ما هي التحديات التي يجب أن تحلها الحوسبة الصناعية؟

ضمان السلامة والموثوقية في أنظمة الحوسبة الصناعية

تصميم كشف الأعطال في الزمن الحقيقي وهندسة العمارة الآمنة ضد الأعطال

من الضروري تمامًا مراقبة أنظمة الحوسبة الصناعية لتجنب حدوث أعطال كليّة في النظام. تحتوي معظم المنشآت على مصادر طاقة احتياطية مزوّدة بمحولات نقل تلقائية (ATS) بالإضافة إلى مؤقّتات المراقبة (watchdog timers) المدمجة مباشرةً في العتاد. تعمل هذه المكوّنات معًا على تحويل العمليات عند حدوث خلل، بحيث يستعيد النظام عمله تقريبًا فورًا دون الحاجة إلى تدخل يدوي من أحد الأشخاص. نشهد حاليًا أن الأنظمة الصناعية الجادة يمكن أن تستمر لأكثر من 100,000 ساعة بين كل عطل وآخر. هل تتذكرون الأرقام التي نشرها معهد بونيمان العام الماضي؟ فقد بيّنت مدى تكلفة التوقف غير المتوقع بالنسبة لمصانع التصنيع، حيث تصل إلى حوالي 740 ألف دولار في كل ساعة. وهذا يجعل أدوات التشخيص الفورية ليست مجرد إضافة مرغوبة، بل ضرورية عمليًا للتشغيل اليومي. إن أفضل تصاميم الوقاية من الأعطال تجمع بين أساليب الحماية المادية مثل الطلاءات الواقية على اللوحات الإلكترونية والحوامل الخاصة التي تقاوم الاهتزازات، مع برمجيات ذكية قادرة على التنبؤ بالمشاكل قبل حدوثها. ويتيح هذا المزيج للأنظمة أن تتوقف بأمان قبل أن تسبّب القطع البالية مشكلات أكبر.

الامتثال التنظيمي وفقًا لمعايير IEC 61508، ISO 13849، وNIST SP 800-82

عندما يتعلق الأمر بالسلامة الوظيفية والأمان السيبراني، يجب أن يتم دمجهما منذ اليوم الأول بدلاً من إضافتهما لاحقًا كأفكار تُطرح بعد الانتهاء من باقي المكونات. فعلى سبيل المثال، يشترط المعيار IEC 61508 استخدام مكونات تحمل تصنيف SIL 3 عند التعامل مع المواقف الخطرة. وهناك أيضًا المعيار ISO 13849 الذي يتطلب تصنيف مستوى الأداء e (PL e) لأغراض التحكم في سلامة الآلات. ولا ينبغي لنا أن ننسَ معيار NIST SP 800-82 الذي يضع المتطلبات الأساسية للأمان السيبراني للأنظمة الصناعية، ويشمل أمورًا مثل الاتصالات المشفرة وضوابط الوصول القائمة على أدوار المستخدمين. ووفقًا لبيانات ISA-99، فإن ما يقرب من أربع حالات من بين كل عشر حالات تتعلق بمشاكل السلامة تنبع في الواقع من ممارسات ضعيفة في التحقق خلال مرحلة التطوير. ولهذا السبب فإن تحقيق الامتثال بشكل صحيح يكتسب أهمية في جميع مراحل المشروع، بدءًا من التصميم الأولي وحتى الاختبار. وعادةً ما تشهد الشركات التي تتبع هذه المعايير منذ المراحل المبكرة انخفاضًا بنحو النصف في إجمالي تكاليف دورة حياتها. لماذا؟ لأن توحيد وثائق العمل يصبح أسهل، ويمكن أتمتة سجلات التدقيق، ويقل الحاجة بشكل عام إلى العودة لإصلاح الأمور لاحقًا.

تحقيق التشغيل البيني السلس عبر بيئات الحوسبة الصناعية

ربط أنظمة التشغيل التقليدية/تكنولوجيا المعلومات في نشرات الحوسبة الصناعية القائمة

يُعَدُّ دمج تكنولوجيا التشغيل القديمة (OT) مع أنظمة تكنولوجيا المعلومات (IT) الحديثة اليوم على الأرجح أكبر مصدر إزعاج عند تحديث المنشآت الصناعية القديمة. فتتعامل معظم المصانع مع بروتوكولات مملوكة وتجهيزات قديمة، ما يدفعها نحو حلول وسيطة باهظة الثمن وهشّة، لا تؤدي سوى إلى إبطاء العمليات واستنزاف الوقت المخصص للصيانة. ووفقاً لتقريرٍ حديثٍ في مجال الأتمتة صدر العام الماضي، يواجه نحو ثلثَي المصنِّعين توقفاً في الإنتاج أثناء عملية التكامل بسبب عجز أنظمتهم عن التواصل مع بعضها بفعالية. وما الحل الأمثل؟ إنّه تنفيذ بوابات حافة (Edge Gateways) مُدركة للبروتوكولات، جنباً إلى محولات الحقول (Fieldbus) إلى الإيثرنت. فهذه الأجهزة تحافظ على متطلبات التوقيت الحرجة، وتسمح في الوقت نفسه بتواصل آمن ثنائي الاتجاه بين الأنظمة. وبذلك يبقى القيمة الاستثمارية للمعدات القديمة سليمة، ويُنشأ أساسٌ متينٌ لتوسيع قدرات التحليلات الصناعية دون الحاجة إلى استبدال كل شيء والبدء من الصفر.

فجوات تبني OPC UA وتحديات التشغيل البيني الدلالي

أصبحت معمارية OPC الموحدة، أو ما يُعرف اختصارًا بـ OPC UA، المعيار الشائع للسماح لأنظمة البائعين المختلفين بالتواصل عبر المنصات في البيئات الصناعية. ولكن إليك المشكلة: التوافق الدلالي الحقيقي لم يتحقق بعد. تظهر هذه المشكلة بوضوح شديد عندما تعمل معدات من عدة بائعين على نفس الشبكة. نشهد ظهور مشكلات عديدة بسبب استخدام الشركات المختلفة لنُظم تسمية خاصة بها، وعدم توافق نماذج المعلومات بشكل صحيح، وضياع البيانات الوصفية غالبًا. تؤدي هذه المشكلات إلى تعارضات في المساحات الاسمية (namespace conflicts) تؤثر على نحو 40٪ من عمليات التركيب الحالية. وماذا يحدث؟ يحتاج كل عقدة متأثرة عادةً إلى ما بين 30 و50 ساعة إضافية من العمل اليدوي لإعدادها. لتحقيق قدرات التشغيل الفوري والإنتاج (plug-and-produce)، تحتاج الصناعات إلى مواصفات مساعدة محايدة تجاه البائعين، بالإضافة إلى حلول لتخزين البيانات الوصفية مشتركة. لم يعد كافيًا مجرد مرور الرسائل بنجاح. فعندما تختفي البيانات السياقية أثناء الإرسال، فإن ذلك يؤدي إلى تعطيل تطبيقات إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) المهمة مثل أنظمة الصيانة التنبؤية. فهذه الأنظمة تعتمد على فهم المعنى الفعلي للبيانات، وليس فقط التأكد من وصول الرسائل سليمة.

إدارة البيانات على نطاق واسع للحوسبة الصناعية في الوقت الفعلي

أنابيب بيانات تراعي زمن الوصول وتدعم حلقات التحكم الأقل من 10 مللي ثانية

في البيئات الصناعية، تحتاج أنظمة الحوسبة إلى العمل ضمن حدود زمنية صارمة. فعندما يتعلق الأمر بعمليات مثل لحام الروبوتات، أو مهام التوزيع الدقيقة، أو أنظمة التحكم الحركي المغلقة، يجب أن تستجيب المنظومة من إدخال المستشعر إلى إخراج المؤثر في أقل من ١٠ ملي ثانية تمامًا. وتولِّد خطوط التصنيع الحديثة ما يُقدَّر بنحو ٢٥ ألف نقطة بيانات كل ثانية واحدة. ويُعد هذا الحجم الهائل تحديًّا حقيقيًّا لأنظمة تكنولوجيا المعلومات التقليدية. ولذلك، فإن العديد من المصانع تتجه حاليًّا نحو حلول الحوسبة الطرفية (Edge Computing). وتقوم وحدات المعالجة المحلية هذه بمعالجة بيانات القياس عن بُعد مباشرةً عند مكان إنشائها، مما يقلل الاعتماد على خدمات السحابة البعيدة، ويُزيل مشكلات زمن التأخير المزعجة التي قد تكلِّف مدراء المصانع نحو ٧٤٠ ألف دولار أمريكي في الساعة الواحدة، وفقًا لبحث أجرته مؤسسة بونيمون عام ٢٠٢٣. ولضمان التنسيق التام بين الآلات في العالم الحقيقي ونظيراتها الرقمية، تصبح قواعد البيانات المتسلسلة زمنيًّا – المصمَّمة لاستيعاب كميات كبيرة من البيانات بسرعة – أدوات أساسية. وعند دمجها مع أساليب جدولة موثوقة وأجهزة متخصصة لوضع الطوابع الزمنية بدقة، يحصل المصنعون على تناسق أفضل بين ما يحدث فعليًّا على أرضية المصنع وما يظهر في أنظمتهم الرقابية.

تشمل أولويات التنفيذ الرئيسية:

• الت prioritization الصارم للإشارات الحرجة في التحكم على حساب بيانات القياس عن بُعد غير الأساسية
• دعم المعالجة المتوازية للحركة المنسقة متعددة المحاور
• التحقق من الطوابع الزمنية عبر العُقد للحفاظ على السلامة الزمنية
• ضغط خفيف الوزن يتجنب عقوبات التأخير الحاسوبي

تحافظ هذه الإجراءات على الاستجابة الفورية في الوقت الحقيقي، مع تمكين تحسين العملية المستمر.

تحسين بنية الحوسبة الحافة–السحابة لأحمال العمل الحاسوبية الصناعية

النهج الهجين الذي يجمع بين الحوسبة الطرفية وخدمات السحابة يمنح المؤسسات المزايا التي تحتاجها: أوقات استجابة سريعة في الموقع الذي يحدث فيه العمل، بالإضافة إلى القدرة على التوسع عند الحاجة في بيئة السحابة. بالنسبة للعمليات الحرجة التي لا يمكنها الانتظار، مثل فحوصات الرؤية الآلية أثناء خطوط الإنتاج، أو التحكم في المحركات المؤازرة في معدات التصنيع، أو إدارة أنظمة السلامة التي تتطلب استجابات فورية، فإن هذه المهام تعمل محليًا مما يقلل من زمن التأخير بشكل كبير — من حوالي 100 إلى 500 مillisecond إلى أقل من 10 ميلي ثانية. من ناحية أخرى، تُعالج الوظائف الحاسوبية الأثقل التي لا تحتاج إلى نتائج فورية، بما في ذلك تحليل الاتجاهات التاريخية عبر الزمن، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، أو اكتشاف الشذوذ عبر أجهزة متعددة، من خلال موارد السحابة بدلاً من ذلك. هذا التقسيم الذكي يوفر في الواقع حوالي 60 بالمئة من عرض النطاق الترددي للشبكة مقارنة بالاعتماد فقط على حلول السحابة. ويعتمد النجاح في تطبيق هذا النهج على اتخاذ قرارات مدروسة بشأن مكان تنفيذ كل مهمة بناءً على عوامل مثل طريقة انتقال البيانات بين الأنظمة، والمخاوف الأمنية، ومتطلبات التوافق، بدلاً من الاكتفاء بما هو أسهل أو ما تم تنفيذه سابقًا. ويحتاج كل جزء من التطبيق إلى تقييم دقيق لمعرفة ما إذا كان يتطلب تشغيله بالضرورة على الحافة لتحقيق أداء قابل للتنبؤ، أو ما إذا كان سيحقق قيمة أكبر من خلال المعالجة على نطاق واسع باستخدام إمكانات السحابة للتحليل والتخزين.

توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي الصناعي من النماذج التجريبية إلى أنظمة الحوسبة الجاهزة للإنتاج

التغلب على ندرة البيانات، وضجيج التسميات، والتحول المجالي في تعلم الآلة على أرض المصنع

تحويل الذكاء الاصطناعي من مشاريع تجريبية إلى تشغيل واسع النطاق يعني التعامل مع بعض المشكلات الأساسية في البيانات التي تعاني منها البيئات الصناعية. دعونا نبدأ بمشكلة توافر البيانات المحدود. فالأعطال النادرة في المعدات لا تحدث بشكل كافٍ لبناء مجموعات تدريب جيدة. يواجه معظم المصنّعين هذه المشكلة، حيث لا يُبقي سوى حوالي 5٪ فقط سجلاً شاملاً بأعطال المعدات لأغراض الصيانة التنبؤية. ثم تأتي مشكلة التصنيفات غير الدقيقة. فالأشخاص الذين يقومون بوضع علامات على ملفات البيانات غالبًا ما يكونون غير متسقين، كما أن أجهزة الاستشعار نفسها قد تتأثر بالانحراف التدريجي بمرور الوقت، مما يشوش ما يتعلمه النظام الذكي. رأينا حالات خفض فيها هذا النوع من الأخطاء في التصنيف دقة النموذج بما يقارب الثلث في ظروف العمل الفعلية. وأخيرًا، هناك تحدِّي البيئات المتغيرة. فالنماذج التي تؤدي أداءً جيدًا في اختبارات المختبرات الخاضعة للرقابة غالبًا ما تفشل فشلًا ذريعًا عند وضعها في المصانع الحقيقية، حيث تتآكل المعدات، وتتقلب درجات الحرارة باستمرار، وتختلف عمليات الإنتاج يومًا بعد يوم. للتعامل مع هذه القضايا، تحتاج الشركات إلى إنشاء بيانات اصطناعية لتلك الحالات الصعبة والحدودية، وتطبيق استراتيجيات ذكية للإحاطة (التصنيف) تركز على أهم نقاط البيانات، وتطوير تقنيات تساعد النماذج على التكيّف مع مختلف الظروف التشغيلية. وعندها فقط يمكن ضمان بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي موثوقة وقابلة للفهم من قبل المشغلين وهم يواجهون طبيعة البيئات الصناعية غير المتوقعة.

الأسئلة الشائعة

لماذا تُعد العمارة المانعة للفشل مهمة في أنظمة الحوسبة الصناعية؟

تُعد العمارة المانعة للفشل أمرًا بالغ الأهمية لمنع تعطل النظام بالكامل في أنظمة الحوسبة الصناعية. وباستخدام مصادر طاقة احتياطية، ومحولات نقل آلية، وأدوات تشخيصية، يمكن للأنظمة التعافي بسرعة من الأخطاء، مما يقلل من التوقفات المكلفة.

ما هي المعايير الأساسية للامتثال التنظيمي في الحوسبة الصناعية؟

تشمل المعايير الرئيسية IEC 61508 للسلامة الوظيفية، وISO 13849 لأجهزة تحكم السلامة في الآلات، وNIST SP 800-82 لمتطلبات الأمن السيبراني. ويساعد الامتثال لهذه المعايير في تقليل تكاليف دورة الحياة ويضمن توافق المشاريع مع إرشادات السلامة والأمان.

ما التحديات التي تظهر عند تحقيق قابلية التشغيل البيني بين أنظمة التشغيل القديمة وأنظمة تكنولوجيا المعلومات الحديثة؟

يتمثل التحدي الرئيسي في دمج أنظمة متباينة وقديمة تستخدم بروتوكولات خاصة، مما يؤدي إلى حلول وسيطة مكلفة. ويمكن لتنفيذ بوابات حواف ومحولات تراعي البروتوكولات أن يساعد في سد هذه الفجوة بشكل فعّال.

ما الفجوات الموجودة في تبني OPC UA للحوسبة الصناعية؟

لا يزال التوافق البيني الدلالي يشكل تحديًا كبيرًا. يمكن أن تؤدي الاختلافات في اتفاقيات التسمية والبيانات الوصفية إلى حدوث تعارضات، مما يتطلب إعدادًا يدويًا مكثفًا. ويُحتاج إلى حلول لتخزين البيانات الوصفية مشتركة ومواصفات محايدة تجاه الموردين لتحقيق قابلية التشغيل البيني الحقيقية.

كيف يستفيد إدارة البيانات في الزمن الحقيقي من الحوسبة الطرفية في البيئات الصناعية؟

تتيح الحوسبة الطرفية المعالجة المحلية للبيانات، مما يقلل من زمن التأخير والاعتماد على خدمات السحابة. ويضمن هذا الإعداد سير العمليات في الزمن الحقيقي، مثل اللحام الروبوتي، بسلاسة مع أوقات استجابة فورية.