روندهای اتوماسیون صنعتی آینده

با گذر زمان کارخانه جات در حال هوشمند شدن هستند، چرا که تولیدکنندگان برای ارتقاء بازدهی و کارایی خود بیشتر بر دستگاه های متصل به یکدیگر و کلان داده ها تکیه میکنند. با توجه به آنچه گفته شد، کاربران نهایی و نصاب ها باید به دنبال جدیدترین روندهای موجود در تکنولوژی اتوماسیون صنعتی باشند.

به قطع اتوماسیون صنعتی به موضوعی داغ میان تولیدکنندگان تبدیل شده است. این تولیدکنندگان با کمک دستگاه های IoT ﴿اینترنت اشیاء﴾ و داده های ایجاد شده توسط این دستگاه ها که به اینترنت اشیاء صنعتی ﴿IIoT﴾ یا صنعت 4.0 نیز مشهور است، به دنبال بهبود عملیات و کارایی خط تولید خود هستند. اینترنت اشیاء صنعتی یا IIoT پس از تغییرات صورت گرفته – به عنوان مثال ماشین ها و خطوط تولید – که طی دهه های گذشته صنعت تولید را دگرگون ساخته به عنوان چهارمین انقلاب صنعتی مطرح شده است.

تکنولوژی های جدید ارائه شده در زمینه اتوماسیون صنعتی در حال خلق فرصت هایی برای تولیدکنندگان سراسر جهان هستند. با کمک دیجیتالی سازی و تکنولوژی اینترنت اشیاء، اتوماسیون صنعتی به مزیتی رقابتی در چشم انداز صنعتی امروز تبدیل شده است. چرا که با تلفیق و یکپارچه سازی این سیستم ها، تولید اتوماتیک به امری قابل اعتماد، کارآمد، شفاف و قابل پیش بینی تبدیل میشود. این موضوع دقیقا هسته اصلی تکنولوژی IIoT و همان وعده ای است که اتوماسیون صنعتی داده است.

 در ادامه این مقاله، چهار روند آینده در زمینه اتوماسیون صنعتی مورد بحث و بررسی قرار خواهد گرفت.

بهبود دقت با کمک یادگیری ماشین

با گذر زمان، هوش مصنوعی (AI﴾ و یادگیری ماشین راه خود را به سوی کارخانه جات هوشمند یافته اند. به عنوان مثال، در زمینه کنترل کیفیت یک سیستم که با کمک تصاویر تهیه شده از کالاهای نقص دار انجام میشود، با بهره گیری از این تکنولوژی میتوان به گونه ای به آموزش یک سیستم پرداخت که خود به تشخیص کالاهای نقص دار بپردازد.

چیزی که بیشتر از هر چیز دیگری حائزاهمیت است، تقاضاهای متغیر مشتریان و نیاز آنها برای سفارشی سازی است که چالش هایی را برای تولیدکنندگان ایجاد میکند. در این زمینه تولیدکنندگان میتوانند بر یادگیری ماشین تکیه کنند. واحدهای تولید نیز میتوانند از آنالیتیک داده ها و یادگیری ماشین برای بهبود فرآیندهای خود بهره بگیرند. این سیستم ها به افراد کمک میکنند تا نرخ بازدهی را در سطوح مختلف زنجیره های تامین پیش بینی و در نتیجه هزینه مواد خام را کاهش و کیفیت برند خود را حفظ کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی (AI) به هوش عملیاتی همزمان با وقوع رخداد کمک کرده و از مدیریت طول عمر محصول که شامل یکپارچه سازی فرآیندها، مسائل مربوط به اتوماسیون و مشارکت، بازبینی و تشخیص پشتیبانی میکند.

تکنولوژی همانند دیجیتال و اتوماسیون صنعتی

تکنولوژی همانند دیجیتال ﴿Digital Twins) این امکان را برای شما فراهم میسازد که یک کپی مجازی از یک ماشین یا سیستم تهیه کنید. این فرآیند علاوه بر کاهش وابستگی به مدل های اولیه پرهزینه، زمان حضور در بازار را سرعت میبخشد. همانندهای دیجیتال در حال حاضر در کارخانه جات فعال بوده و کارایی تولید را تجزیه و تحلیل نموده و باعث نگهداری و تعمیرات پیشگویانه میشوند. نگهداري و تعميرات پيشگويانه،  نگهداري و تعميرات پيش نگری است كه در آن وقوع خرابي در دستگاه با استفاده از تكنيك هاي (روش هاي عيب يابي) غير مخرب و حد بالا و پايين شاخص هاي مورد نياز هر تكنيك قابل پيش بيني است. در آینده، تولیدکنندگان از تمامی اجزای نصب شده در محصولات خود باخبر خواهند شد و بدین شکل میتوانند عکس العملی هدفمند به مسائل نشان دهند و فرآیندهای موجود را بهینه سازی کنند.

پیشرفت های امنیت سایبری صنعتی

از آنجایی که دستگاه های IIoT در واقع همان دستگاه های متصل یه یکدیگر هستند، همچون سایر دستگاه های تحت شبکه در معرض خطر حملات سایبری قرار دارند. بنابراین امنیت این دستگاه ها نیز بسیار حائزاهمیت شده است. راهکارهای امنیت سایبری صنعتی پیشرفته که امروز موجود هستند، یک رویکرد هایبریدی کارآمد را اتخاذ میکنند. این رویکرد هایبردی شامل تشخیص ناهنجاری های رفتار-محور میشود که با کمک رویکردهای امنیت سایبری معمول به شناسایی تهدیدات سایبری بالقوه میپردازد. تجزیه و تحلیل قاعده-محور نیز بخش دیگر این رویکرد هایبریدی است که به تولیدکنندگان اجازه میدهد تا به بازبینی عمیق برای تشخیص حملات سایبری بدافزاری موجود در شبکه بپردازند.