كتبت_ شيرين سامى
تطرح سيمنس تكنولوجيا التحكم في العمليات من خلال نظام Simatic PCS والقائم على الانترنت ، تحت شعار “المصانع الرقمية-الجيل القادم من التفكير الصناعي” .
و تستعرض سيمنس خلال مشاركتها في معرض هانوفر، باقة من الحلول الجديدة ضمن محفظة حلولها “المصانع الرقمية” والتي تمثل الجيل الجديد من حلول التحول الرقمي في مجالي الصناعات التحويلية والمنفصلة ، و تعرض كيف يمكن للشركات مهما كان حجمها الاعتماد على الحلول الصناعية لزيادة المرونة والانتاجية وتطوير نماذج أعمال جديدة.
ويعتمد نظام Simatic PCS neo على باقة الأجهزة التي طورتها سيمنس مؤخراً بالإضافة للهيكل البنائي لتطبيقات نظام Simatic PCS 7 V9.0 المتكامل للتحكم في العمليات. و
فى هذا الصدد يقول كلاوس هيلمريش-عضو مجلس إدارة سيمنس AG والرئيس التنفيذي لقطاع الصناعات الرقمية خلال المؤتمر الصحفي الذي عُقد في الأول من أبريل: “تتمكن سيمنس من تحقيق التكامل بين حلولها التكنولوجية المتطورة ضمن محفظة منتجاتها، وهو ما يتيح لنا مساعدة الشركات الصناعية على الاستفادة من النمو الهائل في حجم البيانات الكبيرة بأساليب وطرق جديدة.
فمن خلال الاعتماد على الحلول التكنولوجية المتقدمة مثل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وحوسبة الحافةEdge Computing والتصنيع ، يمكننا تمهيد الطريق من أجل مستقبل أكثر تطوراً للقطاع الصناعي.
يضيف هيلمريش: “إنّ الشراكات المبتكرة بين الشركات الكبرى والشركات الصغيرة والمتوسطة لا تقل في أهميتها عن التعاون بين مجالات الأعمال والعلم والسياسة”.
و أشار إلى إنّ توافر البيانات هو الأساس الذي تقوم عليه تلك التطبيقات التكنولوجية المتطورة. فمن خلال تكنولوجيا التوائم الرقمية التي تقوم بتحديد وربط كافة خطوات التصنيع في العالم الافتراضي، نتمكن من انتاج كم هائل من البيانات المتكاملة.
ويوضح هيلمريش ذلك بقوله: “إنّ استخدام البيانات الناتجة عن التوأم الرقمي لكل من المنتج والإنتاج والأداء بطريقة مبتكرة لتطوير امكانيات جديدة لزيادة الانتاجية، يمثل أهم العوامل في ذلك الإطار. وعند التكامل والدمج بين التشغيل الآلي والبرمجيات والمعدات ومنصات الحوسبة السحابية والتطبيقات التكنولوجية المتطورة، يمكن تحويل البيانات إلى معلومات قيّمة، وبالتالي زيادة مستويات الأداء والمرونة الانتاجية. ويمثل ذلك الخطوة القادمة لتكنولوجيا التحول الرقمي”. ومن أمثلة ذلك وحدة التحكم الجديدة Simatic S7-1500 المزودة بشريحة للذكاء الاصطناعي. فمن خلال الاعتماد على معادلات تكنولوجيا تعلم الآلات، يمكن تحسين عمليات المعالجة الروبوتية.
أما بالنسبة لعملية التعلم أكد أن ذلك يتطلب الذكاء الاصطناعي حجم هائل من البيانات التي لا تتاح إلا من خلال التحول الرقمي للعمليات وربطها معاً بكل سلاسة. وبالاعتماد على تكنولوجيا حوسبة الحافة للقطاع الصناعي، قامت سيمنس بتوسيع منصات التشغيل الآلي للمصانع الرقمية (Simatic وSinumerik) لتتضمن حلاً جديداً لمعالجة البيانات على المشغل أو shopfloor. ومن خلال هذا المنهج القابل للتوسع بداية من المشغل حتى نظام تشغيل مايندسفير المفتوح لإنترنت الأشياء، يمكن لسيمنس اعادة أحياء المشغل.
و يوضح هيلمريش ان سيمنس تدعم قطاع صناعة السيارات بتقديم أحدث البرمجيات وتطبيقات التشغيل الآلي لأكبر مُصنّعي السيارات في العالم. ويساعد ذلك الشركات المنتجة على التعامل مع التحديات الحالية مثل تنامي الطلب على المنتجات المصممة خصيصاً لمتطلبات العملاء، والسعي لتطبيق مفاهيم القيادة البديلة”
و أشار إلى إنّ التحول الآلي لا يمكن تطبيقه والاستفادة منه إلا من خلال حماية الوحدات الإنتاجية من مخاطر الهجمات الالكترونية. ففي المستقبل، ستعمل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وحوسبة الحافة على تحسين معدلات تأمين البيانات، حيث يُستخدم تحليل البيانات في الكشف عن الهجمات الالكترونية بصورة أسرع وأكثر اعتمادية من التطبيقات الأخرى.
و أوضح انه عن طريق البلوك تشين، تقدم سيمنس تكنولوجيا مستقبلية جديدة للتطبيقات الصناعية ، حبث تتضمن الصناعة دائماً امكانيات كامنة للتطوير والتحسن، مثل نظام تتبع المواد الغذائية على سبيل المثال. إنّ المعلومات التي تتضمنها سلاسل التوريد الغذائية يتم توثيقها في صيغة رقمية غير قابلة للتغيير أو الاختراق، وتخزينها في البلوك تشين في كل خطوة من خطوات العملية الانتاجية بما في ذلك تفاصيل متنوعة، مثل موقع المزرعة ورقم التشغيلة ومعالجة البيانات ومعلومات عن المصنع وتواريخ انتهاء الصلاحية ودرجات حرارة التخزين وتفاصيل الشحن وغيرها. ويتم تقديم هذه المعلومات للمستخدمين من خلال احدى التطبيقات على مايندسفير.
و تقوم سيمنس بإدارة مشروعاتها البحثية الخاصة بالجيل الخامس للاتصالات 5G للقطاع الصناعي وتأسيس عدد من مراكز اختبار التشغيل البيني للجيل الخامس 5G في ظروف التشغيل المعتادة. ويتضمن ذلك تقييم واختبار المعايير الصناعية مثل Profinet أو TSN (الشبكات الحساسة للوقت)
