أخبار

تتطور المنشآت الصناعية بسرعة لتصبح المحركات الأساسية لتوليد البيانات عبر شبكات المؤسسات العالمية. مع نضوج مبادرات التصنيع الذكي، تواجه فرق تكنولوجيا التشغيل التحدي المزدوج المتمثل في تسخير تدفقات هائلة من بيانات الآلات مع حماية أنظمة الأتمتة الحيوية من التهديدات السيبرانية وتوقف الشبكة. تُظهر النتائج المستخلصة من أبحاث Cisco المكثفة عبر مؤسسات التصنيع واسعة النطاق - حيث يبلغ حجم إيرادات كل منها أكثر من 100 مليون دولار سنويًا - أن القدرة التنافسية الصناعية طويلة الأجل تعتمد على بناء بنية تحتية آمنة وعالية التوسع قادرة على دعم التحليل الحسابي المستمر على حافة المصنع.

يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي داخل المصانع الصناعية تغييرات هيكلية تتجاوز بكثير مجرد تثبيت تطبيقات برامج متطورة. يجب أن تعالج شبكات المصنع القياس عن بعد عالي التردد من آلاف نقاط النهاية المتصلة، بما في ذلك عقد الإدخال/الإخراج الموزعة، وكاميرات الفحص البصري، وأجهزة القياس الميدانية. لمنع اختناقات زمن الوصول والقضاء على نقاط الضعف المحتملة في أمان البيانات المرتبطة بنقل بيانات التشغيل الخام إلى أنظمة السحابة المركزية، تعمل الشركات المصنعة على توسيع قدرات الحوسبة المحلية على حافة الشبكة بشكل مكثف. يتيح هذا النهج المحلي التنفيذ في الوقت الفعلي لنماذج الصيانة التنبؤية، وأنظمة رؤية التحكم في الجودة، والتعديلات التلقائية ذات الحلقة المغلقة في مكان حدوث الإنتاج.

يسلط الانتقال نحو عمليات الذكاء الاصطناعي القابلة للتكرار والآمنة عبر بصمات المصانع العالمية الضوء على العديد من الأولويات التشغيلية الأساسية:

• تأمين بنية تكنولوجيا المعلومات/التشغيل المتقاربة: يتطلب جلب الحوسبة المتقدمة بشكل أعمق إلى أرض المصنع سد الفجوة بين شبكات تكنولوجيا التشغيل القديمة وبيئات تكنولوجيا المعلومات الحديثة للمؤسسات. يضع القادة التشغيليون أولوية لتقسيم الشبكة على أساس الثقة المعدومة، والكشف المستمر عن التهديدات، والبروتوكولات الصناعية المشفرة للدفاع ضد التسلل السيبراني دون تعطيل الاتصالات الحتمية لوحدة التحكم.

• التغلب على اختناقات قابلية التوسع: في حين أثبتت مشاريع التعلم الآلي المستهدفة نجاحها في بيئات الاختبار المعزولة، لا يزال توسيع نطاق هذه التطبيقات عبر شبكات الإنتاج متعددة المواقع يمثل عقبة رئيسية. تعمل المؤسسات الصناعية على توحيد بنياتها الشبكية، وتوحيد تنسيقات البيانات، وتركيب مفاتيح ميدانية عالية النطاق الترددي لضمان نشر البرامج بسلاسة عبر مواقع التصنيع المتفرقة جغرافيًا.

• زيادة توافر الآلات من خلال التحليلات التنبؤية: يظل التوقف غير المخطط له أحد أكبر مصادر استنزاف رأس المال في التصنيع المستمر والمتقطع. من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي التي تغذيها بيانات الاهتزاز ودرجة الحرارة والسرعة في الوقت الفعلي، يمكن لفرق الصيانة تحديد تآكل المكونات قبل أسابيع من الفشل الميكانيكي الكارثي، مما يحول استراتيجيات صيانة المصنع من الإصلاحات التفاعلية إلى إصلاحات مُحسّنة ومجدولة.

مع قيام الشركات الصناعية بإدارة هذا التحول، يتحول التركيز من مجرد جمع بيانات المصنع إلى نشر أنظمة قابلة للتوسع وآمنة تحول القياس عن بعد التشغيلي إلى زيادة إنتاجية أعلى، وتحسين كفاءة الطاقة، ومرونة تشغيلية إجمالية.

كتبته: إيلينا روستوفا، أخصائية شبكات صناعية رفيعة المستوى تتمتع بخبرة 15 عامًا في هندسة البنية التحتية الآمنة للتكنولوجيا التشغيلية وحلول الحوسبة الطرفية لعمليات التصنيع متعددة الجنسيات.