إحداث ثورة في التصنيع: صعود إنترنت الأشياء الصناعي وتحدياته في عالم ما بعد الوباء

مقدمة

قبل عامين تقريبا، كشف استطلاع أجرته شركة ماكينزي بين قادة الأعمال عن حقيقة مذهلة: إذ أقر 92% منهم بأن نماذج أعمالهم الحالية غير صالحة لتحمل التحول الرقمي. وفي ذلك الوقت، كانت فكرة التكيف مع الثورة الصناعية الرابعة أو التخطيط لتنفيذ حلول إنترنت الأشياء أمرا شاقاً للغاية. وكانت التحديات وفيرة، وبدا السوق بعيدا عن الاستعداد.

وبالانتقال إلى عصر الوباء، تغير المشهد بشكل كبير. فقد ظهرت إنترنت الأشياء الصناعية على الساحة مع سعي الشركات إلى تقليل التدخل البشري في أرضيات المصانع من أجل السلامة والكفاءة. وسجلت اليابان نموًا بنسبة 13% في صادرات الحلول الروبوتية، في حين شهد إنتاج الروبوتات الصيني ارتفاعًا بنسبة 14% في أغسطس، وهو النمط الذي انعكس في جميع أنحاء منطقة اليورو.

الاتجاهات الحالية لإنترنت الأشياء في التصنيع

إن الطلب الحالي على إنترنت الأشياء في التصنيع مدفوع بمخاوف كوفيد-19 ومتطلبات الإنتاجية والبيئة التنظيمية الأكثر صرامة. والآن تتطلع الشركات إلى تجاوز الحواجز الأولية لإنترنت الأشياء. ومن خلال تنويع خدماتها، وابتكار منتجاتها، وتبني نماذج أعمال أفضل، فإنها تهدف إلى النمو.

يلعب التحول الاقتصادي نحو أجهزة الاستشعار الأقل تكلفة، والاتصال، والاستضافة السحابية دورًا مهمًا في تعزيز نمو إنترنت الأشياء في المناطق التي كانت محظورة في السابق.

زيادة القدرة على تحمل التكاليف

إن المناقشة حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق والضبابية والجيل الخامس وغير ذلك تعمل على تعزيز حالات الاستخدام المبتكرة لإنترنت الأشياء الصناعي. ولكن روب ميسيرو، المدير في برايس ووتر هاوس كوبرز، يدرك وجود اتجاه أساسي من شأنه أن يعمل كمحفز لنمو إنترنت الأشياء: خفض التكاليف.

صرح قائلاً، إن تكلفة “Cost كانت عائقًا هائلاً في جدوى إنترنت الأشياء الصناعي. ونحن نرى الآن أن شبكات LPWAN، مثل LoRa وSigfox وNB-IoT وLTE Cat-M، ضرورية في خفض التكاليف. لقد تصور عددًا لا يحصى من الاتصالات بتكاليف أقل، مما يؤدي إلى تحويل حالات العمل وعائد الاستثمار. وأضاف أن انخفاض الاتصال من “Connectivity من $10-$20 إلى $1 شهريًا يبرر حالة العمل.

بيانات ساحقة

من المتوقع أن يؤدي الاستخدام الموسع لأجهزة إنترنت الأشياء الصناعية إلى إنتاج كميات هائلة من البيانات، مما يشكل العمود الفقري للثورة الصناعية الرابعة. وستؤدي الرؤى المستمدة من هذه البيانات إلى اتخاذ قرارات تجارية أفضل، ولكن كما ذكر أليكس ويست، كبير المحللين الرئيسيين للتكنولوجيا الصناعية في OMDIA، "يجب أن تكون لديك القدرة على جمع البيانات أولاً قبل الاستثمار في الذكاء الاصطناعي للتحليلات".

تجتذب تقنية الجيل الخامس والحوسبة الحافة والذكاء الاصطناعي اهتمامًا متزايدًا. تعتقد شركة إنتل أن تقنية الجيل الخامس ستحدث ثورة في التصنيع الصناعي، في حين ستحل تقنية الحافة مشكلات زمن الوصول وعرض النطاق الترددي والموثوقية والأمان والخصوصية.

التحديات التكنولوجية لإنترنت الأشياء في التصنيع

وعلى الرغم من التقدم المحرز، لا تزال التحديات قائمة في مجال نشر إنترنت الأشياء. وقد حدد ويست ثلاث عقبات رئيسية: إعادة تأهيل المعدات القديمة، والأمن السيبراني، وتنمية المهارات. وقد تضاعفت هذه التحديات بسبب الاستجابة السريعة التي يتطلبها كوفيد-19.

تجديد المعدات القديمة

غالبًا ما تحتوي منشآت التصنيع على آلات يزيد عمرها عن 15 عامًا، وهي غير مصممة للاتصال. وتشكل معضلة تحديث أو ترقية هذه الآلات لجمع البيانات وتحليلها أهمية كبيرة.

مشاكل الأمن السيبراني في إنترنت الأشياء

إن زيادة الاتصال تجلب معها مخاطر متزايدة لانتهاكات الأمن السيبراني، وهي مشكلة تواجهها الآن ثلث إلى نصف شركات التصنيع في السنوات الأخيرة. لقد أصبح التعامل مع تحديات الأمن السيبراني في إنترنت الأشياء أمرًا حيويًا للعديد من الشركات.

إعداد القوى العاملة

ربما تكون التكنولوجيا هي المحرك لإنترنت الأشياء الصناعي، ولكن البشر يشكلون أهمية بالغة أيضًا. ويتضمن ذلك تغيير العمليات وتشجيع القوى العاملة الحالية، التي غالبًا ما تكون ثابتة في طريقتها، على تبني التقنيات الجديدة.

تحديات إنترنت الأشياء غير التقنية التي تضر بالصناعة

وأشار ميسيرو إلى تحديات غير تقنية إضافية. فقد يكون التحقق من عائد الاستثمار على الاستثمارات الرأسمالية الكبيرة في الأتمتة الصناعية أمرًا إشكاليًا. كما أن الافتقار إلى التكامل في العديد من حلول إنترنت الأشياء، المعروفة باسم "حلول النقاط المنعزلة “"، يحد من فعاليتها. وعلاوة على ذلك، فإن الحاجة إلى نموذج تشغيل يأخذ الأتمتة في الاعتبار أمر ضروري، حتى لا تفشل التطبيقات في تحقيق أهدافها.

خاتمة

يتسارع تنفيذ قطاع التصنيع لإنترنت الأشياء، ولكن هناك العديد من التحديات التكنولوجية وغير التكنولوجية التي تحتاج إلى تعاون الصناعة لحلها. إن التعليم والتكامل مع الأنظمة القديمة والابتكارات في التعلم العميق وإمكانية وصول المطورين سوف تدفع نمو إنترنت الأشياء الصناعي إلى أبعد من ذلك.