الأتمتة والروبوتات لن تقضي على فجوة القوى العاملة، بل ستعيد تعريفها
غالبًا ما تُقدَّم الأتمتة باعتبارها الحل لنقص العمالة في قطاع التصنيع. ومن منظور هندسي، هذا الافتراض غير مكتمل. فالروبوتات، والروبوتات التعاونية، والرؤية الحاسوبية، والمنصات الذاتية، وأنظمة التحكم المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها إزالة المهام المتكررة، لكنها تنشئ أيضًا متطلبات جديدة للتشغيل الأولي، والبرمجة، والصيانة، والتشخيص، وتحسين العمليات، والأمن السيبراني، وتدريب المشغلين.
لا تختفي مشكلة القوى العاملة عندما تصبح العملية اليدوية مؤتمتة، بل يتغير بدلًا من ذلك ملف المهارات المطلوبة.
الأتمتة تزيل المهام، لا المسؤولية
ظلّت الأتمتة الصناعية تُحوّل قطاع التصنيع على مدى عقود. فمنذ إدخال يونيميت في خط إنتاج تابع لشركة جنرال موتورز عام 1961، تولّت الأنظمة الروبوتية تدريجيًا عمليات اللحام، ومناولة المواد، والتجميع، والتغليف، والفحص، وغيرها من العمليات المتكررة.
أصبحت أنظمة اليوم أكثر تطورًا بكثير. إذ يمكن للروبوتات العمل مع أنظمة الرؤية، واستشعار القوة، والملاحة الذاتية، والتعلم الآلي، وبنى البرمجيات المتزايدة التعقيد. ومع ذلك، لا تزال كل خلية مؤتمتة تتطلب أشخاصًا يفهمون العملية، ويضبطون المعدات، ويصونون الأجهزة، ويفسرون معلومات التشخيص، ويعيدون النظام إلى العمل بعد الحالات غير الطبيعية.
هذا التمييز مهم.
قد ينفذ الروبوت تسلسلًا إنتاجيًا دون تدخل بشري، لكن نظام الإنتاج المحيط بذلك الروبوت لا يزال يعتمد على المعرفة الهندسية. ويجب أن تعمل برامج PLC، ودوائر السلامة، ومحركات المؤازرة، والشبكات الصناعية، والمستشعرات، وواجهات الإنسان والآلة، والروبوتات، ومعدات العمليات كنظام متكامل.
اختناق القوى العاملة الحقيقي ينتقل إلى المراحل السابقة
غالبًا ما يركز المصنعون على تقليل متطلبات المشغلين عند تقييم مشاريع الأتمتة. لكن السؤال الأكثر صعوبة هو: ماذا يحدث بعد التركيب؟
يمكن للخط المؤتمت تقليل عدد الأشخاص اللازمين لتنفيذ العمليات المتكررة، مع زيادة الحاجة إلى فنيين قادرين على تشخيص الأعطال عبر طبقات تحكم متعددة.
قد ينشأ توقّف الإنتاج بسبب تعطل مستشعر تقارب، أو حالة غير صحيحة في وحدة التحكم المنطقي القابلة للبرمجة (PLC)، أو انتهاء مهلة الاتصال، أو عطل في المؤازر، أو حالة تعشيق، أو فصل وحدة تحكم السلامة، أو مشكلة ميكانيكية. ويتطلب تحديد السبب الجذري الفعلي معرفةً على مستوى النظام، وليس مجرد مهارات تشغيل المعدات.
ولهذا تزداد أهمية هندسة الصيانة وأنظمة التحكم.
قد يحتاج الشخص المسؤول عن إبقاء خط إنتاج مؤتمت قيد التشغيل إلى فهم المخططات الكهربائية، ومنطق وحدات التحكم المنطقي القابلة للبرمجة (PLC)، وشبكات إيثرنت الصناعية، والتحكم في الحركة، وأجهزة القياس والتحكم، وأنظمة السلامة، والروبوتات، والواجهات الميكانيكية. ومن الأصعب بكثير العثور على مزيج المهارات هذا مقارنةً بمشغل إنتاج تقليدي.
قد تؤدي الأتمتة الأكبر إلى خلق وظائف أكثر تخصصًا
الافتراض الشائع هو أن الأتمتة تقلل العمالة مباشرةً. لكن الأثر يعتمد عمليًا بدرجة كبيرة على كيفية نشر المصنعين لهذه التقنية.
قد يتطلب مرفق عالي الأتمتة عددًا أقل من الأشخاص لتنفيذ العمليات اليدوية المتكررة، مع استحداث وظائف إضافية في هندسة أنظمة التحكم، والروبوتات، وصيانة الآلات، وهندسة العمليات، وتكامل الأنظمة، وتحليل البيانات، والتدريب التقني.
ومن منظور هندسي، لا يوجد تناقض في ذلك.
تُغيّر الأتمتة توزيع العمل البشري. فتقلّ التدخلات اليدوية، بينما تزداد المسؤولية التقنية.
يكمن التحدي في أن هذه الوظائف الجديدة لا يمكن شغلها دائمًا بمجرد إعادة تدريب أحد المشغلين لبضع ساعات. إذ يتطلب استكشاف أعطال نظام تحكم صناعي خبرة عملية، وأساليب تشخيص منظمة، وإلمامًا بالتفاعل بين الأجهزة والبرمجيات.
يجب تصميم قدرات الصيانة ضمن نظام الأتمتة
ينبغي للمصنعين اعتبار قابلية الصيانة متطلبًا هندسيًا، لا أمرًا يُضاف لاحقًا.
لا يُعد نظام الأتمتة المتطور تقنيًا بالضرورة نظامَ إنتاج جيدًا إذا لم يتمكن موظفو الصيانة من تشخيصه بكفاءة.
أثناء تصميم النظام، ينبغي للمهندسين مراعاة وضوح معلومات التشخيص، وتحديد الأعطال، ومتطلبات قطع الغيار، وإمكانية الوصول إلى المكونات الكهربائية، ومراقبة الشبكة، وإدارة الإنذارات، وإجراءات النسخ الاحتياطي، ووثائق الصيانة.
ينبغي أن تتضمن برامج وحدات التحكم المنطقي القابلة للبرمجة (PLC) وسومًا ذات معنى ومنطقًا منظمًا للتشخيص. وينبغي أن توفر واجهات الإنسان والآلة (HMI) معلومات مفيدة عن الأعطال بدلًا من رسائل الإنذار العامة. كما ينبغي أن تجعل بنيات الشبكات أعطال الاتصال قابلة للتعرّف. وينبغي لأنظمة السلامة أن توفر معلومات تشخيصية مناسبة من دون التشجيع على ممارسات التجاوز غير الآمنة.
تؤثر هذه القرارات مباشرةً في مدة التوقف.
يمكن لنظام يوفّر عدة ثوانٍ أثناء كل عملية لاستكشاف الأعطال وإصلاحها أن يحقق مكاسب تشغيلية كبيرة عبر آلاف دورات الإنتاج. لذلك، قد يكون الجهد الهندسي المبذول في التشخيص وقابلية الصيانة ذا قيمة تعادل قيمة إضافة وظائف أتمتة أخرى.
لا يمكن فصل التدريب عن هندسة الأتمتة
غالبًا ما يُعامَل التدريب على أنه المرحلة الأخيرة من مشروع الأتمتة. وينشئ هذا النهج مشكلات غير ضرورية.
ينبغي اعتبار المشغّلين والفنيين مستخدمين للنظام منذ بداية المشروع. وينبغي أن تؤثر متطلبات تدريبهم في تصميم واجهة HMI، وهياكل الإنذارات، وإجراءات الصيانة، والوثائق، وأنشطة التشغيل التجريبي.
ينبغي أن يجيب التدريب الفعّال عن الأسئلة العملية.
كيف تبدو حالة الآلة الطبيعية؟ كيف يمكن للمشغّل التمييز بين مشكلة في العملية وعطل في المعدّات؟ أيّ الإنذارات يتطلب تدخّلًا فوريًا؟ متى ينبغي استدعاء أفراد الصيانة؟ كيف يمكن للفنيين تحديد ما إذا كانت المشكلة ناشئة من المستشعر أو وحدة PLC أو الشبكة أو وحدة القيادة أو المعدّات الميكانيكية؟
هذه الأسئلة أكثر قيمة من مجرد تعليم الموظفين مواضع الضغط على الأزرار.
أفضل فني ليس دائمًا أفضل مدرّب
غالبًا ما تعهد الجهات المصنّعة بمسؤوليات التدريب إلى الموظف الأكثر خبرة. وقد ينجح ذلك، لكن الكفاءة التقنية والقدرة على التدريس مهارتان مختلفتان.
قد يشخّص الفني ذو الخبرة العطل intuitively بعد سنوات من التعامل مع آلة معينة. أما الفني الجديد، فيحتاج إلى منهج قابل للتكرار يوضح سبب تنفيذ كل خطوة تشخيصية.
لذلك ينبغي أن يحوّل التدريب الصناعي الفعّال الخبرة الفردية إلى إجراءات موثقة.
يمكن لأشجار استكشاف الأعطال وإصلاحها، والمخططات الكهربائية، وأمثلة تشخيص وحدات PLC، وسجلات الإنذارات، وقوائم التحقق من الصيانة، وتمارين المحاكاة، وسيناريوهات الأعطال الخاضعة للتحكم أن تساعد في تحويل المعرفة غير الموثقة إلى معرفة قابلة للنقل.
وتكتسب هذه المسألة أهمية خاصة مع تقاعد العاملين ذوي الخبرة أو انتقالهم إلى أدوار أخرى. فإذا كانت المعرفة الأساسية باستكشاف الأعطال وإصلاحها موجودةً فقط في ذاكرة شخص ما، فإن ذلك يعرّض الجهة المصنّعة لمخاطر تشغيلية كبيرة.
ينبغي أن تتضمن مشاريع الأتمتة بنيةً للمهارات
تتمثل إحدى الطرق المفيدة لتطوير القوى العاملة في ربط المهارات التقنية مباشرةً ببنية الأتمتة.
فعلى سبيل المثال، قد يحتاج المشغل إلى إتقان تشغيل واجهة الإنسان والآلة الأساسية، وتفسير الإنذارات، وإجراءات الاستعادة الآمنة. وقد يحتاج فني الصيانة إلى مهارات في استكشاف الأعطال الكهربائية وإصلاحها، وتشخيص الحساسات، والتحكم في المحركات، وتهيئة وحدات القيادة. وقد يحتاج فني أنظمة التحكم إلى مهارات في برمجة المتحكمات المنطقية القابلة للبرمجة، والشبكات الصناعية، والتحكم في الحركة، وقدرات منهجية لاستكشاف الأعطال وإصلاحها.
وقد يحتاج المهندسون ذوو المستوى الأعلى، بالإضافة إلى ذلك، إلى مهارات في هندسة بنية الأنظمة، والأمن السيبراني، وتكامل البيانات، وتحسين العمليات، وإدارة دورة الحياة.
يجعل هذا النهج التدريب قابلًا للقياس.
بدلًا من السؤال عما إذا كان الموظفون قد أتموا دورة تدريبية، يمكن للمصنّعين تقييم ما إذا كان العاملون قادرين على تنفيذ مهام تقنية محددة بشكل مستقل، ضمن وقت ومعدل أخطاء مقبولين.
التصنيع ذو التنوع الكبير يغيّر معادلة الأتمتة
ويصبح تحدي القوى العاملة أكثر تعقيدًا في التصنيع ذي التنوع الكبير والكميات المنخفضة.
يمكن للإنتاج بكميات كبيرة أن يبرر أتمتة متخصصة للغاية، لأن التسلسل نفسه قد يتكرر آلاف المرات أو ملايينها. أما التصنيع حسب الطلب فيتضمن تغييرات متكررة في المنتجات، والأدوات، والوصفات، ومتطلبات الفحص، وتعديلات العملية.
في هذه البيئات، قد تكون المرونة أكثر قيمة من تحقيق أقصى قدر من الأتمتة.
قد يحقق النظام عالي الأتمتة، الذي يتطلب تدخلًا هندسيًا واسعًا كلما تغيّر المنتج، قيمة عملية أقل من نظام شبه مؤتمت يستطيع الفنيون إعادة تهيئته بسرعة.
وهنا تظل الخبرة البشرية ذات قيمة خاصة.
لذلك ينبغي للمصنّعين تقييم الأتمتة استنادًا إلى اقتصاديات العملية الإجمالية، بدلًا من عدد الروبوتات. وينبغي أن يشمل الحساب وقت تبديل المنتجات، والجهد الهندسي، ومتطلبات الصيانة، وتعقيد البرمجة، ومتطلبات الجودة، ومرونة المشغلين.
سيزيد الذكاء الاصطناعي الحاجة إلى الحكم الهندسي
ستُغيّر الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي هذه المعادلة بدرجة أكبر.
يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد الأنماط في بيانات الآلات، واكتشاف السلوك غير الطبيعي، ودعم الصيانة التنبؤية، وتحسين معلمات الإنتاج، ومساعدة الفنيين في استكشاف الأعطال وإصلاحها. ومع ذلك، لا يلغي الذكاء الاصطناعي الحاجة إلى الحكم الهندسي.
لا تزال إشارة الاهتزاز غير الطبيعية تتطلب شخصًا يفهم الآلة. كما لا يزال الانحراف غير المتوقع في العملية يتطلب شخصًا يحدد ما إذا كان السبب يعود إلى أجهزة القياس، أو منطق التحكم، أو المعدات الميكانيكية، أو اختلاف المواد، أو ظروف العملية.
يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل الوقت اللازم للعثور على المعلومات، لكنه لا يمنح تلقائيًا مسؤولية اتخاذ القرار الهندسي النهائي.
ولهذا السبب، ستحتاج مؤسسات التصنيع المستقبلية إلى أشخاص يفهمون الأنظمة الصناعية والتقنيات الرقمية معًا.
يجب أن تتغير استراتيجية القوى العاملة مع استراتيجية التحكم
ينبغي للمصنّعين التوقف عن التعامل مع الاستثمار في الأتمتة وتطوير القوى العاملة باعتبارهما برنامجين منفصلين.
عندما يضيف المصنع روبوتات أو معدات يتحكم فيها PLC أو أنظمة فحص بالرؤية أو مناولة آلية للمواد أو أنظمة حركة متقدمة، تتغير متطلبات القوى العاملة فيه فورًا. لذلك، ينبغي تطوير خطط التدريب بالتوازي مع بنية الأتمتة.
من المرجح أن تجمع المصانع الأكثر فعالية بين ثلاثة عناصر: الأتمتة لتنفيذ الأعمال المتكررة، وأنظمة هندسية توفر إمكانات قوية للتشخيص، وتدريب منظم يطوّر القدرة التقنية المرتبطة بهذه الأنظمة.
وهذا ينشئ نموذج تشغيل أكثر استدامة.
ينبغي ألا تُقاس الأتمتة بعدد المهام اليدوية التي تختفي فحسب، بل ينبغي أيضًا قياسها بمدى فعالية القوى العاملة المتبقية في تشغيل النظام المؤتمت وصيانته واستكشاف أعطاله وتحسينه.
الميزة التصنيعية التالية ستكون في القدرة التقنية
ستبدو القوى العاملة في قطاع التصنيع خلال العقد المقبل مختلفة عن القوى العاملة في العقد السابق.
ستواصل الروبوتات اكتساب قدرات أكبر. وستتوسع الروبوتات التعاونية لتشمل تطبيقات كانت تتطلب في السابق عمالة يدوية. وسيساعد الذكاء الاصطناعي بصورة متزايدة في الفحص والصيانة والجدولة وتحسين العمليات. وستتولى الأنظمة المتنقلة الذاتية المزيد من مهام الخدمات اللوجستية الداخلية.
لا يلغي أيّ من هذه التطورات الحاجة إلى أشخاص مهرة.
بل إنها ترفع المستوى التقني للأشخاص المسؤولين عن المصنع.
لن تكون الشركات المصنّعة التي تحقق أكبر استفادة من الأتمتة بالضرورة هي التي تركّب أكبر عدد من الروبوتات، بل ستكون المؤسسات القادرة على دمج الأتمتة مع بنى تحكم قابلة للصيانة، وأدوات تشخيص عملية، ونقل منظم للمعرفة، وتطوير مستمر للقوى العاملة.
لذلك، لا تتمثل مشكلة القوى العاملة الفورية ببساطة في نقص الأشخاص.
إنها نقص في الأشخاص الذين يمتلكون القدرات التقنية المناسبة للأنظمة الصناعية المتزايدة التعقيد.
تُغيّر الروبوتات أسلوب العمل. وعلى المصنّعين تغيير طريقة تطوير العاملين الذين يشغّلونها ويصونونها.
