अरबों डॉलर का औद्योगिक एआई बाजार: औद्योगिक उपकरण के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता – जब उत्पादन केंद्र बुद्धिमान बन जाते हैं

निर्माण करें या खरीदें? एआई रणनीति में घातक खामी

वैश्विक विनिर्माण उद्योग एक ऐसे परिवर्तन के कगार पर है जिसका दायरा असेंबली लाइन या पहले औद्योगिक रोबोटों की शुरुआत से कहीं अधिक व्यापक है। हम केवल शारीरिक श्रम के स्वचालन से हटकर संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के स्वचालन की ओर बढ़ रहे हैं। लेकिन "स्मार्ट फैक्ट्री" का रास्ता आकर्षक ब्रोशरों में दिखाए गए अनुमानों से कहीं अधिक जटिल है। हालांकि बाजार के पूर्वानुमानों के अनुसार औद्योगिक एआई में 2030 तक 150 अरब डॉलर से अधिक की विस्फोटक वृद्धि होने की संभावना है, लेकिन कारखानों के भीतर की स्थिति एक कठोर वास्तविकता को उजागर करती है: लगभग 85 प्रतिशत एआई पहलें मापने योग्य अतिरिक्त मूल्य प्रदान करने से पहले ही विफल हो जाती हैं।

अपार संभावनाओं के साथ-साथ उच्च त्रुटि दर का यह विरोधाभास वर्तमान उद्योग जगत में चल रही बहस का मुख्य विषय है। विफलता के कारण अक्सर एल्गोरिदम ही नहीं होते, बल्कि स्थापित संरचनाओं की ऐतिहासिक जटिलता में निहित होते हैं: खंडित डेटा भंडार, पुराने मशीन प्रोटोकॉल और सांस्कृतिक परिवर्तन को कम आंकना नवाचार को बाधित करते हैं। कंपनियों के सामने यह चुनौती है कि वे अपने मौजूदा सिस्टम को अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ इस तरह एकीकृत करें कि उनके चल रहे संचालन प्रभावित न हों।

यह लेख इस बात पर गहराई से विचार करता है कि इस संतुलन को कैसे हासिल किया जा सकता है। यह विश्लेषण करता है कि महंगे इन-हाउस विकास के रणनीतिक विकल्प के रूप में **प्रबंधित एआई** क्यों महत्व प्राप्त कर रहा है और **भविष्यवाणी रखरखाव**, **कंप्यूटर-सहायता प्राप्त गुणवत्ता नियंत्रण** और **आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन** जैसे ठोस उदाहरणों का उपयोग करके यह दर्शाता है कि इस तकनीक का प्रतिफल (ROI) पहले से ही कहाँ प्राप्त हो रहा है। हम एआई विशेषज्ञों की भारी कमी, नए यूरोपीय संघ के नियमों के आलोक में मजबूत शासन संरचनाओं की आवश्यकता और विक्रेता लॉक-इन के जोखिम का भी गहन विश्लेषण करते हैं। जानें कि कैसे उद्योग मात्र डेटा संग्रह से स्वायत्त, निर्णय लेने में सक्षम प्रणालियों की ओर विकसित हो रहा है और क्यों, तमाम तकनीक के बावजूद, मानवीय कारक सफलता की कुंजी बना हुआ है।

डिजिटल संभावनाओं से लेकर परिचालन वास्तविकता तक – और अधिकांश परियोजनाएं क्यों विफल होती हैं

औद्योगिक विनिर्माण एक ऐसे प्रतिमान परिवर्तन का सामना कर रहा है जो स्वचालन की पिछली लहरों से कहीं आगे है। जहाँ पहले की तकनीकी क्रांतियों ने शारीरिक श्रम और दोहराव वाले कार्यों को प्रतिस्थापित किया, वहीं कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं को संभालने, डेटा प्रवाह में पैटर्न को पहचानने और वास्तविक समय में निर्णय लेने का वादा करती है। हालाँकि, परिकल्पना और वास्तविकता के बीच एक अंतर मौजूद है, जो व्यापारिक नेताओं को तेजी से चिंतित कर रहा है। औद्योगिक एआई के लिए वैश्विक बाजार 2024 में लगभग 43.6 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुँच गया और 2030 तक 153.9 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक बढ़ने का अनुमान है, जो 23 प्रतिशत की औसत वार्षिक वृद्धि दर को दर्शाता है। इसके समानांतर, विनिर्माण उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का बाजार 2024 में 5.32 बिलियन अमेरिकी डॉलर से बढ़कर 2030 तक 47.88 बिलियन अमेरिकी डॉलर होने का अनुमान है।

हालांकि, ये प्रभावशाली आंकड़े एक असुविधाजनक सच्चाई को छिपाते हैं: कंपनियों में लगभग 85 प्रतिशत एआई परियोजनाएं उत्पादक लाभ उत्पन्न करने से पहले ही विफल हो जाती हैं। इसके कारण बहुआयामी हैं और इनमें अपर्याप्त डेटा गुणवत्ता, विशेषज्ञता की कमी से लेकर संगठनात्मक प्रतिरोध तक शामिल हैं। पारंपरिक कार्यान्वयन दृष्टिकोण, जिनमें कंपनियां अपने स्वयं के एआई बुनियादी ढांचे का निर्माण करने का प्रयास करती हैं, समय लेने वाले, महंगे और जोखिम भरे साबित होते हैं। एक कस्टम-निर्मित एआई प्रणाली को विकसित करने में 18 से 24 महीने का समय लग सकता है और इसकी लागत 500,000 डॉलर से 2 मिलियन डॉलर तक हो सकती है - और सफलता की कोई गारंटी नहीं होती।

औद्योगिक डेटा की एक प्रमुख समस्या के रूप में विखंडन

विनिर्माण इकाइयाँ ऐतिहासिक रूप से विकसित पारिस्थितिकी तंत्र हैं जिनमें विभिन्न पीढ़ियों की प्रणालियाँ शामिल हैं। एंटरप्राइज रिसोर्स प्लानिंग (ईआरपी) प्रणालियाँ विनिर्माण निष्पादन प्रणालियों (एमईएस) से भिन्न भाषा का प्रयोग करती हैं, उत्पाद जीवनचक्र प्रबंधन (पीएलएम) प्लेटफॉर्म ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) समाधानों से अलग-थलग होकर काम करते हैं, और औद्योगिक नियंत्रण अक्सर दशकों पुराने मालिकाना प्रोटोकॉल पर आधारित होते हैं। यह तकनीकी विखंडन सफल एआई कार्यान्वयन में सबसे बड़ी बाधा है। डेटा हर जगह मौजूद है, लेकिन कहीं भी ऐसे रूप में नहीं है जिसका सीधे उपयोग किया जा सके।

प्रक्रिया उद्योग में लगभग 47 प्रतिशत अधिकारियों का मानना ​​है कि डिजिटल पहलों में सबसे बड़ी बाधा खंडित और निम्न-गुणवत्ता वाले डेटासेट हैं। सेंसर डेटा अनुपलब्ध है, विभागों के बीच नामकरण के तरीके भिन्न-भिन्न हैं, और सुरक्षा संबंधी आवश्यकताओं के कारण अक्सर महत्वपूर्ण जानकारी तक पहुंच बाधित होती है। इसके अलावा, मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक ऐतिहासिक डेटा अक्सर असंगत, अपूर्ण या अनुपलब्ध होता है। परिणामस्वरूप, अपर्याप्त आधार पर प्रशिक्षित एआई मॉडल अविश्वसनीय पूर्वानुमान देते हैं और प्रौद्योगिकी के प्रति अविश्वास को बढ़ावा देते हैं।

इन विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत करने के लिए व्यवस्थित डेटा प्रबंधन दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। सफल संगठन सभी सेंसर, ऐतिहासिक डेटाबेस और सिस्टम की व्यापक सूची तैयार करके शुरुआत करते हैं। वे एकीकरण प्लेटफॉर्म या ईटीएल पाइपलाइन लागू करते हैं जो एआई मॉडल द्वारा संसाधित किए जाने से पहले डेटा प्रारूपों को मानकीकृत करते हैं। स्वचालित सत्यापन और शुद्धिकरण के साथ औपचारिक डेटा गुणवत्ता फ्रेमवर्क त्रुटियों को मॉडल को दूषित करने से पहले ही पकड़ लेते हैं। इन आधारभूत संरचनाओं को स्थापित करने वाले संगठन एआई मॉडल के विकास समय को आधा कर देते हैं और महंगे पुनर्लेखन से बचते हैं।

रणनीतिक विकल्प के रूप में प्रबंधित एआई

प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म एक मौलिक रूप से भिन्न दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं। कंपनियां संपूर्ण तकनीकी बुनियादी ढांचे का निर्माण और संचालन स्वयं करने के बजाय, कार्यान्वयन, संचालन और अनुकूलन का कार्य विशेषज्ञ साझेदारों को आउटसोर्स कर देती हैं। ये प्लेटफॉर्म ईआरपी, पीएलएम, एमईएस और सीआरएम सिस्टम से संरचित डेटा को ईमेल, रिपोर्ट और अनुपालन दस्तावेज़ जैसे असंरचित सामग्री से जोड़ते हैं। एक बुद्धिमान संदर्भ परत आंतरिक प्रक्रियाओं से सीखती है, जानकारी को वर्गीकृत करती है, कार्यों को निर्देशित करती है और उनकी प्रगति को उच्च सटीकता के साथ ट्रैक करती है। इसकी प्रमुख विशेषता यह है कि टीमों को अपने परिचित उपकरणों या प्रक्रियाओं को बदलने की आवश्यकता के बिना ही स्वचालन हो जाता है।

औद्योगिक ग्राहकों ने इस तरह के तरीकों से उत्पादकता में करोड़ों डॉलर की वृद्धि हासिल की है। प्रत्यक्ष लागत बचत के अलावा, अधिकारियों का कहना है कि इससे सेवा स्तर समझौतों का बेहतर अनुपालन, परिचालन प्रक्रियाओं में अधिक पारदर्शिता और कुशल कर्मियों को इंजीनियरिंग कार्यों, सेवा वितरण और नवाचार के लिए मुक्त करने में मदद मिली है। मॉड्यूलर दृष्टिकोण पायलट प्रोजेक्ट से उत्पादन वातावरण में महीनों के बजाय कुछ ही दिनों में बदलाव को संभव बनाता है। SAP, Oracle या ServiceNow जैसे मौजूदा सिस्टम के साथ सहज एकीकरण के लिए किसी मूलभूत सिस्टम ओवरहाल की आवश्यकता नहीं होती है। तैनाती को व्यवधान को कम करते हुए तेजी से और मापने योग्य मूल्य प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सुरक्षा और अनुपालन एक मूलभूत सिद्धांत के रूप में

सुरक्षा और अनुपालन प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म में अतिरिक्त सुविधाएं नहीं हैं, बल्कि वास्तुकला के अभिन्न अंग हैं। सिस्टम ग्राहक के सुरक्षित क्लाउड वातावरण या परिसर में लागू किए जाते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि डेटा कभी भी कंपनी के नियंत्रण से बाहर न जाए। भूमिका-आधारित पहुंच नियंत्रण, पूर्ण ऑडिट ट्रेल और एन्क्रिप्शन हर स्तर पर संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा करते हैं। यह सुरक्षा वास्तुकला विशेष रूप से फार्मास्यूटिकल्स और एयरोस्पेस से लेकर ऑटोमोटिव तक, सख्त नियामक आवश्यकताओं वाले उद्योगों के लिए प्रासंगिक है।

यूरोपीय सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग पर विशिष्ट मांगें निर्धारित करता है। एआई प्रणालियों को उद्देश्य सीमा और डेटा न्यूनीकरण जैसे सिद्धांतों का पालन करना चाहिए, अपने संचालन के बारे में पारदर्शी जानकारी प्रदान करनी चाहिए और डेटा विषय के अधिकारों जैसे पहुंच, विलोपन और आपत्ति की गारंटी देनी चाहिए। व्यक्तियों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने वाले स्वचालित निर्णयों के लिए, मानव समीक्षा के अधिकार सहित अतिरिक्त सुरक्षा उपायों की आवश्यकता होती है। नया यूरोपीय संघ मशीनरी विनियमन 2023/1230 और एआई विनियमन 2024/1689 औद्योगिक वातावरण में स्वायत्त प्रणालियों और स्व-शिक्षण मशीनों के लिए विशिष्ट सुरक्षा प्रावधानों को शामिल करने के लिए इन आवश्यकताओं का विस्तार करते हैं।

निर्माताओं को ऐसे सुरक्षा सर्किट लागू करने होंगे जो स्व-शिक्षण प्रणालियों को उनके सीखने के चरणों के दौरान परिभाषित जोखिम मापदंडों तक सीमित रखें। गोदामों में चालक रहित परिवहन प्रणालियों जैसी मोबाइल स्वायत्त मशीनों पर विशेष स्वास्थ्य और सुरक्षा आवश्यकताएं लागू होती हैं। मजबूत साइबर सुरक्षा उपायों में ऐसे सुरक्षा सर्किट शामिल होने चाहिए जो नेटवर्क हमलों और सिस्टम में सेंधमारी के परिणामस्वरूप होने वाले खतरनाक मशीन व्यवहार को रोकें। मनुष्यों के साथ काम करने वाले सहयोगी रोबोटों के लिए, नए सुरक्षा समाधानों को गतिशील भागों से होने वाले भौतिक जोखिमों और सहयोगी वातावरण में मनोवैज्ञानिक तनावों दोनों का समाधान करना होगा।

एआई प्रतिभा के लिए प्रतिस्पर्धा और कौशल अंतर

एआई विशेषज्ञता की कमी प्रौद्योगिकी को अपनाने में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक है। नैश स्क्वेयर्ड के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि एआई कौशल की कमी अब बिग डेटा और साइबर सुरक्षा से भी अधिक हो गई है, जिससे प्रौद्योगिकी क्षेत्र के नेता प्रतिभाओं की तलाश में बेताब हैं। लगभग 51 प्रतिशत सीईओ प्रबंधन और बोर्ड स्तर पर एआई मॉडल और उपकरणों के अपर्याप्त ज्ञान की रिपोर्ट करते हैं। यह ज्ञान की कमी निवेश संबंधी निर्णय लेने में काफी हिचकिचाहट पैदा कर रही है।

वित्त और विनिर्माण क्षेत्रों में, लगभग 40 प्रतिशत नियोक्ता कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अपनाने में कौशल की कमी को एक बड़ी बाधा मानते हैं। इस तकनीक के तीव्र विकास से यह समस्या और भी बढ़ गई है। पिछले पांच वर्षों में यूरोप में एआई से संबंधित भूमिकाओं में 71 प्रतिशत की वार्षिक वृद्धि दर देखी गई है, जो प्रासंगिक विशेषज्ञता के लिए कड़ी प्रतिस्पर्धा को दर्शाती है। एआई कौशल रखने वाले पेशेवरों को इन कौशलों के बिना सहकर्मियों की तुलना में औसतन 56 प्रतिशत अधिक वेतन मिलता है - जो पिछले वर्ष के आंकड़े से दोगुने से भी अधिक है।

सफल संगठन इस चुनौती का सामना मुख्य रूप से बाहरी भर्ती के बजाय अपने मौजूदा कर्मचारियों के व्यवस्थित कौशल विकास के माध्यम से कर रहे हैं। अग्रणी कंपनियां मानव संसाधन विभाग के नेतृत्व में एआई अकादमियां और ऑन-डिमांड प्रशिक्षण प्लेटफॉर्म शुरू कर रही हैं, ताकि बड़े पैमाने पर आंतरिक एआई विशेषज्ञता का निर्माण किया जा सके। कुछ कंपनियां प्रशिक्षण पूरा करने वाले कर्मचारियों को औपचारिक एआई प्रमाणपत्र या बैज प्रदान करती हैं, जिससे कौशल विकास एक सतत और प्रोत्साहन-आधारित प्रक्रिया बन जाती है।

यह बेहद ज़रूरी है कि प्रशिक्षण केवल तकनीकी कर्मचारियों या डेटा वैज्ञानिकों के लिए ही न हो। फ्रंटलाइन कर्मचारियों, प्रबंधकों और यहां तक ​​कि अधिकारियों को भी एआई के मूल सिद्धांतों और उनके विशिष्ट कार्यों से संबंधित अनुप्रयोगों के बारे में शिक्षा की आवश्यकता है। प्रशिक्षण का स्वरूप भी बदल रहा है। कई संगठन पारंपरिक कक्षा शिक्षण को व्यावहारिक शिक्षा के साथ जोड़ रहे हैं, जैसे कि इंटरैक्टिव कार्यशालाएं जहां टीमें वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं पर एआई उपकरणों का उपयोग करने का अभ्यास करती हैं। यह एक महत्वपूर्ण आवश्यकता को पूरा करता है: कर्मचारी सुरक्षित वातावरण में प्रयोग करके सबसे अच्छी तरह सीखते हैं।

एक उदाहरण के रूप में प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस

उद्योग जगत में प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस को सबसे विकसित एआई अनुप्रयोगों में से एक माना जाता है और इसने 2024 में विनिर्माण एआई बाजार पर अपना दबदबा बनाए रखा। यह विकास उपकरण विफलताओं को कम करने, डाउनटाइम को न्यूनतम करने और संयंत्र के उपयोग को अनुकूलित करने पर बढ़ते फोकस से प्रेरित है। विभिन्न क्षेत्रों के निर्माताओं ने एआई-संचालित प्रेडिक्टिव सिस्टम को तेजी से लागू किया है जो सेंसर डेटा का विश्लेषण करते हैं, विसंगतियों की पहचान करते हैं और उपकरण विफलताओं के होने से पहले ही उनका पूर्वानुमान लगाते हैं। यह सक्रिय दृष्टिकोण समय पर हस्तक्षेप करने, महंगी रुकावटों को रोकने और समग्र उत्पादन दक्षता बढ़ाने में सक्षम बनाता है।

ऑटोमोटिव, भारी मशीनरी, ऊर्जा और सेमीकंडक्टर विनिर्माण जैसे प्रमुख उद्योग पूर्वानुमानित रखरखाव को प्राथमिकता देते हैं, विशेष रूप से पूंजी-गहन और उच्च-मात्रा वाले कार्यों में जहां अप्रत्याशित विफलताएं भारी नुकसान का कारण बन सकती हैं। आईओटी और क्लाउड प्लेटफॉर्म के साथ एकीकृत एआई एल्गोरिदम वास्तविक समय में स्थिति की निगरानी और बुद्धिमान निदान को सक्षम बनाते हैं, जो पारंपरिक प्रतिक्रियात्मक या समय-आधारित रखरखाव दृष्टिकोणों पर एक अलग लाभ प्रदान करते हैं। विफलताओं का पूर्वानुमान लगाने, रखरखाव कार्यक्रम को अनुकूलित करने और स्पेयर पार्ट्स के नुकसान को कम करने के लिए एआई-संचालित अंतर्दृष्टि के व्यापक उपयोग ने इस क्षेत्र की अग्रणी स्थिति में महत्वपूर्ण योगदान दिया है।

बेहतर उपकरण उपलब्धता, परिसंपत्ति जीवनकाल में वृद्धि और श्रम लागत में कमी के माध्यम से पूर्वानुमानित रखरखाव से मिलने वाला निवेश पर प्रतिफल, इसे निर्माताओं के लिए एक रणनीतिक फोकस बनाता है। रणनीतिक पूर्वानुमानित रखरखाव कार्यक्रम लागू करने वाली कंपनियां प्रत्यक्ष लागत बचत से कहीं अधिक आर्थिक लाभ प्राप्त करती हैं, जिनमें परिसंपत्ति उपयोग में 35 से 45 प्रतिशत की वृद्धि, इन्वेंट्री लागत में 50 से 60 प्रतिशत की कमी और उत्पादन क्षमता में 20 से 25 प्रतिशत की वृद्धि शामिल है।

एक वैश्विक निर्माता ने सीएनसी मशीनों और रोबोटिक प्रणालियों के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव प्रणाली लागू की, जिससे एक वर्ष के भीतर उपकरण विफलताओं में 40 प्रतिशत की कमी आई, जिसके परिणामस्वरूप लागत में उल्लेखनीय बचत हुई और उत्पादन प्रक्रिया अधिक सुव्यवस्थित हुई। एक बिजली कंपनी ने टर्बाइनों और जनरेटरों की निगरानी के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव का उपयोग किया, जिससे रखरखाव की आवश्यकताओं की शीघ्र पहचान हुई और परिचालन संबंधी व्यवधानों को काफी हद तक कम करते हुए सालाना 500,000 डॉलर की बचत हुई। फ्रिटो-ले अपने उपकरणों में कई सेंसरों का उपयोग करके यांत्रिक विफलताओं का पूर्वानुमान लगाता है, जिससे उपकरण रखरखाव के प्रति अधिक सक्रिय दृष्टिकोण अपनाने में मदद मिलती है। एआई-संचालित पूर्वानुमानित रखरखाव का उपयोग करने के पहले वर्ष में, फ्रिटो-ले के उपकरणों में एक भी अप्रत्याशित विफलता नहीं हुई।

मशीन विज़न के माध्यम से गुणवत्ता नियंत्रण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटर विज़न के माध्यम से गुणवत्ता नियंत्रण में क्रांतिकारी बदलाव ला रही है, जिससे दृश्य निरीक्षण स्वचालित हो जाते हैं और वास्तविक समय में दोषों का पता लगाना संभव हो जाता है। पारंपरिक मैनुअल निरीक्षण विधियाँ समय लेने वाली, असंगत और त्रुटिपूर्ण होती हैं, यहाँ तक कि अनुभवी गुणवत्ता नियंत्रण निरीक्षकों द्वारा किए जाने पर भी। उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग और बुद्धिमान सॉफ़्टवेयर के साथ एआई के एकीकरण से अब निर्माता वास्तविक समय में दोषों का पता लगा सकते हैं, अपव्यय को कम कर सकते हैं और अभूतपूर्व सटीकता के साथ उत्पादन लाइनों को अनुकूलित कर सकते हैं।

नियम-आधारित प्रणालियों के विपरीत, जिनमें पूर्वनिर्धारित मानदंड और एक जैसे दोष प्रकारों की आवश्यकता होती है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित छवि प्रसंस्करण प्रणालियाँ व्यापक छवि डेटासेट से पैटर्न सीखती हैं। ये विसंगतियों और विचलनों की पहचान कर सकती हैं, यहाँ तक कि उन विसंगतियों और विचलनों की भी जो पहले कभी नहीं हुए हों। इससे ये गतिशील विनिर्माण वातावरण में विशेष रूप से प्रभावी साबित होती हैं, जहाँ उत्पाद डिज़ाइन या सामग्री में अक्सर बदलाव होते रहते हैं। डीप लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से, ये प्रणालियाँ स्वीकार्य उत्पाद विविधताओं और वास्तविक दोषों के बीच अधिक सटीक रूप से अंतर कर पाती हैं, जिससे गलत सकारात्मक और गलत नकारात्मक परिणामों में काफी कमी आती है।

सेमीकंडक्टर निर्माण या चिकित्सा उपकरण उत्पादन जैसे उद्योगों में, जहाँ सूक्ष्म मीटर की सटीकता आवश्यक है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा संचालित मशीन विज़न बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए आवश्यक स्थिरता और गति प्रदान करता है। ये सिस्टम बार-बार होने वाले उत्पाद परिवर्तनों को संभाल सकते हैं और समय लेने वाली रीप्रोग्रामिंग या मैन्युअल रीकैलिब्रेशन के बिना नए उत्पाद प्रकारों, डिज़ाइनों या SKU के अनुसार तेज़ी से अनुकूलित हो सकते हैं। ये विभिन्न प्रकार की बनावटों, रंगों, सतहों और पैकेजिंग को पहचानते और उनका निरीक्षण करते हैं, और विभिन्न उत्पाद श्रेणियों में निरीक्षण की सटीकता बनाए रखते हैं।

स्टटगार्ट स्थित एक मध्यम आकार की ऑटोमोटिव आपूर्तिकर्ता कंपनी ने कंप्यूटर विज़न पर आधारित एक एआई-संचालित गुणवत्ता नियंत्रण प्रणाली लागू की है। यह प्रणाली प्रतिदिन 10,000 से अधिक पुर्जों का निरीक्षण करती है, निरीक्षण समय को 60 प्रतिशत तक कम करती है और उन दोषों की पहचान करती है जिन्हें मैन्युअल निरीक्षण में अक्सर नज़रअंदाज़ कर दिया जाता है। उन्नत प्रणालियाँ अब 90 प्रतिशत से अधिक दोष पहचान दर प्राप्त करती हैं, साथ ही श्रम लागत को 90 प्रतिशत से अधिक कम करती हैं और 90 प्रतिशत वास्तविक समय दृश्यता और अलर्ट प्रदान करती हैं।

'प्रबंधित एआई' (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफ़ॉर्म और B2B समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

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बुद्धिमान एल्गोरिदम के माध्यम से आपूर्ति श्रृंखला का अनुकूलन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अधिक सटीक मांग पूर्वानुमान, अनुकूलित इन्वेंट्री प्रबंधन और बुद्धिमान रूट प्लानिंग के माध्यम से आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में क्रांतिकारी बदलाव ला रही है। अमेज़न उत्पाद की लोकप्रियता में भविष्य में होने वाली वृद्धि या गिरावट को पूरा करने के लिए इन्वेंट्री स्तरों को अनुकूलित करने हेतु AI-संचालित मांग पूर्वानुमान का उपयोग करता है, और न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ 40 करोड़ से अधिक उत्पादों के लिए यह उपलब्धि हासिल करता है। कंपनी AI का उपयोग उन उत्पादों को स्वचालित रूप से पुनः ऑर्डर करने के लिए भी करती है जिनकी आपूर्ति कम है या जिनकी मांग अधिक है।

वॉलमार्ट ने रूट ऑप्टिमाइजेशन नामक एक विशेष एआई और मशीन लर्निंग लॉजिस्टिक्स समाधान विकसित किया है, जो ड्राइविंग मार्गों को वास्तविक समय में अनुकूलित करता है, पैकिंग स्थान को अधिकतम करता है और माइलेज को कम करता है। इस तकनीक का उपयोग करके, वॉलमार्ट ने अपने मार्गों से 30 मिलियन मील ड्राइवर की दूरी कम कर दी है, जिससे 94 मिलियन पाउंड CO2 की बचत हुई है। जीएक्सओ, एक लॉजिस्टिक्स प्रदाता, एआई-संचालित इन्वेंट्री गणना को लागू करने वाली पहली कंपनियों में से एक थी। यह प्रणाली प्रति घंटे 10,000 पैलेट तक स्कैन कर सकती है और वास्तविक समय में इन्वेंट्री गणना और जानकारी प्रदान कर सकती है।

जेडी लॉजिस्टिक्स ने कई स्व-संचालित गोदाम खोले हैं जो माल की इष्टतम भंडारण व्यवस्था निर्धारित करने के लिए एआई-संचालित आपूर्ति श्रृंखला तकनीक का उपयोग करते हैं। आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई के इस अनुप्रयोग ने जेडी लॉजिस्टिक्स को उपलब्ध भंडारण इकाइयों की संख्या 10,000 से बढ़ाकर 35,000 करने और परिचालन दक्षता में 300 प्रतिशत सुधार करने में मदद की। लाइनएज लॉजिस्टिक्स यह सुनिश्चित करने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग करता है कि भोजन सही तापमान पर अपने गंतव्य तक पहुंचे। यह एल्गोरिदम भविष्यवाणी करता है कि विशिष्ट ऑर्डर गोदाम में कब पहुंचेंगे या कब निकलेंगे, जिससे गोदाम कर्मचारियों को प्रभावी पैलेट पोजिशनिंग के माध्यम से तैयारी करने में मदद मिलती है। आपूर्ति श्रृंखला में एआई के इस उपयोग ने लाइनएज लॉजिस्टिक्स को परिचालन दक्षता में 20 प्रतिशत की वृद्धि करने में सक्षम बनाया है।

एआई के उत्पादकता विरोधाभास का परिचय

एआई उत्पादकता विरोधाभास: मंदी पहले क्यों आती है – और फिर विकास में विस्फोट क्यों होता है?

हालिया शोध से तात्कालिक उत्पादकता वृद्धि के सरल वादे से कहीं अधिक जटिल वास्तविकता का पता चलता है। अमेरिकी विनिर्माण कंपनियों में एआई को अपनाने पर किए गए अध्ययनों से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शुरुआत अक्सर प्रदर्शन में मापने योग्य लेकिन अस्थायी गिरावट लाती है, जिसके बाद उत्पादन, राजस्व और रोजगार में मजबूत वृद्धि होती है। यह घटना एक जे-वक्र प्रक्षेपवक्र का अनुसरण करती है और यह समझने में मदद करती है कि एआई की परिवर्तनकारी क्षमता के बावजूद, इसका आर्थिक प्रभाव कई बार निराशाजनक क्यों रहा है।

पुरानी और स्थापित कंपनियों को अल्पकालिक नुकसान अधिक हुआ। युवा कंपनियों के आंकड़ों से पता चला कि कुछ व्यावसायिक रणनीतियों द्वारा नुकसान को कम किया जा सकता है। शुरुआती नुकसान के बावजूद, एआई को जल्दी अपनाने वाली कंपनियों ने समय के साथ मजबूत वृद्धि दिखाई। अध्ययन से पता चलता है कि एआई को अपनाने से अल्पावधि में उत्पादकता में बाधा आती है, और एआई तकनीकों का उपयोग शुरू करने के बाद कंपनियों की उत्पादकता में उल्लेखनीय गिरावट आती है। आकार, आयु, पूंजी, आईटी अवसंरचना और अन्य कारकों को ध्यान में रखने के बाद भी, शोधकर्ताओं ने पाया कि व्यावसायिक कार्यों के लिए एआई को लागू करने वाले संगठनों की उत्पादकता में 1.33 प्रतिशत अंकों की गिरावट आई।

यह गिरावट महज शुरुआती दिक्कतों का मामला नहीं है, बल्कि नए डिजिटल उपकरणों और पुरानी परिचालन प्रक्रियाओं के बीच गहरे असंतुलन को दर्शाती है। पूर्वानुमानित रखरखाव, गुणवत्ता नियंत्रण या मांग पूर्वानुमान के लिए उपयोग किए जाने वाले एआई सिस्टम में अक्सर डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर, कर्मचारी प्रशिक्षण और कार्यप्रवाह के पुनर्गठन में निवेश की भी आवश्यकता होती है। इन पूरक तत्वों के बिना, सबसे उन्नत तकनीकें भी कम प्रदर्शन कर सकती हैं या नई बाधाएं पैदा कर सकती हैं।

कुछ कंपनियों को शुरुआती नुकसान होने के बावजूद, अध्ययन में सुधार और अंततः प्रगति का स्पष्ट पैटर्न देखने को मिला। लंबे समय में, एआई अपनाने वाली विनिर्माण कंपनियों ने उत्पादकता और बाजार हिस्सेदारी दोनों में एआई न अपनाने वाली कंपनियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन किया। यह सुधार एक प्रारंभिक समायोजन अवधि के बाद हुआ, जिसके दौरान कंपनियों ने प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित किया, डिजिटल उपकरणों का विस्तार किया और एआई प्रणालियों द्वारा उत्पन्न डेटा का लाभ उठाया। सबसे अधिक लाभ प्राप्त करने वाली कंपनियां वे थीं जो एआई अपनाने से पहले ही डिजिटल रूप से परिपक्व थीं।

मशीन लर्निंग एक आधार के रूप में

2024 में विनिर्माण एआई बाजार में मशीन लर्निंग सेगमेंट का सबसे बड़ा हिस्सा था, जो उद्योग भर में डेटा-आधारित निर्णय लेने, प्रक्रिया अनुकूलन और अनुकूली स्वचालन को बढ़ावा देने में इसकी महत्वपूर्ण भूमिका को दर्शाता है। निर्माता सेंसर, मशीनरी और उद्यम प्रणालियों द्वारा उत्पन्न परिचालन डेटा की बड़ी मात्रा का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर तेजी से निर्भर हो रहे हैं, जिससे ऐसे पैटर्न और सहसंबंधों का पता चलता है जिन्हें पारंपरिक तरीकों से नहीं समझा जा सकता है।

यह क्षमता कंपनियों को उत्पादन दक्षता बढ़ाने, गुणवत्ता नियंत्रण में सुधार करने और बदलते बाजार की स्थितियों के अनुसार तेजी से ढलने में सक्षम बनाती है। ऑटोमोटिव, इलेक्ट्रॉनिक्स और धातु एवं भारी मशीनरी निर्माण जैसे उद्योगों ने मांग पूर्वानुमान, पूर्वानुमानित रखरखाव, विसंगति पहचान और प्रक्रिया अनुकूलन सहित विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए मशीन लर्निंग का लाभ उठाया है। वास्तविक समय के डेटा से सीखने और स्वयं को परिष्कृत करने की इस तकनीक की क्षमता इसे जटिल प्रक्रियाओं और परिवर्तनशीलता वाले गतिशील वातावरण में विशेष रूप से मूल्यवान बनाती है।

औद्योगिक IoT प्लेटफॉर्म, क्लाउड कंप्यूटिंग और एज डिवाइस के साथ मशीन लर्निंग के एकीकरण ने असतत और प्रक्रिया विनिर्माण दोनों में इसके अनुप्रयोग को काफी हद तक विस्तारित किया है। निर्णय लेने की प्रक्रिया को स्वचालित करने, मानवीय त्रुटियों को कम करने और छिपी हुई अक्षमताओं की पहचान करने की इसकी क्षमता ने मशीन लर्निंग को एक मूलभूत AI तकनीक के रूप में स्थापित कर दिया है। जैसे-जैसे निर्माता बेहतर चपलता, विस्तारशीलता और प्रतिस्पर्धात्मकता के लिए प्रयासरत हैं, मशीन लर्निंग विनिर्माण AI क्षेत्र में सबसे व्यापक रूप से अपनाई जाने वाली और प्रभावशाली तकनीक के रूप में उभरी है।

डिजिटल ट्विन और सिमुलेशन-आधारित डिज़ाइन

डिजिटल ट्विन औद्योगिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सबसे आशाजनक विकासों में से एक हैं। भौतिक संपत्तियों, प्रक्रियाओं या प्रणालियों की ये आभासी प्रतिकृतियां कंपनियों को व्यापक सिमुलेशन और प्रदर्शन अनुकूलन करने में सक्षम बनाती हैं। इस चरण में सिस्टम की बाधाओं, क्षमता सीमाओं और दक्षता के अवसरों की पहचान करने के लिए हजारों सिमुलेटेड परिचालन अनुक्रमों को निष्पादित करना शामिल है। जेनेटिक एल्गोरिदम, बायेसियन अनुकूलन और डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग सहित उन्नत अनुकूलन तकनीकें डिजिटल ट्विन को परिचालन दक्षता को अधिकतम करने में सक्षम बनाती हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का एकीकरण डिजिटल ट्विन की क्षमताओं को पारंपरिक सिमुलेशन प्रदर्शन से कहीं आगे तक विस्तारित करता है। ये प्रौद्योगिकियाँ डिजिटल ट्विन की अंतर्निहित गतिशीलता को बढ़ाती हैं, जिससे वे बुद्धिमान और स्व-सुधार करने वाली प्रणालियों में परिवर्तित हो जाती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित डिजिटल ट्विन उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं और समस्याएँ उत्पन्न होने से पहले ही सुधारात्मक उपायों की अनुशंसा कर सकते हैं, जिससे भविष्यसूचक विश्लेषण और स्वायत्त निर्णय लेने की क्षमताओं के माध्यम से विनिर्माण कार्यों में क्रांतिकारी परिवर्तन आता है।

बीएमडब्ल्यू भविष्यसूचक रखरखाव के लिए एआई उपकरणों का उपयोग करती है, जिससे उत्पादकता में 30 प्रतिशत की वृद्धि होती है और अनुकूलित उत्पादन योजनाओं के माध्यम से ऊर्जा लागत में कमी आती है। मर्सिडीज-बेंज 10,000 से अधिक परीक्षण वाहनों के डेटा से प्रशिक्षित एआई प्रणालियों के आधार पर लेवल 3 स्वायत्त ड्राइविंग प्रमाणन प्राप्त करने वाली पहली निर्माता कंपनी बन गई है। डिजिटल ट्विन का वैश्विक बाजार 2023 में 16 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया और औसतन 38 प्रतिशत की वार्षिक दर से बढ़ रहा है।

विनिर्माण संगठन कई महत्वपूर्ण कार्यों के लिए डिजिटल ट्विन का उपयोग कर रहे हैं: डिजाइन चरणों के दौरान वर्चुअल प्रोटोटाइपिंग, जिससे उत्पादन से पहले भौतिक पुनरावृत्तियों को कम किया जा सके; अक्षमताओं की पहचान करने और मूल कारण विश्लेषण करने के लिए उत्पादन प्रक्रिया अनुकूलन; वास्तविक समय भिन्नता का पता लगाने और सामग्री विश्लेषण के माध्यम से गुणवत्ता प्रबंधन; और आपूर्ति श्रृंखला और लॉजिस्टिक्स अनुकूलन, विशेष रूप से जस्ट-इन-टाइम उत्पादन के लिए।

परिवर्तन प्रबंधन और संगठनात्मक रूपांतरण

सफल एआई एकीकरण के लिए तकनीकी कार्यान्वयन से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। संगठनों द्वारा एआई प्रणालियों को अपनाने में परिवर्तन प्रबंधन एक महत्वपूर्ण सफलता कारक बन जाता है। सांस्कृतिक प्रतिरोध, नौकरी की सुरक्षा संबंधी चिंताएँ और एआई क्षमताओं की समझ की कमी, स्वीकृति में महत्वपूर्ण बाधा उत्पन्न कर सकती हैं। अग्रणी कंपनियाँ एआई को अपनाने को एक व्यापक संगठनात्मक परिवर्तन के रूप में देखती हैं, जिसके लिए सभी हितधारकों की तैयारी और सहभागिता हेतु सुनियोजित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

परिवर्तन प्रबंधन का मूल आधार कर्मचारियों को आगामी परिवर्तनों के प्रति स्वीकार्यता और प्रतिबद्धता प्रदान करना है। इसमें आवश्यक परिवर्तनों का विश्लेषण करना, कार्यान्वयन के लिए एक स्पष्ट रूपरेखा तैयार करना, सभी हितधारकों के साथ स्पष्ट और पारदर्शी संचार स्थापित करना और प्रभावित कर्मचारियों को प्रशिक्षण और आगे की शिक्षा प्रदान करना शामिल है। जो कर्मचारी इस बात से पूरी तरह आश्वस्त हैं कि अगले तीन वर्षों में उनके सभी कौशल प्रासंगिक बने रहेंगे, वे उन कर्मचारियों की तुलना में लगभग दोगुने प्रेरित होते हैं जो मानते हैं कि उनके कौशल अप्रासंगिक हो जाएंगे।

जिन कर्मचारियों को अपने पेशेवर विकास में सहयोग मिलता है, वे उन कर्मचारियों की तुलना में 73 प्रतिशत अधिक प्रेरित होते हैं जिन्हें सबसे कम सहयोग मिलता है। इस प्रकार, सीखने की सुविधा प्रेरणा के सबसे मजबूत कारकों में से एक बन जाती है। हालांकि, शोध से पता चलता है कि नियोक्ताओं द्वारा पेशेवर विकास के प्रयास एक समान नहीं हैं। केवल 51 प्रतिशत गैर-प्रबंधक ही मानते हैं कि उनके पास सीखने और विकास के लिए आवश्यक संसाधन हैं, जबकि वरिष्ठ प्रबंधकों में यह आंकड़ा 72 प्रतिशत है। वहीं, कार्यस्थल पर जनरेटिव एआई का दैनिक उपयोग करने वाले 75 प्रतिशत लोग मानते हैं कि उनके पास सीखने और विकास के लिए आवश्यक संसाधन हैं, जबकि इसका कम उपयोग करने वाले केवल 59 प्रतिशत लोग ही ऐसा मानते हैं।

सफल संगठन आंतरिक एआई क्षमताओं को बड़े पैमाने पर विकसित करने के लिए एआई अकादमियां और ऑन-डिमांड प्रशिक्षण प्लेटफॉर्म शुरू कर रहे हैं, जिनमें अक्सर मानव संसाधन विभाग अग्रणी भूमिका निभाते हैं। कुछ संगठनों ने प्रशिक्षण पूरा करने वाले कर्मचारियों को औपचारिक एआई प्रमाणपत्र या बैज देना शुरू कर दिया है, जिससे पेशेवर विकास एक बार की प्रक्रिया से बदलकर एक सतत, प्रोत्साहन-आधारित प्रक्रिया बन गई है। महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रशिक्षण केवल तकनीकी कर्मचारियों या डेटा वैज्ञानिकों के लिए ही नहीं है। फ्रंटलाइन ज्ञान कार्यकर्ता, प्रबंधक और यहां तक ​​कि कार्यकारी अधिकारियों को भी एआई के मूल सिद्धांतों और उनके कार्यों से संबंधित अनुप्रयोगों के बारे में शिक्षा की आवश्यकता है।

वैश्विक एआई प्रतियोगिता में जर्मनी

जर्मनी अपनी एआई परिवर्तन प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है। जर्मन एआई बाजार का आकार 2025 में 9.04 बिलियन यूरो तक पहुंच गया और देश में 1,250 एआई कंपनियां मौजूद हैं। 250 या उससे अधिक कर्मचारियों वाली बड़ी जर्मन कंपनियों में एआई को अपनाने की दर 15.2 प्रतिशत तक पहुंच गई है। जर्मनी की 70 प्रतिशत से अधिक कंपनियां 2025 में एआई में निवेश करने की योजना बना रही हैं ताकि डेटा विश्लेषण में तेजी लाई जा सके, प्रक्रियाओं को स्वचालित बनाया जा सके, नए उत्पाद और व्यावसायिक मॉडल विकसित किए जा सकें और राजस्व में वृद्धि की जा सके।

जर्मनी में विनिर्माण क्षेत्र एआई को अपनाने में अग्रणी है, जहां 42 प्रतिशत औद्योगिक कंपनियां उत्पादन में एआई का उपयोग कर रही हैं। उत्पादन क्षेत्र में इसका सबसे अधिक उपयोग होता है। बड़ी कंपनियां छोटी कंपनियों (36 प्रतिशत) की तुलना में एआई का कहीं अधिक उपयोग (66 प्रतिशत) करती हैं। क्षेत्रों की बात करें तो, व्यावसायिक सेवा प्रदाता एआई के सबसे अधिक उपयोगकर्ता (55 प्रतिशत) हैं, इसके बाद यांत्रिक अभियांत्रिकी, विद्युत उद्योग और ऑटोमोटिव विनिर्माण (लगभग 40 प्रतिशत) का स्थान आता है।

बैडेन-वुर्टेमबर्ग यूरोप के सबसे बड़े एआई अनुसंधान नेटवर्क, साइबर वैली के साथ अपनी स्थिति मजबूत कर रहा है। ट्यूबिंजन विश्वविद्यालय और मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट जैसे संस्थान बॉश, अमेज़न और अन्य कंपनियों के साथ मिलकर काम कर रहे हैं। इसके परिणाम स्पष्ट हैं: बॉश ने एआई समर्थित गुणवत्ता नियंत्रण और पूर्वानुमानित रखरखाव के माध्यम से 15 संयंत्रों में दक्षता में 500 मिलियन यूरो की वृद्धि दर्ज की है। ऑटोमोटिव क्षेत्र भी नए मानक स्थापित कर रहा है। मर्सिडीज-बेंज 10,000 से अधिक परीक्षण वाहनों के डेटा से प्रशिक्षित एआई सिस्टम पर आधारित लेवल 3 स्वायत्त ड्राइविंग के लिए अनुमोदन प्राप्त करने वाला पहला निर्माता बन गया है।

बवेरिया पारदर्शिता पर जोर देता है और इसने जर्मन कंपनियों को यूरोप में व्यावहारिक और भरोसेमंद एआई अपनाने के लिए एक मानक बना दिया है। 2022 और 2024 के बीच, म्यूनिख ने 1.2 बिलियन यूरो का वेंचर कैपिटल आकर्षित किया, जिसने 450 से अधिक एआई कंपनियों को समर्थन दिया। क्वांटम कंप्यूटिंग और एआई साक्षरता कार्यक्रमों में निवेश बवेरिया को वैश्विक स्तर पर पहचान दिलाने वाला एक नवाचार केंद्र बना रहा है।

लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों को विशेष चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अपनाने से लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) के लिए विशेष चुनौतियाँ उत्पन्न होती हैं। लगभग 43 प्रतिशत एसएमई की एआई को लागू करने की कोई योजना नहीं है, और ग्राहक-केंद्रित कंपनियाँ विशेष रूप से अनिच्छुक हैं। एआई को लागू करने में मुख्य बाधा संगठन की सीमित समझ और विशेषज्ञता है। लगभग आधे एसएमई ने एआई की सटीकता के बारे में गंभीर चिंताएँ व्यक्त कीं और मजबूत निगरानी तंत्र की मांग की। व्यवसायों को तकनीकी समाधानों से निरंतर और विश्वसनीय प्रदर्शन की आवश्यकता होती है। एआई प्रणालियाँ जो अप्रत्याशित व्यय प्रदर्शित करती हैं या पारदर्शिता की कमी दिखाती हैं, वे संगठनात्मक विश्वास को कमजोर कर सकती हैं।

सफल एआई एकीकरण के लिए केवल तकनीकी निवेश ही पर्याप्त नहीं है। इसके लिए व्यापक रणनीतिक योजना, कर्मचारी प्रशिक्षण और सांस्कृतिक अनुकूलन की आवश्यकता होती है। लघु एवं मध्यम उद्यमों को स्पष्ट कार्ययोजना विकसित करनी चाहिए जो एआई क्षमताओं को विशिष्ट व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित करे, संभावित कार्यबल व्यवधानों का प्रबंधन करे और सहायक तकनीकी अवसंरचना का निर्माण करे। जोखिमों को कम करने और संगठनात्मक विश्वास को मजबूत करने वाली चरणबद्ध कार्यान्वयन रणनीति की अनुशंसा की जाती है।

कार्यान्वयन ढांचे में आम तौर पर तीन महत्वपूर्ण चरण शामिल होते हैं: लागत प्रभावी एआई उपकरणों का उपयोग करके तकनीकी विशेषज्ञता विकसित करने के लिए प्रारंभिक अन्वेषण; विशिष्ट परिचालन कार्यों के लिए लक्षित एआई समाधानों के विकास के माध्यम से क्रमिक एकीकरण; और अद्वितीय व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप मालिकाना एआई मॉडल बनाकर उन्नत अनुकूलन। संगठनों को व्यापक सहायता अवसंरचना के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जिसमें विशेषज्ञ तकनीकी मार्गदर्शन तक पहुंच, मौजूदा उत्पादकता प्लेटफार्मों के साथ एआई उपकरणों का एकीकरण, स्पष्ट शासन और नैतिक ढांचे की स्थापना, और निरंतर सीखने और अनुकूलन के लिए तंत्र का निर्माण शामिल हो।

विक्रेता बंधन और रणनीतिक स्वतंत्रता

किसी एक एआई विक्रेता पर निर्भरता एक महत्वपूर्ण रणनीतिक जोखिम पैदा करती है। विक्रेता लॉक-इन तब होता है जब कोई सिस्टम किसी एक विक्रेता से इतना अधिक जुड़ा होता है कि दूसरे विक्रेता पर स्विच करना अव्यावहारिक या महंगा हो जाता है। एआई और मशीन लर्निंग में, इसका अक्सर मतलब होता है किसी विक्रेता के एसडीके या एपीआई के साथ सीधे कोड लिखना। हालांकि किसी एक विक्रेता का उपयोग करना शुरू में सरल लग सकता है, लेकिन यह खतरनाक निर्भरताएँ पैदा करता है। यदि एकीकरण किसी विक्रेता के मालिकाना एपीआई कॉल का उपयोग करता है, तो सेवा के अनुपलब्ध होने, उसकी शर्तों में बदलाव होने या कोई नया मॉडल अपनाने की स्थिति में स्विच करना मुश्किल हो जाता है।

एआई गेटवे वेंडर संबंधी जानकारियों को छिपाकर वेंडर लॉक-इन की समस्या को दूर करते हैं। चूंकि एप्लिकेशन केवल गेटवे के एकीकृत एपीआई के साथ संचार करता है, इसलिए वेंडर-विशिष्ट एंडपॉइंट्स को कभी भी हार्ड-कोड नहीं किया जाता है। ओपनएआई-संगत एपीआई जैसे खुले मानकों का उपयोग करके, कंपनियां कोड को दोबारा लिखे बिना विभिन्न वेंडरों के बीच स्विच कर सकती हैं। यह अलगाव दीर्घकालिक लचीलेपन के लिए महत्वपूर्ण है और व्यक्तिगत प्रौद्योगिकी प्रदाताओं पर निर्भरता को रोकता है।

आधुनिक प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म एलएलएम-स्वतंत्र आर्किटेक्चर को लागू करते हैं, जिससे ओपनएआई या गूगल जैसे अलग-अलग विक्रेताओं से स्वतंत्रता सुनिश्चित होती है। कंपनियां विभिन्न भाषा मॉडलों के बीच स्विच कर सकती हैं, क्लाउड के बीच वर्कलोड स्थानांतरित कर सकती हैं, या एप्लिकेशन कोड को दोबारा लिखे बिना स्वयं मॉडल होस्ट कर सकती हैं। डेटा प्रारूप और प्रोटोकॉल खुले मानकों पर आधारित हैं, जिससे डेटा को किसी भी टूल के साथ निर्यात और विश्लेषण किया जा सकता है, इस प्रकार किसी भी डेटा विक्रेता के बंधन से बचा जा सकता है।

स्वायत्त औद्योगिक प्रणालियों का भविष्य

विशेषज्ञों का अनुमान है कि 2030 तक औद्योगिक एआई सहायक प्रणालियों से विकसित होकर पूरी तरह से स्वायत्त संचालन प्रणाली बन जाएगी। विनिर्माण क्षेत्र में, एआई प्रणालियाँ वास्तविक समय में जटिल प्रक्रियाओं की स्वतंत्र रूप से निगरानी, ​​विश्लेषण और नियंत्रण करेंगी, और मानवीय हस्तक्षेप के बिना कार्यप्रवाह को अनुकूलित करने के लिए पल भर में निर्णय लेंगी। इस परिवर्तन के लिए एआई के प्रदर्शन और विश्वसनीयता पर भरोसा करना आवश्यक है, क्योंकि निर्माताओं को स्वायत्त प्रणालियों को नियंत्रण सौंपने में आश्वस्त होना चाहिए जो अत्यधिक लचीली, अनुकूलित और तीव्र प्रक्रियाओं को संभालने में सक्षम हों।

भविष्यसूचक नियंत्रण के लिए एज एआई और मशीन लर्निंग एक प्रमुख प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करते हैं। एआई क्लाउड से एज तक स्थानांतरित हो गया है, जिससे एम्बेडेड डिवाइस स्थानीय रूप से सेंसर डेटा को संसाधित करने और वास्तविक समय में प्रतिक्रिया करने में सक्षम हो गए हैं। इससे समय-संवेदनशील निर्णयों में विलंब कम होता है, व्यवहार मॉडल के आधार पर भविष्यसूचक रखरखाव संभव होता है, और क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्भरता कम होने से लचीलापन बढ़ता है। कंपन और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके घूर्णन उपकरणों में विसंगति का पता लगाना, कंप्यूटर विज़न के साथ उत्पादन लाइनों पर भविष्यसूचक गुणवत्ता नियंत्रण, और रासायनिक और खाद्य विनिर्माण में अनुकूली प्रक्रिया अनुकूलन अब वास्तविकता बन चुके हैं।

सहयोगात्मक रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियाँ मानव-मशीन अंतःक्रिया को बदल रही हैं। जहाँ पारंपरिक औद्योगिक रोबोट पिंजरों में बंद रहते हैं, वहीं सहयोगात्मक और स्वायत्त मोबाइल रोबोट मानव श्रमिकों के साथ स्थान साझा करते हैं। 3D सेंसर और AI के साथ सुरक्षित पथ नियोजन, बदलते कार्यों के लिए लचीला रीप्रोग्रामिंग और MES तथा WMS प्रणालियों के साथ सहज एकीकरण नए अनुप्रयोग परिदृश्यों को सक्षम बनाते हैं। इनमें हाइब्रिड लाइनों पर बिन पिकिंग और असेंबली, स्मार्ट गोदामों में स्वायत्त सामग्री परिवहन और खतरनाक क्षेत्रों में निरीक्षण और रखरखाव कार्य शामिल हैं।

अगले पांच वर्षों में औद्योगिक स्वचालन को नया रूप मिलेगा, जिसमें वास्तविक समय नियंत्रण को एआई के साथ, कनेक्टिविटी को साइबर सुरक्षा के साथ और भौतिक प्रणालियों को डिजिटल ट्विन के साथ एकीकृत किया जाएगा। जो निर्माता, सिस्टम डिज़ाइनर और प्रौद्योगिकी प्रदाता इन रुझानों को जल्दी अपनाएंगे, वे अधिक अनुकूलनीय, स्केलेबल और भविष्य के लिए तैयार प्लेटफॉर्म विकसित करेंगे। स्वचालन से स्वायत्तता की ओर परिवर्तन निकट है, और जो कंपनियां अभी निवेश करेंगी, वे आने वाले दशक के औद्योगिक परिदृश्य को आकार देंगी।

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