أخبار ar.wedoany.com، حققت شركة أرتي إندستريز المحدودة (Aarti Industries Limited، AIL) الهندية تخفيضًا في تكاليف الطاقة يتجاوز 20% خلال العامين إلى الثلاثة أعوام الماضية، وذلك من خلال اعتماد تقنيات التصنيع التنبؤي القائمة على الرؤى التصنيعية اللحظية (RTMI) والتوأم الرقمي. وترى الشركة أن نموذج الصيانة التفاعلية الذي طالما اعتمدت عليه الصناعة الكيميائية لعقود — إصلاح المعدات بعد تعطلها، وتعديل العمليات بعد انحرافها، وإدارة استهلاك الطاقة بأسلوب رد الفعل — لم يعد قادرًا على تلبية متطلبات السوق الحالية من حيث التكلفة والاستدامة.
يقوم هذا النظام على تكامل الرؤى التصنيعية اللحظية مع تقنية التوأم الرقمي. فالتوأم الرقمي، بصفته نسخة افتراضية ديناميكية للمصنع الفعلي، يحاكي العمليات الحرارية والكيميائية بدرجة عالية من الدقة؛ وعند اقترانه بالرؤى التصنيعية اللحظية، تتيح حلقة البيانات المستمرة للنظام رصد أي انحرافات طفيفة في درجة الحرارة أو الضغط أو معدل التدفق، واتخاذ إجراءات تصحيحية أو تدخلات وقائية قبل وقوع حوادث سلامة أو خسائر في الإنتاج.
على صعيد البيانات، استخدمت AIL البيانات المتراكمة على مدى سنوات في قواعد بياناتها التاريخية لبناء نماذج تنبؤية، وطوّرت منصة تحليل تصنيعي شاملة تدمج هندسة البيانات وعلوم البيانات وتفسير البيانات في أداة موحّدة، مما يتيح لفرق التشغيل إجراء تحليلات متقدمة للبيانات دون الحاجة إلى مهندسين متخصصين في كل مجال على حدة. وتتعامل خوارزميات التعلم الآلي مع التفاعلات متعددة المتغيرات التي يصعب تحليلها بالمنطق القائم على القواعد التقليدية، وتقدم بشكل ديناميكي قيمًا مرجعية تعمل على تعظيم الإنتاجية وتقليل استهلاك الطاقة.
في مجال صيانة المعدات، حلّ هذا النظام محل الأسلوبين التقليديين: "الإصلاح بعد العطل" و"الاستبدال الدوري". فقد قامت AIL بتركيب مستشعرات إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT) لجمع بيانات عالية التردد عن الاهتزازات والخصائص الصوتية والتصوير الحراري، وربطها ببيانات العمليات من نظام الرؤى التصنيعية اللحظية. فعلى سبيل المثال، من خلال مقارنة التغيرات في اهتزاز المضخات مع منحنيات لزوجة السوائل التي يتم ضخها، يمكن للنظام التنبؤ بفشل الموانع قبل أيام إلى أسابيع من حدوثه، مما يسمح بجدولة أعمال الصيانة خلال فترات التوقف المخطط لها، وبالتالي تجنب الأعطال الكارثية ورفع الكفاءة الكلية للمعدات (OEE).
يُعد تحسين استهلاك الطاقة المجال الأكثر تأثيرًا لهذا النظام. فتقوم AIL بمراقبة استهلاك الطاقة لحظيًا، وتستخدم النماذج التنبؤية لتحسين تشغيل الغلايات ووحدات التبريد، مما حقق تخفيضًا في تكاليف الطاقة يتجاوز 20%. وتؤكد الشركة أن هذا الإنجاز لم يأتِ من استبدال واسع النطاق للمعدات، بل من الجمع بين الأدوات الرقمية والخبرة الهندسية في العمليات. فالعمليات المُحسَّنة تستهلك موارد أقل وتنتج نفايات وانبعاثات كربونية أقل.
تنعكس نتائج توفير الطاقة أيضًا على التصنيفات المتعلقة بالاستدامة. فقد أُدرجت AIL في "دليل ستاندرد آند بورز للاستدامة العالمي 2026"، لتصبح الشركة الكيميائية الهندية الأعلى تقييمًا؛ كما حصلت على التصنيف البلاتيني من EcoVadis لعام 2026 بدرجة 87/100، لتحتل بذلك المرتبة ضمن أعلى 1% من الشركات المُقيَّمة عالميًا، وهي المرة الأولى التي تحصل فيها الشركة على التصنيف البلاتيني.
كما يُحدث التصنيع التنبؤي تغييرًا في طريقة عمل الموظفين. فالمراقبة الآلية قلّصت الحاجة إلى أعمال الصيانة الطارئة، مما أتاح للمهندسين والمشغلين التفرغ للابتكار في العمليات وتحسين الاستراتيجيات. وقد حصلت AIL هذا العام على جائزة غالوب لأماكن العمل المتميزة (GEWA)، وعزت هذا التكريم إلى تحسن مشاركة الموظفين المرتبط بارتقاء محتوى العمل.
وتشير AIL إلى أن مسيرة المصنع المستقل ما تزال في تطور مستمر، حيث ستعزز تقنيات الذكاء الاصطناعي والحوسبة الطرفية الأكثر تقدمًا القدرات التنبؤية لمنشآتها. وترى الشركة أن الاستقلال الرقمي يمثل مسارًا ضروريًا لصناعة الكيماويات الهندية للحفاظ على قدرتها التنافسية العالمية.
