الذكاء الاصطناعي يوسّع تعريف الأتمتة الصناعية
لم يعد الذكاء الاصطناعي مقتصرًا على خطوط تجميع السيارات أو مصانع أشباه الموصلات أو تصنيع الطيران عالي التوحيد. وتُظهر أحدث التطورات تحولًا أوسع نطاقًا: إذ يجري تكييف تقنيات الأتمتة لتناسب الصناعات ذات المقاييس الإنتاجية والمواد والعمليات وقيود التشغيل المختلفة جذريًا.
ويوضح مثالان هذا التغيير بوجه خاص. إذ تستكشف شركة هنتنغتون إنغالس إندستريز الذكاء الاصطناعي الفيزيائي والروبوتات لإنتاج مكونات السفن الحربية الكبيرة، بينما تطبق شركة سيمنس الذكاء الاصطناعي الوكيلي على تصنيع الأغذية عالي المرونة، بما في ذلك البسكويت المحشو والدونات.
ورغم أن هذه التطبيقات تبدو غير مترابطة، فإنها تشترك في الهدف الهندسي نفسه: جعل الأتمتة أكثر قدرة على التكيف عندما يصبح من الصعب تبرير الأتمتة التقليدية الثابتة.
هنتنغتون إنغالس تستهدف أتمتة تصنيع مكونات السفن على نطاق واسع
أبرمت شركة هنتنغتون إنغالس إندستريز، وهي من كبرى شركات بناء السفن التابعة للبحرية الأمريكية، اتفاقية مع شركاء في مجال الروبوتات لتحسين تصنيع مكونات السفن الكبيرة.
ويركز النهج المقترح على إنتاج التجميعات الرئيسية بعيدًا عن بيئة حوض بناء السفن التقليدية، ثم نقلها لإتمام عملية الدمج النهائي. وقد يغير ذلك طريقة تصنيع الهياكل البحرية الكبيرة من خلال نقل عمليات تصنيع مختارة إلى بيئات أكثر تحكمًا وملاءمة للأتمتة.
ومن منظور هندسة الأتمتة، يُعد هذا الأمر مهمًا لأن بناء السفن يطرح تحديات مختلفة تمامًا عن إنتاج السيارات. فالمكونات كبيرة، والأشكال الهندسية متفاوتة بدرجة كبيرة، وحجوم الإنتاج منخفضة نسبيًا، وغالبًا ما تتطلب العمليات حكمًا بشريًا.
لذلك يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي والروبوتات بما يتجاوز الحركة البسيطة القابلة للتكرار. إذ يتعين على الأنظمة تفسير الظروف الفيزيائية والتكيف مع التفاوتات والتنسيق مع العاملين البشريين ومعدات الإنتاج التقليدية.
قد يغيّر الذكاء الاصطناعي الفيزيائي التصنيع منخفض الكميات
تؤدي الروبوتات الصناعية التقليدية أفضل أداء عندما تكون بيئة الإنتاج قابلة للتنبؤ. إلا أن بناء السفن يتحدى هذا الافتراض.
فقد تتضمن الهياكل الكبيرة تفاوتات أبعادية وأسطحًا غير منتظمة ومواضع عمل متغيرة وتسلسلات تجميع معقدة. وقد يصبح النظام الروبوتي المصمم وفق إحداثيات ثابتة وافتراضات صارمة للعملية غير فعال عندما تتغير هذه المتغيرات.
ويضيف الذكاء الاصطناعي الفيزيائي طبقة أخرى من الذكاء. فبدلًا من تنفيذ تسلسل محدد مسبقًا فحسب، يمكن لنظام الأتمتة أن يجمع بين الإدراك الآلي وبيانات المستشعرات ونماذج العمليات والتحكم التكيفي للاستجابة للظروف الفيزيائية المتغيرة.
وستعتمد القيمة العملية بدرجة أقل على مصطلحات الذكاء الاصطناعي وبدرجة أكبر على التحسينات الإنتاجية القابلة للقياس. وستظل دقة التموضع وزمن الدورة ومعدل إعادة العمل وسلامة المشغلين واستغلال المعدات والتكامل مع أنظمة التصنيع الحالية مؤشرات الأداء الفعلية.
سيمنس تدخل بالذكاء الاصطناعي إلى إنتاج الأغذية عالي التنوع
وعلى الطرف الآخر من طيف التصنيع، تطبق شركة سيمنس الذكاء الاصطناعي الوكيلي على معالجة الأغذية.
وقد تعاونت الشركة مع شركتين للأتمتة في قطاع الأغذية لتطوير حل أتمتة مرن يستهدف منتجات مثل البسكويت المحشو والدونات. وتتميز البيئة المستهدفة بتنوع كبير في المنتجات وحجوم إنتاج منخفضة نسبيًا.
ويمثل تصنيع الأغذية مشكلة أتمتة مختلفة عن بناء السفن. فبدلًا من التعامل مع هياكل ضخمة، يتعين على المهندسين إدارة وصفات المنتجات وعمليات تغيير المنتج المتكررة وتنوع المكونات ومتطلبات التغليف وإجراءات التعقيم والاتساق الصارم للعملية.
وفي هذه البيئة، قد تكون المرونة أكثر قيمة من تحقيق أقصى سرعة للآلة.
قد يقلل الذكاء الاصطناعي الوكيلي تكلفة عمليات تغيير المنتج
لطالما فرض الإنتاج عالي التنوع ومنخفض الكميات تحديًا اقتصاديًا أمام الأتمتة. فبإمكان الآلات المخصصة تحقيق إنتاجية ممتازة، لكن جدواها الاقتصادية تتراجع عندما تتغير المنتجات بشكل متكرر.
وقد يوفر الذكاء الاصطناعي الوكيلي نموذج تشغيل مختلفًا من خلال مساعدة أنظمة الأتمتة على تنسيق قرارات الإنتاج وإعدادات المعدات والوصفات وتسلسلات العمليات وفقًا للمتطلبات المتغيرة.
ويتمثل الفرق المهم في أن الذكاء الاصطناعي لا يحل محل البنية الأساسية للأتمتة. فما تزال وحدات PLC ووحدات التحكم في الحركة ومحركات التشغيل والمستشعرات وأنظمة السلامة والشبكات الصناعية ومنصات HMI توفر طبقة التحكم الحتمية.
بل يعمل الذكاء الاصطناعي بصورة متزايدة كطبقة ذكاء تعلو هذه البنية التحتية.
صناعتان واستراتيجية أتمتة واحدة
يبدو أن بناء السفن وإنتاج الأغذية لا يجمعهما تقريبًا أي شيء، إلا أن تحديات الأتمتة فيهما تكشف عن الاتجاه الصناعي نفسه.
يتطلب كلا التطبيقين أن تتعامل الآلات مع التباين. ويمكن لكليهما الاستفادة من الجمع بين الأتمتة التقليدية والإدراك ومعالجة البيانات والروبوتات والذكاء الاصطناعي. والأهم من ذلك أن أيًا من التطبيقين لا يمكنه الاعتماد بالكامل على البرمجة الجامدة إذا أراد المصنعون زيادة المرونة.
ويشير ذلك إلى أن المرحلة التالية من الأتمتة الصناعية لن تقتصر ببساطة على استبدال المزيد من العمليات اليدوية بالروبوتات. فالفرصة الأكبر تتمثل في إنشاء أنظمة قادرة على تكييف سلوكها مع ظروف الإنتاج المتغيرة.
الاختبار الحقيقي هو التكامل، وليس الذكاء الاصطناعي
ومن المنظور الهندسي، لا يتمثل السؤال الأهم في ما إذا كان النظام يستخدم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي أو الذكاء الاصطناعي الوكيلي. بل يتمثل السؤال في ما إذا كان من الممكن دمج هذا الذكاء بأمان وبصورة يمكن التنبؤ بها مع بنية التحكم الحالية.
ويجب أن يتعايش الذكاء الاصطناعي الصناعي مع التحكم الحتمي ومتطلبات السلامة الوظيفية ومتطلبات الأمن السيبراني وقواعد بيانات الإنتاج وأنظمة الجودة والمشغلين البشريين. كما يجب أن تعمل أي توصية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تصل إلى العملية الفيزيائية ضمن حدود محددة بوضوح.
ويكتسب ذلك أهمية خاصة في تطبيقات مثل التصنيع البحري، حيث قد تترتب على أخطاء الإنتاج عواقب كبيرة، ومعالجة الأغذية، حيث تخضع جودة المنتجات والامتثال للعملية لضوابط صارمة.
الأتمتة تصبح أكثر قدرة على التكيف
توضح أمثلة هنتنغتون إنغالس إندستريز وسيمنس كيف تنتقل الأتمتة إلى بيئات كان يُنظر إليها سابقًا على أنها صعبة الأتمتة من الناحية الاقتصادية.
والاتجاه المشترك واضح: فالأتمتة الصناعية تتطور من التسلسلات الثابتة نحو أنظمة إنتاج تكيفية.
ومع ذلك، ينبغي النظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره قدرة هندسية إضافية، لا بديلًا عن أساسيات الأتمتة المثبتة. فما تزال المستشعرات بحاجة إلى إشارات دقيقة، وما تزال الشبكات بحاجة إلى اتصالات يمكن التنبؤ بها، وما تزال أنظمة التحكم بحاجة إلى سلوك حتمي، كما لا تزال الآلات تتطلب وظائف سلامة مصممة بعناية.
ومن المرجح أن تكون الشركات التي تحقق أكبر استفادة من الذكاء الاصطناعي الصناعي هي تلك التي تجمع هذه الأساسيات مع البرمجيات الذكية، بدلًا من التعامل مع الذكاء الاصطناعي كتقنية مستقلة.
