تكنولوجيا المعلومات وتحليل البيانات الضخمة في الصناعة
حديثا أصبحت تكنولوجيا المعلومات توظف أدواتها لتحليل ومعالجة البيانات الضخمة والتي تهدف إلى استرجاعها من الانظمة المختلفة في العديد من المجالات وفي المجال الصناعي بشكل خاص كجزء من نظام ذكاء الأعمال . تتم عملية استرجاع البيانات ومعالجتها واستخدامها بغرض تطوير المنتجات او استحداث منتج جديد، بالاضافة إلى استخدام هذه البيانات في خفض تكاليف الانتاج والأخطاء التي تحدث أثناء عملية الانتاج للمنتج الواحد, وتوفير المعلومات اللازمة لمساعدة متخذي القرار للمنتج في مراحل الانتاج والتطوير في إدارة سلسلة الإمداد . تستعرض الدراسة اطار تصميم يعمل على تحليل البيانات الضخمة من خلال استخدام البيانات والتقارير من مصادر مختلفة من الأنظمة,وتحليل البيانات من آلات التصنيع للمنتجات من أجل تحديد الأخطاء الناتجة في عمليات التصنيع وتكلفة هذا الخطأ في عملية الإنتاج, كما يوفر اقتراحات لتجنب هذا الخطأ, كما يوضح عملية الإنتاج من البداية إلى النهاية وكيفية تطوير عملية الانتاج. التصميم المقترح لديه الأدوات اللازمة لتحليل البيانات الكبيرة وإيجاد العلاقة بين المنتجات لكافة العمليات في مرحلة الانتاج.
مصدر البيانات الكبيرة هي عباره عن ناتج من عمليات الأفراد الذين يتواصلون مع تكنولوجيا المعلومات بطرق مختلفة معا للأدوات وهي مصادرعديدة مثل سجلات المستخدمين من المواقع الالكترونية والانترنت, مواقع التواصل الاجتماعي, البريدالالكتروني, خوادم الويب، وبيانات الإنترنت والمحتوى من وسائل الاتصالات الاجتماعية والبيانات الخاصة لمعدات التصنيع والتقاريرالناتجة عنها, والأبحاث العملية بكافة المجالات. البيانات الكبيرة أصبحت تتصارع بكبرحجمها ونموها بشكل ملحوظ في الآونة الأخيرة وصعوبة التعامل معها لعدة أسباب وهي تعتمدعلى مصدرالبيانات ونوعها. 
نتيجة لذلك أصبحت البيانات الكبيرة هي الجيل القادم من الحوسبة واستخدام أدوات تكنولوجيا المعلومات لخلق قيمة لها من خلال تحليلها والحصول على نتائج.ومن الأمثلة على ذلك شركةIBM تنتج 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم، هذه البيانات مستخرجة من مصادر مختلفة مثل المعلومات عن المناخ والتعليقات التي نشرت على مواقع التواصل الاجتماعي، والصور الرقمية وأشرطة الفيديو ومعاملات البيع والشراء
تمت أول دراسة في عام 1995 من قبل ريدمان والتي كانت تناقش اهمية البيانات وجودتها للشركات المصنعة للمنتجات واتخاذ القرارات, وركزت الدراسة على كيفية الحد من الأخطاء بالبيانات وتحسين الميزة التنافسية للشركة، وأوضحت الدراسة أهمية البيانات لتحقيق ميزة تنافسية في السوق للعملاء والمنتجات، وخلاصة الدراسة بينت أن البيانات الجيدة وتحليلها يؤدي إلى اتخاذ قرار سليم من قبل أصحاب القرار والذي يتطلب اتخاذ قرار سليم و واضح وسريع.
بدأت العديد من الدراسات والأبحاث التوصل إلى تقنيات جديدة للتعامل مع البيانات الكبيرة مثل هادووب 
وأدوات نظام ذكاء الأعمال لإيجاد علاقات أكثر تفصيلا بين هذه البيانات وجعل المعلومات متاحة لأكبر عدد ممكن من الأجهزة المتصلة بالأنظمة.
توفر تكنولوجيا المعلومات الأدوات الازمة لتحليل البيانات الكبيرة لتحقيق أفضل إنتاجية وتحديد التكاليف اللازمة لتحويل المواد الخام إلى منتجات ذات جودة عالية، وأدوات أخرى تتعلق بعملية الانتاج والفحص والأنظمة المستخدمة للتحقق من هذه المنتجات.
قدم ريتشارد دراسة بما يتعلق بالبيانات الكبيرة مستخدما طريقة الإجابة على السؤال التالي: ما هي، ولماذا يجب أن نهتم.
وأوضحت الدراسة أيضا كيف أصبحت البيانات الكبيرة مصدر من مصادر الصناعات المختلفة مثل:
ملخص الدراسة كان يركز على القدرة على تحليل البيانات الكبيرة لزيادة المعلومات التي قد يتم الاستفادة منها. وتحسين وقت الاستجابة في حال الحاجة اليها.
تتم عملية تحليل البيانات بالمجال الصناعي من خلال استخدام الانظمة القائمة لعمليات الانتاج للشركات المصنعة والبيانات الناتجة عن انظمتها مثل بيانات المخزون، والمعاملات المالية وانظمة التشغيل مثل أجهزة الإنذار والاستشعار، وانظمة عمليات التصنيع، والانظمة التي تسجل جودة المنتجات والاحداث التي يتعرض لها المنتج خلال مرحلة الانتاج، وتكون هذه البيانات ناتجة من مصادر مختلفة اما من خلال الانظمة والمعدات الداخلية للمنشئة او خارجية تكون غير منسقة ومختلفة من قبل العملاء، الموردين، شبكة الإنترنت. يتم العمل على كمية البيانات التي تم توفيرها واستخدام ادوات متقدمة لتحليل البيانات المتعلقة بعمليات التصنيع لايجاد علاقة بينها.
اغلبية القطاعات الصناعية اشارت إلى اهمية نتائج تحليل البيانات والذي تحققه من فعالية كبيرة لعمليات التسويق للمنتجات, وهي فرصة لدخل جديد , ايجاد حلول جديدة, زيادة الفرص بالسوق وبذلك هو فرصة لدخل جديدة للمنشئة, خدمة أفضل للعملاء, تحسين الكفاءة في عملية التشغيل, مزايا أكثر تنافسية, قرارات واضحة نتيجة ان البيانات اصبحت واضحة ولا يوجد غموض وزيادة قدرة الشركة على التنبؤ.
SAS هي احدى الشركات الرائدة في تحليل البيانات, عملت على تحديد أهمية البيانات الكبيرة وما هي التحديات الخمس الكبرى للبيانات الكبيرة في هذا المجال وذلك من خلال:
عملت الشركة على توضيح التحديات التي تواجه المنشئات المصنعة عند التعامل مع البيانات الكبيرة:
واوضحت الشركة تحديات أخرى عند التعامل مع البيانات الكبيرة:
ذكاءالأعمال , هو مجموعة من التقنيات والأدوات المسؤولة عن تحويل البيانات بمختلف اشكالها ونسقها إلى معلومات ذات قيمة لأغراض تحليل بيانات الأعمال. توفر تقنيات استقصاء المعلومات القدرة على استخراج كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة والمنسقة لتحديد وتطوير وخلق فرص لعمل استراتيجية جديدة في السوق. كما يهدف BI إلى سهولة تفسير الكميات الكبيرة من البيانات وتحديد الفرص الجديدة للمنشئة لتنفيذ استراتيجية فعالة تقوم على رؤى متوفرة للشركات مع وجود ميزة تنافسية طويلة الأمد في السوق .
Mtconnect , هي شركة تجارية كان الغرض من انشائها هو استخراج البيانات في مجال التصنيع من الملفات المتاحة لمعدات التصنيع وأجهزة الاستشعار، والانظمة المستخدمة من قبل الشركة في الإنتاج مع التطبيقات العملية. تحقق نتائج ايجابية مثل توفير كفاءة العمل، تحسين عملية الإنتاج وزيادة الإنتاجية.
لويس كولومبوس قام بعمل دراسة التحديات العشرة للبيانات الضخمة في التصنيع, وركزت الدراسة على نظام ماكينزي , وتركزت على منشئتين مصنعة تقوم باستخدام البيانات في التحليل لزيادة الانتاجية وتخفيض التكاليف 
كانت نتائج الدراسة بعد ان قام بتحليل بيانات الدراسة :
ماكينزي عملت مع العديد من المنظمات لمساعدتها في تحسين الأداء وتحقيق الأهداف الهامة عن طريق بناء تطبيق الإحصاءات مع الأدوات الرياضية (EXHIBIT), يعمل التطبيق من خلال الوصول إلى البيانات الكبيرة والعثور على نمط للعلاقات بينها وباستخدام خطوات عملية منفصلة ومدخلات الأعمال من أجل تقييم وتحسين اجراءات العمل وتعيينها لتصبح متاحة وبذلك يمكن قياسها ومقارنة تاثيرها النسبي لمدخلات الإنتاج المختلفة
يعمل نظام (EXHIBIT) مع انظمة البيانات الكبيرة بشكل متزايد. ويقوم بتحسين العمليات الحالية للانظمة والمعلومات المتاحة عن طريق مركزة وفهرسة البيانات من مصادر متعددة وانشاء تقارير للأنشطة عمليات التصنيع وسلسلة التوريد في مراحل الانتاج، ويطبق تحليل متطورة كجزء من التحسينات العملية وتبسيط المراحل المعقدة بشكل أفضل, وابراز نقاط القوة للشركة على المنافسة والنجاح والاستناد إلى هذه المعلومات لتصبح أحد المنافسين بالسوق.
عمل ستيف على بناء نظام جديد يدعم البنية التحتية لتحليل البيانات, وقام بشرح البنية التحتية واهميتها، وكانت النتيجة هي اداة بحث تقوم بدورها بتحليل ومنطق الأعمال، والقدرة على تحليل البيانات الكبيرة وخلق قيمة من هذه البيانات، وكانت بمثابة النقطة الرئيسية للتعبير عن شروط وضوابط واقعية ينبغي اتخاذ القرارات من خلالها مثل اختيار متطلب تحليل البيانات.
قامت شركة هيتاشي لأنظمة المعلومات بتقديم منتجات وخدمات مثل: Pentaho لتحليل الأعمال وPentaho لتكامل البيانات. وقامت الشركة بإنشاء أداة تدعى(EDO) لتحسين التعامل مع البيانات المخزنة والموجودة وذلك لزيادة ولاء واستهداف العملاء للمنتجات .
قدمت الشركة (EDO) كدراسة خاصة لحل المشاكل القائمة. وتركزت الدراسة على تحليل البيانات المتوفرة لديها والتي كانت احدى مشاكلها والتي تمثلت بتقليل الوقت المستغرق لعملية تحليل البيانات من خلال عملية تشغيل (extract, transform and load)ETL والتي كانت بحاجة إلى وقت ما يقارب 30 ساعة. وكان الهدف الاخر من تقديم هذه الاداة هو تحسين كفاءة معالجة البيانات، وايجاد أحد الحلول للتعامل مع البيانات كبيرة بشكل يومي، إضافة إلى زيادة كفاة الانظمة في عملية استخراج البيانات، وتحويل تلك البيانات وتوفيرها لانظمة الاستعلام.
يتم التعامل مع البيانات من خلال استخراج وتكامل البيانات وتحليلها من مصادر بيانات متعددة للمساعدة في توحيد, يتم معالجتها بعد ذلك عبر MapReduce , أو أباتشي لتشغيل التحليلات عليها واستخراج التقارير. يتم تسليم البيانات المجهزة والبحث العميق في بيانات العملاء والعثور على العرض الأكثر استهدافا لوضعها في السوق. وتوفير البيانات كخدمة للعملاء، مما يمكن المستخدمين النهائيين النظر إلى المقاييس التجارية، مثل التكاليف العامة، والإيرادات، وموقع العميل.
نتائج الدراسة التي قدمتها شركة Pentaho:
PLEX هي شركة في مجال تحليل البيانات الكبرى في التصنيع توفر الشركة العديد الانظمة التي تدعم التصنيع في مجال التكنولوجيا. من خلال انظمتها, تقوم بربط الموردين والمواد والآلات والعملاء تحقيق ميزة الابتكار، وتحسين الإنتاجية لتخرج بنظام للمستخدم النهائي وتحقيق مستويات جديدة من الجودة والكفاءة بعد ان تم ربطهم.
جيري فوستر هو المدير التنفيذي للشركة يقوم بوضع استراتيجية التكنولوجيا في أنظمة PLEX, وقال بان السوق هو تجربة مستمرة من الأدوات والتقنيات لاحتضان بيانات كبيرة جديدة, وقال ان الشركة نشأت نتيجة وجود 55% من عملائها يستخدمون الأدوات والآلات المربوطة الكترونيا، ويتم ضبط هذه الادوات والبيانات الكبيرة الناتجة آليا لتلبية مواصفات المنتج وملاحظاتهم الغنية في الوقت الحقيقي.
أوضح جيمس موين في دراسته كيفية نقل البيانات الكبيرة والتحليلات التنبؤية في تصنيع semiconductors حيث البيانات الكبيرة اصحبت حلول رئيسية لتوسيع نطاق التحكم في العمليات نظم(ASMC).
حددت الدراسة أبعاد ومشاكل البيانات الكبيرة في semiconductors على النحو التالي: حجم البيانات، سرعة البيانات بالنمو، تنوع البيانات، صحة وقيمة (التحليل) ولحل هذه التحديات هذه وضعت حلول مختلفة:
في حال تم تطبيق الخطواط السابقة على البيانات الكبيرة تعود النتائج إلى تحسين أداء تحليل البيانات الكبيبرة, تخزين البيانات يصبح أكثر كفاءة والية التعامل معها, انخفاض تكلفة تحليل البيانات وتوفير تحليلات تنبؤية دقيقة.
اقترح رويشيرو نموذج تحليل للبيانات الكبيرة لشركة IBM، كما هو موضح بالشكل(2)
, يوضح من خلاله بداية نوع بيانات ومصادرها. من خلال ترحيل البيانات لمنطقة نظام التشغيل واستخدام نتائج عملية البيانات ليتم تحليلها وعرضها لتشكل تحليل تنبؤي ونموذجي للمستخدم النهائي.
من خلال دراستنا للأنظمة التي تمت في مجال البيانات الكبيرة والتصنيع تم استنتاج مكونات يمكن تلخيصها في اطار نظام جديد والذي يتكون من ثلاثة أقسام رئيسية : 
1- مصدر البيانات: من خلاله يمكن تحديد مصادر البيانات التي تكون بدورها البيانات الكبيرة مثل بيانات المنشئة الداخلية أو من المنشئات الخارجية وهي تكون بتنسيقات مختلفة (XML,TXT ) ويتم تقسيم هذه البيانات إلى:
2- استخدام تقنية Hadoop مع قواعد البيانات وخوادم متعددة لتوفير المعلومات لنظام BI لاستخدامها بغرض التحليل لاحقا:
3- نظام تطبيق ذكاء الأعمال: يحتوي التطبيق عمليات متعددة الخطوات باستخدام قاعدة بيانات واحدة والإعداد وهو يتكون من:
النتائج المتوقعة من تصميم هذا الاطار خلال عملية التعامل والتحليل للبيانات الضخمة في مجال التصنيع النظام هي:
بعد الأطلاع على الدراسات السابقه ودراسة أهمية البيانات الكبيره في عمليات التصنيع والأدوات المستخدمة لتوفير معلومات مفيدة، والنظر إلى أهمية البحث والتطوير في ايجاد حلول جديدة للتحديات في هذا المجال، تم تأسيس العديد من الشركات لتقديم حلول أفضل للمشاكل خلال عملية التعامل مع تحليل البيانات الكبيرة في مجال التصنيع ولتحقيق أهداف المنشئات المصنعة كما تم توضيحه سابقا.
التصميم الذي تم شرحه في هذه الدراسة، يقدم العديد من الخطوات العملية بدءا من مصادر البيانات حتى استخراج التقارير للمستخدم النهائي من خلال هذه البيانات والتي سوف تعطي مزيدا من التفاصيل للبيانات والمعلومات حول المنتجات وتكلفة الأخطاء بعد تحليل البيانات في نظام ذكاء الأعمال ويساعد في اتخاذ القرارات بشكل أفضل لعمليات الإنتاج. والأهم من ذلك أنه يحلل سجلات الأخطاء لتحديد أي عملية يجب تغييرها أو ابقائها على حالها في سلسلة الانتاج...
يمكنك أيضا قراءة
نظرة عامة على الحوسبة السحابية والمسائل الأمنية ذات الصلة