La الصناعة التحويلية تنمو بشكل أسرع من أي قطاع آخر. ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن وظائف المصانع هي بعض الوظائف القليلة المتبقية التي لم يتم استبدالها بالروبوتات أو أجهزة الكمبيوتر. يعتبر التصنيع أيضًا أحد المجالات القليلة المتبقية التي تحتوي على عدد كبير من الوظائف ذات الياقات الزرقاء التي لا تتطلب الكثير من المعرفة التقنية.
نتيجة لذلك ، نرى أن العديد من الأشخاص الذين كانوا قبل 20 عامًا قد تم دفعهم إلى مجال آخر يختارون الآن الصناعة التحويلية. مع كل هذا النمو ، من الطبيعي أن نتساءل عما يخبئه المستقبل لهذه الصناعة. ما هي القضايا التي يجب أن ينتبه لها المصنعون؟ ما هي التغييرات التي يجب أن تحدث للمصنعين ليظلوا قادرين على المنافسة وذات صلة؟ ستجيب هذه المقالة على هذه الأسئلة وأكثر حتى تتمكن من الاستعداد لما هو جديد في عالم التصنيع.
تاريخ الصناعة
La إن تاريخ الصناعة هو ما دام تاريخ الحضارة الإنسانية. في الواقع ، يمكن القول أن الحضارة نفسها هي نتيجة لزيادة الحاجة للصناعة. على سبيل المثال ، عندما استقر البشر وبدأوا في الزراعة ، احتاجوا إلى طرق جديدة لبناء طعامهم وتنميته وتخزينه. نتيجة لذلك ، تم اختراع أشياء مثل المحراث والنول والعجلة. كلهم أمثلة على الأشكال الأولى للصناعة. منذ أن نظم الناس الإنتاج وأتمته لصناعة البضائع ، ابتكروا أدوات وآلات جديدة للقيام بذلك. يغطي هذا القسم مختلف مراحل الصناعة عبر التاريخ ، من الميكنة والطاقة البخارية إلى أجهزة الكمبيوتر والأتمتة.
الصناعة 1.0: الميكنة والطاقة البخارية
La صناعة 1.0 كان مدفوعًا باختراع المحرك البخاري. المحرك البخاري هو أول ما سمح للآلات بتوليد طاقة كافية لجعلها خيارًا قابلاً للتطبيق للإنتاج الصناعي. إنه أيضًا عندما بدأ عصر الميكنة ، وهو الاستنتاج المنطقي لأي ثورة صناعية. عندما يمكنك تشغيل الآلات بالبخار ، فإنها تكون أكبر بكثير وأكثر تعقيدًا من ذي قبل. هم أيضًا أكثر تخصصًا ، حيث سيستغرق صنع كل قطعة يدويًا وقتًا طويلاً. يعتبر اختراع النول الآلي مثالاً جيدًا على ذلك. في البداية ، كان النول يعمل بأيدي نساج واحد. في وقت لاحق ، تم استخدام محرك بخاري لتشغيل النول بحيث يمكن إنتاج المزيد من القماش مرة واحدة. هذا مثال على الميكنة في العمل.
الصناعة 2.0: الكهرباء والإنتاج الضخم وخط التجميع
La صناعة 2.0 لقد جلبت لنا شبكة الطاقة ، مما سمح للشركات بالعمل على طاقة ثابتة وخفضت تكلفة إنتاج الكهرباء. أتاح ذلك للشركات تشغيل مصانعها على مدار 24 ساعة في اليوم. تعمل الكهرباء أيضًا على تشغيل الآلات والأجهزة الجديدة مثل المحركات والأضواء والمراوح. الإنتاج الضخم هو ما وضع الصناعة 2.0 حقًا على الخريطة. الإنتاج الضخم عبارة عن خط تجميع يصنع نفس العنصر مرارًا وتكرارًا. اخترعها هنري فورد ، مؤسس شركة كبرى لتصنيع السيارات. أدركت فورد أنه يمكن توفير الوقت والمال من خلال تبسيط عملية تصنيع السيارات. بدلاً من بناء كل سيارة يدويًا ، كان لديه عمال يصنعون قطعة واحدة من السيارة في كل مرة ، ثم ينقلونها إلى محطة مختلفة للعامل التالي لربطها ببقية السيارة. سمح هذا النظام للعمال بعدم إضاعة الوقت في تغيير الأجزاء. كما سمح لفورد ببناء سيارات أسرع وأرخص وأقل نفايات.
الصناعة 3.0: الحوسبة والأتمتة
مع ظهور أجهزة الكمبيوتر ، وجدوا العديد من الاستخدامات في صناعة 3.0. تم استخدام أجهزة الكمبيوتر لصنع أدوات وآلات وعناصر جديدة. كما تم استخدامها للتحكم في العمليات المختلفة وإدارتها. كانت الروبوتات الصناعية موجودة منذ الخمسينيات من القرن الماضي ، حيث أصبحت أجهزة الكمبيوتر أكثر تقدمًا وموثوقية ، فقد تم استخدامها للتحكم في العديد من الروبوتات في مصانع السيارات والنسيج. عندما يتم استخدام أجهزة الكمبيوتر والروبوتات معًا ، يطلق عليها الأتمتة. الأتمتة هي عملية استخدام أجهزة الكمبيوتر والروبوتات لتشغيل خطوط الإنتاج. غالبًا ما يستخدم لتقليل عدد العاملين البشريين اللازمين لإدارة مصنع أو عملية. الأتمتة مسؤولة عن الكثير من فقدان الوظائف في التصنيع. تسبب ظهور الأتمتة في فقدان العديد من العمال لوظائفهم في العقدين الماضيين. هذا صحيح بشكل خاص في مجالات معينة مثل صناعة المنسوجات والسيارات ، حيث يمكن للروبوتات بسهولة أداء العديد من المهام التي يقوم بها العمال عادة.
ما هي الصناعة 4.0؟
La صناعة شنومكس، المعروف أيضًا باسم الثورة الصناعية الرابعة ، هو مفهوم يصف تطور التصنيع في عالم رقمي بشكل متزايد. في حين أن المفهوم قد يكون جديدًا ، إلا أن التقنيات التي تشكل جانب "الأجهزة" كانت موجودة منذ بعض الوقت. تمت صياغة هذا المصطلح في عام 2011 من قبل المهندسين الألمان وعلماء الكمبيوتر الذين أرادوا وصف التطور التالي للتصنيع. إذا نظرنا إلى جانب "البرمجيات" ، فليس من الواضح متى حدثت الثورة. على الرغم من أن هذه التقنيات كانت معنا لبعض الوقت ، إلا أنها لم تبدأ في إحداث تأثير إلا مؤخرًا. هذا لأنه كان لابد من تبني هذه التقنيات من قبل معظم الشركات المصنعة قبل أن تصبح مهمة بما يكفي لتسميتها ثورة. الهدف من هذا المفهوم هو الاستفادة من التصنيع الرقمي والتخلص من عيوبه.
الروبوتات في التصنيع
تعد الروبوتات واحدة من أكثر التقنيات وضوحًا التي ظهرت في السنوات الأخيرة. تُستخدم الروبوتات في التصنيع منذ عقود ، لكن التطورات الحديثة جعلتها أكثر كفاءة من سابقاتها. على الرغم من إدخال الروبوتات الصناعية الأولى في عام 1961 ، إلا أن التكنولوجيا تقدمت ببطء. لم تبدأ تكنولوجيا الروبوتات في إحداث تأثير كبير حتى التسعينيات. كانت الروبوتات الذكية موجودة منذ عقد من الزمان ، على الرغم من أن المفهوم لم يستخدم إلا في التصنيع في السنوات الأخيرة. هذه الروبوتات "ذكية" لأنه يمكن برمجتها لقراءة البيانات من أجهزة الاستشعار والماسحات الضوئية ، واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على هذه البيانات. نمت التكنولوجيا الروبوتية بسرعة فائقة ، ومن المتوقع أن تستمر هذه التطورات.
الذكاء الاصطناعي في التصنيع
على الرغم من أن الروبوتات رائعة لأداء المهام والمهام المتكررة التي لا يستطيع البشر القيام بها ، إلا أنها ليست مفيدة عندما يتعلق الأمر باتخاذ قرارات أكثر تعقيدًا. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. يعد برنامج الذكاء الاصطناعي جيدًا حقًا في التعامل مع البيانات المعقدة واستخدامها لاتخاذ قرارات مستنيرة. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي كان جزءًا من التصنيع منذ عقود ، إلا أن اعتماده كان بطيئًا. على سبيل المثال ، تم تقديم أول نظام قائم على الذكاء الاصطناعي للتصنيع في عام 1964 ، ولكن لم يتم استخدامه من قبل العديد من الشركات المصنعة حتى التسعينيات. ومن المتوقع أن تصبح الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي أكثر شيوعًا في السنوات القادمة ، مع معدلات اعتماد متوقعة من 1990٪ في 60 إلى 2017٪ في 85. هذا لأن الذكاء الاصطناعي ينتقل من استخدامه في صنع القرار إلى مساعدة العمال في إنجاز وظائفهم.
الواقع المعزز في التصنيع
الواقع المعزز هو تقنية أخرى كانت موجودة منذ فترة ، ولكنها بدأت مؤخرًا فقط في إحداث تأثير كبير على التصنيع. تتمثل إحدى أكبر مزايا الواقع المعزز في أنه يمكن أن يساعد البشر على العمل بكفاءة أكبر. يتمتع البشر ببراعة في تحديد أولويات المهام والعمل على تحقيق الأهداف ، لكنهم ليسوا جيدين في معالجة البيانات. لهذا السبب يستخدم العديد من العمال أدوات مثل جداول البيانات وقواعد البيانات. ومع ذلك ، يمكن أن تكون هذه الأدوات غارقة في كميات كبيرة من البيانات. قد يكون من الصعب أيضًا تحديثها عند إضافة البيانات أو إزالتها. تساعد حلول الواقع المعزز في التخفيف من حدة هذا الموقف ، لأنها تسمح للعمال بالوصول إلى تصورات معقدة من خلال أجهزة الكمبيوتر أو الأجهزة اللوحية أو الهواتف الذكية. يسمح لهم بمشاهدة تصور البيانات المعقدة بطريقة تجعل من السهل فهمها واستخدامها.
إنترنت الأشياء في التصنيع
إنترنت الأشياء (IoT) عبارة عن شبكة من الأجهزة التي يمكنها إرسال واستقبال البيانات عبر الإنترنت. هذا يعني أنه يمكن للجهاز إرسال البيانات إلى جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، أو يمكن لجهاز الكمبيوتر الخاص بك إرسال البيانات إلى الجهاز. مثال على ذلك آلة صنع القهوة التي تسمح لك بتغيير الوقت والتاريخ عند انطلاق المنبه. يمكن أن تكون هذه البيانات أي شيء من درجة الحرارة الحالية للجهاز إلى عدد معاملات PayPal التي تتم اليوم. يمكن أن تكون هذه المعلومات مفيدة في تحديد مشاكل الجهاز ، مثل كسر جزء في آلة القهوة. قد يكون من المفيد أيضًا فهم كيفية استخدام الجهاز. مثال على جهاز إنترنت الأشياء في الصناعة التحويلية هو عدادات الكهرباء. يمكن استخدام هذه الأجهزة لقياس كمية الكهرباء التي تستخدمها آلة أو قطعة من المعدات.
الطباعة ثلاثية الأبعاد في التصنيع
الطباعة ثلاثية الأبعاد هي عملية تقوم فيها الآلة بإنشاء كائن ثلاثي الأبعاد باستخدام مواد موضوعة في طبقات فوق بعضها البعض. كانت هذه العملية موجودة منذ عقود ، ولكنها تطورت قليلاً في السنوات الأخيرة. أحد أكبر التطورات هو أن الطابعات ثلاثية الأبعاد يمكنها إنشاء كائنات من المعدن ، وهو أمر كان صعبًا في البداية. من المتوقع أن تنمو هذه التكنولوجيا بشكل أكبر وأن يتم استخدامها على نطاق واسع في السنوات القادمة. سيبدأ عامة الناس في رؤية المزيد من المنتجات المطبوعة ثلاثية الأبعاد مع زيادة إمكانية الوصول إلى التكنولوجيا.
التحليل باستخدام البيانات الضخمة
أخيرًا ، لدينا تحليلات البيانات الضخمة ، والتي من المتوقع أن تصبح ذات أهمية متزايدة في الصناعة التحويلية. هذا لأن هذه الحلول تسمح لك بتحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد الاتجاهات والأنماط داخل تلك البيانات. يمكن أن تكون هذه البيانات معلومات عن عملائك ، مثل الوقت من اليوم الذي يُرجح فيه شراء أحد المنتجات. يمكن أن تكون أيضًا بيانات متعلقة بمنتجاتك وخط إنتاجك. على سبيل المثال ، قد يكون لديك آلة تنتج 100 منتج يوميًا ، ولكنها تبيع 10 منتجات فقط. باستخدام تحليلات البيانات الضخمة ، يمكنك تحديد هذا التناقض ومعرفة كيفية إصلاحه.