شرح إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT)

يمكن لمصنع ذكي واحد توليد أحجام من البيانات تضاهي تلك التي تولدها مدينة صغيرة. ويقود إنترنت الأشياء الصناعي هذا التدفق من المعلومات. ويشير IIoT إلى إنترنت الأشياء الصناعي، الذي يربط الآلات والمستشعرات والأشخاص في نظام ذكي سريع الاستجابة.

على عكس الإعدادات التقليدية التي قد تُجمع فيها البيانات ثم تُترك دون استخدام، يمكن لـ IIoT تحويل تلك البيانات إلى رؤى مؤثرة وإجراءات مستنيرة. وتتيح حلول IIoT جمع البيانات وتحليلها والاستجابة لها في الوقت الفعلي. ويساعد ذلك الصناعات على زيادة الإنتاجية وتقليل وقت التوقف واتخاذ قرارات أذكى وأسرع.

في الواقع، تتبنى كثير من الصناعات الكبرى إنترنت الأشياء الصناعي بسرعة في منشآتها. فمن استخدام IoT في مصانع التصنيع ومنصات النفط البحرية إلى المستشفيات والمزارع، تسهم هذه التقنيات في إطلاق موجة جديدة من الابتكار. ويمكن للآلات المدمجة مع IIoT التفكير والتكيف والإبلاغ عن المشكلات في الوقت الفعلي.

سنستكشف في هذه المقالة ماهية إنترنت الأشياء الصناعي وتأثيره في مختلف الصناعات. وسنلقي أيضًا نظرة أعمق على دور الرؤية الحاسوبية في حلول إنترنت الأشياء الصناعي. والرؤية الحاسوبية هي فرع فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) يتيح للآلات تفسير البيانات المرئية وفهمها. فلنبدأ!

ما إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT)؟#

إنترنت الأشياء الصناعي هو إطار لجعل الآلات أكثر ذكاءً من خلال ربطها بالمستشعرات وأجهزة الحافة وأنظمة معالجة البيانات في الوقت الفعلي. ويشبه ذلك منح معدات المصنع عقلًا، بما يتيح لها جمع البيانات ومشاركتها والاستجابة لها تلقائيًا.

ترتبط حلول IIoT، مثل المستشعرات ووسوم RFID والمشغلات، عبر شبكة تتيح للآلات مشاركة البيانات مع بعضها بعضًا. وهذا يمكّن الشركات من تحسين كفاءة عملياتها وسلامتها وموثوقيتها.

خذ مثلًا IoT في التصنيع. تؤدي مستشعرات IIoT دورًا رئيسيًا في أتمتة الناقلات من خلال مراقبة مخرجات الآلات باستمرار. وإذا انخفضت المخرجات عن المستويات المتوقعة، يستطيع النظام اكتشاف التباطؤ وتنبيه فرق الصيانة تلقائيًا للتحقيق في المشكلة وحلها.

بالإضافة إلى التصنيع، يُستخدم IIoT أيضًا في صناعات مثل الطاقة والمرافق وقطاع النفط والغاز. وبدلًا من الاعتماد على الآلات القديمة التي كانت تعمل بمعزل عن غيرها، يتيح IIoT الوصول إلى البيانات المخفية التي لطالما ولّدتها هذه الأنظمة، ويحوّلها إلى رؤى قيّمة عبر التحليلات في الوقت الفعلي.

كيف يعمل IIoT؟#

تعمل الأتمتة الصناعية وIoT باستخدام شبكة من الأجهزة الذكية والمستشعرات التي تتواصل باستمرار وتتشارك البيانات في الوقت الفعلي. ويمكن تثبيت هذه الأجهزة على الآلات أو المركبات أو المعدات في المصانع والمستودعات الذكية وغيرها من البيئات الصناعية.

تُنقل البيانات المُجمعة إلى نظام مركزي، سواء كان قائمًا على السحابة أو موجودًا في الموقع عبر الحوسبة الطرفية. وهناك تُحلل البيانات لتحديد الأنماط وتوليد الرؤى. وتدعم هذه الرؤى اتخاذ قرارات أفضل. فعلى سبيل المثال، يمكن استخدامها لاكتشاف مشكلات الأداء مبكرًا، والتنبؤ بموعد حاجة الآلات إلى الصيانة، وأتمتة المهام الروتينية، وتعزيز السلامة في مكان العمل.

تستخدم حلول IIoT عادةً حلقات تغذية راجعة لإجراء تعديلات في الوقت الفعلي. واستنادًا إلى البيانات المستلمة، يمكن للآلات تغيير إعدادات مثل السرعة أو درجة الحرارة تلقائيًا. كما يمكن لهذه الحلقات إطلاق تنبيهات للمشغلين أو بدء إجراءات آلية عند عدم عمل شيء كما هو متوقع. وهذا يحافظ على كفاءة العمليات ويقلل وقت التوقف.

تقنيات IIoT التي تقود الابتكار#

والآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لماهية إنترنت الأشياء الصناعي وكيفية عمله، فلنلقِ نظرة أعمق على تقنيات IoT المستخدمة في الأتمتة الصناعية.

إليك نظرة سريعة على المكونات الأساسية:

• الحوسبة الطرفية: يمكن للحوسبة الطرفية معالجة البيانات بالقرب من مصدرها، مثل المستشعرات أو البوابات المحلية، لتقليل زمن الاستجابة وتمكين الاستجابات الفورية. فعلى سبيل المثال، يمكنها تشغيل إيقاف آلة ترتفع حرارتها قبل حدوث أي ضرر.

• المنصات السحابية: توفر تخزينًا مركزيًا، وتدعم التحليلات واسعة النطاق، وتتيح الوصول عن بُعد. كما يمكنها تجميع البيانات من مواقع متعددة لتحديد الاتجاهات وتحسين الأداء ودعم القرارات الاستراتيجية.

• اتصال 5G: يمكن لتقنية 5G توفير اتصالات عالية السرعة ومنخفضة زمن الاستجابة لآلاف الأجهزة المتصلة. ويمهد ذلك الطريق للأتمتة سريعة الاستجابة، والروبوتات المتنقلة، ومراقبة الجودة في الوقت الفعلي.

• المستشعرات والمشغلات: تجمع المستشعرات بيانات مهمة مثل درجة الحرارة والضغط والاهتزاز. وتستخدم المشغلات هذه البيانات لإجراء تعديلات مادية. وتوفر هذه المكونات، عند عملها معًا، مراقبة مستمرة واستجابات آلية في الوقت الفعلي.

• الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML): يمكن لهذه التقنيات المتطورة تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط والتنبؤ بالأعطال وتحسين العمليات. ومع مرور الوقت، تحسن اتخاذ القرارات، وتقلل وقت التوقف، وتعزز الكفاءة العامة.

فوائد IIoT في مختلف الصناعات#

بعد ذلك، سنستعرض بعض الفوائد الرئيسية لـ IIoT ونرى كيف تعيد تعريف العمليات في مجموعة متنوعة من الصناعات الكبرى.

تستخدم شركات كثيرة حلول إنترنت الأشياء الصناعي بالفعل. وفي الواقع، يُتوقع أن يتجاوز عدد أجهزة IoT المتصلة في جميع أنحاء العالم 31 مليار جهاز بحلول عام 2030. ويعود انتشارها واعتمادها الواسع إلى أن IIoT يقدم قيمة واضحة وقابلة للقياس.

من أهم جوانب حلول IIoT ارتباطها الوثيق بالرؤية في الوقت الفعلي. فمن خلال جمع البيانات وتحليلها باستمرار، تمنح هذه الأنظمة المؤسسات رؤى فورية حول عملياتها.

ومن الفوائد الرئيسية الأخرى لـ IIoT أنه يتيح إدارة أكثر سلاسة للعمليات. فمن خلال استخدام البيانات في الوقت الفعلي، يمكن تعديل الآلات والعمليات فورًا، ما يقلل التأخيرات ويحافظ على الكفاءة. كما يقلل تكاليف الصيانة لأن المشكلات يمكن اكتشافها مبكرًا ومعالجتها بسرعة.

إضافة إلى ذلك، تحسن حلول IIoT كفاءة الطاقة، وتقلل الهدر، وتخفض الحاجة إلى العمل اليدوي. كما تعزز السلامة في مكان العمل من خلال اكتشاف الظروف الخطرة مبكرًا واتخاذ إجراءات آلية لمنع الحوادث.

حالات الاستخدام الشائعة لـ IIoT#

يعيد IIoT حاليًا تصور طريقة عمل الصناعات. فمن الرعاية الصحية والخدمات اللوجستية إلى البناء والزراعة، تتبنى المؤسسات تقنيات IIoT لتحقيق نتائج أذكى وأسرع وأكثر موثوقية.

إنتاج الطاقة باستخدام إنترنت الأشياء الصناعي#

ترتبط صناعة الطاقة عادةً بالمعدات واسعة النطاق والثقيلة، مثل آلات الحفر والمصافي والمنصات البحرية. وعلى الرغم من أن هذه الأنظمة شغّلت الصناعة لعقود، فإن إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT) يغير طريقة عملها خلف الكواليس.

تستخدم شركات الطاقة IIoT لتعزيز الكفاءة وتوسيع عملياتها. فهو يمنح مزودي الطاقة تحكمًا أكبر من خلال توفير رؤية في الوقت الفعلي لما يحدث ميدانيًا.

وبما أن استبدال شبكات الكهرباء بأكملها بأنظمة ذكية ليس عمليًا دائمًا، يمكن لـ IIoT ترقية البنية التحتية الحالية دون تغييرات كبيرة. كما يسهل ذلك مراقبة المعدات البعيدة، مثل مضخات استخراج النفط أو توربينات الرياح، ليتمكن مشغلو المنشآت من الحفاظ على سلاسة التشغيل وإنتاج الطاقة لفترة أطول.

الشكل 1. أمثلة على أنواع مختلفة من مستشعرات IoT التي تساعد على جمع البيانات. (المصدر)

من الأمثلة الرائعة على IIoT في إنتاج الطاقة تطبيقه في مراقبة المضخات الكهربائية الغاطسة (ESPs). توضع هذه المضخات داخل آبار النفط للمساعدة على نقل السوائل إلى السطح، وهي ضرورية لاستخراج النفط. ومع ذلك، قد تتعطل أحيانًا دون سابق إنذار، ما يسبب تأخيرات وإصلاحات مكلفة.

ولمنع ذلك، أنشأت مجموعة من الباحثين نظامًا يُسمى إطار I²OT-EC. وهو يجمع بين IoT الصناعي والحوسبة الطرفية. ويمكن للنظام تتبع عوامل مثل درجة الحرارة والضغط في الوقت الفعلي. وهذا يسهل اكتشاف المشكلات مبكرًا، وجدولة الصيانة قبل حدوث الأعطال، والحفاظ على سلاسة تشغيل المضخات.

كيف تعيد حلول IIoT تشكيل الرعاية الصحية الحديثة#

يساعد IIoT في قطاع الرعاية الصحية، المعروف أيضًا باسم IoT الطبي، على جعل أنظمة الرعاية الصحية أكثر كفاءة وأقل إرهاقًا للمتخصصين الطبيين. ومن خلال ربط الأجهزة الطبية بأنظمة الذكاء الاصطناعي، يدعم IIoT اتخاذ قرارات أفضل، ويقلل خطر الخطأ البشري، ويحسن نتائج المرضى، ويساعد المستشفيات والعيادات على العمل بسلاسة أكبر.

فعلى سبيل المثال، يمكن مراقبة المرضى باستمرار باستخدام أجهزة قابلة للارتداء، مثل أجهزة مراقبة معدل ضربات القلب والغلوكوز. ويمكن لهذه الأجهزة اكتشاف العلامات المبكرة للمشكلات الصحية، بل وإرسال تنبيهات طارئة إلى الأطباء في الوقت الفعلي. ومع استمرار تطور هذه التقنيات، يجري تطوير مزيد من حلول IIoT المتخصصة لاستهداف احتياجات طبية محددة.

ومن الأمثلة المثيرة للاهتمام على جهاز الرعاية الصحية المدعوم بـ IIoT جهاز Impedimed. وهو جهاز يمكنه اكتشاف خطر الوذمة اللمفية، وهي من الآثار الجانبية الشائعة لعلاج سرطان الثدي، وتسبب تورمًا في الذراعين أو الساقين.

يشبه جهاز IoT هذا ميزانًا. ويمكن للمرضى الوقوف عليه حفاة وإراحة أذرعهم على منصة. ويرسل الجهاز تيارًا كهربائيًا لطيفًا عبر الجسم لقياس مستويات السوائل وتركيب الجسم. وتُعالج النتائج في أقل من دقيقة باستخدام برنامج سحابي، ثم تُشارك عبر بوابة ويب وتُضاف إلى السجل الصحي الإلكتروني للمريض، كي يتمكن الأطباء من مراجعتها بسهولة.

الشكل 2. جهاز رعاية صحية قائم على IIoT (المصدر)

زراعة أذكى باستخدام حلول إنترنت الأشياء الصناعي#

وبالمثل، يمكن لـ IoT في الزراعة مساعدة المزارعين. فمن خلال أدوات IoT، يستطيع المزارعون إدارة محاصيلهم وماشيتهم بصورة أفضل باستخدام معلومات في الوقت الفعلي ودقة أكبر. ويمكن وضع أجهزة IoT في التربة، أو تثبيتها على الآلات، أو حتى ارتداؤها بواسطة الحيوانات لمراقبة ظروف مثل درجة الحرارة والرطوبة ورطوبة التربة ومستويات المغذيات وسلوك الحيوانات.

يمكن تحليل البيانات المُجمعة لمساعدة المزارعين على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات بشأن الري والتسميد ومكافحة الآفات وإدارة المزرعة عمومًا. وتتيح لهم هذه الرؤى الآنية استخدام الأسمدة بفعالية أكبر، وتقليل الهدر، وتخطيط مسارات أفضل لمركبات المزرعة. ويساعد ذلك على توفير الوقت والموارد مع زيادة الإنتاجية.

الشكل 3. مسبار تربة قائم على إنترنت الأشياء الصناعي يمكن استخدامه في المزارع (المصدر)

IIoT في التصنيع: إنتاج أذكى على نطاق واسع#

ينطوي إنترنت الأشياء الصناعي في التصنيع على استخدام أجهزة ومستشعرات ذكية ومتصلة لجمع البيانات في الوقت الفعلي من الآلات وخطوط الإنتاج. ثم تُعالج هذه البيانات وتُحلل لاستخلاص رؤى تساعد المصانع على العمل بكفاءة أكبر.

باستخدام حلول IIoT، يستطيع المصنعون اكتشاف المشكلات وإصلاحها مبكرًا، وتقليل وقت التوقف من خلال الصيانة التنبؤية، وإدارة المخزون بفعالية أكبر باستخدام المستشعرات الطرفية. والنتيجة الإجمالية هي جودة أفضل للمنتجات، واستجابة أسرع لأي مشكلات، وتكاليف تشغيلية أقل.

وبالمثل، يدعم IoT في الصناعة 4.0 مرونة أكبر في الإنتاج، ما يسهل على المصنعين الانتقال بين أنواع المنتجات أو تخصيص الطلبات. كما يجعل إنتاج السلع والمواد أكثر مرونة ودقة وفعالية من حيث التكلفة. ويمكن أن يضمن استخدام IoT في التصنيع سلامة المعدات وموثوقيتها أيضًا.

فعلى سبيل المثال، يعد ضمان سلامة معدات تصنيع المواد الكيميائية وموثوقيتها أمرًا بالغ الأهمية، لا سيما عند التعامل مع المواد الكيميائية السامة أو القابلة للاشتعال. وغالبًا ما تقصر أساليب الصيانة التقليدية عن توفير رؤى في الوقت الفعلي. ويمكن أن يساعد استخدام IIoT في تصنيع المواد الكيميائية على معالجة هذه المشكلة.

ومن المثير للاهتمام أن بعض المصنعين يستخدمون الآن IIoT إلى جانب الواقع المعزز (AR) لصيانة المعدات. والواقع المعزز تقنية تعرض معلومات رقمية، مثل الصور أو البيانات أو التعليمات، فوق مشهد من العالم الحقيقي، عادةً عبر نظارات أو سماعات ذكية.

في هذا الإعداد، تراقب المستشعرات اللاسلكية والحوسبة الطرفية المعدات في الوقت الفعلي، وترسل البيانات مباشرةً إلى سماعات AR التي ترتديها فرق الصيانة. ويتيح ذلك للفنيين رؤية بيانات الأداء المباشرة أو التنبيهات أمامهم، ما يساعدهم على تحديد المشكلات بسرعة، وخفض تكاليف الصيانة، واتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة.

الشكل 4. يمكن لفرق الصيانة عرض بيانات إنترنت الأشياء الصناعي عبر سماعات AR الخاصة بها (المصدر)

دور الرؤية الحاسوبية في إنترنت الأشياء الصناعي#

من التقنيات المتطورة الأخرى التي تحدث فرقًا في حلول IoT الرؤية الحاسوبية. والرؤية الحاسوبية فرع من الذكاء الاصطناعي يتولى معالجة البيانات المرئية وتحليلها.

وعلى وجه الخصوص، تدعم نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 مهام متنوعة، مثل اكتشاف الأجسام (تحديد الأجسام وتحديد مواقعها في صورة) وتقدير الوضعية (تحديد موضع الشخص أو الجسم واتجاهه).

وبفضل هذه الإمكانات، تستطيع أنظمة IoT التعرف على المعلومات المرئية والاستجابة لها في الوقت الفعلي. ويفيد ذلك خصوصًا في تطبيقات مثل مراقبة الجودة في التصنيع.

فعلى سبيل المثال، يمكن لـ IIoT في منشأة تصنيع إرسال بيانات مرئية من خط الإنتاج إلى نظام للذكاء الاصطناعي البصري. ثم يحلل نموذج الرؤية الحاسوبية، مثل YOLO11، الصور لاكتشاف العيوب في المنتجات. وإذا حدد النموذج أي مشكلات، فيمكن الإبلاغ عنها وحلها بسرعة دون تأخير.

يؤدي ذلك إلى تحسين جودة المنتجات، وتقليل الأخطاء، وجعل العمليات أكثر أمانًا وكفاءة. ولتحقيق نتائج أسرع، يمكن استخدام الحوسبة الطرفية. وفي هذا الإعداد، تُعالج البيانات مباشرةً على أجهزة الحافة عند نقطة الالتقاط، ما يتيح اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى إرسال المعلومات إلى السحابة وتجنب التأخيرات المحتملة.

الشكل 5. مثال على استخدام YOLO11 لمراقبة خط إنتاج. (المصدر)

تحديات IIoT واعتباراته#

والآن بعد أن رأينا كيف يمكن لحلول إنترنت الأشياء الصناعي أن تفيد مختلف الصناعات، من المهم أيضًا إلقاء نظرة أعمق على التحديات التي قد تصاحب تنفيذ هذه الحلول. ويُعد فهم هذه التحديات أمرًا أساسيًا لتحقيق أقصى استفادة من حلول IIoT وضمان طرحها بنجاح.

فيما يلي بعض القيود التي ينبغي أخذها في الاعتبار:

• التكامل مع المعدات القديمة: لا تزال مصانع كثيرة تعتمد على آلات قديمة لم تُصمم قط للعمل مع التقنيات القائمة على IoT. وقد يكون دمج ميزات إنترنت الأشياء الصناعي الذكية في هذه الأنظمة القديمة مكلفًا. وغالبًا ما يتطلب ذلك محولات أو مبدلات خاصة لتمكين الاتصال بين المعدات القديمة والجديدة.

• تحديات الأمن السيبراني: يؤدي ربط الآلات القديمة بالإنترنت إلى إدخال مخاطر أمنية جديدة. وبما أن هذه الآلات لم تُبنَ أصلًا مع مراعاة الأمن السيبراني، فهي أكثر عرضة للهجمات السيبرانية. ويفتقر كثير منها إلى وسائل حماية أساسية مثل حماية كلمات المرور أو تشفير البيانات، ما يجعلها أهدافًا سهلة للمتسللين.

• صيانة الأجهزة الذكية: رغم أن أنظمة IIoT يمكن أن تجعل الأمور أسهل، فإن الأجهزة الذكية لا تزال بحاجة إلى عناية منتظمة. ويجب فحص المستشعرات والمعدات الأخرى وتحديثها أو استبدالها من وقت إلى آخر للحفاظ على عمل كل شيء بصورة جيدة. وإذا لم تُصن هذه الأجهزة بشكل صحيح، فقد تصبح البيانات غير موثوقة وتتسبب في مشكلات.

• فجوات المهارات لدى القوى العاملة: يجمع إنترنت الأشياء الصناعي بين المعدات التقليدية والتقنيات الرقمية المتقدمة، ما يتطلب قوة عاملة تجمع بين مجموعتي المهارات. وقد تواجه بعض المؤسسات فجوات في هذا المجال، لكنه يوفر أيضًا فرصة كبيرة لرفع المهارات والتطوير. ومع التدريب والدعم المناسبين، تستطيع الفرق التكيف بنجاح والاستفادة الكاملة من مزايا IIoT.

مستقبل IIoT: نحو الأتمتة الذكية#

مع استمرار تقدم الصناعة 4.0، تتطور الأتمتة الصناعية وIoT إلى ما هو أبعد من مجرد ربط الأجهزة المختلفة. فهي تساعد الصناعات على أن تصبح أكثر اعتمادًا على نفسها وأتمتة، باستخدام أساليب مثل الصيانة التنبؤية. ومن الاختراقات الرئيسية الأخرى استخدام التوائم الرقمية، وهي نماذج افتراضية للآلات أو الأنظمة بأكملها تستخدم البيانات في الوقت الفعلي للتنبؤ بالمشكلات وضبط العمليات بدقة.

ومع توجهنا نحو المصانع الرقمية بالكامل، تصبح تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي الطرفي والرؤية الحاسوبية أكثر أهمية. إذ ينقل الذكاء الاصطناعي الطرفي الذكاء مباشرةً إلى الآلات، ما يتيح اتخاذ قرارات أسرع في الموقع دون الاعتماد على الوصول المستمر إلى السحابة.

وعند دمجها مع الرؤية الحاسوبية، تستطيع المصانع مراقبة الإنتاج بصريًا في الوقت الفعلي، واكتشاف العيوب فورًا، والاستجابة للمشكلات عند حدوثها. ويقرّب هذا المستوى من الأتمتة والرؤى الصناعات من عمليات ذكية حقًا وقادرة على تحسين نفسها.

بعبارة بسيطة، تزداد القطاعات الصناعية ذكاءً باستمرار. ويتيح هذا التحول توجيه كل جزء من العملية، بدءًا من الصيانة وصولًا إلى مراقبة الجودة، بالاستناد إلى البيانات وتشغيله بواسطة التقنيات الذكية.

انضم إلى مجتمعنا ومستودعنا على GitHub لاستكشاف المزيد حول الذكاء الاصطناعي. وتفقد صفحات حلولنا لقراءة المزيد عن الذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة والرؤية الحاسوبية في الزراعة. واكتشف خيارات الترخيص لدينا وابدأ البناء باستخدام الرؤية الحاسوبية اليوم!