى الياء. لكن قادة الصناعة أصحاب الرؤية يريدون معرفة الخطوة التالية والخطوات اللازمة لتحقيق ذلك.
مع تسخير المزيد من البيانات وتحليلها من قبل المصانع الحديثة في المستقبل ، تبدأ هذه المصانع أيضًا في تعلم كيفية تقييم السياقات ، والتكيف مع القيود ، واتخاذ الإجراءات التي تتوافق بشكل وثيق مع النتائج المحددة مسبقًا من قبل المنظمة - مع القليل من التدخل البشري أو بدونه. .
بمرور الوقت ، يمكن لقوة تحليلات البيانات والأتمتة تشغيل الجيل التالي من المصانع الذكية ، مما يؤدي إلى أنظمة بيئية تصنيعية مستقلة حقًا تتويج جهود الصناعة 4.0 المبكرة. في حين أن الصناعة 5.0 لا تزال في الأفق البعيد ، فإن فجر النظم الإيكولوجية للتصنيع المستقل سيكون خطوة واضحة إلى الأمام من الصناعة 4.0.
تم تعيين الدور الرئيسي الذي تلعبه تحليلات البيانات المتطورة ليصبح السمة المميزة لهذه الحقبة التالية في التصنيع حيث يمكن للإنتاج أن يوازن بسلاسة بين الإنتاج الضخم والطلب على التخصيص.
تحليلات البيانات: العمود الفقري للتحول التصنيعي
حقق التحول الرقمي والتقنيات الذكية والمترابطة مستويات أعلى من النجاح للشركات المصنعة اليوم أكثر من ذي قبل. خلال عملية الرقمنة ، ساعدت الآلات المتقدمة والأنظمة المعقدة ، إلى جانب البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وإنترنت الأشياء ، في تشغيل مصانع الجيل التالي وتعظيم قدراتها. ومع ذلك ، فإن تلال البيانات التي تم إنشاؤها في مصنع حديث لن تكون مفيدة بدون العمود الفقري المهم لتحليلات البيانات لتفسير واستقراء المعلومات الهامة التي يمكن التصرف بناءً عليها.
من خلال تحليلات البيانات ، يمكن أن تصبح مصانع المستقبل والنظم الإيكولوجية المستقلة بالكامل حقيقة واقعة كجزء من مرحلة متقدمة من الصناعة 4.0. ومع ذلك ، لكي يصل المصنعون إلى المرحلة التالية ، يجب أن يفهموا ما ينقصهم وكيف يمكنهم معالجة الفجوات المحتملة. مع سيري، فإن المعايير المحددة جيدًا الخاصة بالصناعة وخرائط الطريق الواضحة ستمهد الطريق نحو التحول الذي يسعى إليه المصنعون.
هل تريد الخضوع لتقييم SIRI لمعرفة مدى أسعار شركتك بين أقرانك؟ يزور https://siri.incit.org/assessment/request-assessment أو اتصل بنا على [email protected] لتعلم المزيد.
