Table of Contents
The Data-Driven Engineering Revolution
وتمارس المنظمات الهندسية اليوم عملها في بيئة محددة بتهديد التعقيدات وبهوامش الحلاقة، وتُعد النُهج التقليدية لإدارة العمليات - إعادة الحس، وعمليات المراجعة الدورية، والتحليل بعد ذلك غير كافية للحفاظ على درجة تنافسية، كما أن تقارب أجهزة الاستشعار المحتوية على مبيدات الآفات، والتخزين السحابي الميسر، والمحللين المتقدمين قد أدى إلى ظهور معادلة جديدة:
وتزداد سرعة انتشار مصادر البيانات في مجال الهندسة، إذ يمكن أن ترصد أجهزة الاستشعار بواسطة شبكة الإنترنت الصناعية (IIoT) الإهتزازات ودرجة الحرارة والضغط ومعدلات التدفق على الأجهزة الحساسة، وتتتبع نظم تخطيط الموارد في المؤسسة مستويات المخزون، وحالة الطلب، والجدول الزمني للإنتاج.
التطبيقات الرئيسية لتحليل البيانات الضخمة في العمليات الهندسية
وفي حين أن الوعد النظري الذي تنطوي عليه البيانات الضخمة واضح، فإن تطبيقه في العالم الحقيقي في العمليات الهندسية يتخذ أشكالا ملموسة عديدة، وتفصل الفروع التالية أكثر حالات الاستخدام أثرا، وكلها مدعومة بمنهجيات محددة ونتائج ثبتت جدواها.
الصيانة الافتراضية: التحول من قاعدة البيانات إلى قاعدة تسليم المجرمين
وربما يكون تطبيق البيانات الضخمة في الهندسة على أوسع نطاق ممكن، وهو الصيانة المتوقعة، إذ أن استراتيجيات الصيانة التقليدية - التي تتم عادة - أو تضيع أو تضيع خدماتها على أساس جدول زمني ثابت - تضيع بصورة أساسية، وتنجم عن المخاطر التي تنجم عن توقف المعدات الكارثة، ووقف الإنتاج، وعمليات الإصلاح الطارئة الباهظة.
وتُدرَّب نماذج تعلم الآلات على مجموعات بيانات مسمّاة حيث ترتبط القراءات المستشعرة بأحداث الفشل المعروفة، كما أنَّ الصور مثل التوقيعات على الاهتزاز، والموجزات الحرارية، ونتائج التحليل الزلي تستخدم لبناء أجهزة تصنيف يمكن أن تحدد علامات الانذار المبكر بالتدهور، فعلى سبيل المثال، يمكن أن يرصد مصنِّع توربين أنماطاً للتشهير الصارخ للكشف عن وجود موجة من الارتداد قبل حدوث عمليات الشباك()
تحقيق الاستخدام الأمثل للعملية: كشف أوجه عدم الكفاءة في الوقت الحقيقي
وتُملأ العمليات الهندسية بعمليات تتحلل بمرور الوقت بسبب ارتدائها، وتقلبها، وتغير خصائص المواد الخام، وتتيح تحليلات البيانات الضخمة وسيلة لرصد هذه العمليات وتحقيق الحد الأمثل لها دون تدخل بشري، وبتطبيق تقنيات مثل مراقبة العمليات الإحصائية المتعددة الأحواض، ونموذج الشبكة العصبية، يمكن للشركات أن تكتشف تحولات خفية في سلوك العمليات تؤدي إلى عيوب أو خسائر.
(ب) النظر في مصنع كيميائي حيث يجب الحفاظ على درجة حرارة المفاعل وضغطه ومعدل إطعامه في إطار تسامح شديد؛ وتُدرَج البيانات من مئات أجهزة الاستشعار في محرك تحليلي حقيقي يحدد السبب الجذري لغاز حراري مُنحرف أو سرير حفاز مُنقَّص، ويمكن للنظام أن يوصي باتخاذ إجراءات تصحيحية أو حتى تعديل بارامترات استهلاكية مُخفضة تلقائياً.
إدارة سلسلة الإمدادات: من الخدمات اللوجستية الاستباقية إلى الخدمات اللوجستية
وترتبط العمليات الهندسية ارتباطا وثيقا بسلاسل الإمداد المعقدة التي تشمل مستويات متعددة من الموردين، وتسمح تحليلات البيانات الضخمة بالتحول من إدارة المخزون التفاعلي إلى تركيبات سلسلة الإمداد المتوقعة، وبتحليل أنماط الطلب التاريخية، والوقت الذي يستغرقه الموردون، وبيانات النقل، وحتى العوامل الخارجية مثل المخاطر الجوية أو الجيوسياسية، يمكن للشركات أن تتوقّع حالات النقص والفوائض التي تتسم بدرجة عالية من الدقة.
وعلى سبيل المثال، يمكن لصانع السيارات أن يستخدم التعلم الآلاتي للتنبؤ بالطلب على عنصر إلكتروني محدد يستند إلى جداول إنتاج المركبات وتوافر رقائق البطاقة على الصعيد العالمي، وعندما يحدد النموذج احتمالا كبيرا لتوقف العرض، يقوم النظام تلقائيا بتعديل مستويات المخزون من الأمان أو يحفز على إصدار أوامر عاجلة من موردين بديلين، وكثيرا ما يكون هذا المستوى من الرعي مستحيلا مع التخطيط التقليدي القائم على جدول أعمال النشر.
مراقبة الجودة: منع الآثار قبل حدوثها
وقد اعتمد التحكم في الجودة في الهندسة تقليديا على المنتجات التي انتهت بعد عملية التفتيش على العينات واختبارها على المواصفات، وهذا النهج مكلف ومتفاعل بطبيعته: لا تكتشف العيوب إلا بعد إضافة القيمة إلى المنتج، كما أن تحليلات البيانات الضخمة تتيح نموذجا استباقيا للجودة يعرف باسم مراقبة الجودة المتوقعة، ومن خلال تحليل بيانات العمليات في المراحل الأولى يمكن أن يتوقع حتى احتمال أن يُنجز المنتج.
وعلى سبيل المثال، فإن التطعيم بالحقن، والبيانات المستمدة من درجة حرارة البطيخ، وضغط الحقن، والتبريد الزمني يمكن أن يرتبط بإمكانية حدوث ارتباك أو انكماش في الجزء الأخير، وإذا كان نموذج التحليلات يُعَلِّم جزءاً من احتمال وجوده، فإن عامل الآلة يمكنه تعديل العملية في الوقت الحقيقي، ومنع حدوث الخلل.
كفاءة الطاقة: تكاليف قطع الكربون وخط النصيب الكربوني
ومن بين التطبيقات التي كثيرا ما تُلغى للبيانات الضخمة في العمليات الهندسية إدارة الطاقة، فالمرافق الصناعية كثيفة الاستخدام للطاقة بشكل ملحوظ، وتكاليف الكهرباء تمثل جزءا كبيرا من مصروفات التشغيل، ويمكن أن تحدد تحليلات البيانات الضخمة أوجه القصور في استهلاك الطاقة عن طريق ربط أنماط الاستخدام بالجدول الزمني للإنتاج، وأداة المعدات، والعوامل الخارجية مثل الطقس.
ويمكن لنماذج التعلم الآلي في بيانات الطاقة التاريخية أن تمكن مديري المرافق من تحديد محركات أو مضخات أو وحدات HVAC التي تستهلك طاقة أكبر مما هو متوقع، فعلى سبيل المثال، يمكن أن يكون أي مضغط يعمل في إطار حمولة جزئية أقل كفاءة بكثير من أن يقوم محللون مجهزون بالوحدة على الوجه الصحيح بتلقي العلم بذلك والتوصية بتقليص أو تشغيل متغير السرعة.
التغلب على تحديات التنفيذ
ورغم الفوائد الواضحة، فإن الطريق إلى اعتماد تحليلات البيانات الضخمة على نطاق واسع في العمليات الهندسية يصطدم بعقبات، والاعتراف بهذه التحديات والتصدي لها، أمر أساسي لأي منظمة جادة بشأن التحول القائم على البيانات.
:: نظام سيلوس للبيانات والتعقيد في التكامل
وبالإضافة إلى ذلك، فإن التحدي الأول والمستمر هو تجزؤ البيانات الصناعية، إذ أن الشركات الهندسية عادة ما تجمع البيانات عبر عشرات النظم المختلفة: مركبات الكربون الكلورية فلورية، والوكالة السويدية للتنمية الزراعية، ووزارة الزراعة، وإدارة الموارد البشرية، وإدارة إدارة نظم إدارة المباني، والأكثر، حيث يمكن لهذه النظم أن تستخدم أشكالاً غير متوافقة، ووصلات بينية ملكية، واتفاقيات التسمية المحلية، وتجميع البيانات من جهاز استشعار للتشغيل مع نظام الصيانة يتطلب بذل جهد هندسي كبير.
ألعاب المهارات والرد على المنظمة
ونظراً لأن العديد من المنظمات الهندسية تفتقر إلى الخبرة الداخلية اللازمة لبناء نماذج تحليلية ونشرها والاحتفاظ بها، فإن علماء البيانات في كثير من الأحيان يلقون رواتب متفرقة في ميزانيات الإدارات، وعلاوة على ذلك، فإن الموظفين الهندسيين الحاليين قد يكونون متشككين من الخوارزميات التي تحد من حداثتهم القائمة على الخبرة، ويستلزم التغلب على هذا التحدي وضع استراتيجية مزدوجة: زيادة مهارات الموظفين الحاليين من خلال برامج تدريبية محددة الهدف، وإقامة شراكات مع خبراء استشاريين خارجيين في مجال الأعمال.
ارتفاع الاستثمارات الأولية وتبرير حقوق الملكية
فبناء قدرة تحليلية كبيرة للبيانات يتطلب استثماراً مباشراً في أجهزة الاستشعار، والتخزين، والموارد المحسوبة، ورخص البرامج الحاسوبية، والأفراد، ويمكن أن تكون هذه التكلفة باهظة بالنسبة للعديد من الشركات الهندسية، ولا سيما أقل منها، غير أن التكلفة الإجمالية للملكية قد انخفضت بشكل كبير بفضل الحلول القائمة على الغيوم، كما أن منابر مثل نظام AWS IoT، و Microsoft Azure Digital Twins، وأدوات الصيانة في غوغل كلود هي
نوعية البيانات والحوكمة
وحتى مع وجود جميع الهياكل الأساسية اللازمة، لا تكون نماذج التحليلات سوى جيدة مثل البيانات التي يتم تدريبها عليها، وفي كثير من البيئات الهندسية، تكون بيانات الاستشعار مزعجة أو مفقودة أو ملصقة بشكل غير صحيح، فعلى سبيل المثال، يمكن أن ينجرف جهاز استشعار درجة الحرارة عبر الزمن، أو قد يحتوي سجل الصيانة على أوصاف غير مكتملة من حيث جودة البيانات.
دور التكنولوجيات الناشئة في تحليلات الارتقاء
ولا يعمل محللو البيانات الضخمة بمعزل عن بعضها البعض، إذ تضاعف إمكاناته عندما تقترن بتكنولوجيات أخرى سريعة الفرز، وترسم الاتجاهات التالية شكل الموجة التالية من العمليات الهندسية التي تحركها البيانات.
الاستخبارات الفنية والتعلم الآتي
(أ) أن أهم مُمكن من التحليلات المتقدمة هو استمرار تطور نماذج التعلم في مجال الطاقة، وبخاصة نماذج التعلم العميق القادرة على كشف أنماط البيانات العالية الأبعاد التي قد تُفرّق عن الأساليب الإحصائية التقليدية، مثلاً، يمكن للشبكات العصبية التي تُنشأ في إطارها الخلايا أن تحلل نماذج من اليقظة المحركة للكشف عن الهالات الاصطناعية.
التوائم الرقمية
فالتوأم الرقمي هو نسخة افتراضية من الأصول أو النظام المادي الذي يجري تحديثه باستمرار مع بيانات آنية، وهذه التكنولوجيا توفر صندوقا رملا غير متناظر للتحفيز والتعظيم، حيث يمكن للمهندسين أن يُجريوا سيناريوهات " ما إذا كان " على أساس اختباري رقمي لمعالم تشغيلية مختلفة أو استراتيجيات صيانة مختلفة، مع التأثير على النظام المادي، وعندما يقترن ذلك بعلامات تحليلية كبيرة، فإن التوائم رقمي يتيحان إنتاجا مركبتين
تحليلات الحاسوب والالوقت الحقيقي
وفي حين أن الحوسبة السحابية تتيح تخزين وتجهيزاً قابلين للتقسيم، فإن العديد من التطبيقات الهندسية تتطلب أوقاتاً دون الثانية لا يمكن أن تتسامح مع سلامة الشبكة، ويقترب الحوسبة من تحليل البيانات التاريخية التي تُجرى مباشرة على أجهزة الاستشعار أو المركبات ذات القدرة على العمل أو البوابات المحلية، مما يتيح اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي في العمليات الحرجة مثل إغلاق صمام سحابي عندما يتجاوز الضغط حداً من الوزن أو يوقف جهاز نقل.
وضع استراتيجية لتحليل البيانات المستدامة
وبالنسبة للشركات الهندسية التي تسعى إلى إدخال تحليلات كبيرة للبيانات في عملياتها، نادرا ما يؤدي نهج جزئي إلى نجاح دائم، ويلزم وضع استراتيجية متسقة لضمان أن تحقق الاستثمارات قيمة مستمرة بدلا من المشاريع غير المتكررة، وتشكل الخطوات التالية خريطة طريق عملية.
ابدأوا بـ "الطيار ذو القيمة العالية"
وبدلا من محاولة تنفيذ نظام شامل على نطاق المؤسسة، اختيار أصول أو عمليتين حاسمتين بمراكز ألم واضحة مثل أكثر الآلات تكلفة لإصلاح أو خط الإنتاج مع أعلى معدل للإصابة، وتنفيذ حل تحليلي مركز يعالج هذه المشكلة المحددة، وتضييق النطاق، وبساطة القياسات، والجدول الزمني القصير (3-6 أشهر)، والهدف هو إثبات قيمة قابلة للقياس بسرعة، وبناء الزخم التنظيمي، وتعلم المأزق قبل حلول تكامل البيانات.
بناء مركز تحليل شامل للمحليات المالية
ومع اكتساب المنظمة للخبرة، تضفي طابعا رسميا على فريق مكرس يجمع بين الخبرة الفنية في المجالات، وهندسة البيانات، وعلوم البيانات، ويضع هذا " مركز الامتياز " أفضل الممارسات لإدارة البيانات، ووضع النماذج، ونشرها، ورصدها، كما يعمل فريق استشاري داخلي يساعد وحدات الأعمال التجارية المختلفة على تطوير قدراتها التحليلية، ومن الناحية الحاسمة، ينبغي تمكين مكتب تنسيق العمليات من تحديد الأولويات المتنافسة وكفالة تخصيص أعلى الموارد للمشاريع.
الاستثمار في الهياكل الأساسية للبيانات والثقافة
والتكنولوجيا جزء من المعادلة فحسب، إذ إن خلق ثقافة قائمة على البيانات يتطلب الالتزام القيادي، والاتصال الشفاف، والاستعداد للتعلم من الإخفاقات، ويجب تشجيع الأفرقة الهندسية على التشكيك في الافتراضات واختبار الافتراضات مع البيانات، علاوة على ذلك، فإن الاستثمارات في البنية الأساسية للبيانات الأساسية مثل تصنيف البيانات الموحد، وبحيرات البيانات المتاحة، وعائدات الدفع القوي من تطبيق المعايير المحاسبية الدولية للقطاع العام، لا تؤدي إلى تقليص الاحتكاك في كل مشروع من مشاريع الامتيازات الهندسية اللاحقة.
خاتمة
إن تحليل البيانات الضخمة قد انتقل من مفرق تنافسي إلى شرط مناظرة للشركات الهندسية التي تهدف إلى الازدهار في بيئة تشغيلية متزايدة التعقيد، ومن خلال حفز عمليات الصيانة المتوقعة، والتصنيع الأمثل لسلسلة الإمدادات، ومراقبة الجودة، وإدارة الطاقة، يمكن للشركات أن تفتح آفاقاً هامة ووفورات في التكاليف، ولا تتطلب الرحلة دون أن تكون لها آثار على الإطلاق، بل تتطلب وجود ثغرات في حجم المها، وتقلبها