AI ऑटोमोटिव गुणवत्ता नियंत्रण को कैसे बदल रहा है

गुणवत्ता में चूक महँगी पड़ती है। 2025 में, अमेरिका के वाहन निर्माताओं ने वारंटी दावों के रूप में 20.81 अरब डॉलर का भुगतान किया, और राष्ट्रीय राजमार्ग यातायात सुरक्षा प्रशासन के अनुसार, 2.9 करोड़ से अधिक वाहनों को वापस मंगाया गया। इन सभी आँकड़ों की वजह कोई ऐसा दोषपूर्ण पुर्जा था जिस पर ध्यान नहीं दिया गया या जिसका ठीक से निरीक्षण नहीं हुआ—चाहे यह डिज़ाइन और/या निरीक्षण प्रक्रिया के दौरान हुई चूक हो या ग्राहक को वाहन भेजे जाने के बाद उसमें आई कोई समस्या।

उत्पादन लाइन पर खामियाँ ढूँढ़ने में कई ऐसे कारक शामिल होते हैं जो लगातार अधिक जटिल होते जा रहे हैं। पहले यांत्रिक रहे काम अब सॉफ़्टवेयर से संचालित होते हैं, और यांत्रिक पुर्ज़ों तथा इलेक्ट्रिक वाहन (EV) की बैटरियों में सहनशीलता की सीमाएँ अधिक कड़ी हैं; इसलिए गलती की गुंजाइश बहुत कम रह गई है। इसके अलावा, वैश्विक आपूर्ति शृंखलाएँ ऐसी विविधता लाती हैं जिसे कोई एक संयंत्र पूरी तरह नियंत्रित नहीं कर सकता। इन सब वजहों से यह सुनिश्चित करना पहले से कहीं अधिक ज़रूरी हो जाता है कि आपकी लाइन पर खामियाँ ढूँढ़ने के लिए सही प्रक्रिया मौजूद हो। 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता गुणवत्ता टीमों को अलग तरह के उपकरण दे रही है। उत्पादन के बाद कुछ पुर्ज़ों के नमूनों की जाँच करके यह उम्मीद करने के बजाय कि कोई समस्या नज़र से बच न जाए, निर्माता अब हर पुर्ज़े पर वास्तविक समय में नज़र रख सकते हैं और रुझानों या विचलनों को खामी बनने से पहले पकड़ सकते हैं। ऑटोमोटिव, टायर और बैटरी निर्माताओं के साथ इन समस्याओं पर वर्षों तक काम करने के बाद, मैं बताना चाहता हूँ कि वास्तव में क्या बदल रहा है और इन कार्यक्रमों को सफल बनाने के लिए क्या करना पड़ता है।

समस्याओं को बढ़ने से पहले पकड़ना

गुणवत्ता के क्षेत्र में AI से आया सबसे बड़ा बदलाव बड़े पैमाने पर निरीक्षण करने की क्षमता है। अपनी लाइन के सभी उत्पादों की जाँच करके आप विसंगतियों को खामी बनने से पहले पकड़ सकते हैं। इंसान से गलती हो सकती है; इसलिए यदि आप अपनी लाइन के केवल कुछ उत्पादों के नमूने देखते हैं और उत्पादों का आँखों से निरीक्षण करने के लिए लोगों पर निर्भर रहते हैं, तो विसंगतियाँ छूट सकती हैं। इसकी वजह किसी खामी को आँखों से पहचानने में मानवीय चूक हो सकती है या थकान, जिसके कारण कर्मचारी अपनी पाली की शुरुआत जितना बारीकी से निरीक्षण नहीं कर पाते।

कैमरों और AI में हुई प्रगति तथा इन दोनों का मेल ऑटोमोटिव क्षेत्र के लिए बहुत फ़ायदेमंद हो सकता है। इससे आप न केवल अपनी उत्पादन लाइन पर अधिक खामियाँ पकड़ना शुरू कर सकते हैं, बल्कि अहम बात यह है कि समस्याएँ होने से पहले ही उनका पता लगा सकते हैं। आभासी परीक्षण में खामियों का पता लगाने के लिए AI का इस्तेमाल करके निर्माता संभावित विफलताओं का पूर्वानुमान लगाने के साथ-साथ अपने उत्पाद पर किए जाने वाले नए परीक्षण भी तैयार करने लगे हैं। इसके अलावा, अपनी उत्पादन लाइन पर AI का इस्तेमाल करके आप पहले की तुलना में कहीं अधिक खामियाँ पकड़ सकते हैं। McKinsey के शोध से पता चला कि उत्पादन लाइन पर AI का इस्तेमाल करके निर्माता 90% अधिक खामियाँ पकड़ पाए।

ऐसा निरीक्षण जो खुद बेहतर होता जाता है

अधिक खामियाँ पकड़ना इस बदलाव का केवल एक पहलू है। दूसरा बदलाव यह है कि AI-संचालित निरीक्षण स्थिर रहने के बजाय समय के साथ बेहतर होता जाता है। इससे न केवल अधिक खामियाँ पकड़ी जाती हैं, बल्कि AI-संचालित प्रणाली उसमें डाले गए सभी डेटा का विश्लेषण करके उनसे सीखती भी है। मशीनों के आउटपुट का पूर्वानुमान लगाने के लिए AI का इस्तेमाल करने से आप पता लगा सकते हैं कि मशीनें निर्धारित विनिर्देशों के अनुसार काम नहीं कर रही हैं। यदि आपकी मशीनें सहनशीलता की तय सीमाओं से बाहर जाने लगें, तो आप प्रणाली को इसकी सूचना दे सकते हैं और उससे मशीन के मान समायोजित करवा सकते हैं, ताकि आउटपुट फिर से तय सीमाओं के भीतर आ जाए और उत्पाद विनिर्देशों के अनुरूप हों।

टायर उद्योग में इसका एक उदाहरण टायर के जोड़ बनाने की प्रक्रिया है। जोड़ बनाने की प्रक्रिया में AI और विज़न तकनीक का इस्तेमाल करके आप निर्धारित सहनशीलता से बाहर के जोड़ों की संख्या घटाते हुए प्रदर्शन बेहतर कर सकते हैं। ऑटोमोटिव उद्योग का एक और उदाहरण बॉडी या वेल्डिंग शॉप में अंतराल और सतहों की समतलता में सुधार करना है। चूँकि आपने प्रणाली को मौजूदा और ऐतिहासिक डेटा से सीखने दिया है, इसलिए वह जानती है कि एक अच्छा जोड़ कैसा दिखता है और ज्यामितीय मापों के लिए उचित सहनशीलता कैसी होती है। वह सहनशीलता की सीमाओं के भीतर बने रहने के लिए मशीन की प्रक्रिया के मानों और रोबोटिक्स को वास्तविक समय में समायोजित करना शुरू कर देगी। सीखने का यही चक्र आधुनिक AI निरीक्षण को पहले के स्वचालन से अलग करता है। अलग-अलग पालियों, उत्पादन लाइनों और यहाँ तक कि विभिन्न क्षेत्रों के संयंत्रों में भी मानक एकसमान बने रहते हैं। यह उन टायर और वाहन निर्माताओं के लिए अहम है जो दुनिया भर में कई संयंत्रों में समान प्रणालियाँ और मॉडल चलाते हैं।

सुरक्षा उपाय से रणनीतिक लाभ तक

लंबे समय तक गुणवत्ता नियंत्रण को सुरक्षा उपाय के तौर पर देखा गया—अंतिम जाँच, जिसका उद्देश्य खराब पुर्ज़ों को ग्राहकों तक पहुँचने से रोकना था। AI इसे रणनीतिक लाभ हासिल करने के एक साधन में बदल रहा है। 

अब आप न केवल अधिक खामियाँ पकड़ सकते हैं, बल्कि यह भी समझना शुरू कर सकते हैं कि वे कहाँ हो रही हैं। अपनी प्रक्रिया को बेहतर ढंग से समझने से आप रुझानों का पता लगा सकेंगे और समस्याएँ बनने से पहले उन्हें ठीक कर सकेंगे। जब आपको यह समझ आने लगेगा कि ये खामियाँ कहाँ हो रही हैं, तो आप पहली बार में ही सही उत्पादों की उपज बढ़ा सकते हैं और स्क्रैप तथा दोबारा काम करने की दर घटा सकते हैं। स्क्रैप और दोबारा काम करने की दर कम करके आप उत्पादन क्षमता बढ़ाना भी शुरू कर सकते हैं।

यहाँ मायने रखने वाले मापदंड कोई असामान्य चीज़ नहीं हैं। पहली बार में ही सही उत्पादों की उपज, स्क्रैप और दोबारा काम करने की दर, ग्राहकों की शिकायतें और निरीक्षण की सटीकता—ये सभी मापदंड AI से पहले भी मौजूद थे। बदलाव यह है कि निर्माता अब इन्हें कितनी तेज़ी और निरंतरता से मापकर इनके आधार पर कार्रवाई कर सकते हैं। उत्पादन लाइन पर पकड़ी गई खामी को ठीक करने की लागत असेंबली के बाद पकड़ी गई खामी से बहुत कम होती है, और असेंबली के बाद पकड़ी गई खामी को ठीक करने की लागत उस खामी की लागत से बहुत कम होती है जो ग्राहक तक पहुँचकर वारंटी दावे या वाहन वापस मँगाने की नौबत लाती है।

इतने सारे AI कार्यक्रम क्यों अटक जाते हैं

बेशक, इनमें से कुछ भी अपने-आप नहीं होता। सिर्फ कैमरे और एआई सॉफ़्टवेयर खरीद लेने से यह नहीं हो जाता कि आप ज़्यादा खामियों का पता लगा पाएँगे। जिन निर्माताओं ने इन प्रक्रियाओं को सफलतापूर्वक लागू किया है, उन्होंने कुछ अहम बातों में अलग तरीका अपनाया। उन्होंने अपनी उत्पादन लाइन की एक समस्या पहचानी और एआई से उसे हल करने की कोशिश की—एआई को अपनाकर फिर यह खोजने के बजाय कि उसका इस्तेमाल कहाँ किया जा सकता है। उन्होंने यह भी सुनिश्चित किया कि उनके लक्ष्य मापने योग्य हों, ताकि वे अपने नतीजों की तुलना उन लक्ष्यों से कर सकें। जब आपको पता चल जाए कि आपका पायलट सफल है, तब आप इस प्रक्रिया को अपनी उत्पादन लाइन के दूसरे हिस्सों तक फैलाने पर विचार कर सकते हैं।

एक और बात यह सुनिश्चित करना है कि आपकी टीम के पास ज़रूरी कौशल हों। हो सकता है कि आपकी गुणवत्ता टीम प्रक्रिया के बारे में सब कुछ जानती हो, लेकिन उसने कभी मशीन लर्निंग का इस्तेमाल न किया हो। या फिर आपकी डेटा साइंस टीम मशीन लर्निंग के बारे में सब कुछ जानती हो, लेकिन उसे पता न हो कि आपकी उत्पादन लाइन पर क्या होता है। इन विभिन्न कार्यक्षेत्रों के कौशलों के साथ-साथ, प्रक्रियाओं को बड़े पैमाने पर लागू करने का अनुभव सुनिश्चित करने से आप इन्हें अपनी उत्पादन लाइन और पूरे परिचालन में लागू कर पाएँगे।

इसका अगला पड़ाव

ऑटोमोटिव क्षेत्र में गुणवत्ता हमेशा से प्रतिष्ठा का आधार रही है। बाज़ार तक पहुँचने वाली एक अकेली असामान्यता भी ऐसी रिकॉल शुरू करा सकती है, जिनकी लागत सैकड़ों मिलियन डॉलर हो, और ग्राहकों का वर्षों से अर्जित भरोसा कम कर सकती है। एआई इस असामान्यता को पहले ही पकड़ने, यह समझने कि ऐसा क्यों हुआ, और इसे दोबारा होने से रोकने का तरीका देता है—एक-एक करके नहीं, बल्कि हर उत्पादन लाइन और हर संयंत्र में।

आज एआई से वास्तविक लाभ पाने वाले निर्माता ज़रूरी नहीं कि सबसे उन्नत तकनीक वाले ही हों। वे गुणवत्ता को ऐसी प्रणाली मानते हैं, जिसे समझना और लगातार बेहतर बनाना है; उनके लिए एआई उस प्रणाली का एक हिस्सा है, पूरी प्रणाली नहीं। जैसे-जैसे वाहनों की संरचना विकसित होती रहेगी और उत्पादन की मात्रा बढ़ती रहेगी, यह अनुशासन कम नहीं, बल्कि और अधिक महत्वपूर्ण होगा।