لقد تم التقاط البيانات بأشكال مختلفة وكانت جزءًا أساسيًا من العمليات لعدة قرون - بدءًا من علامات التعداد البسيطة والملاحظات وحتى جداول البيانات المعقدة والتخزين السحابي. واليوم، أصبحت كمية وحجم البيانات المعقدة، أو البيانات الضخمة، التي يتم إنشاؤها وتخزينها مذهلة، حيث يتم توليد ما يقدر بنحو 2.5 مليار جيجابايت يوميًا.
في مجال التصنيع، هناك كمية متزايدة بسرعة من البيانات التي يتم إنشاؤها وتوزيعها باستخدام تقنيات أكثر ذكاءً ومترابطة مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) المدمجة الآن في الأنظمة التشغيلية.
ومع ذلك، بدون فهم جيد لاستخدام البيانات الضخمة وتحليلها، سيتم تقليل البيانات إلى مجرد أرقام.
وبين استخدام تقنيات التصنيع الذكية هذه وإدارة مجموعات البيانات التقليدية، يمتلك المصنعون المزيد من نقاط البيانات على أرضية المحل أكثر مما سبق. بالنسبة لهم، فإن الحصول على عوائد أكبر على استثماراتهم التكنولوجية في المستقبل سوف يعود إلى وجود نماذج تحليلية متطورة حيث سيمكنهم ذلك من تحديد ودراسة واستخلاص استنتاجات ملموسة من البيانات لاتخاذ القرارات الصحيحة لتحقيق نتائج الأعمال المثلى. وباستخدام أدوات التحليل 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 الكفاءة التشغيلية على نطاق واسع. مع قدوم الصناعة 4.0لقد شهدنا تزايد سرعة اعتماد هذه التكنولوجيا، وتسارع معدل التحول الرقمي بشكل أكبر منذ أن دفعت جائحة كوفيد-19 التحول الرقمي إلى مستوى أعلى.
تبذل العديد من الشركات الآن جهودًا لتحقيق قدر أكبر من الكفاءة بمساعدة الأدوات والحلول الذكية. ومع ذلك، فإن التمييز بين الكفاءة والذكاء أمر حيوي.
على سبيل المثال، زادت أجهزة استشعار إنترنت الأشياء القوية من كفاءة العملية 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 القوية يقدم مستوى أعلى من الذكاء الذي يسهل عملية التحسين. تسمح تحليلات البيانات للشركة المصنعة بتحديد المجالات التي تحتاج إلى مزيد من الكفاءة وخفض التكلفة - سواء كان ذلك عن طريق إعادة ترتيب تسلسلات خطوط 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. ولذلك فمن الأهمية بمكان بالنسبة لشركات التصنيع الاستفادة من البيانات بشكل فعال، وإضافة طبقة أخرى من الذكاء إلى عملياتها لمساعدتها على تحديد الثغرات وإصلاحها مع تعزيز العمليات الحالية. على الرغم من أن ذلك قد يمثل تحديًا بالنسبة للبعض، إلا أنه يمكن تحقيق ذلك من خلال تنفيذ أطر وأدوات قياس الأداء مثل مؤشر جاهزية الصناعة الذكية (SIRI) حتى تتمكن الشركات من قيادة التحول الرقمي وتوسيع نطاقه وتحسين عملياتها وعملياتها بشكل أكبر.
من المصانع المؤتمتة بالكامل إلى أنظمة التصنيع المستقلة
لقد شهد التصنيع نصيبه العادل من التغيير على مر السنين، حيث تطور بشكل ملحوظ مع كل موجة جديدة من الاضطراب. إن التحول من الاستثمار في التقنيات الجديدة على أساس مخصص إلى بناء مصانع ذكية مع خطة شاملة للتحول الرقمي من الألف إلى الياء يجري بالفعل. لكن قادة الصناعة ذوي الرؤية المستقبلية يريدون معرفة ما هي الخطوة التالية والخطوات اللازمة للوصول إلى هناك.
ومع تسخير المزيد من البيانات وتحليلها بواسطة مصانع المستقبل الحديثة، 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 عدمه. .
وبمرور الوقت، يمكن لقوة تحليلات البيانات والأتمتة أن تدعم الجيل القادم من المصانع الذكية، مما يؤدي إلى أنظمة بيئية صناعية مستقلة حقًا والتي تعد تتويجًا للجهود المبكرة للصناعة 4.0. في حين أن الصناعة 5.0 لا تزال في الأفق البعيد، فإن بزوغ فجر النظم البيئية للتصنيع المستقل سيكون خطوة واضحة للأمام من الصناعة 4.0.
من المقرر أن يصبح الدور الرئيسي الذي تلعبه تحليلات البيانات المتطورة هو السمة المميزة لهذا العصر القادم في التصنيع حيث يمكن للإنتاج أن يوازن بسلاسة بين الإنتاج الضخم والطلب على التخصيص.
تحليلات البيانات: العمود الفقري لتحول التصنيع
لقد حقق التحول الرقمي والتقنيات الذكية والمترابطة مستويات أكبر من النجاح للمصنعين اليوم أكثر من ذي قبل. طوال عملية التحول الرقمي، ساعدت الآلات المتقدمة والأنظمة المعقدة، إلى جانب البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وإنترنت الأشياء، في تشغيل مصانع الجيل التالي وزيادة قدراتها إلى أقصى حد. ومع ذلك، فإن جبال البيانات التي يتم إنشاؤها في مصنع حديث لن تكون مفيدة بدون العمود الفقري المهم لتحليلات البيانات لتفسير واستقراء المعلومات الهامة التي يمكن التصرف بناءً عليها.
ومن خلال تحليلات البيانات، يمكن أن تصبح مصانع المستقبل والأنظمة البيئية المستقلة بالكامل حقيقة واقعة كجزء من مرحلة متقدمة من الصناعة 4.0. ومع ذلك، لكي يتمكن المصنعون من الوصول إلى هذه المرحلة التالية، يجب عليهم أن يفهموا مواطن النقص لديهم وكيف يمكنهم معالجة الثغرات المحتملة. مع SIRIوالمعايير المحددة جيدًا الخاصة بالصناعة وخرائط الطريق الواضحة ستمهد الطريق نحو التحول الذي يسعى إليه المصنعون.
هل ترغب في الخضوع لتقييم SIRI لمعرفة مدى نجاح شركتك بين أقرانك؟ يزور https://siri.incit.org/assessment/request-assessment أو اتصل بنا على [email protected] لتعلم المزيد.
