مشروع "SARA" الإسباني يدفع بتطوير أنظمة التصنيع الذاتية المستقلة من الجيل الجديد

أخبار ar.wedoany.com، يسعى مشروع "SARA" الإسباني، الذي يهدف إلى تطوير أنظمة تصنيع ذاتية مستقلة من الجيل الجديد، إلى تحويل البيانات الناتجة عن عمليات التصنيع إلى معرفة قابلة للاستخدام في اتخاذ القرارات، وذلك من خلال دمج تقنيات متعددة تشمل الذكاء الاصطناعي، والتعلم الموحد، والرؤية الآلية، وتقنيات الروبوتات، وسلسلة الكتل (Blockchain). يمول هذا المشروع كل من مركز تطوير التكنولوجيا الصناعية الإسباني (CDTI) ووكالة الابتكار الإسبانية (AEI)، ويجمع اتحادًا من الشركات مثل شركة "Fagor Automation" (فاجور أوتوميشن) واتحادًا من المؤسسات البحثية مثل مركز التصنيع المتقدم للطيران (CFAA) التابع لجامعة إقليم الباسك، وذلك للتحقق من صحة التقنيات في سيناريوهات واقعية من خلال خمسة عروض توضيحية صناعية.

يتولى مركز (CFAA) ضمن هذا المشروع ثلاثة محاور بحثية تهدف إلى رفع مستوى الاستقلالية في أنظمة التصنيع. يركز خط العمل الأول على تطبيق التعلم الموحد في المراقبة الذكية لعمليات الماكينات، بما في ذلك إدارة حالة سوائل القطع والتنبؤ بالعمر المتبقي للأدوات. وقد تم تطوير نظام تجريبي لهذا الغرض أُطلق عليه اسم "Matabichos"، والذي يدمج نظام معالجة فيزيائية يعتمد على الأشعة فوق البنفسجية (UV-C) وفقاعات الهواء المضغوط، بالإضافة إلى منصة مراقبة ذكية. أظهرت التجارب الأولية فعالية هذا النظام في تقليل إجمالي البكتيريا وجنس الزائفة (Pseudomonas) بشكل ملحوظ، مع تسجيل مستمر لتطور المتغيرات مثل العكارة، والتوصيل الكهربائي، ودرجة الحموضة (pH)، ودرجة الحرارة. ويجري حاليًا نقل النظام للاختبار في خزانات سعة 500 لتر لتكون أقرب إلى الظروف الصناعية.

يتعلق خط العمل الثاني بالتصنيع الآلي المستقل، حيث تم تطوير نظام لتوليد مسارات تكيفية لعمليات إزالة النتوءات (Deburring). يعمل هذا النظام على معالجة إشارات انحراف الكفاف (Contour) التي يتم اكتشافها من الصور البسيطة، لتوليد مسار أداة يتكيف في الوقت الفعلي مع الظروف الفعلية للقطعة. يمكنه اكتشاف الحواف والنتوءات بسرعة وضبط ظروف التشغيل ديناميكيًا بناءً على حجمها. أظهرت الاختبارات أن هذه التقنية قادرة على الحصول على عامل مقياس أقل من عُشر المليمتر، وتتطلب ما لا يقل عن 5 ملايين بكسل في اتجاه القياس. ويجري حاليًا تطوير أداة برمجة ذاتية تسمح للروبوت بتعديل مسار عمله تلقائيًا بناءً على الشكل الهندسي المُقاس.

يقدم خط العمل الثالث تقنية سلسلة الكتل والهوية الرقمية لإضافة طبقة من الثقة إلى البيانات الصناعية. تم تطوير بنية تحتية تجمع بين المعرفات اللامركزية (DIDs)، والشهادات القابلة للتحقق، وشبكة سلسلة كتل خاصة مبنية على منصة Hyperledger Fabric. أظهر التحقق الذي تم إجراؤه على ماكينة Ibarmia THR 16 أن عملية التوثيق الكلية لملف CSV بحجم 2 ميغابايت تستغرق حوالي 2.388 ثانية، مما يشير إلى أن إدخال آليات الهوية الرقمية والتوثيق لا يسبب سوى عبء زمني ضئيل، وهو متوافق مع الإجراءات المعتادة لجمع البيانات الصناعية. يركز العمل الحالي على توسيع نطاق هذه البنية لتكون مناسبة لسيناريوهات صناعية أكثر تعقيدًا، وتعزيز قابلية التشغيل البيني بين المصنعين والموردين والعملاء.

يتناول مشروع SARA مسألة الاستقلالية من منظور شامل، بدءًا من تعريف العملية وصولاً إلى التنفيذ والمراقبة والصيانة والتخطيط. هدفه هو تطوير بنية تقنية تدفع نحو أنظمة تصنيع أكثر استقلالية وذكاءً وترابطًا، مما يمكّن الآلات من فهم بيئتها والتعلم من التجارب والتصرف بطرق متزايدة الذكاء. تحمل نتائج هذا المشروع أهمية كبيرة لتعزيز القدرة التنافسية لقطاعات التصنيع عالية القيمة المضافة، مثل صناعة الطيران.

لتحقيق أهدافه، أنشأ المشروع خمسة عروض توضيحية صناعية، تركز على: المساعدة الذاتية في تعريف العمليات الجديدة، والمساعدة في تعريف وضبط معايير العملية على الماكينات، والاستقلالية في الصيانة التنبؤية لمكونات الماكينة، والاستقلالية في التصنيع الآلي، والاستقلالية في تخطيط المصانع المرنة.

فيما يتعلق بالتقدم التقني المحدد، أظهر نظام "Matabichos" الذي طوره مركز (CFAA) لإدارة سوائل القطع فعاليته في التحقق التجريبي. أظهرت اختبارات المقارنة بين خزانين سعة 25 لترًا أن الملوثات السطحية في الخزان المعالج انخفضت حتى اختفت تقريبًا، كما أكد التحليل الميكروبيولوجي انخفاضًا كبيرًا في إجمالي البكتيريا. نجح نظام المراقبة في تسجيل التغيرات في المتغيرات الرئيسية بشكل مستمر خلال شهر من جمع البيانات الفعلية.

في مجال إزالة النتوءات بالروبوتات، طور المشروع تقنية للكشف عن الكفاف (Contour) تعتمد على معالجة الصور. تم التقاط صور بدقة 24 مليون بكسل على مسافة 420 ملم باستخدام كاميرا فوتوغرافية، وتم اختبار تأثير خفض دقة الصورة باستخدام أدوات التحرير. أظهرت النتائج أن اتجاه الكشف يتطلب ما لا يقل عن 5 ملايين بكسل. تعالج هذه التقنية الصور عبر خطوات تشمل المعايرة، والتجزئة، والكشف، والقياس لتوليد مسارات روبوت تتكيف مع الظروف الفعلية للقطعة.

على مستوى الثقة في البيانات، أظهر تحليل أداء حل سلسلة الكتل أن العبء الزائد لعملية التوثيق ضئيل. بالنسبة لملف CSV بحجم 2 ميغابايت، يستغرق إنشاء شهادة قابلة للتحقق حوالي 2.29 ثانية، وحساب التجزئة SHA-256 حوالي 2.6 ميلي ثانية، وكتابة التجزئة على سلسلة الكتل حوالي 94.8 ميلي ثانية. تشير الاختبارات إلى جدوى هذه البنية كطبقة ثقة إضافية على البنى التحتية الصناعية الحالية .

تشمل مرحلة معالجة الصور المعايرة، والتقاط صور القطعة، وفصل القطعة عن الخلفية، واكتشاف الكفاف باستخدام الشكل الهندسي الاسمي كقالب. ثم يتم تطبيق عمليات مورفولوجية لتصفية النتوءات الكبيرة، وإجراء تحجيم بالمليمتر/بكسل بناءً على حجم الفتحة، وأخيرًا تنعيم الشكل الهندسي للكفاف الذي سيعمل كدليل لحركة الروبوت المحدثة.

تم تحليل أنظمة الالتقاط المناسبة لهذا التطبيق، وتم استبعاد تقنيات مثل القياس بالمسبار، والضوء المنظم، والليزر.

تم في النهاية اختيار معالجة الصور بالكاميرا الفوتوغرافية، لأنها تقنية سريعة واقتصادية، وتتمتع بدقة ضمن النطاق المطلوب، ومناسبة لتطبيقات الحواف على الأسطح المستوية. تم اختبار جدوى هذه التقنية على جهاز أولي باستخدام كتل معايرة قياسية من السيراميك من الدرجة 0 (طول 100 ملم) وثقوب معايرة من كتلة من النوع IIW-Type1 (قطر 50.8 ملم).

تضمنت الاختبارات التقاط صورة واحدة بكاميرا بدقة 24 مليون بكسل على مسافة 420 ملم. ثم تم دراسة تأثير خفض دقة الصورة على قياس طول كتلة المعايرة. أظهرت النتائج أن هذه التقنية قادرة على الحصول على عامل مقياس أقل من عُشر المليمتر، وتتطلب ما لا يقل عن 5 ملايين بكسل في اتجاه القياس.

بالنسبة لعملية التجزئة (Segmentation)، سيتم دراسة خوارزميات مختلفة للتعرف على الكفاف وتقنيات الترشيح حتى الوصول إلى المعلمات المثلى للحصول على كفاف مغلق كامل للقطعة المستهدفة.

فيما يتعلق بسلسلة الكتل، تجمع البنية المطورة بين المعرفات اللامركزية (DIDs)، والشهادات القابلة للتحقق، وشبكة سلسلة كتل خاصة مبنية على منصة Hyperledger Fabric. يتم هيكلة البيانات الناتجة عن الماكينة في شكل شهادات رقمية وتوقيعها، ثم تخزينها في بحيرة بيانات مركز (CFAA). يتم حساب التجزئة المشفرة (SHA-256) لكل شهادة، ويتم تخزين هذا الدليل فقط في سلسلة الكتل للتحقق من سلامة البيانات مع الحفاظ على كفاءة النظام.

تم التحقق من صحة حل سلسلة الكتل على ماكينة Ibarmia THR 16.

أظهر تحليل الأداء أن عملية التوثيق الكلية لملف CSV بحجم 2 ميغابايت تستغرق حوالي 2.388 ثانية.

على الرغم من أن تطوير التقنيات المختلفة لا يزال جاريًا، إلا أن النتائج المحققة حتى الآن تثبت جدوى الحلول المقترحة، مما يضع الأساس للمضي قدمًا نحو بيئات تصنيع أكثر استقلالية وترابطًا وكفاءة. يمثل هذا المشروع خطوة هامة نحو الجيل الجديد من المصانع التي لا تقوم فقط بأتمتة المعالجات، بل تتعلم وتتعاون وتتخذ القرارات بناءً على معلومات موثوقة.