विशेषज्ञ विनिर्माण में पूर्वानुमानित रखरखाव पर चर्चा करते हैं

संभावित टूट-फूट, कर्मचारियों की चोटों और उत्पादन हानि को रोकने के लिए, अधिक से अधिक कंपनियां दूरस्थ संपत्ति निगरानी से परिचित हो रही हैं। वे भागने की कोशिश करते हैं पूर्वानुमानित रखरखाव प्रणाली विनिर्माण में आने वाली समस्याओं को पहले ही पकड़ना, कर्मचारियों और ग्राहकों के असंतोष के जोखिम को कम करना और धन हानि को रोकना।

सौभाग्य से, 21वीं सदी विभिन्न उद्योगों में लागू करने के लिए विनिर्माण क्षेत्र में पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए आधुनिक और प्रभावी समाधान प्रदान करती है।

हाल ही में, प्राइलाडा ने ग्राहक विकास साक्षात्कारों की एक श्रृंखला आयोजित की है, जहां हमने विनिर्माण उद्योग के विशेषज्ञों को संबोधित किया। हमारी टीम ने बहुमूल्य जानकारी एकत्र करने का लक्ष्य निर्धारित किया संपत्ति की निगरानी और उद्योग में प्रौद्योगिकी अपनाने की चुनौतियाँ, और कंपनियाँ उन्हें कैसे हल करती हैं।

साक्षात्कार के दौरान, हमने बाजार की वर्तमान स्थिति, सबसे परेशान करने वाले मुद्दों, प्रतिस्पर्धा और उद्योग के भीतर प्रभावी विकास के लिए सिफारिशों पर चर्चा की।

प्राइलाडा

पिछले 5 वर्षों में विनिर्माण बाज़ार कैसे बदल गया है?

उत्पाद अनुकूलन, प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण और सर्वोत्तम डिलीवरी फ्रेम के प्रति उपभोक्ता प्राथमिकताएं विनिर्माण कंपनियों के लिए अपने कामकाजी दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करने के लिए मुख्य चालक बन गई हैं। आधुनिक मांगों को पूरा करने के लिए, उन्हें डिजिटल प्रौद्योगिकियों को लागू करके उत्पादकता को बढ़ावा देने की आवश्यकता है। इन तकनीकों में डिजिटल रूप से सक्षम स्थिरता समाधान, डिजिटल ट्विन्स, स्वायत्त मोबाइल रोबोट, संवर्धित वास्तविकता, एआई और मशीन लर्निंग शामिल हैं।

"अतीत की वास्तविकता यह थी कि निर्माता ओवरटाइम काम कर रहे थे, वे काम बहुत मैन्युअल रूप से कर रहे थे, और उन्हें समर्थन नहीं दिया जा रहा था। उन्होंने बस काम पूरा कर लिया, और अब यह वहां स्थानांतरित हो गया है जहां ये विनिर्माण कंपनियां इसे पूरा करने से वहां चली गई हैं जहां उन्हें बड़ी डिजिटल परिवर्तन पहल शुरू करने की आवश्यकता है।" 

- के सीईओ रिचर्ड लेबोविट्ज़ लीनडीएनए

निर्माताओं ने निम्नलिखित दृष्टिकोण से सोचना शुरू किया:

• हमें और अधिक जुड़े रहने की जरूरत है
• हमें न केवल उन मुद्दों पर बेहतर दृश्यता की आवश्यकता है जिनसे हम जूझ रहे हैं, बल्कि यह भी कि हमें क्या कार्रवाई करने की आवश्यकता है।

समग्र तस्वीर काम से हटकर कार्यों को प्राथमिकता देने वाले डिजिटल परिवर्तन पर आ गई है। इसके अलावा, कोविड-19 ने मजबूत और अनुकूलनीय आपूर्ति नेटवर्क के महत्व पर प्रकाश डाला है। महामारी के अप्रत्याशित परिणामों से महत्वपूर्ण नुकसान हुआ औद्योगिक कंपनियाँ अपनी वर्तमान व्यावसायिक रणनीतियों पर पुनर्विचार करने के लिए। परिणामस्वरूप, उनका लक्ष्य मौजूदा प्रक्रियाओं को अनुकूलित करना और बाहरी कारकों पर उनकी निर्भरता को कम करना है, इस प्रकार अप्रत्याशित परिस्थितियों के प्रति लचीलापन बढ़ाना है।

स्थिरता पर ध्यान स्मार्ट IoT प्रौद्योगिकियों के अधिक उपयोग के लिए एक प्रेरक शक्ति बन जाता है, जिससे विनिर्माण उद्योग अधिक स्मार्ट, अधिक कुशल और टिकाऊ हो जाता है, साथ ही कर्मचारियों की भलाई में भी सुधार होता है। यह स्वचालन और डिजिटल परिवर्तन के माध्यम से हो रहा है, और यह बेहतर अनुशंसाओं को चलाने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का लाभ उठा रहा है। बदले में, इससे हमें बेहतर समझ मिलती है कि बाधाएँ क्या हैं और चुनौतियाँ क्या हैं।

दूसरी ओर, नई स्मार्ट तकनीकों को अपनाने की प्रक्रिया अधिक जटिल और समय लेने वाली हो गई है। आपूर्ति श्रृंखला चुनौतियों और कर्मियों की कमी ने पूरे सी-सूट को जमीनी स्तर पर परिचालन मामलों और निर्णयों के साथ गहराई से जुड़ने के लिए प्रेरित किया है। इसके परिणामस्वरूप अधिक संख्या में हितधारक सामने आए जिन्हें जोखिमों को समझने, प्रत्याशित मूल्य लाभों पर संरेखित करने और कंपनी की अन्य पहलों के मुकाबले इन विचारों को संतुलित करने की आवश्यकता थी।

स्वचालन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और इंटरनेट ऑफ थिंग्स जैसे क्षेत्रों में तकनीकी प्रगति की तीव्र गति के कारण निर्माताओं को अपने संचालन में नई तकनीकों को अपनाने और एकीकृत करने की आवश्यकता होती है।

प्राइलाडा

हालाँकि, नई परिसंपत्ति निगरानी तकनीकों में परिवर्तन जटिल और महंगा हो सकता है, जिसके लिए कार्यबल को बेहतर बनाने और मौजूदा प्रणालियों के साथ अनुकूलता सुनिश्चित करने की आवश्यकता होती है।

जैसा कि हमारे साक्षात्कारकर्ताओं ने हमारे साथ साझा किया, हमने इस परिवर्तन से जुड़ी सबसे आम चुनौतियों और बाधाओं को एकत्र किया। पहले स्थान पर वे बिंदु हैं जिन्हें हम सबसे अधिक बार सुनते हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि वे सबसे महत्वपूर्ण हैं, लेकिन यह उनकी व्यापकता का संकेत देता है। आएँ शुरू करें।

विनिर्माण उपकरण का अनिर्धारित डाउनटाइम

आधुनिक उपकरणों के निर्माण में उच्च परिशुद्धता वाली जटिल प्रक्रियाएँ और परिष्कृत उपकरण शामिल हैं। अनिर्धारित विनिर्माण उपकरण डाउनटाइम में उपज हानि और उत्पादन समय की हानि के कारण बहुत अधिक लागत हो सकती है। भविष्य कहनेवाला रखरखाव में हाल के नवाचार उत्पादकता के नुकसान को कम करने में काफी मदद कर सकते हैं और बहुत सारे प्रयास और समय बचा सकते हैं।

विनिर्माण क्षेत्र में पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए सफलतापूर्वक नियोजित तकनीकों में से एक बड़ी मात्रा में दोष डेटा, रखरखाव और ट्रेस डेटा के विश्लेषण का उपयोग करती है। उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता को मजबूत करने के लिए, मजबूत डेटा सेट बनाने के लिए प्रक्रिया, टाइमस्टैम्प और विस्तृत घटक जानकारी जैसे मापदंडों को गलती मॉडल के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है। कई बड़ी अर्धचालक विनिर्माण कंपनियों ने उपज में सुधार के लिए अपने पूर्वानुमानित रखरखाव मॉडल के हिस्से के रूप में ऐसी तकनीकों का उपयोग करने की सूचना दी है।

चुनौतियाँ बनी हुई हैं, क्योंकि बहुत सी जटिल प्रक्रियाओं में बार-बार उतार-चढ़ाव होते रहते हैं। प्रक्रिया को लक्ष्य पर बनाए रखने के लिए रनों के बीच विशिष्ट मापदंडों को समायोजित किया जाता है। वर्चुअल सेंसर जैसी तकनीकें जो वास्तविक समय में पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन की निगरानी और कैप्चर करती हैं, का उपयोग उचित नियंत्रण को सक्षम करने के लिए किया जा सकता है। यह वर्तमान में एक सक्रिय अनुसंधान क्षेत्र है, और शोधकर्ता सक्रिय रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहित नई तकनीकों की खोज कर रहे हैं।

डेटा संग्रहण उपकरणों का अभाव

चूँकि सीमित परिसंपत्ति दृश्यता का मतलब रखरखाव और प्रतिस्थापन लागत में वृद्धि है, कई निर्माता पहले से ही बुनियादी मशीन डेटा प्राप्त करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। इस डेटा में आम तौर पर तापमान, कंपन, वेग और अन्य प्रदर्शन संकेतक शामिल होते हैं।

हालाँकि, कई कंपनियों के लिए, डेटा संग्रह टूल में निवेश करना एक महंगा प्रयास हो सकता है। यही कारण है कि वे उपलब्ध संसाधनों के साथ काम करना पसंद करते हैं, जो कई तरह से विकास में बाधा बन सकता है।

संपत्ति की निगरानी के लिए वास्तविक समय डेटा का उपयोग करने के इच्छुक निर्माताओं को एक ऐसे उपकरण की आवश्यकता होती है जो किसी भी स्रोत से स्वचालित रूप से कनेक्ट और डेटा एकत्र कर सके। आदर्श रूप से, यह डेटा को सामान्य बनाने और प्रबंधित करने, विश्लेषण करने और तीसरे पक्ष के अनुप्रयोगों और क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफार्मों के साथ आसानी से एकीकृत करने में सक्षम होना चाहिए।

प्राइलाडा

डेटा एकीकरण और स्केलेबिलिटी मुद्दे

विनिर्माण बुनियादी ढांचे में अक्सर विविध प्रणालियाँ शामिल होती हैं, जैसे मशीनरी, उत्पादन लाइनें और उपयोगिता प्रणालियाँ। इन प्रणालियों को अलग-अलग तकनीकों का उपयोग करके अलग-अलग समय पर लागू किया गया होगा। इसके अलावा, प्रत्येक सिस्टम अपने प्रारूप में डेटा उत्पन्न करता है, जिससे तीसरे पक्ष के सिस्टम के साथ एकीकरण एक कठिन कार्य बन जाता है। असंगत प्रारूप, गुम मूल्य और अशुद्धियाँ प्रभावी एकीकरण में बाधा डालती हैं।

जैसे-जैसे विनिर्माण सुविधाएं और प्रक्रियाएं विकसित होती हैं, डेटा परिदृश्य बढ़ता है। बढ़ती डेटा मात्रा को समायोजित करने के लिए सिस्टम को स्केलेबल होना चाहिए। निगरानी बुनियादी ढांचे पर दबाव डाले बिना विनिर्माण कार्यों में निर्बाध और कुशल डेटा प्रवाह सुनिश्चित करना आवश्यक है। आधुनिक उपकरणों में निवेश और डेटा गुणवत्ता को प्राथमिकता देकर इस तक पहुंचना संभव है।

प्राइलाडा

विनिर्माण में सुरक्षा कमजोरियाँ

विनिर्माण उद्योग को रैंसमवेयर हमलों से लेकर आपूर्ति श्रृंखला की कमजोरियों तक, साइबर खतरों के लगातार विकसित होते परिदृश्य का सामना करना पड़ रहा है। हार्डवेयर के संदर्भ में, निम्न गुणवत्ता के नकली उत्पादों को अर्धचालकों के लिए एक प्रमुख मुद्दा माना जाता था, जबकि चिप्स सुरक्षा संबंधी मुद्दों से अपेक्षाकृत अप्रभावित रहे।

हालाँकि, पिछले कुछ वर्षों में, हमलावरों ने जटिल अर्धचालक निर्माण प्रक्रिया का फायदा उठाने के तरीके ढूंढ लिए हैं। उन्होंने हार्डवेयर ट्रोजन के माध्यम से दुर्भावनापूर्ण तर्क पेश करके चिप आर्किटेक्चर में हेरफेर करने का प्रयास किया है। हमलावर इन ट्रोजन को या तो सेवा से वंचित करने (DoS) या डेटा चोरी के लिए चाहते हैं। विशेष रूप से, सीरिया ने एक बड़े ट्रोजन हमले की सूचना दी, जहां हमलावरों ने सीरियाई वायु रक्षा प्रणाली को अक्षम करने के लिए एक चिप में "किल स्विच" नामक ट्रोजन को एम्बेड किया, जिससे उन्हें हवाई हमले को अंजाम देने की अनुमति मिली।

पिछले कुछ वर्षों में, निर्माताओं ने यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनके उपकरण उचित रूप से संरक्षित हैं, मशीन लर्निंग और इंटरनेट-ऑफ-थिंग्स (IoT) पर आधारित डेटा एनालिटिक्स अवधारणाओं के उपयोग का विस्तार किया है। इन तकनीकों में, वे पहले सभी निगरानी मापदंडों के लिए उपकरण आरंभ करते हैं और फिर आउटपुट पर पैरामीटर वर्ग की भविष्यवाणी करने के लिए इन मापदंडों पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करते हैं। यदि परिणाम (आउटपुट) भविष्यवाणी से मेल नहीं खाते हैं, तो निर्माता उपकरण को चिह्नित कर सकते हैं।

प्राइलाडा

सतत विनिर्माण को रोकने वाली अन्य बाधाएँ

आपूर्ति शृंखला में रुकावटें

निर्माताओं को ऐतिहासिक रूप से कई कठिनाइयों का सामना करना पड़ा है, और 2024 की भविष्यवाणियाँ भी ऐसा ही दर्शाती हैं। जैसे-जैसे वैश्विक व्यापार अधिक जटिल होता जा रहा है, उत्पादकों को अपने आपूर्ति नेटवर्क में अप्रत्याशित या अचानक रुकावटों का सामना करने के लिए तैयार रहना चाहिए।

हमारे कुछ साक्षात्कारकर्ताओं के अनुसार, निकट भविष्य में आपूर्ति श्रृंखलाओं में रुकावटें उद्योग के सामने सबसे महत्वपूर्ण कठिनाइयों में से एक बनी रहेंगी। वर्तमान में, इन्वेंट्री दशकों में अपने सबसे निचले स्तर पर है, जो दर्शाता है कि इस समय कुछ उत्पादों का निर्माण नहीं किया जा सकता है। ताइवान, चीन और अन्य अपतटीय कंपनियों से अर्धचालकों की गंभीर कमी ने कुछ ऑटोमोटिव विनिर्माण सुविधाओं को बंद करने के लिए मजबूर कर दिया है। घरेलू उत्पादन में भी कठिनाइयों का सामना करना पड़ रहा है।

मुद्रास्फीति

2023 में सभी प्रमुख अर्थव्यवस्थाओं में बढ़ती मांग और अपर्याप्त आपूर्ति के कारण मुद्रास्फीति दोहरे अंक के करीब थी। अगले साल, एल्यूमीनियम, तेल और स्टील जैसे प्रमुख विनिर्माण इनपुट की कीमतें और भी अधिक बढ़ेंगी, जिससे पहले से ही गुणवत्ता से समझौता किए बिना लागत कम करने की कोशिश कर रहे व्यवसायों पर दबाव बढ़ जाएगा।

मुद्रास्फीति के दौरान परिसंपत्ति निगरानी स्वचालन के लिए संसाधनों और निवेश का पता लगाना कठिन है। लेकिन निर्माताओं को उद्योग में आने वाली संभावनाओं को नजरअंदाज नहीं करना चाहिए। यह मैन्युअल त्रुटियों को कम करने और कार्यों को 10 गुना तक तेज करने में मदद कर सकता है।

इस चुनौती से निपटने के लिए, उद्योग को स्वचालन के लिए एक बजट आवंटित करना चाहिए और वास्तविक समय में कार्यों का निरीक्षण और स्वचालित करने के लिए अधिक एआई तकनीक पेश करनी चाहिए। इससे न केवल लागत बचाने में मदद मिलेगी बल्कि दक्षता में भी सुधार होगा और बर्बादी भी कम होगी।

डिजिटल प्रौद्योगिकियों को अपनाने की चुनौतियाँ

विनिर्माण प्रक्रियाएं कई स्थानों पर सैकड़ों आपूर्तिकर्ताओं और कर्मचारियों द्वारा संचालित निरंतर, नियमित शेड्यूल और कार्यों के इर्द-गिर्द घूमती हैं, और उपभोग योग्य वस्तुओं के उत्पादन के उद्देश्य से होती हैं। इससे व्यवसायों के लिए वर्तमान दिनचर्या की निगरानी करना और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करना असाधारण रूप से कठिन हो जाता है।

वास्तविक समय IoT-आधारित निगरानी तकनीकों को लागू करके निर्माता अपनी संपूर्ण मूल्य श्रृंखला में प्रत्येक चरण का आसानी से पता लगा सकते हैं। ऐसी प्रौद्योगिकियाँ उन्हें अपने स्थिरता लक्ष्यों में अंतराल को बेहतर ढंग से समझने और दक्षता, उपज और अनुपालन में सुधार के लिए समाधान खोजने में मदद करेंगी।

इंटेलिजेंट एसेट मॉनिटरिंग आम तौर पर दो चुनौतियों से जुड़ी होती है। पहले में नई तकनीक के साथ संगत होने के लिए पुराने उपकरणों को एकीकृत और उन्नत करना शामिल है, जिससे उद्योग 4.0 की पूरी क्षमता को सक्षम किया जा सके। दूसरे का तात्पर्य यह सुनिश्चित करने के लिए कर्मियों को फिर से प्रशिक्षित करना है कि वे नई निगरानी प्रणाली की प्रभावी ढंग से निगरानी, ​​उपयोग और लाभ उठा सकें।

छोटे निर्माताओं को अक्सर नई तकनीक में शुरुआती निवेश कठिन लगता है। हालाँकि, यह पहचानना आवश्यक है कि डिजिटल परिवर्तन और कर्मचारी परिवर्तन दोनों क्रमिक प्रक्रियाएँ हैं। ये बदलाव रातोरात नहीं होते.

प्राइलाडा

लपेटकर

विनिर्माण उद्योग पहले से ही स्वचालन और रोबोटिक्स के प्रभावों का अनुभव कर रहा है, जैसे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता, इंटरनेट ऑफ थिंग्स, सेंसर, फर्श पर रोबोट और रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन का अधिक उपयोग। डिजिटल प्रौद्योगिकियों को अपनाने की बढ़ती मांग और विनिर्माण कंपनियों को उनसे मिलने वाले लाभ डिजिटलीकरण के विकास को गति दे रहे हैं।

आजकल उद्योग जिन चुनौतियों का सामना कर रहा है, उनसे निपटने के लिए चल रहे प्रयासों के एक हिस्से के रूप में, निर्माता बुद्धिमान संपत्ति निगरानी के लिए IoT-आधारित समाधान लागू करते हैं। हालाँकि, प्रौद्योगिकी का चुनाव और उसके कार्यान्वयन का विकल्प अभी भी व्यावसायिक अवसरों और आवश्यकताओं पर निर्भर करता है।

औद्योगिक मशीनों का अनिर्धारित डाउनटाइम, डेटा संग्रह के मुद्दे, सुरक्षा कमजोरियां और स्केलेबिलिटी बाधाएं वे चुनौतियां हैं जो विनिर्माण परिदृश्य में सबसे पहले स्थित हैं और IoT-आधारित निगरानी प्रौद्योगिकियों द्वारा संबोधित की जा सकती हैं। ऐसी प्रौद्योगिकियां निर्माताओं को संपूर्ण आपूर्ति श्रृंखला में विस्तृत, प्रासंगिक डेटा प्रदान करती हैं ताकि वे कार्रवाई करने के लिए समस्याओं का तुरंत पता लगा सकें।

इसके अलावा, वे संभावित मुद्दों के घटित होने से पहले ही उनकी भविष्यवाणी भी कर सकते हैं, जिससे रिकॉल और अन्य महत्वपूर्ण पर्यावरणीय जोखिमों से बचा जा सकता है। समय के साथ, निगरानी प्रौद्योगिकियां उपयोगकर्ताओं को अपने स्थिरता लक्ष्यों की प्रगति को ट्रैक करने और उद्योग नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करने में सक्षम बनाएंगी।

हम हमारे ग्राहक विकास साक्षात्कार में भाग लेने वाले सभी लोगों को धन्यवाद देना चाहते हैं:

• के सीईओ वत्सल शाह लिटमस
• स्टीफन श्वाब, सीईओ प्रबुद्ध
• टॉम रिक्टर, डिजिटल इंडस्ट्रीज के लिए डिस्क्रीट और प्रोसेस मैन्युफैक्चरिंग वर्टिकल के वैश्विक प्रमुख नोकिया
• निल्स अर्नाल्ड, सीईओ अग्रिम
• डंकन केर, पूर्व सीईओ एरीस्टेक
• के सीईओ रिचर्ड लेबोविट्ज़ लीनडीएनए
• गुलरोज़ सिंह, एसओसी सेफ्टी आर्किटेक्ट NXP अर्धचालक
• डॉनी रैंड, मार्केटिंग समन्वयक अमेरिकन एसोसिएशन ऑफ ओनर ऑपरेटर्स, एलएलसी
• डेविड रीड, बिक्री निदेशक वीईएम टूलींग
• डेरिक हैथवे, बिक्री निदेशक वीईएम मेडिकल
• हरमन सिंह, निदेशक साइफेरे
• डौग लॉसन, सीईओ थिंकआईक्यू
• और अन्य उद्योग पेशेवर, जिनकी टिप्पणियाँ इस लेख के लिए ली गई थीं

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://www.iotforall.com/experts-discuss-predictive-maintenance-and-innovation-in-manufacturing