लंबे समय से, विनिर्माण उद्योग निश्चित शेड्यूल और मैन्युअल नियंत्रण पर निर्भर रहा है। इन्वेंट्री समायोजन अक्सर कमी होने के बाद ही किया जाता है। मशीन का रख-रखाव अक्सर खराबी आने के बाद ही निपटाया जाता है।
उत्पादन लक्ष्य निर्धारित करना अक्सर वास्तविक परिचालन डेटा के बजाय विभिन्न मान्यताओं पर आधारित होता है। आजकल यह मॉडल तेजी से बदलाव के दौर से गुजर रहा है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) कनेक्शन तकनीक और रोबोटिक्स तकनीक संयुक्त रूप से विनिर्माण उद्योग को अधिक पूर्वानुमानित मॉडल की ओर ले जा रही हैं।
आजकल, उत्पादन सुविधाओं का डिज़ाइन आउटपुट को प्रभावित करने से पहले अक्षम स्थितियों की पहचान कर सकता है। यह प्रवृत्ति निर्माताओं को दक्षता बढ़ाने, देरी को कम करने और अस्थिर बाजार माहौल में अधिक स्थिर उत्पादन हासिल करने में मदद कर रही है।
इंटरकनेक्टेड सिस्टम पृथक मशीनरी और उपकरणों की जगह ले रहे हैं
पारंपरिक स्वचालन प्रणालियों और आज के विनिर्माण वातावरण के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर "इंटरकनेक्टिविटी" में निहित है। पारंपरिक कारखानों में मशीनों और उपकरणों का स्वतंत्र रूप से काम करना बहुत आम बात है। उस समय, डेटा संग्रह का काम बहुत सीमित था, और विभिन्न विभाग एक-दूसरे से अलग-थलग काम कर रहे थे।
आज, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) बुनियादी ढांचे ने एक एकीकृत परिचालन नेटवर्क बनाते हुए उत्पादन उपकरण, वेयरहाउसिंग सिस्टम, विभिन्न सेंसर और मॉनिटरिंग प्लेटफॉर्म को आपस में जोड़ दिया है। प्रत्येक ऑपरेशन क्रिया संबंधित सूचना डेटा उत्पन्न करेगी। तापमान परिवर्तन, उपकरण कंपन, उत्पादन चक्र अवधि और सामग्री खपत जैसे प्रमुख संकेतकों की वास्तविक समय में निगरानी की जा सकती है।
यह अत्यधिक "विज़ुअलाइज़ेशन" क्षमता फ़ैक्टरी प्रबंधकों को परिचालन बाधाओं के पीछे के वास्तविक कारणों की अधिक सटीक पहचान करने में सक्षम बनाती है। उदाहरण के लिए, जब एक रोबोटिक भुजा किसी कार्य चक्र को निष्पादित कर रही होती है तो कुछ सेकंड का अंतराल भी अलग से देखने पर महत्वहीन लगता है।
हालाँकि, एक बार जब ऐसी छोटी देरी का प्रभाव पूरी उत्पादन लाइन पर बढ़ जाता है, तो संचयी परिणामों को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। एक इंटरकनेक्टेड सिस्टम के माध्यम से, उद्यम इन संभावित कमियों को तुरंत पहचान सकते हैं और ठीक कर सकते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) परिचालन निर्णय लेने के मॉडल को नया आकार दे रहा है
कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी भी अनुसंधान और विकास के चरण में एक प्रौद्योगिकी से विनिर्माण प्रणालियों के भीतर गहराई से अंतर्निहित एक व्यावहारिक उपकरण के रूप में विकसित हो रही है। पारंपरिक विश्लेषण विधियों की तुलना में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अत्यधिक उच्च दक्षता के साथ हजारों उत्पादन चर का विश्लेषण कर सकती है और तुरंत संबंधित सुझाव दे सकती है। वर्तमान में, कई उत्पादन सुविधाओं ने निम्नलिखित कार्यों में सहायता के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ़्टवेयर पेश किया है:
पूर्वानुमानित रखरखाव शेड्यूलिंग
इन्वेंटरी मांग का पूर्वानुमान
गुणवत्ता आश्वासन निगरानी
ऊर्जा खपत विश्लेषण
कार्यप्रवाह अनुकूलन
कस्टम चिप उद्योग में, जहां विनिर्माण परिशुद्धता आवश्यकताएं बेहद सख्त हैं, उत्पादों की विश्वसनीयता और उद्यमों की लाभप्रदता सुनिश्चित करने के लिए यह तकनीकी परिवर्तन विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
यहां तक कि उत्पादन प्रक्रिया में थोड़ा सा भी विचलन या असंगति भारी आर्थिक नुकसान का कारण बन सकती है। इस कारण से, बुद्धिमान प्रणालियों का अनुप्रयोग विशेष रूप से मूल्यवान है।
रोबोट तकनीक सरल दोहराव वाले काम से आगे बढ़ रही है
औद्योगिक रोबोट एक समय केवल दोहराए जाने वाले कार्य करने तक ही सीमित थे। दूसरी ओर, आधुनिक रोबोट सिस्टम अधिक लचीले और अनुकूलनीय होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, और मानव ऑपरेटरों के साथ संचार और सहयोग करने की क्षमता रखते हैं।
उन उत्पादन प्रक्रियाओं में जिनमें निरंतर समायोजन और परिवर्तन की आवश्यकता होती है, सहयोगी रोबोटों ने अब पैकेजिंग, निरीक्षण, असेंबली और सामग्री प्रबंधन जैसी विभिन्न जिम्मेदारियां निभानी शुरू कर दी हैं।
बायोनिक हाथों की डिजाइन अवधारणा ने मानव सहायता प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में कुछ उद्यमों के लिए भी प्रेरणा प्रदान की है, विशेष रूप से उन अनुप्रयोग परिदृश्यों में जिनमें सटीक संचालन और एर्गोनोमिक सुरक्षा के लिए अत्यधिक उच्च आवश्यकताएं हैं।
बुद्धिमान विनिर्माण अभी भी भौतिक बुनियादी ढांचे के समर्थन के बिना नहीं चल सकता है
हालाँकि लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ़्टवेयर और नई पीढ़ी के रोबोट के बारे में उत्साहित हैं, भौतिक बुनियादी ढाँचा एक प्राथमिक और अपरिहार्य आवश्यकता बनी हुई है।
एक स्वचालित उत्पादन वातावरण में, मजबूत और टिकाऊ टूलींग फिक्स्चर, एक पूर्ण रखरखाव प्रणाली और उच्च गुणवत्ता वाले औद्योगिक हार्डवेयर अभी भी उत्पादन मांगों का समर्थन करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
यहां तक कि अत्यधिक स्वचालित फ़ैक्टरी सुविधाओं में भी, भारी उपकरणों के रखरखाव के काम और बड़ी औद्योगिक मशीनरी के असेंबली कार्यों के लिए अभी भी "अल्ट्रा{0}}डीप इम्पैक्ट स्लीव्स" जैसे विशेष उपकरणों की सहायता की आवश्यकता होती है।
कुछ विनिर्माण उद्योगों में, तकनीशियनों को अभी भी उच्च{{1}टॉर्क अनुप्रयोगों वाले उपकरणों की ओवरहालिंग करते समय इस "अल्ट्रा{0}}डीप इम्पैक्ट स्लीव" का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। भविष्य की फ़ैक्टरियाँ पूर्ण डिजिटलीकरण प्राप्त कर सकती हैं, लेकिन उनका संचालन अभी भी समर्थन के रूप में एक ठोस और विश्वसनीय यांत्रिक आधार के बिना नहीं चल सकता है।
निष्कर्ष
कृत्रिम बुद्धिमत्ता, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) कनेक्शन तकनीक और रोबोटिक्स तकनीक के संयोजन का मतलब यह नहीं है कि कारखाने स्वचालित रूप से पूर्ण स्वायत्त संचालन प्राप्त कर सकते हैं।
सटीक रूप से कहें तो, यह एकीकरण धीरे-धीरे विनिर्माण उद्योग को अधिक एकीकृत, डेटा-संचालित और लचीले व्यवसाय मॉडल की ओर ले जा रहा है। इस नए मॉडल का मूल यह सुनिश्चित करना है कि उत्पादन और संचालन के हर चरण में पर्याप्त जानकारी के आधार पर बुद्धिमानीपूर्ण निर्णय लिए जा सकें।
