آلات کی پروسیسنگ: اعلیٰ ٹیکنالوجی؟

صنعتی انٹرنیٹ آف تھنگز (IIoT) اور حقیقی وقت میں آلات کی نگرانی

IIoT کیسے آلات کی پروسیسنگ میں حقیقی وقت کے اعداد و شمار کے اکٹھا کرنے کو ممکن بناتا ہے

صنعتی آئیوٹی، یا آئی آئی او ٹی مختصر طور پر، کارخانوں کے سامان کے ساتھ کام کرنے کے طریقہ کو تبدیل کر رہی ہے کیونکہ وہ سمارٹ سینسرز کو مشینوں میں ہی رکھتے ہیں۔ یہ چھوٹے گیجٹ وائبریشنز، حرارتی سطحوں اور بجلی کے استعمال جیسی چیزوں پر نظر رکھتے ہیں، پھر وہ تمام معلومات مرکزی کمپیوٹرز پر بھیج دیتے ہیں جہاں اس کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔ ایک فیکٹری فلور کی مثال لیں جہاں کمپریسرز آئی آئی او ٹی سسٹمز سے منسلک ہیں۔ جب یہ کمپریسرز دباؤ میں عجیب تبدیلیاں ظاہر کرنا شروع کر دیتے ہیں تو ملازمین کو الرٹس ملتے ہیں تاکہ وہ مسئلہ کو پوری طرح سے خراب ہونے سے پہلے ٹھیک کر سکیں۔ کچھ چیزوں کے ٹوٹنے کا انتظار کرنے اور اس کی اگے سوچ کر مرمت کرنے میں کیا فرق ہے؟ جب کارخانے اس قسم کے دیکھ بھال کے طریقہ کار کو اپناتے ہیں تو رپورٹ میں 25 فیصد سے 35 فیصد تک غیر متوقع بندش میں کمی آتی ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ پیسہ بچانا اور پروڈکشن لائنوں کو زیادہ دیر تک آن لائن رکھنا۔

بے تار سینسر نیٹ ورکس اور فاسٹر انڈسٹریل فیصلوں کے لیے ایج کمپیوٹنگ

آج کے صنعتی آئی او ٹی کے نظام میں بے تار حساس اوزار اور کنارے کی کمپیوٹنگ قوت کو جوڑ کر فیصلہ کن وقت کو کم کیا جاتا ہے۔ دور دراز کے کلاؤڈ سرورز تک زبردست مقدار میں خام معلومات بھیجنے کے بجائے، یہ کنارے والے اوزار ویسے ہی مقام پر اپنی ضرورت کی معلومات کی پرورش کرتے ہیں جہاں کام ہو رہا ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر ایک ٹربائین بنانے والی لائن کو لے لیں۔ اس نظام کے ساتھ، نظام خود مقام پر دیکھتا ہے کہ بیئرنگز کس طرح خراب ہو رہی ہیں، پھر تقریباً فوری طور پر مرمت کی کارروائی شروع کر دیتا ہے۔ رفتار میں فرق واقعی حیران کن ہے۔ ہم یہاں پرانے طرز کے کلاؤڈ بنیادی طریقوں کے مقابلے میں معلومات کے سفر کے وقت میں لگ بگ 80 فیصد کمی کی بات کر رہے ہیں۔ البتہ اب بھی کچھ رکاوٹیں ہیں جنہیں دور کرنا ہے، جیسے نفاذ کی لاگت اور مطابقت کے مسائل، لیکن کارکردگی کے فوائد خود بخود ظاہر ہوتے ہیں۔

تصنیع اور بھاری صنعت میں وسیع پیمانے پر صنعتی انٹرنیٹ آف تھنگز کا استعمال

اب 67 فیصد سے زائد سازوسامان کے مینوفیکچررز IIoT حلز کا استعمال کر رہے ہیں، اور کان کنی اور توانائی کے شعبوں میں 2021 کے بعد سے اس کے استعمال کی شرح دوگنی ہو چکی ہے۔ پروسیسنگ پلانٹس نے محسوس کرنے والے نتائج حاصل کیے ہیں:

بھاری سازوسامان کے آپریٹرز کو IIoT کے ساتھ AI-ڈرائیون وائبریشن تجزیہ کے آلات کو جوڑنے سے خرابی کا پتہ لگانے میں 40 فیصد تیزی آتی ہے۔

قدیمہ سازوسامان کے ساتھ IIoT کو ضم کرکے زیادہ کارآمد ورک فلو بنا نا

پرانی مشینوں میں IIoT کی صلاحیتوں کو شامل کرنا چیلنجوں سے بھرا ہوتا ہے لیکن اس سے محسوس کرنے والی سرمایہ کاری کا فائدہ (ROI) حاصل ہوتا ہے۔ CNC مشینوں کے لیے 2022 میں شروع کیے گئے ریٹرو فٹ منصوبے سے حاصل ہونے والے نتائج:

• یونیورسل سینسر ایڈاپٹرز کے استعمال سے 90 فیصد کامیاب انضمام کی شرح
• سمارٹ میٹرنگ کے ذریعے کیلیبریشن کی غلطیوں میں 50 فیصد کمی
• روزانہ رکاوٹ کی لاگت میں 120 ہزار ڈالر سالانہ بچت

ڈیٹا گیٹ وے وراثتی نظام سے آنے والے اینالاگ سگنلز کو IIoT مطابق فارمیٹس میں تبدیل کر دیتے ہیں، جس سے قدیمی مشینوں اور جدید تجزیاتی ڈیش بورڈ کے درمیان فرق کو پُر کیا جا سکے۔

جدید مشینوں کی تیاری میں پیشرفہ روبوٹکس اور خودکار نظام

بھاری مشینوں اور پیداواری نظام میں روبوٹکس کا انضمام

صنعتی مراکز آج کل ان مشینوں کی طرف مڑ رہے ہیں جو اپنی کارکردگی میں بالکل درستگی چاہتی ہیں۔ ہم اسے بڑے جہازوں کے ویلڈنگ اسٹیشنز سے لے کر طیارے کے پرزے بنانے والی سی این سی مشینوں تک دیکھ سکتے ہیں۔ خود کار کارخانوں کی مثال لیں۔ ان میں سے کچھ میں اب روبوٹک بازو انجن کے بلاکس کو اٹھا رہے ہیں جن کا وزن تقریباً 1.5 ٹن ہوتا ہے اور ساتھ میں صرف 0.02 ملی میٹر کی غلطی کی گنجائش ہوتی ہے۔ یہ بات کافی حیران کن ہے کیونکہ ایسی درستگی اسمبلی کی غلطیوں کو انسانی کارکردگی کے مقابلے میں تقریباً 60 فیصد تک کم کر دیتی ہے۔ روبوٹس خود کو خاص سینسرز اور کیمرے سے لیس کیے ہوتے ہیں جو قوتوں کا پتہ لگا سکتے ہیں اور انہیں مختلف مواد کے ساتھ کام کرتے وقت فوری ایڈجسٹمنٹ کی اجازت دیتے ہیں۔ یہ خاص طور پر اہم ہے جب سخت دھاتوں یا کمپوزٹس کے ساتھ کام کیا جا رہا ہو جو کبھی کبھار تیاری کے عمل میں قابل بھروسہ طریقے سے نہیں چلتے۔

ریموٹ کنٹرول اور خود مختار مشینری پروسیسنگ پلانٹس میں

کان کنی کی صنعت نے AI کے منصوبہ بند راستوں پر چلنے والی خودکار ہال ٹرکوں کو اپنانا شروع کر دیا ہے، جو 320 ٹن کے بھاری بوجھ کو منتقل کرتے ہیں جبکہ ڈرائیورز کے مقابلے میں 12 فیصد کم ایندھن کی کھپت کرتے ہیں۔ اسی طرح، بیکریز اور غذائی فیکٹریوں کو ان نئے روبوٹ ساتھیوں، جنہیں کوبوٹس کہا جاتا ہے، کی مدد مل رہی ہے۔ یہ مشینیں نازک پیسٹریز اور کیکس کو لپیٹتے وقت اپنی پکڑ کی طاقت کو فوری طور پر تبدیل کر سکتی ہیں، جس کا مطلب ہے کہ وہ ہر گھنٹے دوگنا سامان کو بغیر کسی ٹوٹ پھوٹ کے سنبھال سکتی ہیں۔ خودکار کرنے کی طرف بڑھنا ان کمپنیوں کے لیے منطقی امر ہے جو کافی ملازمین تلاش کرنے میں پریشانی محسوس کر رہی ہیں اور خطرناک کام کے ماحول میں غلطیاں پیسے اور کبھی کبھار جانوں کا نقصان کر سکتی ہیں، جہاں مستقل نتائج کی ضرورت ہوتی ہے۔

کیس سٹڈی: مشینی پروسیسنگ میں مکمل طور پر خودکار اسمبلی لائنوں

یورپ میں ایک بڑی سٹیل کمپنی نے حال ہی میں ایک مکمل خودکار پیداواری لائن قائم کی ہے۔ اس سیٹ اپ میں مواد کو سنبھالنے والے روبوٹ، مصنوعی ذہانت سے چلنے والے اسمارٹ اسکیننگ سسٹم، اور چھوٹے چھوٹے ڈرائیور لیس کارٹ شامل ہیں جنہیں AGVs کے نام سے جانا جاتا ہے، جو ایک منظم ترتیب میں اکٹھے کام کرتے ہیں۔ قابلِ تعریف بات یہ ہے کہ یہ سسٹم روزانہ 8,000 سے زیادہ سٹیل کوائلز کی پیشکاری کر سکتا ہے جبکہ خامیوں کی شرح صرف 0.004 فیصد رہتی ہے۔ توانائی کے بلز میں بھی تقریباً 40 فیصد کمی آئی ہے، جس کی وجہ وہ چالاک الگورتھم ہیں جو یہ پیش گوئی کرتے ہیں کہ مشینوں کو کب توانائی کی ضرورت ہوتی ہے اور کب وہ بے کار رہ سکتی ہیں۔ اس قسم کی بہتریاں واضح کرتی ہیں کہ اب بہت سی فیکٹریاں روبوٹکس کی طرف کیوں رجوع کر رہی ہیں۔ اب تیاری کا عمل ایک دوسرے کے بعد الگ الگ کاموں کی بجائے زیادہ تر ایک دوسرے سے جڑے ہوئے سسٹمز کی طرح نظر آتا ہے، جہاں ہر چیز خودکار طریقے سے اکٹھے کام کرتی ہے، تقریباً ایک زندہ جاندار کی طرح۔

مصنوعی ذہانت اور مشینوں کی تعمیر و مرمت کی پیش گوئی

مشینوں کی عمر اور کارکردگی کی بہتری میں مصنوعی ذہانت کا کردار

آج کل کے مشینری کے انتظامی نظام مصنوعی ذہانت کا بھرپور استعمال کرتے ہیں تاکہ مشینوں کو زیادہ دیر تک چلاتے رہیں اور ان سے زیادہ سے زیادہ پیداوار حاصل کی جا سکے۔ مشین لرننگ کا عمل دراصل پرانے کارکردگی کے ریکارڈز اور سینسرز کی موجودہ معلومات کا جائزہ لے کر یہ دیکھتا ہے کہ کون سے رجحانات آہستہ آہستہ پرزے خراب ہونے کی طرف اشارہ کر رہے ہیں۔ مثال کے طور پر وائبریشن تجزیہ۔ جب AI ان CNC مشینوں کے بیئرنگز کے وائبریشن میں غیر معمولی نمونوں کو چن لیتا ہے، تو یہ خرابی کے وقت سے کئی مہینے پہلے ہی ممکنہ مسائل کی نشاندہی کر سکتا ہے۔ ہم نے دیکھا ہے کہ کچھ ورکشاپس یہ مسائل مقررہ وقت سے 3 سے 6 ہفتوں پہلے تک پکڑ لیتے ہیں۔ جو بات واقعی قابل ذکر ہے وہ یہ ہے کہ یہ ذہین نظام خود بخود چیزوں میں تبدیلی بھی کر دیتے ہیں۔ وہ تھوڑا سا ٹارک سیٹنگز تبدیل کر دیتے ہیں یا RPM کی شرح میں تبدیلی کر کے اتنی پیداوار برقرار رکھتے ہیں کہ مشینری پر زیادہ دباؤ نہ پڑے۔ زیادہ تر پلانٹ مینیجرز پیداوار کو برقرار رکھنے اور خرابیوں سے بچنے کے درمیان اس توازن کو AI ٹیکنالوجی میں سرمایہ کاری کے قابل سمجھتے ہیں۔

پیش گوئی کی حفاظت کے الرٹس کے لیے مشین لرننگ ماڈلز

آلات کے پروسیسر تین بنیادی اقسام کے آرٹیفیشل انٹیلی جنس ماڈلز کو نافذ کرتے ہیں:

• رجریشن ماڈلز ٹائم ٹو فال کی تھریش ہولڈز کی پیش گوئی
• نیورل نیٹ ورکس کراس سسٹم فال کی انحصار کی شناخت کرنا
• اينوملي ڈيٹيکشن الخوارزميات ذرا سی آپریشنل انحرافات کو فلیگ کرنا

2023 کے ایک بنچ مارک مطالعہ سے پتہ چلا کہ ان ماڈلز کی وجہ سے روایتی قواعد پر مبنی نظام کے مقابلے میں جھوٹی انتباہات میں 62 فیصد کمی واقع ہوتی ہے۔ ایج کمپیوٹنگ فیکٹری کے فرش پر ہی وائبریشن، حرارتی اور توانائی کے استعمال کے ڈیٹا کی حق وقت پر پروسیسنگ کی اجازت دیتی ہے، جس سے فیصلہ سازی کی تاخیر کو 50ms سے کم تک محدود کر دیا جاتا ہے۔

پیش گوئی کی اینالیٹکس: تاہم 40 فیصد تک آلات کی بندش کو کم کرنا

ان نظاموں کے استعمال کرنے والے کارخانوں کی رپورٹ ہے کہ منصوبہ بندی کے بغیر بندشیں 35 تا 40 فیصد کم ہو گئی ہیں۔ اس کی اہم وجوہات ہیں:

1. وصیت نامہ دار تعمیر کی منصوبہ بندی کم طلب والے فترے کے ساتھ مرمت کا ہم آہنگ کرنا
2. اسپیئر پارٹس اسٹاک کی بہینیت خراب ہونے کے امکان کی پیش گوئیوں کا استعمال کرتے ہوئے
3. توانائی کی کارآمدی میں اصلاح موٹروں کی عمر میں توسیع

وہ تنظیمیں جو پیشگو تجزیہ کو صنعتی انٹرنیٹ آف تھنگز سینسرز کے ساتھ جوڑتی ہیں، ری ایکٹو مینٹیننس کے دیگر طریقوں کے مقابلے میں مجموعی طور پر اثرو رسوخ (او ای ای) کے اسکور میں 19 فیصد اضافہ کرتی ہیں۔

مرمت میں مصنوعی ذہانت پر بھروسہ اور انسانی نگرانی کا موازنہ کرنا

آج کل مصنوعی ذہانت سبھی قسم کے سامان کے ڈیٹا کی پروسیسنگ کر دیتی ہے، لیکن تجربہ کار انجینئرز کو اب بھی ان اہم خبرداریوں کی جانچ پڑتال کرنی پڑتی ہے اور یہ سمجھنا ہوتا ہے کہ سسٹم دراصل کیا کہنا چاہتا ہے۔ 2024 کے ایک حالیہ سروے کے مطابق جس میں مختلف صنعتی سہولیات کا جائزہ لیا گیا، وہ ٹیمیں جنہوں نے دستی کنٹرول کے اختیارات برقرار رکھے تھے، وہ مسائل کے تقریباً 28 فیصد کا حل نکالنے میں کامیاب رہیں جہاں نمی کے پنیومیٹک سسٹمز پر اثرات کی وجہ سے مصنوعی ذہانت الجھن کا شکار ہو گئی تھی۔ یہاں ہمیں قدیم ترکوں اور نئی ٹیکنالوجی کا ملا جلا تصور نظر آتا ہے۔ مشینوں کو مکمل طور پر کنٹرول سونپنے کے بجائے، کمپنیاں یہ سمجھنے لگی ہیں کہ ٹیکنالوجی کارکنوں کی مدد کرے گی بجائے اس کے کہ وہ سامان کے مسائل کی تشخیص کے معاملے میں انہیں کنارے پر رکھ دے۔

ایکٹیو ڈیٹا کی بنیاد پر آلات کی پروسیسنگ کے کام کے طریقہ کار کی بہتری

ذہین نظام اور صنعتی انٹرنیٹ آف تھنگز کے انضمام کے ذریعے سے حالت کی پیشرفہ نگرانی

آج کے پروسیسنگ سسٹمز مصنوعی ذہانت کو صنعتی آئی او ٹی سینسرز کے ساتھ جوڑ کر مشین کی صحت کی نگرانی کرتے ہیں۔ یہ اسمارٹ سسٹمز ایک وقت میں وائبریشنز اور حرارتی خصوصیات سمیت پندرہ سے زائد مختلف عوامل کا جائزہ لیتے ہیں، جس کی بدولت وہ روایتی طریقوں کے مقابلے میں لگ بھگ 35 فیصد تیزی سے خراب شدہ بیئرنگز کی نشاندہی کر سکتے ہیں۔ وہ سہولیات جنہوں نے اس قسم کی پیش گوئی پر مبنی رکاوٹ کے تصور کو اپنایا ہے، ان کا کہنا ہے کہ انہوں نے غیر متوقع بندش کو لگ بھگ 20 فیصد تک کم کر دیا ہے۔ اس کے علاوہ، وہ پرانے طریقوں کے مقابلے میں ہر ٹن پر مرمت کے اخراجات میں تقریباً 92 ڈالر بچاتے ہیں۔ اعداد و شمار ایک ایسی کہانی بیان کر رہے ہیں جسے بہت سے پلانٹ مینیجر سنجیدگی سے لینا شروع کر چکے ہیں۔

پلانٹس میں پیش گوئی کی بنیاد پر ڈیٹا تجزیہ کے اطلاق

کان کنی کے شعبے میں اب کرشر کے اجزاء میں ممکنہ مسائل کو تقریباً تین دن پہلے ہی چکر لگانے کی اجازت دی جاتی ہے جب وہ واقعی ناکام ہو جاتے ہیں، ٹارک ویریئنس تجزیہ کنیک کی وجہ سے۔ اس ابتدائی انتباہ کے نظام سے کمپنیوں کو ہر مہینے تقریباً سات لاکھ چالیس ہزار ڈالر کی بچت ہوتی ہے جو بندش کی لاگت سے بچ جاتی ہیں۔ اسی وقت تیاری کے مراکز میں، اسمارٹ تھرمل امیجنگ سسٹم دھات کی پروسیسنگ کے دوران بھٹی کے درجہ حرارت کو بہتر بنانے میں مدد کر رہے ہیں۔ یہ AI پاورڈ ٹولز توانائی کے ضیاع کو تقریباً بائیس فیصد تک کم کر دیتے ہیں جبکہ مصنوع کی معیار کو برقرار رکھتے ہیں۔ بھاری صنعت کے کھلاڑیوں کے لیے جو اپنے سامان کو جدید بنانے کی کوشش کر رہے ہیں، کچھ حیران کن نتائج بھی سامنے آئے ہیں۔ جب پرانے پریس اور CNC مشینیں انہیں ریٹرو فٹ IoT کٹس کے ذریعے منسلک کی جاتی ہیں، پلانٹ مینیجرز کو فیصلے لینے میں تقریباً نصف وقت میں دیکھائی دیتے ہیں، اپ گریڈ سے قبل کے مقابلے میں۔ یہ رفتار میں اضافہ سٹیل ملز، فاونڈریز اور دیگر صنعتی ماحول میں روزمرہ کے آپریشنز میں بڑا فرق ڈالتا ہے۔

مستقبل کے رجحانات: اگلی نسل کے آلات کی پروسیسنگ میں متقارب ٹیکنالوجیز

سمارٹ آلات کے نظام میں مصنوعی ذہانت، IIoT، اور روبوٹکس کا اتحاد

آج کی تیار کاری کی موجودہ ترتیبات ذہین ٹیکنالوجی کے مجموعہ جیسے مصنوعی ذہانت، وہ IIoT سینسر جن کے بارے میں ہمیں بہت کچھ سننے کو ملتا ہے، اور اعلیٰ روبوٹکس کے ذریعے زیادہ ذہین فیکٹریوں کی تعمیر کے لیے زیادہ سے زیادہ انحصار کر رہی ہیں۔ پورا نظام شاپ فلور سے لائیو ڈیٹا کو دیکھ کر ان ایج کمپیوٹنگ ڈیوائسز کے ذریعے کام کرتا ہے، جس سے مشینیں خود کار طریقے سے اپنے آپ کو پروڈکشن لائن میں کسی چیز کی ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت پڑنے پر ایڈجسٹ کر لیتی ہیں۔ مثال کے طور پر دھات کی تیاری کرنے والی دکانیں لیں۔ کچھ کمپنیوں نے AI ویژن سسٹم نصب کیے ہیں جو درحقیقت روبوٹس کو یہ مکمل طور پر بتاتے ہیں کہ بینڈنگ آپریشن کے دوران کس مقام پر پارٹس کو رکھنا ہے، صرف 0.03 ملی میٹر تک درستگی کے ساتھ۔ اسی دوران، وہ IIoT گیٹ وے پورے مینوفیکچرنگ سائٹس میں بجلی کے استعمال کو منظم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ ان فیکٹریوں نے جنہوں نے اس قسم کے انضمام والے طریقہ کار کو اپنایا، اپنے سکریپ کی شرح میں تقریباً 18 فیصد کمی دیکھی اور روایتی خودکار نظاموں کے مقابلے میں تقریباً 22 فیصد بہتر نتائج حاصل کیے جو ایک دوسرے سے الگ الگ چلتے تھے۔

خود مختار، خود بہتر بننے والی صنعتی مشینری کا ظہور

ان دنوں موجودہ تازہ ترین مشینری میں کلوزڈ لوپ لرننگ سسٹمز کو شامل کرنا شروع کر دیا گیا ہے جو مشینوں کو ان کی کارکردگی کے مطابق خود کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ ان خود مختار سی این سی راؤٹرز کو مثال کے طور پر لیں۔ وہ دراصل اوزاروں کے پہننے کی صورت میں بھی معاوضہ دے سکتے ہیں صرف کمپن کو دیکھ کر اور چیزوں کے وقوعہ کے دوران کٹنگ فورسز کی پیمائش کرکے۔ صنعت کی توقع ہے کہ اس قسم کی خود بہین کارکردگی بڑے صنعتی آپریشنز میں غیر متوقع مشین کی بندش کو تقریباً 40 فیصد تک کم کر دے گی۔ لیکن ایک رکاوٹ ہے۔ ان سسٹمز کو کام کے قابل بنانا مطلب ہے کہ ہم باقاعدہ ریگولر مینٹیننس کے معاملے میں اپروچ کو مکمل طور پر تبدیل کر دیں۔ حالیہ سروےز کے مطابق، تقریباً 6 میں سے 10 پیکٹیکر کہتے ہیں کہ ان کی ٹیموں کو ان سمارٹ مشینوں کو مناسب طریقے سے سنبھالنے کے لیے نئی تربیت کی ضرورت ہے۔

فرق کو پورا کرنا: ہائی ٹیک اپنے لینے کا مقابلہ ورک فورس کی تیاری سے

لگ بھگ 83 فیصد تیار کنندہ کمپنیاں 2025 تک آرٹیفیشیل انٹیلی جنس کے ذریعے چلنے والے پروسیسنگ سسٹمز نافذ کرنے کا ارادہ رکھتی ہیں، مگر صرف تقریباً 34 فیصد کے پاس اپنے ٹیکنیکل عملے کے لیے مناسب تربیتی پروگرامز موجود ہیں۔ یہاں کچھ نہ کچھ غلط ہے۔ بہت سی فیکٹریاں اب یہ سمجھنے لگی ہیں کہ انہیں اپنے عملے کو تربیت دینے کے بہتر طریقے درکار ہیں، اس لیے کچھ ذہین آپریشنز مکسڈ ریئلٹی کے ذریعے تربیت کے انتظامات کر رہے ہیں جو اُچّارنی ریئلٹی گائیڈز کو انٹرنیٹ آف تھنگز کی تشخیصی کارروائیوں کے ساتھ جوڑتے ہیں۔ اب تک کی سب سے پیشہ ورانہ سہولیات وہ ہیں جو ڈیجیٹل ٹوئن ماحول کا استعمال کرتی ہیں جہاں ملازمین خود کار مشینوں اور روبوٹ ویلڈنگ کے مسائل کو حل کر سکتے ہیں، اس سے پہلے کہ وہ اصل فیکٹری کے سامان کو چھوئیں۔ یہ طریقہ کار موجودہ ملازمین کے علم اور آنے والے تقاضوں کے درمیان فرق کو پر کرنے میں مدد دیتا ہے۔

فیک کی بات

رئیل ٹائم مشینری کی نگرانی میں IIoT کا کیا کردار ہے؟

IIoT مشینوں میں اسمارٹ سینسرز کو جوڑ کر ریئل ٹائم آلات کی نگرانی کو facilit کرتا ہے، جو کہ کمپن اور حرارت کی سطح جیسی اہم ڈیٹا کو تجزیے کے لیے جمع کرتے ہیں، جس سے پیشگی مرمت ممکن ہوتی ہے اور غیر متوقع بندش کم ہوتی ہے۔

ایج کمپیوٹنگ صنعتی آئی او ٹی کی ترتیبات میں کس طرح اضافہ کرتی ہے؟

ایج کمپیوٹنگ صنعتی آئی او ٹی کی ترتیبات کو بہتر بناتی ہے کیونکہ یہ ڈیٹا کو دور دراز کے کلاؤڈ سرورز تک بھیجنے کی بجائے ذریعہ کے مقام پر پروسیس کرنے دیتی ہے۔ اس سے ڈیٹا کے سفر کا وقت کافی حد تک کم ہو جاتا ہے، جس سے صنعتی فیصلہ سازی تیز ہوتی ہے۔

بھاری آلات کی پروسیسنگ میں روبوٹکس کو ضم کرنے کے کیا فوائد ہیں؟

بھاری آلات کی پروسیسنگ میں روبوٹکس کو ضم کرنے سے درستگی میں اضافہ ہوتا ہے اور اسمبلی کی غلطیاں کم ہوتی ہیں۔ سینسرز اور کیمرے سے لیس روبوٹک نظام انجن بلاکس کو اٹھانے جیسے کاموں کو بہت زیادہ درستگی کے ساتھ انجام دے سکتے ہیں۔

آلات کی پروسیسنگ میں پیشگی مرمت میں آرٹیفیشل انٹیلی جنس کا کیا کردار ہے؟

AI سینسر ڈیٹا کا تجزیہ کرکے ویئر اینڈ ٹیئر کی نشاندہی کرنے والے رجحانات کی بنیاد پر پیشگی مرمت میں مدد کرتا ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم وقتاً فوقتاً خرابیوں کی پیش گوئی کر سکتے ہیں، جس سے وقتاً فوقتاً ضروری ایڈجسٹمنٹس کے ذریعے مشینری کی عمر میں اضافہ اور زیادہ سے زیادہ وقت کارآمد رہنے کو یقینی بنایا جا سکے۔

تصنیع میں ہائی ٹیک سسٹمز کو اپنانے کے چیلنج کیا ہیں؟

ان چیلنجوں میں کارکنوں کی تیاری اور مناسب تربیتی پروگراموں کی ضرورت شامل ہے۔ بہت سی کمپنیوں میں ملازمین کو تربیت دینے کے لیے مناسب پروگرام نہیں ہوتے، جو AI پاورڈ مشینری جیسے جدید سسٹمز کے مؤثر انتظام اور استعمال کے لیے ناگزیر ہے۔