आधुनिक विनिर्माण में औद्योगिक स्वचालन क्यों महत्वपूर्ण है?

स्मार्ट विनिर्माण में औद्योगिक स्वचालन का विकास

औद्योगिक स्वचालन में वृद्धि और विनिर्माण दक्षता पर इसका प्रभाव

मकिंसे की 2025 की रिपोर्ट के अनुसार, 2015 के बाद से, औद्योगिक स्वचालन ने वैश्विक विनिर्माण उत्पादकता में लगभग 47% की वृद्धि की है। स्मार्ट फैक्ट्रियों में उत्पादन चक्र लगभग 30% तेज़ हो गए हैं, जितना कि उस समय पारंपरिक कारखानों में देखा गया था। जब कंपनियां रोबोटिक्स और पीएलसी (प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर्स) को लागू करती हैं, तो वे दोहराव वाले कार्यों के दौरान होने वाली गलतियों को कम कर देती हैं। ये प्रणालियां जिस सटीकता को प्राप्त करती हैं वह भी उल्लेखनीय है - कभी-कभी प्लस या माइनस 0.001 मिलीमीटर तक की सटीकता। उदाहरण के लिए, ऑटोमोटिव असेंबली लाइन्स। उन लाइनों ने जो स्वचालित वेल्डिंग प्रणालियों में परिवर्तित हो गई हैं, अब लगभग 99.8% सटीकता दर प्राप्त कर ली है। इसका अर्थ है कि बाद में चीजों को ठीक करने में कम समय बर्बाद होता है, जिससे पौनमैन संस्थान के 2023 के आंकड़ों के अनुसार प्लांट मैनेजरों को प्रति वर्ष लगभग 740,000 डॉलर की बचत होती है। यह सब कुछ जो दर्शाता है, वह बहुत स्पष्ट है। क्योंकि निर्माता इन तकनीकों को अपनाते रहते हैं, वे प्राकृतिक रूप से उद्योग 4.0 मानकों की ओर बढ़ रहे हैं, जिनका उद्देश्य संचालन को बेहतर ढंग से स्केल करना और संसाधनों का बोर्ड पर अधिक कुशलता से उपयोग करना है।

औद्योगिक स्थापन में डिजिटलीकरण और उद्योग 4.0 पहलें

उद्योग 4.0 की ओर बढ़ने के बाद से कारखानों में लगभग 19 प्रतिशत बेहतर ऊर्जा दक्षता देखी गई है, जो मुख्य रूप से पीडब्ल्यूसी की 2024 की नवीनतम रिपोर्ट के अनुसार इंटरनेट ऑफ थिंग्स के माध्यम से जुड़े हुए स्मार्ट मोटर नियंत्रण प्रणालियों के कारण है। आजकल अधिकांश आधुनिक विनिर्माण परिचालन क्लाउड कंप्यूटिंग पर निर्भर करते हैं, जिससे लगभग तीन चौथाई आपूर्ति श्रृंखलाओं को सिंक्रनाइज़ डेटा प्रवाह का लाभ मिल रहा है। इसका अर्थ है कि पदार्थों की कमी या ग्राहक मांग में अचानक वृद्धि के समय प्रबंधक साप्ताहिक रिपोर्टों की प्रतीक्षा किए बिना त्वरित प्रतिक्रिया कर सकते हैं। पिछले साल प्रकाशित शोध में यह भी दिलचस्प बात सामने आई: डिजिटल ट्विन तकनीक का उपयोग शुरू करने वाले व्यवसायों ने अपने प्रोटोटाइप व्यय में लगभग एक तिहाई की कमी की, क्योंकि वे भौतिक मॉडलों पर धन खर्च करने के बजाय पहले उत्पादन लाइन समस्याओं का आभासी रूप से परीक्षण कर सकते थे। ये सभी विकास उस व्यापक विस्तार को बढ़ावा दे रहे हैं, जिसकी भविष्यवाणी कई विश्लेषकों द्वारा आने वाले वर्षों में औद्योगिक स्वचालन में वृद्धि के रूप में की जा रही है, जिसका वैश्विक बाजार पहले से ही उद्योग 4.0 अपनत्सरण दरों के लिए हालिया परियोजनाओं के आधार पर एक ट्रिलियन डॉलर से अधिक का मूल्यांकन कर चुका है।

उद्योग 4.0 का निर्माण स्वचालन पर प्रभाव

उद्योग 4.0 का साइबर भौतिक प्रणालियों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ संयोजन सेमीकंडक्टर निर्माण में अप्रत्याशित कारखाना बंदी को लगभग 41 प्रतिशत तक कम कर रहा है, डेलॉइट की 2024 की नवीनतम रिपोर्ट के अनुसार। आजकल अधिकांश आधुनिक संयंत्र एज कंप्यूटिंग हार्डवेयर पर निर्भर करते हैं, जिसमें सभी सेंसर जानकारी का लगभग दो तिहाई भाग को अन्यत्र भेजने के बजाय स्रोत पर ही संसाधित किया जाता है। इस स्थानीय संसाधन से उत्पादन चलाने के दौरान उत्पाद गुणवत्ता की जांच करने में प्रतिक्रिया समय एक मिलीसेकंड से भी कम हो जाता है। औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स एज उपकरणों को अपनाने वाले सेमीकंडक्टर निर्माता आमतौर पर अपने दोष दर में लगभग 22% की गिरावट देखते हैं। स्मार्ट मशीनें अब कई कारकों का एक साथ विश्लेषण कर सकती हैं, तापमान में उतार-चढ़ाव, दबाव में परिवर्तन और उपकरण कंपन सभी की वास्तविक समय में एक दूसरे के साथ जांच की जाती है। जैसे-जैसे ये विभिन्न तकनीकी नवाचार एक साथ काम करना जारी रखते हैं, हम उत्पादन मॉडलों की ओर बढ़ रहे हैं जो वास्तविक मांग के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित हो जाते हैं, बजाय निर्धारित समय सारणी के, जो आज के तेजी से बदलते विनिर्माण क्षेत्र में प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए आवश्यक बन रहा है।

औद्योगिक स्वचालन को सशक्त बनाने वाली मुख्य प्रौद्योगिकियाँ

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) का विस्तार और वास्तविक समय में निगरानी

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) के धन्यवाद से निर्माण सुविधाओं की दृश्यता में काफी बदलाव आया है। हाल के आंकड़ों के अनुसार, 2020 की तुलना में उत्पादन सुविधाओं में लगभग 127% अधिक कनेक्टेड उपकरण हैं। ये आधुनिक प्रणालियाँ, जो सेंसरों से संचालित होती हैं, उपकरणों की स्थिति के बारे में वास्तविक समय में जानकारी प्रदान करती हैं, जिससे रखरखाव दल यांत्रिक समस्याओं को ठीक करने में पुराने तरीकों की तुलना में लगभग 60% तेजी से निपट सकते हैं, जैसा कि पिछले वर्ष फ्यूचर मार्केट इंसाइट्स द्वारा रिपोर्ट किया गया था। स्वचालित जांच पर निर्भर करने के मुकाबले ऐसा करने में काफी समय बचत होती है। ऑटोमोटिव निर्माता भी ठोस लाभ प्राप्त कर रहे हैं। IIoT समाधान लागू करने वाली सुविधाओं में उत्पादन लाइनों पर लगभग 22% बेहतर प्रदर्शन देखा जा रहा है, केवल इसलिए कि वे संचालन के दौरान लगातार प्रक्रियाओं की निगरानी कर सकते हैं, जैसा कि 2024 की नवीनतम औद्योगिक स्वचालन रिपोर्ट में उल्लेख किया गया है।

स्वचालित प्रणालियों में वास्तविक समय के निर्णयों के लिए एज कंप्यूटिंग

एज कंप्यूटिंग क्लाउड निर्भरता को समाप्त कर देती है, मशीन डेटा को स्थानीय रूप से संसाधित करके महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में निर्णय लेने की देरी को 10 मिलीसेकंड से कम कर देती है। यह क्षमता सुरक्षा प्रणालियों और सटीक रोबोटिक्स के लिए महत्वपूर्ण है, जहां तत्काल प्रतिक्रिया उच्च-गति वाले संचालन में महंगी त्रुटियों को रोकती है।

अनुकरण और प्रक्रिया अनुकूलन के लिए डिजिटल ट्विन अपनाना

अग्रणी निर्माता भौतिक कार्यान्वयन से पहले उत्पादन प्रक्रियाओं का अनुकरण करने के लिए डिजिटल ट्विन का उपयोग करके 35% कम डिजाइन दोषों की सूचना देते हैं। ये आभासी मॉडल इंजीनियरों को उपकरण विन्यास और कार्यप्रवाह समायोजन का जोखिम मुक्त परीक्षण करने में सक्षम बनाते हैं, जटिल विनिर्माण वातावरणों में संपीड़न अनुकूलन चक्र को सप्ताहों से घटाकर दिनों में लाते हैं।

उत्पादन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बुद्धिमान रोबोटिक्स

औद्योगिक स्वचालन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने की भूमिका

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) उद्योगों के संचालन को स्वचालित करने के तरीके को बदल रहे हैं। ये स्मार्ट सिस्टम फैक्ट्री सेंसरों, सुरक्षा कैमरों और पूरे प्लांट में जुड़े उपकरणों से आने वाले विभिन्न प्रकार के डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। रोबोटिक्स इन मैन्युफैक्चरिंग द्वारा पिछले साल प्रकाशित एक रिपोर्ट के अनुसार, AI संचालित रोबोटों का उपयोग करने वाली फैक्ट्रियों में उत्पादन प्रक्रिया के दौरान लगभग 18 प्रतिशत तक गलतियों में कमी आई, साथ ही कार निर्माण और इलेक्ट्रॉनिक असेंबली संयंत्रों में कार्यप्रवाह लगभग 35 प्रतिशत तेजी से व्यवस्थित हुए। यह भी दिलचस्प है कि एक बार ये सिस्टम शुरू होने के बाद वास्तव में स्वयं को सामग्री के संचालन के दक्षता और बिना किसी की लगातार निगरानी के ऊर्जा उपयोग के प्रबंधन के लिए समायोजित कर लेते हैं।

AI-सक्षम गुणवत्ता नियंत्रण और दोष का पता लगाना

आजकल गहरी सीखने की तकनीक पर चलने वाले नवीनतम दृष्टि सिस्टम तेजी से चलने वाली उत्पादन लाइनों पर दोषों का पता लगाने में लगभग 99.7 प्रतिशत सटीकता तक पहुंच रहे हैं। पुरानी विधियों के साथ हमने जो लगभग 92% देखा था, उसकी तुलना में यह काफी अधिक है। उदाहरण के लिए, एक प्रमुख कार भाग निर्माता ने एआई आधारित निरीक्षण उपकरणों को लागू करने के बाद अपने अपशिष्ट दर को लगभग 22% तक कम कर दिया। ये उपकरण लाइन में चीजें अभी भी चल रही होने के दौरान एक साथ 500 से अधिक विभिन्न गुणवत्ता कारकों की जांच करते हैं। सुधरी सटीकता वास्तव में सामग्री की बचत को कम कर देती है और कंपनियों को उन कठिन उद्योग नियमों के भीतर रहने में मदद करती है जिनका सभी को अनुसरण करना होता है।

मानव-मशीन वर्कफ़्लोज़ को बढ़ावा देने वाले सहयोगी रोबोट (कोबॉट्स)

नवीनतम सहयोगी रोबोट्स में निर्मित बल संवेदन और उपयोग करने में आसान इंटरफ़ेस के साथ इन हाइब्रिड विनिर्माण सेटअप में लगभग 30 प्रतिशत आवृत्ति वाले असेंबली कार्य पहले से ही कर रहे हैं। कारखाने के कर्मचारी इन मशीनों में मात्र 15 मिनट में सरल टच स्क्रीन मेनू के माध्यम से समायोजन कर सकते हैं, जिसका मतलब है कि जब कंपनियों को अलग-अलग उत्पाद मॉडलों पर स्विच करने की आवश्यकता होती है, तो ये मशीनें काफी तेजी से अनुकूलित हो जाती हैं। कुछ शोध के अनुसार, जो पिछले साल प्रकाशित किया गया था, एक ऐसे कारखाने में विमानों के लिए पुर्जों का निर्माण करने पर उनके कार्यस्थल सेटअप समय लगभग आधे में कम हो गए जब उन्होंने इन कोबॉट्स को शामिल किया। एयरोस्पेस उद्योग विशेष रूप से इस तकनीक को अपनाने में तेज है क्योंकि बचत के हर मिनट का अर्थ वास्तविक धन से होता है।

उत्पादन लचीलेपन के लिए बुद्धिमान रोबोटिक्स और लचीला स्वचालन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित रोबोटिक सेल्स उत्पादन परिवर्तन को लगभग 27 प्रतिशत तेज कर रहे हैं, इसका श्रेय स्व-कैलिब्रेटिंग ग्रिपर्स और स्मार्ट पाथफाइंडिंग सॉफ्टवेयर को जाता है। जर्नल ऑफ एडवांस्ड रोबोटिक्स में प्रकाशित अध्ययनों के अनुसार, ये उन्नत सिस्टम अलग-अलग सामग्री या घिसे हुए भागों के साथ काम करते समय अपनी सेटिंग्स को स्वयं समायोजित कर सकते हैं, जिससे कारखानों में लगातार कई दिनों तक चलने के बाद भी पूरी गति से उत्पादन जारी रहता है। इसमें एज कंप्यूटिंग को जोड़ दिया जाए तो निर्माताओं को कुछ ऐसा मिल जाता है जो वास्तव में शक्तिशाली है: ग्राहकों की वर्तमान आवश्यकताओं के आधार पर तत्काल परिवर्तन करने की क्षमता, निर्धारित अपडेट्स का इंतजार किए बिना।

पूर्वानुमानित रखरखाव और संचालनात्मक विश्वसनीयता

सेंसर एनालिटिक्स के माध्यम से पूर्वानुमानित रखरखाव और समय की बर्बादी में कमी

आजकल, अधिकांश औद्योगिक स्वचालन सेटअप मशीनों के खराब होने की संभावना को 9 से लेकर 12 महीने पहले ही पहचानने के लिए सेंसर डेटा का उपयोग करते हैं। पिछले साल मैकिन्से की रिपोर्ट के अनुसार, इस प्रकार की भविष्यवाणी आधारित रखरखाव से अप्रत्याशित बंद होने की स्थिति में लगभग 30 से 40 प्रतिशत की कमी आती है। जब कारखानों में उपकरणों पर स्मार्ट कंपन सेंसर और थर्मल कैमरे लगाए जाते हैं, तो वे समस्याओं को शुरुआत में ही पकड़ सकते हैं। कुछ संयंत्रों ने हिस्सों के विफल होने से पहले दोषों का पता लगाने में लगभग 90% सटीकता दर्ज की है। इसका मुख्य उद्देश्य उत्पादन समय में नुकसान से बचने और सुनिश्चित करना है कि मशीनें अधिक समय तक चलें। तेजी से बदलते उद्योगों जैसे कि कार निर्माण या इलेक्ट्रॉनिक असेंबली लाइनों में काम करने वाली कंपनियों के लिए, समस्याओं की भविष्यवाणी करना बजाय तथ्य के बाद प्रतिक्रिया करने के, प्रतिस्पर्धी बने रहने या पीछे छूटने के बीच का अंतर बनाता है।

रेलवे बुनियादी ढांचे में भविष्यवाणी आधारित रखरखाव रणनीतियों पर 2023 का विश्लेषण दर्शाता है कि संयंत्र अवस्था निगरानी समाधानों का उपयोग कर रहे हैं:

• मरम्मत लागत में 25% की कमी करें
• 98.5% संचालन तत्परता प्राप्त करें
• स्पेयर पार्ट्स के स्टॉक में 18% की कमी करें

केस स्टडी: ऑटोमोटिव प्लांट में वार्षिक रूप से $2 मिलियन बचाने वाली भविष्यानुमानी मरम्मत

एक टियर-1 ऑटोमोटिव आपूर्तिकर्ता ने 87 स्टैम्पिंग प्रेस पर एआई-संचालित ध्वनि विश्लेषण लागू किया, ऐसे बेयरिंग घिसाव के पैटर्न की पहचान की जो मानव निरीक्षकों के लिए अदृश्य थे। इस हस्तक्षेप ने

• क्वार्टर 1, 2024 में 14 उत्पादन लाइन बंद होने से रोका
• शुरुआती दोष पहचान के माध्यम से वारंटी दावों में $470,000 की कमी की
• आपातकालीन मरम्मत से बचकर प्रति वर्ष $1.2 मिलियन बचाए

संयंत्र की मरम्मत टीम अब अपने विश्लेषण डैशबोर्ड से वास्तविक समय के प्राथमिकता अंकों का उपयोग करके हस्तक्षेपों को प्राथमिकता देती है, यह दर्शाते हुए कि कैसे औद्योगिक स्वचालन उभरती उपकरण समस्याओं पर 25% तेज़ प्रतिक्रिया को सक्षम करता है (डेलॉइट 2024)

औद्योगिक स्वचालन के माध्यम से स्थायित्व और ऊर्जा दक्षता

स्थायित्व और डीकार्बोनाइजेशन लक्ष्य मोटर दक्षता और स्वचालन को बढ़ावा दे रहे हैं

उद्योग में स्वचालन निर्माताओं द्वारा चर्चा किए जाने वाले स्थायित्व लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक होता जा रहा है। लगभग दो तिहाई कंपनियां इन दिनों कार्बन उत्सर्जन को कम करने के प्रयास में ऊर्जा-कुशल मोटर्स पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं। स्मार्ट सेंसर्स अनुकूलित नियंत्रण प्रणालियों के साथ समन्वित होकर ऊर्जा के उपयोग को समायोजित करते हैं, सामान्य संचालन के दौरान बस खड़े रहने वाले मशीनों के अपशिष्ट को लगभग आधा कम कर देते हैं। यह बड़े पैमाने पर जलवायु प्रयासों को देखते हुए तार्किक है, क्योंकि यह धातुओं को आकार देने या ऊर्जा की मांग अत्यधिक होने वाले रासायनिक संयंत्रों के संचालन जैसे कठिन विनिर्माण क्षेत्रों में बिजली के अपशिष्ट को कम करता है।

प्रक्रिया दक्षता में सुधार से पर्यावरणीय पदचिह्न कम हो रहा है

स्वचालित प्रणालियों के पर्यावरणीय लाभ वास्तव में तब सामने आते हैं जब हम देखते हैं कि वे बंद लूप में सामग्री को कैसे संभालते हैं और इतनी सटीकता के साथ निर्माण करते हैं। मशीन विजन द्वारा निर्देशित रोबोटिक्स दोषों की दर को लगभग शून्य कर सकता है, जिसका अर्थ है कि कारखानों में पारंपरिक मैनुअल असेंबली लाइनों की तुलना में लगभग 19 से 28 प्रतिशत कम कच्चा माल बर्बाद होता है। जब संसाधनों के आवंटन के लिए इन स्मार्ट एआई मॉडल के साथ जोड़ा जाता है, तो निर्माता वास्तव में पानी के उपयोग में भी कटौती करते हैं। एक औसत आकार की सुविधा उत्पादन गति या उत्पादन स्तरों का त्याग किए बिना प्रति वर्ष लगभग 1.2 मिलियन लीटर पानी बचा सकती है। यह बचत ऑटोमेशन तकनीक में निवेश करने वाली कंपनियों के लिए पर्यावरण और आर्थिक दोनों तरह से एक वास्तविक अंतर है।

सामान्य प्रश्न

विनिर्माण में औद्योगिक स्वचालन के क्या लाभ हैं?

औद्योगिक स्वचालन सटीकता में सुधार करता है, पुनः कार्य लागत को कम करता है, उत्पादन गति में वृद्धि करता है और त्रुटि दर को कम करता है। यह संसाधनों को अनुकूलित करके ऊर्जा दक्षता और पर्यावरण स्थिरता भी बढ़ाता है।

डिजिटल ट्विन तकनीक विनिर्माण प्रक्रियाओं का अनुकूलन कैसे करती है?

डिजिटल ट्विन निर्माताओं को उत्पादन प्रक्रियाओं का अनुकरण करने और उपकरणों के विन्यास का परीक्षण करने में सक्षम बनाता है, जिससे डिज़ाइन दोष कम होते हैं, समय बचता है और भौतिक प्रोटोटाइपिंग से जुड़ी लागत कम होती है।

कारखाने के स्वचालन में एआई और मशीन लर्निंग की क्या भूमिका है?

एआई और मशीन लर्निंग स्वचालन को बढ़ाते हैं कार्यप्रवाह को व्यवस्थित करके, त्रुटियों को कम करके और ऊर्जा उपयोग का अनुकूलन करके। यह बुद्धिमान रोबोटिक्स को सामग्री और उत्पादन परिवर्तनों के अनुकूल बनाने में भी सक्षम बनाता है।