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कैसे AI विनिर्माण उद्योग को बदल रहा है
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2020 एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू इनसाइट्स सर्वेक्षण के अनुसार, विनिर्माण वह क्षेत्र है जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने की दर दूसरी सबसे अधिक है। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है क्योंकि एआई उद्योग के परिदृश्य को बदलने और कंपनियों को विनिर्माण प्रक्रिया के सभी पहलुओं को संभालने के तरीके को फिर से बनाने में मदद कर सकता है।
एआई सब कुछ में अच्छा नहीं है, इसलिए रणनीतिक कार्यान्वयन महत्वपूर्ण है
इसके बावजूद कि यह हमारे जीवन के लगभग हर पहलू को क्रांतिकारी बना रहा है, ऐसी कई चीजें हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानवों की तुलना में उतनी अच्छी नहीं कर सकती। उदाहरण के लिए, जबकि यह औसत व्यक्ति की तुलना में कम त्रुटियों के लिए प्रवण है, यह अभी भी गलतियां कर सकता है।
पूर्व-प्रोग्राम किए गए रोबोट दोहराए जाने वाले कार्यों को लगभग बिना किसी निगरानी के पूरा करने में उत्कृष्ट हैं। हालांकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि मानवों को संभावित समस्याओं को कम करने के लिए स्वायत्तता की किसी भी डिग्री पर कड़ाई से नियंत्रण करना चाहिए। यही कारण है कि जबकि ड्राइवरलेस ट्रेनें पहले से ही मौजूद हैं, ऑटोमोबाइल उद्योग स्वायत्त वाहनों को लागू करने के लिए संघर्ष कर रहा है। पटरी तक सीमित रहने वाली स्वायत्त ट्रेन को नियंत्रित करना कहीं आसान है; सड़कों पर मिलने वाली तुलनात्मक स्वतंत्रता अभी भी गलतियों की बहुत अधिक गुंजाइश छोड़ती है।
विनिर्माण उद्योग में, त्रुटि के लिए सहनशीलता बहुत कम है। इसका मतलब है कि जबकि एआई को क्षेत्र के संचालन को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है, यह कुशल मानव श्रमिकों के साथ रणनीतिक रूप से किया जाना चाहिए।
7 तरीके एआई विनिर्माण को बदल रहा है
1. पूर्वानुमानिक रखरखाव
एआई के आगमन से पहले, मशीन की देखभाल एक सख्त अनुसूची पर रखी जाती थी ताकि अप्रत्याशित ब्रेकडाउन के जोखिम को कम किया जा सके। अब, कंपनियां व्यक्तिगत मशीनों के लिए अनुकूलित देखभाल की आवश्यकताओं का पता लगाने में सक्षम पूर्वानुमानिक एआई प्रणालियों का उपयोग कर सकती हैं, जो प्रत्येक मशीन के लिए एक अनुकूलित अनुसूची बनाती है जो दक्षता को बढ़ाती है और लागत को बढ़ाए बिना।
मिलिंग सुविधाओं में अक्सर स्पिंडल के बार-बार टूटने की समस्या होती है, जो उत्पादन को धीमा कर देती है और परिचालन लागत को बढ़ा देती है। हालांकि, सॉफ्टवेयर में एआई प्रोग्रामों को एकीकृत करके, ये फैक्ट्रियां समस्याएं पैदा होने से पहले संभावित विफलता बिंदुओं का पता लगाने के लिए मिनट-टू-मिनट निगरानी बनाए रख सकती हैं।
2. गुणवत्ता आश्वासन
गुणवत्ता आश्वासन प्रथाओं में एआई का उपयोग न केवल एक बेहतर परिणाम का उत्पादन करता है, बल्कि संगठनों को यह निर्धारित करने में भी मदद करता है कि उत्पादन क्षेत्र की इष्टतम संचालन स्थितियां क्या हैं और उन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कौन से चर सबसे महत्वपूर्ण हैं। यह दोषों की दर को कम करता है और अपशिष्ट की मात्रा को भी काफी कम कर देता है, जिससे समय और पैसा बचता है।
मैककिंसे का उल्लेख है कि सेमीकंडक्टर उद्योग में सबसे महंगा पहलू विनिर्माण है क्योंकि लंबे, बहु-चरण उत्पादन चक्र हैं जो सप्ताह या महीनों तक चल सकते हैं। इस समय की लागत का अधिकांश हिस्सा प्रत्येक चरण में होने वाले गुणवत्ता आश्वासन परीक्षणों और दोषों के कारण होने वाली देरी के कारण है।
एआई न केवल इन गुणवत्ता आश्वासन चरणों को सुव्यवस्थित करता है, बल्कि यह उत्पादन चरणों में डेटा को एकत्र करके समग्र दक्षता बढ़ाता है और उत्पादन की उपज में होने वाली हानि कम करता है।
3. दोष निरीक्षण
अब यह संभव है कि दोषों का पता लगाने का काम मानवों की तुलना में बहुत तेजी से और अधिक गहन तरीके से करने में सक्षम एआई की क्षमता के कारण आउटसोर्स किया जा सकता है।
सही प्रणाली को कुछ छवियों पर प्रशिक्षित किया जा सकता है और फिर उन कार्यों को करने के लिए तैनात किया जा सकता है जो आमतौर पर दर्जनों या सैकड़ों श्रमिकों द्वारा पूरा किया जाता है। इसके अलावा, यह मूल कारण विश्लेषण कर सकता है जो कंपनियों को उन मूल समस्याओं को संबोधित करने की अनुमति देता है जो अन्यथा अनदेखी हो सकती हैं, जिससे उपज बढ़ती है और उत्पादन का अनुकूलन होता है।
4. वेयरहाउस स्वचालन
उपभोक्ता अपनी खरीदारी की आदतों को ई-कॉमर्स में स्थानांतरित कर रहे हैं, जिसका अर्थ है कि वेयरहाउस की दक्षता व्यवसायों के लिए एक शीर्ष प्राथमिकता बन गई है जिन्हें प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए उत्कृष्ट लॉजिस्टिक्स की आवश्यकता है।
वेयरहाउस स्वचालन में एआई समाधानों को लागू करना शामिल है जो चालान, उत्पाद लेबल और विक्रेता दस्तावेजों को संसाधित करते हैं, साथ ही साथ अल्गोरिदम का लाभ उठाते हैं जो शेल्फ़िंग स्थान को अनुकूलित कर सकते हैं, जो वेयरहाउस संचालन में बड़े आरओआई प्रदान कर सकते हैं।
5. असेंबली लाइन एकीकरण और अनुकूलन
उत्पादन को वास्तव में अनुकूलित करने और लागत को कम करने के लिए उत्पादन क्षेत्र से डेटा एकत्र करने से अधिक की आवश्यकता है। जानकारी को स्कैन, साफ और संरचित किया जाना चाहिए ताकि कार्यात्मक विश्लेषण की अनुमति मिले। एआई पूरे संयंत्र के एकत्रित डेटा को तेजी से और आसानी से व्यवस्थित और संरचित कर सकता है, जिससे कर्मियों को उत्पादन प्रक्रिया के प्रत्येक चरण में क्या हो रहा है, इसका एक कार्रवाई योग्य, व्यावहारिक अवलोकन मिलता है।
यह एक निश्चित स्तर के असेंबली लाइन स्वचालन की भी अनुमति देता है, जैसे कि यदि कोई मशीनरी टूट जाती है तो उत्पादन लाइनों को पुनर्गठित करना।
6. एआई-आधारित उत्पाद विकास और डिजाइन
जैसा कि प्रौद्योगिकी आगे बढ़ती है और सुधारती है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अगले पांच वर्षों में उत्पाद विकास और डिजाइन पर सबसे महत्वपूर्ण प्रभाव डालने की उम्मीद है। निर्माता पहले से ही इसे उत्पादों के लिए नए और अनोखे प्रोटोटाइप बनाने और समय लेने वाले कार्यों जैसे मेशिंग और ज्यामिति तैयारी को तेज करने के लिए जेनरेटिव डिजाइन के लिए उपयोग करते हैं।
कंप्यूटर-एडेड डेवलपमेंट और डिजाइन इंजीनियरों को पारंपरिक विचार से बाहर के समाधान बनाने में मदद करते हैं, यह एआई प्रोग्रामों के प्रशिक्षण की बदौलत संभव होता है। वे न केवल नए विचार बनाने में सक्षम हैं, बल्कि वे एक व्यवहार्य उत्पाद बनाने से पहले आवश्यक सिमुलेशन और प्रोटोटाइप की संख्या को कम कर सकते हैं।
7. छोटे और मध्यम उद्यमों द्वारा एआई का उपयोग
रोबोटिक्स उद्योग तेजी से विकसित हो रहा है, इसलिए एआई-संचालित रोबोट कई क्षेत्रों में जीवन का एक सामान्य हिस्सा बन रहे हैं। यह छोटे व्यवसायों के लिए अच्छी खबर है क्योंकि इसका मतलब है कि अधिक प्राप्य मूल्य बिंदुओं पर उपलब्ध विकल्पों का एक व्यापक पूल है। पहले, केवल बड़े निगम ही रोबोट को अपने संचालन का हिस्सा बना सकते थे जिनमें अनुसंधान और विकास और कटिंग-एज प्रौद्योगिकी में निवेश करने के लिए बजट था।
इसके अलावा, रोबोटों को सिखाना एक सरल प्रक्रिया बन गई है जिसके लिए सेटअप और रखरखाव के लिए इंजीनियरों की एक टीम की आवश्यकता नहीं है। इसका मतलब है कि छोटी कंपनियों को रोबोटों को प्रशिक्षित और बनाए रखने के लिए एक प्रौद्योगिकी टीम को नियुक्त करने की आवश्यकता नहीं है।
अब, छोटे निर्माता कुछ छोटे रोबोटों में निवेश कर सकते हैं जो उनके पूरे वार्षिक बजट को समाप्त नहीं करते हैं। इसका मतलब है कि उनकी स्केलिंग क्षमता नाटकीय रूप से बढ़ जाएगी, जिससे तेजी से विस्तार, अधिक राजस्व वृद्धि और बड़े खिलाड़ियों के खिलाफ एक प्रतिस्पर्धी बढ़त मिलेगी।
विनिर्माण में एआई का भविष्य
एआई का विनिर्माण उद्योग पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ने की क्षमता है। जबकि अभी भी कुछ चुनौतियों का सामना करना है, जैसे कि मौजूदा प्रणालियों में एआई प्रौद्योगिकी का त्रुटि-मुक्त एकीकरण और विशेषज्ञता की आवश्यकता, विनिर्माण में एआई के लाभ आने वाले वर्षों में इसके अपनाये जाने को बढ़ावा देने की संभावना है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता पारंपरिक रोबोटों को प्रतिस्थापित नहीं करेगी या मानव श्रमिकों की आवश्यकता को समाप्त नहीं करेगी। हालांकि, यह मानवों के साथ मिलकर काम कर सकता है ताकि परिचालन प्रक्रियाओं को तेजी से और अधिक कुशलता से बढ़ाया जा सके, जिससे लाभप्रदता में सुधार हो सके।
