ومع ظهور عصر الصناعة البالغ 4.0، برز استخدام تكنولوجيا البيانات الضخمة في الصناعة التحويلية. هذا البحث يتناول عملية تصنيع المطاحن في سبائك الألومنيوم ويستكشف كيفية استخدام تكنولوجيا البيانات الضخمة في الوقت الحقيقي والتنبؤ بالنوعية لعملية الإنتاج. أولاً، قُدمت معلومات عن عملية الإنتاج ومتطلبات مراقبة الجودة فيما يتعلق بحشو سبائك الألومنيوم ؛ ثانياً، جرى تحليل تطبيقات تكنولوجيا البيانات الضخمة في مراقبة عمليات الإنتاج والتنبؤ بالنوعية ؛ وأخيرا، تم التحقق من فعالية المنهجية المقترحة في هذه الورقة من خلال أمثلة.
وقد استخدمت المطاحن المصنوعة من سبائك الألومنيوم على نطاق واسع باعتبارها مادة بنيوية خفيفة الوزن وذات قوة عالية في مجالات الفضاء الجوي والسيارات وصناعة الآلات وما إلى ذلك. ومع تزايد الطلب في السوق، أصبحت مراقبة الجودة في إنتاج سبائك الألومنيوم محور اهتمام الشركات. وتعتمد الأساليب التقليدية لمراقبة الجودة إلى حد كبير على الخبرة اليدوية والاختبار الدوري، مما يجعل من الصعب مراقبة عمليات الإنتاج والتنبؤ بها في الوقت الحقيقي. ومن ثم، فإن استخدام تكنولوجيا البيانات الضخمة لتحسين مستوى مراقبة الجودة في عملية تصنيع المعادن المصنوعة من سبائك الألومنيوم مسألة ملحة.
وتشمل عمليات تصنيع المعادن في سبائك الألومنيوم، في جملة أمور، حلقات الصهر، والطهر، والمعالجة الحرارية، والمعالجة السطحية. وفي كل مرحلة من مراحل الإنتاج، يلزم فرض ضوابط صارمة على البارامترات الرئيسية لضمان جودة المنتج النهائي. فعلى سبيل المثال، في عملية الصهر، يلزم ضبط بارامترات مثل مكونات السبائك ودرجة حرارة الصهر ووقت الصهر ؛ وفي حلقات المناورة، يلزم التحكم في بارامترات مثل درجة الحرارة، وضغط التضليل، وسرعة التضليل. وبالإضافة إلى ذلك، يلزم الكشف عن الحالات غير العادية في عملية الإنتاج، مثل الأعطال في المعدات وتجاوز بارامترات العملية، ومعالجتها في الوقت المناسب لتفادي الآثار الضارة على جودة المنتج.
تطبيق تكنولوجيا البيانات الضخمة في مراقبة عمليات الإنتاج والتنبؤ بالنوعية
مراقبة عملية الإنتاج في الوقت الحقيقي
ومن خلال نشر أجهزة الاستشعار ومعدات جمع البيانات في موقع الإنتاج، يجري في الوقت الحقيقي جمع معلومات عن بارامترات العملية، وحالة المعدات، والبيانات البيئية في عملية الإنتاج. ثم يجري تحليل هذه البيانات ومعالجتها آنيا باستخدام تكنولوجيا البيانات الضخمة من أجل مراقبة عمليات الإنتاج آنيا. وعلى وجه التحديد، يمكن الكشف عن أي شذوذ في عملية الإنتاج في الوقت المناسب عن طريق تحديد العتبات، ووضع نماذج للكشف عن الشذوذ، وما إلى ذلك، وإطلاق نظام الإنذار لإبلاغ الشخص المعني بمعالجتها. ولن يؤدي ذلك إلى تحسين كفاءة الإنتاج فحسب، بل سيجنب أيضا مشاكل نوعية المنتجات الناجمة عن ظروف غير عادية.
توقعات الجودة
وضع نموذج للتنبؤ بالنوعية يستند إلى البيانات التاريخية وخوارزميات التعلم الآلي، للتنبؤ بكمية المعادن في سبائك الألومنيوم. فأولا، يلزم غسل البيانات التاريخية ومعالجتها مسبقاً لاستخراج خصائص وثيقة الصلة بجودة المنتج ؛ ثم يتم اختيار خوارزميات التعلم الآلي المناسبة (مثل دعم المتجهات، والشبكات العصبية، وما إلى ذلك) لوضع نماذج للتنبؤ بالنوعية ؛ وأخيرا، يتم تقييم النماذج وترشيدها إلى المستوى الأمثل من خلال مجموعات التحقق. وفي التطبيق العملي، يمكن تحديث نماذج تنبؤ الجودة في الوقت الحقيقي وتحسب على الإنترنت معلومات مثل مؤشرات الجودة ومعدلات الامتثال في منتجات الدفعة الجديدة. ومن شأن ذلك أن يكشف عن مشاكل محتملة في الجودة قبل إنتاج المنتج، ويوفر وفورات في التكاليف ويزيد من رضاء العملاء.
وعلى سبيل المثال، تستخدم تكنولوجيا البيانات الضخمة المشار إليها في هذه الورقة لرصد عملية الإنتاج في الوقت الحقيقي والتنبؤ بجودتها، باستخدام شركة تصنيع لصفائح سبائك الألومنيوم. وتشير النتائج إلى أن المنهجية قادرة على الكشف عن الشذوذ في عملية الإنتاج ومعالجتها في الوقت المناسب لضمان استقرار جودة المنتج ؛ وفي الوقت نفسه، تتسم نماذج تنبؤ الجودة بدرجة عالية من الدقة التنبؤية والقدرة على التكييف، مما يتيح للشركات إمكانية موثوقة للتنبؤ بالنوعية. وفي نهاية المطاف، وبعد تنفيذ المنهجية المقترحة في هذه الورقة، حققت الشركة زيادة كبيرة في نوعية المنتجات المبخرة من سبائك الألومنيوم، وانخفضت نسبة شكاوى العملاء بنسبة 30 في المائة.
تم التحقق من فعالية هذه الطريقة في تحسين جودة المنتجات وكفاءة الإنتاج من خلال استكشاف تطبيقات تكنولوجيا البيانات الضخمة في مراقبة وتبؤ الجودة أثناء تصنيع المعادن المصنوعة من سبائك الألومنيوم. ومع تطور وتطور تكنولوجيا البيانات الضخمة، من المتوقع أن تكون تطبيقاتها في الصناعة التحويلية أوسع نطاقا وأكثر عمقا وأن تحقق قيمة أكبر للأعمال التجارية.
