الذكاء الاصطناعي يحول صناعة الرقائق: Siemens وGlobalFoundries يشكلان تحالفًا للتصنيع الذكي
تواجه صناعة أشباه الموصلات طلبًا وتعقيدًا غير مسبوقين. وللتعامل مع ذلك، أعلنت شركتا Siemens وGlobalFoundries عن شراكة استراتيجية تركز على الذكاء الاصطناعي (AI) والأتمتة. تهدف هذه التعاون إلى إحداث ثورة في تصنيع أشباه الموصلات من خلال تعزيز الكفاءة التشغيلية وزيادة وقت تشغيل المعدات إلى أقصى حد، وهو أمر حيوي لتأمين سلسلة التوريد العالمية للرقائق.
التوافق الاستراتيجي من أجل مرونة التصنيع
هذه الشراكة ليست مجرد إطلاق منتج واحد. بل تمثل تكاملاً عميقًا بين برامج الأتمتة الصناعية والتوأم الرقمي لشركة Siemens وعمليات التصنيع المتقدمة لشركة GlobalFoundries. ونتيجة لذلك، تتصدى هذه التحالف مباشرة للحاجة الملحة إلى إنتاج مستقر وقابل للتنبؤ في عصر أصبحت فيه الرقائق ضرورية للذكاء الاصطناعي والدفاع والبنية التحتية الحيوية.
دمج الخبرات الصناعية وخبرات أشباه الموصلات
تساهم Siemens بمجموعة شاملة من البرمجيات الصناعية، بما في ذلك أدوات تصميم الرقائق، وأتمتة المصانع، وإدارة دورة حياة المنتج. تقدم GlobalFoundries تقنيتها في عمليات أشباه الموصلات وبراعتها التصنيعية، إلى جانب قدرات تصميم RISC-V من شركة MIPS التابعة لها. لذلك، يخلق هذا الدمج حلقة تغذية راجعة قوية بين التصميم الرقمي والإنتاج الفيزيائي.

التركيز على الصيانة التنبؤية والتحكم في المصنع
الهدف الأساسي هو الصيانة التنبؤية. في مصنع عالي التكلفة، يتسبب توقف المعدات غير المخطط له في خسائر مالية وإنتاجية ضخمة. من خلال نشر حساسات مدعومة بالذكاء الاصطناعي وأنظمة تحكم في الوقت الحقيقي، يهدف الشركاء إلى التنبؤ بالأعطال قبل حدوثها. علاوة على ذلك، يسعون إلى مركزية الأتمتة، مما يحسن الاتساق عبر خطوط التصنيع عالية الحجم.
من المصانع إلى تطبيقات صناعية أوسع
تخطط الشركات للتحقق من صحة هذه التقنيات داخل عملياتها الخاصة أولاً. وبعد ذلك، يمكن توسيع أطر الأتمتة والمراقبة بالذكاء الاصطناعي المثبتة لتشمل صناعات دقيقة أخرى. من المرجح أن تستفيد الروبوتات والبنية التحتية المتصلة، مما يشير إلى قدرة الشراكة على وضع معايير جديدة للتصنيع الذكي تتجاوز أشباه الموصلات.
الاستجابة لضرورة جيوسياسية وتقنية
تحدث هذا التعاون في وقت تعطي فيه الدول أولوية لاستقلالية أشباه الموصلات. تنظر الحكومات الآن إلى الرقائق كأصول استراتيجية، وتستثمر بكثافة في الإنتاج المحلي. وبالتالي، فإن تحسين كفاءة وموثوقية المصانع ليس هدفًا اقتصاديًا فحسب، بل ضرورة جيوسياسية. أشار سيدريك نيكي من Siemens AG قائلاً: "اقتصادنا يعمل على السيليكون – رقاقة واحدة في كل مرة"، مما يؤكد الدور الأساسي لتصنيع الرقائق.
تمكين الموجة القادمة من الذكاء الاصطناعي على الحافة والأنظمة الصناعية
أبرز الرئيس التنفيذي لشركة GlobalFoundries، توم كولفيلد، التحول في الذكاء الاصطناعي من السحابة إلى الحافة. الرقائق المصنعة محليًا والآمنة ضرورية لهذا الانتقال إلى الأجهزة الفيزيائية والأتمتة الصناعية. لذلك، فإن جعل المصانع أكثر ذكاءً ومرونة يدعم مباشرة انتشار الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية، من الأنظمة الذاتية إلى الشبكات الذكية.
تحليل: نموذج لصناعة 4.0
من منظور صناعي، تُعد هذه الشراكة نموذجًا مهمًا لمستقبل التصنيع. فهي توضح كيف يمكن لتقنية التشغيل (OT) المتقاربة مع الذكاء الاصطناعي المتقدم وتحليلات البيانات أن تحل التحديات الصناعية الأساسية. التركيز على التحليلات التنبؤية والتحكم المركزي من المرجح أن يصبح معيارًا، مما يدفع المصنعين الآخرين إلى تبني استراتيجيات دمج رقمية مماثلة للبقاء في المنافسة.

الأسئلة المتكررة (FAQ)
س1: ما هو الهدف الرئيسي من شراكة Siemens-GlobalFoundries؟
A1: الهدف الأساسي هو استخدام الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتحسين الكفاءة التشغيلية ووقت تشغيل المعدات بشكل كبير في مصانع تصنيع أشباه الموصلات، مما يثبت الإنتاج.
Q2: ما هي التقنيات المحددة التي يدمجونها؟
A2: إنهم يدمجون برنامج Siemens للأتمتة الصناعية، وتقنية التوأم الرقمي، وأدوات الذكاء الاصطناعي مع عمليات تصنيع أشباه الموصلات وتشغيل المصانع لدى GlobalFoundries.
Q3: كيف ستفيد هذه التعاون في إنتاج الرقائق؟
A3> من خلال تمكين الصيانة التنبؤية والتحكم في العمليات في الوقت الحقيقي، تهدف إلى تقليل التوقفات غير المخططة وتحسين اتساق التصنيع، مما يؤدي إلى إنتاج أعلى وأكثر موثوقية.
Q4: هل يمكن استخدام هذه التكنولوجيا خارج تصنيع أشباه الموصلات؟
A4: نعم. تنوي الشركات تطبيق أُطُر الأتمتة والمراقبة المثبتة في مجالات مجاورة مثل الروبوتات المتقدمة وأنظمة البنية التحتية الذكية.
Q5: لماذا هذه الشراكة مهمة الآن؟
A5> يعالج الاحتياجات العاجلة لتعزيز مرونة سلسلة التوريد والإنتاج المحلي، حيث تُعتبر الرقائق الآن أصولًا استراتيجية حاسمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والطاقة والدفاع.
تحقق من العناصر الشائعة أدناه لمزيد من المعلومات في Autonexcontrol
| 330930-040-00-CN | 330930-040-01-CN | 330930-040-02-CN |
|---|---|---|
| 330930-045-00-CN | 330930-045-01-05 | IC660TBA021 |
| IC660TBA023 | IC660TBA024 | IC660TBA025 |
| IC660TBA026 | IC660TBA101 | IC660TBA103 |














