تلعب علوم البيانات في وقتنا الحالي الدور الرئيسي في اغلب القطاعات، فهل يمكن استعمال تطبيقات علوم البيانات في قطاع التصنيع كذلك؟ مما لا شك فيه ان التصنيع (Manufacturing) يعتبر العمود الفقري لكل الصناعات الأخرى. الا ان التصنيع لوحده في الوقت الحاضر لم يعد كافيا للمنافسة في السوق. فبالرغم من استعمال الآلات والمعدات والأدوات الثقيلة، الا انه يجب تحليل الأداء وتقليل الأخطاء في الإنتاج والتكيف مع التغيرات في اتجاهات السوق وتحديث نظام الإنتاج باستخدام التقنيات الجديدة. ومن بين الحلول المستعملة لتحقيق ذلك هي علوم البيانات. التي تستعمل لتعزيز نظام الإنتاج والإيرادات. سنتعرف في هذا المقال على اهم الحالات التي يمكن لقطاع التصنيع استخدام علوم البيانات فيها.
أهم ما جاء في هذا المقال
- مما لا شك فيه ان التصنيع يعتبر العمود الفقري لكل الصناعات الأخرى. الا ان التصنيع لوحده في الوقت الحاضر لم يعد كافيا للمنافسة في السوق. من بين الحلول المستعملة لتحقيق التنافسية هي علوم البيانات. فهل يمكن استعمال تطبيقات علوم البيانات في قطاع التصنيع كذلك؟
- أهم تطبيقات علوم البيانات في قطاع التصنيع هي: إدارة المخزون والتنبؤ بالطلب، إدارة سلاسل الامداد والتوريد، تصميم وتطوير المنتج، الصيانة الوقائية، تحسين الأسعار، التحليل التنبئي.
- يمكن لعلوم البيانات ان تساعد في تحليل طلبات العملاء والتنبؤ بها وإدارة المخازن وإدارة الإنتاج وسلسلة التوريد لتقليل تخزين المنتجات وتنظيم عملية التوريد مما يوفر للشركة الكثير من المال.
- تطبيق علوم البيانات في عملية الامداد والتوريد تمكننا من الكشف عن أحداث التحميل الزائد على الآلات وبالتالي تفادي فشلها، التنبؤ بالاحتمالات المستقبلية للتأخير في الإنتاج أو التوريد والعمل على تفاديها، إدارة مخاطر سلسلة التوريد.
- بالاستعانة بعلوم البيانات لتحليل طلبات العملاء، يمكن إجراء تغييرات سريعة في ميزات المنتج الحالية أو تطوير منتجات جديدة.
- بالاستعانة بعلوم البيانات في الصيانة الوقائية، يمكن جمع قدر كبير من البيانات ثم تحليلها للتنبؤ بالعوامل التي من المحتمل أن تؤدي إلى تدهور أداء الآلة، كما يمكن تحديد العيوب في مكونات الماكينة التي تحتاج إلى بدائل.
- مستقبلا، سيتم استخدام علوم البيانات أكثر فأكثر في التصنيع والخدمات المرتبطة به.
ما هي تطبيقات علوم البيانات في قطاع التصنيع؟
1. إدارة المخزون والتنبؤ بالطلب
الإنتاج في الوقت المحدد من اهم متطلبات اعمال التصنيع الناجحة. حيث تعد تعبئة المنتجات وتوريدها للعملاء مهمة ذات أولوية عالية للمصنعين. الا انه بسبب التنافسية العالية أصبح من الضروري التنبؤ بطلب العملاء مقدمًا. لذا تستخدم الشركات علوم البيانات لتحليل طلبات العملاء والتنبؤ بها. وهنا يمكن لعلوم البيانات ان تساعدهم في إدارة الإنتاج وسلسلة التوريد لتقليل تخزين المنتجات غير الضرورية. وعند التنبؤ بالطلب مسبقا والتجهيز له، فانه سيسهل على الشركات إدارة المخازن. من حيث تقليل متطلبات التخزين وتنظيم عملية التوريد مما يوفر للشركة الكثير من المال.
على مستوى الشركة فان استعمال علم البيانات للتنبؤ بالطلب وإدارة المخزون يمكنها ان تساعد على تحسين مصداقية المورد والشركة المصنعة وتعزيز الأداء الجيد في السوق وتسهيل وضع استراتيجيات للمستقبل.
2. إدارة سلاسل الامداد والتوريد
من تصنيع المنتج الى غاية تسليمه للعملاء، فان سلسلة التوريد تنطوي على العديد من المخاطر في جميع مراحلها. والإدارة الجيدة لسلسة الامداد والتوريد هي عامل ضروري لنجاح أي عمل. فهي ضرورية لتزويد العميل بالسلع المصنعة بشكل مناسب وفي الوقت المناسب. حيث ان أي خلل في سلسلة التوريد يسبب تأخير المنتج في السوق ويؤدي الى خسارة الأعمال. وعليه فان تطبيق علوم البيانات في عملية الامداد والتوريد تمكننا من:
- الكشف عن أحداث التحميل الزائد على الآلات وبالتالي تفادي فشلها ومنع تعطلها.
- التنبؤ بالاحتمالات المستقبلية للتأخير في الإنتاج أو التوريد والعمل على تفاديها. من خلال إنشاء نسخ احتياطية والاحتفاظ بها للإمدادات الفورية للحفاظ على سلسلة التوريد.
- تحليل وإصلاح الجداول الزمنية لتحسين عملية الإنتاج من اجل منع الخسائر التجارية.
- الاعتناء بالعمل ككل عبر إدارة مخاطر سلسلة التوريد.
3. تصميم وتطوير المنتج
في السابق كانت عملية تصميم المنتج وتطويره تعتمد بشكل أساسي على خبرة المصمم والتجربة والخطأ ونهج النموذج الأولي. ثم يتم ادخال المنتج الى السوق، وبناء على طلب العميل في السوق، يتم تحسين المنتج لاحقا عند تلقي التغذية الراجعة. وكانت هذه الطريقة تتطلب قدرا كبيرا من الوقت وبعض مخاطر الفشل.
الا انه اليوم، وبفضل البرامج الجديدة للتصميم (CAD) وبرامج المحاكاة (مثل MATLAB) أصبحت عملية تصميم المنتج وتطويره تتم بشكل سهل ودقيق وموثوق به. وبالاستعانة بعلوم البيانات لتحليل طلبات العملاء، يمكن إجراء تغييرات سريعة في ميزات المنتج الحالية أو تطوير منتجات جديدة مطلوبة بسرعة باستخدام البرامج الضرورية المتوفرة الآن بسهولة.
4. الصيانة الوقائية
ان أي خلل او عطب في الات التصنيع والإنتاج يؤثر على جودة المنتجات المصنعة. حيث لا يتم قبول المنتج إذا كانت جودته خارج النطاق المحدد. في هذه الحالة، يتم اما إعادة المنتج أو تدميره أو إعادة العمل من جديد. وهو الأمر الذي يكلف خسائر مالية للشركة. كذلك فتن انهيار أي من ماكينات او الات التصنيع يتطلب القيام بصيانتها. وعملية الصيانة تؤدي الى حدوث توقف وتعطل وخسارة في الإنتاج. الأمر الذي يكلف خسائر مالية أيضا. وعليه ومن اجل تفادي هذه الخسائر، لابد من الصيانة الوقائية التي تهدف إلى ضمان عدم وجود أعطال.
بالاستعانة بعلوم البيانات في الصيانة الوقائية، يمكن جمع قدر كبير من البيانات من خلال أجهزة استشعار مثبتة على آلات تسجل درجة الحرارة والسرعة والرطوبة والاهتزاز وغيرها من المعلومات. ثم يمكن تحليل البيانات المجمعة مسبقا للتنبؤ بالعوامل التي من المحتمل أن تؤدي إلى تدهور أداء الآلة. كما يمكن لتحليل الصور من خلال رؤية الكمبيوتر (Computer Vision) تحديد العيوب في مكونات الماكينة التي تحتاج إلى بدائل.
وعليه فانه يمكن لعلم البيانات توفير مبالغ طائلة من المال عن طريق تجنب الأعطال ووقت التوقف عن العمل ورضا العملاء من خلال توفير منتجات ذات جودة عالية.
5. تحسين الأسعار
تحديد السعر النهائي للمنتج يعتمد على العديد من العوامل منها المواد الخام والآلات وتكلفة العمالة والكهرباء والمنتجات المستبعدة والتعبئة والتوريد. تسعير المنتج هو أحد العوامل التنافسية في السوق. لذا فانه إذا كانت التكلفة مرتفعة للغاية بالنسبة للعملاء، فيجب تخفيضها.
من اجل ذلك، يمكن استعمال علوم البيانات. من خلال التحليل المناسب لجميع العوامل المذكورة انفا والتي تشارك في عملية التصنيع. يمكن للشركات تحديد وتقليل التكاليف غير الضرورية التي تؤثر على التسعير الإجمالي للمنتج. لتحسين تكلفة المنتج لتكون معقولة للمشترين. يساعد تحسين الأسعار الشركات على البقاء في سوق شديدة التنافسية وتلبية احتياجات العملاء بسعر مناسب. وبالتالي تعزيز ربحية أعمالها بشكل أكبر.
إضافة الى ذلك، فان أسعار المنتجات تعرف تقلبات بسبب التغيرات في العرض والطلب. البيانات التي تم تجميعها بناء على الأسعار السابقة والحالية، جنبا إلى جنب مع العوامل المؤثرة، يمكنها أن تساعد على التنبؤ بالأسعار المستقبلية. لضمان عوائد جيدة للشركة.
6. التحليل التنبئي
يعتمد الأداء الاقتصادي للشركة على معرفتها باتجاهات السوق واحتياجات المستهلكين ومنافسي الأعمال. يمكن لاستخدام استراتيجيات التحليل التنبئي لعلوم البيانات على مساعدة الشركات في مراقبة الأداء العام. من خلال تحقيق ما يلي:
- يساعد الشركات على التنبؤ بالنطاق المستقبلي للمنتج وفقا لمتطلبات العميل.
- تحليل دقيق لجميع العوامل التي تؤثر على نمو أعمال الشركة.
- التأكد من خلو المنتج من الأخطاء أثناء عملية التصنيع.
- استكشاف التقنيات الجديدة التي يمكن أن تجعل الإنتاج أسرع.
- تحليل إنتاجية العمل وإجراء تغييرات في المنتج وفقا لذلك.
- تمكين المصنعين من بناء استراتيجيات مسبقة لتجنب المواقف غير المؤكدة.
- بناء منهجيات فعالة للإنتاج الفعال لتعزيز الإنتاجية في التصنيع.
مستقبل علوم البيانات في التصنيع
سيتم استخدام علوم البيانات أكثر فأكثر في التصنيع والخدمات المرتبطة به. لقد سبق ان دخلنا بالفعل عصر الأتمتة. ومستقبلا، ستكون هناك إصدارات أكثر تقدما من الأدوات والتقنيات لإحداث ثورة في قطاع التصنيع. سيتم إحراز مزيد من التقدم في تكنولوجيا الإنتاج وأدوات علم البيانات. سنشهد استخدام أجهزة الإنترنت الصناعي للأشياء (IIoT) بشكل أوسع لتوليد كميات ضخمة من البيانات. سيتم كذلك الاستعانة بالواقع المعزز اين يمكن الرؤية والتحكم بالتغييرات الضرورية في عمليات التصنيع دون الحاجة الى التواجد في ذات المكان. سوف يرتفع استخدام الطائرات بدون طيار لتوصيل المواد إلى مواقع العملاء. سيتم أيضا زيادة تصنيع الروبوتات التي يمكنها التفاعل مع البشر والعمل معهم. باختصار، مستقبل مشرق في انتظار تطبيقات علوم البيانات في عمليات التصنيع.
الأفكار الختامية
من الحقائق المقبولة حاليا، هو ان علوم البيانات لها العديد من التطبيقات في قطاع التصنيع. وفي الأيام القادمة، ستغير علوم البيانات في الاتجاهات الحالية للطرق التقليدية المستخدمة من قبل الشركات المصنعة. وسيتم الاستعانة بعلم البيانات والذكاء الاصطناعي لتوليد الإيرادات للشركات ومساهمة في نموها الاقتصادي العام. ومع تطور التكنولوجيا، سيتم فتح المزيد من السبل لتطبيق علوم البيانات.
