उपकरण प्रसंस्करण: उन्नत तकनीक?

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) और वास्तविक समय में उपकरण निगरानी

उपकरण प्रसंस्करण में IIoT के माध्यम से वास्तविक समय में डेटा संग्रहण कैसे संभव होता है

औद्योगिक आईओटी, या आईआईओटी संक्षिप्त रूप में, कारखानों में उपकरणों के साथ काम करने के तरीके को बदल रहा है क्योंकि मशीनों में ही स्मार्ट सेंसर लगाए जा रहे हैं। ये छोटे उपकरण कंपन, तापमान स्तर और बिजली की खपत जैसी चीजों पर नजर रखते हैं, फिर उस सभी जानकारी को केंद्रीय कंप्यूटर में भेज दिया जाता है, जहां इसका विश्लेषण किया जाता है। उदाहरण के लिए, आईआईओटी सिस्टम से जुड़े कंप्रेसरों के साथ एक कारखाने की मंजिल को ले लें। जब ये कंप्रेसर असहज दबाव परिवर्तन दिखाने लगते हैं, तो कर्मचारियों को सूचनाएं मिलती हैं ताकि वे समस्याओं को ठीक कर सकें, जबकि टूटने से पहले ही। कुछ टूटने तक प्रतीक्षा करने और समय रहते समस्या को ठीक करने में क्या अंतर है? जब इस तरह के रखरखाव दृष्टिकोण में स्थानांतरित किया जाता है, तो संयंत्रों में अप्रत्याशित रुकावटों में 25% से 35% तक कमी की रिपोर्ट होती है। इसका मतलब है कि पैसा बचाया जाता है और उत्पादन लाइनें अधिक समय तक ऑनलाइन रहती हैं।

तेज़ औद्योगिक निर्णय लेने के लिए वायरलेस सेंसर नेटवर्क और एज कंप्यूटिंग

आज के औद्योगिक आईओटी (IoT) तंत्र में वायरलेस सेंसरों और एज कंप्यूटिंग शक्ति को एक साथ लाया गया है ताकि निर्णय लेने में लगने वाले समय को कम किया जा सके। विशाल मात्रा में कच्चे डेटा को दूर के क्लाउड सर्वरों तक भेजने के बजाय, ये एज डिवाइस वहीं पर उन जानकारियों की प्रक्रिया करते हैं जहां घटनाएं होती हैं। उदाहरण के लिए, एक टर्बाइन निर्माण लाइन। इस व्यवस्था के साथ, प्रणाली स्थानीय रूप से यह देखती है कि बेयरिंग कैसे घिस रहे हैं, और फिर लगभग तुरंत रखरखाव प्रक्रिया शुरू कर देती है। गति में अंतर वास्तव में अद्भुत है। हम पुराने क्लाउड-आधारित दृष्टिकोण की तुलना में डेटा के संचरण समय में लगभग 80 प्रतिशत की कमी की बात कर रहे हैं। निश्चित रूप से अभी भी कुछ चुनौतियां हैं जैसे कि लागत और सुसंगतता के मुद्दों को दूर करना, लेकिन प्रदर्शन में सुधार खुद के लिए बोलता है।

विनिर्माण और भारी उद्योग में व्यापक आईआईओटी (IIoT) अपनाना

अब 67% से अधिक निर्माता द्वितीयक वस्तुओं के इंटरनेट (IIoT) समाधानों का उपयोग कर रहे हैं, और खनन और ऊर्जा क्षेत्रों में 2021 के बाद से इसके अपनाने की दर दोगुनी हो गई है। प्रसंस्करण संयंत्रों में मापने योग्य परिणाम प्राप्त हुए हैं:

भारी उपकरणों के ऑपरेटरों की सूचना के अनुसार, IIoT के साथ AI-आधारित कंपन विश्लेषण उपकरणों के संयोजन से असामान्यता का पता लगाने में 40% तक तेजी आई है।

पुराने उपकरणों के साथ IIoT को एकीकृत करके स्मार्टर वर्कफ़्लो में सुधार करना

पुरानी मशीनों में IIoT क्षमताओं को जोड़ना चुनौतियों से भरा होता है, लेकिन मापने योग्य ROI प्रदान करता है। 2022 में CNC मशीनों के लिए किए गए रेट्रोफिट पहल से प्राप्त हुए:

• सार्वभौमिक सेंसर एडॉप्टर का उपयोग करके 90% सफल एकीकरण दर
• स्मार्ट मीटरिंग के माध्यम से कैलिब्रेशन त्रुटियों में 50% की कमी
• $120K/वर्ष पूर्वानुमानित रखरखाव लागत में बचत

डेटा गेटवे पुरानी प्रणालियों से एनालॉग संकेतों का अनुवाद IIoT-संगत प्रारूप में करते हैं, पुरानी मशीनों और आधुनिक विश्लेषण डैशबोर्ड के बीच का अंतर पाटते हैं।

आधुनिक उपकरण प्रसंस्करण में उन्नत रोबोटिक्स और स्वचालन

भारी उपकरणों और उत्पादन प्रणालियों में रोबोटिक्स का एकीकरण

आज के औद्योगिक सुविधाएं उपकरणों की प्रसंस्करण में सटीकता वाले कार्यों के लिए रोबोट्स का उपयोग कर रही हैं। हम इसे बड़े जहाजों पर वेल्डिंग स्टेशनों से लेकर विमान के भागों के निर्माण में उपयोग की जाने वाली सीएनसी मशीनों तक हर जगह देख सकते हैं। उदाहरण के लिए, मोटर वाहन निर्माण संयंत्र। उनमें से कुछ में अब रोबोटिक बाहुएं हैं जो 1.5 टन के इंजन ब्लॉक उठाती हैं और 0.02 मिमी की गति त्रुटि बनाए रखती हैं। यह काफी आश्चर्यजनक है, क्योंकि इतनी सटीकता मानव द्वारा हाथ से किए गए असेंबली की तुलना में लगभग 60% तक गलतियों को कम कर देती है। रोबोट्स स्वयं विशेष सेंसरों से लैस हैं जो बल का पता लगाते हैं और कैमरों से युक्त हैं जो विभिन्न सामग्रियों के साथ काम करते समय उड़ान में समायोजन करने की अनुमति देते हैं। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जब कठिन धातुओं या संयोजकों के साथ काम किया जाता है, जो निर्माण प्रक्रियाओं के दौरान हमेशा भविष्य के अनुसार व्यवहार नहीं करते।

प्रसंस्करण संयंत्रों में रिमोट-नियंत्रित और स्वायत्त उपकरण

खनन उद्योग ने एआई द्वारा निर्धारित मार्गों पर चलने वाले स्व-चालित हॉल ट्रकों को अपनाना शुरू कर दिया है, जो 320 टन के भारी भार ढोते हैं और चालकों की तुलना में 12 प्रतिशत कम ईंधन खपत करते हैं। इस बीच, बेकरी और खाद्य फैक्ट्रियाँ इन नए रोबोट सहकर्मियों से मदद पा रही हैं जिन्हें कोबॉट्स कहा जाता है। ये मशीनें कमजोर पेस्ट्री और केक को लपेटते समय अपनी पकड़ की ताकत को वास्तविक समय में समायोजित कर सकती हैं, जिसका अर्थ है कि वे प्रति घंटे दोगुना से अधिक वस्तुओं को बिना तोड़े-मरोड़े संभाल सकती हैं। स्वचालन की ओर बढ़ना कंपनियों के लिए तर्कसंगत है, जो पर्याप्त कर्मचारी ढूंढने में संघर्ष कर रही हैं और खतरनाक कार्यस्थलों में निरंतर परिणामों की आवश्यकता होती है, जहां गलतियाँ धन और कभी-कभी जान लेवल होती हैं।

केस स्टडी: उपकरण प्रसंस्करण में पूरी तरह से स्वचालित असेंबली लाइनें

यूरोप में एक प्रमुख इस्पात कंपनी ने हाल ही में एक पूरी तरह से स्वचालित उत्पादन लाइन स्थापित की है। इस सेटअप में सामग्री को संभालने वाले रोबोट, कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित स्मार्ट स्कैनिंग सिस्टम और छोटे-छोटे ड्राइवरलेस कार्ट शामिल हैं, जिन्हें AGVs के रूप में जाना जाता है, जो सावधानीपूर्वक समयबद्ध अनुक्रमों में एक साथ काम करते हैं। आश्चर्यजनक बात यह है कि यह प्रणाली प्रतिदिन 8,000 से अधिक स्टील कॉइल्स की प्रक्रिया करने में सक्षम है, जबकि दोषों की दर केवल 0.004% रखती है। ऊर्जा बिल में 40% की कमी भी आई है, जो मशीनों को कब शक्ति की आवश्यकता होगी और कब वे निष्क्रिय रह सकते हैं, इसकी भविष्यवाणी करने वाले कुछ स्मार्ट एल्गोरिदम की बदौलत है। यह तरह के सुधार यह दिखाते हैं कि आजकल कई कारखानों द्वारा रोबोटिक्स की ओर रुख क्यों किया जा रहा है। अब आधुनिक निर्माण एक संबद्ध प्रणाली की तरह दिखता है, जहां सब कुछ स्वचालित रूप से एक साथ काम करता है, लगभग एक जीवित जीव की तरह, बजाय इसके कि एक के बाद एक एकल कार्य किए जाएं।

उपकरण प्रसंस्करण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और भविष्यानुमानी रखरखाव

उपकरणों के आयुष्य और प्रदर्शन का कृत्रिम बुद्धिमत्ता संचालित अनुकूलन

आज के उपकरण प्रोसेसिंग सेटअप मशीनों को अधिक समय तक चलाने और उनसे अधिकतम उत्पादन प्राप्त करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अच्छा उपयोग करते हैं। मशीन लर्निंग मूल रूप से पुराने प्रदर्शन रिकॉर्ड्स और सेंसर्स द्वारा हमें वर्तमान में दी जा रही जानकारी को देखती है, जिससे यह पता लगाया जा सके कि समय के साथ कौन से पुर्जे घिस रहे हैं। उदाहरण के लिए, कंपन विश्लेषण। जब एआई सीएनसी मशीनों पर बेयरिंग्स के कंपन में असामान्य पैटर्न का पता लगाती है, तो यह किसी खराबी के होने से महीनों पहले ही संभावित समस्याओं को चिह्नित कर सकती है। हमने देखा है कि कुछ दुकानों ने इन मुद्दों को अनुसूचित समय से 3 से 6 सप्ताह पहले तक पकड़ लिया। जो बात वास्तव में आकर्षक है, वह यह है कि ये स्मार्ट सिस्टम चीजों को वास्तविक समय में कैसे समायोजित करते हैं। वे उत्पादन के स्तर को बनाए रखने के लिए टॉर्क सेटिंग्स में समायोजन कर देते हैं या आरपीएम दरों में थोड़ा परिवर्तन कर देते हैं, बिना मशीनरी पर अतिरिक्त तनाव डाले। अधिकांश प्लांट मैनेजर उत्पादन को बनाए रखने और खराबियों से बचने के बीच इस संतुलन को एआई तकनीक में निवेश के लायक पाते हैं।

पूर्वानुमान रखरखाव अलर्ट के लिए मशीन लर्निंग मॉडल

उपकरण प्रोसेसर तीन प्राथमिक एआई मॉडल प्रकारों को अपनाते हैं:

• रिग्रेशन मॉडल अवधि-असफलता सीमा का पूर्वानुमान लगाना
• न्यूरल नेटवर्क क्रॉस-सिस्टम विफलता निर्भरता की पहचान करना
• एनॉमली डिटेक्शन एल्गोरिदम सूक्ष्म संचालन विचलनों को चिह्नित करना

2023 के एक बेंचमार्क अध्ययन में पता चला कि ये मॉडल पारंपरिक नियम-आधारित प्रणालियों की तुलना में 62% तक गलत अलर्ट कम करते हैं। एज कंप्यूटिंग के कारण कारखानों में सीधे कंपन, ऊष्मीय और ऊर्जा खपत के डेटा की वास्तविक समय में प्रक्रिया होती है, जिससे निर्णय लेने में देरी 50 मिलीसेकंड से भी कम हो जाती है।

पूर्वानुमानित विश्लेषण: उपकरणों के बंद होने को 40% तक कम करना

इन प्रणालियों का उपयोग करने वाले निर्माता 35–40% कम अनियोजित रुकावटों की सूचना देते हैं:

1. निर्धारित रखरखाव अनुसूची कम-मांग वाली अवधि के साथ मरम्मत का संरेखण
2. स्पेयर पार्ट्स स्टॉक का अनुकूलन असफलता संभाव्यता पूर्वानुमान का उपयोग करना
3. ऊर्जा दक्षता में समायोजन मोटर के जीवनकाल को बढ़ाना

संगठन जो पूर्ववर्ती विश्लेषण और IIoT सेंसर को संयोजित करते हैं, प्रतिक्रियाशील रखरखाव दृष्टिकोण की तुलना में कुल उपकरण प्रभावशीलता (OEE) स्कोर में 19% अधिक वृद्धि प्राप्त करते हैं।

रखरखाव में मानव पर्यवेक्षण के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर निर्भरता का संतुलन

आजकल एआई सभी प्रकार के उपकरणों के डेटा को संसाधित करता है, लेकिन अनुभवी इंजीनियरों को अभी भी उन महत्वपूर्ण चेतावनियों की जांच करने की आवश्यकता होती है और यह पता लगाना होता है कि वास्तव में सिस्टम क्या कहने की कोशिश कर रहा है। 2024 में हुए एक हालिया सर्वेक्षण के अनुसार, जिसमें विभिन्न औद्योगिक सुविधाओं का अध्ययन किया गया, उसमें यह पाया गया कि संयंत्र टीमों ने जिन्होंने मैनुअल नियंत्रण विकल्पों को बनाए रखा, एआई द्वारा भेजे गए संकेतों में उलझन के कारण हुई समस्याओं का लगभग 28 प्रतिशत तक समाधान किया, जैसे कि नमी किस प्रकार प्रेरणिक सिस्टम को प्रभावित करती है। यहां हम देखते हैं कि पुराने तरीकों के ज्ञान और नई तकनीक का संयोजन एक साथ काम कर रहा है। मशीनों को पूरी तरह से नियंत्रण सौंपने के बजाय, कंपनियां यह पाती हैं कि प्रौद्योगिकी कर्मचारियों की सहायता करे और उन्हें पीछे धकेलने के बजाय उपकरणों की समस्याओं का निदान करने में सहायता करे।

उपकरण प्रसंस्करण कार्यप्रवाहों का डेटा-आधारित अनुकूलन

एआई और IIoT एकीकरण के माध्यम से उन्नत स्थिति निगरानी

आज के प्रसंस्करण प्रणालियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता को औद्योगिक आईओटी सेंसरों के साथ जोड़ती हैं ताकि मशीन के स्वास्थ्य पर नज़र रखी जा सके। ये स्मार्ट प्रणालियाँ एक समय में पंद्रह से अधिक विभिन्न कारकों का विश्लेषण करती हैं, जैसे मशीन के कंपन और उसके तापमान के हस्ताक्षर, जिससे वे पारंपरिक जांचों की तुलना में लगभग पैंतीस प्रतिशत तेज़ी से घिसे हुए बेयरिंग का पता लगा सकती हैं। सुविधाएँ जिन्होंने इस प्रकार की भविष्यानुमानित रखरखाव दृष्टिकोण को अपनाया है, कहती हैं कि अप्रत्याशित बंद होने में लगभग बीस प्रतिशत की कमी आई है। इसके अलावा, वे पुरानी विधियों की तुलना में रखरखाव व्यय पर प्रति टन लगभग बानवे डॉलर बचाते हैं। संख्या एक कहानी कहती है जिसे कई संयंत्र प्रबंधक अब गंभीरता से ले रहे हैं।

संयंत्रों में भविष्यानुमानित डेटा विश्लेषण के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग

खनन क्षेत्र अब टॉर्क वेरिएंस विश्लेषण तकनीकों के धन्यवाद से क्रशर घटकों में समस्याओं को वास्तविक विफलता के तीन दिन पहले तक चिन्हित करने में सक्षम है। यह आरंभिक चेतावनी प्रणाली कंपनियों को प्रति माह लगभग सात लाख चालीस हजार डॉलर की बचत कराती है, जो बंद रहने के कारण होने वाली लागतों से बची होती है। वहीं विनिर्माण सुविधाओं में, स्मार्ट थर्मल इमेजिंग प्रणालियाँ धातु प्रसंस्करण क्रियाओं के दौरान भट्टियों के तापमान को सटीक बनाने में मदद कर रही हैं। ये एआई संचालित उपकरण ऊर्जा अपव्यय को लगभग बाईस प्रतिशत तक कम कर देते हैं, जबकि उत्पाद की गुणवत्ता को बरकरार रखते हैं। भारी उद्योगों के खिलाड़ियों के लिए अपने उपकरणों को आधुनिक बनाने में भी कुछ प्रभावशाली परिणाम देखने को मिले हैं। जब पुरानी प्रेस मशीनों और सीएनसी मशीनों को रेट्रोफिट आईओटी किट के माध्यम से जोड़ा जाता है, तो संयंत्र प्रबंधकों को यह देखने को मिलता है कि निर्णय लेने की गति अपग्रेड करने से पहले की तुलना में लगभग आधी हो गई है। यह गति में वृद्धि स्टील मिलों, ढलाई और अन्य औद्योगिक स्थलों में दैनिक कार्यों में काफी अंतर लाती है।

भावी रुझान: अगली पीढ़ी के उपकरण प्रसंस्करण में संगामी प्रौद्योगिकियां

स्मार्ट उपकरण प्रणालियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईआईओटी) और रोबोटिक्स का संगम

आज के विनिर्माण संयंत्र अब तेजी से स्मार्ट तकनीकों के संयोजन पर निर्भर कर रहे हैं, जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, वे शानदार IIoT सेंसर जिनके बारे में हम बहुत कुछ सुनते हैं, और उन्नत रोबोटिक्स, जो अधिक बुद्धिमान कारखानों के निर्माण में मदद करते हैं। पूरी प्रणाली वर्कशॉप फ्लोर से लाइव डेटा को एज कंप्यूटिंग डिवाइसेज के माध्यम से देखकर काम करती है, जिससे मशीनें स्वचालित रूप से खुद को समायोजित कर सकें जब कभी उत्पादन लाइन में कुछ समायोजन की आवश्यकता हो। उदाहरण के लिए, धातु निर्माण की दुकानों की बात करें तो कुछ कंपनियों ने एआई विज़न सिस्टम लगाए हैं जो वास्तव में रोबोट्स को यह बताते हैं कि मशीनिंग ऑपरेशन के दौरान किसी भाग को कहाँ रखना है, जिससे 0.03 मिलीमीटर की सटीकता प्राप्त होती है। वहीं, IIoT गेटवे पूरे विनिर्माण स्थलों पर बिजली के उपयोग को प्रबंधित करने में मदद करते हैं। उन पौधों ने जिन्होंने इस तरह के एकीकृत दृष्टिकोण को अपनाया, अपने स्क्रैप दर में लगभग 18 प्रतिशत की कमी देखी और पारंपरिक स्वचालित प्रणालियों की तुलना में लगभग 22% बेहतर उत्पादन प्राप्त किया।

स्वायत्त, स्व-अनुकूलित औद्योगिक मशीनरी का उदय

इन दिनों नवीनतम उपकरणों में बंद लूप लर्निंग सिस्टम शामिल करना शुरू हो गया है, जो मशीनों को उनके प्रदर्शन के अनुसार स्वयं को समायोजित करने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, स्वायत्त सीएनसी राउटर्स लें। जब उपकरण पहनने लगते हैं, तो वाइब्रेशन को देखकर और कटिंग बलों को मापकर वे वास्तव में भरपाई कर सकते हैं। उद्योग की उम्मीद है कि बड़े औद्योगिक परिचालन में अप्रत्याशित मशीन रुकने को लगभग 40% तक कम किया जा सकता है। लेकिन एक बात है। इन प्रणालियों को शुरू करने के लिए नियमित रखरखाव कार्य के हमारे दृष्टिकोण को पूरी तरह से बदलना होगा। हालिया सर्वेक्षणों के अनुसार, लगभग 6 में से 10 निर्माता कहते हैं कि अपनी टीमों को इन सभी स्मार्ट मशीनों को ठीक से संभालने के लिए नई प्रशिक्षण की आवश्यकता है।

अंतर को पूरा करना: उच्च तकनीक अपनाना बनाम कार्यबल तैयारी

विनिर्माण कंपनियों में से लगभग 83 प्रतिशत की 2025 तक एआई संचालित प्रसंस्करण प्रणालियों को लागू करने की योजना है, फिर भी लगभग केवल 34 प्रतिशत ही अपने तकनीकी कर्मचारियों के लिए उचित प्रशिक्षण कार्यक्रमों को लागू कर पाए हैं। यहां स्पष्ट रूप से कुछ गलत है। कई कारखाने यह अनुभव करने लगे हैं कि उन्हें लोगों को प्रशिक्षित करने के बेहतर तरीकों की आवश्यकता है, इसलिए कुछ स्मार्ट ऑपरेशन मिश्रित वास्तविकता प्रशिक्षण स्थापनाएं तैयार कर रहे हैं जो ऑगमेंटेड रियलिटी गाइड्स को वास्तविक दुनिया के आईओटी निदान कार्यों के साथ जोड़ते हैं। सबसे प्रगतिशील सुविधाएं अब डिजिटल ट्विन वातावरण का उपयोग करती हैं, जहां कर्मचारी स्वचालित मशीनों और वेल्डिंग रोबोट्स के अनुकरणीय संस्करणों पर समस्याओं का समाधान कर सकते हैं, वास्तविक कारखाने के उपकरणों को छूने से बहुत पहले। यह दृष्टिकोण आने वाले युग और वर्तमान में कर्मचारियों के ज्ञान के बीच की खाई को पाटने में सहायता करता है।

सामान्य प्रश्न

वास्तविक समय में उपकरण निगरानी में आईआईओटी की क्या भूमिका है?

IIoT मशीनरी में स्मार्ट सेंसर्स लगाकर वास्तविक समय में उपकरणों की निगरानी की सुविधा प्रदान करता है, जो कंपन और ऊष्मा स्तर जैसे महत्वपूर्ण डेटा को विश्लेषण के लिए एकत्रित करते हैं, जिससे भविष्यदर्शी रखरखाव संभव होता है और अप्रत्याशित बंद होने की संभावना कम हो जाती है।

एज कंप्यूटिंग औद्योगिक आईओटी सेटअप्स को कैसे बेहतर बनाती है?

एज कंप्यूटिंग औद्योगिक आईओटी सेटअप्स को बेहतर बनाती है क्योंकि यह डेटा को दूरस्थ क्लाउड सर्वरों पर भेजने के बजाय स्रोत पर ही संसाधित करने की अनुमति देती है। इससे डेटा के स्थानांतरण में लगने वाला समय काफी कम हो जाता है, जिससे उद्योग में त्वरित निर्णय लेना संभव होता है।

भारी उपकरणों की प्रसंस्करण में रोबोटिक्स को एकीकृत करने के लाभ क्या हैं?

भारी उपकरणों की प्रसंस्करण में रोबोटिक्स को एकीकृत करने से सटीकता में सुधार होता है और असेंबली में त्रुटियों की संभावना कम होती है। सेंसर्स और कैमरों से लैस रोबोटिक सिस्टम भारी इंजन ब्लॉकों को उठाने जैसे कार्यों को बेहद सटीकता के साथ निपटा सकते हैं।

उपकरण प्रसंस्करण में भविष्यदर्शी रखरखाव में एआई कैसे योगदान देता है?

एआई परिधान और आंसू के संकेत देने वाले रुझानों के लिए सेंसर डेटा का विश्लेषण करके भविष्यवाणी करने वाले रखरखाव में योगदान देता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम समय से पहले विफलताओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं, जो समायोजन की अनुमति देता है जो उपकरण जीवनकाल को बढ़ाता है और अपटाइम को अधिकतम करता है।

विनिर्माण में उच्च तकनीक प्रणाली को अपनाने में क्या चुनौतियां हैं?

चुनौतियों में कार्यबल की तत्परता और उचित प्रशिक्षण कार्यक्रमों की आवश्यकता शामिल है। कई कंपनियों में कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त कार्यक्रमों की कमी है, जो कि एआई-संचालित मशीनरी जैसी उन्नत प्रणालियों के प्रभावी प्रबंधन और उपयोग के लिए महत्वपूर्ण है।