प्रक्रिया नियंत्रण के लिए एआई को लागू करना आसान नहीं है। इसके लिए सावधानीपूर्वक डिजाइन, परीक्षण और तैनाती की आवश्यकता होती है। इसके लिए चल रहे मूल्यांकन की भी आवश्यकता है। जल्दी से जल्दी शुरू करने में मदद करने के लिए कुछ सुझाव दिए गए हैं।
उत्पादन, निर्णय लेने और परिचालन दक्षता जैसे अनुप्रयोगों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को अपनाने के साथ, विनिर्माण एक बड़े परिवर्तन से गुजरने की संभावना है। एआई के विस्तार में नाटकीय रूप से हम जिस तरह से गर्भ धारण करने, बनाने और निर्माण करने के तरीके में सुधार करने की क्षमता रखते हैं, जिससे इन क्षेत्रों में अभिनव और कुशल विकास होता है। जैसा कि एआई तकनीक परिपक्वता है, अधिक सुलभ और व्यापक रूप से उपलब्ध हो जाता है, इसका प्रभाव केवल बढ़ेगा।
प्रक्रियाओं को नियंत्रित करने के लिए पारंपरिक दृष्टिकोण अक्सर पूर्व निर्धारित मॉडल और नियमों पर निर्भर करते हैं, जो अक्सर ऐतिहासिक डेटा और मानव विशेषज्ञता पर आधारित होते हैं। हालांकि, इन दृष्टिकोणों की भी उनकी सीमाएं हैं, खासकर जब आधुनिक विनिर्माण प्रक्रियाओं की बढ़ती जटिलता, परिवर्तनशीलता और अप्रत्याशितता और उन वातावरणों से निपटते हैं जिनमें वे काम करते हैं। इसके अलावा, ये विधियां अक्सर आधुनिक सेंसर और सिस्टम द्वारा वास्तविक समय में उत्पन्न होने वाली बड़ी मात्रा में पूर्वानुमानित डेटा का पूरा लाभ उठाने में विफल होती हैं। यह वह जगह है जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता खेल में आती है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को मोटे तौर पर मशीनों की क्षमता के रूप में परिभाषित किया जाता है, जो उन चीजों को करने के लिए करते हैं जो हमें सामान्य रूप से लगता है कि मानव बुद्धिमत्ता की आवश्यकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता चर के बीच गणितीय संबंधों के लिए नीचे आती है, यही कारण है कि हम अक्सर एआई कार्यक्रमों या एल्गोरिदम का वर्णन "एआई मॉडल" के रूप में करते हैं। पिछले एक दशक में, मशीन लर्निंग मॉडल जो स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बजाय डेटा के माध्यम से प्रदर्शन में सुधार करना सीखते हैं, प्रमुख हो गए हैं।
हाल ही में, यह मूलभूत मॉडल और जेनेरिक एआई के उदय से और बढ़ाया गया है। बेस मॉडल बहुत बड़े डेटा सेटों पर प्रशिक्षित बड़े मॉडल हैं जिन्हें विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। एआई को मुख्यधारा में पहले की तरह कभी नहीं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संभावित लाभ
सामान्य तौर पर, एआई बेहतर माप, समाधान और संचार प्रदान कर सकता है।
उत्पादकता बढ़ाएं: अक्सर, निर्माताओं के पास अधिक डेटा होता है, क्योंकि वे जानते हैं कि क्या करना है, और डेटा एआई के लिए ईंधन है। बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके, छिपे हुए पैटर्न, विसंगतियों और अंतर्दृष्टि की खोज की जा सकती है। इन रिश्तों का उपयोग प्रक्रिया को बेहतर ढंग से समझने और अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। यह बदले में प्रक्रिया प्रदर्शन का अनुकूलन करता है और डाउनटाइम को कम करता है।
गुणवत्ता, लचीलापन और स्थिरता में सुधार करें: एआई निर्माताओं को वास्तविक समय में दोषों, विसंगतियों और त्रुटियों का पता लगाने और प्रतिक्रिया करके कच्चे माल, उत्पादों और उपकरणों की गुणवत्ता की निगरानी और बनाए रखने में मदद कर सकता है। जैसे -जैसे डेटा बढ़ता है और जटिलता बढ़ती है, यह हमें आपूर्ति के व्यवधानों की स्थिति में नई सामग्रियों का अधिक तेज़ी से उपयोग करने की अनुमति देता है और चर गुणों के साथ प्राकृतिक या पुनर्नवीनीकरण सामग्री का कुशलता से उपयोग करता है।
नवाचार और प्रतिस्पर्धा में वृद्धि: व्यवसाय तेजी से नवाचार करने और उत्पाद विकास की गति को बढ़ाने के लिए एआई को लागू कर सकते हैं। इसमें बेहतर उत्पाद डिजाइन शामिल हो सकते हैं, जैसे कि तेज और कुशल डेटा-चालित सिमुलेशन द्वारा संचालित, और आपूर्ति और मांग द्वारा संचालित तेजी से पुनर्निर्माण। भविष्य में, एआई भी क्षमताओं में कदम परिवर्तन को सक्षम करने के लिए डिजाइन, विनिर्माण और आपूर्ति श्रृंखलाओं में चुप ज्ञान को तोड़ने में मदद कर सकता है।
अपशिष्ट को कम करें: एआई तकनीक सामग्री, ऊर्जा, समय और स्थान से संबंधित कचरे को कम कर सकती है। यह कई रूपों को ले सकता है, जिसमें दोषों को ठीक करने या दोषपूर्ण भागों पर काम को रोकने के लिए विसंगति का पता लगाने के साथ प्रक्रिया की निगरानी शामिल है, और ऊर्जा या भौतिक उपयोग को कम करने के लिए प्रक्रियाओं को संचालित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना शामिल है।
मानव को सशक्त बनाना: एआई सिस्टम आसानी से सबसे प्रासंगिक विशेषज्ञ अंतर्दृष्टि तक पहुंचकर श्रमिकों के ज्ञान को बढ़ा सकता है। एआई ग्राहकों और आपूर्तिकर्ताओं के साथ संचार और समन्वय के साथ भी मदद कर सकता है, उदाहरण के लिए चैटबॉट का उपयोग कर।
प्रक्रिया नियंत्रण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सफलतापूर्वक उपयोग कैसे करें
प्रक्रिया नियंत्रण के लिए एआई को लागू करना आसान नहीं है। इसके लिए सावधानीपूर्वक डिजाइन, परीक्षण और तैनाती की आवश्यकता होती है। इसके लिए चल रहे मूल्यांकन की भी आवश्यकता है। जल्दी से जल्दी शुरू करने में मदद करने के लिए कुछ सुझाव दिए गए हैं।
1। लक्ष्यों और मैट्रिक्स को परिभाषित करें: इससे पहले कि आप प्रक्रिया नियंत्रण के लिए एआई का उपयोग करना शुरू करें, आपको एक स्पष्ट दृष्टि की आवश्यकता है कि आप क्या प्राप्त करना चाहते हैं और सफलता को कैसे मापा जाएगा, और आपको विशिष्ट लक्ष्यों और प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों को परिभाषित करना चाहिए जो व्यावसायिक लक्ष्यों और ग्राहकों की अपेक्षाओं के साथ संरेखित करते हैं।
2। डेटा को समझें: डेटा एआई मॉडल की नींव है। अच्छे डेटा के बिना, आप अच्छे एआई सिस्टम का निर्माण नहीं कर सकते। उपलब्ध स्रोतों और प्रकार, प्रारूप, गुणवत्ता, विचलन और उपलब्धता को समझना महत्वपूर्ण है जो ये स्रोत प्रदान कर सकते हैं। सामान्य तौर पर, अधिक डेटा बेहतर होता है, लेकिन सामान्य तौर पर, एक छोटा, स्वच्छ डेटा सेट एक बड़े, शोर और पक्षपाती की तुलना में अधिक उपयोगी होता है। अंत में, सुनिश्चित करें कि डेटा स्रोत संरक्षित है। एआई मॉडल अक्सर प्रतिकूल हमलों के लिए असुरक्षित होते हैं जो निर्णयों को नीचा दिखाते हैं या विघटित होते हैं।
3। सही एआई तकनीक चुनें: प्रक्रिया नियंत्रण के लिए कई अलग -अलग एआई प्रौद्योगिकियां उपलब्ध हैं, और नए लोगों का लगातार आविष्कार किया जा रहा है। सही एआई तकनीक को चुना जाना चाहिए जो डेटा विशेषताओं, प्रक्रिया आवश्यकताओं और लक्ष्यों को फिट करता है। AI प्रौद्योगिकियों की जटिलता, सटीकता, गति, स्केलेबिलिटी और व्याख्याता के बीच विचार करने के लिए व्यापार-बंद भी हैं। स्वीकार्य परिणाम प्राप्त करने के लिए आमतौर पर सबसे सरल तकनीकों का उपयोग करना सबसे अच्छा है।
4। AI सिस्टम को सत्यापित करें: प्रक्रिया नियंत्रण को तैनात करने से पहले, आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि सिस्टम अपेक्षित रूप से काम कर रहा है। सत्यापन यह निर्धारित करके किया जाता है कि यह पहले से परिभाषित मैट्रिक्स से कितनी अच्छी तरह से मिलता है। सामान्य तौर पर, एआई प्रणाली का बिंदु उन स्थितियों में उपयोगी भविष्यवाणियां करने की क्षमता है जो पहले कभी नहीं देखी गई हैं। इसलिए, सिस्टम के आधार पर सिस्टम का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है जो सिस्टम ने पहले नहीं देखा है। इसके अलावा, एआई-आधारित सिस्टम कभी-कभी अप्रत्याशित तरीकों से काम कर सकते हैं, इसलिए ऐसे जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए सुरक्षा उपायों को स्थापित करना सबसे अच्छा है।
5। निगरानी: तैनाती के बाद, ढांचे को नियमित रूप से निगरानी और सुधार करने की आवश्यकता है। परिणामों की निगरानी करने के लिए, रिपोर्ट, अलर्ट और लॉग के साथ एक अच्छा डैशबोर्ड एक बड़ी मदद होगी।