निर्माण और उद्योग में एआई
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उत्पादन को अनुकूलित करके, लागत कम करके और दक्षता बढ़ाकर निर्माण और उद्योग को बदल रही है। पूर्वानुमानित रखरखाव और गुणवत्ता नियंत्रण से लेकर आपूर्ति श्रृंखला स्वचालन तक, एआई नवाचार को बढ़ावा दे रही है और स्मार्ट फैक्ट्रियों का निर्माण कर रही है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से निर्माण को बदल रही है, दक्षता बढ़ा रही है, गुणवत्ता सुधार रही है, और स्मार्ट उत्पादन को सक्षम बना रही है। उद्योग सर्वेक्षण दिखाते हैं कि लगभग 90% निर्माता पहले से ही किसी न किसी रूप में एआई का उपयोग कर रहे हैं, हालांकि कई महसूस करते हैं कि वे प्रतिस्पर्धियों से अभी भी पीछे हैं।
प्रमुख एआई तकनीकें और उपयोग के मामले
निर्माता उत्पादन को स्वचालित और अनुकूलित करने के लिए कई एआई तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं, जो कई परिचालन क्षेत्रों में फैली हैं:
पूर्वानुमानित रखरखाव
एआई एल्गोरिदम मशीनों से सेंसर डेटा का विश्लेषण करते हैं ताकि उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी की जा सके। मशीन लर्निंग मॉडल और डिजिटल ट्विन का उपयोग करके, कंपनियां रखरखाव को सक्रिय रूप से निर्धारित कर सकती हैं।
- डाउनटाइम और मरम्मत लागत को काफी कम करता है
- प्रमुख ऑटोमेकर असेंबली-लाइन रोबोटों में दोषों की भविष्यवाणी करते हैं
- गैर-पीक घंटों में मरम्मत का समय निर्धारित करता है
कंप्यूटर विज़न गुणवत्ता नियंत्रण
उन्नत विज़न सिस्टम वास्तविक समय में उत्पादों का निरीक्षण करते हैं ताकि दोषों को मानव निरीक्षकों की तुलना में बहुत तेज़ और अधिक सटीक रूप से पकड़ा जा सके।
- कैमरे और एआई भागों की तुलना आदर्श विनिर्देशों से करते हैं
- तुरंत विसंगतियों को चिन्हित करता है
- उत्पादन धीमा किए बिना अपशिष्ट और अस्वीकृत को कम करता है
सहयोगी रोबोट (कोबॉट्स)
एआई-संचालित रोबोटों की नई पीढ़ी फैक्ट्री फ्लोर पर मनुष्यों के साथ सुरक्षित रूप से काम कर सकती है, जो दोहराए जाने वाले, सटीक या भारी कार्यों को संभालती है।
- इलेक्ट्रॉनिक्स निर्माता कोबॉट्स का उपयोग छोटे घटकों की स्थापना के लिए करते हैं
- मनुष्य निगरानी और रचनात्मक समस्या-समाधान पर ध्यान केंद्रित करते हैं
- उत्पादकता और एर्गोनॉमिक्स बढ़ाता है
डिजिटल ट्विन और आईओटी
मशीनरी या पूरे संयंत्र के आभासी प्रतिरूप सिमुलेशन और अनुकूलन सक्षम करते हैं बिना वास्तविक उत्पादन लाइनों को बाधित किए।
- रियल-टाइम आईओटी सेंसर डेटा ट्विन को फीड करता है
- इंजीनियर "क्या होगा अगर" परिदृश्यों का मॉडल बनाते हैं
- लेआउट को अनुकूलित करते हैं और परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं
जनरेटिव डिज़ाइन और एआई-संचालित उत्पाद विकास
सामग्री, प्रतिबंधों और पिछले डिज़ाइनों के डेटा पर प्रशिक्षण देकर, जनरेटिव एआई 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।
- स्वचालित रूप से अनुकूलित घटक डिज़ाइन बनाता है
- ग्राहक प्राथमिकताओं के अनुसार तेजी से अनुकूलन सक्षम करता है
- उत्पादन को रोके बिना बाजार में आने का समय कम करता है
ये "स्मार्ट फैक्ट्री" सिस्टम जुड़े उपकरणों और डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं ताकि उत्पादन वास्तविक समय में स्वयं समायोजित हो सके। परिणामस्वरूप एक अत्यंत लचीला, कुशल संयंत्र बनता है जहां एआई लगातार संचालन की निगरानी करता है, थ्रूपुट अधिकतम करता है, और बिना मानव हस्तक्षेप के अपशिष्ट कम करता है।
— आईबीएम, स्मार्ट मैन्युफैक्चरिंग रिसर्च
निर्माण में एआई के लाभ
एआई निर्माण संचालन में कई लाभ प्रदान करता है, पारंपरिक फैक्ट्रियों को बुद्धिमान, डेटा-संचालित उद्यमों में बदल रहा है:
बढ़ी हुई दक्षता और उत्पादकता
डाउनटाइम और लागत में कमी
बेहतर गुणवत्ता और कम अपशिष्ट
तेज़ नवाचार चक्र
बेहतर आपूर्ति श्रृंखला योजना
सुधारित कार्यकर्ता सुरक्षा
चुनौतियां और जोखिम
उद्योग में एआई अपनाने के साथ महत्वपूर्ण बाधाएं आती हैं जिन्हें निर्माताओं को रणनीतिक रूप से संबोधित करना चाहिए:
डेटा गुणवत्ता और एकीकरण
एआई को बड़ी मात्रा में साफ, प्रासंगिक डेटा की आवश्यकता होती है। निर्माताओं के पास अक्सर पुराना उपकरण होता है जो डेटा संग्रह के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था, और ऐतिहासिक डेटा अक्सर अलग-थलग या असंगत होता है।
- पुराने उपकरण में आधुनिक डेटा संग्रह क्षमताओं की कमी
- ऐतिहासिक डेटा अक्सर अलग-थलग या असंगत
- कई संयंत्रों में साफ, संरचित, अनुप्रयोग-विशिष्ट डेटा की कमी
- उच्च गुणवत्ता वाले डेटा के बिना, एआई मॉडल गलत हो सकते हैं
साइबर सुरक्षा और परिचालन जोखिम
मशीनों को जोड़ना और एआई तैनात करना साइबर खतरों के प्रति जोखिम बढ़ाता है। प्रत्येक नया सेंसर या सॉफ़्टवेयर सिस्टम एक हमले की सतह हो सकता है।
- जुड़े उपकरणों के साथ बढ़ी हुई हमले की सतह
- उल्लंघन या मैलवेयर उत्पादन को बाधित कर सकता है
- प्रयोगात्मक एआई मॉडल मिशन-क्रिटिकल सेटिंग्स में पूरी तरह विश्वसनीय नहीं हो सकते
- मजबूत सुरक्षा निवेश और प्रोटोकॉल की आवश्यकता
कौशल और कार्यबल प्रभाव
ऐसे इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों की कमी है जो एआई और फैक्ट्री संचालन दोनों को समझते हैं, जिससे कार्यान्वयन में बड़ी बाधाएं आती हैं।
- एआई-साक्षर निर्माण इंजीनियरों की कमी
- नौकरी सुरक्षा चिंताओं के कारण कार्यकर्ता प्रतिरोध
- व्यापक पुन: प्रशिक्षण कार्यक्रमों की आवश्यकता
- परिवर्तन प्रबंधन के लिए स्पष्ट संचार आवश्यक
लागत और मानक
एआई लागू करने के लिए महत्वपूर्ण प्रारंभिक निवेश की आवश्यकता होती है और यह एक ऐसे वातावरण में काम करता है जहां कुछ स्थापित उद्योग मानक ही हैं।
- सेंसर, सॉफ़्टवेयर और कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए उच्च लागत
- विशेष रूप से छोटे निर्माताओं के लिए चुनौतीपूर्ण
- एआई प्रणालियों को सत्यापित करने के लिए उद्योग-व्यापी मानक कम हैं
- पारदर्शिता, निष्पक्षता और सुरक्षा के लिए ढांचे की कमी
प्रमुख बाधाएं
- पुराने उपकरण का एकीकरण
- डेटा गुणवत्ता समस्याएं
- कौशल की कमी
- उच्च कार्यान्वयन लागत
- साइबर सुरक्षा जोखिम
रणनीतिक दृष्टिकोण
- पायलट के साथ चरणबद्ध कार्यान्वयन
- डेटा अवसंरचना में निवेश
- कार्यबल प्रशिक्षण कार्यक्रम
- ROI-केंद्रित तैनाती
- सुरक्षा-प्रथम वास्तुकला
भविष्य के रुझान और दृष्टिकोण
उद्योग में एआई की प्रगति तीव्र है। विशेषज्ञ भविष्यवाणी करते हैं कि एआई को अन्य तकनीकों के साथ मिलाकर अगले दशक में फैक्ट्रियों को पुनः आकार देगा:
जनरेटिव एआई + डिजिटल ट्विन
विश्लेषक मानते हैं कि जनरेटिव एआई को डिजिटल ट्विन मॉडल के साथ मिलाकर निर्माण में क्रांति आएगी, डिज़ाइन, सिमुलेशन और वास्तविक समय पूर्वानुमान विश्लेषण का नया युग शुरू होगा।
- प्रतिक्रियाशील से सक्रिय अनुकूलन की ओर बदलाव
- बेहतर दक्षता और स्थिरता
- सुधारित लचीलापन और अनुकूलन क्षमता
उद्योग 5.0 – मानव-केंद्रित निर्माण
उद्योग 4.0 पर आधारित, यूरोपीय संघ का उद्योग 5.0 अवधारणा स्थिरता और कार्यकर्ता कल्याण को उत्पादकता के साथ समान महत्व देती है।
- रोबोट भारी, खतरनाक कार्य संभालते हैं
- मानव रचनात्मकता केंद्रीय बनी रहती है
- परिपत्र, संसाधन-कुशल प्रथाएं
- आजीवन सीखने और डिजिटल कौशल कार्यक्रम
एज एआई और वास्तविक समय विश्लेषण
जैसे-जैसे 5G और एज कंप्यूटिंग परिपक्व होते हैं, अधिक एआई प्रसंस्करण फैक्ट्री फ्लोर पर होगा बजाय क्लाउड के।
- अत्यंत कम विलंबता नियंत्रण प्रणाली
- वास्तविक समय गुणवत्ता प्रतिक्रिया
- क्लाउड निर्भरता के बिना त्वरित मशीन समायोजन
कोबॉट्स का व्यापक अपनाना
ऑटोमोटिव और इलेक्ट्रॉनिक्स के अलावा अधिक क्षेत्रों में सहयोगी रोबोटों की तेजी से वृद्धि।
- खाद्य प्रसंस्करण और फार्मास्यूटिकल्स में विस्तार
- छोटे कारखानों के लिए सुलभ
- परिष्कृत कार्यों के लिए बढ़ती बुद्धिमत्ता
उन्नत सामग्री और 3डी प्रिंटिंग
एआई नई सामग्री डिजाइन करने और जटिल भागों के लिए एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग को अनुकूलित करने में मदद करेगा।
- स्थानीयकृत उत्पादन क्षमताएं
- मांग पर निर्माण
- आपूर्ति श्रृंखला पर दबाव कम करना
व्याख्यात्मकता और नैतिकता
निर्माता व्याख्यात्मक एआई प्रणालियों में निवेश करेंगे ताकि इंजीनियर मशीन निर्णयों पर भरोसा कर सकें और उन्हें सत्यापित कर सकें।
- एआई निर्णय-निर्माण को दृश्य बनाने के उपकरण
- सुरक्षा और निष्पक्षता के लिए उद्योग दिशानिर्देश
- पारदर्शी, सत्यापन योग्य प्रक्रियाएं
अध्ययन सुझाव देते हैं कि जो कंपनियां एआई में जल्दी निवेश करती हैं वे बाजार हिस्सेदारी, राजस्व और ग्राहक संतुष्टि में महत्वपूर्ण वृद्धि कर सकती हैं। पूर्ण परिवर्तन में समय और सावधानीपूर्वक योजना लगेगी, लेकिन दिशा स्पष्ट है: एआई अगली पीढ़ी के स्मार्ट, सतत और प्रतिस्पर्धात्मक निर्माण को संचालित करेगा।
— उद्योग अनुसंधान विश्लेषण
निर्माण और उद्योग में शीर्ष एआई उपकरण
Siemens MindSphere
Insights Hub (पूर्व में MindSphere) Siemens का क्लाउड-आधारित औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) समाधान है, जिसे औद्योगिक संपत्तियों को जोड़ने, परिचालन डेटा एकत्रित करने और संदर्भित करने, तथा विनिर्माण और परिचालन सुधारों के लिए क्रियाशील अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स को संपत्ति की स्थिति की निगरानी करने, प्रक्रियाओं का अनुकूलन करने, गुणवत्ता समस्याओं की भविष्यवाणी करने, और पूरे उद्यम में कस्टम विश्लेषण और डैशबोर्ड एम्बेड करने में सक्षम बनाता है।
IBM Maximo Application Suite
आईबीएम मैक्सिमो एप्लिकेशन सूट (MAS) एक एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म है जो एंटरप्राइज एसेट मैनेजमेंट (EAM), इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) निगरानी, एआई/विश्लेषण, और रखरखाव अनुकूलन को एक समाधान के तहत एकीकृत करता है। MAS संगठनों को रियल टाइम में संपत्ति की स्थिति की निगरानी करने, विफलताओं की भविष्यवाणी करने, रखरखाव अनुसूचियों को अनुकूलित करने, और विभिन्न उद्योगों में परिचालन दक्षता बढ़ाने में सक्षम बनाता है।
Mech-Mind Robotics
Mech-Mind Robotics एक चीनी औद्योगिक स्वचालन कंपनी है जो 3डी विज़न सेंसिंग, एआई सॉफ़्टवेयर, और रोबोटिक नियंत्रण को एकीकृत करके बुद्धिमान रोबोटिक सिस्टम बनाती है। उनके उत्पादों में औद्योगिक 3डी कैमरे (Mech-Eye), विज़न और एआई एल्गोरिदम सॉफ़्टवेयर (Mech-Vision, Mech-DLK), रोबोट प्रोग्रामिंग टूल्स (Mech-Viz), और मापन/निरीक्षण सॉफ़्टवेयर (Mech-MSR) शामिल हैं। Mech-Mind के समाधान वैश्विक स्तर पर लॉजिस्टिक्स, ऑटोमोटिव, धातु और मशीनिंग, उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स, और अन्य उद्योगों में लागू किए जाते हैं।
GE Digital
GE Digital का Asset Performance Management (APM) एक व्यापक सॉफ़्टवेयर सूट है जिसे औद्योगिक संगठनों को परिसंपत्ति विश्वसनीयता अधिकतम करने, परिचालन जोखिम कम करने और रखरखाव लागत न्यूनतम करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मॉड्यूलर आर्किटेक्चर पर आधारित, GE APM संगठनों को व्यक्तिगत APM अनुप्रयोगों को तैनात करने या उन्हें एकीकृत उद्यम समाधान में संयोजित करने की अनुमति देता है। उन्नत विश्लेषण, डिजिटल ट्विन, और जोखिम-आधारित परिसंपत्ति रणनीतियों का लाभ उठाकर, यह पूर्वानुमानित रखरखाव और डेटा-आधारित निर्णय लेने का समर्थन करता है।
