تُعد عمليات اللحام والقطع في صميم أعمال التصنيع الصناعي، حيث تتم بشكل أساسي عمليات ربط وتقطيع الأجزاء المعدنية التي نراها في كل مكان. ما بدأ كعمل يدوي بحت في الماضي قد تغير تمامًا مع مرور الوقت. فالمصانع اليوم تستخدم أنظمة أتمتة متطورة إلى حد كبير، تعتمد على الروبوتات وتقنيات الذكاء الاصطناعي وجميع أنواع أدوات تحليل البيانات التي تعمل في الزمن الفعلي. إن معدات اللحام والقطع الذكية الحديثة مزودة فعليًا بالمستشعرات وتقنيات التعلم الآلي، ما يمكنها من اتخاذ قرارات مستقلة أحيانًا، وتعديل المعايير فورًا عند الحاجة، والتحقق المستمر من الجودة طوال العملية. كل هذه التقنيات تسهم في إرساء ما يُعرف الآن بالمصانع الذكية. وفي هذه الأماكن، تتواصل الآلات المختلفة باستمرار فيما بينها، مما يساعد على تبسيط خطوط الإنتاج ويحمي العمال من المواقف الخطرة أو المهام المتكررة التي تستنزفهم مع مرور الوقت.
لقد قطعت التصنيع شوطًا طويلاً منذ أيام عمليات اللحام والقطع اليدوية البحتة. في المراحل الأولى من الأتمتة، بدأت الشركات بإعدادات ميكانيكية بسيطة خففت بعض العبء الجسدي عن العمال، لكنها كانت لا تزال تتطلب مراقبة بشرية مستمرة. واليوم، نشهد أنظمة متطورة قيد التشغيل. أصبحت الروبوتات التشاركية شريكة للعمال البشريين على أرضية المصنع، وتقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتعديل العمليات باستمرار أثناء تشغيلها، وتوفر التحليلات التفصيلية للبيانات نظرة داخلية للمديرين حول جودة إنتاج المنتجات. والنتائج تتحدث عن نفسها. عادةً ما تشهد المصانع التي اعتمدت تقنيات اللحام الذكية زيادة في سرعة الإنتاج تتراوح بين 18٪ و22٪. وفي الوقت نفسه، تتحسن جودة المنتجات بشكل كبير، ويصبح هناك حاجة أقل بكثير لإصلاح الأخطاء لاحقًا.
المبادئ الكامنة وراء الثورة الصناعية الرابعة تدفع فعليًا الشركات نحو تطبيق أنظمة لحام وقطع ذكية في جميع أنحاء مصانعها. هذه الأنظمة الحديثة تربط كل شيء معًا، مما يمكن المصنّعين من إدارة عمليات أكثر ذكاءً تستجيب بسرعة لأي حدث يحدث في أرضية المصنع. فكّر في الأمر بهذه الطريقة: عندما يتصل عمال اللحام بشبكات إنترنت الأشياء (IoT)، ويستفيدون من التخزين السحابي للبيانات التاريخية، ويستخدمون أدوات تحليل معقدة، فإنهم ينتهي بهم المطاف بخطوط إنتاج يمكنها إصلاح نفسها تقريبًا فور حدوث أي تغيير. بعض الأنظمة اليوم تأتي مزودة بتقنية دمج الاستشعار التي تكتشف الفروق الدقيقة في المواد حتى بسماكة نصف ملليمتر! وعند حدوث ذلك، تقوم الآلة بإجراء التعديلات تلقائيًا للحفاظ على جودة اللحام بأعلى المستويات. ما الذي يعنيه كل هذا بالنسبة للأعمال؟ وقت أقل يُقضى في إصلاح الأعطال، وفواتير كهرباء أرخص بسبب تشغيل الآلات بكفاءة أكبر، ومنتجات تخرج من خطوط التجميع متطابقة تمامًا سواء كانت مخصصة للسيارات أو المركبات الفضائية. شيء مثير للإعجاب حقًا عندما تفكر فيه.
تجمع أحدث التطورات في أتمتة اللحام بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات التعاونية التي نسميها 'كوبوتات'، مما يجعل خطوط الإنتاج أكثر مرونة. تحتاج الروبوتات الصناعية التقليدية إلى أقفاص أمان كبيرة من حولها، لكن الكوبوتات تعمل بجانب العمال مباشرة على أرضية المصنع. وهي تقوم بمهام اللحام المتكررة المملة بدقة مدهشة، تصل إلى نحو عشرة أجزاء من المليمتر. تأتي هذه الأنظمة مع كاميرات ذكية تحدد مواقع وصلات اللحام، ثم تقوم بتعديل زاوية وسرعة الشعلة حسب الحاجة. كما أن ورش العمل التي اعتمدت هذه الكوبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تشهد فوائد حقيقية أيضًا. تتم عمليات التحويل في نصف الوقت تقريبًا مقارنة بما كانت عليه سابقًا، ويقل هدر المعادن الخردة بنسبة نحو 30٪ وفقًا لأرقام كفاءة الصناعة للعام الماضي. ما يجعل هذا التكوين مميزًا هو الطريقة التي يدمج بها العمال البشريين مع الآلات الذكية. ويتكيف النظام بأكمله بشكل جيد مع مزيج منتجات مختلف دون التفريط في معايير الجودة.
لقد غير الذكاء الاصطناعي روبوتات اللحام تغييرًا جذريًا، وحوّلها من آلات مبرمجة بسيطة إلى أنظمة أكثر ذكاءً قادرة على اتخاذ قرارات أثناء العمل. تقوم الشبكات العصبية بمعالجة جميع أنواع بيانات المستشعرات مثل قراءات جهد القوس، والصور الحرارية، ومعلومات تتبع اللحام، من أجل ضبط إعدادات اللحام فورًا حسب الحاجة. عندما تحدث تغيرات في سماكة المواد، أو دقة تركيب الوصلات، أو عند حدوث تشوهات بسبب الحرارة، فإن هذه الأنظمة الذكية تقوم بالتعويض التلقائي للحفاظ على جودة اللحام مع اختراق مناسب وملفوف لحام متناسق. تشير بعض الدراسات إلى أن عمليات اللحام التي تُنفَّذ بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي تُقبَل في المرة الأولى بنسبة 99.7٪ تقريبًا، في حين لا تصل أنظمة اللحام الآلي التقليدية سوى إلى حوالي 92٪ وفقًا لمجلة مراجعة تقنيات التصنيع الصادرة العام الماضي. وفي الحالات المعقدة أو الأشكال الصعبة حيث تتغير الظروف باستمرار، يكون لهذا النوع من الاستقلالية أهمية كبيرة، لأن المسارات المبرمجة مسبقًا للروبوتات القديمة لم تعد كافية.
أدخل صانع سيارات كبير مؤخرًا روبوتات لحام تعمل بالذكاء الاصطناعي للتعامل مع مشكلات التصنيع غير المتسقة لهياكل السيارات. اعتمد النظام على خوارزميات تعلُّم عميق تم تغذيتها ببيانات من حوالي 50,000 عملية لحام سابقة لتحديد الإعدادات المثلى لأنواع مختلفة من الوصلات. وأضيفت تقنية التصوير الحراري لمراقبة كيفية انتشار الحرارة عبر المعدن، بالإضافة إلى تقنية المسح بالليزر للتحقق من أشكال خيوط اللحام أثناء تكوينها. وبعد نحو ستة أشهر من التشغيل في خط الإنتاج، شهد المصنع انخفاضًا في مشكلات المسامية بنسبة تقارب 60٪، كما اختفى تقريبًا كل العمل الإضافي المطلوب بعد عمليات اللحام السيئة. ما يلفت الانتباه هو أن الذكاء الاصطناعي استمر في التحسن مع مرور الوقت. فقد كشف عن تباينات دقيقة في المواد لم يلاحظها أحد من قبل، مما سمح للمهندسين بتعديل العمليات قبل حدوث المشكلات. ووفقًا لتقرير مجلة Automotive Production Quarterly الصادرة العام الماضي، فإن هذا الأمر عزز كفاءة المعدات بنسبة تقارب 22٪. ويُظهر هذا المثال أهمية تقنيات اللحام الذكية بالنسبة للمصانع التي تنتج أعدادًا كبيرة، حيث يمكن لأي تحسينات صغيرة أن تحدث فرقًا كبيرًا في جودة المنتج وسرعة الإنتاج.
تجمع ورش التصنيع اليوم أطنانًا من البيانات من خلال جميع أنواع المستشعرات والآلات وفحوصات الجودة المنتشرة في عملياتها. وعند تحليل الشركات المصنعة لهذه المعلومات في الوقت الفعلي، فإنها تحصل على صورة أوضح بكثير لما يحدث أثناء أعمال اللحام وعمليات القطع. ويساعد ذلك في اكتشاف متى تبدأ الأمور في الانحراف، سواء كانت مواد غير متسقة تصل إلى الورشة أو عندما لا تعمل الآلات بالشكل المتوقع. ووفقًا لتقارير صناعية من شركة نمبر أناليتكس الصادرة العام الماضي، فإن الشركات التي تنفذ هذا النوع من تحليل البيانات تشهد عادةً زيادة في الإنتاجية تتراوح بين 10 إلى 25 بالمئة تقريبًا، إلى جانب تحسن بنسبة حوالي 18% في فعالية المعدات بشكل عام. ولكن الشيء الأهم هو تحويل كل هذه الأرقام إلى معلومات مفيدة لمديري المصانع والفنيين العاملين في خطوط الإنتاج، بحيث يتمكنون من اكتشاف المشكلات المحتملة مبكرًا بما يكفي لتفادي توقفات الإنتاج المكلفة أو العيوب في المنتجات لاحقًا.
عندما يتعلق الأمر باللحام الآلي، فإن المراقبة في الوقت الفعلي تُحدث فرقاً كبيراً في ضبط الجودة. حيث توفر النظام ملاحظات فورية حول أمور مثل استقرار القوس الكهربائي، ومقدار الحرارة المطبقة، وما إذا كان الاختراق في المعدن يتم بشكل صحيح. ويمكن للبرمجيات الذكية اكتشاف أنماط تشير إلى مشكلات محتملة في اللحام قبل أن تصبح عيوباً فعلية، مما يمكن المشغلين من تعديل المعايير مسبقاً. وأفادت ورش العمل التي طبقت هذه التكنولوجيا بحدوث انخفاض يبلغ نحو 13 بالمئة في الأعطال المفاجئة وزيادة تبلغ حوالي 7 بالمئة في سرعة دورات الإنتاج، دون التفريط في اتساق لحاماتها. والأفضل من ذلك؟ يتم إصلاح المشكلات فوراً بدلاً من الانتظار حتى تُكتشف لاحقاً أثناء الفحص النهائي. ويقلل هذا الأسلوب من الحاجة إلى أعمال الإصلاح المكلفة ويُوفر المواد التي كانت ستُهدر.
ما لا يدركه معظم الناس حاليًا حول اللحام ليس متعلقًا بعدم توفر المعلومات إطلاقًا. تكمن المشكلة الحقيقية في القدرة على فهم جميع البيانات التي نجمعها. تُطبّق أدوات التحليلات الذكية الآن تقنيات التعلّم الآلي لفصل الإشارات المفيدة عن الضوضاء الخلفية، وتحديد العوامل التي تؤثر على جودة اللحام بدقة. تقوم هذه الأنظمة المتقدمة بتصنيف التنبيهات وفقًا لدرجة خطورتها وأثرها، بحيث يمكن للعمال التركيز على الأمور المهمة حقًا بدلًا من الضياع في بحر من الإشعارات. وعند دمجها مع الصور الحرارية، وتفاصيل قوس اللحام، ومعرفة المواد المختلفة، توفر هذه المنصات معلومات قيمة تساعد في تحسين عمليات اللحام والقطع بشكل عام. صُمّمت هذه الأنظمة لتقدّم نصائح عملية تستند إلى الظروف الفعلية، بدلًا من عرض كمّ هائل من الأرقام لا يعرف أحد ماذا يفعل بها.
تتضمن معدات اللحام الحديثة تقنيات تعلم الآلة التي تحلل جميع أنواع بيانات المستشعرات لاكتشاف المشكلات فور حدوثها أثناء العملية. تستقبل الخوارزميات الذكية بيانات من كاميرات تراقب بركة اللحام، وأجهزة استشعار للحرارة تقيس التغيرات في درجات الحرارة، وأجهزة تراقب قوس اللحام نفسه. تقوم هذه الأنظمة بالتقاط التغيرات الطفيفة قبل أن تؤثر أي أضرار فعليًا على متانة المنتج النهائي. ما يجعلها ذات قيمة حقيقية هو قدرتها على التحسن مع مرور الوقت. ومع تراكم المزيد من البيانات من عمليات الإنتاج الفعلية، تبدأ الأنظمة في التعرف على الأنماط المختلفة للمواد وتقوم بالتعديل التلقائي عند تغير الظروف في أرضية المصنع. وهذا يعني أن المصانع قادرة على الحفاظ على معايير جودة عالية عبر مختلف الدفعات دون الحاجة إلى إشراف مستمر من الفنيين.
تستخدم أنظمة اللحام والقطع الذكية الآن الشبكات العصبية لضبط إعدادات الجهد ومستويات التيار وسرعة حركة الشعلة عبر المواد. يقوم النظام باستمرار بمراقبة ما يحدث في بركة اللحام الفعلية وقراءة المعلومات المتعلقة بالقوس نفسه لتحديد الكمية الدقيقة من الطاقة التي يجب إدخالها، بالإضافة إلى توقيت ومكان ترسيب المادة بشكل مناسب. ما تحققه هذه السيطرة الذكية هو تقليل المشاكل الشائعة في عمليات اللحام مثل وجود جيوب هوائية صغيرة (المسامية) أو تآكل المعدن على الحواف (القطع السفلي). كما أنها تجعل العملية برمتها أكثر كفاءة، مما يقلل من احتمالية الحاجة إلى إجراء إصلاحات لاحقة، وبالتالي يوفر الوقت والمال في ورش الإنتاج في كل مكان.
تشير التقارير الصادرة عن المصنّعين إلى انخفاض بنسبة 37٪ في أعمال الإصلاح بعد تنفيذ تحسين المعاملات باستخدام الذكاء الاصطناعي (مجلة التصنيع الذكي، 2020). وتتنبأ خوارزميات التعلّم الآلي بالظروف المثلى للحام لأنواع معينة من المواد وأنواع الوصلات، وتحسّن نماذجها استنادًا إلى الأداء السابق. ويقلل هذا الحلقة التغذوية من العيوب تدريجيًا ويعمل على تحسين معدلات النجاح من المحاولة الأولى.
الاختراقات الأخيرة في تقنية الحركات الذكية والقطع الآن تتضمن أنظمة يمكنها تحسين نفسها من خلال تقنيات التعلم بالتحديد. أساساً، هذه الآلات تجرب بتغييرات صغيرة في معاييرها خلال فترات الصيانة الروتينية أو عندما لا يكون الإنتاج في كامل طاقتها. فهم يكتشفون ما هو الأفضل بأنفسهم، لا حاجة للمهندسين لتعديل الإعدادات يدوياً. ما يجعل هذا أمرًا قيّمًا جدًا هو أن معدات اللحام تبقى حادة وفعالة حتى عند التعامل مع معادن مختلفة أو أدوات مُتَهَنَّدة أو درجات حرارة متقلبة في الأرضية. يبلغ بعض الشركات المصنعة عن تحسن يصل إلى 30٪ في معدلات الاتساق بعد تنفيذ هذه الأنظمة التكيفية ، على الرغم من أن النتائج تختلف اعتمادا على مدى جمع بيانات التدريب الأولي.
تأتي أنظمة اللحام والقطع الذكية الحديثة مزودة بعدة أجهزة استشعار بحيث يمكنها دمج المعلومات من عناصر مثل التتبع البصري، والتصوير الحراري، ومراقبة الصوت، وكلها في نظام تغذية راجعة مستمر. وبفضل هذا النوع من الدمج، يكتسب الروبوتات فهماً أفضل بكثير لما يحدث حولها أثناء عمليات اللحام. فهي تميز التغيرات الطفيفة في كيفية اتصال الوصلات، والاختلافات في المواد المستخدمة، بل وحتى التحولات في توزيع الحرارة على طول القطعة العاملة. وعندما تعالج هذه الأنظمة جميع مصادر البيانات المختلفة هذه في آنٍ واحد باستخدام نماذج رياضية معقدة، فإنها تقوم تلقائيًا بتعديل معايير مهمة مثل سرعة حركة الشعلة، والإعدادات الكهربائية، وكمية السلك التي تُغذى في بركة اللحام. وماذا يحدث بعد ذلك؟ انخفاض عدد اللحامات المعيبة، وتقل الحاجة إلى إصلاح الأخطاء لاحقًا. وهذا يُحدث فرقًا كبيرًا، خاصة عند العمل على أجزاء دقيقة تُستخدم في مكونات الطائرات أو السيارات الخارجة من خطوط الإنتاج، حيث لا يمكن قبول أي عيوب صغيرة أبدًا.
ما دور الذكاء الاصطناعي في أتمتة اللحام؟
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حيويًا في أتمتة اللحام من خلال تمكين الروبوتات من اتخاذ قرارات فورية بناءً على بيانات المستشعرات، وتعديل المعايير ديناميكيًا، وتحسين ضبط الجودة دون تدخل بشري.
كيف تؤثر مبادئ التصنيع الذكي على أنظمة اللحام والقطع؟
تُربط مبادئ التصنيع الذكي الأنظمة معًا لتحقيق تكامل أفضل، مما يسمح لمعدات اللحام والقطع بالعمل بكفاءة أعلى، وبالتالي تقليل تكاليف الطاقة وزيادة اتساق المنتج.
ما الفوائد التي تجنيها الشركات من استخدام أنظمة اللحام الذكية؟
تشهد الشركات تحسنًا في سرعة الإنتاج، وزيادة في اتساق المنتج، وحدوث أخطاء أقل، وتقليل هدر المواد، وانخفاض تكاليف الكهرباء عند تنفيذ أنظمة لحام ذكية مزودة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
كيف تعزز التحليلات البيانية في الوقت الفعلي عمليات التصنيع؟
توفر تحليلات البيانات الفورية الشفافية من خلال تقديم رؤى فورية حول عمليات اللحام والقطع، مما يمكّن المشغلين من معالجة المشكلات بسرعة، وبالتالي تحسين الإنتاجية وفعالية المعدات.
أخبار ساخنة2023-06-24
2024-10-15
2024-12-20
EN
