औद्योगिक स्वचालन समाधान उद्योग 4.0 को कैसे समर्थन देते हैं?

औद्योगिक क्रांति 4.0 में स्मार्ट फैक्ट्रियों की आधारशिला के रूप में औद्योगिक स्वचालन

स्मार्ट फैक्ट्रियों और औद्योगिक क्रांति 4.0 के समामेलन की समझ

स्मार्ट फैक्ट्रियां मूल रूप से वह स्थान होती हैं जहां इंडस्ट्री 4.0 को जीवंत किया जाता है, इन आधुनिक साइबर भौतिक प्रणालियों का उपयोग करके जो मशीनों को अपने स्वयं के निर्णय लेने की अनुमति देती हैं। यह व्यवस्था आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विश्लेषण के साथ इंटरनेट से जुड़े उपकरणों को जोड़कर उत्पादन लाइनों का निर्माण करती है, जो खराबी की स्थिति में स्वयं को ठीक कर सकती हैं, बिना कर्मचारियों के हस्तक्षेप के। नेचर रिसर्च द्वारा किए गए एक अध्ययन में बताया गया है कि इस तकनीक को अपनाने वाली फैक्ट्रियों को बड़ी मात्रा में उत्पादन करते समय गुणवत्ता से संबंधित समस्याएं लगभग 39 प्रतिशत कम आती हैं, जो निर्माताओं के लिए अपशिष्ट को कम करने और पैसे बचाने में बड़ा अंतर लाती है।

औद्योगिक स्वचालन समाधान विनिर्माण में डिजिटल परिवर्तन को कैसे प्रेरित करते हैं

औद्योगिक स्वचालन की बात आने पर, इसकी एक बड़ी सफलता यह है कि यह डिजिटल परिवर्तन को कितनी तेजी से गति देता है। उदाहरण के लिए, भविष्यानुमानी रखरखाव को लें, जो वास्तविक समय में उपकरणों के डेटा का विश्लेषण करता है और अनियोजित बाधाओं को लगभग 20-25% तक कम कर सकता है। नए स्वचालन के विन्यास से कारखानों को भी अधिक स्मार्ट तरीके से चलाया जा रहा है। हमें लगभग 15 से 20 प्रतिशत तक ऊर्जा दक्षता में सुधार देखने को मिल रहा है, यह सब उन स्वचालित भार संतुलन विशेषताओं के कारण है, इसके बावजूद उत्पादन संख्या स्थिर बनी रहती है। जो वास्तव में इसे कारगर बनाता है, वह है कारखाने के तल से सेंसर डेटा को बिना किसी रुकावट के ERP सिस्टम में स्थानांतरित करना। यह एक प्रतिपुष्टि लूप बनाता है जो प्रबंधकों को मुद्दों पर तेजी से प्रतिक्रिया करने और पूरे संचालन में क्या हो रहा है, इसे शुरुआत से लेकर अंत तक देखने में सक्षम बनाता है।

केस स्टडी: सीमेंस का अमबर्ग इलेक्ट्रॉनिक्स प्लांट - डेटा आधारित उत्पादन में एक उदाहरण

सिएमेंस अमबर्ग इलेक्ट्रॉनिक्स प्लांट यह दर्शाता है कि डेटा विनिर्माण प्रक्रियाओं को कैसे बदल सकता है। वे डिजिटल ट्विन तकनीक और स्वचालित प्रणालियों के धन्यवाद, लगभग पूर्ण उत्पादन गुणवत्ता 99.99% की दर हासिल करने और उत्पादकता में लगभग 75% की वृद्धि करने में सफल रहे हैं। उनकी स्वचालित ऑप्टिकल निरीक्षण व्यवस्था ने दोषों को छूटने की दर को मामूली 0.0015% तक कम कर दिया है, जो काफी उल्लेखनीय है। संयंत्र में लगभग 1,500 विभिन्न उपकरण प्रतिदिन लगभग 50 मिलियन डेटा अद्यतन संभालते हैं। इतनी विशाल मात्रा में जानकारी संयंत्र को स्वचालित रूप से सामग्री के संचलन को अनुकूलित करने में सक्षम बनाती है। इस प्रक्रिया की सबसे अधिक प्रशंसा इसकी सटीकता को बनाए रखते हुए सभी पहलुओं में स्मार्ट फैक्ट्री संचालन के पैमाने को बढ़ाने की क्षमता में है।

स्मार्ट फैक्ट्रियों में औद्योगिक स्वचालन अपनाने के वैश्विक प्रवृत्ति

इन दिनों अधिक से अधिक निर्माता मॉड्यूलर स्वचालन सेटअप का उपयोग कर रहे हैं, विशेष रूप से उनके प्लग-एंड-प्ले रोबोटिक्स कनेक्शन के साथ। सभी नई उत्पादन लाइनों में से लगभग 68 प्रतिशत में अब इस प्रकार की प्रणाली शामिल है। क्षेत्रीय प्रवृत्तियों पर नज़र डालें, तो एशिया प्रशांत क्षेत्र स्वचालन तकनीक को अपनाने में निश्चित रूप से अग्रणी है। उन्होंने पिछले वर्ष औद्योगिक स्वचालन पर कुल व्यय का लगभग 43% हिस्सा हासिल किया है, जिसका कारण यह है कि वहां की कंपनियां इलेक्ट्रॉनिक्स निर्माण और कार उत्पादन क्षेत्रों में काफी मेहनत कर रही हैं। वहीं क्लाउड आधारित स्वचालन समाधानों में भी भारी वृद्धि देखी गई है, जो 2020 की शुरुआत के बाद से लगभग 200% तक बढ़ी है। ये प्लेटफॉर्म पूरे विश्व में कारखानों को एक साथ बिना किसी रुकावट के काम करने में सक्षम बनाते हैं, भले ही वे एक दूसरे से हजारों मील दूर हों।

औद्योगिक स्वचालन प्रणालियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, आईओटी और एज कंप्यूटिंग का एकीकरण

अनुकूलित स्वचालन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित स्वचालन मशीन लर्निंग पर निर्भर करता है जो पुराने रिकॉर्डों और वर्तमान जानकारी दोनों को संसाधित करने के लिए है, जिससे कारखानों की लाइनें समय के साथ खुद को अनुकूलित कर सकती हैं। यह तकनीक उत्पादन गति, बिजली की खपत और सामग्री के प्रवाह जैसी चीजों में स्वतंत्र रूप से परिवर्तन करती है। कार निर्माण संयंत्रों में विशेष रूप से, इन बुद्धिमान समायोजनों से उद्योग की हालिया रिपोर्टों के अनुसार लगभग 18 प्रतिशत तक अपशिष्ट सामग्री में कमी आई है। यह पुरानी निश्चित विधियों से अलग हैं क्योंकि ये प्रणालियाँ वास्तव में सीख सकती हैं जब मशीनों में पहनने और टूटने के लक्षण दिखाई देने लगते हैं। खराबी के लिए प्रतीक्षा करने के बजाय, वे धीरे-धीरे उपकरणों की कमी में अनुकूलन करते हैं जबकि औद्योगिक उपकरणों के जीवनकाल के दौरान उत्पाद की गुणवत्ता को स्वीकार्य स्तर पर बनाए रखते हैं।

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) और वास्तविक समय प्रक्रिया अनुकूलन

आज के 74 प्रतिशत कारखानों में अब IIoT तकनीक के माध्यम से कनेक्टिविटी है, जो निर्माण सुविधाओं में उपकरणों और सीएनसी मशीनों में सेंसर्स को एकीकृत करती है। यह सिस्टम लाइव डेटा को केंद्रीय मॉनिटरिंग स्क्रीन पर भेजता है, जहां कारखाने के कर्मचारी लगभग तुरंत रिएक्टर तापमान में परिवर्तन देख सकते हैं, कभी-कभी तो तीन दशमलव एक सेकंड के भीतर। सुग्रथित मशीनिंग कार्यों के दौरान रोबोटिक बाहों को समायोजित करने की आवश्यकता होने पर ऑपरेटरों को सूचनाएं भी मिलती हैं। इसके अतिरिक्त, सिस्टम उत्पादन लाइन पर किसी भी समय आवश्यक सामग्री के साथ आने वाली सामग्री को सुमेलित करने में सहायता करता है। ये सभी सुविधाएं सुविधा में संसाधनों के कुशल उपयोग को बनाए रखने के लिए एक साथ कार्य करती हैं।

उत्पादन में निम्न-विलंब मॉनिटरिंग और नियंत्रण के लिए एज कंप्यूटिंग

जब कंपनियां एज कंप्यूटिंग लागू करती हैं, तो आमतौर पर निर्णय लेने में लगने वाला समय घटकर लगभग 2 या 3 मिलीसेकंड रह जाता है क्योंकि सिस्टम मशीन विजन और कंपन डेटा जैसी चीजों को उसी जगह प्रोसेस करता है जहां यह उत्पन्न होता है, बजाय इसके कि सभी डेटा को ऑफसाइट भेजा जाए। उदाहरण के लिए, एक फार्मास्यूटिकल कंपनी ने एज-एनेबल्ड कैमरे स्थापित करने के बाद अपने निरीक्षण समय को लगभग आधा कर दिया। ये कैमरे तुरंत खराब वायल कैप को पहचानकर उन्हें बाहर फेंक देते हैं बिना क्लाउड में कहीं और से पुष्टि के। जो बात वास्तव में दिलचस्प है, वह यह है कि ये एज डिवाइस इतनी जानकारी को कैसे संसाधित करती हैं। ये वास्तव में फैक्ट्री फ्लोर के स्तर पर लगभग 90 प्रतिशत अनावश्यक जानकारी को फ़िल्टर कर देती हैं। इसका अर्थ है कि नेटवर्क कनेक्शन में कम डेटा भेजा जाता है और समस्याओं के उत्पन्न होने पर प्रणाली बहुत तेज़ी से प्रतिक्रिया करती है।

कनेक्टेड ऑटोमेशन सिस्टम में सुरक्षा जोखिमों और दक्षता में सुधार के बीच संतुलन

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स निश्चित रूप से उत्पादकता में वृद्धि करता है, लेकिन कई निर्माता अपने उपकरणों के जुड़ने पर सुरक्षा समस्याओं के बारे में चिंतित रहते हैं। वास्तव में करीब दो तिहाई कारखाना प्रबंधक साइबर सुरक्षा को अपनी नेटवर्क युक्त मशीनों के लिए प्रमुख चिंता का विषय बताते हैं। आजकल कंपनियां जीरो ट्रस्ट आर्किटेक्चर लागू करना शुरू कर रही हैं, जो मूल रूप से रोबोट कार्यस्थलों को सामान्य व्यावसायिक कंप्यूटर से अलग रखता है। वे संवेदनशील एआई प्रशिक्षण डेटा को सुरक्षित एन्क्रिप्टेड भंडार में भी संग्रहित करते हैं ताकि प्रतियोगी बौद्धिक संपदा चुरा न सकें। शीर्ष प्रदर्शन वाले संयंत्र मूलभूत सुरक्षा से आगे बढ़कर कर्मचारी भूमिकाओं के आधार पर सख्त पहुंच अनुमति निर्धारित करके काम करते हैं। कुछ तो हर दूसरे सप्ताह परिचालन तकनीकी नेटवर्क में महत्वपूर्ण निर्माण प्रक्रियाओं को संचालित करने वाले प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर्स पर विशेष रूप से पेनिट्रेशन परीक्षण चलाते हैं।

डिजिटल ट्विन तकनीक और औद्योगिक स्वचालन के माध्यम से प्रक्रिया अनुकूलन

इंजीनियरिंग और उत्पादन स्वचालन में डिजिटल ट्विन और डिजिटल थ्रेड

डिजिटल ट्विन तकनीक वास्तविक विनिर्माण प्रणालियों की आभासी प्रतिकृतियाँ बनाती है और आज कारखानों के संचालन के तरीके को बदल रही है, क्योंकि यह कारखाने के तल पर जो कुछ हो रहा है, उसे वैसे ही प्रतिबिंबित करती है जैसा कि वास्तव में हो रहा है। जब डिजिटल थ्रेड क्षमताओं के साथ जोड़ा जाता है, तो निर्माताओं को प्रारंभिक डिज़ाइन चरणों से लेकर अंतिम उत्पादन तक निरंतर डेटा प्रवाह प्राप्त होता है। इससे उन्हें सिमुलेशन चलाने, यह पता लगाने में मदद मिलती है कि कहाँ पर कुछ ठीक से काम नहीं कर रहा है, और किसी भी महंगी प्रतिबद्धता से पहले परिवर्तनों का परीक्षण करने की अनुमति मिलती है। पिछले साल प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, उन व्यवसायों ने जिन्होंने इस दृष्टिकोण को अपनाया, अपने प्रोटोटाइपिंग व्यय में लगभग 28 प्रतिशत की कमी देखी, साथ ही साथ उत्पादों को बाजार के लिए तैयार करने में पारंपरिक तरीकों की तुलना में काफी तेजी लाई।

डिजिटल ट्विन मॉडल के साथ पूर्वानुमानित सिमुलेशन और आभासी कमीशनिंग

जब सेंसर से प्राप्त वास्तविक समय की जानकारी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ जुड़ जाती है, तो डिजिटल ट्विन तकनीक यह भविष्यवाणी कर सकती है कि उपकरण कब खराब हो सकता है। हाल के परीक्षणों के अनुसार, यह लगभग 92% समय तक सही रहती है। अब इंजीनियरों के पास एक नई चीज़ है जिसे वर्चुअल कमीशनिंग कहा जाता है, जहाँ वे पहले सिमुलेशन सॉफ़्टवेयर के भीतर पूरी उत्पादन लाइनों की जाँच करते हैं। इससे तैनाती में आने वाली उन परेशान करने वाली देरी में लगभग 40% की कमी आती है, जो कि कारखानों में काफी अंतर ला देता है। यह पूरी प्रणाली अप्रत्याशित खराबी से बचने में मदद करती है और यह भी सुनिश्चित करती है कि मशीनें वास्तविक दुनिया में काम करने लगने के बाद बिजली बर्बाद न करें। कई विनिर्माण संयंत्रों ने बताया है कि वास्तविक संचालन के दौरान समस्याओं की जगह इन सिमुलेशन को समय रहते चलाने से काफी बचत हुई है।

केस स्टडी: डिजिटल ट्विन के माध्यम से टर्बाइन के प्रदर्शन में सुधार

एक बड़ी ऊर्जा कंपनी ने अपने संचालन में 200 से अधिक गैस टर्बाइनों पर डिजिटल ट्विन तकनीक को कार्यान्वित किया। उन्होंने इन आभासी प्रतिकृतियों का उपयोग इंजनों के भीतर दहन की क्रिया का अध्ययन करने और समय के साथ पहनने के संकेतों की निगरानी करने के लिए किया। परिणाम वास्तव में काफी प्रभावशाली थे। अब उनकी रखरखाव टीमें यह भविष्यवाणी कर सकती थीं कि खराबी होने से पहले कब भागों की मरम्मत की आवश्यकता होगी। इस दृष्टिकोण से प्रत्येक वर्ष टर्बाइन प्रदर्शन में लगभग 6.2 प्रतिशत की वृद्धि हुई। रखरखाव व्यय में भी काफी कमी आई, जिससे केवल पहले तीन वर्षों में लगभग अठारह मिलियन डॉलर की बचत हुई। इसके अलावा, उपकरण अपेक्षाकृत अधिक समय तक चले। यह सब यह दर्शाता है कि औद्योगिक स्थापनाओं में न केवल प्रणाली की विश्वसनीयता में, बल्कि लागत में भी डिजिटल ट्विन तकनीक कितना अंतर ला सकती है।

पूर्वानुमानित रखरखाव और स्वचालित प्रणालियों में डेटा-आधारित विश्वसनीयता

पूर्वानुमानित रखरखाव को सक्षम करने और डाउनटाइम को कम करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग

औद्योगिक स्वचालन में आया बदलाव मरम्मत के तरीकों को बदल रहा है, जहां अब समस्याओं के उत्पन्न होने के बाद उनकी मरम्मत करने की बजाय उन्हें घटित होने से पहले ही भांपा जाने लगा है। सेंसरों और मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करके, कारखानों में अब संभावित समस्याओं को 7 से 30 दिन पहले ही पहचाना जा सकता है। हाल की उद्योग रिपोर्टों के अनुसार, जो कंपनियां इस प्रकार की भविष्य-सूचक प्रणालियों को लागू करती हैं, उनमें अप्रत्याशित बंद होने की घटनाएं लगभग 40 से 50 प्रतिशत कम हो जाती हैं। स्मार्ट कंप्यूटर प्रोग्राम विभिन्न प्रकार के डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करते हैं, जिनमें पिछले उपकरण प्रदर्शन, कंपन पैटर्न और तापमान के पाठ्यांश शामिल हैं, ताकि उन भागों को चिह्नित किया जा सके, जैसे बेयरिंग, विद्युत मोटर्स, या फिर हाइड्रोलिक सिस्टम, जो अपने अंतिम चरण में हो सकते हैं। यह प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली संयंत्र प्रबंधकों को महत्वपूर्ण समय उपलब्ध कराती है, ताकि वे निर्धारित बंद अवधि के दौरान मरम्मत की योजना बना सकें, बजाय बहुत अधिक लागत वाली आपातकालीन मरम्मत के।

लगातार स्थिति निगरानी के लिए सेंसर-एकीकृत स्वचालन

आधुनिक स्वचालन प्रणालियों में आईओटी सेंसर लगाए जाते हैं जो 15 से अधिक मापदंडों की निगरानी करते हैं, जिसमें स्नेहन श्यानता और विद्युत भार में उतार-चढ़ाव शामिल है। यह निरंतर दूरस्थ मापन प्रणाली कंप्रेसर वाल्व क्षरण का समय पर पता लगाने, कंपन विश्लेषण के माध्यम से कन्वेयर बेल्ट असंरेखण की पहचान करने और रोबोटिक आर्म सर्वो मोटर्स के लिए निर्धारित प्रतिस्थापन अनुसूची का समर्थन करता है, जिससे प्रागतिक रखरखाव और निरंतर प्रदर्शन सुनिश्चित होता है।

एआई और स्वचालन कार्यप्रवाहों का समर्थन करने वाले डेटाऑप्स प्लेटफॉर्म

एकीकृत डेटा ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म प्रति उत्पादन लाइन प्रतिदिन 2.5 मिलियन डेटा बिंदुओं तक की प्रक्रिया करते हैं, जो पूर्वानुमानित मॉडलों को महत्वपूर्ण इनपुट देते हैं:

प्रवृत्ति: प्रतिक्रियाशील से निवारक रखरखाव मॉडल में संक्रमण

उद्योग अब खराबी के बाद मरम्मत से लेकर डिजिटल ट्विन द्वारा संचालित निवारक रखरखाव की ओर अग्रसर है। प्रारंभिक अपनाने वालों ने 3डी उपकरण सिमुलेशन को वास्तविक दुनिया के सेंसर डेटा के साथ जोड़कर पहली बार मरम्मत की सटीकता 93% तक पहुंचा दी है, जिससे अनावश्यक रखरखाव जांच में 34% की कमी आई है (विनिर्माण नेतृत्व परिषद 2024)।

औद्योगिक स्वचालन का भविष्य: साइबर-भौतिक प्रणाली और जनरेटिव एआई

डेटा-संचालित विनिर्माण की मुख्य रीढ़ के रूप में साइबर-भौतिक प्रणाली

साइबर-भौतिक प्रणाली (सीपीएस) एम्बेडेड सेंसर और आईओटी नेटवर्क के माध्यम से भौतिक मशीनरी को डिजिटल बुद्धिमत्ता के साथ एकीकृत करती है, जिससे वास्तविक समय में निगरानी और अनुकूलनीय नियंत्रण संभव होता है। सीपीएस का उपयोग करने वाले कारखानों में आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधानों के प्रति प्रतिक्रिया में 18-23% तक तेजी देखी गई है। एज कंप्यूटिंग को शामिल करने से सीपीएस में निर्णय लेने में देरी कम होती है और मानव हस्तक्षेप के बिना स्वायत्त गुणवत्ता नियंत्रण समायोजन का समर्थन होता है।

स्वचालन के माध्यम से सहज मानव-मशीन सहयोग को सक्षम करना

आज के स्वचालन का मुख्य उद्देश्य मानव और एआई सिस्टम को एक साथ बेहतर तरीके से काम करना है। ये सहयोगी रोबोट, जिन्हें कोबॉट्स के रूप में जाना जाता है, स्मार्ट कैमरों के साथ आते हैं, जो उन्हें अपने मानव सहकर्मियों के पास नाजुक कार्यों को संभालने की अनुमति देते हैं। इन मशीनों के असेंबली लाइन वर्कलोड को साझा करना शुरू करने के बाद से कारखानों में दोहराव वाली तनाव चोटों में लगभग एक तिहाई की कमी आई है। कुछ कंपनियां तो एआई सहायकों का उपयोग करती हैं जो पिछले प्रदर्शन संख्या को देखते हैं ताकि कर्मचारियों को यह तय करने में मदद मिल सके कि उत्पादन चलाने की अनुसूची कब बनानी है। इससे एक ऐसे चक्र का निर्माण होता है जहां हर कोई इस बात से सीखता है कि सबसे अच्छा काम कैसे किया जाए, जिसका मतलब यह है कि न केवल काम तेजी से होता है, बल्कि कार्यस्थलों में भी समय के साथ सुधार होता है।

अगली पीढ़ी के औद्योगिक स्वचालन प्लेटफॉर्मों में जनरेटिव एआई और एआई कोपायलट

जनरेटिव एआई के उत्थान से प्रक्रिया डिज़ाइन के दृष्टिकोण में बदलाव आ रहा है, जिससे इंजीनियर मात्र कुछ मिनटों में सैकड़ों यदि नहीं हजारों उत्पादन परिदृश्यों का परीक्षण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ समय पहले एक ऑटोमोबाइल निर्माता ने अपनी वेल्डिंग ऑपरेशन प्रक्रिया में सुधार के लिए इन एआई मॉडलों का उपयोग किया। ऑपरेशन क्रम में बदलाव के बाद उन्हें ऊर्जा उपयोग में 12 प्रतिशत की कमी आई। इस तकनीक को वास्तव में शक्तिशाली बनाने वाली बात यह है कि यह भविष्यदर्शी रखरखाव उपकरणों के साथ समन्वित रूप से काम कर सकती है। ये संयुक्त प्रणालियाँ वास्तव में यह सुझाव दे सकती हैं कि कब उपकरणों को अपग्रेड करना उचित रहेगा, इस बात का आकलन करते हुए कि प्रारंभिक लागत के मुकाबले बाद में अप्रत्याशित खराबी से बचकर और लगातार सुचारु रूप से संचालन जारी रखने से कितनी बचत हो सकती है।

भविष्य की ओर देखें: एआई का एज पर उपयोग औद्योगिक निर्णय लेने को बदल रहा है

2026 तक लगभग 65% निर्माताओं के अपकेंद्रित AI की ओर बढ़ने के साथ किनारे-आधारित न्यूरल नेटवर्क अपनाने की उम्मीद है। ये प्रणालियाँ क्लाउड-आधारित दृष्टिकोण की तुलना में गति के मामले में सिर्फ वास्तविक समय में दोषों को पहचानने की अनुमति देती हैं। उद्योग में 5G सक्षम स्मार्ट कारखानों के विकास के साथ, स्वचालन प्रक्रियाएं उन एल्गोरिदम पर अधिक भरोसा करना शुरू कर रही हैं जो स्वयं को उत्पादन चक्रों के दौरान सामग्री और मांग के आधार पर समायोजित कर सकती हैं। यह प्रवृत्ति उत्पादन संचालन के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है जो आधुनिक उत्पादन की मांगों के साथ लचीलेपन और स्मार्टता दोनों को बनाए रखने के लिए आवश्यक हैं।

सामान्य प्रश्न

स्मार्ट फैक्ट्रियां क्या हैं?

स्मार्ट फैक्ट्रियां साइबर भौतिक प्रणालियों का उपयोग करती हैं ताकि मशीनें अपने स्वयं के निर्णय ले सकें जो इंटरनेट से जुड़े उपकरणों और AI विश्लेषण को जोड़कर उत्पादन लाइनों में मानव हस्तक्षेप को कम कर देती हैं।

औद्योगिक स्वचालन विनिर्माण पर कैसे प्रभाव डालता है?

औद्योगिक स्वचालन भविष्य की रखरखाव और ऊर्जा दक्षता में सुधार करके डिजिटल परिवर्तन को तेज करता है, जबकि समग्र उत्पादन प्रबंधन में वृद्धि और गुणवत्ता संबंधी समस्याओं में कमी लाता है।

औद्योगिक स्वचालन में एज कंप्यूटिंग क्या है?

एज कंप्यूटिंग डेटा के उत्पादन स्थान पर ही वास्तविक समय में डेटा प्रसंस्करण की अनुमति देता है, जिससे उत्पादन स्थापन में देरी कम होती है और प्रतिक्रिया समय में सुधार होता है।

'साइबर-भौतिक प्रणाली' शब्द का क्या अर्थ है?

साइबर-भौतिक प्रणाली भौतिक मशीनरी को डिजिटल बुद्धिमत्ता के साथ एकीकृत करती है, जिससे वास्तविक समय में निगरानी, अनुकूलित नियंत्रण और आपूर्ति शृंखला में व्यवधानों के लिए त्वरित प्रतिक्रिया संभव होती है।