आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मैन्युफैक्चरिंग को बदल रहा है!
मैन्युफैक्चरिंग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक मशीन की मानव की तरह सोचने, आंतरिक और बाहरी घटनाओं के लिए स्वतंत्र रूप से प्रतिक्रिया करने और भविष्य की घटनाओं का अनुमान लगाने की क्षमता को संदर्भित करता है। जब कोई उपकरण खराब हो जाता है या कुछ अनपेक्षित या शायद कुछ अनपेक्षित होता है, तो रोबोट इसे पहचान सकते हैं और समस्या को ठीक करने के लिए कार्रवाई कर सकते हैं।
कार्यस्थल सुरक्षा भारतीय निर्माण उद्योग में काम से संबंधित दुर्घटनाएँ एक बहुत बड़ा मुद्दा हैं, और ऐसी कई घटनाएं अक्सर देखी जाती हैं। विनिर्माण में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI)-संचालित समाधान, विशेष रूप से रसायन, भारी मशीनरी और बड़ी असेंबली लाइन जैसे क्षेत्रों में, उपकरण, असेंबली लाइन रोबोट और सुरक्षा माप में संभावित दोषों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकते हैं और इस प्रकार दुर्घटनाओं को कम करने में मदद कर सकते हैं।
मशीन का रख-रखाव ML एक प्रकार का AI है जो बड़े डेटासेट को पैटर्न और ट्रेंड को स्पॉट करने के लिए क्रंच करता है, फिर उनका उपयोग मॉडल बनाने के लिए करता है जो भविष्यवाणी करता है कि भविष्य में क्या होगा। ML मांग और आपूर्ति में उतार-चढ़ाव का पूर्वानुमान लगाने की अनुमति देता है, रख-रखाव शेड्यूलिंग के लिए सर्वोत्तम अंतराल का अनुमान लगाता है, और विसंगतियों के शुरुआती संकेतों का पता लगाता है।
AI को क्यों अपनाएं?
1. पूर्वानुमेय रख-रखाव: रख-रखाव लॉग से ऐतिहासिक डेटा लेकर, आप भविष्यवाणी कर सकते हैं कि मशीन भविष्य के पेलोड के तहत कैसे व्यवहार करेगी, क्या आपको इसे ठीक करने की आवश्यकता होगी, कब, क्यों और कैसे – अतीत में उस समस्या को किस आधार पर ठीक किया गया। यह डाउनटाइम को काफी कम कर सकता है।
2. भविष्य कहने वाला गुणवत्ता: विफलताओं का अनुमान लगाने और उन्हें कम करने से महत्वपूर्ण लागत बचत हो सकती है।
3. स्क्रैप में कमी: उत्पाद विनिर्देशों में व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए मेट्रिक्स का उपयोग स्क्रैप को कम कर सकता है और उत्पाद की गुणवत्ता को अधिकतम कर सकता है।
4. उपज बढ़ाना: भविष्यवाणी करना कि क्या और कब कोई मशीन या प्रक्रिया दी गई विशिष्टताओं को पूरा नहीं करेगी, आपको गुणवत्ता पास को कम करते हुए, इसे विशिष्टता में वापस लाने के लिए जो आवश्यक है, उसे सक्रिय रूप से करने में सक्षम बनाती है।
5. डिमांड और इन्वेंट्री फोरकास्टिंग: प्लांट ऑपरेशंस और प्रोडक्शन के पीछे के डेटा की पूरी समझ के साथ, महत्वपूर्ण पुर्जों की मांग और मूवमेंट का अनुमान लगाना संभव है, जिसके परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण इन्वेंट्री सेविंग होती है।