ما التقنيات التي تدعم الحوسبة الصناعية المتقدمة؟

الإيثرنت الصناعي وتقنية 5G: تمكين الاتصال الفوري في الحوسبة الصناعية

كيف يضمن الإيثرنت الصناعي اتصالاً منخفض التأخير للتصنيع الذكي

في بيئات التصنيع، توفر بروتوكولات الإيثرنت الصناعية مثل PROFINET وEtherCAT نوع الاتصالات الحتمية والآنية التي تُعد ضرورية تمامًا للعمليات الآلية. فالإيثرنت القياسي لا يفي بالغرض عندما نحتاج إلى مزامنة على مستوى المايكروثانية بين الآلات. وتتحقق هذه البروتوكولات من ذلك من خلال تقنيات مثل الشبكات الحساسة للوقت (TSN) التي تحافظ على سير العمليات حسب الجدول الزمني. ما المقصود عمليًا بذلك؟ يعني أن الروبوتات يمكنها العمل معًا بدقة، وتتم فحوصات الجودة فور حدوث أي مشكلة، وتتواصل الآلات مع بعضها دون انقطاعات. والإيثرنت الصناعي ليس سريعًا فقط، بل يمتلك قدرات نطاق ترددي تصل إلى 10 جيجابت في الثانية، لذا فإن حتى أنظمة الرؤية عالية الدقة وأعداد المستشعرات الكبيرة التي تبث البيانات لن تتسبب في أي بطء. كما أن الأجهزة المستخدمة مصنوعة بمتانة عالية، قادرة على تحمل التداخلات الكهرومغناطيسية ودرجات الحرارة القصوى التي قد تُتلف المعدات العادية. وبما أن الحزم تصل بشكل متوقع، فلا داعي للقلق بشأن تقلبات التأخير التي تعطل خطوط الإنتاج، وهي أمر يعتمد عليه المصنعون اعتمادًا كبيرًا لتلبية احتياجاتهم في التصنيع الفوري.

دور الجيل الخامس (5G) في تعزيز التكامل اللاسلكي بين الأنظمة التشغيلية وتكنولوجيا المعلومات

تحصل الاتصالات الصناعية على دفعة كبيرة من تقنية الجيل الخامس بفضل اتصالات التأخير المنخفض الفائقة الموثوقية التي نسميها URLLC، والتي يمكن أن تصل إلى أزمنة استجابة أقل من مillisecond واحد. ولا تنسَ عرض النطاق الترددي أيضًا، والذي يصل ذروته إلى حوالي 20 جيجابت في الثانية. وهذا يعني أن التقنيات التشغيلية ونظم المعلومات يمكنها أخيرًا العمل معًا في الزمن الحقيقي دون أي تأخير. وبالحديث عن الاتصالات، فإن الميزة mMTC تتيح للمصانع تركيب ما يشبه بالملايين من الأجهزة لكل كيلومتر مربع. فكّر في كل تلك المستشعرات التي تراقب كل شيء بدءًا من درجة الحرارة وحتى الاهتزازات في جميع أنحاء المصنع. ويُعد تقسيم الشبكة (Network slicing) تغييرًا جذريًا آخر هنا، حيث يُنشئ مسارات افتراضية منفصلة داخل الشبكة مخصصة خصيصًا للمهام الحيوية مثل التحكم عن بعد في الآلات، مع عزل باقي حركة المرور لأسباب أمنية. كيف يبدو هذا عمليًا على أرض الواقع؟ تتم مزامنة الروبوتات المتنقلة فورًا مع نظيراتها، وتحدث عمليات نقل البيانات بسلاسة أثناء تحرك المعدات، وتظهر تعليمات الواقع المعزز مباشرة في أيدي الفنيين عندما يحتاجون إليها أكثر. كل هذه التحسينات تربط ما يحدث على أرضية الإنتاج مباشرةً بالنظم المؤسسية العليا، مما يخلق تدفقًا أكثر سلاسة للمعلومات عبر عملية الإنتاج بأكملها.

دراسة حالة: الجيل الخامس والإيثرنت الصناعي في خطوط تجميع السيارات

قامت إحدى شركات تصنيع السيارات الكبرى في أوروبا مؤخرًا بتطبيق حل شبكة مختلطة يجمع بين تقنية 5G والإيثرنت الصناعي لتعزيز مرونة خطوط الإنتاج لديها. وتتولى بنية الإيثرنت الصناعي إدارة جميع الروبوتات ووحدات التحكم المنطقية المبرمجة (PLCs) الثابتة في مناطق اللحام، مع الحفاظ على تزامن دقيق جدًا يصل إلى جزء من جزء من الثانية، مما يضمن تركيب القطع بدقة أثناء التجميع. وفي الوقت نفسه، يتم استخدام اتصالات 5G مع المركبات الناقلة ذاتية القيادة التي تنقل هياكل السيارات من محطة إلى أخرى دون الحاجة إلى كابلات مادية. ما يجعل هذا النظام بأكمله فعالًا للغاية هو قدرته على تتبع موقع كل مركبة نقل ذاتية القيادة (AGV) في الزمن الفعلي بدقة مذهلة تبلغ حوالي زائد أو ناقص سنتيمترين. كما توجد طائرات درون متحركة تقوم بالتفتيش وإرسال تحذيرات فورية عند حدوث أي خلل، ويمكن للمختصين توجيه العمال خلال المهام المعقدة باستخدام نظارات الواقع المعزز من أي مكان في العالم. وبعد تنفيذ هذه الشبكة المزدوجة، انخفضت أوقات التحويل بنسبة تقارب النصف (حوالي 40%) وتراجعت تأخيرات الاتصالات بنسبة تقارب 93% مقارنة بالنظام القديم القائم على شبكات الواي فاي التقليدية. ويمكّن دمج الاتصالات السلكية الموثوقة مع حرية التكنولوجيا اللاسلكية هذه الشركة من الاستفادة من أفضل ما في العالمين: أداءً أفضل بشكل عام مع القدرة على التكيف بسرعة مع الاحتياجات المتغيرة على أرض المصنع.

الحوسبة الحافة والسحابية: دعم الذكاء الموزع في إنترنت الأشياء الصناعي

الحوسبة الحافة مقابل الحوسبة السحابية: تحقيق التوازن بين زمن الانتقال، عرض النطاق الترددي، وقابلية التوسع في الحوسبة الصناعية

تُعتمد الأنظمة الصناعية بشكل متزايد نموذجًا هجينًا حيث تُعالج الحوسبة الحافة المهام الحساسة للوقت بينما تدير المنصات السحابية التحليلات على نطاق واسع. ويُعالج هذا التقسيم قيود التشغيل الرئيسية:

عندما تعالج العقد الطرفية بيانات المستشعرات مباشرة عند المصدر، يمكنها تقديم استجابات تقل عن 10 مللي ثانية المطلوبة للتحكم في الروبوتات والحفاظ على تشغيل أنظمة السلامة بسلاسة في بيئات التصنيع المزدحمة. وفي الوقت نفسه، تقوم المنصات السحابية بجمع كل هذه المعلومات من مواقع مختلفة لتشغيل تنبؤات وتحديد طرق لتحسين العمليات بمرور الوقت من خلال خوارزميات قوية للتعلم الآلي. ويقلل هذا المزيج من حركة الشبكة بنحو 70 بالمئة دون التفريط في مراقبة ما يحدث عبر العملية بأكملها أو الوصول إلى بيانات الأداء السابقة. وعادةً ما يشهد المصنعون الذين يتبنون هذا النهج الهجين تسارعًا في اتخاذ قراراتهم بنسبة حوالي 30٪، بالإضافة إلى إنفاقهم نحو نصف التكلفة تقريبًا على تكاليف عرض النطاق الترددي مقارنة بالشركات التي تعتمد فقط على البنية التحتية السحابية. وتنعكس هذه التوفيرات في فوائد فعلية لإدارة العمليات اليومية.

معالجة البيانات في الوقت الفعلي على الحافة: تطبيقات مع أجهزة الحافة الصناعية

تقوم الأجهزة الحدية في البيئات الصناعية باستقبال قراءات المستشعرات الأولية وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ مباشرة في الموقع، دون الحاجة إلى الانتظار لمعالجة السحابة. وفيما يتعلق بأعمال الصيانة التنبؤية، يمكن تحليل أنماط الاهتزازات والحرارة محليًا اكتشاف مشكلات المحامل قبل وقوعها بفترة تتراوح بين 8 إلى 12 ساعة على الأقل. شهدت المصانع انخفاضًا بنحو 45٪ في الأعطال المفاجئة غير المتوقعة بعد تنفيذ هذه الأنظمة في عام 2023. كما تقوم تقنية الفحص البصري المتصلة بالبوابات الحدية بمراقبة جودة المنتجات أثناء تحركها على خطوط الإنتاج، حيث تكتشف الوحدات المعيبة بمعدل يقارب 120 وحدة في الدقيقة وبمعدل دقة مثير للإعجاب يدور حول 99.2٪. ويُعد ذلك أمرًا مهمًا للغاية في المصانع التي قد تكون فيها اتصالات الإنترنت متقطعة أو غير موثوقة. علاوةً على ذلك، فإن استمرار معالجة البيانات داخل المصنع نفسه يعني بقاء المعلومات التشغيلية الحساسة آمنة ضمن الجدران الداخلية للشركة، بدلًا من إرسالها إلى مواقع أخرى.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على الحافة: تطوير الصيانة التنبؤية وتحسين العمليات

التعلم الآلي لاكتشاف الشذوذ في البيئات الصناعية

تُحلِّل خوارزميات التعلُّم الآلي الصناعية قراءات المستشعرات من المعدات المصانع للكشف عن تغييرات طفيفة في عناصر مثل الاهتزازات ودرجات الحرارة ومقدار الطاقة المستهلكة، وهي مؤشرات تدل غالبًا على أن المحامل تتآكل أو أن المحركات لا تعمل بكفاءة كافية. عندما تُشغِّل الشركات نماذج التعلُّم الآلي هذه مباشرةً عند المصدر بدلًا من إرسال البيانات إلى خوادم بعيدة، فإنها تقلل من التأخير الناتج عن اتصالات الإنترنت. وهذا يعني اكتشاف المشكلات فور حدوثها تقريبًا، مما يسمح للتقنيين بإصلاحها قبل وقوع أعطال كبيرة. أجرى معهد بونيمون دراسة العام الماضي بيَّنت مدى تكلفة الأعطال غير المتوقعة في مصانع التصنيع، والتي تتجاوز في بعض الأحيان 740 ألف دولار في الساعة الواحدة! وقد شهدت المصانع التي تحولت إلى استخدام الحوسبة الطرفية مع التعلُّم الآلي انخفاضًا بنسبة حوالي 45 بالمئة في معدلات فشل المعدات عبر مختلف الصناعات، بما في ذلك خطوط إنتاج السيارات ومرافق معالجة الأغذية، حيث يمكن لأي توقف طفيف أن يتسبب في خسائر هائلة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي في البرمجيات الصناعية: حالات الاستخدام للتحليلات التنبؤية والتحسين

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بيانات تشغيلية تاريخية لبناء نماذج تنبؤية تساعد الشركات على ضبط جداول الصيانة الخاصة بها وتبسيط عمليات الإنتاج. ما يميزه عن التعلم الآلي التقليدي هو قدرته على تشغيل محاكاة نوع "ماذا لو". يمكن لهذه الأنظمة أن تتوقع بالفعل ما يحدث عندما يقوم المشغلون بتعديل إعدادات الماكينة، من خلال النظر في أمور مثل كيفية تغير جودة المخرجات أو التأثير المحتمل على استهلاك الطاقة. كما أن هناك بعض التطبيقات الواقعية المثيرة للاهتمام أيضًا. على سبيل المثال، عندما تكون بيانات الفشل الفعلية شحيحة، فإن هذه الأنظمة تقوم بإنشاء مجموعات بيانات فشل اصطناعية لتدريب نماذج الكشف. كما أنها تحسب أفضل إعدادات المعايرة لتقليل الهدر في المواد أثناء عمليات التصنيع. ولا ننسَ أيضًا التنبؤ بمدة صلاحية المكونات تحت ظروف بيئية مختلفة. والأرقام تدعم ذلك أيضًا. تقدر شركة IDC أن نصف جميع البيانات الصناعية سيتم معالجتها مباشرة عند المصدر بدلاً من إرسالها إلى أماكن أخرى للمعالجة بحلول عام 2025، مما يسرّع الأمور بالتأكيد. وتُظهر أبحاث جارتنر من العام الماضي أن الشركات التي نفذت هذه التقنيات تشهد انخفاضًا بنحو 20٪ في نفقات الصيانة.

الأمن السيبراني والمجازية: حماية وتوسيع نطاق أنظمة الحوسبة الصناعية

تأمين الشبكات الصناعية: تخفيف التهديدات الإلكترونية في البنية التحتية الحيوية

كلما زادت اتصالات أنظمتنا الصناعية ببعضها البعض، زادت مشكلة التهديدات الإلكترونية. انظروا فقط إلى البرمجيات الفدية التي تضرب مصانع التصنيع - رأينا ما يقرب من 87٪ حالات أكثر في العام الماضي وفقا لتقرير بونيمون من 2023. عندما يمر القراصنة بالدفاعات، لا يسببون الصداع فقط. إنتاج توقف في مساره، والشركات عادة تخسر حوالي 740،000 دولار في كل مرة يحدث هذا. لكي تبقى محمية، تحتاج الشركات المصنعة إلى طبقات متعددة من الدفاع. أولاً، فان فصل التكنولوجيا التشغيلية عن شبكات تكنولوجيا المعلومات العادية منطقي. ثم هناك تلك الأشياء التي لا تسمح بالثقة حيث لا يحصل أحد على حقوق وصول تلقائية بعد الآن مراقبة الوقت الحقيقي تساعد على اكتشاف المشاكل قبل أن تنتشر بعيدًا جدًا. وبالإضافة إلى ذلك، إجراء عمليات فحص أمني كل ثلاثة أشهر والتأكد من أن جميع أجهزة الاستشعار تتواصل بأمان بين النقاط يضيف مستوى آخر من الحماية في جميع المصانع والمصانع.

الافتراضية والحاوية (OCI، PLCnext): نشر مرن للذكاء الاصطناعي الصناعي وتطبيقات الحافة

تُمكّن معايير مبادرة الحاويات المفتوحة (OCI) ومنصات مثل PLCnext من نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصناعية وتطبيقات الحافة (Edge) بطرق مرنة وقابلة للتوسع في آنٍ واحد. وعندما تعتمد الشركات البيئات الافتراضية، فإنها تشهد عادةً انخفاضًا يبلغ نحو 40 بالمئة في اعتمادها على الأجهزة المادية، مما يسرّع من تنفيذ خوارزميات الصيانة التنبؤية التي لا يتوقف الحديث عنها هذه الأيام. ما يلفت الانتباه حقًا هو الأداء المتسق للتطبيقات المحجوزة في حاويات بغض النظر عن مكان تشغيلها—سواء على أجهزة حافة صغيرة ومتينة في الميدان أو على خوادم مركزية كبيرة في المقر الرئيسي. ويساعد هذا التوازن في نقل نماذج التعلّم الآلي بسلاسة من مرحلة الاختبار إلى التشغيل الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، هناك ميزات أخرى تستحق الذكر أيضًا. فهذه الحاويات تتيح للشركات التوسّع بسرعة عند ارتفاع الطلب، وإنشاء مناطق أمان منفصلة لمختلف وظائف التحكم، بل وحتى تحديث برامج وحدة التحكم المنطقية القابلة للبرمجة (PLC) عن بُعد دون إيقاف العمليات بالكامل. باختصار، يؤدي هذا النوع من الإعدادات إلى تخفيض نفقات البنية التحتية بما يقارب 30 بالمئة مقارنةً بالطرق التقليدية، كما يجعل النظام بأكمله أكثر قابلية للتكيف وأسهل في الحفاظ على تشغيله بسلاسة مع مرور الوقت.

الأسئلة الشائعة

ما هي الفوائد الرئيسية لاستخدام الإيثرنت الصناعي في التصنيع؟

يضمن الإيثرنت الصناعي اتصالاً منخفض التأخير وهو أمر ضروري للعمليات الآلية، ويوفر عرض نطاق ترددي يصل إلى 10 جيجابت في الثانية، وأجهزة قوية، وتسليمًا متوقعًا للحزم.

كيف يعزز الجيل الخامس (5G) الاتصال الصناعي؟

يوفر الجيل الخامس (5G) اتصالاً فائق الموثوقية ومنخفض التأخير، ويُمكن من دعم كثافة عالية من الأجهزة من خلال تقنية mMTC، ويسمح بتقسيم الشبكة للمهام الحيوية، مما يحسّن التكامل اللاسلكي في الوقت الفعلي.

ما ميزة الحوسبة الطرفية في إنترنت الأشياء الصناعي؟

توفر الحوسبة الطرفية معالجة في الوقت الفعلي بتأخير أقل من 5 مللي ثانية، وتقلل من حمل الشبكة، وتحافظ على أمان البيانات الحساسة داخل الموقع، على عكس الأنظمة القائمة على السحابة.

كيف تُستخدم تقنيات تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي في البيئات الصناعية؟

تُستخدم تقنيات تعلّم الآلة لاكتشاف الشذوذ في الوقت الفعلي، مما يقلل من أعطال المعدات. أما الذكاء الاصطناعي التوليدي فيبني نماذج تنبؤية لتحسين العمليات ويمكنه تشغيل محاكاة نوع "ماذا لو" لتعزيز الكفاءة.

كيف تُفيد الافتراضية والتجهيز الصناعي التطبيقات الصناعية؟

تتيح الافتراضية النشر المرن، وتقلل الاعتماد على الأجهزة المادية، وتوفر بيئات قابلة للتوسع والأمان للتطبيقات الصناعية الخاصة بالذكاء الاصطناعي والحوسبة الطرفية.