ابتكار

تصميم وتحسين مصنع لإنترنت الأشياء والتصنيع

تصميم وتحسين مصنع لإنترنت الأشياء والتصنيع


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

يمكن القول إن التصنيع في القرن الحادي والعشرين أسهل من أي وقت مضى ، ومع ذلك ، فإن عددًا كبيرًا من التقنيات الجديدة يعني أيضًا أن الشركات المصنعة الحديثة تحتاج إلى أن تكون رافعات لجميع المهن من أجل التغلب على المنافسة.

يتم تعريف المصنع الحديث بشكل متزايد من خلال كيفية تعامله مع الحجم الهائل من البيانات التي ينتجها. سرعة وتعقيد البيانات التي تنتجها مرافق التصنيع هي فائقة مقارنة بالسنوات الماضية. مكنت رقمنة التصنيع الكثيرين من اكتساب مزايا تنافسية على الأدوات والأساليب القديمة.

مع تقدم كل شيء نحو الرقمنة في المصنع الحديث ، هذا يعني أن كل شيء ينتج البيانات أيضًا. مع هذه البيانات تأتي القدرة التحليلية ، مما يمكّن المصنّعين من اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً وحكمة بشأن عملياتهم. يتم جمع البيانات من خلال إنترنت الأشياء (IoT) ، وهو مصطلح من المحتمل أننا جميعًا نعرفه في هذه المرحلة.

مع تضاعف جميع أدوات التصنيع لدينا كمنتجي البيانات الآن ، لم تعد إدارة المصنع تتعلق فقط بمعرفة أفضل أداة للتصنيع ، بل تتعلق أيضًا بمعرفة كيفية الاستفادة من البيانات لتحديد أفضل عملية.

مع زيادة تدفق البيانات هذا ، من خلال إنترنت الأشياء وتقنيات التصنيع الذكية الأخرى ، يصبح السؤال ، كيف يمكننا ، كمديرين للمصانع أو المشغلين أو المصنعين الصغار فقط ، إدارة بياناتنا الضخمة والقيمة الإضافية التي تؤثر على أرباحنا النهائية؟

التعامل مع البيانات الضخمة في المصنع

قد يكون استخدام البيانات الضخمة في التصنيع أمرًا مربكًا بدون الفهم الصحيح لكيفية إدارتها. يمكن أن تأتي البيانات بأشكال عديدة ، من البيانات الصلبة والمنظمة مثل ملفات التصنيع ، وصولاً إلى البيانات غير المنظمة تمامًا مثل سجلات الأخطاء وسجلات الجهاز.

يمكننا تحديد البيانات المنتجة في المصنع الحديث بثلاث طرق: منظمة ، وغير منظمة ، وشبه منظمة في الوقت الفعلي.

البيانات المنظمة هي البيانات التي تتلاءم مع الجداول وتم تنسيقها بالفعل بطريقة يمكن من خلالها استخلاص الرؤى بسهولة. من السهل إدارتها والاحتفاظ بها. البيانات المنظمة ، على سبيل المثال ، يمكن أن تكون بيانات التصنيع الخاصة بنا المخزنة في قواعد البيانات.

البيانات غير المنظمة هي نوع البيانات الضخمة التي نحصل عليها من مصادر غير قياسية. هذه أشياء مثل سجلات التحول للمشغلين أو صور المصنع أو الآلات. كل هذه البيانات موجودة ، لكن يجب فك تشفيرها وتنظيمها قبل استخلاص القيمة منها.

البيانات شبه المنظمة هي البيانات التي لا تتوافق مع نماذج البيانات القياسية ولكنها تحتوي على رؤوس وعلامات وعلامات تميز الأجزاء المختلفة منها إلى مستندات شبه قابلة للتفسير. تتضمن أمثلة البيانات شبه المنظمة أجهزة الاستشعار الموجودة على الأجهزة ومعلومات RFID وبيانات وحدة التحكم في الحركة وما شابه ذلك.

كان تنظيم المعلومات المفيدة وإدارتها واستخراجها من أنواع مختلفة من البيانات المتاحة من مصادر متعددة ، وفي حالات متعددة ، مهمة مستحيلة في السابق. لكن منصات إدارة البيانات وإنترنت الأشياء اليوم تجعله ليس ممكنًا فحسب ، بل إنه بسيط نسبيًا وقابل للتطوير.

بالعودة للوراء للحظة ، أدركت أن مجرد الحصول على كل هذه البيانات لا يعني بطبيعته أننا نفهم قيمتها ، ومع ذلك يمكن أن يكون لها بالتأكيد الكثير من القيمة. ترتبط بيانات الماكينة - معدلات التغذية ، واستخدام الأدوات ، وعدد الدورات في الدقيقة ، وما إلى ذلك - بشكل مباشر أو غير مباشر بالإنتاجية والجودة. إذا سجل أحد المشغلين على آلة CNC خطأً في معالجة كل جزء من 10 أجزاء ، فإن جمع البيانات الضخمة لا يسمح لنا فقط بالتقاط هذا بسهولة ولكن من خلال استخدام أدوات حل المشكلات المختلفة ، مثل تحليل السبب الجذري ، يمكننا أيضًا إصلاح الجوهر القضية.

ذات صلة: كيف يمكن لـ WIFI6 إحداث ثورة في إنترنت الأشياء

إذا كان التعرف على القيمة في البيانات الضخمة هو الخطوة الأولى ، فإن التعامل معها في الواقع هو التالي. الخطوة التالية هي إدارة كل هذه البيانات بتنسيقات مختلفة ، وتمكين المستخدمين (مديري المصانع) من تصور كيفية استخدامها. في جوهرها ، هذه مشكلة هيكل بيانات ضخمة وعلوم البيانات.

لن أقضي الكثير من الوقت في الخوض في الحلول والأدوات المستخدمة لتحليل البيانات وتفسيرها في هذا المنشور ، حيث يتطلب ذلك البحث والمناقشة الخاصين به والأوسع نطاقاً. سألاحظ أن هناك عددًا كبيرًا من أدوات إنترنت الأشياء لدينا هناك ، حيث يمكن القول إن Intel هي واحدة من رواد المصانع الذكية.

لقد حددنا المشكلة ، إدارة البيانات الضخمة. لقد أدركنا سبب أهميتها: الرؤى والتحسين المستمر. وقد ذكرنا بإيجاز أن هناك أدوات بيانات موجودة للمساعدة في إدارة كل هذه البيانات. بعد ذلك ، نحتاج إلى قضاء بعض الوقت في فهم التعقيدات الكاملة والرؤى التي يمكننا الحصول عليها من استخدام البيانات الضخمة في المصانع الذكية.

التحليلات هي المفتاح لفهم فوائد المصانع الذكية

يمكنني قضاء اليوم كله في الحديث عن الفوائد عالية المستوى للمصانع الذكية ، لكنني أزعم أن كل ذلك سوف يمر عبر آذان كل شخص غير تنفيذي يقرأ هذا. أعتقد أنه من العملي (والمفيد) فحص دراسات الحالة الفعلية واستخدام الحالات حول تنفيذ تحليلات البيانات الضخمة لتحسين مصانعنا.

سأشير أولاً إلى حالة استخدام من تصنيع Intel. كما هو الحال مع أي شيء ، ضع في اعتبارك أنه من مصلحة إنتل بيعك على إنترنت الأشياء ، لا سيما بالنظر إلى حصتها في الصناعة. على الرغم من ذلك ، أشعر بوقوف حالة الاستخدام.

أرادت Intel تحديد طريقة لتقليل كمية المؤشرات السلبية الخاطئة التي يتم إنتاجها بواسطة آلة مستخدمة لتحديد ما إذا كانت الأجزاء جيدة أم سيئة. كانت مهمة هذه القطعة من المعدات تسمى معدات الاختبار الآلي (ATE) لإجراء اختبارات على الأجهزة لتقييم قدراتها على أساس النجاح / الفشل.

كانت المشكلة أن ATE غالبًا ما يصنف بشكل خاطئ الوحدات الجيدة على أنها معيبة ، مما يؤثر على العائد الإجمالي للمصنع. من الواضح أن التخلص من الوحدات الجيدة يمثل مشكلة لا تريدها ، لذلك أرادت Intel تحديد ما إذا كانت هناك طريقة لاكتشاف ما إذا كانت آلة الاختبار بها عيب أو خطأ تسبب في تصنيف الوحدات الجيدة على أنها معيبة.

بعد جمع البيانات على الأجهزة ، قاموا بتشغيل البيانات من خلال أداة تحليل الذكاء الاصطناعي التي توقعت في النهاية 90٪ من الإخفاقات المحتملة في آلة الاختبار ، قبل حدوثها. هذا ، بدوره ، قلل من خسائر العائد من الأجزاء الجيدة المرفوضة بنسبة 25 في المائة ، وبالتالي توفير التكاليف.

ذات صلة: 11 عملية مصنع تستخدم لصنع بعض المنتجات المفضلة لديك

ستجد المزيد من الأمثلة مثل هذا من المصانع في جميع أنحاء العالم التي طبقت أدوات إدارة البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء. في كثير من الحالات ، يمكن أن توفر التحسينات والتحسينات التي تسمح بها إنترنت الأشياء وإدارة البيانات الضخمة للمصانع ما يكفي من المال لتغطية نفقات البرامج ، ثم بعض الأموال الأخرى.

يتيح إنترنت الأشياء في المصنع الحديث رؤية الإنتاج وتحسينات المشغل وتقليل تكاليف إدارة الجودة وتحسين الجودة ودورات التحسين الأسرع. كل هذا يعود إلى التحليلات ومعالجة البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

كل هذا قد يبدو مخيفًا للمصنعين الذين ليسوا على دراية به. ومع ذلك ، فإن الأدوات المتاحة اليوم تجعل العملية أبسط بكثير من أي وقت مضى.

آخر شيء أريد معالجته هو النطاق الترددي الهائل الذي يتطلبه المصنع الذكي الحديث من أجل العمل بفعالية. في كثير من الحالات ، يجب أن يتم جمع البيانات في الوقت الفعلي ، وهو أمر لا يمكن تحقيقه إلا من خلال الشبكات السريعة. إن بدء تطبيق 5G سيجعل هذا ممكنًا لشبكة أكبر من الشركات المصنعة.

كيف ستعمل 5G على تحسين المصانع الذكية

5G هي أساسًا بنية تحتية جديدة للبيانات للشبكات اللاسلكية ، يمكن أن تعمل بسرعات أعلى بشكل كبير مقارنة بالبنية التحتية للجيل الرابع. من المحتمل أن يتم جلب التقنيات كثيفة البيانات ، مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء ، إلى الفضاء العام من خلال 5G.

إنترنت الأشياء هو مجال يبدو مناسبًا بشكل خاص لتقنية 5G. حاليًا ، يتم استخدام إنترنت الأشياء بشكل كبير في قطاع التصنيع لجمع البيانات في المصانع ، كما ناقشنا في هذه المقالة ، بالإضافة إلى استخدامها في قطاع النقل لجمع البيانات عن الأساطيل. يتم أيضًا توصيل الأجهزة المنزلية الذكية عبر إنترنت الأشياء ، ولكن شبكات wi-fi المنزلية منخفضة الطاقة تكافح عندما يكون لديك العديد من الأجهزة المتصلة بها.

ذات صلة: كيف ستغير تقنية 5G العالم

تتمتع 5G بإمكانية أن تكون أسرع من أي شبكة Wi-Fi سلكية ، ويمكن استخدامها في أي مكان تقريبًا - طالما يمكنك الحصول على إشارة. هذا يعني أن 5G ستسمح لأجهزة إنترنت الأشياء بالعمل في أي مكان تقريبًا ، دون التقيد بالشبكات اللاسلكية المحلية.

البنية التحتية لشبكة 5G هي إحدى الطرق التي يمكن أن تستفيد بها مصانع التصنيع الحديثة من إنترنت الأشياء مع القليل من القلق بشأن القيود المفروضة على النطاق الترددي وسرعات البيانات.

كل هذه البنية التحتية ، بالطبع ، تقع في الهيكل الشامل للصناعة 4.0. في نهاية المطاف ، يعد تحقيق حالة المصنع الذكي بمساعدة إنترنت الأشياء والجيل الخامس نقطة انطلاق لإنشاء جيل جديد من التصنيع. يكاد يكون من المؤكد أن هذه هي الطريقة التي تتجه بها الصناعة ، لذلك من المهم أن نتبنى كمصنعين إنترنت الأشياء والتحسين المستمر والتصنيع الذكي من أجل البقاء في صدارة اللعبة. يبتكر العالم بوتيرة أسرع من أي وقت مضى ، ومن واجبنا مواكبة ذلك.


شاهد الفيديو: مشروع مصنع صغير منزلي لايعرف الخسارة غير مكلف وأرباحه كبيرة (سبتمبر 2022).


تعليقات:

  1. Teucer

    لافت للنظر! شكرًا لك!

  2. Stancliff

    لم تكن مخطئًا بالضبط

  3. Dajind

    آسف ، لكني بحاجة إلى شيء مختلف تمامًا. من آخر يمكن أن يقترح؟

  4. Toryn

    انا أنضم. اشكرك على المعلومات.

  5. Hwitcomb

    من الأفضل أن أكون صامتا



اكتب رسالة