شرح إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT)

يمكن لـمصنع ذكي واحد توليد كميات من البيانات تضاهي ما تنتجه مدينة صغيرة. وتدفق المعلومات هذا تقوده إنترنت الأشياء الصناعية. 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 فترات التوقف واتخاذ قرارات أذكى وأسرع.

في الواقع، تعتمد صناعات كبرى كثيرة إنترنت الأشياء الصناعي بسرعة في منشآتها. فمن استخدام إنترنت الأشياء في مصانع التصنيع ومنصات النفط إلى المستشفيات والمزارع، تسهم هذه التقنية في إطلاق موجة جديدة من الابتكار. ويمكن للآلات المدمجة مع إنترنت الأشياء الصناعي التكيف والإبلاغ عن المشكلات في الوقت الفعلي.

في هذه المقالة، سنستكشف ماهية إنترنت الأشياء الصناعية وتأثيرها في مختلف القطاعات. كما سنتناول عن كثب دور الرؤية الحاسوبية في حلول إنترنت الأشياء الصناعية. والرؤية الحاسوبية فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) يمكّن الآلات من تفسير البيانات المرئية وفهمها. لنبدأ!

ما إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT)؟#

إنترنت الأشياء الصناعية إطار لجعل الآلات أذكى من خلال ربطها بالمستشعرات والأجهزة الطرفية وأنظمة معالجة البيانات في الوقت الفعلي. ويمكن تشبيهه بمنح معدات المصانع عقلًا يمكّنها من جمع البيانات ومشاركتها والاستجابة لها تلقائيًا.

ترتبط مكونات إنترنت الأشياء الصناعي، مثل المستشعرات وعلامات RFID والمشغلات، عبر شبكة تتيح للآلات تبادل البيانات فيما بينها. وهذا يمكّن الشركات من تحسين كفاءة عملياتها وسلامتها وموثوقيتها.

لنأخذ إنترنت الأشياء في التصنيع مثالًا. تؤدي مستشعرات IIoT دورًا أساسيًا في أتمتة السيور الناقلة من خلال المراقبة المستمرة لمخرجات الآلات. وإذا انخفضت المخرجات عن المستويات المتوقعة، يمكن للنظام اكتشاف التباطؤ وتنبيه فرق الصيانة تلقائيًا للتحقق من المشكلة وحلها.

إلى جانب التصنيع، يُستخدم IIoT أيضًا في قطاعات مثل الطاقة والمرافق وقطاع النفط والغاز. فبدلًا من الاعتماد على الآلات القديمة التي تعمل بمعزل عن غيرها، يكشف IIoT البيانات الخفية التي لطالما ولّدتها هذه الأنظمة، ويحولها إلى رؤى قيّمة عبر التحليلات الآنية.

كيف يعمل IIoT؟#

تعمل الأتمتة الصناعية وإنترنت الأشياء عبر شبكة من الأجهزة الذكية والمستشعرات التي تتواصل باستمرار وتتبادل البيانات الآنية. ويمكن تثبيت هذه الأجهزة على الآلات أو المركبات أو المعدات في المصانع والمستودعات الذكية وغيرها من البيئات الصناعية.

تُنقل البيانات التي جُمعت إلى نظام مركزي، إما قائم على السحابة أو محليًا عبر الحوسبة الطرفية. وهناك، تُحلل البيانات لتحديد الأنماط واستخلاص 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 آنية. فاستنادًا إلى البيانات الواردة، يمكن للآلات تغيير إعدادات مثل السرعة أو درجة الحرارة تلقائيًا. ويمكن لهذه الحلقات أيضًا إطلاق تنبيهات للمشغلين أو بدء إجراءات مؤتمتة عند حدوث خلل. ويساعد ذلك على كفاءة العمليات وتقليل فترات التوقف.

تقنيات IIoT التي تقود الابتكار#

بعد أن تعرفنا بصورة أفضل على ماهية إنترنت الأشياء الصناعي وآلية عمله، دعونا نتناول بمزيد من التفصيل تقنيات إنترنت الأشياء المستخدمة في الأتمتة الصناعية.

إليك لمحة سريعة عن المكونات الأساسية:

• الحوسبة الطرفية: تعالج الحوسبة الطرفية البيانات بالقرب من مصدرها، مثل المستشعرات أو البوابات المحلية، لتقليل زمن الاستجابة وإتاحة الاستجابة الفورية. فعلى سبيل المثال، يمكنها إيقاف آلة ترتفع حرارتها قبل وقوع أي ضرر.
• المنصات السحابية: توفر هذه المنصات 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: تتيح تقنية 5G اتصالات عالية السرعة ومنخفضة زمن الاستجابة لآلاف الأجهزة المتصلة. وهذا يمهد الطريق للأتمتة سريعة الاستجابة والروبوتات المتنقلة ومراقبة الجودة في الوقت الفعلي.
• المستشعرات والمشغلات: تجمع المستشعرات بيانات أساسية مثل درجة الحرارة والضغط والاهتزاز. وتستخدم المشغلات هذه البيانات لإجراء تعديلات مادية. ويتيح عملها معًا مراقبة مستمرة واستجابات آلية آنية.
• الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML): تستطيع هذه التقنيات تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط والتنبؤ بالأعطال وتحسين العمليات. وهي تحسن اتخاذ القرارات، وتقلل فترات التوقف، وتعزز الكفاءة العامة بمرور الوقت.

فوائد IIoT في مختلف القطاعات#

لنستعرض بعد ذلك بعض الفوائد الرئيسية لـ IIoT، ونرى كيف تعيد تشكيل العمليات في مجموعة من القطاعات الكبرى.

تستخدم شركات كثيرة بالفعل حلول إنترنت الأشياء الصناعية. وفي الواقع، من المتوقع أن يتجاوز عدد أجهزة إنترنت الأشياء المتصلة حول العالم 31 مليارًا بحلول عام 2030. ويعود الانتشار والاعتماد الواسعان لهذه الحلول إلى القيمة الواضحة والقابلة للقياس التي يقدمها IIoT.

من أهم جوانب حلول IIoT ارتباطها الوثيق بالرؤية الآنية. فمن خلال جمع البيانات وتحليلها باستمرار، تمنح هذه الأنظمة المؤسسات فهمًا فوريًا لعملياتها.

ومن الفوائد الرئيسية الأخرى لـ IIoT أنه يتيح إدارة أكثر سلاسة للعمليات. فباستخدام البيانات الآنية، يمكن ضبط الآلات والعمليات فورًا، ما يقلل التأخيرات ويحافظ على الكفاءة. كما يخفض تكاليف الصيانة، إذ يمكن اكتشاف المشكلات مبكرًا ومعالجتها بسرعة.

إضافةً إلى ذلك، تحسّن حلول IIoT كفاءة الطاقة، وتقلل الهدر، وتحد من الحاجة إلى العمل اليدوي. كما تعزز السلامة في مكان العمل من خلال اكتشاف الظروف الخطرة مبكرًا واتخاذ إجراءات تلقائية لمنع الحوادث.

حالات الاستخدام الشائعة لـ IIoT#

يعيد IIoT اليوم تصور أساليب عمل الصناعات. فمن الرعاية الصحية والخدمات اللوجستية إلى الإنشاءات والزراعة، تعتمد المؤسسات تقنيات IIoT لتحقيق نتائج أذكى وأسرع وأكثر موثوقية.

إنتاج الطاقة باستخدام إنترنت الأشياء الصناعية#

يرتبط قطاع الطاقة عادةً بالمعدات الثقيلة واسعة النطاق، مثل آلات الحفر ومصافي التكرير والمنصات البحرية. وعلى الرغم من أن هذه الأنظمة دعمت القطاع لعقود، فإن إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) يغير طريقة عملها من وراء الكواليس.

تستخدم شركات الطاقة IIoT لتعزيز الكفاءة وتوسيع نطاق عملياتها. فهو يمنح مزودي الطاقة تحكمًا أكبر من خلال إتاحة رؤية آنية لما يجري ميدانيًا.

بما أن استبدال شبكات الطاقة بالكامل بأنظمة ذكية ليس عمليًا دائمًا، يمكن لـ IIoT ترقية البنية التحتية الحالية دون تغييرات كبيرة. كما يسهل مراقبة المعدات البعيدة، مثل مضخات ضخ النفط أو توربينات الرياح، ما يساعد مشغلي المحطات على ضمان سلاسة التشغيل وإطالة مدة إنتاج الطاقة.

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

ومن الأمثلة البارزة على IIoT في إنتاج الطاقة استخدامه لمراقبة المضخات الكهربائية الغاطسة (ESPs). توضع هذه المضخات داخل آبار النفط للمساعدة في رفع السوائل إلى السطح، وهي أساسية لاستخراج النفط. لكنها قد تتعطل أحيانًا دون سابق إنذار، ما يؤدي إلى تأخيرات وإصلاحات مكلفة.

ولمنع ذلك، أنشأت مجموعة من الباحثين نظامًا يُسمى إطار عمل I²OT-EC. وهو يجمع بين إنترنت الأشياء الصناعية والحوسبة الطرفية. ويمكن للنظام تتبع عوامل مثل درجة الحرارة والضغط في الوقت الفعلي. ويسهل ذلك 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 بإنترنت الأشياء الطبي، على جعل أنظمة الرعاية الصحية أكثر كفاءة وأقل إرهاقًا للعاملين الطبيين. ومن خلال ربط الأجهزة الطبية بأنظمة الذكاء الاصطناعي، يدعم IIoT اتخاذ قرارات أفضل، ويقلل خطر الخطأ البشري، ويحسّن نتائج المرضى، ويساعد المستشفيات والعيادات على العمل بسلاسة أكبر.

على سبيل المثال، يمكن مراقبة المرضى باستمرار باستخدام أجهزة قابلة للارتداء مثل أجهزة قياس معدل ضربات القلب ومستوى الغلوكوز. 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 لتلبية احتياجات طبية محددة.

ومن الأمثلة المثيرة للاهتمام على أجهزة الرعاية الصحية المدعومة بـ IIoT جهاز Impedimed. ويمكن لهذا الجهاز اكتشاف خطر الإصابة بالوذمة اللمفية، وهي أثر جانبي شائع لعلاج سرطان الثدي يسبب تورم الذراعين أو الساقين.

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

الشكل 2. جهاز للرعاية الصحية قائم على IIoT (المصدر)

زراعة أذكى بحلول إنترنت الأشياء الصناعية#

وبالمثل، يمكن لإنترنت الأشياء في الزراعة مساعدة المزارعين. فباستخدام أدوات إنترنت الأشياء، يستطيع المزارعون إدارة محاصيلهم ومواشيهم على نحو أفضل بالاستناد إلى معلومات آنية ودقة أكبر. ويمكن وضع أجهزة إنترنت الأشياء في التربة أو تثبيتها على الآلات أو حتى ارتداؤها من قِبل الحيوانات لمراقبة ظروف مثل درجة الحرارة والرطوبة ورطوبة التربة ومستويات المغذيات وسلوك الحيوانات.

يمكن تحليل البيانات المجمعة لمساعدة المزارعين على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات بشأن الري والتسميد ومكافحة الآفات والإدارة العامة للمزرعة. وتتيح لهم هذه الرؤى الآنية استخدام الأسمدة بفعالية أكبر وتقليل الهدر وتخطيط مسارات أفضل لمركبات المزرعة. وهذا يوفر الوقت والموارد مع تعزيز الإنتاجية.

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

IIoT في التصنيع: إنتاج أذكى على نطاق واسع#

يشمل إنترنت الأشياء الصناعي في التصنيع استخدام أجهزة استشعار وأجهزة ذكية متصلة لجمع البيانات من الآلات وخطوط الإنتاج في الوقت الفعلي. ثم تُعالَج هذه البيانات وتُحلَّل لاستخلاص رؤى تساعد المصانع على العمل بكفاءة أكبر.

باستخدام حلول IIoT، يستطيع المصنّعون اكتشاف المشكلات ومعالجتها مبكرًا، وتقليل فترات التوقف من خلال الصيانة التنبؤية، وإدارة المخزون بفاعلية أكبر باستخدام مستشعرات الحافة. والنتيجة عمومًا هي تحسين جودة المنتجات، والاستجابة للمشكلات بسرعة أكبر، وخفض تكاليف التشغيل.

وبالمثل، يدعم إنترنت الأشياء في الصناعة 4.0 مرونة أكبر في الإنتاج، ما يسهّل على المصنّعين الانتقال بين أنواع المنتجات أو تخصيص الطلبات. كما يجعل إنتاج السلع والمواد أكثر مرونة ودقة وأقل تكلفة. ويمكن أيضًا استخدام إنترنت الأشياء في التصنيع لضمان سلامة المعدات وموثوقيتها.

فعلى سبيل المثال، يُعد ضمان سلامة معدات تصنيع المواد الكيميائية وموثوقيتها أمرًا بالغ الأهمية، لا سيما عند التعامل مع مواد كيميائية سامة أو قابلة للاشتعال. وغالبًا ما تقصر أساليب الصيانة التقليدية عن توفير رؤى آنية. ويمكن أن يساعد استخدام IIoT في تصنيع المواد الكيميائية على معالجة هذه المشكلة.

ومن اللافت أن بعض المصنّعين 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 ذكية أو سماعات رأس.

في هذا الإعداد، تراقب المستشعرات اللاسلكية والحوسبة الطرفية المعدات في الوقت الفعلي، وترسل البيانات مباشرةً إلى سماعات الواقع المعزز التي يرتديها فريق الصيانة. وهذا يتيح للفنيين الاطلاع على بيانات الأداء أو التنبيهات المباشرة أمامهم، ما يساعدهم على تحديد المشكلات بسرعة، وخفض تكاليف الصيانة، واتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة.

الشكل 4. يمكن لفرق الصيانة الاطلاع على بيانات إنترنت الأشياء الصناعي عبر سماعات الواقع المعزز (المصدر)

دور الرؤية الحاسوبية في إنترنت الأشياء الصناعي#

ومن التقنيات الأخرى التي تُحدث فرقًا في حلول إنترنت الأشياء الرؤية الحاسوبية. والرؤية الحاسوبية فرع من الذكاء الاصطناعي يتولى معالجة البيانات المرئية وتحليلها.

وعلى وجه الخصوص، تدعم نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 مهامًا متنوعة، مثل اكتشاف الأجسام (تحديد الأجسام في الصورة وتعيين مواقعها) وتقدير الوضعية (تحديد موضع شخص أو جسم واتجاهه).

بفضل هذه الإمكانات، تستطيع أنظمة إنترنت الأشياء التعرّف على المعلومات المرئية والاستجابة لها في الوقت الفعلي. وهذا مفيد على نحو خاص في تطبيقات مثل مراقبة الجودة في التصنيع.

على سبيل المثال، يمكن في منشأة تصنيع أن يرسل إنترنت الأشياء الصناعي بيانات مرئية من خط الإنتاج إلى نظام للذكاء الاصطناعي للرؤية. ثم يحلل نموذج للرؤية الحاسوبية، مثل YOLO11، الصور من أجل اكتشاف العيوب في المنتجات. وإذا حدد النموذج أي مشكلات، فيمكن الإبلاغ عنها وحلها بسرعة ومن دون تأخير.

وهذا يحسّن جودة المنتجات، ويقلل الأخطاء، ويجعل العمليات أكثر أمانًا وكفاءة. ولتحقيق نتائج أسرع، يمكن استخدام الحوسبة الطرفية. في هذا الإعداد، تُعالَج البيانات مباشرةً على الأجهزة الطرفية في موقع التقاطها، ما يتيح اتخاذ قرارات آنية دون الحاجة إلى إرسال المعلومات إلى السحابة، ويجنب التأخيرات المحتملة.

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

تحديات IIoT واعتبارات تطبيقه#

بعد أن رأينا كيف يمكن لحلول إنترنت الأشياء الصناعي أن تفيد قطاعات مختلفة، من المهم أيضًا إلقاء نظرة فاحصة على التحديات التي قد تصاحب تطبيق هذه الحلول. ويُعد فهم هذه التحديات أساسيًا لتحقيق أقصى استفادة من حلول IIoT وضمان تطبيقها بنجاح.

فيما يلي بعض القيود التي ينبغي مراعاتها:

• التكامل مع المعدات القديمة: لا تزال مصانع كثيرة تعتمد على آلات قديمة لم تُصمم أصلًا للعمل مع التقنيات القائمة على إنترنت الأشياء. 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 والحديثة.
• تحديات الأمن السيبراني: يؤدي توصيل الآلات القديمة بالإنترنت إلى مخاطر أمنية جديدة. ولأن هذه الآلات لم تُصمم أساسًا مع مراعاة الأمن السيبراني، فهي أكثر عرضة للهجمات الإلكترونية. ويفتقر كثير منها إلى وسائل حماية أساسية مثل حماية كلمات المرور أو تشفير البيانات، ما يجعلها أهدافًا سهلة للمخترقين.
• صيانة الأجهزة الذكية: رغم أن أنظمة IIoT تسهّل العمل، لا تزال الأجهزة الذكية بحاجة إلى عناية منتظمة. إذ ينبغي فحص المستشعرات والمعدات الأخرى أو تحديثها أو استبدالها من حين إلى آخر لضمان استمرار عمل كل شيء على نحو جيد. وإذا لم تُصَن على النحو المناسب، 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 تمتلك مزيجًا من المهارات في المجالين. وقد تواجه بعض المؤسسات فجوات في هذا الجانب، لكنه يوفر أيضًا فرصة كبيرة لتعزيز المهارات والتطوير. وبفضل التدريب والدعم المناسبين، تستطيع الفرق التكيف بنجاح وتحقيق الاستفادة الكاملة من إنترنت الأشياء الصناعي.

مستقبل IIoT: نحو الأتمتة الذكية#

مع استمرار التقدم في الثورة الصناعية الرابعة، تتجاوز الأتمتة الصناعية وإنترنت الأشياء مجرد توصيل الأجهزة المختلفة. فهما يساعدان القطاعات على أن تصبح أكثر اعتمادًا على الذات وأتمتةً، باستخدام أساليب مثل الصيانة التنبؤية. ومن التطورات المهمة الأخرى استخدام التوائم الرقمية، وهي نماذج افتراضية للآلات أو للأنظمة بأكملها، تستخدم البيانات الآنية للتنبؤ بالمشكلات وضبط العمليات بدقة.

مع توجهنا نحو المصانع الرقمية بالكامل، تزداد أهمية تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي الطرفي والرؤية الحاسوبية. ويوفر الذكاء الاصطناعي الطرفي قدرات ذكية للآلات مباشرةً، ما يتيح اتخاذ القرارات في الموقع بسرعة أكبر دون الاعتماد على اتصال دائم بالسحابة.

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

ببساطة، تزداد القطاعات الصناعية ذكاءً. ويتيح هذا التحول توجيه كل مرحلة من مراحل العملية، من الصيانة إلى مراقبة الجودة، بالاستناد إلى البيانات وباستخدام التقنيات الذكية.

انضم إلى مجتمعنا ومستودع GitHub لاستكشاف المزيد عن الذكاء الاصطناعي. اطّلع على صفحات حلولنا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة ورؤية الحاسوب في الزراعة. اكتشف خيارات الترخيص لدينا وابدأ اليوم في البناء باستخدام رؤية الحاسوب!