Table of Contents

The next Frontier in Manufacturing: Intelligent Flow Shop Scheduling with Industry 4.0

ويمر قطاع الصناعة التحويلية بتحول عميق، مدفوعا بتكامل التكنولوجيات الصناعية ٤,٠، ومن بين المجالات الأكثر تأثيرا في التنمية تحديد مواعيد محلات التدفق الآلية، وهو نظام يبشر بتحقيق أقصى قدر من الفعالية والتكيف والقدرة على المنافسة، ومن خلال تجاوز الأساليب اليدوية التقليدية، واتباع نهج متبادل بين البيانات، يمكن للمصنعين أن يكشفوا عن مستويات جديدة من الأداء التشغيلي.

فهم فيلم "الزعيم المتدفق" في "ديبث"

فالجدول الزمني للمحلات المتدفقة هو مشكلة تخطيط إنتاج كلاسيكية يجب أن تجهز فيها مجموعة من الوظائف على مجموعة من الآلات بنفس الترتيب، مثلا، في خط التجميع، يمكن لكل منتج (وظيفة) أن يمر عبر محطة للتقطيع، ومركز للحام، ومركز للوحات، ومركز للتجمع النهائي في سلسلة ثابتة، والهدف هو تحديد التسلسل الأمثل للوظائف لتقليل الحجم الكلي للآلات (تحسن وقت الإنجاز) إلى أدنى حد.

وكثيرا ما تعتمد النهج التقليدية لتحديد مواعيد متاجر التدفق على الأساليب السخية أو اليدوية، إذ يستخدم مخططو الإنتاج خبراتهم وحواسهم في تسلسل الوظائف، وغالبا ما يكون ذلك بمساعدة صحائف أو مجالس التخطيط الأساسية، وفي حين أن هذه الأساليب يمكن أن تعمل في العمليات الصغيرة النطاق، فإنها تصبح بسرعة غير كافية مع زيادة التعقيد، ويمكن أن تؤدي عوامل مثل فترات التجهيز المختلفة، والتفكيكات الآلات، والأوامر العاجلة، والنقص المادي إلى تعطيل حتى في أفضل الخطط.

والتحدي الأساسي في تحديد مواعيد متاجر التدفق هو طابعه المختلط، حيث ينمو عدد الوظائف المحتملة بصورة متجانسة مع عدد الوظائف، إذ توجد مثلاً 10 وظائف فقط 800 628 3 تسلسل ممكن، ويُعتبر إيجاد التسلسل الأمثل بين هذه الإمكانيات مهمة مكثفة حسابياً كثيراً ما تكون غير عملية لحلها يدوياً، حيث تقوم الصناعة بـ 4.0 تكنولوجيات، ولا سيما المعلومات الاستخبارية الصناعية والحلول ذات الأداء العالي.

أنواع مشاكل المتاجر المتدفقة

ومن المهم فهم مختلف متغيرات مشاكل متاجر التدفق لاختيار نهج الجدولة الصحيح:

  • Permutation Flow Shop:] The most common variant, where the order of jobs is the same on all machines. The scheduling problem reduces to finding the best permutation of jobs.
  • General Flow Shop:] Jobs can have different sequences on different machines, allowing for more flexibility but also add complexity.
  • Flow Shop:] Also known as a hybrid flow shop where there are multiple parallel machines at each stage. This allows for more routing options and improves throughput.
  • No-Wait Flow Shop:] A variant where there must be no waiting time between consecutive operations of a job. This is common in industries like steelmaking and chemical processing.

الصناعة ٤,٠ تكنولوجيات الحفر الآلي

ويمكّن من رؤية تحديد مواعيد متاجر التدفق الآلية بالكامل وجود تطابق بين التكنولوجيات المتقدمة، ويؤدي كل منها دوراً متميزاً في جمع البيانات المتعلقة بالإنتاج وتجهيزها والتصرف فيها.

شبكة المعلومات عن المعلومات المتعلقة بالأوضاع (الآويت)

إن أساس أي نظام للبرمجة الذكية هو بيانات دقيقة وواقعية، إذ أن أجهزة الاستشعار التي تستخدم في الآلات والموصلات وجرد العمل في المستقبل توفر تدفقا مستمرا للمعلومات عن الحالة الآلاتية، وزمن الدورة، ومدى توافر المواد، وتدفق المنتجات، وتغذي هذه البيانات في الخوارزمية الجدولية، مما يتيح لها أن تتفاعل بصورة آلية مع التغيرات في أرض المصنع.

كما يتيح هذا النظام إمكانية التنبؤ بالنفقة، مما يقلل من وقت التعطل غير المخطط له، ومن خلال رصد الاهتزاز، ودرجات الحرارة، وأنماط استهلاك الطاقة، يمكن أن يتوقّع عندما يُحتمل أن تفشل الآلة، وأن يُحدّد الصيانة خلال ساعات العمل غير المكتملة، أو أن يُعدّل الجدول الزمني للعمل في مرحلة الخروج، وهذا النهج الاستباقي يُمثّل تحسناً كبيراً في الصيانة التفاعلية، التي كثيراً ما تتسبب في تعطيل في حدوث تعطيل كبير في الجدول الزمني للإنتاج.

الاستخبارات الفنية والتعلم الآتي

إن خوارزميات الألف والجر هي مخ نظام الجدولة الآلي، وهي تأخذ البيانات الأولية من أجهزة الاستشعار باليو تي وسجلات الإنتاج التاريخية، وتتعلم الأنماط والعلاقات التي قد تكون مستحيلة للبشر للتفريق، فعلى سبيل المثال، يمكن لنموذج ML أن يتعلم أن أنواعا معينة من الوظائف تميل إلى إحداث اختناقات على آلات محددة، أو أن بعض التركيبات الآلية تحقق نتائج أفضل.

وقد أظهر التعلُّم في مجال الإنفاذ، على وجه الخصوص، وعداً بالبرمجة الدينامية، وفي هذا النهج، يتعلم الخوارزمية بالتفاعل مع البيئة (المصنع)، ويتلقى المكافآت على القرارات الجيدة (مثل الحد من المهل) والعقوبات على الأشخاص السيئين (مثلاً، التسبب في اختناقات)، ويتعلم الخوارزم بمرور الوقت سياسة جدولية يمكن أن تتكيف مع الظروف المتغيرة في الوقت الحقيقي.

ويمكن أيضا استخدام نظام المعلومات المسبقة عن علم في التحليلات التي تجري في حالتها، ويمكن لمخططي الإنتاج أن يحيّزوا سيناريوهات مختلفة، مثل الطفرة في الطلبات، أو انهيار الآلات، أو نقص المواد الخام، وأن يروا كيف سيكيف الجدول الزمني، وهذه القدرة تتيح اتخاذ قرارات أكثر استنارة، وإدارة أفضل للمخاطر.

تحليل البيانات الضخمة والنماذج الافتراضية

فالصناعة الحديثة تولد كميات كبيرة من البيانات، إذ أن أدوات تحليل البيانات الضخمة تمكن المصنعين من تجهيز وتحليل هذه البيانات لتحديد الاتجاهات والوسمية وأنماط الطلب، وتستخدم هذه المعلومات للتنبؤ بمتطلبات الإنتاج وتعديل الجداول بصورة استباقية، فعلى سبيل المثال، إذا أظهرت البيانات التاريخية أن الطلب على منتج معين قد يرتفع خلال شهر معين، يمكن للموعد أن يخصص مزيدا من القدرات لذلك الخط المنتج مسبقا.

ويؤدي التحليلات الافتراضية أيضا دورا في إدارة الجودة، إذ يمكن للنظام، من خلال ربط البارامترات الآلية بمقاييس جودة المنتجات، التنبؤ عندما يُحتمل أن تنتج آلة عيوب وتُعدل الجدول الزمني لتجنب تشغيل وظائف حرجة على تلك الآلة إلى أن يتم إصلاحها، مما يقلل من النفايات والارتداد، ويحسن الكفاءة التشغيلية العامة.

النظم السيبرية والتوائم الرقمية

تمثل النظم الفيزيائية السيبرية دمج الأجهزة المادية بنظم المراقبة والرصد الرقمية، وفي سياق الجدول الزمني لمحلات التدفق، تمكن البرنامج من تنفيذ الجدول الزمني دون هوادة، وعندما يحدد الخوارزمية الجدولية التسلسل الأمثل للعمل، يرسل الأوامر مباشرة إلى الأجهزة ونظم مناولة المواد، التي تنفذ الخطة بشكل مستقل.

والتوائم الرقمي، وهو نسخة افتراضية من نظام الإنتاج المادي، أداة قوية للتحفيز والتعظيم، ويمكن للمصانع أن تستخدم توأم رقمي لاختبار استراتيجيات مختلفة لتحديد الجدولة في بيئة افتراضية خالية من المخاطر قبل نشرها في المصنع الحقيقي، مما يتيح التحسين المستمر والتحسين المستمر للبرمجيات القائمة، كما يمكن استخدام الجدول الزمني الرقمي لإنتاج المشغلات في صورة مصورة عن تأثير كامل النظام.

استحقاقات التشغيل الآلي في محل بيع السفن

ومزايا الانتقال من الجدول اليدوي أو البرمجيات إلى نظام آلي، الصناعة 4.0-enabled، كبيرة وقابلة للقياس.

زيادة الكفاءة والنواتج

ويمكن أن تجد الخوارزميات الآلية القائمة على الجدولة تسلسلاً مثالياً أو شبه مثالياً للعمل يقلل إلى أدنى حد من الزمن المعطل، ويقلل من أوقات التجهيز، ويزيد من استخدام الآلات إلى أقصى حد، وهذا يترجم مباشرة إلى فترات أعلى من حيث الناتج وقصر فترات الرصاص، فعلى سبيل المثال، يمكن للمصنع الذي يزود جدولته الآلي أن ينتج نفس الحجم من السلع التي يقل فيها عدد الآلات أو في وقت أقل، مما يتيح له القدرة على إصدار أوامر إضافية.

تعزيز المرونة والاستجابة

أحد أكبر القيود على الجدولة اليدوية هو شدّة النظام، عندما يتم وضع جدول زمني، سيكون من الصعب تغييره، نظام آلي، على النقيض من ذلك، يمكن أن يتفاعل مع التغيرات في الوقت الحقيقي، إذا صدر أمر عاجل، يمكن للنظام أن يعيد بسرعة إدراجه دون تعطيل خطة الإنتاج بأكملها،

تحسين النوعية والاتساق

ويساعد الجدول الآلي على الحفاظ على الجودة المتسقة من خلال ضمان تجهيز الوظائف في ظل ظروف مثلى، ويمكن للنظام أن يرصد البارامترات الآلية ونوعية المنتجات في الوقت الحقيقي، وأن يعدل الجدول الزمني لتجنب تشغيل وظائف حرجة على آلات تعمل بشكل ضعيف، مما يقلل من التباين والعيوب، مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وانخفاض التكاليف المرتبطة بإعادة العمل والخردة، وبالإضافة إلى ذلك، يُنفِّذ النظام الالتزام بمعايير الجودة وبروتوكولات الإنتاجية بشكل متسق، ويلغي الأخطاء البشرية.

انخفاض تكاليف التشغيل

ويؤدي الجدول الزمني الأمثل إلى تحقيق وفورات في التكاليف في مجالات متعددة، وانخفاض الوقت المكشوف، وزيادة سرعة إنجاز العمل، وانخفاض تكاليف العمالة لكل وحدة، وتحسين استخدام الموارد يقلل من استهلاك الطاقة ويرتدي ويمزق الآلات، وانخفاض معدلات العيوب يقلل من تكاليف النفايات المادية وإعادة العمل، وقدرة التنبؤ والتخطيط بشكل أكثر دقة على تقليل الحاجة إلى العمل الإضافي في حالات الطوارئ الباهظة التكلفة، وتسهم جميع هذه العوامل في خط قاعي صحي.

تحسين صنع القرار والشفافية

وتتيح نظم الجدولة الآلية لمديري الإنتاج رؤية فورية لحالة الإنتاج، بما في ذلك التقدم الحالي في مجال العمل، واستخدام الآلات، والاختناقات المحتملة، وتتيح لوحات إدارة وأدوات الإبلاغ للمديرين تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية واتخاذ قرارات تستند إلى البيانات، وتساعد هذه الشفافية أيضا على الاتصال بين الإدارات، مثل المبيعات والسوقيات والصيانة، بما يكفل قيام الجميع بالعمل من نفس المعلومات.

التحديات التي تواجه التنفيذ

وعلى الرغم من الفوائد الواضحة، فإن تنفيذ نظام آلي لتحديد مواعيد متاجر التدفق ليس بدون تحديات، ويتعين على المنظمات أن تكون على علم بهذه العقبات المحتملة وأن تخطط لذلك.

الاستثمارات الأساسية الهامة

ويتطلب تنفيذ الصناعة ٤,٠ تكنولوجيا التزاما ماليا كبيرا، ويشمل ذلك تكلفة أجهزة الاستشعار باليوت، والهياكل الأساسية للربط الشبكي، والمعدات الحاسوبية، ورخص البرامجيات، والخبرة اللازمة لدمج كل شيء معا، وقد يكون ذلك حاجزا مروعا بالنسبة للمشاريع الصغيرة والمتوسطة الحجم، غير أن العودة إلى الاستثمار من تحسين الكفاءة وانخفاض التكاليف كثيرا ما تبرر النفقات على مر الزمن.

التدريب على القوة العاملة وإدارة التغيير

وكثيرا ما يلبي إدخال تكنولوجيات جديدة مقاومة الموظفين الذين يعتادون على سير العمل القائمة، ومن الضروري الاستثمار في برامج تدريبية شاملة لمساعدة المشغلين وموظفي الصيانة ومخططي الإنتاج على فهم النظام الجديد واعتماده، وإدارة التغيير عامل نجاح حاسم، ويتعين على الموظفين أن يروا قيمة النظام الجديد ويفهموا كيف سيسهل عملهم وليس عفا عليه الزمن، ويسهموا في عملية التنفيذ في شراء وظائفهم.

أمن البيانات وإمكانية التشغيل المتبادل

ومع زيادة القدرة على الاتصال، تزداد مخاطر الهجمات الإلكترونية، ويجب على المصنعين تنفيذ تدابير أمنية إلكترونية قوية لحماية بيانات الإنتاج ونظم الرقابة، وعلاوة على ذلك، فإن إدماج البيانات من مصادر متعددة، مثل مختلف أنواع الماركات الآلية ونظم البرمجيات، يمكن أن يكون صعبا، وضمان قابلية التشغيل المتبادل من خلال المعايير المفتوحة، ووضع معايير محددة جيدا، أمر أساسي لكي يعمل النظام بفعالية.

نوعية البيانات والتكامل

ولا يعد نظام تحديد المواعيد الآلية سوى جيد مثل البيانات التي يتلقاها، وإذا كانت بيانات الاستشعار غير دقيقة أو غير كاملة أو متأخرة، فإن الخوارزمية التي تحدد الجدولة ستسفر عن نتائج دون المستوى الأمثل، ويتعين على المنظمات أن تستثمر في عمليات إدارة البيانات وضمان الجودة لضمان موثوقية البيانات التي تغذي النظام، ويشمل ذلك أجهزة الاستشعار ذات العيار، والتحقق من مجاري البيانات، ومعالجة البيانات المفقودة أو غير المباشرة.

المستقبل المنظور والاتجاهات الناشئة

ويتطور ميدان برمجة متاجر التدفق الآلية بسرعة، مدفوعا باستمرار التقدم في التكنولوجيا وتغير طلبات السوق.

الحوسبة الإلكترونية للقرارات المتعلقة بالتوقيت الحقيقي

ومن الاتجاهات الناشئة استخدام الحوسبة الحادة في تجهيز البيانات أقرب إلى المصدر (أي على أرض المصنع) بدلا من إرسالها إلى خادم سحاب مركزي، مما يقلل من الرطوبة ويتيح اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، فعلى سبيل المثال، يمكن أن يكون هناك خوارزمي مصمم على جهاز حافة، قد يكون رد فعل على انهيار آلات في الثانية، ويعيد توجيه الوظائف قبل أن تتحول البيئة إلى بيئة عالية.

الأجهزة التعاونية (الكبوتات) وأجهزة معالجة المواد المستقلة ذاتيا

وسيمكن إدماج الروبوتات التعاونية والمركبات ذات التوجه المستقل بنظام الجدول الزمني من تدفق المواد المستقلة تماماً، ويمكن للجدول الزمني أن يوجه المركبات الفضائية المتعددة الأطراف إلى محطات العمل عند الحاجة بالضبط، ويقلل المخزون ويحسن تدفقه، ويمكن أن يُسند دورانياً إلى المهام القائمة على الجدول الزمني، مما يتيح قدراً أكبر من المرونة والتعاون بين البشر.

التقاط الصور الرقمية في سكال

ومع استمرار نمو الطاقة الحاسوبية، سيكون بوسع المصنعين إيجاد توأم رقمي أكثر تفصيلا ودقيقا لنظم إنتاجهم، وسيستخدم هذا التوأم الرقمي في مواصلة المحاكاة والتعظيم، مما يتيح للمصنعين اختبار وصقل استراتيجيات الجدولة دون تعطيل الإنتاج، بل إن التوأم الرقمي قد يستخدم في المستقبل حتى أسلوباً مبتكراً لتحديد مواعيد جديدة لا ينظر فيه البشر.

التكامل مع نظم سلسلة الإمدادات

ولن يعمل نظام الجدولة في المستقبل بمعزل عن النظام، وسيتكامل بشكل صارم مع نظم إدارة سلسلة الإمداد وتخطيط الموارد في المؤسسة، مما سيمكن من إبراز عملية الشراء من المواد الخام إلى نهايتها وتحقيق أقصى قدر من الاستفادة منها في تسليم السلع، وعلى سبيل المثال، إذا كان المورد يواجه تأخيرات، يمكن للنظام أن يعدل تلقائيا جدول الإنتاج بحيث يعطي الأولوية للوظائف التي تستخدم المواد المتاحة، مع التقليل إلى أدنى حد من التأثير على فترات الرصاص الإجمالية.

خاتمة

ويرتبط مستقبل برمجة متاجر التدفق ارتباطاً وثيقاً بالتبني الأوسع لتكنولوجيات الصناعة 4.0، وبإصدار تكنولوجيات التحلل الصناعي، وأجهزة تحليل البيانات الكبيرة، والنظم الفيزيائية الإلكترونية، يمكن للمصنعين الانتقال من وضع جداول يدوية إلى نظم استباقية آلية تحقق تحسينات كبيرة في الكفاءة والمرونة والجودة والتكلفة، بينما تظل التحديات المتصلة بالاستثمار، والتدريب على استخدام الوسائل الآلية، وأمن البيانات الافتراضي.

لمزيد من القراءة عن تأثير الصناعة 4.0 على التصنيع، استكشاف الموارد من مجموعة بوستون للاستشارات و]McKinsey & Company ].