कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से निर्माण क्षेत्र को बदल रही है, दक्षता बढ़ा रही है, गुणवत्ता सुधार रही है और अधिक स्मार्ट उत्पादन को सक्षम बना रही है। उद्योग सर्वेक्षणों से पता चलता है कि लगभग 90% निर्माता पहले से ही किसी न किसी रूप में AI का उपयोग कर रहे हैं, हालांकि कई महसूस करते हैं कि वे अभी भी प्रतिस्पर्धियों से पीछे हैं।

वैश्विक पूर्वानुमान सहमत हैं कि निर्माण में AI तेजी से बढ़ रहा है: एक रिपोर्ट के अनुसार बाजार 2028 तक लगभग $20.8 बिलियन तक बढ़ेगा (लगभग 45–57% वार्षिक वृद्धि दर) क्योंकि कंपनियां स्वचालन, पूर्वानुमान विश्लेषण और स्मार्ट फैक्ट्रियों में निवेश कर रही हैं।

विश्व आर्थिक मंच के अनुसार, 89% कार्यकारी AI को विकास प्राप्त करने के लिए आवश्यक मानते हैं, जिससे AI को अपनाना प्रतिस्पर्धात्मक बने रहने के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है।

AI उत्पादन, आपूर्ति श्रृंखलाओं और उत्पाद डिजाइन में क्रांति लाने का वादा करता है – लेकिन यह डेटा, सुरक्षा और कार्यबल कौशल के आसपास चुनौतियां भी प्रस्तुत करता है। इस लेख में, INVIAI के साथ जुड़ें और जानें कि कैसे AI और संबंधित तकनीकें आधुनिक उद्योग को पुनः आकार दे रही हैं।

प्रमुख AI तकनीकें और उपयोग के मामले

निर्माता उत्पादन को स्वचालित और अनुकूलित करने के लिए विभिन्न AI तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं। महत्वपूर्ण उदाहरणों में शामिल हैं:

• पूर्वानुमानित रखरखाव: AI एल्गोरिदम मशीनों से सेंसर डेटा का विश्लेषण करते हैं ताकि उपकरणों की विफलताओं की भविष्यवाणी की जा सके। मशीन लर्निंग मॉडल और डिजिटल ट्विन्स का उपयोग करके, कंपनियां रखरखाव को पूर्व-सक्रिय रूप से निर्धारित कर सकती हैं, जिससे डाउनटाइम और मरम्मत लागत कम होती है। (उदाहरण के लिए, प्रमुख ऑटोमेकर अब असेंबली लाइन रोबोटों में दोषों की भविष्यवाणी करने और गैर-पीक घंटों में मरम्मत निर्धारित करने के लिए AI का उपयोग करते हैं।)
• गुणवत्ता नियंत्रण के लिए कंप्यूटर विज़न: उन्नत विज़न सिस्टम वास्तविक समय में उत्पादों का निरीक्षण करते हैं ताकि दोषों को मानव निरीक्षकों की तुलना में कहीं अधिक तेज़ और सटीक रूप से पकड़ा जा सके। कैमरे और AI मॉडल प्रत्येक भाग की तुलना आदर्श विनिर्देशों से करते हैं, और किसी भी विसंगति को तुरंत चिन्हित करते हैं। यह AI-संचालित निरीक्षण अपशिष्ट और अस्वीकृत वस्तुओं को कम करता है, जिससे उत्पादन धीमा किए बिना समग्र उत्पाद गुणवत्ता बढ़ती है।
• सहयोगी रोबोट ("कोबॉट्स"): AI-संचालित रोबोट की नई पीढ़ी फैक्ट्री फ्लोर पर मनुष्यों के साथ सुरक्षित रूप से काम कर सकती है। कोबॉट्स दोहराए जाने वाले, सटीक या भारी कार्य करते हैं – उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रॉनिक्स निर्माता कोबॉट्स का उपयोग छोटे घटकों को लगाने के लिए करते हैं – जबकि मानव कर्मचारी निगरानी, प्रोग्रामिंग और रचनात्मक समस्या समाधान पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह मानव–AI साझेदारी उत्पादकता और कार्यस्थल की सुविधा बढ़ाती है।
• डिजिटल ट्विन्स और IoT: निर्माता डिजिटल ट्विन्स (मशीनरी या पूरे संयंत्र के वर्चुअल प्रतिरूप) का उपयोग सिमुलेशन और अनुकूलन के लिए करते हैं। वास्तविक समय IoT सेंसर डेटा ट्विन को फीड करता है, जिससे इंजीनियर "क्या होगा अगर" परिदृश्यों का मॉडल बना सकते हैं, लेआउट या प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं, और वास्तविक लाइन को बाधित किए बिना परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। डिजिटल ट्विन्स के साथ AI का एकीकरण (जैसे, डिजाइन परिवर्तनों का पता लगाने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग) एक भविष्य की प्रवृत्ति माना जाता है जो डिजाइन, सिमुलेशन और वास्तविक समय विश्लेषण की संभावनाओं का विस्तार कर सकता है।
• जनरेटिव डिजाइन और AI-संचालित उत्पाद विकास: सामग्री, प्रतिबंधों और पिछले डिजाइनों के डेटा पर प्रशिक्षण देकर, जनरेटिव AI उपकरण स्वचालित रूप से अनुकूलित भाग और प्रोटोटाइप बना सकते हैं। एयरोस्पेस और ऑटोमोटिव कंपनियां पहले से ही हल्के, मजबूत घटकों के लिए इसका उपयोग कर रही हैं। व्यापक रूप से, AI मास कस्टमाइजेशन में मदद करता है, जिससे ग्राहक की पसंद के अनुसार डिजाइनों को तेजी से अनुकूलित किया जा सकता है बिना उत्पादन को रोके।

कुल मिलाकर, निर्माण में AI केवल सरल स्वचालन से कहीं आगे जाता है। IBM बताता है कि ये "स्मार्ट फैक्ट्री" सिस्टम जुड़े उपकरणों और डेटा विश्लेषण का उपयोग करते हैं ताकि उत्पादन वास्तविक समय में स्वयं को समायोजित कर सके। परिणामस्वरूप एक अत्यंत लचीला, कुशल संयंत्र बनता है जहाँ AI लगातार संचालन की निगरानी करता है, थ्रूपुट को अधिकतम करता है, और बिना मानवीय हस्तक्षेप के अपशिष्ट को कम करता है।

निर्माण में AI के लाभ

AI निर्माण संचालन में कई लाभ प्रदान करता है। प्रमुख लाभों में शामिल हैं:

• बढ़ी हुई दक्षता और उत्पादकता: AI-संचालित प्रक्रिया नियंत्रण और अनुकूलन समान संसाधनों से अधिक उत्पादन निकालते हैं। उदाहरण के लिए, वास्तविक समय AI निगरानी पीक के दौरान मशीनों को तेज़ कर सकती है या मंदी के दौरान धीमा कर सकती है, जिससे कुल उपयोगिता अधिकतम होती है। IBM के अनुसार, AI-संचालित "स्मार्ट फैक्ट्रियां" स्वचालित रूप से खुद को अनुकूलतम स्थिति में समायोजित कर सकती हैं, जिससे थ्रूपुट में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।
• डाउनटाइम और रखरखाव लागत में कमी: विफलताओं की भविष्यवाणी करके, AI अनियोजित रुकावटों को कम करता है। एक अनुमान के अनुसार पूर्वानुमानित रखरखाव रखरखाव लागत को 25% तक और डाउनटाइम को 30% तक कम कर सकता है। ये बचत फैक्ट्रियों को कम आपातकालीन मरम्मत के साथ 24/7 सुचारू रूप से चलाने की अनुमति देती हैं।
• बेहतर गुणवत्ता और कम अपशिष्ट: AI निरीक्षण और नियंत्रण बेहतर गुणवत्ता और कम स्क्रैप का कारण बनते हैं। कंप्यूटर विज़न उन दोषों को पकड़ता है जिन्हें मानव देख नहीं पाते, और AI-ऑप्टिमाइज़्ड प्रक्रियाएं परिवर्तनशीलता को कम करती हैं। परिणामस्वरूप अधिक सुसंगत उत्पाद और कम पर्यावरणीय प्रभाव होता है। वास्तव में, IBM बताता है कि AI की ऊर्जा उपयोग को अनुकूलित करने और अपशिष्ट को सीमित करने की क्षमता "पर्यावरण के अनुकूल निर्माण प्रथाओं में योगदान देती है", जिससे पर्यावरणीय प्रभाव कम होता है।
• तेज नवाचार और डिजाइन चक्र: AI अनुसंधान एवं विकास को तेज करता है। जनरेटिव डिजाइन और तेज प्रोटोटाइपिंग जैसी तकनीकें कंपनियों को नए उत्पाद तेजी से विकसित करने की अनुमति देती हैं। IBM के अनुसार, AI-संचालित डिजिटल ट्विन सिमुलेशन और जनरेटिव मॉडल निर्माताओं को "तेजी से और कुशलता से नवाचार करने" में सक्षम बनाते हैं, जिससे उन्नत डिजाइनों के लिए बाजार में आने का समय कम होता है। यह कंपनियों को तेजी से बदलते बाजार में चुस्त बनाए रखता है।
• बेहतर आपूर्ति श्रृंखला और मांग योजना: जनरेटिव AI और मशीन लर्निंग कंपनियों को मांग का पूर्वानुमान लगाने और इन्वेंटरी को अनुकूलित करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, AI-संचालित सिमुलेशन और परिदृश्य मॉडलिंग आपूर्ति श्रृंखला की लचीलापन और स्थिरता को बढ़ाती हैं। IBM के अनुसार, जनरेटिव AI आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में संचार और परिदृश्य योजना को बेहतर बना सकता है, जिससे कंपनियां व्यवधानों का तेजी से जवाब दे सकें।
• बेहतर कार्यकर्ता सुरक्षा और संतुष्टि: खतरनाक या नीरस कार्यों को रोबोटों को सौंपकर, AI फैक्ट्रियों को सुरक्षित बना सकता है। AI सिस्टम (कभी-कभी AR/VR द्वारा संवर्धित) कर्मचारियों को जटिल कार्यों में सटीकता के साथ मार्गदर्शन कर सकते हैं। यह मानव–मशीन सहयोग कर्मचारियों को अधिक रोचक, उच्च-मूल्य वाले कार्यों पर समय बिताने की अनुमति देता है, जिससे नौकरी की संतुष्टि बढ़ती है।

संक्षेप में, AI फैक्ट्रियों को "स्मार्ट" बनाता है। यह एक डेटा-चालित उद्यम बनाता है जहाँ निर्णय साक्ष्य-आधारित होते हैं और प्रक्रियाएं लगातार स्वयं को परिष्कृत करती हैं। जब व्यापक रूप से लागू किया जाता है, तो ये क्षमताएं पारंपरिक असेंबली लाइन से पूरी तरह स्वचालित, बुद्धिमान इंडस्ट्री 4.0 संचालन की ओर एक छलांग का प्रतिनिधित्व करती हैं।

चुनौतियां और जोखिम

उद्योग में AI को अपनाने के साथ बाधाएं आती हैं। प्रमुख चुनौतियों में शामिल हैं:

• डेटा गुणवत्ता और एकीकरण: AI को बड़ी मात्रा में साफ, प्रासंगिक डेटा की आवश्यकता होती है। निर्माताओं के पास अक्सर पुरानी उपकरण होती हैं जो डेटा संग्रह के लिए डिज़ाइन नहीं की गई थीं, और ऐतिहासिक डेटा अलग-थलग या असंगत हो सकता है। उच्च गुणवत्ता वाले डेटा के बिना, AI मॉडल गलत हो सकते हैं। IBM बताता है कि कई संयंत्रों में "विश्वसनीय अंतर्दृष्टि के लिए आवश्यक साफ, संरचित और अनुप्रयोग-विशिष्ट डेटा की कमी" होती है, विशेष रूप से गुणवत्ता नियंत्रण में।
• साइबर सुरक्षा और परिचालन जोखिम: मशीनों को जोड़ने और AI लागू करने से साइबर खतरों के प्रति जोखिम बढ़ जाता है। प्रत्येक नया सेंसर या सॉफ़्टवेयर सिस्टम एक संभावित हमला सतह हो सकता है। निर्माताओं को मजबूत सुरक्षा में निवेश करना चाहिए; अन्यथा, उल्लंघन या मैलवेयर उत्पादन को बाधित कर सकते हैं। साथ ही, प्रयोगात्मक AI मॉडल (विशेष रूप से उभरता हुआ जनरेटिव AI) मिशन-क्रिटिकल सेटिंग में पूरी तरह विश्वसनीय नहीं हो सकते।
• कौशल और प्रशिक्षण की कमी: ऐसे इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिकों की कमी है जो AI और फैक्ट्री संचालन दोनों को समझते हों। IBM जोर देता है कि "कौशल की कमी" के कारण AI को लागू करना बिना पुनः प्रशिक्षण के कठिन होता है। कई कंपनियों को इस अंतर को भरने के लिए कार्यबल विकास और कौशल उन्नयन में भारी निवेश करना पड़ता है।
• परिवर्तन प्रबंधन और कार्यबल प्रभाव: कर्मचारी नौकरी की सुरक्षा को लेकर चिंताओं के कारण नए AI उपकरणों का विरोध कर सकते हैं। स्मार्ट अपनाने के लिए स्पष्ट संचार और पुनः प्रशिक्षण आवश्यक है। IBM रिपोर्ट करता है कि लगभग सभी संगठन AI और स्वचालन से कुछ प्रभाव देखते हैं, इसलिए इस परिवर्तन का प्रबंधन महत्वपूर्ण है। सकारात्मक पक्ष पर, कई विशेषज्ञ जोर देते हैं कि AI अधिकतर कर्मचारियों को प्रतिस्थापित करने के बजाय उनका समर्थन करता है, मशीनों को दोहराए जाने वाले कार्य सौंपता है जबकि मनुष्य रचनात्मक और निगरानी भूमिकाएं निभाते हैं।
• उच्च प्रारंभिक लागत: AI को लागू करना – जिसमें नए सेंसर, सॉफ़्टवेयर और कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर शामिल हैं – महंगा हो सकता है। यह छोटे निर्माताओं के लिए विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है। MarketsandMarkets विश्लेषण ने नोट किया कि उच्च कार्यान्वयन लागत एक प्रमुख बाधा है, भले ही AI की मांग बढ़ रही हो। कंपनियों को ROI की सावधानीपूर्वक योजना बनानी चाहिए, अक्सर पूर्ण पैमाने पर रोलआउट से पहले पायलट परियोजनाओं के साथ शुरू करना चाहिए।
• मानक और सुरक्षा ढांचे की कमी: फैक्ट्रियों में AI सिस्टम की सत्यापन के लिए उद्योग-व्यापी मानक कम हैं। यह सुनिश्चित करना कि AI एल्गोरिदम पारदर्शी, निष्पक्ष और सुरक्षित हैं (जैसे, पक्षपात या अप्रत्याशित विफलताओं से बचना) जटिलता बढ़ाता है। TÜV SÜD और विश्व आर्थिक मंच जैसी कंपनियां औद्योगिक सेटिंग में AI गुणवत्ता प्रमाणित करने के लिए ढांचे पर काम कर रही हैं, लेकिन मानकीकृत सर्वोत्तम प्रथाएं अभी विकसित हो रही हैं।

इन चुनौतियों के बावजूद, नेता जोर देते हैं कि इन्हें पार करना बड़ी संभावनाओं को खोलता है। उदाहरण के लिए, AI को पुरानी उपकरणों के साथ एकीकृत करना – जो एक सामान्य बाधा है – अगली पीढ़ी के समाधानों के लिए एक फोकस क्षेत्र है।

भविष्य की प्रवृत्तियां और दृष्टिकोण

उद्योग में AI की प्रगति तीव्र है। विशेषज्ञ भविष्यवाणी करते हैं कि AI को अन्य तकनीकों के साथ मिलाकर अगले दशक में फैक्ट्रियों को पुनः आकार देगा।

• जनरेटिव AI + डिजिटल ट्विन्स: विश्लेषक भविष्यवाणी करते हैं कि जनरेटिव AI को डिजिटल ट्विन मॉडल के साथ मिलाने से निर्माण में क्रांति आएगी। यह संयोजन न केवल मौजूदा प्रक्रियाओं को अनुकूलित करेगा, बल्कि "डिजाइन, सिमुलेशन और वास्तविक समय पूर्वानुमान विश्लेषण के नए युग की शुरुआत करेगा"। जो निर्माता इन क्षेत्रों में निवेश करेंगे वे प्रतिक्रियाशील रखरखाव से सक्रिय अनुकूलन की ओर बढ़ सकते हैं, जिससे दक्षता, स्थिरता और लचीलापन काफी बढ़ेगा।
• इंडस्ट्री 5.0 – मानव-केंद्रित निर्माण: इंडस्ट्री 4.0 पर आधारित, यूरोपीय संघ की अवधारणा इंडस्ट्री 5.0 उत्पादकता के साथ-साथ स्थिरता और कार्यकर्ता कल्याण पर जोर देती है। इस दृष्टि में, रोबोट और AI भारी, खतरनाक कार्य संभालते हैं जबकि मानवीय रचनात्मकता केंद्रीय होती है। फैक्ट्रियां परिपत्र, संसाधन-कुशल प्रथाओं को अपनाएंगी, और आजीवन सीखने के कार्यक्रम कार्यबल को डिजिटल कौशल से लैस करेंगे। इंडस्ट्री 5.0 परियोजनाएं उत्पादन को अधिक हरित और समावेशी बनाने का लक्ष्य रखती हैं।
• एज AI और वास्तविक समय विश्लेषण: जैसे-जैसे 5G और एज कंप्यूटिंग परिपक्व होते हैं, अधिक AI प्रसंस्करण फैक्ट्री फ्लोर पर (डिवाइसों या स्थानीय सर्वरों पर) होगा बजाय क्लाउड के। इससे अल्ट्रा-लो-लेटेंसी नियंत्रण प्रणाली और वास्तविक समय गुणवत्ता प्रतिक्रिया सक्षम होगी। उदाहरण के लिए, AI-सक्षम सेंसर तुरंत मशीनों को समायोजित कर सकते हैं बिना क्लाउड राउंड-ट्रिप की आवश्यकता के।
• कोबॉट्स और रोबोटिक्स का व्यापक अपनाना: हम अपेक्षा करते हैं कि सहयोगी रोबोटों का तेजी से विस्तार होगा, न केवल ऑटोमोटिव और इलेक्ट्रॉनिक्स में बल्कि छोटे फैक्ट्रियों और नए उद्योगों (जैसे खाद्य प्रसंस्करण या फार्मास्यूटिकल्स) में भी। हर साल, कोबॉट बुद्धिमत्ता बढ़ेगी, जिससे अधिक परिष्कृत कार्य संभव होंगे।
• उन्नत सामग्री और 3D प्रिंटिंग: AI नई सामग्री डिजाइन करने और जटिल भागों के लिए एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग (3D प्रिंटिंग) को अनुकूलित करने में मदद करेगा। ये तकनीकें कुछ उत्पादन को स्थानीयकृत कर सकती हैं और मांग पर निर्माण सक्षम कर सकती हैं, जिससे आपूर्ति श्रृंखला पर दबाव कम होगा।
• व्याख्यात्मकता और नैतिकता पर अधिक ध्यान: जैसे-जैसे AI का उपयोग बढ़ेगा, निर्माता व्याख्यात्मक AI सिस्टम में निवेश करेंगे ताकि इंजीनियर मशीन निर्णयों पर भरोसा कर सकें और उन्हें सत्यापित कर सकें। व्यवहार में, इसका मतलब है कि AI के निर्णय तक पहुंचने के तरीके को दृश्य रूप में प्रदर्शित करने के लिए अधिक उपकरण और AI-संचालित प्रक्रियाओं में सुरक्षा और निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए अधिक उद्योग दिशानिर्देश होंगे।

>>> और जानें:

चिकित्सा और स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

व्यवसाय और विपणन में एआई अनुप्रयोग

संक्षेप में, AI औद्योगिक संचालन में और अधिक गहराई से समाहित होने वाला है। अध्ययन सुझाव देते हैं कि AI में प्रारंभिक निवेश करने वाली कंपनियां बाजार हिस्सेदारी, राजस्व और ग्राहक संतुष्टि में महत्वपूर्ण वृद्धि कर सकती हैं। जबकि पूर्ण परिवर्तन में समय और सावधानीपूर्वक योजना की आवश्यकता होगी, दिशा स्पष्ट है: AI अगली पीढ़ी के स्मार्ट, टिकाऊ और प्रतिस्पर्धी निर्माण को संचालित करेगा।