الخبراء يناقشون الصيانة التنبؤية في التصنيع

لمنع الأعطال المحتملة، وإصابات الموظفين، وخسارة الإنتاج، أصبحت المزيد والمزيد من الشركات تعتاد على مراقبة الأصول عن بعد. يحاولون الركض أنظمة الصيانة التنبؤية لاكتشاف المشكلات قبل حدوثها في التصنيع، وتقليل مخاطر عدم رضا الموظفين والعملاء، ومنع خسارة الأموال.

ولحسن الحظ، يقدم القرن الحادي والعشرون حلولاً حديثة وفعالة للصيانة التنبؤية في التصنيع لتطبيقها في الصناعات المختلفة.

في الآونة الأخيرة، أجرت شركة Prylada سلسلة من المقابلات المتعلقة بتطوير العملاء، حيث تحدثنا إلى خبراء من الصناعة التحويلية. حدد فريقنا الهدف لجمع معلومات قيمة حول مراقبة الأصول وتحديات اعتماد التكنولوجيا في الصناعة، وكيف تحلها الشركات.

خلال المقابلات، ناقشنا الوضع الحالي للسوق، والقضايا الأكثر إزعاجًا، والمنافسة، والتوصيات للتطوير الفعال داخل الصناعة.

بريلادا

كيف تغير سوق التصنيع خلال السنوات الخمس الماضية؟

أصبحت تفضيلات المستهلك تجاه تخصيص المنتج، والأسعار التنافسية، وأفضل أطر التسليم هي الدوافع الرئيسية لشركات التصنيع لإعادة التفكير في نهج عملها. ولمواكبة المتطلبات الحديثة، يحتاجون إلى تعزيز الإنتاجية من خلال تطبيق التقنيات الرقمية. وتشمل هذه التقنيات حلول الاستدامة الممكّنة رقميًا، والتوائم الرقمية، والروبوتات المتنقلة المستقلة، والواقع المعزز، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي.

"كان واقع الماضي هو أن الشركات المصنعة كانت تعمل لوقت إضافي، وكانوا يقومون بالأشياء يدويًا للغاية، ولم يكونوا مدعومين. لقد أنجزوا المهمة ببساطة، والآن تحول ذلك إلى حيث انتقلت شركات التصنيع هذه من مجرد إنجاز المهمة إلى حيث تحتاج إلى إطلاق مبادرات تحول رقمي كبيرة." 

- ريتشارد ليبوفيتز، الرئيس التنفيذي لشركة LeanDNA

بدأ المصنعون بالتفكير من المنظور التالي:

• نحن بحاجة إلى أن نكون متصلين أكثر بكثير
• نحن بحاجة إلى رؤية أفضل ليس فقط للقضايا التي نواجهها ولكن أيضًا ما هي الإجراءات التي يتعين علينا اتخاذها.

تحولت الصورة العامة من العمل كما هو إلى التحول الرقمي مع تحديد أولويات الإجراءات. بالإضافة إلى ذلك، سلط كوفيد-19 الضوء على أهمية شبكات الإمداد القوية والقابلة للتكيف. وأدت إلى خسائر كبيرة من العواقب غير المتوقعة للوباء الشركات الصناعية لإعادة النظر في استراتيجيات أعمالهم الحالية. ونتيجة لذلك، فقد هدفوا إلى تحسين العمليات الحالية وتقليل اعتمادها على العوامل الخارجية، وبالتالي تعزيز القدرة على مواجهة حالات القوة القاهرة.

ويصبح التركيز على الاستدامة قوة دافعة لزيادة استخدام تقنيات إنترنت الأشياء الذكية، مما يجعل صناعة التصنيع أكثر ذكاءً وأكثر كفاءة واستدامة، مع تحسين رفاهية الموظفين أيضًا. ويحدث ذلك من خلال الأتمتة والتحول الرقمي، ويستفيد من التحليلات التنبؤية لتقديم توصيات أفضل. وهذا بدوره يمنحنا فهمًا أفضل لما هي الاختناقات وما هي التحديات.

ومن ناحية أخرى، أصبحت عملية اعتماد التقنيات الذكية الجديدة أكثر تعقيدا وتستغرق وقتا طويلا. أدت تحديات سلسلة التوريد ونقص الموظفين إلى قيام C-Suite بأكمله بالانخراط بعمق في المسائل والقرارات التشغيلية على مستوى الطابق. وأدى ذلك إلى وجود عدد أكبر من أصحاب المصلحة الذين احتاجوا إلى فهم المخاطر، والمواءمة مع فوائد القيمة المتوقعة، وموازنة هذه الاعتبارات مع مبادرات الشركة الأخرى.

إن الوتيرة السريعة للتقدم التكنولوجي في مجالات مثل الأتمتة والذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء تتطلب من الشركات المصنعة تكييف ودمج التقنيات الجديدة في عملياتها.

بريلادا

ومع ذلك، فإن الانتقال إلى تقنيات مراقبة الأصول الجديدة يمكن أن يكون معقدًا ومكلفًا، ويتطلب تحسين مهارات القوى العاملة وضمان التوافق مع الأنظمة الحالية.

لقد جمعنا التحديات والعوائق الأكثر شيوعًا المرتبطة بهذا التحول، كما أخبرنا من أجريت معهم المقابلات. يتم وضع النقاط الأولى التي نسمعها بشكل متكرر. وهذا لا يعني بالضرورة أنها الأكثر خطورة، لكنه يشير إلى انتشارها. هيا بنا نبدأ.

التوقف غير المقرر لمعدات التصنيع

يتضمن تصنيع الأجهزة الحديثة عمليات معقدة عالية الدقة ومعدات متطورة. يمكن أن يكون لتوقف معدات التصنيع غير المجدولة تكلفة عالية جدًا بسبب فقدان الإنتاجية ووقت الإنتاج الضائع. يمكن أن تساعد الابتكارات الحديثة في الصيانة التنبؤية بشكل كبير في تقليل فقدان الإنتاجية ويمكن أن توفر الكثير من الجهد والوقت.

تستخدم إحدى التقنيات المستخدمة بنجاح للصيانة التنبؤية في التصنيع تحليل كميات كبيرة من بيانات الأعطال والصيانة وبيانات التتبع. لتعزيز جودة البيانات المستخدمة، يتم إحالة المعلمات مثل العملية والطابع الزمني ومعلومات المكونات التفصيلية إلى نماذج الأخطاء لإنشاء مجموعات بيانات قوية. أبلغت العديد من شركات تصنيع أشباه الموصلات الكبيرة عن استخدام مثل هذه التقنيات كجزء من نماذج الصيانة التنبؤية الخاصة بها لتحسين الإنتاجية.

لا تزال هناك تحديات، حيث أن الكثير من العمليات المعقدة تميل إلى الانجراف والتحولات المتكررة. يتم تعديل معلمات محددة بين عمليات التشغيل للحفاظ على العملية على الهدف. يمكن استخدام تقنيات مثل أجهزة الاستشعار الافتراضية التي تراقب تكوين المعلمة وتلتقطها في الوقت الفعلي لتمكين التحكم المناسب. يعد هذا مجال بحث نشط حاليًا، ويستكشف الباحثون بنشاط تقنيات جديدة بما في ذلك الذكاء الاصطناعي.

عدم وجود أدوات جمع البيانات

وبما أن الرؤية المحدودة للأصول تعني زيادة تكاليف الصيانة والاستبدال، فإن العديد من الشركات المصنعة تكافح بالفعل للحصول على بيانات الآلة الأساسية. تتضمن هذه البيانات عادةً درجة الحرارة والاهتزاز والسرعة ومؤشرات الأداء الأخرى.

ومع ذلك، بالنسبة للعديد من الشركات، قد يكون الاستثمار في أدوات جمع البيانات مسعى مكلفًا. ولهذا السبب يفضلون العمل بالموارد المتاحة، الأمر الذي يمكن أن يعيق التنمية بطرق عديدة.

يحتاج المصنعون الذين يتطلعون إلى استخدام البيانات في الوقت الفعلي لمراقبة الأصول إلى أداة يمكنها الاتصال وجمع البيانات تلقائيًا من أي مصدر. ومن الناحية المثالية، يجب أن يكون أيضًا قادرًا على تطبيع البيانات وإدارتها وإجراء التحليلات والتكامل بسهولة مع تطبيقات الطرف الثالث ومنصات الحوسبة السحابية.

بريلادا

قضايا تكامل البيانات وقابلية التوسع

تشتمل البنية التحتية للتصنيع غالبًا على أنظمة متنوعة، مثل الآلات وخطوط الإنتاج وأنظمة المرافق. ربما تم تنفيذ هذه الأنظمة في أوقات مختلفة، باستخدام تقنيات مختلفة. علاوة على ذلك، يقوم كل نظام بإنشاء البيانات بتنسيقه الخاص، مما يجعل التكامل مع أنظمة الطرف الثالث مهمة هائلة. تعيق التنسيقات غير المتسقة والقيم المفقودة وعدم الدقة التكامل الفعال.

مع تطور مرافق التصنيع والعمليات، ينمو مشهد البيانات. يجب أن تكون الأنظمة قابلة للتطوير لاستيعاب أحجام البيانات المتزايدة. يعد ضمان تدفق البيانات بشكل سلس وفعال عبر عمليات التصنيع دون إرباك البنية التحتية للمراقبة أمرًا ضروريًا. ويمكن الوصول إلى ذلك من خلال الاستثمار في الأدوات الحديثة وإعطاء الأولوية لجودة البيانات.

بريلادا

الثغرات الأمنية في التصنيع

تواجه الصناعة التحويلية مشهدًا متطورًا باستمرار من التهديدات السيبرانية، بدءًا من هجمات برامج الفدية وحتى نقاط الضعف في سلسلة التوريد. وفي سياق الأجهزة، كان يُعتقد أن المنتجات المقلدة ذات الجودة المنخفضة تمثل مشكلة رئيسية لأشباه الموصلات، في حين ظلت الرقائق غير متأثرة نسبيًا بالقضايا المتعلقة بالأمن.

ومع ذلك، في السنوات القليلة الماضية، وجد المهاجمون طرقًا لاستغلال عملية تصنيع أشباه الموصلات المعقدة. لقد حاولوا التلاعب بهندسة الرقائق عن طريق إدخال منطق ضار من خلال أحصنة طروادة للأجهزة. ينوي المهاجمون استخدام أحصنة طروادة هذه إما لرفض الخدمة (DoS) أو لسرقة البيانات. والجدير بالذكر أن سوريا أبلغت عن هجوم طروادة كبير، حيث قام المهاجمون بزرع حصان طروادة يسمى "Kill Switch" في شريحة لتعطيل نظام الدفاع الجوي السوري، مما يسمح لهم بتنفيذ غارة جوية.

في السنوات القليلة الماضية، قامت الشركات المصنعة بتوسيع استخدام مفاهيم تحليلات البيانات القائمة على التعلم الآلي وإنترنت الأشياء (IoT)، لضمان حماية معداتها بشكل مناسب. في هذه التقنيات، يقومون أولاً بتهيئة المعدات لجميع معلمات المراقبة ثم تطبيق خوارزميات التعلم الآلي على هذه المعلمات للتنبؤ بفئة المعلمة في المخرجات. إذا كانت النتائج (المخرجات) لا تتطابق مع التنبؤ، فقد تقوم الشركات المصنعة بوضع علامة على المعدات.

بريلادا

عقبات أخرى تحول دون التصنيع المستدام

العوائق في سلسلة التوريد

واجه المصنعون تاريخيًا العديد من الصعوبات، وتظهر توقعات عام 2024 المزيد من نفس الشيء. ومع ازدياد تعقيد التجارة العالمية، يجب على المنتجين الاستعداد لتحمل الانقطاعات غير المتوقعة أو المفاجئة في شبكات التوريد الخاصة بهم.

وفقًا لبعض الأشخاص الذين أجرينا معهم مقابلات، ستظل انقطاعات سلاسل التوريد إحدى أهم الصعوبات التي تواجه الصناعة في المستقبل المنظور. وفي الوقت الحالي، وصلت المخزونات إلى أدنى مستوياتها منذ عقود، مما يشير إلى أنه لا يمكن تصنيع بعض المنتجات في الوقت الحالي. وقد أدت الندرة الشديدة لأشباه الموصلات القادمة من تايوان والصين وغيرها من الشركات الخارجية إلى إجبار بعض منشآت تصنيع السيارات على الإغلاق. كما واجه الإنتاج المحلي صعوبات.

التضخم

وفي عام 2023، اقترب التضخم من رقمين بسبب ارتفاع الطلب وعدم كفاية العرض في جميع الاقتصادات الرئيسية. وفي العام المقبل، سوف ترتفع أسعار مدخلات التصنيع الرئيسية مثل الألومنيوم والنفط والصلب بشكل أكبر، مما يزيد الضغوط على الشركات التي تحاول بالفعل خفض التكاليف دون التضحية بالجودة.

من الصعب تحديد الموارد والاستثمارات اللازمة لأتمتة مراقبة الأصول أثناء التضخم. لكن يجب على الشركات المصنعة ألا تتجاهل الإمكانات التي تجلبها للصناعة. يمكن أن يساعد في تقليل الأخطاء اليدوية وتسريع المهام بما يصل إلى 10 مرات.

ولمواجهة هذا التحدي، يجب على الصناعة تخصيص ميزانية للأتمتة وإدخال المزيد من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لفحص المهام وأتمتتها في الوقت الفعلي. ولن يساعد ذلك على توفير التكاليف فحسب، بل سيساعد أيضًا على تحسين الكفاءة وتقليل النفايات.

تحديات اعتماد التقنيات الرقمية

تدور عمليات التصنيع حول جداول ومهام روتينية مستمرة يتم تشغيلها بواسطة مئات الموردين والموظفين في مواقع متعددة، وتهدف إلى إنتاج السلع الاستهلاكية. وهذا يجعل من الصعب للغاية على الشركات مراقبة الإجراءات الروتينية الحالية وتحديد مجالات التحسين.

يمكن للمصنعين بسهولة تتبع كل خطوة عبر سلسلة القيمة بأكملها من خلال تطبيق تقنيات المراقبة القائمة على إنترنت الأشياء في الوقت الفعلي. ستساعدهم هذه التقنيات على فهم الفجوات في أهداف الاستدامة الخاصة بهم بشكل أفضل وإيجاد حلول لتحسين الكفاءة والإنتاجية والامتثال.

عادة ما ترتبط المراقبة الذكية للأصول بتحديين. يتضمن الأول دمج وتحديث المعدات القديمة لتتوافق مع التكنولوجيا الجديدة، مما يتيح الإمكانات الكاملة للصناعة 4.0. ويفترض الثاني إعادة تدريب الموظفين لضمان قدرتهم على مراقبة نظام المراقبة الجديد واستخدامه والاستفادة منه بشكل فعال.

غالبًا ما تجد الشركات المصنعة الصغيرة أن الاستثمار الأولي في التكنولوجيا الجديدة أمر شاق. ومع ذلك، من الضروري أن ندرك أن كلا من التحول الرقمي وتحول الموظفين هما عمليتان تدريجيتان. هذه التغييرات لا تحدث بين عشية وضحاها.

بريلادا

في المخص:

تشهد الصناعة التحويلية بالفعل تأثيرات الأتمتة والروبوتات، مثل الذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء، وأجهزة الاستشعار، والروبوتات على الأرض، والمزيد من استخدام أتمتة العمليات الآلية. إن الطلب المتزايد على اعتماد التقنيات الرقمية والفوائد التي يمكن أن تحصل عليها شركات التصنيع منها تدفع نمو الرقمنة.

كجزء من الجهود المستمرة للتعامل مع التحديات التي تواجهها الصناعة في الوقت الحاضر، تقوم الشركات المصنعة بتنفيذ حلول قائمة على إنترنت الأشياء لمراقبة الأصول الذكية. ومع ذلك، فإن اختيار التكنولوجيا وخيار تنفيذها يعتمد على فرص العمل واحتياجاته.

إن التوقف غير المجدول للآلات الصناعية، ومشكلات جمع البيانات، ونقاط الضعف الأمنية، وقيود قابلية التوسع هي تلك التحديات التي يتم وضعها أولاً في مشهد التصنيع ويمكن معالجتها من خلال تقنيات المراقبة القائمة على إنترنت الأشياء. توفر هذه التقنيات للمصنعين بيانات دقيقة وسياقية عبر سلسلة التوريد حتى يتمكنوا من تحديد المشكلات بسرعة لاتخاذ الإجراءات اللازمة.

علاوة على ذلك، يمكنهم أيضًا التنبؤ بالمشكلات المحتملة قبل حدوثها، وتجنب عمليات السحب والمخاطر البيئية الكبيرة الأخرى. وبمرور الوقت، ستمكن تقنيات المراقبة المستخدمين من تتبع التقدم المحرز في تحقيق أهداف الاستدامة الخاصة بهم وضمان الامتثال للوائح الصناعة.

نود أن نشكر كل من شارك في مقابلة تطوير العملاء:

• فاتسال شاه، الرئيس التنفيذي لشركة صبغة عباد الشمس
• ستيفان شواب، الرئيس التنفيذي لشركة منور
• توم ريختر، الرئيس العالمي لقطاعات التصنيع المنفصلة والمعالجة للصناعات الرقمية في نوكيا
• نيلز أرنولد، الرئيس التنفيذي لشركة تقدم
• دنكان كير، الرئيس التنفيذي السابق لشركة ايرستيك
• ريتشارد ليبوفيتز، الرئيس التنفيذي لشركة LeanDNA
• جولروز سينغ، مهندس السلامة في شركة SoC NXP أشباه الموصلات
• دوني راند، منسق التسويق في الرابطة الأمريكية للمشغلين المالكين، LLC
• ديفيد ريد، مدير المبيعات في أدوات VEM
• ديريك هاثاواي، مدير المبيعات في فيم الطبية
• هارمان سينغ، مدير في سيفير
• دوج لوسون، الرئيس التنفيذي لشركة ثينك آي كيو
• وغيرهم من المتخصصين في الصناعة، الذين تم أخذ تعليقاتهم على هذا المقال

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.iotforall.com/experts-discuss-predictive-maintenance-and-innovation-in-manufacturing