صناعة الكيماويات ليست مجرد مصنع/صناعة واحدة تُنتج عددًا محدودًا من المنتجات؛ بل هي مجموعة من القطاعات المتنوعة التي تسعى جميعها لتحقيق هدف واحد، وهو إرضاء مستهلكي المنتجات والخدمات التي تتعامل معها. على سبيل المثال، يسعى مُصنّعو المواد الكيميائية الأساسية إلى إرضاء مستخدميهم النهائيين المباشرين، وهم مُصنّعو الدهانات والطلاءات. في حين أن صناعة الدهانات والطلاءات قد تعتمد على مستخدميها النهائيين، وهم سكان المباني، ومُصنّعو المركبات والسيارات، وصناعة التعبئة والتغليف التي تتطلب طلاءات متخصصة، وغيرهم من المستخدمين النهائيين. يؤدي هذا التقسيم الواسع لصناعة الكيماويات إلى انخفاض هامش الربح نظرًا لاختلاف مراحل ومستويات القيمة المضافة قبل أن يتمكن المستهلكون النهائيون من استهلاك المنتج. وهنا أدركت صناعة الكيماويات ضرورة اعتماد الرقمنة والتقنيات المرتبطة بها لزيادة ربحية مؤسساتها. وقد تبنّت كبرى شركات صناعة الكيماويات التعاون بين مؤسساتها وشركات التكنولوجيا المختلفة لتحسين أدائها وعروض منتجاتها ودورة تشغيلها، مما جعل هذه الفكرة مشروعًا ذكيًا للغاية. من التقنيات القليلة التي اعتمدتها الصناعة الكيميائية: إنترنت الأشياء (IoT) . ببساطة، إنترنت الأشياء هو ربط جميع الأجهزة الإلكترونية بأجهزة استشعار ومكونات، مما يُنشئ شبكة اتصال متبادلة بين جميع الأجهزة وأجهزة الاستشعار والمكونات. تُعنى هذه الشبكة بمراقبة الآلات والمعدات العاملة في الصناعة الكيميائية، وأتمتة عملياتها ومعالجتها، وتسجيل أي خلل أثناء تصنيع المنتجات الكيميائية، ليتم تحليلها لاحقًا باستخدام تقنية أخرى، وهي التحليلات. باستخدام هذه التقنية، يُمكن لأجهزة الاستشعار مراقبة الآلات والمعدات التي لا تعمل بكفاءة عالية، والتنبؤ بالآلات التي قد تحتاج إلى صيانة، مما يُؤدي إلى توقفها عن العمل بشكل تنبؤي، وصيانة دورية لها. كما تُساعد هذه التقنية في تحسين الخدمات اللوجستية ونقل الأصول التي تُنتجها المؤسسة، بفضل استخدام علامات تحديد الهوية بموجات الراديو (RFID)، وأجهزة الاستشعار المُثبتة على الأصول ومنشأة التصنيع. كما تُساعد هذه التقنية في مراقبة استهلاك الطاقة لآلات مُحددة، وتحديد إنتاج الطاقة المُقدم لها وفقًا للوائح والامتثال لأنظمة الطاقة. التعلم الآليلقد ازدهر التعلم الآلي في قطاعات أخرى حيث تشتد الحاجة إلى أتمتة أماكن العمل ودراسة الأنماط والاتجاهات، حيث قد لا يتمكن البشر من قراءة المعلومات المتاحة لهم. على الرغم من أن تطبيق التعلم الآلي في الصناعة الكيميائية لا يزال حديث العهد ومزدهرًا، إلا أن فوائد تحديد الاتجاهات والأنماط من المعلومات تعود بالنفع على هذه الصناعة بالفعل. على سبيل المثال، يتعرف التعلم الآلي على أداء الأفراد، ويرصد كل إجراء يقوم به موظف أو جهاز يعمل في المؤسسة يعاني من ضعف الأداء، ويحدد الاتجاهات والأسباب الكامنة وراء هذا الأداء الضعيف، ويوفر طرقًا وأساليب لتحسين أدائهم. كما يساعد التعلم الآلي في تحديد استراتيجيات التسويق الأكثر فعالية للمؤسسات، ويُستخدم أيضًا لمراقبة الأفراد أو المؤسسات التي يجب أن يستهدفها فريق المبيعات. يكتشفون الأنماط المذكورة أعلاه بمساعدة كشف ملامح الوجه، وأنماط الكلام، وأنماط النصوص، واللغة المستخدمة في المحادثات. سلسلة الكتل (البلوك تشين): ببساطة، هي سجل افتراضي يسجل المعاملات وينشئ قاعدة بيانات معلوماتية لكل معاملة تجارية تُجرى على الإطلاق في سلسلة التوريد بأكملها. عادةً ما تكون دفاتر الأستاذ خاصة وسرية، بينما تُعدّ تقنية البلوك تشين مجانية الاستخدام لكل منظمة أو فرد في سلسلة التوريد. يتيح هذا العرض التكنولوجي التعاون مع خبراء في المجتمع نظرًا لطبيعته المجانية. كما يسمح هذا أيضًا بالتداول بين صغار المصنعين والجهات الفاعلة الرئيسية الموجودة في العالم. ومن أهم الفوائد المرتبطة بهذه التقنية ضمان إمكانية تتبع المنتجات المتوفرة في السوق إلى أصلها، مما يمنح المستهلكين الذين يشترون المنتجات المذكورة الثقة بأنها ليست مزيفة. الخلاصة : لقد أحدثت التطورات في العروض والابتكارات التكنولوجية تحولًا جذريًا في سلسلة التوريد الخاصة بالصناعة الكيميائية، حيث تُوصف الآثار الإيجابية بأنها لا تُحصى. وحتى مع هذه الفوائد، تتطلب هذه التقنيات امتلاك العقلية الصحيحة والمهارات المعرفية اللازمة لتطبيقها بشكل صحيح في مؤسستك. وسواء كان تركيزهم على جعل الصناعة أكثر ربحية بمساعدة هذه التقنيات المتاحة لهم أم لا، فهذا أمر متروك لهم.
