उपकरण प्रक्रिया: अत्याधुनिक तंत्रज्ञान?

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (IIoT) आणि वास्तविक-वेळ उपकरण निरीक्षण

उपकरण प्रक्रिया मध्ये IIoT कसे वास्तविक-वेळेचे डेटा संकलन सक्षम करते

कारखान्यांमधील उपकरणांशी कसा व्यवहार करावा यामध्ये इंडस्ट्रियल आयओटी, किंवा IIoT मोठा बदल घडवून आणत आहे, यामध्ये स्मार्ट सेन्सर मशीन्समध्ये बसवले जातात. हे छोटे उपकरणे कंपन, उष्णता पातळी, आणि वीज वापर यासारख्या गोष्टींवर नजर ठेवतात आणि मग ही माहिती केंद्रीय संगणकांकडे पाठवली जाते जिथे त्याचे विश्लेषण केले जाते. उदाहरणार्थ, IIoT प्रणालीशी जोडलेल्या कंप्रेशर्स असलेल्या कारखान्याचा विचार करा. जेव्हा या कंप्रेशर्समध्ये दाबात विचित्र बदल होऊ लागतात तेव्हा कामगारांना सूचना मिळतात ज्यामुळे ते समस्या पूर्णपणे बंद पडण्यापूर्वीच दुरुस्त करू शकतात. काहीतरी मोडणे पर्यंत वाट पाहणे आणि ते दुरुस्त करणे आणि आधीच दुरुस्ती करणे यातील फरक आहे. अशा देखभालीच्या दृष्टिकोनाकडे वळल्यानंतर कारखान्यांमध्ये 25% ते 35% पर्यंत अनपेक्षित थांबवण्यात कपात होत असल्याचे नोंदवले जाते. म्हणजेच पैसे वाचवले जातात आणि उत्पादन ओळी अधिक वेळ चालू राहतात.

वायरलेस सेन्सर नेटवर्क आणि एज कॉम्प्युटिंग मुळे उद्योगांमधील निर्णय घेणे अधिक वेगाने होते

आजच्या औद्योगिक आयओटी सेटअप्स वायरलेस सेन्सर्स आणि एज कॉम्प्युटिंग पॉवरला एकत्र आणतात ते निर्णय घेण्याच्या वेळेत कपात करण्यासाठी. दूरच्या क्लाउड सर्व्हर्सकडे मोठ्या प्रमाणात क сы डेटा पाठवण्याऐवजी, हे एज डिव्हाइसेस तेथेच कार्य करतात जिथे क्रिया घडते. एका टर्बाइन उत्पादन ओळीचा उदाहरण घ्या. या सेटअपद्वारे, सिस्टम स्वतः ठिकाणी बेअरिंग्जचा घसरण तपासते आणि दुरुस्तीची प्रक्रिया लगेच सुरू करते. वेगातील फरक खरोखरच आश्चर्यचकित करणारा आहे. आम्ही जुन्या क्लाउड-आधारित पद्धतींच्या तुलनेत डेटा प्रवासाच्या वेळेत सुमारे 80 टक्के कपात करत आहोत. अर्थात, अंमलबजावणीच्या खर्चाबरोबरच सुसंगततेच्या मुद्द्यांसह अजूनही काही अडचणी आहेत, परंतु प्रदर्शनातील फायदे स्वतःच बोलतात.

उत्पादन आणि भारी उद्योगात व्यापक आयआयओटी स्वीकृती

आता 67% पेक्षा अधिक उत्पादक द्वितीय वस्तू इंटरनेट (IIoT) सोल्यूशन्सचा वापर करतात आणि 2021 पासून खाण आणि ऊर्जा क्षेत्रात अवलंबन दुप्पट झाले आहे. प्रक्रिया संयंत्रांमध्ये मोजता येण्याजोग्या निकाल मिळाले आहेत:

भारी उपकरण ऑपरेटर्सना IIoT ला AI-चालित कंपन विश्लेषण साधनांसह जोडल्याने असामान्यता शोधण्याचा वेग 40% ने वाढला आहे.

अधिक स्मार्ट कार्यप्रवाहांसाठी IIoT ला जुनी उपकरणे जोडणे

जुन्या यंत्रसामग्रीमध्ये IIoT क्षमता जोडणे आव्हानात्मक असले तरी मोजता येण्याजोगा परतावा देते. 2022 मध्ये सीएनसी मशीन्ससाठी जुन्या यंत्रांमध्ये अद्ययावत करण्याच्या पुढाकारामुळे खालील निकाल मिळाले:

• सार्वत्रिक सेन्सर अ‍ॅडॅप्टर्सचा वापर करून 90% यशस्वी एकीकरण दर
• स्मार्ट मीटरिंगद्वारे कॅलिब्रेशन त्रुटींमध्ये 50% कमी होणे
• 120 हजार डॉलर/वर्ष भविष्यातील देखभाल खर्चात बचत

डेटा गेटवे जुन्या सिस्टममधून अॅनालॉग सिग्नल्सचे IIoT-सुसंगत स्वरूपात भाषांतर करतात, जुन्या प्रेस आणि आधुनिक विश्लेषण डॅशबोर्डमधील अंतर पूर्ण करतात.

आधुनिक उपकरण प्रक्रिया मधील उन्नत रोबोटिक्स आणि स्वयंचलित प्रणाली

भारी उपकरणे आणि उत्पादन प्रणालीमध्ये रोबोटिक्सचे एकीकरण

आजच्या औद्योगिक सुविधांमध्ये उपकरणांच्या प्रक्रियेत अचूकता आवश्यक असलेल्या कामांसाठी रोबोट्सकडे वाढत्या प्रमाणात वळण्यात येत आहे. मोठ्या जहाजांवरील वेल्डिंग स्टेशन्सपासून ते विमानाचे भाग बनवण्यासाठी वापरल्या जाणार्‍या सीएनसी मशीन्सपर्यंत आपल्याला हे सर्वत्र दिसून येते. उदाहरणार्थ, ऑटोमोटिव्ह कारखाने घ्या. त्यापैकी काहींमध्ये आता 1.5 टन इंजिन ब्लॉक उचलणारे रोबोटिक हात असून त्यांची हालचालीची त्रुटी केवळ 0.02 मिमी इतकी असते. ही अचूकता मानवाने हाताने केलेल्या जोडणीच्या तुलनेत जवळपास 60% अचूकता वाढवते. रोबोट्सकडे विशेष सेन्सर्स आणि कॅमेरे असतात जे वेगवेगळ्या सामग्रीशी व्यवहार करताना तातडीने समायोजित करण्यास सक्षम असतात. हे विशेषतः त्या कठीण धातूंच्या किंवा संयुक्त सामग्रींच्या बाबतीत महत्त्वाचे असते ज्या नेहमीच उत्पादन प्रक्रियेदरम्यान अपेक्षित वर्तन करत नाहीत.

प्रक्रिया संयंत्रांमधील रिमोट-कंट्रोल आणि स्वायत्त उपकरणे

खाण क्षेत्राने एआयने आखलेल्या मार्गांवर चालणार्‍या स्वयंचलित हॉल ट्रकचा वापर सुरू केला आहे, जे 320 टन भार वाहून नेतात आणि चालकांच्या तुलनेत 12 टक्के कमी इंधन वापरतात. त्याचवेळी, बेकरीज आणि अन्न फॅक्टरीमध्ये कोबॉट्स म्हणून ओळखल्या जाणार्‍या या नवीन रोबोट सहकार्‍यांकडून मदत मिळत आहे. हे यंत्र नाजूक पेस्ट्रीज आणि केक्स ला आवरताना त्यांच्या पकडीची शक्ती वेगाने बदलू शकतात, ज्यामुळे ते प्रति तास दुप्पट वस्तू हाताळू शकतात आणि काहीही तुटवंड होत नाही. कंपन्यांना पुरेसा कामगार मिळत नसल्यामुळे आणि धोकादायक कामाच्या ठिकाणी चूक केल्यामुळे पैसे आणि कधीकधी जीव जाण्याची शक्यता असल्यामुळे स्वयंचलित प्रक्रियेकडे वळणे आवश्यक आहे.

प्रकरण अहवाल: उपकरण प्रक्रिया मधील पूर्णपणे स्वयंचलित असेंब्ली लाईन्स

युरोपमधील एका मोठ्या स्टील कंपनीने नुकतीच पूर्णपणे स्वयंचलित उत्पादन ओळ स्थापित केली आहे. या सेटअपमध्ये सामग्री हाताळण्यासाठी रोबोट्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारे सक्षम केलेली स्मार्ट स्कॅनिंग प्रणाली आणि AGVs म्हणून ओळखल्या जाणार्‍या लहान ड्रायव्हरलेस कार्टचा समावेश आहे, ज्या काळजीपूर्वक वेळापत्रकात कार्य करतात. आश्चर्यचकित करणारी बाब म्हणजे ही प्रणाली प्रति दिवस 8,000 पेक्षा जास्त स्टील कॉइल्सची प्रक्रिया करण्यात सक्षम आहे, तर दोष फक्त 0.004% इतके कमी आहेत. यंत्रांना ऊर्जा आवश्यक आहे आणि जेव्हा ते निष्क्रिय राहू शकतात याचा अंदाज लावणार्‍या काही स्मार्ट अल्गोरिदममुळे ऊर्जा बिल 40% ने कमी झाली आहे. अशा सुधारणा याच कारणास्तव अनेक कारखाने आजकाल रोबोटिक्सकडे वळत आहेत. एकानंतर एक एकल कामे करण्याऐवजी, आधुनिक उत्पादन आता परस्परांशी जोडलेल्या प्रणालींसारखे दिसते जिथे सर्व काही स्वयंचलितपणे एकत्र कार्य करते, जवळपास जैविक जीवासारखे.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि उपकरण प्रक्रिया मध्ये अग्रिम साधन साठी देखभाल

उपकरण आयुष्य आणि कामगिरी चे AI-ड्राइव्हन इष्टतमकरण

आजच्या उपकरण प्रक्रिया सेटअप्समध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) चा चांगला वापर केला जातो, ज्यामुळे यंत्रे जास्त काळ चालू राहू शकतात आणि तरीही त्यांच्याकडून कमाल उत्पादन मिळवता येते. मशीन लर्निंगचा भाग मूळात जुन्या कामगिरीच्या रेकॉर्डवर आणि सेन्सर्सकडून आपल्याला आता मिळणाऱ्या माहितीवर आधारित असतो आणि ते ओळखतात की कोणत्या भागांचा कालांतराने घसरण होत आहे. उदाहरणार्थ, कंपन विश्लेषणाचा विचार करा. जेव्हा एआय सीएनसी मशीन्सवर बेअरिंग्जच्या कंपनात असामान्य पॅटर्न ओळखते, तेव्हा ते काहीही खराब होण्यापूर्वीच काही महिने आधी संभाव्य समस्या ओळखू शकते. अशा दुकानांनी आम्हाला अशा समस्या ओळखण्याचा कालावधी 3 ते 6 आठवड्यांपूर्वी असल्याचे दिसले आहे. खरोखरच आश्चर्यचकित करणारी गोष्ट म्हणजे ही स्मार्ट सिस्टम्स गोष्टींवर तातडीने देखील बदल करतात. ते उत्पादनाची पातळी राखण्यासाठी आणि यंत्रसामग्रीवर अतिरिक्त ताण न आणता टॉर्क सेटिंग्ज किंवा आरपीएम दर बदलू शकतात. उत्पादन वाढवणे आणि खराब होणे टाळणे यातील हा संतुलन राखण्यासाठी बहुतेक कारखाना व्यवस्थापक एआय तंत्रज्ञानातील गुंतवणूक योग्य मानतात.

अंदाजपूर्वक देखभाल अलर्टसाठी मशीन लर्निंग मॉडेल्स

उपकरण प्रोसेसर्स तीन मुख्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेल प्रकार वापरतात:

• रिग्रेशन मॉडेल्स अपयश वेळेच्या मर्यादा निश्चित करणे
• न्यूरल नेटवर्क क्रॉस-सिस्टम अपयश अवलंबित्व ओळखणे
• असंगतता शोधणारे अल्गोरिदम सूक्ष्म ऑपरेशनल विचलने ओळखणे

2023 च्या बेंचमार्क अभ्यासात हे मॉडेल्स नियम-आधारित पारंपारिक प्रणालींच्या तुलनेत 62% खोटे अलर्ट कमी करतात. एज कॉम्प्युटिंगमुळे कारखान्यातील मजल्यावरच थेट कंपन, उष्णता आणि ऊर्जा वापराच्या डेटाची वास्तविक वेळेत प्रक्रिया करता येते, ज्यामुळे निर्णय घेण्याचा विलंब 50ms पेक्षा कमी होतो.

अंदाजपूर्वक विश्लेषण: उपकरणांचा बंदवारा 40% पर्यंत कमी करणे

या प्रणालींचा वापर करणाऱ्या उत्पादकांनी 35-40% कमी अनियोजित थांबवणे असे नमूद केले आहे:

1. निर्देशात्मक देखभाल वेळापत्रक कमी मागणीच्या काळाशी दुरुस्तीचे जुळवणे
2. स्पेअर पार्ट्स साठा इष्टतमीकरण अपयश शक्यता भविष्यवाण्याचा वापर करून
3. ऊर्जा कार्यक्षमता समायोजन मोटर आयुष्य वाढवणे

अनुमानित विश्लेषणासह अद्ययावत उद्योगाचे (IIoT) सेन्सर्स संयोजित करणारी संस्था प्रतिक्रियात्मक देखभाल पद्धतीच्या तुलनेत सामान्य उपकरण प्रभावीता (OEE) ध्वजांक 19% अधिक प्राप्त करते.

देखभालमधील मानवी मार्गदर्शनासह एआय अवलंबन संतुलित करणे

एआय हे आजकाल सर्व प्रकारचे उपकरणांचे डेटा प्रक्रिया करते, पण अनुभवी अभियंत्यांना त्या महत्त्वाच्या चेतावण्या तपासणे आणि सिस्टम नेमके काय सांगण्याचा प्रयत्न करत आहे हे समजून घेणे आवश्यक आहे. 2024 मधील एका नुकत्याच केलेल्या सर्वेक्षणानुसार, विविध औद्योगिक सुविधांचा विचार केला तर, ज्या प्लांट टीमनी मॅन्युअल नियंत्रण पर्याय राखले होते, त्यांनी एआयला त्रास होणार्‍या समस्यांपैकी सुमारे 28 टक्के समस्यांचे निराकरण केले, उदाहरणार्थे, ओलसरपणा प्रेरक उपकरणांवर कसा परिणाम करतो हे समजून घेण्यास त्रास होणे. येथे आपल्याला जुन्या पद्धतीच्या माहितीचे आणि नवीन तंत्रज्ञानाचे मिश्रण दिसते. यंत्रांना पूर्णपणे नियंत्रण सोपवण्याऐवजी, कंपन्या उपकरणांच्या समस्यांचे निदान करताना कर्मचार्‍यांना तंत्रज्ञानाद्वारे समर्थन मिळावे आणि त्यांना बाजूला केले जाऊ नये यासाठीचे मार्ग शोधत आहेत.

उपकरण प्रक्रिया कार्यप्रवाहांचे डेटा-आधारित अनुकूलन

एआय आणि आयआयओटी एकीकरणाद्वारे उन्नत स्थिती निरीक्षण

आजच्या प्रक्रिया प्रणाली अ‍ॅर्टिफिशिअल इंटेलिजन्सला औद्योगिक आयओटी सेन्सर्ससह जोडतात त्यामुळे मशीनच्या आरोग्याची प्रत्यक्षवेळेत खबरदारी घेतली जाऊ शकते. ह्या स्मार्ट प्रणाली एकाच वेळी पंधरा पेक्षा जास्त विविध घटकांचे निरीक्षण करतात ज्यामध्ये मशीनचे कंपन आणि तापमानाचे अद्वितीय लक्षण यांचा समावेश होतो, ज्यामुळे पारंपारिक तपासणीद्वारे मिळणार्‍या तुलनेत सुमारे पस्तीस टक्के लवकर खराब बेअरिंग्जचे निदान करता येते. ह्या प्रकारच्या पूर्वसूचनात्मक देखभालीचा दृष्टिकोन अवलंबणार्‍या सुविधांमधून अपेक्षित बंद पडण्याच्या घटना सुमारे वीस टक्के कमी झाल्याचे नोंदवले गेले आहे. तसेच, जुन्या पद्धतींची तुलना केल्यास देखभाल खर्चावर प्रति टन सुमारे बाण्याण्णव्वद माणसे बचत होते. आकडेवारी अशी कथा सांगते जी अनेक कारखाना व्यवस्थापक गांभीर्याने घेण्यास सुरुवात केली आहे.

कारखान्यांमधील पूर्वसूचनात्मक डेटा विश्लेषणाच्या वास्तविक जगातील उपयोगिता

टॉर्क व्हेरिएन्स विश्लेषण पद्धतीमुळे आता खाण क्षेत्राला क्रशर घटकांमध्ये सुमारे तीन दिवस अगोदरच संभाव्य समस्या ओळखता येत आहेत. ही अलर्ट प्रणाली कंपन्यांना दरमहा सुमारे 740,000 डॉलर्स इतका आर्थिक लाभ करून देत आहे. दुसरीकडे उत्पादन सुविधांवर, स्मार्ट थर्मल इमेजिंग प्रणाली धातू प्रक्रिया करताना भट्टीचे तापमान अचूक ठेवण्यास मदत करत आहे. ही AI आधारित उपकरणे ऊर्जा वाया जाणे 22 टक्क्यांनी कमी करतात आणि तरीही उत्पादनाची गुणवत्ता कायम राखतात. जुनी यंत्रसामग्री अद्ययावत करून आधुनिक बनवण्याच्या उद्देशाने भारी उद्योगातही काही उल्लेखनीय निकाल मिळाले आहेत. जेव्हा जुन्या प्रेस आणि सीएनसी मशीन्सना IoT किट्सद्वारे जोडले जाते, तेव्हा कारखाना व्यवस्थापकांना निर्णय घेण्याचा वेग अपग्रेड करण्यापूर्वीच्या तुलनेत जवळपास निम्मा होतो. हा वेगवान बदल स्टील मिल्स, ओतणे आणि इतर औद्योगिक क्षेत्रांमध्ये दैनंदिन कामकाजात मोठा फरक पाडतो.

भविष्यातील प्रवृत्ती: अग्रेषित उपकरण प्रक्रिया मधील एकत्रीकरण तंत्रज्ञान

स्मार्ट उपकरण सिस्टम मधील कृत्रिम बुद्धिमत्ता, औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्ज आणि रोबोटिक्स चे एकत्रीकरण

आजच्या उत्पादन प्रक्रियेमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता, आपण ऐकत असलेले आयआयओटी सेन्सर्स आणि अत्याधुनिक रोबोटिक्स यांसारख्या स्मार्ट तंत्रज्ञानाचा वापर वाढत आहे. हे संपूर्ण प्रणाली एज कॉम्प्युटिंग डिव्हाइसेसद्वारे शॉप फ्लोअरवरून येणार्‍या लाइव्ह डेटाच्या आधारे कार्य करते, ज्यामुळे उत्पादन ओळीवर काहीतरी बदल करण्याची आवश्यकता असल्यास मशीन्स स्वयंचलितपणे स्वतःची तपासणी करू शकतात. उदाहरणार्थ, धातूचे उत्पादन करणार्‍या कारखान्यांचा विचार करा. काही कंपन्यांनी एखाद्या वाकणार्‍या क्रियेदरम्यान भागांची अचूक स्थिती ठरवण्यासाठी रोबोट्सला सांगणारी एआय व्हिजन प्रणाली बसवली आहे, जी 0.03 मिलीमीटरच्या अचूकतेने काम करते. त्याचवेळी, आयआयओटी गेटवेज मुळे संपूर्ण उत्पादन क्षेत्रातील वीज वापराचा प्रभावीपणे व्यवस्थापन केले जाते. अशा प्रकारच्या एकत्रित दृष्टिकोनाचा अवलंब केलेल्या कारखान्यांना त्यांचे फेक दर 18 टक्क्यांनी कमी झाले आहेत आणि त्यांचे उत्पादन पारंपारिक स्वयंचलित प्रणालींच्या तुलनेत 22% चांगले झाले आहे.

स्वायत्त, स्व-ऑप्टिमाइझिंग औद्योगिक यंत्रसामग्रीचा उदय

आजकालच्या नवीनतम उपकरणांमध्ये मशीन्स त्यांच्या कामगिरीनुसार स्वतःला समायोजित करू शकतील अशी क्लोज्ड लूप लर्निंग सिस्टम्स वापरात येऊ लागली आहेत. स्वायत्त सीएनसी राऊटर्सच एक उदाहरण घ्या. ती टूल्स वापरात घसरले तरीही कापण्याच्या क्रियेतील कंपने आणि बलाचे मोजमाप करून स्वतःची भरपाई करू शकतात. मोठ्या औद्योगिक ऑपरेशन्समध्ये अपेक्षित असलेल्या मशीन थांबवण्याच्या घटना सुमारे 40% कमी होण्याची अपेक्षा या स्वयं-अनुकूलनामुळे आहे. पण यामध्ये एक अडचण आहे. अशा प्रकारची सिस्टम्स वापरात आणण्यासाठी आपण नेहमीच्या देखभालीच्या कामाकडे ज्या पद्धतीने पाहतो ती पद्धत पूर्णपणे बदलणे आवश्यक आहे. अलीकडील सर्वेक्षणांनुसार, सुमारे 6 पैकी 10 उत्पादकांचे म्हणणे आहे की या सर्व स्मार्ट मशीन्सची योग्य ती काळजी घेण्यासाठी त्यांच्या पथकाला नवीन प्रशिक्षणाची आवश्यकता आहे.

अंतर पूर्ण करणे: उच्च तंत्रज्ञान स्वीकारणे वर्सेज कार्यबल तयारी

उत्पादन कंपन्यांपैकी जवळपास 83 टक्के कंपन्या 2025 पर्यंत एआय सक्षम प्रक्रिया प्रणाली राबवण्याच्या तयारीत आहेत, तरीही तब्बल 34 टक्के कंपन्यांच त्यांच्या तंत्रज्ञांसाठी योग्य प्रशिक्षण कार्यक्रम तयार केलेले आहेत. येथे स्पष्टपणे काहीतरी चूक आहे. अनेक कारखाने लोकांना प्रशिक्षित करण्यासाठी चांगल्या पद्धतीची आवश्यकता आहे हे ओळखू लागले आहेत, त्यामुळे काही स्मार्ट ऑपरेशन्स एकत्रित वास्तविकता प्रशिक्षण सुविधा तयार करत आहेत ज्यामध्ये वाढीव वास्तविकता मार्गदर्शकांचे मिश्रण आणि वास्तविक जगातील आयओटी निदान कार्याचा समावेश होतो. सर्वात प्रगत सुविधांमध्ये आता डिजिटल ट्विन वातावरणाचा वापर केला जात आहे ज्यामध्ये कर्मचारी स्वयंचलित प्रेस आणि वेल्डिंग रोबोटच्या अनुकृतीकृत आवृत्तींवर समस्या दूर करू शकतात, वास्तविक उत्पादन उपकरणांना हात लावण्यापूर्वीच. हा दृष्टिकोन काय येणार आहे आणि काय कर्मचारी आज जाणतात याच्या दरम्यानचा अंतर भरून काढण्यास मदत करतो.

सामान्य प्रश्न

वास्तविक वेळेत उपकरणे निरीक्षणात IIoT ची भूमिका काय आहे?

मशीनमध्ये स्मार्ट सेन्सर्स एम्बेड करून आयआयओटी वास्तविक वेळेत उपकरणांचे मॉनिटरिंग सुलभ करते, जे की वायब्रेशन आणि उष्णता पातळी यासारखे महत्वाचे डेटा गोळा करतात त्याचे विश्लेषण करण्यासाठी, ज्यामुळे प्रीडिक्टिव्ह देखभाल होते आणि अनपेक्षित थांबवणे कमी होते.

एज कॉम्प्युटिंग कसे औद्योगिक आयओटी सेटअप्स वाढवते?

एज कॉम्प्युटिंग औद्योगिक आयओटी सेटअप्स वाढवते कारण डेटा दूरच्या क्लाउड सर्व्हर्सपर्यंत पोहोचविण्याऐवजी स्रोतावरच प्रक्रिया केली जाऊ शकते. यामुळे डेटाचा प्रवास वेग कमी होतो, ज्यामुळे उद्योगातील निर्णय घेणे वेगवान होते.

भारी उपकरणांच्या प्रक्रिया मध्ये रोबोटिक्सचे एकत्रीकरणाचे काय फायदे आहेत?

भारी उपकरणांच्या प्रक्रिया मध्ये रोबोटिक्सचे एकत्रीकरण केल्याने अचूकता वाढते आणि असेंब्लीमधील चूका कमी होतात. सेन्सर्स आणि कॅमेरांनी युक्त रोबोटिक सिस्टम अचूकतेने भारी इंजिन ब्लॉक उचलणे सारख्या कामांची पूर्तता करू शकतात.

उपकरणांच्या प्रक्रिया मध्ये एआयचा वापर कसा प्रीडिक्टिव्ह देखभालीत योगदान देतो?

एआय हे अ‍ॅनालिटिक्स सेन्सर डेटा वापरून घटकांच्या घसरणीच्या प्रवृत्तींचे विश्लेषण करून पूर्वकल्पित देखभालीमध्ये योगदान देते. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम अगोदरच अपयशाचा अंदाज लावू शकतात, ज्यामुळे उपकरणांचा आयुष्यकाळ वाढवणे आणि अधिकाधिक वेळ कार्यरत ठेवणे शक्य होते.

उत्पादनामध्ये उच्च तंत्रज्ञानाची सिस्टम अवलंबण्यामध्ये कोणत्या अडचणी आहेत?

या आव्हानांमध्ये कर्मचारी तयारी आणि योग्य प्रशिक्षण कार्यक्रमांची आवश्यकता समाविष्ट आहे. अनेक कंपन्यांमध्ये कर्मचार्‍यांचे प्रशिक्षण देण्यासाठी पुरेसे कार्यक्रम नसतात, जे एआय-सक्षम मशीन्स सारख्या प्रगत सिस्टमच्या प्रभावी व्यवस्थापन आणि वापरासाठी महत्त्वाचे असते.