جمع بيانات الآلات بذكاء لزيادة كفاءة الإنتاج

يُوفّر النظام المعياري، المكوّن من محوّل إنترنت الأشياء وخادم Edge ولوحة التحكم وتقنية الإيثرنت أحادية الزوج، مدخلًا سريعًا ومرنًا نحو التصنيع المعتمد على البيانات، مع تعزيز الكفاءة عبر حلول التحسين المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

في حال توقفت جميع الآلات فجأة نتيجة عطل – وهو أمر وارد في بيئات التصنيع – قد تستغرق عملية تحديد الخطأ وإصلاحه وقتًا طويلاً. ومع ذلك، يمكن في بعض الحالات اكتشاف السبب بسرعة، على سبيل المثال عند ملاحظة استهلاك مرتفع للطاقة من آلة أو مكوّن معين، وهو ما قد يشير إلى بداية تلف في المحامل.

عندما يجمع المصنع بيانات مركزية للآلات مثل استهلاك الطاقة، أزمنة الدورات، أو نسب الاستغلال، يمكنه التعرف مبكرًا على مثل هذه المشكلات.

البيانات هي المفتاح لتحسين العمليات الصناعية: فمن يعرف استهلاك الطاقة يمكنه تحسينه. ومن يحلل استغلال معداته يمكنه كشف إمكانات كفاءة جديدة. فعند متابعة أزمنة التشغيل يمكننا التحكم بدقة في الإنتاج. هذه البيانات يمكن استخدامها كمؤشرات أداء رئيسية (KPIs) لقياس الفعالية والكفاءة في الإنتاج.

جمع بيانات شامل

غالبًا ما تفتقر الشركات إلى البنية التقنية اللازمة لالتقاط كل مؤشرات الأداء. الحل يأتي عبر تطوير مشترك من Perinet وZentinel MDS: لنظام معياري يجمع بين تكنولوجيا إنترنت الأشياء وتقنيات Edge. يعمل هذا النظام بشكل مستقل عن المصنعين. ويمكن دمجه بسهولة حتى في الآلات القديمة. ويتكون من محوّل شبكة (Adapter)، خادم طرفي (Edge-Server)، لوحة عرض (Dashboard)، وتقنية Single Pair Ethernet.

هذه البنية تسمح بنقل البيانات بشكل متكامل من الآلة إلى أنظمة الـتكنولوجيا المعلومات العليا مثل تخطيط موارد المؤسسة أو السحابة. الهيكلية مفتوحة وقابلة للتوسّع لدعم التطبيقات المستقبلية.

يمثل محوّل إنترنت الأشياء (ZentNode) قلب النظام، حيث يتصل مباشرة بالمستشعرات ويمكن تركيبه بسهولة حتى على المعدات القديمة. يقوم المحوّل بمعالجة البيانات محليًا وإرسالها بشكل مُشفّر إلى خادم Edge (ZentEdge). وهناك تُخزن البيانات في قاعدة بيانات SQL، مع إمكانية الوصول إليها عبر بروتوكولات قياسية مثل HTTPS وMQTT وREST. ويتميز الاتصال بكونه مؤمَّنًا ومتوافقًا مع متطلبات الشبكات الصناعية.

لوحة العرض تعرض مؤشرات الأداء في الزمن الحقيقي أو كبيانات تاريخية، مع إمكانية التصفية حسب الآلات أو الفترات الزمنية أو الورديات. يمكن تحديد قيم عتبة وإنشاء تنبيهات تلقائية. كل حدث يُسجّل مع الطابع الزمني والمدة. كما يمكن دمج البيانات مع SAP S/4HANA.

سهولة التوسيع والتجهيز اللاحق

الميزة الأساسية في هذا النظام تكمن في سهولة دمج المعدات القائمة دون الحاجة إلى أي تعديلات على أنظمة التحكم الصناعية، مما يقلل الحواجز أمام تبني التصنيع القائم على البيانات ويفتح المجال أمام توسعات مستقبلية مثل إنشاء التوأم الرقمي، والتحكم الآلي بالعمليات، ودمج بيانات الموردين والعملاء. كما يمكن اعتماد هذه البنية في خطوط الإنتاج الجديدة منذ البداية، بما يتيح جمعًا شاملًا للبيانات ابتداءً من يوم التشغيل الأول. والنتيجة هي تحقيق وفورات ملموسة في استهلاك الطاقة وتقليل تكاليف الصيانة مقارنة بالمنشآت التقليدية.

تحسين الأداء عبر التعلم الآلي

لا يوفّر الحل شفافية أكبر فحسب، بل يشكّل أيضًا أساسًا فعليًا لتحسين العمليات. فالبيانات المجمّعة تمثل قاعدة موثوقة لتطبيق خوارزميات التعلم الآلي، ومع توافر حجم كافٍ من هذه البيانات يصبح من الممكن اكتشاف الأنماط والتنبؤ بالمشكلات المحتملة. وتساعد البيانات التاريخية في تدريب الخوارزميات وصقل دقتها، مما يتيح الكشف المبكر عن التآكل من خلال بيانات الاهتزاز، والتعرف على الانحرافات المؤثرة في جودة المنتج، إلى جانب تحسين تدفق المواد والتخطيط الدقيق للإنتاج. كما يمكن من خلال ذلك استنتاج الاتجاهات وإطلاق إجراءات تلقائية مثل جدولة أوقات الصيانة أو تعديل معلمات العمليات بشكل ديناميكي.

الخلاصة: تمثل الحلول التي تقدمها Perinet وZentinel MDS خيارًا عمليًا للشركات الساعية إلى الاستثمار في التصنيع القائم على إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي. فمن خلال التركيز على سهولة التكامل، ومستويات الأمان العالية، والفوائد التشغيلية الملموسة، يمكن تحقيق قيمة مضافة حقيقية لمختلف القطاعات الصناعية. وتظهر التجارب العملية إمكانات لتوفير يصل إلى 20% في استهلاك الطاقة للمرافق الفردية، بينما يتم استرداد قيمة الاستثمارات غالبًا في أقل من اثني عشر شهرًا، بفضل تقليل أوقات التوقف غير المخطط لها، وخفض تكاليف الصيانة، وتحقيق كفاءة أعلى في استخدام الموارد.