ऑटोमेशन सॉल्यूशंस के साथ स्मार्ट फैक्ट्री कैसे बनाएँ

स्मार्ट फैक्ट्री स्वचालन के मुख्य घटक

प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर (PLCs) की समझ

प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर (PLCs) स्मार्ट फैक्ट्री स्वचालन में महत्वपूर्ण हैं, जिनका काम मशीनों के प्रबंधन और नियंत्रण के लिए आधारभूत भूमिका निभाना है। उपकरण कार्यों की निगरानी करके, PLCs यह सुनिश्चित करते हैं कि औद्योगिक प्रक्रियाएँ सुचारु और कुशलतापूर्वक काम करती हैं। PLCs की जटिलता और कीमत में अंतर होता है; सरल मॉडल छोटी संचालनों के लिए लागत-कुशल हैं, जबकि उन्नत संस्करण जटिल विनिर्माण आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। उदाहरण के लिए, PLCs की कीमत $200 से $2,000 तक हो सकती है, इस पर निर्भरता है कि उनकी उन्नति क्या है और विक्रेता कौन है।

PLCs विनिर्माण प्रक्रियाओं को एकीकृत करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो संचालनीय कुशलता में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं। मशीनों के बीच संवाद को सुगम बनाने और वास्तविक समय में समायोजन की सुविधा प्रदान करके, वे उत्पादन लाइनों की लचीलापन को विभिन्न मांगों के अनुसार बढ़ाते हैं। उन्नत PLCs उत्पादकता में अद्भुत रूप से वृद्धि करते हैं, डाउनटाइम को कम करके और प्रोग्रामेबल नियंत्रण प्रणालियों के माध्यम से मशीनों को अनुकूल और सुरक्षित रूप से चलाते हैं।

बिना किसी रोक-थाम के संचालन के लिए मानव-मशीन इंटरफ़ेस (HMI) उपकरण

मानव-मशीन इंटरफ़ेस (HMI) उपकरण स्मार्ट कारख़ानों में संचालकों और मशीनों के बीच बिना किसी रोक-थाम के अंतर्क्रियाओं के लिए महत्वपूर्ण हैं। वे ऐसे अनुभूतिपूर्ण इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं जो उपयोगकर्ताओं को मशीन संचालन को नज़रअंदाज़, नियंत्रित और अधिक दक्षता से बेहतर बनाने की अनुमति देते हैं। टचस्क्रीन और मोबाइल इंटरफ़ेस जैसे विभिन्न प्रकार के HMI उपकरण वास्तविक समय के डेटा और नियंत्रण विकल्पों को प्रदान करके संचालनीयता में वृद्धि करते हैं। यह संचालकों को त्वरित रूप से सही फैसले लेने में सक्षम बनाता है, जिससे विनिर्माण प्रक्रियाओं में प्रतिक्रिया क्षमता और सटीकता में सुधार होता है।

एचएमआई (HMI) तकनीक का परिदृश्य अभी भी बदलता रहता है, जिसमें ऑगमेंटेड रियलिटी और सुधारित कनेक्टिविटी जैसी हालिया नवाचार स्मार्टर कारखाने के कार्यों में योगदान दे रही हैं। ये उन्नतियाँ बेहतर दृश्यता और अधिक इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता अनुभव की अनुमति देती हैं, जिससे जटिल प्रणालियों का प्रबंधन आसान समस्या-समाधान और कुशल ढंग से हो सके। इस प्रकार, ये उपकरण विनिर्माण में डिजिटल रूपांतरण का महत्वपूर्ण हिस्सा बन गए हैं, जो यह सुनिश्चित करते हैं कि मानवीय अनुसंधान ऑटोमेटिक प्रणालियों के साथ सबसे अच्छी तरह से और उत्पादकता के साथ हो।

IoT सेंसर और एज एनालिटिक्स वास्तविक समय में मॉनिटरिंग के लिए

स्मार्ट कारखानों में IoT सेंसर वास्तविक समय के डेटा की प्रदान करते हैं जो विनिर्माण संचालनों को मजबूत करने में मदद करते हैं, व्यापक निगरानी के लिए एक महत्वपूर्ण घटक के रूप में कार्य करते हैं। ये सेंसर विभिन्न पैरामीटर्स का पीछा कर सकते हैं, जिसमें तापमान, आर्द्रता और सामग्री की स्थिति शामिल हैं, जो बर्खास्त जानकारी प्रदान करते हैं जो अपरिचालन की आवश्यकताओं को अनुमान लगाने और संसाधनों के वितरण को बेहतर बनाने में मदद करते हैं। IoT सेंसरों को लागू करने से संभावित सामग्री की विफलताओं का पहले से ही पता चलता है, जिससे महंगी बंदी को रोका जा सकता है और समग्र उत्पादकता में सुधार होता है।

इज एनालिटिक्स डेटा को स्थानीय रूप से प्रोसेस करता है, जिससे लेटेंसी कम होती है और निर्णय-लेने की गति में सुधार होता है। यह प्रौद्योगिकी विनिर्माताओं को बदलावों पर त्वरित रूप से प्रतिक्रिया देने और उत्पादन प्रक्रियाओं को प्रभावी ढंग से अधिक बनाने की अनुमति देती है। केस स्टडी आईओटी सेंसर्स और इज एनालिटिक्स के उत्पादित क्षमता में वृद्धि करने में सफलता को दर्शाती हैं; एक उदाहरण दर्शाता है कि इन प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करने के बाद संचालन खर्चों में 20% की कमी हुई। यह नवाचार स्मार्ट फैक्टरियों को एक बढ़ते रूप से डेटा-आधारित औद्योगिक परिदृश्य में प्रतिस्पर्धा करने की क्षमता देता है।

एआई और मशीन लर्निंग को स्मार्ट फैक्टरियों में एकीकृत करना

ऐआई एल्गोरिदम के साथ भविष्यवाणी-आधारित रखरखाव

अनुमानित स्थिरीकरण AI एल्गोरिदम का उपयोग करके स्मार्ट कारखानों में अप्रत्याशित बंद होने को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है। AI का उपयोग करके कंपनियां उपकरणों के खराब होने से पहले उनके खराब होने की पूर्वानुमान लगा सकती हैं, जिससे समय पर हस्तक्षेप और स्थिरीकरण की योजना बनाने की सुविधा मिलती है। यह दृष्टिकोण केवल यह सुनिश्चित नहीं करता है कि मशीनों को ऑप्टिमल अंतरालों पर सेवा दी जाती है, बल्कि उपकरणों की कुल दक्षता और जीवनकाल को भी बढ़ाता है। उदाहरण के लिए, एक अध्ययन ने पाया कि AI का उपयोग करने वाले अनुमानित स्थिरीकरण ने बंद होने को 30% तक कम किया और मशीनों के जीवनकाल को 20% तक बढ़ाया। इस प्रौद्योगिकी को लागू करने वाली कंपनियों ने न केवल स्थिरीकरण लागत में कमी की रिपोर्ट की है, बल्कि संचालन दक्षता और उत्पादकता में महत्वपूर्ण सुधार भी किए हैं।

प्रक्रिया अनुकूलन के लिए डिजिटल ट्विन समाधान

डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकी ने विनिर्माताओं को प्रक्रियाओं का सिमुलेशन और अप्टिमाइज़ करने का तरीका क्रांतिकारी बना दिया है। एक डिजिटल ट्विन मूल रूप से एक भौतिक विनिर्माण प्रक्रिया की एक आभासी प्रतिलिपि है, जो वास्तविक उत्पादन लाइन को बिना बाधित किए उत्पादन संचालन की विस्तृत सिमुलेशन करने की सुविधा देती है। इस प्रौद्योगिकी का उपयोग करके, विनिर्माताओं को खतरे-रहित पर्यावरण में प्रक्रिया परिवर्तनों का परीक्षण और लागू करना संभव हो जाता है, जिससे अधिक कुशलता और कम अपशिष्ट प्राप्त होता है। एक चमकीला उदाहरण कार उद्योग में है, जहाँ डिजिटल ट्विन ने विनिर्माताओं को संचालन को सरल बनाने और उत्पादन समय को महत्वपूर्ण रूप से काटने में मदद की है। यह अभ्यास उन कंपनियों के लिए सफल साबित हुआ है जो विनिर्माण कुशलता में सुधार करना चाहती हैं और अपने जीवंत संचालन पर लागू करने से पहले संभावित प्रणाली परिवर्तनों का व्यापक मूल्यांकन करना चाहती हैं।

मशीन लर्निंग के साथ निर्णय-लेने की स्वचालन

मशीन लर्निंग बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने में केंद्रीय भूमिका निभाती है जिससे स्मार्ट फैक्टरियों में निर्णय-लेने की प्रक्रिया स्वचालित होती है। अपनी पैटर्न पहचानने और परिणामों का अनुमान लगाने की क्षमता के साथ, मशीन लर्निंग विनिर्माण को त्वरित और जानकारी-आधारित निर्णयों के माध्यम से बेहतर बनाती है। उदाहरण के लिए, ऐसे परिवेशों में जहाँ पहले मैनुअल विश्लेषण के लिए घंटों की आवश्यकता होती थी, AI तुरंत डेटा को प्रोसेस कर सकती है और उत्पादन योजनाओं या संसाधन वितरण को समायोजित कर सकती है। मशीन लर्निंग का विनिर्माण में एकीकरण उत्पादकता में महत्वपूर्ण सुधार का कारण बना है, जिससे कंपनियों को आउटपुट में वृद्धि और त्रुटियों में कमी मिली है। इसके अलावा, ऐसी प्रौद्योगिकियों का भविष्य और भी अधिक संभावनाएँ पेश करता है क्योंकि मशीन लर्निंग मौजूदा विनिर्माण प्रणालियों के साथ अधिक अच्छी तरह से एकीकृत होती जा रही है, जिससे स्मार्टर और अधिक स्वचालित फैक्टरी संचालन होते हैं।

बुनियादी ढांचे की तैयारी का मूल्यांकन

स्मार्ट फैक्ट्री ऑटोमेशन की यात्रा के पहले, मौजूदा बुनियादी संरचना का मूल्यांकन करना आवश्यक है ताकि प्रगति को रोकने वाले संभावित अंतर का पता चल सके। बुनियादी संरचना की तैयारी नए प्रौद्योगिकियों को जमा करने में होने वाले बाधाओं को कम करके एक अविच्छिन्न अनुकूलन सुनिश्चित करती है। निर्माताओं को नेटवर्क क्षमता, सामान्य संगति और बढ़े हुए डेटा प्रवाह और मशीन कनेक्टिविटी को समर्थन करने की क्षमता पर केंद्रित एक व्यापक चेकलिस्ट तैयार करनी चाहिए। निदानात्मक सॉफ्टवेयर जैसे उपकरणों का उपयोग करने से मौजूदा प्रणालियों का विस्तृत दृश्य प्राप्त होता है, जो अपग्रेड की आवश्यकता वाले क्षेत्रों को पहचानने में मदद करता है।

स्मार्ट फैक्टरी में जाना केवल नई प्रौद्योगिकी जोड़ने के बारे में नहीं है; यह पूरे संचालनीय ढांचे को बदलने के बारे में है ताकि इसमें अग्रणी प्रणालियों को समायोजित किया जा सके। डिजिटल ट्विन्स जैसे मूल्यांकन उपकरण परिदृश्यों को सिमुलेट कर सकते हैं, जिससे ऐसी बुनियादी कमजोरियों को समझा जा सके जो स्वचालन की कुशलता पर प्रभाव डाल सकती हैं। यह आगे की दृष्टि वाला दृष्टिकोण केवल महंगी बंदी से बचाता है, बल्कि यह यकीन भी दिलाता है कि विनिर्माणकर्ताओं को Industry 4.0 जैसी चालू शैलियों का पूरा लाभ उठाने में कोई बाधा न आए।

डेटा पॉइंट विश्लेषण और हार्डवेयर एकीकरण

व्यापक डेटा विश्लेषण स्वचालन के लिए उपयुक्त हार्डवेयर चुनने का मूलाधार है। यह निर्माताओं को अपने कार्यों की विशिष्ट जरूरतों को निर्धारित करने और एकीकरण के लिए सबसे प्रभावशाली मशीनों को पहचानने में सक्षम बनाता है। मुख्य डेटा बिंदु—जैसे उत्पादन चक्र के समय, मशीन का उपयोग और ऊर्जा खपत की मापदंड—इकट्ठा किए जाने चाहिए और उन्हें जांचा जाना चाहिए। यह डेटा-आधारित दृष्टिकोण हार्डवेयर चयन के लिए सूचना-आधारित निर्णय लेने की सक्षमता बढ़ाता है, जिससे प्रदर्शन और लागत दोनों का बेहतरीन उपयोग होता है।

पुराने विरासत प्रणालियों में नए हार्डवेयर को जोड़ना स्मार्ट कारखाने की संक्रमण की प्रक्रिया में अक्सर एक चुनौतीपूर्ण पहलू है। बेहतर तरीकों का पालन करके अच्छी तरह से जोड़ने के लिए, पुराने और नए प्रौद्योगिकी के बीच संगति को सुनिश्चित करना आवश्यक है, जिसे कनेक्टर्स या मिडलवेयर समाधानों के उपयोग से किया जा सकता है। प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर आपूर्तिकर्ताओं के साथ सहयोग करना भी विभिन्न प्रणालियों के समन्वय को आसान बना सकता है, सुचारु संचालन को बढ़ावा देता है और संगति समस्याओं के कारण बंद होने की संभावना को कम करता है।

इज़्ज़्ट-टू-क्लाउड एनालिटिक्स प्लेटफार्मों को लागू करना

इज़्ज़्ट-टू-क्लाउड एनालिटिक्स प्लेटफार्म स्मार्ट कारखानों में केंद्रीय भूमिका निभाते हैं, डेटा प्रोसेसिंग और स्टोरेज के लिए शक्तिशाली हाइब्रिड समाधान प्रदान करते हैं। ये प्लेटफार्म नेटवर्क के किनारे पर वास्तविक समय में डेटा प्रोसेसिंग की अनुमति देते हैं, लैटेंसी को कम करते हैं और कार्यात्मक समस्याओं पर तुरंत प्रतिक्रिया की सुविधा देते हैं। एक साथ, क्लाउड समाधान विशाल स्टोरेज क्षमता और उन्नत एनालिटिक्स प्रदान करते हैं, जो लंबे समय तक की रणनीतिक योजनाबद्धता और विकास को प्रोत्साहित करते हैं।

सही एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म का चयन विनिर्माण परिवेश की विशेष जरूरतों पर निर्भर करता है। कंपनियों को अपने संचालन के पैमाने, डेटा सुरक्षा की मांगों और मौजूदा प्रणालियों के साथ इंटीग्रेशन की जटिलता पर विचार करना चाहिए। अंततः, सही प्लेटफॉर्म मजबूत डेटा प्रोसेसिंग क्षमता प्रदान करेगा, जो संचालनीय कुशलता और निर्णय-लेन में सुधार करेगा ताकि एक सच्चे स्मार्ट फैक्टरी की खोज में मदद कर सके।

ऑटोमेशन डिप्लॉयमेंट में चुनौतियों का सामना करना

PLC और माइक्रोकंट्रोलर की लागत के बीच संतुलन

ऑटोमेशन डिवाइस की ओर सोचते समय, PLCs (प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर) और माइक्रोकंट्रोलर के बीच लागत की तुलना समझना महत्वपूर्ण है। PLCs आमतौर पर अधिक महंगे होते हैं, लेकिन उत्कृष्ट कार्यक्षमता और स्केलिंग की पेशकश करते हैं, जिससे वे जटिल औद्योगिक एप्लिकेशन के लिए आदर्श होते हैं, जहाँ वे एक साथ कई कार्यों को प्रबंधित कर सकते हैं। दूसरी ओर, माइक्रोकंट्रोलर सरल कार्यों के लिए लागत-कुशल समाधान हैं, जिनमें कम प्रोसेसिंग पावर और जटिलता की आवश्यकता होती है। इन डिवाइस की कीमत पर प्रभाव डालने वाले कारकों में इनपुट और आउटपुट की संख्या, प्रोग्रामिंग क्षमता, और विशिष्ट एप्लिकेशन आवश्यकताएँ शामिल हैं। विशिष्ट ऑटोमेशन आवश्यकताओं के लिए सबसे लागत-कुशल समाधान चुनने के लिए, अपने कार्यों के पैमाने और जटिलता का मूल्यांकन करना और प्रत्येक डिवाइस की उन आवश्यकताओं को पूरा करने की क्षमता का अनुमान लगाना उचित है।

IoT नेटवर्क में साइबरसुरक्षा को वाढ़ना

स्मार्ट फैक्टरियों में IoT नेटवर्क के लिए साइबर सुरक्षा की महत्वपूर्णता को अधिक बताया जाता है, क्योंकि ये प्रणाली विभिन्न खतरों और कमजोरियों से प्रभावित हो सकती हैं। स्वचालित विनिर्माण परिस्थितियों को अनधिकृत पहुँच, डेटा घटनाओं और मैलवेयर हमलों की चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। नियमित प्रणाली अपडेट, कर्मचारियों के लिए व्यापक प्रशिक्षण, और मजबूत पहचान प्रोटोकॉलों का उपयोग सफल साइबर सुरक्षा अभ्यासों का मुख्य आधार है। इसके अलावा, नेटवर्क खंडन और अतिरिक्त सुरक्षा प्रणालियों को लागू करने से खतरों को कम करने में मदद मिलती है, जिससे जुड़े हुए उपकरणों और मशीनों को सुरक्षित संचार ढांचा मिलता है। साइबर सुरक्षा जागरूकता की संस्कृति को बढ़ावा देने और अग्रणी खतरे पहचान उपकरणों को जोड़कर, विनिर्माण कर्मचारी अपने IoT नेटवर्क को संभावित कमजोरियों से सुरक्षित कर सकते हैं।

पुरानी मशीनों को स्मार्ट सेंसर्स से अपग्रेड करना

पुराने मशीनों को स्मार्ट सेंसर्स के साथ अपग्रेड करना नई इनफ्रास्ट्रक्चर में निवेश किए बिना विनिर्माण क्षमता को बढ़ाने के लिए एक महत्वपूर्ण रणनीति है। ये सेंसर्स भविष्यवाणी-आधारित रखरखाव और प्रक्रिया सुधार के लिए मूल्यवान डेटा को एकत्र कर सकते हैं, पुराने मशीन सिस्टमों में नयी जिंदगी देते हैं। हालांकि, संगतता और लागत अपग्रेड के साथ जुड़े प्रमुख चुनौतियां हैं, क्योंकि पुराने उपकरणों को इन नई प्रौद्योगिकियों को स्वीकारने के लिए महत्वपूर्ण संशोधनों की आवश्यकता हो सकती है। सफल अपग्रेड अक्सर पुराने सिस्टम और आधुनिक सेंसर प्रौद्योगिकी दोनों के विशेषज्ञों के साथ ध्यानपूर्वक योजना बनाने और परामर्श लेने को शामिल करते हैं। उदाहरण के तौर पर, IoT समाधानों को एकात्मित करना पार्डयू यूनिवर्सिटी के स्मार्ट फैक्ट्री लैब में दिखाया गया है, जहाँ सेंसर्स पुरानी और नई प्रौद्योगिकियों को जोड़ने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, डेटा-आधारित पर्यावरण बनाते हैं।

स्मार्ट फैक्ट्री समाधानों के ROI का मूल्यांकन

OEE सुधार की गणना

ऑवरऑल ईक्विपमेंट इफ़ेक्टिवनेस (OEE) यह प्रोडक्शन प्रक्रियाओं के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में एक महत्वपूर्ण मापदंड है। यह उपकरणों की उत्पादकता का समग्र दृश्य प्रदान करता है, जिसमें उपस्थिति, प्रदर्शन और गुणवत्ता के बीच संतुलन को मापा जाता है। स्मार्ट फैक्टरी समाधान OEE को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जिसमें वास्तविक समय के डेटा विश्लेषण और अनुमानित रखरखाव शामिल है। IoT-आधारित सेंसर्स और AI एल्गोरिदम का उपयोग करके, फैक्टरी उपकरणों के असफल होने की घटनाओं का अनुमान लगा सकती है और समय पर रखरखाव की योजना बना सकती है, जिससे बंद होने का समय कम कर सकती है। एक केस स्टडी एक प्रमुख ऑटोमोबाइल निर्माता को बताती है कि स्मार्ट प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके OEE में 20% तक सुधार किया जा सकता है, जो उत्पादन लाइनों पर निवेश के महत्वपूर्ण परिणामों को प्रतिबिंबित करता है। ये सुधार OEE को बढ़ाने और समग्र प्रदर्शन को बढ़ावा देने में स्मार्ट फैक्टरी के विकास की महत्वपूर्णता को चिह्नित करते हैं।

अनुमानित विश्लेषण के माध्यम से बंद होने के समय को कम करना

अनुमानित विश्लेषण ने मशीनों के बंद होने से सौदागरियों का सामना करने के तरीके को क्रांतिकारी बदल दिया है, प्रतिक्रियात्मक से प्राक्टिव रणनीतियों की ओर। ऐतिहासिक प्रदर्शन डेटा को विश्लेषण करके, अनुमानित मॉडल भविष्यवाणी कर सकते हैं कि कहाँ खराबी हो सकती है, जिससे ऑपरेशनल खंडन से पहले ही सुधारणाओं के लिए बन्द होने वाली मशीनों की देखभाल टीम को तैयार रखा जा सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसी तकनीकों का उपयोग करके अनुमानों को अधिक शुद्ध बनाया जाता है और वे पैटर्न पहचानते हैं जो बंद होने की संभावना को बढ़ा सकते हैं, इससे कार्यों में निरंतरता सुनिश्चित होती है। सांख्यिकीय रूप से, अनुमानित विश्लेषण को अपनाने वाले कारखानों ने मशीनों के बंद होने की घटनाओं में 25% से अधिक कमी देखी है। यह डेटा-आधारित प्रमाण यह साबित करता है कि विनिर्माण की कुशलता को बढ़ाने के लिए अनुमानित विश्लेषण का उपयोग करने की प्रभावशीलता। इस परिणाम के अनुसार, यह रणनीतिगत दृष्टिकोण न केवल उत्पादकता को बढ़ाता है, बल्कि अप्रत्याशित उपकरणों के बंद होने से बचने पर भी बड़ी लागत की बचत करता है।

स्केलिंग के लिए विश्वसनीय PLC आपूर्तिकर्ताओं का चयन

विश्वसनीय प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर (PLC) सप्लायरों को सुरक्षित करना स्मार्ट कारखानों में पैमाने पर विस्तारशील समाधान के लागू करने के लिए आवश्यक है। सप्लायर का चयन स्वचालन प्रणालियों की लचीलापन और दीर्घकालिकता पर प्रभाव डालता है, जहाँ पैमाने पर विस्तार अनुमान करने का मुख्य मानदंड है। जब आप PLC सप्लायर चुनते हैं, तो उनके उत्पाद समर्थन, अपग्रेड करने की क्षमता और मौजूदा प्रणालियों के साथ संगति का ध्यान रखें। मॉड्यूलर PLC समाधान प्रदान करने वाले सप्लायर सामान्यतः विस्तार और एकीकरण को आसान बनाने में मदद करते हैं, जो डायनेमिक निर्माण आवश्यकताओं के साथ मेल खाते हैं। साइमेंस और रॉकवेल ऑटोमेशन जैसे प्रमुख सप्लायर पैमाने पर विस्तारशील समाधानों के लिए प्रसिद्ध हैं, जो मजबूत स्वचालन ढांचे का समर्थन करते हैं। बाजार समीक्षा उनकी रचनात्मकता और व्यापक सेवा के प्रति प्रतिबद्धता को उजागर करती है, जिससे निर्माण सुविधाएँ उद्योग की चलती स्थिति में सुपरिवर्तनशील और प्रतिस्पर्धी बनी रहती हैं।