إنترنت الأشياء الصناعي ليس مجرد كلمة طنانة, وسط الثورة الصناعية الرابعة حيث يسود الاتصال والابتكار القائم على البيانات, يحتل إنترنت الأشياء الصناعي مركز الصدارة. وهو ينطوي على الاستفادة من أجهزة الاستشعار المتصلة بالإنترنت, الأجهزة, وآلات لتحسين العمليات التشغيلية للشركات الصناعية.
تتوقع شركة Grand View Research معدل نمو سنوي مركب محتمل قدره 23.2% لسوق إنترنت الأشياء الصناعية من 2023 إلى 2030, مع حجم المتوقع يتجاوز $1,693.30 مليار بواسطة 2030. تشرح هذه التوقعات القوية السبب وراء نمو اعتماد إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) بشكل قياسي في عام 2018 2023, على الرغم من الاقتصاد المضطرب. معظم الصناعة 4.0 وتشمل التحولات الآن مصانع ذكية مزودة بمعدات متصلة وتحليلات بيانات متكاملة. سيُطلعك هذا الدليل على الوضع الحالي لـ IIoT, تطبيقات العالم الحقيقي, فوائد للشركات وكل شيء بينهما. هيا بنا نبدأ!
ما هو إنترنت الأشياء الصناعي أو IIoT
ببساطة, يقدم إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT) اتصالاً يشبه الإنترنت للأجهزة الموجودة في أرضيات متاجر المصانع, المركبات في ساحات النقل والتكنولوجيا في المواقع الصناعية الأخرى لفتح الكفاءات القائمة على البيانات. المبدأ الأساسي الذي يتيح اتصال إنترنت الأشياء الصناعي هو - ما يمكن قياسه ومراقبته يمكن تحسينه. يدمج إنترنت الأشياء الصناعي أجهزة الاستشعار والاتصال ويطبقها مباشرة على الأصول الصناعية مثل الآلات, مركبات الأسطول وأدوات الموظفين.
تخيل عالمًا حيث يمكن للآلات التواصل بسلاسة ويمكن أن تتحول الكميات الكبيرة من بيانات الآلة إلى رؤى أعمال مستنيرة فيما يتعلق بجودة الإنتاج, صحة المعدات, رؤية سلسلة التوريد وأكثر من ذلك. المضمون, يزيل إنترنت الأشياء الصناعي النقاط العمياء ويجعل بيانات العالم المادي متاحة للوصول إلى أتمتة صناعية أكثر ذكاءً.
كيف يعمل إنترنت الأشياء الصناعي
يعتمد النظام البيئي لإنترنت الأشياء (IIoT) على أجهزة الاستشعار, الاتصال, تعمل معالجة البيانات والتحليلات جنبًا إلى جنب عبر ثلاثة مستويات:
طبقة الحافة: يتكون من معدات ميكانيكية مزودة بأجهزة استشعار إنترنت الأشياء الصناعية بالإضافة إلى أجهزة مثل بوابات إنترنت الأشياء التي تقوم بتجميع ومعالجة تدفقات البيانات من الأصول الصناعية قبل نقلها عبر شبكات الشركات أو السحابات العامة.
طبقة المنصة: البنية التحتية الحاسوبية المركزية للتلقي, تخزين وتحليل كميات هائلة من البيانات من المواقع الصناعية. توفر الخوادم المحلية أو منصات إنترنت الأشياء المستضافة على السحابة إمكانات لإدارة الأجهزة المتصلة بالإضافة إلى أدوات لإنشاء تطبيقات مخصصة. تمكين تكامل البيانات الآمن مع أنظمة المؤسسات القديمة مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أيضًا.
طبقة التطبيقات: يشير إلى استخدام برنامج إنترنت الأشياء الصناعي الخاص بحالة معينة والذي يقدم بيانات إنترنت الأشياء التي تم التقاطها عبر لوحات المعلومات والمرئيات. يستفيد مشغلو الخطوط ومديرو المرافق من هذه التطبيقات لتتبع الفعالية الإجمالية للمعدات, حركات سلسلة التوريد أو أولويات العمل الأخرى.
ضمن بنية إنترنت الأشياء الصناعية الشاملة, ستجد أنظمة اتصالات داعمة شائعة مثل LPWAN (شبكات واسعة النطاق منخفضة الطاقة – فكر في NB-IoT أو LoRaWAN) أو شبكة WiFi التي توفر تغطية لاسلكية موسعة عبر مساحات مادية كبيرة تحتوي على آلات ثقيلة.
التقنيات الرئيسية في هندسة إنترنت الأشياء الصناعية
نظرًا لأن عمليات نشر إنترنت الأشياء الصناعية أصبحت أكثر تنوعًا وتعقيدًا, يستمر مزيج التكنولوجيا التمكينية في التطور أيضًا. فيما يلي بعض القطع الأساسية التي ستجدها في مجموعة تقنيات IIoT الحديثة:
- مجسات: أجهزة الاستشعار المتصلة بالأصول الصناعية مثل المحركات, تعمل الضواغط وخطوط الإنتاج على تغذية وحدات اتصال إنترنت الأشياء بالبيانات في الوقت الفعلي. وتشمل هذه درجة الحرارة, الضغط, رطوبة, اهتزاز, الجهد الخ. والتي تلتقط قراءات القياس عن بعد للمعدات المختلفة بشكل متكرر وبشكل موثوق.
- بروتوكولات الاتصال: البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات للاتصال السلس بين أجهزة الاستشعار, البوابات وطبقات النظام الأساسي/التطبيق عبر معايير مثل Wi-Fi, 5ز, بلوتوث جنيه (طاقة منخفضة) إلخ. تغطي تقنيات LPWAN المدى الطويل ومتطلبات الطاقة المنخفضة لبعض التطبيقات.
- البنية التحتية السحابية والحوسبة: الاستفادة من IaaS من Azure, نماذج AWS أو نماذج مختلطة لتوسيع نطاق التخزين المستضاف بسرعة, القدرات المعالجة والتحليلية.
- التحليلات والذكاء الاصطناعي: استخراج الرؤى عبر النمذجة الإحصائية, التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتوجيه تحليل الفشل التنبؤي, الجدولة الديناميكية, إدارة الحملات المستهدفة وما إلى ذلك.
معاً, تشكل تقنيات المعلومات الأساسية هذه العناصر الأساسية لتمكين إنترنت الأشياء بشكل كامل عبر المصانع الذكية, المنتجات المتصلة وسلاسل التوريد الآلية.
ماذا يمكن أن يفعل إنترنت الأشياء? أعلى حالات الاستخدام والتطبيقات
عبر التصنيع, وسائل النقل, المرافق والقطاعات الصناعية الأخرى, تعمل تطبيقات إنترنت الأشياء الصناعية على تحسين السلامة, زيادة الكفاءة وحتى خلق مصادر إيرادات جديدة. فيما يلي بعض حالات الاستخدام الأكثر قيمة:
الصيانة الوقائية
إن التنبيه المبكر لأعطال المعدات استنادًا إلى القياس عن بعد لإنترنت الأشياء يوفر الملايين سنويًا من تجنب فترات التوقف عن العمل. فكر في المضخات الذكية في المصافي أو آلات CNC المتصلة بالشبكة في مصانع التصنيع.
تتبع الأصول
معرفة الموقع في الوقت الحقيقي وحالة المعدات الرأسمالية, تؤدي مركبات الأسطول والبضائع إلى زيادة الاستخدام وتحسين العمليات.
تتبع سلسلة التوريد
تعمل الخدمات اللوجستية المتصلة على تعزيز رؤية رحلة الشحن بالإضافة إلى استخدام الأصول مع تقليل النفايات, سرقة الخ.
سلامة القوى العاملة
تساعد الأجهزة القابلة للارتداء للموظفين الصناعيين على فرض سياسات سلامة العمال من خلال مراقبة المخاطر البيئية أو نقص التدريب المناسب على عمليات المعدات عبر منصات متكاملة.
إدارة الطاقة
للمرافق والمرافق ذات الاستخدام العالي للطاقة مثل مصافي التكرير, يتيح إنترنت الأشياء الصناعي مراقبة أنماط الاستخدام لتقليل النفايات وتحسين الاستدامة.
أتمتة & علم الروبوتات
تساعد الرؤى المستمدة من بيانات إنترنت الأشياء الصناعي على تحسين سلاسل التوريد, لوجستيات المستودعات والإنتاج في المتاجر عبر الآلات الذكية المبرمجة باستخدام هذا الذكاء.
ركزت معظم حلول إنترنت الأشياء الصناعية على مكاسب الفعالية حول الأصول ذات القيمة العالية بينما أدى بعضها إلى زيادة الكفاءة التشغيلية عبر سلاسل التوريد. وتؤكد الفوائد التي تمت تغطيتها بعد ذلك على المنطق التجاري البحت وراء الاعتماد السريع لإنترنت الأشياء الصناعية من قبل الشركات الرائدة.
فوائد اعتماد مراقبة إنترنت الأشياء الصناعية
بينما تختلف الإحصائيات الدقيقة عبر المصادر, من أوائل مستخدمي إنترنت الأشياء الصناعي في صناعات مثل التصنيع, يبدو أن الخدمات اللوجستية والمرافق تستفيد في عدد قليل من المجالات الرئيسية:
تحسين وقت التشغيل: تقدر بعض المصادر حتى 1-2% يمكن أن يؤدي توفر الأصول بشكل أفضل من التنبيهات التنبؤية إلى توفير الملايين سنويًا لمشغلي الصناعات الثقيلة عن طريق تقليل حالات الفشل ووقت التوقف عن العمل. تستمر المكاسب في الزيادة عبر جميع استثمارات الآلات الثقيلة في مجال التعدين, زيت & غاز, الطيران والمرافق التي تتم مراقبتها بواسطة برامج إنترنت الأشياء الصناعية.
كفاءة أعلى: تعمل الرؤية التشغيلية الدقيقة على تحقيق وفورات محتملة في تكلفة العمالة بنسب مئوية مكونة من رقم واحد في بعض الحالات وفقًا للبيانات الأولية. من المحتمل أيضًا أن تزيد مكاسب الإنتاجية من أتمتة التقارير اليدوية من الكفاءة.
مرونة أفضل: يساعد التكيف الديناميكي مع التقلبات عبر بيانات إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) الشركات على التعامل مع عدم اليقين بشكل أفضل. ويبدو أن هذه التكنولوجيا مهيأة للمساعدة في التنبؤ بالطلب وتعديل القدرات.
تعزيز السلامة: تظهر التطبيقات المبكرة لإنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) من أجل سلامة العمال، مثل اكتشاف الغاز ومراقبة العمال المنفردين، نتائج واعدة في تقليل معدلات الحوادث في مكان العمل, حسب تقديرات هيئة الصناعة.
واضح للشركات الصناعية, إن ربط الاستثمارات الحالية في الأصول الميكانيكية أمر منطقي تجاريًا نظرًا للمسارات المختلفة لاستخراج القيمة من تدفقات البيانات الناتجة.
صناعة 4.0 مقابل إنترنت الأشياء مقابل إنترنت الأشياء – ماذا"الفرق?
مع الأخذ في الاعتبار الشعبية المتزايدة للحلول المتصلة, غالبًا ما ستصادف العديد من مصطلحات التكنولوجيا المستخدمة بالتبادل. ولكن توجد بعض الفروق المحددة بين إنترنت الأشياء, إنترنت الأشياء والصناعة 4.0 والتي من المفيد تسليط الضوء عليها:
يشير إنترنت الأشياء على نطاق واسع إلى الكثير من الجهود التي تركز على المستهلك مثل الأجهزة القابلة للارتداء, الأجهزة المنزلية الذكية, المركبات المتصلة وما إلى ذلك من خلال الاستفادة من أجهزة الاستشعار المدمجة بالإضافة إلى الاتصال بالإنترنت.
يتعامل إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) مع تكييف تقنيات المعلومات المشابهة خصيصًا لفتح الكفاءات بالإضافة إلى تحسين موثوقية العمليات المحيطة بالأصول الصناعية الثقيلة المذكورة سابقًا – فكر في معدات الحفر في حقول النفط أو آلات أرضية ورشة المصنع.
صناعة 4.0 يمثل التحول الرقمي المستمر لقطاع التصنيع – ولكن مدعومًا بالمكونات الأساسية لإنترنت الأشياء الصناعية مثل أجهزة استشعار المعدات والتحليلات حول بيانات خط الإنتاج.
إذن باختصار:
إنترنت الأشياء هو مظلة الاتجاه الضخم
يركز IIoT على مكونات إنترنت الأشياء في حالات الاستخدام الصناعي مثل الصيانة التنبؤية
صناعة 4.0 تركز على تطور قطاع التصنيع الفرعي من خلال المصانع الذكية التي تدعم تقنية إنترنت الأشياء الصناعية والعمليات المتصلة
التحديات في تنفيذ إنترنت الأشياء
واعدة كما يبدو IIoT, لا يزال التبني على نطاق واسع يواجه عوائق تكنولوجية وتنظيمية مثل:
- التكنولوجيا التشغيلية (بعد ذلك) تجد الفرق صعوبة في الحفاظ على المعدات القديمة المعقدة المتوافقة مع ترقيات إنترنت الأشياء أو اكتشاف التنبيهات الخاطئة من قراءات أجهزة الاستشعار. يعد التعاون الوثيق بين الإدارات أمرًا حيويًا.
- مخاوف بشأن المخاطر الداخلية, معايير المصادقة الضعيفة أو تدفقات البيانات غير المشفرة تعيق عمليات الترحيل السحابية المهمة لتوحيد التحليلات عبر مشاركة تكنولوجيا المعلومات في المؤسسة. تضيف المتطلبات التنظيمية تعقيدات لإدارة بيانات إنترنت الأشياء الصناعية أيضًا.
- تتأخر بعض القطاعات المتخصصة مثل المعدات الصيدلانية في تحديد معايير أجهزة واتصالات إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) عالميًا. يؤدي الافتقار إلى إطار عمل متكامل إلى التعقيد والتكلفة.
- تؤدي الخبرة الداخلية غير الكافية حول علوم البيانات أو القدرات التقنية الكاملة إلى إبطاء التقدم أو تضخيم التبعيات الاستشارية. ولا يزال حل الفجوات في المهارات يمثل تحديًا مستمرًا.
كيف تساعد MOKO في اعتماد إنترنت الأشياء الصناعية
تكافح العديد من الشركات للتقدم من إثباتات مفهوم إنترنت الأشياء الصناعية إلى التشغيل واسع النطاق بسبب بعض التكنولوجيا وغيرها من العوائق. هذا هو المكان الذي يأتي فيه دور الشركة المصنعة لأجهزة إنترنت الأشياء الصناعية ذات الخبرة مثل MOKO.
بأكثر من 200+ منتجات إنترنت الأشياء بما في ذلك مختلف IIoT منارات الأصول بلوتوث, يقدم MOKO أسلوب نشر سريعًا يتمحور حول حالات الاستخدام الخاصة بك وليس فقط تمكين الجهاز. يقوم مهندسونا المعتمدون بتنفيذ أجهزة الاستشعار وأجهزة الاتصالات المصممة بالكامل للكشف عن إمكانات الإنتاجية أو توفير التكاليف الخاصة بتطبيقاتك. نحن نجعل الطريق إلى رقمنة أصولك وعملياتك أكثر سلاسة.
البدء باستخدام حلول إنترنت الأشياء الصناعية
في حين أن العائدات من اعتماد إنترنت الأشياء الصناعية تتحدث عن نفسها, يعد التخطيط الدقيق والتنفيذ المنضبط أمرًا حيويًا في المراحل الأولية عند وضع أسس التكنولوجيا داخل البيئات الصناعية الحالية.
فيما يلي خطوات أفضل الممارسات التي يجب اتباعها:
- تحديد نقاط الألم: رسم خريطة للتحديات التشغيلية الحالية مثل فترات التوقف المتكررة, اختناقات العرض وما إلى ذلك. التأثير على الميزانية لتحديد بوضوح ما يهدف الاستثمار في إنترنت الأشياء إلى تحسينه.
- قياس التأثير المحتمل: قم ببناء توقعات حول مكاسب الكفاءة المحتملة أو وفورات التكلفة من معالجة نقاط الضعف ذات الأولوية عبر حالات استخدام إنترنت الأشياء التي تمت مناقشتها.
- تبدأ صغيرة, مقياس حسنا: حافظ على النطاق الأولي مقتصرًا على المعدات أو مسارات العمل عالية التأثير بدلاً من أدوات الموقع بأكملها المعقدة لإجراء اختبار تجريبي سلس قبل التوسع على مستوى المؤسسة. فكر في التجارب المستندة إلى السحابة أولاً.
- مراقبة التكنولوجيا تناسب: تأكد من أن قراءات المستشعر تعكس بدقة حالات المعدات أو ظروف التشغيل. بالمثل, التحقق من تجميع تدفقات البيانات بشكل موثوق على الأنظمة الأساسية لتغذية التحليلات والتطبيقات.
- تحفيز التبني من خلال النتائج المبكرة: يؤدي عرض المكاسب التشغيلية السريعة إلى تطوير ثقة أصحاب المصلحة لتأمين الاستثمارات المستدامة اللازمة للكشف عن إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT) بشكل كامل, إمكانات طويلة المدى.
أثناء التنقل في التحولات اللازمة لربط البنية التحتية المادية القديمة بالمنصات الرقمية الحديثة, يساعد شركاء أجهزة إنترنت الأشياء الصناعية ذوي الخبرة، مثل MOKO، مشغلي الحلول الصناعية على تسريع عملية تحويل الوقت إلى قيمة.
واصل القراءة عن إنترنت الأشياء الصناعي
