يشهد قطاع السيارات العالمي حاليًا فترة من التقلبات غير المسبوقة. تشير النتائج الأخيرة من استطلاع آفاق تصنيع السيارات من ABB Robotics إلى تحول كبير نحو التكنولوجيا المتقدمة. لم يعد المصنعون ينظرون إلى الأتمتة كترف، بل يعاملونها كضرورة أساسية لمواجهة ارتفاع تكاليف التشغيل ونقص العمالة. يشير هذا التحول إلى الانتقال من خطوط التجميع التقليدية إلى أنظمة إنتاج ذكية ومستقلة للغاية.
لم يعد التحول الصناعي مفهوماً بعيد المنال. أبحاث حديثة نُشرت في إنترنت المستقبل يؤكد أن التقارب بين تعلم الآلة (ML) و إنترنت الأشياء (IoT) يخلق حقبة جديدة من "التحول الصناعي الذكي." من خلال دمج الذكاء الرقمي مع الإنتاج المادي، يقوم المصنعون ببناء بيئات تكيفية قادرة على اتخاذ القرارات بشكل مستقل والتحسين في الوقت الحقيقي.
يشهد مجال الأتمتة الصناعية تحولاً جذرياً. قدمت شركة شنايدر إلكتريك مؤخراً EcoStruxure Foxboro Software Defined Automation (SDA). تمثل هذه الحلول أول نظام تحكم موزع (DCS) مفتوح حقاً ومعرّف بالبرمجيات في الصناعة. من خلال فصل منطق التحكم عن الأجهزة المادية، تهدف شنايدر إلى إعادة تعريف كيفية إدارة الصناعات العملية للعمليات طويلة الأمد.
في عالم الأتمتة الصناعية، تُعتبر وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة (PLCs) بمثابة عقل العملية. بينما تبدو معظم وحدات الإدخال/الإخراج متشابهة على سكة DIN، تختلف دوائرها الداخلية بشكل كبير. اختيار بين الوحدات المشتركة والوحدات المعزولة بشكل فردي هو قرار حاسم لمهندسي أنظمة التحكم. يؤثر هذا الاختيار على موثوقية النظام، وسلامة الإشارة، وتكاليف الصيانة على المدى الطويل.
انتقل التصنيع الإضافي (AM) من أداة للنماذج الأولية إلى قوة محتملة للإنتاج الصناعي عالي الحجم. ومع ذلك، يتطلب الوصول إلى "مقياس الإنتاج" الحقيقي أكثر من مجرد طابعات ثلاثية الأبعاد أسرع. وفقًا لرؤى الخبراء تايلر بوشار وتايلر مودلسكي، يجب على الصناعة دمج التصنيع الإضافي مع الأتمتة الصناعية والذكاء الاصطناعي (AI) للقضاء على الاختناقات النظامية. بينما تقدم الذكاء الاصطناعي رؤى تنبؤية، تظهر قيمته الحقيقية فقط عندما يدير سلسلة العملية بأكملها بدلاً من الآلات المعزولة.
تعتمد صناعة الأغذية والمشروبات بشكل متزايد على الأتمتة عالية السرعة للحفاظ على جداول الإنتاج الضيقة. مؤخرًا، تعاونت شركة التكنولوجيا العملاقة Siemens مع Sachsenmilch Leppersdorf GmbH لتحويل استراتيجيات الصيانة في واحدة من أكبر مصانع الألبان في أوروبا. من خلال نشر حل Senseye Predictive Maintenance، أظهر الاثنان كيف يمكن للأتمتة الصناعية والذكاء الاصطناعي حل الأعطال الميكانيكية بشكل استباقي.
