"لقد كانت الصناعة تمارس الرقمنة لفترة طويلة، وقد جعلت التغييرات الأخيرة هذه التطبيقات أكثر قوة، ومرونة، ومحمولة، وذكية، ومستقلة. إن التغيير في مؤشر أسعار المستهلك تدريجي. وهو تدريجي بسبب المسؤوليات المتأصلة المرتبطة بتشغيل مصنع صناعي." يقول سيرجيو فرنانديز، رئيس أسواق المواد الكيميائية، شركة يوكوجاوا للكهرباء، الولايات المتحدة الأمريكية. ومع ذلك، نجحت شركات CPI في نشر التقنيات الرقمية على نطاق واسع، ويرجع ذلك جزئيًا إلى التحول من البرامج التي يتم تشغيلها على أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بالمستخدمين إلى التطبيقات والأدوات عالية الأداء-التي يمكن الآن الوصول إليها من أي مكان تقريبًا.
يوضح فرنانديز، "لا تعمل الحوسبة السحابية على تقليل ميزانيات النفقات الرأسمالية فحسب، بل تعمل أيضًا على تسهيل توفر نماذج العمليات، سواء كانت حالة ثابتة- أو ديناميكية، بغض النظر عن موقع المستخدم النهائي". ومع ذلك، فهو يحذر من الافتراض ببساطة أن نماذج المصانع الرقمية (بغض النظر عن مدى تقدمها) ستكون دقيقة تمامًا من حيث الدوام. "إن العمليات الصناعية تشبه الكيانات الحية؛ فهي تتغير بمرور الوقت. وأي تمثيل رياضي، مثل التوأم الرقمي، سوف يحتاج إلى تكييفه وتحديثه من خلال بعض الآليات. أبعد من ذلك، سيتم التخلص منها في نهاية المطاف. الأصول تحتاج إلى الاهتمام؛ فهي تتطلب ميزانيات للحفاظ على استدامتها." وأضاف. وبالنظر إلى المستقبل، ومع ظهور المزيد والمزيد من العمليات المستقلة، فإن الحاجة الملحة للأمن والاستدامة تعني أنه يجب تحقيق توازن ذكي عند نشر الموارد البشرية إلى جانب الأصول الرقمية. قال فرنانديز: "يمكن معالجة العمليات الميدانية الخطرة، والإجراءات المتكررة، والأنشطة الروتينية، والرحلات الميدانية غير الضرورية لجمع البيانات وعمليات التفتيش في المناطق الخطرة بذكاء باستخدام التقنيات الحالية والقادمة"، مضيفًا أن اعتبار -التقنيات الرقمية المتطورة كعناصر أساسية يمكن أن يؤدي إلى إنشاء بنية يمكن أن تلهم المزيد من الابتكار البشري. "وهذا يعني التحسين المستمر للعمليات، وتوقع الاضطراب التالي وتحسين سلسلة القيمة بأكملها." الأصول تحتاج إلى الاهتمام؛ وأضاف أنها تحتاج إلى ميزانيات للحفاظ على استدامتها.
إن مجرد تطوير نموذج برمجي يحاكي إحدى العمليات أو الأصول لا يكفي لتحقيق أقصى قدر من الاستفادة من التحول الرقمي، كما أكد ذلك راجيش راماشاندران، كبير المسؤولين الرقميين في شركة ABB للأتمتة الصناعية). . "الاتجاه الآن هو نحو توأم الذكاء الاصطناعي الصناعي للمصانع الرقمية. وهو يبحث في كيفية التنبؤ بمجموعة من النتائج وتحسينها لسيناريو عملية محدد، مما يتيح الفرصة لضبط-المعلمات المختلفة." يؤكد راماشاندران على أن الذكاء الاصطناعي الخالص لا يمكن تطبيقه "كما هو" في البيئات الصناعية، وأن الخبرة في المجال المقابل ضرورية للتعرف على تعقيد عمليات مؤشر أسعار المستهلكين، مثل مواصفات جودة المنتج النهائي أو وجود شوائب في المواد الخام. الخبرة، والتي بلغت ذروتها في النموذج المعرفي الذي تم إنشاؤه من خلال منصة برمجيات ABBability Genix. "تبني Genix ما نسميه النموذج المعرفي الذي يعتمد على بيانات من أنظمة مختلفة مثل الصيانة والأجهزة والمختبرات. وهذا يعني أنها تساعد في تقديم تنبؤات أكثر دقة للتحسين." وأضاف راماشاندران. واستنادًا إلى دراسات الصناعة التي تظهر أنه، في المتوسط، قد يستخدم المصنع حوالي 27 بالمائة فقط من بيانات الإنتاج الخاصة به، في حين قد يقضي المهندسون ما يصل إلى 80 بالمائة من وقتهم في تجميع البيانات، وتوقع أن تساعد الأنظمة الأساسية للبرامج المتقدمة في تخفيف هذه الاختلالات. . ويقول: "إننا نتعامل بشكل أساسي مع المجالات التي نحتاج فيها إلى إطلاق العنان للقيمة في البيانات غير المستخدمة وتطبيق الذكاء الاصطناعي الصناعي على نطاق واسع لتحقيق أقصى قدر من الإنتاجية والمكاسب التشغيلية، مع تبسيط تكامل البيانات أيضًا."
منصات ذكية
ليس هناك شك في أن منصات البرمجيات الصناعية أصبحت أكثر قوة في السنوات الأخيرة مع قيام المزيد من الشركات بتبني حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الصناعي والتعلم الآلي (ML). "في CPI، يتم دمج هذه الأنواع من التقنيات في كل مكان بدءًا من مراقبة الأصول وحتى الطائرات بدون طيار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي -والتي يمكنها فحص أبراج الشعلة،" يوضح مايكل تورزيدلو، مدير المنتج للتحليلات والتعلم الآلي في Emerson (سانت لويس، ميسوري؛ ). لكن تورزايدلو يحذر من المغالاة في-المبالغة في قيمة هذه الحلول دون الاضطرار إلى إدراك أهمية المبادئ الهندسية الأساسية. "باعتبارك مهندسًا كيميائيًا، فإن أساسيات التحليلات هي أفضل مكان للبدء، بدءًا من التحليل القائم على المبادئ-، مثل التحليل الذي يعتمد على كيفية عمل المبادل الحراري. يمكن للمؤسسة بعد ذلك أن تتطور إلى منهج يعتمد على البيانات-باستخدام الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي للتعامل مع العمليات الأكثر تعقيدًا أو معالجة-المشاكل على مستوى العالم." يضيف.
يوضح بايج مورس، مدير الصناعة الكيميائية في شركة Aspen Technology, Inc، "يوفر الذكاء الاصطناعي إمكانات قوية لمؤشر أسعار المستهلك، لكن بعض الشركات تكافح من أجل تطبيقه بفعالية على تحديات التصنيع".
واستجابةً لذلك، بدأت AspenTech في دمج الذكاء الاصطناعي في النظام الأساسي لبرامجها، مما يجعلها في متناول نطاق أوسع من المستخدمين. ويشير مورس إلى أن الجمع بين هندسة المبادئ الأولى-والذكاء الاصطناعي والخبرة في المجال يمكن أن يساعد المستخدمين على إيجاد حلول أفضل للمشكلات المعقدة التي يجب حلها في CPI. لا يساعد نهج النمذجة الهجين الذي تتبعه AspenTech على تحسين العمليات فحسب، بل يمكّن المهندسين أيضًا من إنشاء أجهزة استشعار ناعمة مخصصة، وتصميم أجهزة جديدة ودمج العمليات-الشاملة للأصول. "يمكن للمهندسين الآن استخدام التعلم الآلي لبناء نماذج غنية بشكل أسرع للاستفادة من المحاكاة أو بيانات النبات، وإضافة الخبرة في المجال، والمبادئ الهندسية وقيود التصميم دون الحاجة إلى خبرة عميقة في العمليات أو الذكاء الاصطناعي." قال مورس. مع مواجهة العديد من شركات مؤشر أسعار المستهلكين لفجوات في المهارات المشروعة.
بالإضافة إلى التغلب على فجوات العمالة، تعد مبادرات الاستدامة مجالًا آخر حيث تركز شركات مؤشر أسعار المستهلك جهودها بشكل متزايد. يقول مورس: "لقد أدى توفير التكاليف إلى دفع الكثير من جهود الرقمنة، لكن الشركات تركز بشكل متزايد على النفايات والانبعاثات الصادرة عن وحدات الإنتاج، فضلاً عن تحسين الكفاءة والموثوقية". وأضافت: "تساعد محاكاة العمليات على تطوير منتجات جديدة لمواجهة التحديات التقنية للاقتصاد الدائري، مثل إعادة التدوير الجزيئي وتصميم البلاستيك الجديد، وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، أصبح هذا النشاط أسرع".
وتكتسب هذه القدرة التنبؤية قيمة متزايدة في تحقيق أهداف محددة للاستدامة، مثل الحد من تلوث الهواء من خلال أنظمة مراقبة الانبعاثات التنبؤية (PEMS)، وهي إحدى وظائف منصة Plantweb Optics Analytics التابعة لشركة Emerson، والتي تنشر أنظمة التحكم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من خلال التوائم الرقمية والنشر الموزع. "كجزء من Plantweb Optics Analytics، يمكننا نشر PEMS لرصد الانبعاثات وتقديرها باستخدام النماذج والتعلم الآلي لتحسين الإنتاج ديناميكيًا. باستخدام PEMS، يمكننا بناء نماذج بناءً على متغيرات العملية التي تم التقاطها واستخدامها لتقدير الانبعاثات وتقليلها في النهاية." قال تورزيدلو.
إن التزام البرنامج باستراتيجية الاستدامة يتجاوز مجرد خفض الانبعاثات. "يعد ظهور المنتجات والتقنيات المستدامة التي تعيد استخدام النفايات أو إعادة تدويرها مجال نمو لصناعة محاكاة العمليات، مما يطرح مشاكل جديدة وفرصًا جديدة. وتشمل مجالات النمو الأخيرة محاكاة عمليات مشتقات القنب (مثل اتفاقية التنوع البيولوجي) وتحسين الضوابط لتقليل الانبعاثات من مصادر الطاقة المتجددة. وتشمل مجالات النمو الأكثر رسوخًا في الصناعة الكيميائية الوقود الحيوي واستخلاص الميثان واستخلاص ثاني أكسيد الكربون واختيار المذيبات." يقول ديفيد هيل، مدير الدعم الفني في شركة Chemstations Inc. (هيوستن، تكساس).
ويعتقد هيل أن آفاق محاكاة العمليات يمكن تعزيزها بشكل أكبر من خلال إنشاء تحالفات منتجات باستخدام الأدوات المساعدة في مؤشر أسعار المستهلكين (CPI). غالبًا ما يكون لدى المهندسين الذين لا يستخدمون محاكيات العمليات أدوات يمكن تحسينها من خلال الاتصال بمحاكي العمليات. في قطاعات السلامة والتحكم في العمليات والطاقة، هناك العديد من الفرص للجمع بين الأدوات الخاصة بالصناعة- والمبادئ الأولى لمحاكيات العمليات". ويوضح هيل. ويعتقد هيل أن دوافع هذا التحول ستشمل تقليل غازات الدفيئة، وكفاءة الطاقة، وتحسين الأداء بناءً على النماذج الديناميكية الحرارية، وتحسين السلامة، وفرص التحكم المتقدم في العمليات باستخدام المحاكاة الصارمة.
الواقع الممتد
بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، فإن منصات برمجيات الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR) آخذة في الارتفاع أيضًا في المنشآت الصناعية-ولم تعد تعتبر هذا النوع من التكنولوجيا عنصرًا "فاخرًا"، وأكثر فائدة من أي وقت مضى بسبب الطلب المتزايد على العمل عن بعد أثناء الأوبئة. مع وجود عدد أقل من الأشخاص في النباتات بسبب الأوبئة، تتبنى النباتات تقنيات جديدة. وقال تورزايدلو من شركة إيمرسون: "يمكن لتقنية AR تراكب المعلومات الرقمية في العالم الحقيقي، مما يساعد على تجهيز العمال بشكل أفضل لأداء المهام بشكل أكثر دقة وبسهولة أكبر". أما بالنسبة لمستقبل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والواقع المعزز في البرمجيات الصناعية، فمن المؤكد أن حالات الاستخدام ستستمر في التوسع. "لا يزال هناك قدر كبير من الإمكانات غير المستغلة. في نهاية المطاف، سنبدأ في استهداف عمليات معينة للعمليات المستقلة.
قامت شركة Aveva Group plc (كامبريدج، المملكة المتحدة؛) بدمج مفاهيم الواقع المعزز والواقع الافتراضي في منصة الواقع الممتد (XR) الخاصة بها، وأحد التطبيقات ذات الصلة بشكل خاص هو تدريب الموظفين. " يتيح نظام التدريب الشامل XR للشركات الحصول على المعرفة التشغيلية والاحتفاظ بها عند استبدال المشغلين ذوي الخبرة المتقاعدين، وهو أمر بالغ الأهمية لسلامة المحطة وأدائها. ويمكن تطبيق هذا التدريب السلوكي ليس فقط على مشغلي الخطوط الأمامية-، ولكن أيضًا على المهندسين والفنيين والمستجيبين للطوارئ." يشرح رافي جوبيناث، الرئيس التنفيذي للسحابة والرئيس التنفيذي للمنتجات في شركة Aveva.
في أحد الأمثلة، يركز برنامج تدريب المشغلين الذي طورته أفيفا وشل (لاهاي، هولندا؛) على التدريب السلوكي لتحسين كفاءات السلامة. مركز تصور البيانات في الوقت الفعلي-الذي يجمع أكثر من 120 لوحة تحكم و200000 نقطة بيانات على شاشة تفاعلية عملاقة.
التدريب ليس سوى جزء من إمكانات XR. تم استخدام التطبيقات المعتمدة على الأجهزة اللوحية AR Tablet- لدعم الموظفين الميدانيين. إن استخدام الواقع المعزز لربط نماذج الواقع الافتراضي في الأجهزة اللوحية بمعلومات في الوقت الفعلي-وعمليات موجهة يسمح بتنفيذ العمل بشكل أفضل، وبالتالي تجنب الأعطال المكلفة وتقليل وقت التوقف عن العمل. وبالنظر إلى المستقبل، تعتقد شركة Aveva أن برنامج XR يمكنه تحسين تصميم المرافق وهندسة المشاريع الرأسمالية بشكل كبير من خلال أتمتة استيراد نماذج المصانع التقليدية ثلاثية الأبعاد المستخدمة أثناء مرحلة التصميم في بيئة غامرة. سيسمح لك التحويل إلى الواقع الافتراضي بمراجعة التصميمات المريحة وتحسينها حتى قبل شراء أي جهاز. يمكن أن توجد المصانع الافتراضية بالكامل في السحابة، مما يسمح بالتعاون بين المهندسين الموجودين في أماكن مختلفة
المكاتب أو حتى في قارات مختلفة.
ومع تطور إمكانات التقاط البيانات وتحليلها في الأنظمة الأساسية للبرامج، أصبحت الأدوات التحليلية القوية-أدوات ذاتية الخدمة وقابلة للتوسع-لصناعة القرار للمهندسين الكيميائيين، الذين يمكنهم إنشاء وظائفهم الخاصة بها لتلبية احتياجات العمليات المحددة. باستخدام هذه الأدوات الديمقراطية، يمكن للمهندسين الاستفادة من البيانات من مصادر مختلفة - على سبيل المثال، جودة الدفعة، وما إلى ذلك. - لتحسين جودة عملياتهم، كما يقول إدوين فان ديك، نائب رئيس التسويق في TrendMiner NV. بيانات من مصادر مختلفة-على سبيل المثال، يمكن ربط معلومات المختبر مثل جودة الدُفعة ببيانات العملية وبيانات الصيانة. ). "الهدف من إضفاء الطابع الديمقراطي على التحليلات هو إتاحة رؤى قابلة للتنفيذ لكل مشغل، بدءًا من غرفة التحكم وحتى مجلس الإدارة، لاتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات-. ومن خلال السماح للمستخدمين بإنشاء لوحات المعلومات الخاصة بهم استنادًا إلى بصمات الأصابع والشاشات وطرق العرض السياقية، فإن هذا يتجاوز أدوات لوحة المعلومات التقليدية." ويضيف فان ديك. ومن خلال التعرف على الأنماط، يمكن للمهندسين التحقق من الأداء التشغيلي واستخدام السلوك التشغيلي الجيد لمراقبة العمليات. بالإضافة إلى ذلك، يمكنهم إنشاء أجهزة استشعار "ناعمة" خاصة بهم لمراقبة ما لا تستطيع أجهزة الاستشعار المادية قياسه، مثل مواصفات جودة المنتج.
تضمنت إحدى قصص نجاح تحليلات البيانات التي أبلغت عنها TrendMiner مصنعًا كيميائيًا كان يعاني من صمامات "لزجة"، مما تسبب في تأخير بين التغييرات في مخرجات الصمامات والاستجابة الفعلية للعملية. أراد المصنع أن يحدد بدقة متى بدأت الصمامات في الالتصاق، لذلك احتاجوا إلى مراقبة أي انحرافات عن السلوك المتوقع للصمامات ومن ثم العثور على المعلمات التي من شأنها التمييز بين فترات سلوك الصمام "العادي" و"السيئ". يتم تحويل هذه المعلمات إلى تنبيهات لسلوك -خارج-المرحلة، والتي لا تقوم بإعلام الموظفين بالموقف فحسب، بل تقترح أيضًا الإجراءات التصحيحية المحتملة. "باستخدام حل تحليلات الخدمة الذاتية-، يستطيع خبراء العمليات استخدام إمكانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المضمنة للبحث عن مشكلات الإنتاج والتحقق من صحتها باستخدام تحليل الاتجاهات عالي السرعة.
حتى مع وجود مجموعة واسعة من الأدوات البرمجية وتطبيقات الأجهزة المحمولة المتاحة للاختيار من بينها، لا يزال بعض المستخدمين بحاجة إلى حلول مخصصة للغاية لتلبية احتياجات أعمالهم. هذا هو المكان الذي يمكن أن تكون فيه البرمجة الداخلية- مفيدة. تقدم JourneyApps (دنفر، كولورادو؛) نظامًا أساسيًا لتطوير التطبيقات عالي الإنتاجية- يمكن للمستخدمين استخدامه لكتابة التعليمات البرمجية الخاصة بهم، مما يؤدي إلى تطبيقات أكثر تعقيدًا من منشئي التطبيقات غير-المشفرة، والتي تستهدف غير-المبرمجين ومحدودة بمهاراتهم البساطة. يوضح كونراد هوفماير، الرئيس التنفيذي لشركة JourneyApps، "هذا يعني أنه يمكن تنفيذ منطق الأعمال المتقدم والحسابات الهندسية وعمليات التكامل المخصصة للغاية في غضون أيام دون تحمل الكثير من النفقات العامة التقليدية المرتبطة بتطوير البرامج." ويشير إلى أن معظم المهندسين الكيميائيين لديهم بعض الخبرة الأساسية في البرمجة أو البرمجة النصية من خلال أدوات مثل Microsoft Excel Macros أو Matlab، حتى يتمكنوا بسرعة من اكتساب مهارات البرمجة اللازمة لاستخدام JourneyApps لإنشاء تطبيقات معقدة تعمل على أتمتة وتبسيط وظائف الأعمال الهامة.
على سبيل المثال، يستشهد هوفماير بمثال لشركة CPI قامت بإنشاء تطبيق مخصص لإجراءات التشغيل القياسية (SOPs)، مما مكنها من الانتقال من إجراءات التشغيل المعيارية (SOPs) المستندة إلى جداول البيانات اليدوية-إلى تطبيق يتم التحكم فيه مركزيًا-مع مسار تدقيق كامل. ويضيف: "إن قابلية التخصيص التي توفرها JourneyApps تعني أنه يمكن تصميم التطبيقات العالمية الفردية وفقًا للاحتياجات المحلية وتكامل النظام." في مثال آخر، قامت إحدى الشركات المصنعة للمواد الكيميائية في حقول النفط بتطوير تطبيقها الخاص لتشغيل الحسابات الأساسية المستخدمة في عملية إعداد التقارير الميدانية اليومية وإنشاء وثائق التقرير، كل ذلك أثناء وجود المستخدمين غير متصلين بالإنترنت على موقع غير متصل بالإنترنت.
نتطلع إلى نهاية الاستخدام
كما تعمل البرامج المتقدمة وأدوات النمذجة على تمكين إنشاء منتجات نهائية أكثر أمانًا وكفاءة في العديد من الصناعات، بدءًا من قطع غيار السيارات وحتى الأدوية. أحد الأمثلة على ذلك هو أداة الهندسة بمساعدة الكمبيوتر (CAE) التي تقدمها شركة BASF SE (لودفيجشافن، ألمانيا)-لنمذجة خصائص المواد، والتي تم تحديثها مؤخرًا لتكوين نموذج لمجموعة من المواد المطاطية البلاستيكية الحرارية بدءًا من المعالجة الأولية وحتى سلسلة المعالجة بأكملها. نهاية-استخدام المنتجات. تؤدي دورات التطوير الأقصر والجداول الزمنية الصارمة إلى زيادة الضغط على المهندسين للحصول على أداء المنتج بشكل صحيح من المرة الأولى. يقول ماريوس لامبي، قائد فريق CAE لهندسة المحاكاة في شركة BASF في أمريكا الشمالية: "تعد الدقة التنبؤية ميزة كبيرة. يمكن لـ Ultrasim محاكاة التحميل الأولي والدوري للمكونات، والذي أثبت أهميته بشكل خاص لأجزاء السيارات المصنوعة من المواد المرنة. "من أحمال الزحف إلى محاكاة التصادم، والأحمال الحرارية وسلوك الاهتزاز، جنبًا إلى جنب مع عمليات محاكاة المعالجة التي تصف المواد المستحثة بالعملية- الخصائص، بالإضافة إلى أدوات التحسين العددي التي تسمح بتغييرات هندسية سريعة، تضع Ultrasim الأساس لتصميم أجزاء أفضل،" يؤكد أندرياس ويست، قائد فريق التحليل الهيكلي الديناميكي في BASF Europe.
"إن عملية توصيف المواد تولد البيانات الضرورية التي تعد ضرورية لدقة التنبؤ بسلوك الأجزاء الحقيقية. وتتم معايرة نماذج المواد النظرية المطورة لهذا الغرض باستخدام معلومات من الاختبارات، وبالتالي التأكد من أن السلوك يمثل ظروف تصنيع حقيقية وليس حالة اعتباطية بعيدة عن الواقع." وأضاف: "هناك العديد من الأمثلة على التجميعات المعقدة، مثل مقاعد السيارات، التي تم اختبارها ضد التصادم، وتستخدم هذه الاختبارات الدقة التنبؤية لـ Ultrasim لإنشاء أجزاء تجتاز اختبارات التحقق من الصحة. وهذا يقلل بشكل كبير من دورة التطوير ويقلل، إن لم يكن يزيل، تغييرات التصميم".
بالنسبة إلى العمليات-عالية الدقة في مختبرات البحث والتطوير وتحليل الجودة للمكونات الصيدلانية الحيوية وغيرها من المنتجات-ذات القيمة العالية، يمكن استخدام الأداة البرمجية لمجموعة متنوعة من الأغراض، بما في ذلك تسهيل خطة استمرارية أعمال المؤسسة (BCP). "يمكن للبرامج الفعالة أن تخفف أو تقلل من عدد المخاطر أثناء عمليات التفتيش المعملية، وتبسيط اختبار الأحداث، ويمكن استخدام الإجراءات الآلية لاستعادة الأنظمة بعد وقوع حدث أو حتى إبقائها قيد التشغيل أثناء حدث ما، وكل ذلك يبسط BCP"، قالت باربرا فان كان، مديرة تسويق منتجات برمجيات الكروماتوغرافيا في مؤسسة Chromeleon Data Systems التابعة لـ Thermo Fisher Scientific. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمختبرات زيادة تبسيط BCP عن طريق اختيار برنامج متكامل يتضمن نظام بيانات اللوني (CDS)، ونظام إدارة معلومات المختبر (LIMS)، ونظام تنفيذ المختبر (LES). يوضح فان كان، "يجب أن يوفر كل من برنامجي LIMS وCDS الأدوات اللازمة لمراقبة تأهيل الأجهزة ومعايرتها وصيانتها، حتى بالنسبة للأجزاء الفردية." يجب أن يساعد برنامج CDS أيضًا المستخدمين على التعامل مع المخالفات التحليلية وأن يشتمل على-ميزات آمنة من فشل الشبكة لضمان إمكانية استمرار العملية دون تدخل بشري في حالة انقطاع الشبكة. لتجنب الاضطرابات الناجمة عن هجمات الأمن السيبراني، يوصي فان كان بأن تقوم المعامل بتشغيل أقراص CDS والبرامج الأخرى في مجال منفصل عن نظام المكتب الرئيسي لتجنب التهديدات السيبرانية المحتملة من البريد الإلكتروني-. وأخيرًا، كما هو الحال مع أي منصة برمجية آلية، يجب أخذ العامل البشري في الاعتبار. "يمكن التقليل من الأخطاء البشرية من خلال التحكم في ما يمكن للمستخدمين فعله وما لا يمكنهم فعله، وما يمكنهم وما لا يمكنهم الوصول إليه. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تكون الأدوات متاحة لأتمتة أكبر عدد ممكن من الإجراءات. تفاعل أقل مع المستخدم يعني خطأ أقل." وأضافت.