বিশেষজ্ঞরা উৎপাদনে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ নিয়ে আলোচনা করেন

সম্ভাব্য ভাঙ্গন, কর্মচারীর আঘাত, এবং উৎপাদন ক্ষতি রোধ করতে, আরও বেশি সংখ্যক কোম্পানি দূরবর্তী সম্পদ পর্যবেক্ষণের সাথে নিজেদের পরিচিত করে। তারা দৌড়ানোর চেষ্টা করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ সিস্টেম ম্যানুফ্যাকচারিংয়ে সমস্যা হওয়ার আগেই ধরা, কর্মচারী এবং গ্রাহকের অসন্তুষ্টির ঝুঁকি কমানো এবং অর্থের ক্ষতি রোধ করা।

সৌভাগ্যবশত, 21 শতক বিভিন্ন শিল্পে বাস্তবায়নের জন্য উত্পাদনে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণের জন্য আধুনিক এবং কার্যকর সমাধান সরবরাহ করে।

সম্প্রতি, Prylada গ্রাহক উন্নয়ন সাক্ষাত্কারের একটি সিরিজ পরিচালনা করেছে, যেখানে আমরা উত্পাদন শিল্পের বিশেষজ্ঞদের সম্বোধন করেছি। আমাদের দল মূল্যবান তথ্য সংগ্রহ করার লক্ষ্য নির্ধারণ করেছে সম্পদ পর্যবেক্ষণ এবং শিল্পে প্রযুক্তি গ্রহণের চ্যালেঞ্জ এবং কোম্পানিগুলি কীভাবে তাদের সমাধান করে।

সাক্ষাত্কারের সময়, আমরা বাজারের বর্তমান অবস্থা, সবচেয়ে বিরক্তিকর সমস্যা, প্রতিযোগিতা এবং শিল্পের মধ্যে কার্যকর বিকাশের জন্য সুপারিশগুলি নিয়ে আলোচনা করেছি।

প্রিলাদা

গত 5 বছরে উত্পাদন বাজার কীভাবে পরিবর্তিত হয়েছে?

পণ্য কাস্টমাইজেশন, প্রতিযোগিতামূলক মূল্য এবং সেরা ডেলিভারি ফ্রেমগুলির প্রতি ভোক্তাদের পছন্দগুলি উত্পাদনকারী সংস্থাগুলির জন্য তাদের কাজের পদ্ধতির পুনর্বিবেচনার প্রধান চালক হয়ে উঠেছে। আধুনিক চাহিদার সাথে তাল মিলিয়ে চলতে, ডিজিটাল প্রযুক্তি প্রয়োগ করে তাদের উৎপাদনশীলতা বাড়াতে হবে। এই প্রযুক্তিগুলির মধ্যে রয়েছে ডিজিটালভাবে সক্ষম টেকসই সমাধান, ডিজিটাল টুইন, স্বায়ত্তশাসিত মোবাইল রোবট, অগমেন্টেড রিয়েলিটি, এআই এবং মেশিন লার্নিং।

"অতীতের বাস্তবতা ছিল যে নির্মাতারা ওভারটাইম কাজ করছিল, তারা খুব ম্যানুয়াল কাজ করছিল এবং তাদের সমর্থন করা হচ্ছিল না। তারা সহজভাবে কাজটি সম্পন্ন করেছে, এবং এখন যেখানে এই উত্পাদনকারী সংস্থাগুলি কেবল এটি করা থেকে যেখানে তাদের বড় ডিজিটাল রূপান্তর উদ্যোগ চালু করতে হবে সেখানে চলে গেছে।" 

- রিচার্ড লেবোভিটজ, এর সিইও LeanDNA

নির্মাতারা নিম্নলিখিত দৃষ্টিকোণ থেকে চিন্তা করা শুরু করে:

• আমাদের আরও অনেক বেশি সংযুক্ত হতে হবে
• আমরা যে সমস্যাগুলির সাথে লড়াই করছি তা নয় বরং আমাদের কী কী পদক্ষেপ নেওয়া দরকার সেগুলির মধ্যেই আমাদের আরও ভাল দৃশ্যমানতা থাকতে হবে।

সামগ্রিক চিত্র কাজ থেকে স্থানান্তরিত হয়েছে কারণ এটি ডিজিটাল রূপান্তর অগ্রাধিকারমূলক কর্মের দিকে। উপরন্তু, COVID-19 শক্তিশালী এবং অভিযোজিত সরবরাহ নেটওয়ার্কের গুরুত্ব তুলে ধরেছে। মহামারীর অপ্রত্যাশিত পরিণতি থেকে উল্লেখযোগ্য ক্ষতি হয়েছে শিল্প কোম্পানি তাদের বর্তমান ব্যবসায়িক কৌশল পুনর্বিবেচনা করতে। ফলস্বরূপ, তারা বিদ্যমান প্রক্রিয়াগুলিকে অপ্টিমাইজ করা এবং বাহ্যিক কারণগুলির উপর তাদের নির্ভরতা হ্রাস করার লক্ষ্য রেখেছিল, এইভাবে বলপ্রয়োগ পরিস্থিতিগুলির স্থিতিস্থাপকতা বৃদ্ধি করে।

টেকসইতার উপর ফোকাস স্মার্ট IoT প্রযুক্তির বৃহত্তর ব্যবহারের জন্য একটি চালিকা শক্তি হয়ে ওঠে, যা উত্পাদন শিল্পকে আরও স্মার্ট, আরও দক্ষ এবং টেকসই করে তোলে, পাশাপাশি কর্মচারীদের সুস্থতাও উন্নত করে। এটি অটোমেশন এবং ডিজিটাল ট্রান্সফরমেশনের মাধ্যমে ঘটছে এবং এটি আরও ভাল সুপারিশগুলি চালানোর জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের সুবিধা দিচ্ছে। পরিবর্তে, এটি আমাদের প্রতিবন্ধকতাগুলি কী এবং চ্যালেঞ্জগুলি কী তা সম্পর্কে আরও ভালভাবে বুঝতে পারে।

অন্যদিকে, নতুন স্মার্ট প্রযুক্তি গ্রহণের প্রক্রিয়া আরও জটিল এবং সময়সাপেক্ষ হয়ে উঠেছে। সাপ্লাই চেইন চ্যালেঞ্জ এবং কর্মীদের ঘাটতি পুরো সি-স্যুটকে ফ্লোর লেভেলে অপারেশনাল বিষয় এবং সিদ্ধান্তের সাথে গভীরভাবে জড়িত হতে পরিচালিত করেছে। এর ফলে অনেক বেশি সংখ্যক স্টেকহোল্ডার তৈরি হয়েছে যাদের ঝুঁকি বোঝার, প্রত্যাশিত মূল্যের সুবিধার সাথে সারিবদ্ধ হওয়া এবং কোম্পানির অন্যান্য উদ্যোগের বিরুদ্ধে এই বিবেচনার ভারসাম্য বজায় রাখা দরকার।

অটোমেশন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ইন্টারনেট অফ থিংসের মতো ক্ষেত্রগুলিতে প্রযুক্তিগত অগ্রগতির দ্রুত গতির জন্য নির্মাতাদের তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিতে নতুন প্রযুক্তিগুলিকে খাপ খাইয়ে নিতে এবং সংহত করতে হয়।

প্রিলাদা

যাইহোক, নতুন সম্পদ নিরীক্ষণ প্রযুক্তিতে রূপান্তর জটিল এবং ব্যয়বহুল হতে পারে, যার জন্য কর্মীবাহিনীর দক্ষতা বৃদ্ধি এবং বিদ্যমান সিস্টেমের সাথে সামঞ্জস্যতা নিশ্চিত করা প্রয়োজন।

আমরা এই পরিবর্তনের সাথে যুক্ত সবচেয়ে সাধারণ চ্যালেঞ্জ এবং বাধাগুলি সংগ্রহ করেছি, যেমন আমাদের সাক্ষাত্কারকারীরা আমাদের সাথে শেয়ার করেছেন৷ আমরা প্রায়শই শুনি এমন পয়েন্টগুলিকে প্রথমে রাখা হয়েছে। এর মানে এই নয় যে তারা সবচেয়ে সমালোচনামূলক, তবে এটি তাদের ব্যাপকতা নির্দেশ করে। চল শুরু করি.

উত্পাদন সরঞ্জামের অনির্ধারিত ডাউনটাইম

আধুনিক ডিভাইসগুলির জন্য উত্পাদন উচ্চ-নির্ভুল জটিল প্রক্রিয়া এবং অত্যাধুনিক সরঞ্জাম জড়িত। অনির্ধারিত উত্পাদন সরঞ্জাম ডাউনটাইমের ফলন হ্রাস এবং উত্পাদনের সময় নষ্ট হওয়ার কারণে খুব বেশি ব্যয় হতে পারে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণে সাম্প্রতিক উদ্ভাবনগুলি উত্পাদনশীলতার ক্ষতি কমাতে ব্যাপকভাবে সাহায্য করতে পারে এবং অনেক প্রচেষ্টা এবং সময় বাঁচাতে পারে।

উত্পাদনে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণের জন্য সফলভাবে নিযুক্ত কৌশলগুলির মধ্যে একটি বড় পরিমাণে ফল্ট ডেটা, রক্ষণাবেক্ষণ এবং ট্রেস ডেটার বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। ব্যবহৃত ডেটার গুণমানকে শক্তিশালী করার জন্য, প্রক্রিয়া, টাইমস্ট্যাম্প এবং বিস্তারিত উপাদান তথ্যের মতো পরামিতিগুলিকে ফল্ট মডেলের জন্য দায়ী করা হয় শক্তিশালী ডেটা সেট তৈরি করার জন্য। বেশ কয়েকটি বড় সেমিকন্ডাক্টর উত্পাদনকারী সংস্থাগুলি ফলন উন্নত করতে তাদের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ মডেলগুলির অংশ হিসাবে এই জাতীয় কৌশলগুলি ব্যবহার করার রিপোর্ট করেছে।

চ্যালেঞ্জগুলি রয়ে গেছে, কারণ অনেক জটিল প্রক্রিয়ার ঘনঘন ড্রিফ্ট এবং পরিবর্তনের প্রবণতা থাকে। নির্দিষ্ট প্যারামিটারগুলিকে লক্ষ্যে রাখার জন্য রানের মধ্যে সমন্বয় করা হয়। ভার্চুয়াল সেন্সরগুলির মতো কৌশল যা বাস্তব সময়ে প্যারামিটার কনফিগারেশন নিরীক্ষণ এবং ক্যাপচার করে সঠিক নিয়ন্ত্রণ সক্ষম করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি বর্তমানে একটি সক্রিয় গবেষণা ক্ষেত্র, এবং গবেষকরা সক্রিয়ভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহ নতুন কৌশলগুলি অন্বেষণ করছেন।

ডেটা সংগ্রহের সরঞ্জামের অভাব

যেহেতু সীমিত সম্পদের দৃশ্যমানতা মানে রক্ষণাবেক্ষণ এবং প্রতিস্থাপনের খরচ বেড়েছে, অনেক নির্মাতারা ইতিমধ্যেই মৌলিক মেশিনের ডেটা ক্যাপচার করতে সংগ্রাম করছে। এই ডেটাতে সাধারণত তাপমাত্রা, কম্পন, বেগ এবং অন্যান্য কর্মক্ষমতা সূচক অন্তর্ভুক্ত থাকে।

অনেক কোম্পানির জন্য, তবে, ডেটা সংগ্রহের সরঞ্জামগুলিতে বিনিয়োগ করা একটি ব্যয়বহুল প্রচেষ্টা হতে পারে। এই কারণেই তারা উপলব্ধ সংস্থান নিয়ে কাজ করতে পছন্দ করে, যা বিভিন্ন উপায়ে উন্নয়নকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে।

নির্মাতারা সম্পদ নিরীক্ষণের জন্য রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করতে চান এমন একটি টুলের প্রয়োজন যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংযোগ করতে পারে এবং যেকোনো উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে পারে। আদর্শভাবে, এটি ডেটা স্বাভাবিক করতে এবং পরিচালনা করতে, বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে এবং তৃতীয় পক্ষের অ্যাপ্লিকেশন এবং ক্লাউড কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে সহজেই সংহত করতে সক্ষম হওয়া উচিত।

প্রিলাদা

ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং স্কেলেবিলিটি সমস্যা

উত্পাদন পরিকাঠামো প্রায়ই বিভিন্ন সিস্টেমের অন্তর্ভুক্ত, যেমন যন্ত্রপাতি, উত্পাদন লাইন, এবং ইউটিলিটি সিস্টেম। এই সিস্টেমগুলি বিভিন্ন সময়ে বিভিন্ন প্রযুক্তি ব্যবহার করে বাস্তবায়িত হতে পারে। তদুপরি, প্রতিটি সিস্টেম তার বিন্যাসে ডেটা তৈরি করে, তৃতীয় পক্ষের সিস্টেমগুলির সাথে একীকরণকে একটি কঠিন কাজ করে তোলে। অসামঞ্জস্যপূর্ণ বিন্যাস, অনুপস্থিত মান এবং ভুলতা কার্যকরী একীকরণকে বাধা দেয়।

উত্পাদন সুবিধা এবং প্রক্রিয়াগুলি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে ডেটা ল্যান্ডস্কেপ বৃদ্ধি পায়। ক্রমবর্ধমান ডেটা ভলিউম মিটমাট করার জন্য সিস্টেমগুলি অবশ্যই মাপযোগ্য হতে হবে। মনিটরিং অবকাঠামোকে অপ্রতিরোধ্য না করে উৎপাদন কার্যক্রম জুড়ে নির্বিঘ্ন এবং দক্ষ ডেটা প্রবাহ নিশ্চিত করা অপরিহার্য। আধুনিক সরঞ্জামগুলিতে বিনিয়োগ এবং ডেটা গুণমানকে অগ্রাধিকার দিয়ে এটিতে পৌঁছানো সম্ভব।

প্রিলাদা

উত্পাদন নিরাপত্তা দুর্বলতা

ম্যানুফ্যাকচারিং ইন্ডাস্ট্রি র‍্যানসমওয়্যার আক্রমণ থেকে সাপ্লাই চেইন দুর্বলতা পর্যন্ত সাইবার হুমকির একটি ক্রমবর্ধমান ল্যান্ডস্কেপের মুখোমুখি। হার্ডওয়্যারের পরিপ্রেক্ষিতে, নিম্ন মানের নকল পণ্যগুলি সেমিকন্ডাক্টরগুলির জন্য একটি প্রধান সমস্যা বলে মনে করা হয়েছিল, যখন চিপগুলি নিরাপত্তা-সম্পর্কিত সমস্যাগুলির দ্বারা তুলনামূলকভাবে প্রভাবিত হয়নি৷

যাইহোক, গত কয়েক বছরে, আক্রমণকারীরা জটিল সেমিকন্ডাক্টর উত্পাদন প্রক্রিয়াকে কাজে লাগানোর পদ্ধতি খুঁজে পেয়েছে। তারা হার্ডওয়্যার ট্রোজানের মাধ্যমে দূষিত যুক্তি প্রবর্তন করে চিপ আর্কিটেকচারকে ম্যানিপুলেট করার চেষ্টা করেছে। আক্রমণকারীরা এই ট্রোজানগুলিকে পরিষেবা অস্বীকার (DoS) বা ডেটা চুরির জন্য উদ্দেশ্য করে৷ উল্লেখযোগ্যভাবে, সিরিয়া একটি বড় ট্রোজান আক্রমণের খবর দিয়েছে, যেখানে আক্রমণকারীরা সিরিয়ার বিমান প্রতিরক্ষা ব্যবস্থাকে নিষ্ক্রিয় করার জন্য একটি চিপে "কিল সুইচ" নামক একটি ট্রোজান এম্বেড করেছিল, যাতে তারা একটি বিমান হামলা চালাতে পারে।

গত কয়েক বছরে, নির্মাতারা মেশিন লার্নিং এবং ইন্টারনেট-অফ-থিংস (IoT) এর উপর ভিত্তি করে ডেটা অ্যানালিটিক্স ধারণার ব্যবহার প্রসারিত করেছে, যাতে তাদের যন্ত্রপাতি যথাযথভাবে সুরক্ষিত থাকে। এই কৌশলগুলিতে, তারা প্রথমে সমস্ত মনিটরিং প্যারামিটারের জন্য সরঞ্জাম শুরু করে এবং তারপরে আউটপুটে প্যারামিটার ক্লাসের পূর্বাভাস দিতে এই প্যারামিটারগুলিতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে। যদি ফলাফল (আউটপুট) পূর্বাভাসের সাথে মেলে না, তবে নির্মাতারা সরঞ্জামগুলি পতাকাঙ্কিত করতে পারে।

প্রিলাদা

অন্যান্য বাধা টেকসই উত্পাদন প্রতিরোধ

সাপ্লাই চেইনে ব্লকেজ

নির্মাতারা ঐতিহাসিকভাবে বেশ কিছু সমস্যার সম্মুখীন হয়েছিল এবং 2024 সালের ভবিষ্যদ্বাণী একই রকম আরও বেশি দেখায়। বৈশ্বিক বাণিজ্য আরও জটিল হয়ে উঠলে, উৎপাদকদের তাদের সরবরাহ নেটওয়ার্কে অপ্রত্যাশিত বা আকস্মিক বাধা সহ্য করার জন্য প্রস্তুত হতে হবে।

আমাদের কিছু সাক্ষাত্কারকারীর মতে, সরবরাহ শৃঙ্খলে বাধাগুলি অদূর ভবিষ্যতের জন্য শিল্পের মুখোমুখি হওয়া সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য অসুবিধাগুলির মধ্যে একটি হতে থাকবে। বর্তমানে, ইনভেন্টরিগুলি কয়েক দশকের মধ্যে তাদের সর্বনিম্ন স্তরে রয়েছে, যা নির্দেশ করে যে এই সময়ে কিছু পণ্য তৈরি করা যাবে না। তাইওয়ান, চীন এবং অন্যান্য অফশোর কোম্পানির সেমিকন্ডাক্টরের তীব্র ঘাটতি কিছু স্বয়ংচালিত উত্পাদন সুবিধা বন্ধ করতে বাধ্য করেছে। অভ্যন্তরীণ উত্পাদনও অসুবিধার সম্মুখীন হয়েছে।

মুদ্রাস্ফীতি

2023 সালে, সমস্ত প্রধান অর্থনীতিতে ক্রমবর্ধমান চাহিদা এবং অপর্যাপ্ত সরবরাহের কারণে মুদ্রাস্ফীতি দুই অঙ্কের কাছাকাছি ছিল। পরের বছর, অ্যালুমিনিয়াম, তেল এবং ইস্পাতের মতো মূল উত্পাদন ইনপুটগুলির দাম আরও বেশি বৃদ্ধি পাবে, যা ইতিমধ্যেই গুণমানকে ত্যাগ না করে খরচ কমানোর চেষ্টা করছে এমন ব্যবসাগুলির উপর চাপ বাড়িয়ে দেবে৷

মুদ্রাস্ফীতির সময় সম্পদ পর্যবেক্ষণ অটোমেশনের জন্য সংস্থান এবং বিনিয়োগগুলি সনাক্ত করা কঠিন। তবে নির্মাতারা শিল্পে যে সম্ভাবনা নিয়ে আসে তা অবশ্যই উপেক্ষা করবেন না। এটি ম্যানুয়াল ত্রুটিগুলি কমাতে এবং 10 গুণ পর্যন্ত কাজগুলির গতি বাড়াতে সাহায্য করতে পারে।

এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য, শিল্পকে অটোমেশনের জন্য একটি বাজেট বরাদ্দ করতে হবে এবং বাস্তব সময়ে কাজগুলি পরিদর্শন এবং স্বয়ংক্রিয় করার জন্য আরও AI প্রযুক্তি চালু করতে হবে। এটি শুধুমাত্র খরচ বাঁচাতেই সাহায্য করবে না বরং দক্ষতা বাড়াতে এবং অপচয় কমাতেও সাহায্য করবে।

ডিজিটাল প্রযুক্তি গ্রহণের চ্যালেঞ্জ

উত্পাদন প্রক্রিয়াগুলি ক্রমাগত, রুটিন সময়সূচী এবং একাধিক স্থানে শত শত সরবরাহকারী এবং কর্মচারীদের দ্বারা পরিচালিত কাজগুলির চারপাশে আবর্তিত হয় এবং ভোগ্য পণ্য উৎপাদনের লক্ষ্যে থাকে। এটি ব্যবসার জন্য বর্তমান রুটিনগুলি নিরীক্ষণ করা এবং উন্নতির ক্ষেত্রগুলি সনাক্ত করা অত্যন্ত কঠিন করে তোলে।

নির্মাতারা রিয়েল-টাইম IoT-ভিত্তিক মনিটরিং প্রযুক্তি প্রয়োগ করে তাদের সম্পূর্ণ মূল্য শৃঙ্খল জুড়ে সহজেই প্রতিটি ধাপ ট্রেস করতে পারে। এই ধরনের প্রযুক্তিগুলি তাদের স্থায়িত্বের লক্ষ্যগুলির ফাঁকগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে এবং দক্ষতা, ফলন এবং সম্মতি উন্নত করার জন্য সমাধানগুলি খুঁজে পেতে সহায়তা করবে।

বুদ্ধিমান সম্পদ পর্যবেক্ষণ সাধারণত দুটি চ্যালেঞ্জের সাথে যুক্ত। প্রথমটিতে ইন্ডাস্ট্রি 4.0 এর পূর্ণ সম্ভাবনাকে সক্ষম করে নতুন প্রযুক্তির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়ার জন্য লিগ্যাসি সরঞ্জামগুলিকে একীভূত করা এবং আপগ্রেড করা জড়িত৷ দ্বিতীয়টি অনুমান করে যে কর্মীদের পুনর্দক্ষতা নিশ্চিত করতে তারা কার্যকরভাবে নিরীক্ষণ, ব্যবহার এবং একটি নতুন মনিটরিং সিস্টেম থেকে উপকৃত হতে পারে।

ছোট নির্মাতারা প্রায়ই নতুন প্রযুক্তিতে প্রাথমিক বিনিয়োগকে ভয়ঙ্কর বলে মনে করেন। যাইহোক, এটি স্বীকার করা অপরিহার্য যে ডিজিটাল রূপান্তর এবং কর্মচারী রূপান্তর উভয়ই ধীরে ধীরে প্রক্রিয়া। এই পরিবর্তন রাতারাতি ঘটবে না।

প্রিলাদা

মোড়ক উম্মচন

উত্পাদন শিল্প ইতিমধ্যেই অটোমেশন এবং রোবোটিক্সের প্রভাব অনুভব করছে, যেমন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইন্টারনেট অফ থিংস, সেন্সর, মেঝেতে রোবট এবং রোবোটিক প্রক্রিয়া অটোমেশনের আরও ব্যবহার। ডিজিটাল প্রযুক্তি গ্রহণের জন্য ক্রমবর্ধমান চাহিদা এবং উৎপাদনকারী সংস্থাগুলি তাদের থেকে যে সুবিধাগুলি পেতে পারে তা ডিজিটালাইজেশন বৃদ্ধিকে চালিত করে।

শিল্প আজকাল যে চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হচ্ছে তা মোকাবেলা করার চলমান প্রচেষ্টার অংশ হিসাবে, নির্মাতারা বুদ্ধিমান সম্পদ নিরীক্ষণের জন্য IoT-ভিত্তিক সমাধানগুলি প্রয়োগ করে। যাইহোক, প্রযুক্তির পছন্দ এবং এর বাস্তবায়ন বিকল্পটি এখনও ব্যবসার সুযোগ এবং প্রয়োজনের উপর নির্ভর করে।

ইন্ডাস্ট্রিয়াল মেশিনের অনির্ধারিত ডাউনটাইম, ডেটা সংগ্রহের সমস্যা, নিরাপত্তা দুর্বলতা এবং স্কেলেবিলিটি সীমাবদ্ধতাগুলি হল সেই চ্যালেঞ্জগুলি যা উত্পাদনের ল্যান্ডস্কেপে প্রথম অবস্থানে রয়েছে এবং IoT-ভিত্তিক পর্যবেক্ষণ প্রযুক্তি দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে। এই ধরনের প্রযুক্তিগুলি প্রস্তুতকারকদের সরবরাহ শৃঙ্খল জুড়ে দানাদার, প্রাসঙ্গিক ডেটা দেয় যাতে তারা দ্রুত পদক্ষেপ নিতে সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে পারে।

তদুপরি, তারা সম্ভাব্য সমস্যাগুলি হওয়ার আগে পূর্বাভাস দিতে পারে, প্রত্যাহার এবং অন্যান্য উল্লেখযোগ্য পরিবেশগত ঝুঁকি এড়াতে পারে। সময়ের সাথে সাথে, পর্যবেক্ষণ প্রযুক্তিগুলি ব্যবহারকারীদের তাদের স্থায়িত্ব লক্ষ্যগুলির অগ্রগতি ট্র্যাক করতে এবং শিল্পের নিয়মগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করতে সক্ষম করবে৷

আমরা আমাদের গ্রাহক উন্নয়ন সাক্ষাত্কারে অংশগ্রহণকারী প্রত্যেককে ধন্যবাদ জানাতে চাই:

• ভাতসাল শাহ, সিইও litmus
• স্টেফান শোয়াব, এর সিইও আলোকিত
• টম রিখটার, ডিজিটাল ইন্ডাস্ট্রিজের জন্য ডিসক্রিট এবং প্রসেস ম্যানুফ্যাকচারিং ভার্টিক্যালের গ্লোবাল হেড নোকিয়া
• নিলস আর্নল্ড, এর সিইও অ্যাডটান্স
• ডানকান কের, প্রাক্তন সিইও এরিসটেক
• রিচার্ড লেবোভিটজ, এর সিইও LeanDNA
• গুলরোজ সিং, এসওসি সেফটি আর্কিটেক্ট এনএক্সপি সেমি কন্ডাক্টর
• ডনি র্যান্ড, মার্কেটিং কোঅর্ডিনেটর আমেরিকান অ্যাসোসিয়েশন অফ ওনার অপারেটর, এলএলসি
• ডেভিড রিড, বিক্রয় পরিচালক VEM টুলিং
• ডেরিক হ্যাথওয়ে, সেলস ডিরেক্টর ভিইএম মেডিকেল
• হরমান সিং, পরিচালক সাইফিয়ার
• ডগ লসন, সিইও থিঙ্কআইকিউ
• এবং অন্যান্য শিল্প পেশাদার, যাদের মন্তব্য এই নিবন্ধের জন্য নেওয়া হয়েছে

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.iotforall.com/experts-discuss-predictive-maintenance-and-innovation-in-manufacturing