अत्याधुनिक डेटा विश्लेषण: क्यों नई प्रौद्योगिकियां अकेले भविष्य के कारखाने को शक्ति नहीं दे सकतीं

डेटा को विभिन्न रूपों में कैप्चर किया गया है और सदियों से यह प्रक्रियाओं का एक अनिवार्य हिस्सा रहा है - सरल टैलींग मार्कर और नोट्स से लेकर जटिल स्प्रेडशीट और क्लाउड स्टोरेज तक। आज, जटिल डेटा या बड़े डेटा की मात्रा और मात्रा, जो बनाई और संग्रहीत की जाती है, चौंका देने वाली है, अनुमान है कि प्रतिदिन 2.5 बिलियन गीगाबाइट उत्पन्न होते हैं।

विनिर्माण क्षेत्र में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल) और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) जैसी स्मार्ट और परस्पर जुड़ी प्रौद्योगिकियों के माध्यम से निर्मित और वितरित किए जाने वाले डेटा की मात्रा में तेजी से वृद्धि हो रही है, जिन्हें अब परिचालन प्रणालियों में एकीकृत किया गया है।

हालाँकि, बड़े डेटा के उपयोग और विश्लेषण की कुशल समझ के बिना, डेटा मात्र संख्याओं तक सीमित हो जाएगा।

इन स्मार्ट विनिर्माण प्रौद्योगिकियों के उपयोग और पारंपरिक डेटासेट के प्रबंधन के बीच, निर्माताओं के पास अधिक डेटा बिंदु हैं शॉप फ्लोर पहले से कहीं ज़्यादा। उनके लिए, भविष्य में अपने प्रौद्योगिकी निवेश पर अधिक रिटर्न प्राप्त करना परिष्कृत विश्लेषणात्मक मॉडल पर निर्भर करेगा क्योंकि इससे उन्हें डेटा को परिभाषित करने, अध्ययन करने और उससे ठोस निष्कर्ष निकालने में मदद मिलेगी ताकि इष्टतम व्यावसायिक परिणामों के लिए सही निर्णय लिए जा सकें। सही एनालिटिक्स लीवर का उपयोग करके, कोई भी डेटा टेबल पर पीछे नहीं छूटता है।

यदि स्वचालन का संबंध दक्षता से है, तो विश्लेषण का संबंध बुद्धिमत्ता से है

आधुनिक विनिर्माण के बारे में चर्चा अक्सर उन प्रौद्योगिकियों के इर्द-गिर्द घूमती है जिन्हें प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि बड़े पैमाने पर परिचालन दक्षता को सक्षम किया जा सके। उद्योग 4.0हम इस प्रौद्योगिकी को अपनाने की गति को बढ़ते हुए देख रहे हैं, और कोविड-19 महामारी के कारण डिजिटलीकरण में तेजी आने के बाद से डिजिटल परिवर्तन की दर और भी तेज हो गई है।

कई व्यवसाय अब बुद्धिमान उपकरणों और समाधानों की मदद से अधिक दक्षता हासिल करने का प्रयास कर रहे हैं। हालाँकि, कुशल और बुद्धिमान के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है।

उदाहरण के लिए, शक्तिशाली IoT सेंसरों ने वास्तविक समय में विनिर्माण परिसंपत्तियों की निगरानी और रिकॉर्ड करने की क्षमता को सक्षम करके प्रक्रिया दक्षता में वृद्धि की है, जैसे उत्पादन सुविधाओं में डिब्बों के स्थान और सामग्री को वर्चुअल रूप से ट्रैक करना और मांग पर स्टॉक पुनःपूर्ति को स्वचालित करना।

हालांकि, शक्तिशाली एनालिटिक्स का उपयोग उच्च स्तर की बुद्धिमत्ता का परिचय देता है जो अनुकूलन की सुविधा प्रदान करता है। डेटा एनालिटिक्स निर्माता को आगे की दक्षता और लागत में कमी के लिए क्षेत्रों की पहचान करने की अनुमति देता है - चाहे वह उत्पादन लाइन अनुक्रमों को पुनर्व्यवस्थित करके हो, उस डिब्बे से भागों का उपयोग करके उत्पाद को फिर से कॉन्फ़िगर करना हो, या अधिक किफायती घटकों का सुझाव देना हो।

डेटा एनालिटिक्स की बदौलत, निर्माता अब अपने निरंतर सुधार और प्रक्रिया अनुकूलन लक्ष्यों के एक कदम करीब पहुंच सकते हैं, जो इसे बुद्धिमान कारखानों की एक और प्रमुख विशेषता बनाता है। इसलिए विनिर्माण कंपनियों के लिए डेटा का प्रभावी ढंग से लाभ उठाना महत्वपूर्ण है, जिससे उनके संचालन में बुद्धिमत्ता की एक और परत जुड़ जाती है, जिससे उन्हें मौजूदा प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के साथ-साथ कमियों को पहचानने और ठीक करने में मदद मिलती है। हालाँकि यह कुछ लोगों के लिए एक चुनौती हो सकती है, लेकिन बेंचमार्किंग फ्रेमवर्क और टूल जैसे कि लागू करके इसे हासिल किया जा सकता है स्मार्ट उद्योग तत्परता सूचकांक (SIRI) ताकि कंपनियां डिजिटल परिवर्तन को आगे बढ़ा सकें और अपने परिचालन और प्रक्रियाओं को और बेहतर बना सकें।

पूर्णतः स्वचालित कारखानों से लेकर स्वायत्त विनिर्माण पारिस्थितिकी तंत्र तक

विनिर्माण क्षेत्र ने पिछले कुछ वर्षों में काफी बदलाव देखे हैं, और व्यवधान की प्रत्येक नई लहर के साथ इसमें महत्वपूर्ण बदलाव हुए हैं। नई तकनीकों में तदर्थ आधार पर निवेश करने से लेकर जमीन से शुरू करके एक विस्तृत डिजिटल परिवर्तन योजना के साथ बुद्धिमान कारखानों का निर्माण करने की दिशा में बदलाव पहले से ही चल रहा है। लेकिन दूरदर्शी उद्योग के नेता यह जानना चाहते हैं कि आगे क्या है और वहां तक पहुंचने के लिए किन कदमों की आवश्यकता है।

जैसे-जैसे भविष्य के आधुनिक कारखानों द्वारा अधिकाधिक डेटा का उपयोग और विश्लेषण किया जाएगा, ये कारखाने यह भी सीखना शुरू कर देंगे कि संदर्भों का मूल्यांकन कैसे करें, बाधाओं के साथ कैसे अनुकूलन करें, तथा ऐसे कार्य कैसे करें जो संगठन द्वारा पूर्वनिर्धारित परिणामों के सबसे निकट हों - जिसमें मानवीय हस्तक्षेप बहुत कम या बिलकुल न हो।

समय के साथ, डेटा एनालिटिक्स और ऑटोमेशन की शक्ति स्मार्ट कारखानों की अगली पीढ़ी को शक्ति प्रदान कर सकती है, जिससे वास्तव में स्वायत्त विनिर्माण पारिस्थितिकी तंत्र विकसित हो सकते हैं जो उद्योग 4.0 के शुरुआती प्रयासों का परिणाम हैं। जबकि उद्योग 5.0 अभी भी दूर की बात है, स्वायत्त विनिर्माण पारिस्थितिकी तंत्र की शुरुआत उद्योग 4.0 से एक स्पष्ट कदम आगे होगी।

अत्याधुनिक डेटा विश्लेषण द्वारा निभाई जाने वाली प्रमुख भूमिका विनिर्माण के इस अगले युग की परिभाषित विशेषता बनने जा रही है, जहां उत्पादन, अनुकूलन की मांग के साथ बड़े पैमाने पर उत्पादन को सहजता से संतुलित कर सकेगा।

डेटा विश्लेषण: विनिर्माण परिवर्तन की रीढ़

डिजिटल परिवर्तन और स्मार्ट तथा परस्पर जुड़ी प्रौद्योगिकियों ने आज के निर्माताओं को पहले की तुलना में अधिक सफलता प्रदान की है। डिजिटलीकरण प्रक्रिया के दौरान, उन्नत मशीनरी और जटिल प्रणालियों के साथ-साथ बड़े डेटा, एआई, एमएल और आईओटी ने अगली पीढ़ी के कारखानों को सशक्त बनाने और उनकी क्षमताओं को अधिकतम करने में मदद की है। हालाँकि, आधुनिक कारखाने में उत्पन्न डेटा का पहाड़ डेटा एनालिटिक्स की महत्वपूर्ण रीढ़ के बिना उपयोगी नहीं होगा, ताकि महत्वपूर्ण जानकारी की व्याख्या और अनुमान लगाया जा सके जिस पर कार्रवाई की जा सके।

डेटा एनालिटिक्स के साथ, भविष्य की फैक्ट्रियाँ और पूरी तरह से स्वायत्त पारिस्थितिकी तंत्र उद्योग 4.0 के उन्नत चरण के हिस्से के रूप में एक वास्तविकता बन सकते हैं। हालाँकि, निर्माताओं को इस अगले चरण में पहुँचने के लिए, उन्हें यह समझना होगा कि वे कहाँ कमज़ोर हैं और वे संभावित कमियों को कैसे दूर कर सकते हैं। स्मार्ट उद्योग तत्परता सूचकांक, अच्छी तरह से परिभाषित उद्योग-विशिष्ट मानक और स्पष्ट रोडमैप निर्माताओं द्वारा अपेक्षित परिवर्तन की दिशा में मार्ग प्रशस्त करेंगे।

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