يتطور استخدام الروبوتات في التصنيع إلى أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تستفيد من تعلم الآلة والأتمتة. اكتشف كيف يمكنك تحويل عملية التصنيع الخاصة بك.
استعدوا لـ YOLO Vision 2025!
25 سبتمبر، 2025
10:00 — 18:00 بتوقيت بريطانيا الصيفي
حدث هجين
يتطور استخدام الروبوتات في التصنيع إلى أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تستفيد من تعلم الآلة والأتمتة. اكتشف كيف يمكنك تحويل عملية التصنيع الخاصة بك.
غالبًا ما تنطوي الوظائف الصناعية على القيام بنفس المهام البدنية مرارًا وتكرارًا، مثل رفع وتجميع الأجزاء الثقيلة. يمكن أن تكون هذه الأنواع من المهام اليدوية محفوفة بالمخاطر. في عام 2023، تم الإبلاغ عن 5283 إصابة عمل مميتة في الولايات المتحدة وحدها.
ومع ذلك، مع الاستخدام المتزايد للروبوتات الصناعية الذكية والتقنيات مثل الذكاء الاصطناعي (AI) و الرؤية الحاسوبية، يتم الآن التعامل مع العديد من هذه المهام عالية الخطورة بواسطة الآلات. أصبحت الروبوتات في التصنيع قادرة الآن على رفع المواد الثقيلة وفحص المعدات بحثًا عن المشكلات والعمل جنبًا إلى جنب مع الأشخاص لتحسين السلامة والكفاءة في أرضية المصنع.
في هذه المقالة، سنلقي نظرة على كيف تقوم الروبوتات الصناعية بتغيير طريقة عمل المصانع والمساعدة في خلق أماكن عمل أكثر أمانًا وإنتاجية. هيا بنا نبدأ!
الروبوتات الصناعية هي آلات ذكية مصممة خصيصًا للمساعدة في مهام التصنيع. على وجه الخصوص، عادةً ما يتم بناء الروبوتات في التصنيع إما لرفع مكونات المنتجات الثقيلة، مثل أجزاء السيارات أو الطائرات، أو للتعامل مع المهام الصغيرة والمفصلة بسرعة كبيرة، مثل تجميع الدوائر الإلكترونية أو تغليف المنتجات.
على عكس الروبوتات الشبيهة بالبشر التي غالبًا ما نراها في أفلام الخيال العلمي مثل The Terminator أو I, Robot، فإن الروبوتات الصناعية تكون بشكل عام ثابتة ومبنية بذراع روبوتية واحدة. عادةً، يمكن أن تتحرك هذه الذراع الروبوتية في عدة اتجاهات ويتم برمجتها لوظائف مختلفة في التصنيع، مثل اللحام أو التجميع أو نقل المواد.
تتفوق الروبوتات الصناعية بشكل خاص في أداء الأعمال المتكررة بسرعة ودقة دون الحاجة إلى فترات راحة، مما يجعلها مثالية للاستخدام في المصانع والمستودعات. ونتيجة لذلك، يتم استخدام أكثر من 4 ملايين روبوت في المصانع على مستوى العالم.
أصبحت الروبوتات في المصانع أكثر شيوعًا وتتولى مجموعة واسعة من المهام. فيما يلي بعض الأنواع المختلفة من الروبوتات الصناعية وكيفية استخدامها لجعل العمل في المصنع أكثر كفاءة وأمانًا:
قبل أن نتعمق في أمثلة محددة لكيفية إحداث الروبوتات الصناعية فرقًا، دعنا نلقي نظرة على تطور الروبوتات في التصنيع ونكتسب فهمًا أفضل لكيفية تغير الروبوتات الصناعية على مر السنين:
بالنظر إلى المستقبل، من المحتمل أن تصبح الروبوتات الصناعية أكثر ذكاءً وقدرة على التكيف. يعمل الباحثون والمهندسون بنشاط على تطوير تقنيات تمكن الروبوتات من التعلم والتكيف مع المواقف الجديدة والتعاون بشكل أوثق مع الأشخاص بطرق داعمة وديناميكية.
بعد ذلك، سنستكشف أمثلة واقعية للروبوتات في التصنيع وكيف يتم استخدامها في أرضية المصنع.
تتضمن صناعة الطائرات عمليات معقدة وحساسة، خاصة بالنسبة للطائرات الكبيرة مثل بوينج 777. على سبيل المثال، يتطلب تجميع طائرة 777 واحدة أكثر من 60,000 مسمار برشام. تقليديًا، تضمنت هذه المهمة عاملين: أحدهما لتشغيل مسدس البرشام والآخر لحمل قضيب فولاذي خلف اللوحة لتأمين المثبت.
يمكن أن تكون هذه الأنواع من المهام متطلبة بدنيًا وتؤدي إلى إصابات في الذراعين والظهر والكتفين. بالإضافة إلى ذلك، تعتبر الدقة بالغة الأهمية في صناعة الطائرات، ولا يوجد مجال كبير للخطأ.
لتحسين مثل هذه العمليات، اعتمدت Boeing الروبوتات الصناعية. في مصنع 777 التابع لها في إيفريت، واشنطن، قدمت الشركة نظام البناء الآلي للجزء العلوي من جسم الطائرة (FAUB)، وهي عملية تجميع روبوتية مصممة لأتمتة حفر وتثبيت أقسام جسم الطائرة.
بمجرد برمجتها، يمكن لهذه الروبوتات حفر عشرات الآلاف من الثقوب المثالية للمسامير. على عكس الإعداد الأقدم مع الحفارات الثابتة، فإن روبوتات FAUB متحركة ويمكنها التحرك على طول خطوط التجميع على مركبات موجهة. بعد أن يقوم العمال بوضع ألواح جسم الطائرة، تتولى الروبوتات الحفر والتثبيت، مما يزيد من السرعة والدقة. يتماشى هذا النهج مع التطورات الأخيرة في صناعة الروبوتات، التي تواصل الدفع نحو حلول أكثر ذكاءً وأمانًا وكفاءة في التصنيع.
تستخدم الروبوتات في التصنيع على نطاق واسع أيضًا في صناعة الأغذية. ففي مصنع نستله في ألمانيا، على سبيل المثال، تتم إدارة إنتاج أغذية الأطفال من خلال خط تعبئة آلي بالكامل. تتولى الروبوتات مهام مثل نقل صواني الطعام المملوءة والمغلقة إلى صناديق التعقيم، وبعد ذلك، إلى عبوات الشحن. وهذا يجعل العملية بأكملها أسرع وأكثر أمانًا وموثوقية.
تستخدم نستله أيضًا روبوتات متنقلة مثل Spot من Boston Dynamics لمراقبة مشكلات الصيانة في جميع مرافقها. على عكس المستشعرات الثابتة التقليدية التي يمكنها فقط اكتشاف المشكلات في مناطق معينة، يمكن لـ Spot التحرك بحرية في جميع أنحاء المصنع. يعد مفهوم الأتمتة المتنقلة والمرنة هذا اتجاهًا متزايدًا في صناعة الروبوتات.
يمكن لـ Spot تسلق السلالم والتنقل في المساحات الضيقة والتعامل مع الأرضيات غير المستوية. إنه مزود بأجهزة استشعار خاصة تساعده في فحص آلات المصنع مثل المحركات والضواغط بحثًا عن الحرارة أو الضوضاء أو علامات التحذير الأخرى. يمكن لـ Spot أيضًا اكتشاف المشكلات بسهولة في وقت مبكر، مما يساعد في إصلاح المشكلات قبل أن تصبح خطيرة.
لطالما كانت الروبوتات الصناعية جزءًا أساسيًا من صناعة السيارات. في الواقع، 33٪ من جميع تركيبات الروبوتات الصناعية في الولايات المتحدة موجودة في صناعة السيارات.
مثال مثير للاهتمام على ذلك هو مصنع BMW في سبارتانبورغ في عام 2013. في هذا المرفق، عمل الناس والروبوتات جنبًا إلى جنب على خط تجميع الأبواب دون حواجز أمان، مما يجعله أول منشأة BMW تستخدم هذا النوع من التعاون المباشر بين الإنسان والروبوت في الإنتاج المنتظم.
تم استخدام أربعة روبوتات لتركيب عزل الصوت والرطوبة داخل أبواب طرازات BMW X3. قام العمال أولاً بوضع ورق الألمنيوم اللاصق والضغط عليه برفق في مكانه، ثم تتولى الروبوتات المهمة، باستخدام رؤوس الأسطوانات لإكمال المهمة بدقة عالية.
كان النظام مؤتمتًا بالكامل ويمكنه قياس الضغط الدقيق المطبق أثناء العملية، مما يسمح بالمراقبة المستمرة للجودة. إذا توقف عمل الروبوت في أي وقت، يمكن للعامل البشري التدخل بسهولة وإكمال المهمة يدويًا، مما يحافظ على استمرار الإنتاج دون تأخير.
بعد ذلك، دعنا نلقي نظرة فاحصة على بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الروبوتات في التصنيع.
في حين أن الروبوتات الصناعية تقدم العديد من المزايا، إلا أنها تأتي أيضًا مع بعض التحديات، خاصة فيما يتعلق بالخبرة والصيانة. تتطلب هذه الروبوتات في المصانع متخصصين ماهرين لبرمجتها وتشغيلها وصيانتها.
على الرغم من أن العديد من الروبوتات في حالات الاستخدام الصناعي اليوم تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، إلا أنها لا تزال تتطلب صيانة منتظمة لمنع الأعطال. إذا لم يكن لدى فريق من الشركات المصنعة هذه المعرفة بالفعل، فقد يكون تدريب الموظفين مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً.
ومن المثير للاهتمام، أن حل هذه التحديات يأتي أيضًا في شكل Vision AI، وبشكل أكثر تحديدًا، رؤية الكمبيوتر، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على فهم البيانات المرئية. على سبيل المثال، يمكن تدريب نماذج رؤية الكمبيوتر مثل Ultralytics YOLO11 للكشف عن الروبوتات الصناعية وتتبعها. يمكن استخدام الرؤى المستقاة من تتبع هذه الروبوتات باستخدام YOLO11 لتحديد المشكلات مبكرًا (المعروفة باسم الصيانة التنبؤية). وهذا يقلل من الحاجة إلى إشراف الخبراء ويقلل من الأعطال غير المتوقعة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لرؤية الكمبيوتر أيضًا دعم إنشاء توائم رقمية في الوقت الفعلي. التوائم الرقمية هي نماذج افتراضية للآلات والروبوتات المادية، تم إنشاؤها باستخدام البيانات المرئية التي تم جمعها من بيئة التصنيع.
تتيح التوائم الرقمية للمصنعين مراقبة المعدات في الوقت الفعلي، وتحديد المشكلات قبل أن تتسبب في تعطيل الإنتاج، واختبار تحسينات العمليات دون مقاطعة الإنتاج الفعلي. تعزز هذه التقنية الأداء المتسق، وتحسن عملية اتخاذ القرارات، وتقلل من فترات التوقف المكلفة.
بينما نناقش تحديات استخدام الروبوتات الصناعية، رأينا أن العديد منها يعمل الآن بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ولكن كيف يعمل هذا في الواقع، وما هو دور الذكاء الاصطناعي في الروبوتات؟
تقتصر الروبوتات الصناعية التقليدية على المهام الثابتة والمتكررة. إنها تتبع التعليمات المبرمجة مسبقًا ولا يمكنها التكيف بسهولة مع التغييرات في خط الإنتاج. وهذا يجعلها أقل كفاءة في البيئات التي تكون فيها المرونة والسرعة والدقة ضرورية.
بدون الذكاء الاصطناعي، لا تستطيع الروبوتات اكتشاف عيوب المنتج في الوقت الفعلي أو التكيف مع الاختلافات الطفيفة في المواد أو تحديد المواقع، مما يؤدي غالبًا إلى عمليات أبطأ وأخطاء أكثر وزيادة وقت التوقف عن العمل. الذكاء الاصطناعي في التصنيع يسمح للروبوتات بتجاوز المهام البسيطة والمبرمجة مسبقًا.
على وجه التحديد، باستخدام تعلم الآلة في التصنيع، يمكن للروبوتات تحليل البيانات من بيئتها، والتعرف على الأنماط، وتحسين أدائها بمرور الوقت. على سبيل المثال، يمكن لروبوت مزود برؤية تحديد كائنات مختلفة على خط التجميع، وتعديل حركاته بناءً على ما يراه، وحتى اكتشاف العيوب أو الحالات الشاذة في الوقت الفعلي. وراء الكواليس، تعد رؤية الكمبيوتر القوة الدافعة وراء هذا الابتكار.
عادةً، يتم تزويد الروبوت المزود بإمكانية الرؤية بالبنية التحتية للأجهزة اللازمة لتشغيل نماذج رؤية الكمبيوتر مثل Ultralytics YOLO11. عند دمجه مع الكاميرات ورؤية الكمبيوتر، يكتسب الروبوت قدرات النموذج الأساسي. في حالة YOLO11، هذا يعني أن الروبوت يمكنه أداء مهام رؤية الكمبيوتر مثل اكتشاف الأجسام وتتبعها وتقسيمها.
هناك مفهومان آخران مرتبطان بالروبوتات الصناعية وهما إنترنت الأشياء في التصنيع و الحوسبة الطرفية. يشير إنترنت الأشياء إلى شبكة من الأجهزة المتصلة التي تجمع البيانات وتشاركها (بشكل أساسي عبر الإنترنت). من ناحية أخرى، تعالج الحوسبة الطرفية البيانات مباشرة في المصدر، مثل الروبوت أو المستشعر، دون الحاجة إلى إرسالها بالكامل إلى خادم مركزي أولاً.
عندما تجمع أجهزة إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT) كميات كبيرة من البيانات، فإن إرسالها إلى نظام مركزي على السحابة لتحليلها يمكن أن يتسبب في تأخيرات (تُعرف باسم زمن الوصول) وإبطاء الأمور. ولكن باستخدام الحوسبة الطرفية جنبًا إلى جنب مع إنترنت الأشياء، يمكن للمصنعين معالجة البيانات على الفور، مما يجعل من الممكن الحصول على استجابات في الوقت الفعلي وتمكين الأتمتة.
المثال الواضح على عمل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء معًا في التصنيع هو الصيانة التنبؤية. في المصانع الذكية، يتمثل أحد الأهداف الرئيسية للصناعة 4.0 في توقع أعطال المعدات قبل حدوثها.
لتحقيق ذلك، يجب أن تظل أجهزة IIoT تعمل بكامل طاقتها وموثوقة. من خلال الجمع بين الحوسبة الطرفية والذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، يمكن لهذه الأجهزة مراقبة حالتها باستمرار، واكتشاف متى تكون الصيانة أو إعادة الشحن ضرورية، وتشغيل الإجراءات اللازمة تلقائيًا. وهذا يحافظ على تشغيل الآلات بسلاسة، ويقلل من وقت التوقف غير المخطط له، ويحسن الكفاءة الكلية.
الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل للتقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية وإنترنت الأشياء والحوسبة الطرفية، دعنا نستكشف كيف يمكن أن تعمل هذه التقنيات معًا لجعل أتمتة التصنيع أكثر كفاءة.
الهدف الرئيسي من الأتمتة هو تبسيط العمليات وجعلها أسرع وأكثر موثوقية وأقل عرضة للخطأ البشري. لنأخذ على سبيل المثال مصنعًا يقوم بتجميع الإلكترونيات الاستهلاكية مثل الهواتف الذكية. يمكن للأذرع الروبوتية المزودة بتقنية الرؤية التعامل مع مهمة وضع المكونات الصغيرة على لوحات الدوائر بدقة.
في الوقت نفسه، يمكن لأنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي فحص كل خطوة من خطوات التجميع، وتحديد العيوب مثل الأجزاء غير المحاذاة أو وصلات اللحام المعيبة في الوقت الفعلي. وفي الوقت نفسه، يمكن لأجهزة استشعار إنترنت الأشياء مراقبة العوامل البيئية مثل درجة الحرارة والغبار والاهتزاز، والتي يمكن أن تؤثر على جودة المكونات الحساسة.
باستخدام الحوسبة الطرفية، يمكن للنظام معالجة هذه البيانات على الفور وإجراء تعديلات فورية، مثل إيقاف الخط مؤقتًا أو إعادة معايرة الروبوت، دون انتظار الاستجابات المستندة إلى السحابة. بشكل عام، يمكن لـ التصنيع الآلي إنشاء خط إنتاج أسرع وأكثر دقة وقابلية للتكيف بدرجة كبيرة، مما يؤدي إلى جودة منتج أعلى وتكاليف تشغيل أقل.
إن مستقبل الروبوتات الصناعية يتحرك بسرعة، مع لعب تقنيات مثل Vision AI في التصنيع وإنترنت الأشياء دورًا رئيسيًا. باستخدام هذه الأدوات، يمكن للروبوتات أن ترى ما تعمل عليه، وتكتشف العيوب، وتتحقق من جودة المنتج، وتتوقع المشكلات فور حدوثها. يستخدم العديد من المصنّعين بالفعل هذه الأنظمة لجعل عملياتهم أكثر كفاءة واتساقًا.
يشهد سوق الروبوتات الصناعية نموًا مطردًا، ويأتي هذا النمو من التحسينات المستمرة في الروبوتات، وسهولة الوصول إلى المهندسين المهرة، واستخدام المحاكاة والاختبار الافتراضي. هذه التطورات تجعل تصميم الروبوتات وضبطها للاستخدام في العالم الحقيقي أسرع. مع تبني المزيد من المصانع للأدوات الرقمية والأتمتة، فإنها تصبح أكثر مرونة وموثوقية واستعدادًا للتعامل مع تحديات المستقبل.
انضم إلى مجتمعنا و مستودع GitHub الخاص بنا لاستكشاف المزيد حول الذكاء الاصطناعي. تحقق من صفحات الحلول الخاصة بنا لقراءة المزيد حول الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة و رؤية الكمبيوتر في الزراعة. اكتشف خيارات الترخيص الخاصة بنا وابدأ البناء باستخدام رؤية الكمبيوتر اليوم!
