स्मार्ट फॅक्टरी बिल्डिंगमध्ये स्वयंचलनाची कोणती भूमिका असते?

स्मार्ट फॅक्टरी आर्किटेक्चरमधील स्वयंचलनाचा पाया

स्मार्ट फॅक्टरींमध्ये स्वयंचलनाची व्याख्या

आजकाल स्मार्ट कारखाना स्वचलन हे फक्त असेंब्ली लाइन्सवरील रोबोट्सपुरतं मर्यादित नाही. आपण अशा प्रणालींबद्दल बोलत आहोत ज्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता, इंटरनेट ऑफ थिंग्स तंत्रज्ञान आणि परिष्कृत नियंत्रण यंत्रणांच्या संयोजनाद्वारे स्वतःच सुधारणा करू शकतात. पारंपारिक कारखाना सेटअप मूलतःच एकाच पुनरावर्तित कामांना अडकलेले असत. पण आता, आधुनिक स्वचलित प्रणाली उत्पादनात बदल झाल्यास त्वरित समायोजित होऊ शकतात, चालू ग्राहक मागणीत चढ-उतार असो किंवा 2023 च्या पोनेमन संशोधनानुसार यंत्रसामग्रीचे घसरणीचे संकेत दिसत असो. याचा अर्थ असा की कारखाने जिवंत, श्वास घेणाऱ्या पारिस्थितिकीत बदलत आहेत जेथे वेगवेगळी यंत्रे सायबर-फिजिकल प्रणाली म्हणून ओळखल्या जाणाऱ्या गोष्टींच्या माध्यमातून वास्तविक वेळेत एकमेकांशी संवाद साधतात. परिणाम? उत्पादनाचे भौतिक जग डिजिटल देखरेख आणि नियंत्रणासोबत अधिकाधिक गुंतलेले असण्याची स्थिती.

सायबर-फिजिकल प्रणाली आणि संगणक-एकत्रित उत्पादन (CIM) यांचे एकीकरण

आजकाल स्मार्ट उत्पादन प्रणालीमध्ये साइबर फिजिकल सिस्टमचा मोठ्या प्रमाणात वापर होतो. या प्रणालींमुळे कारखान्याच्या फरशीवरील सर्व सेन्सर्स क्लाउड कॉम्प्युटिंग प्लॅटफॉर्मशी जोडले जातात, ज्यामुळे सर्व काही सुरळीतपणे काम करते. जेव्हा एखाद्या कारखान्यामध्ये कॉम्प्युटर एकत्रित उत्पादन क्षमता असते, तेव्हा ऊर्जा बचतीसाठी यंत्रांची सेटिंग्ज स्वयंचलितपणे बदलता येतात. जेव्हा कंपन असे सूचित करते की काहीतरी चुकीचे आहे, तेव्हा प्रणाली दुरुस्तीचा इशारा पाठवते, अगदी ते पूर्णपणे बिघडण्यापूर्वी. आणि जर काही साहित्य संपत असेल, तर उत्पादन ओळी थांबवण्याशिवाय त्यांचे वेळापत्रक स्वत: बदलू शकतात. अलीकडील अभ्यासांनुसार, या सर्व कनेक्टिव्हिटीमुळे मानवी देखरेखीची गरज सुमारे 35 ते 40 टक्क्यांनी कमी होते. येथे खरोखर महत्त्वाचे आहे ते उत्पादनांचा सुरुवातीपासून शेवटपर्यंतचा मागोवा घेण्याची क्षमता. अशी पारदर्शकता अत्यंत कडक गुणवत्ता नियंत्रण मानदंड असलेल्या एअरोस्पेस सारख्या उद्योगांमध्ये खूप महत्त्वाची आहे, तसेच ऑटोमोटिव्ह उत्पादनामध्ये जेथे उत्पादन मागे घेणे दशलक्ष डॉलर्सची खर्चिक ठरू शकते.

स्मार्ट उत्पादन प्रणाली वास्तू: NIST आणि RAMI4.0 चौकट

मोठे उत्पादक मानकीकृत वास्तूंचा अवलंब करतात जेणेकरून विस्तारयोग्यता आणि विक्रेता-निरपेक्ष एकीकरण सुनिश्चित होईल. स्मार्ट कारखान्याच्या डिझाइनला दोन प्रमुख चौकटी नियंत्रित करतात:

तो NIST मॉडेल जुन्या आणि आधुनिक प्रणालींमध्ये सुरक्षित माहिती विनिमयाला प्राधान्य देते, तर RAMI4.0 लवचिक उत्पादन ओळीसाठी मॉड्यूलर अद्ययावतीकरणावर भर देते. दोन्ही चौकटींमुळे खाजगी उपायांच्या तुलनेत 32% एकत्रीकरण खर्च कमी होतो (मॅकिन्सी 2023).

आयओटी आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता: स्मार्ट कारखान्यांमध्ये वास्तविक-वेळेची बुद्धिमत्ता आणि निर्णय घेण्यास प्रोत्साहन देणे

ऑटोमेशनमध्ये आयओटी आणि इंडस्ट्रियल इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) ची भूमिका

आजच्या स्मार्ट कारखान्यांवर उद्योगप्रणाली इंटरनेट (IIoT) प्लॅटफॉर्मद्वारे जुळलेल्या सेन्सर नेटवर्कवर मोठ्या प्रमाणात अवलंबून असतात, जे एक एकात्मिक डेटा वातावरण तयार करतात. या प्रणालीमुळे उत्पादन ओळींमध्ये यंत्रांना एकमेकांशी संवाद साधता येतो, ज्यामुळे कारखान्याच्या आवारात साहित्याच्या हालचालींमध्ये विलंब कमी होतो. काही अभ्यासांनुसार, गेल्या वर्षीच्या उत्पादन तंत्रज्ञान समीक्षेनुसार, जुन्या उत्पादन पद्धतींच्या तुलनेत हे वेळाचे वाटाघाटी 18% ते 22% पर्यंत कमी करू शकते. जेव्हा वास्तविक जगातील सामग्रीला डिजिटल ट्विन म्हणून ओळखल्या जाणाऱ्या त्यांच्या आभासी भागीदारांसह जोडले जाते, तेव्हा उत्पादकांना यंत्रसामग्रीची कामगिरी कितपत चांगली आहे आणि पूर्ण पुरवठा नेटवर्कमध्ये काय चालले आहे याबद्दल मौल्यवान माहिती मिळते. अशा प्रकारची दृश्यता मोठ्या समस्या होण्यापूर्वीच त्यांचे निराकरण करण्यास मदत करते.

सेन्सर नेटवर्क आणि स्वयंचलित मार्गाने वास्तविक-वेळ निरीक्षण

घनदाट सेन्सर नेटवर्क ऑटोमेटेड कारखान्यांची चेताप्रणाली तयार करतात, जी तापमान, कंपन आणि उत्पादन क्षमतेची कार्यक्षमता यासारख्या घटकांचे ट्रॅकिंग करते. अॅडव्हान्स्ड एज कॉम्प्युटिंग उपकरणे ही माहिती स्थानिक पातळीवर प्रक्रिया करतात आणि विचलन रोखण्यासाठी स्वयंचलित समायोजन सुरू करतात. वास्तविक-वेळेतील निरीक्षण वापरणाऱ्या कारखान्यांना 92% ओईई (ओव्हरऑल इक्विपमेंट इफेक्टिव्हनेस) प्राप्त होते, जे हस्तचालित ऑपरेशन्सपेक्षा 34% चढा आहे.

अनुकूलनशील शिक्षण आणि बुद्धिमान स्वचलनसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुदृढीकरण शिक्षण यासारख्या तंत्रांद्वारे कच्च्या सेन्सर डेटामधून भविष्यवाणी करणारे मॉडेल्स तयार करते. एका ऑटोमोटिव्ह पुरवठादाराने सामग्रीच्या जाडीमधील बदलांवर आधारित वेल्डिंग पॅरामीटर्स समायोजित करणारे न्यूरल नेटवर्क्स लागू केल्यानंतर गुणवत्तेच्या त्रुटी 41% ने कमी झाल्या. या प्रणाली त्यांच्या निर्णय घेण्याच्या पद्धती सतत सुधारत असतात, ज्यामुळे मानवी हस्तक्षेपाशिवाय संसाधनांचे बुद्धिमान वाटप होऊ शकते.

मानव-यंत्र सहकार्याला बळकटी देणारे AI को-बॉट्स

आधुनिक सहकार्यपूर्ण रोबोट्स (को-बॉट्स) तंत्रज्ञांच्या बरोबर सुरक्षितपणे काम करण्यासाठी संगणक दृष्टी आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया वापरतात. पिंजऱ्यात अडकलेल्या पारंपारिक औद्योगिक रोबोट्सच्या विरुद्ध, कृत्रिम बुद्धिमत्ता चालित को-बॉट्स शाब्दिक सूचनांची व्याख्या करतात आणि वास्तविक वेळेत ग्रिपिंग फोर्समध्ये बदल करतात. हे सहजीवी संबंध संकरित कार्यस्थान उत्पादकता 27% ने वाढवतात आणि पुनरावृत्तीयुक्त ताण जखमी कमी करतात.

स्वचालित उत्पादनात रोबोटिक्स आणि लवचिक उत्पादन प्रणाली

उत्पादन स्वचालनात रोबोटिक्सची भूमिका

आजच्या स्मार्ट कारखान्यांमध्ये घटक एकत्र वेल्डिंग करणे किंवा उत्पादनाची गुणवत्ता तपासणे यासारख्या गुंतागुंतीच्या अचूक कामांसाठी औद्योगिक रोबोट्सचा वापर वाढत आहे. परिणाम? गेल्या वर्षी इंडस्ट्रीवीकच्या आढळलेल्या माहितीनुसार, या रोबोट्सच्या मदतीने मोठ्या प्रमाणात उत्पादन करताना चुकांचे प्रमाण 0.1% पेक्षा कमी झाले आहे. फक्त चुका कमी करण्यापुरतेच मर्यादित न राहता, हे रोबोटिक सिस्टम कामगारांना धोकादायक परिस्थितींपासून दूर ठेवतात आणि मानवी क्षमतेच्या तुलनेत खूप पुढे जातात. उदाहरणार्थ, ऑटोमोटिव्ह उत्पादन; अनेक कारखान्यांमध्ये रोबोट्सचा वापर सुरू केल्यानंतर त्यांचे उत्पादन सुमारे 30% ने वाढले आहे. खरंच तर्कसंगत आहे, कारण यंत्रांना लांब सुट्यांमध्ये माणसाप्रमाणे थकवा येत नाही किंवा विचलित होत नाही.

ऑटोमेशनद्वारे सक्षम लवचिक आणि पुन्हा रचना करण्यायोग्य उत्पादन प्रणाली (FRMS)

FRMS प्रणाली ऑटोमेशन तंत्रज्ञानावर चालतात, ज्यामुळे त्या अवघ्या 15 मिनिटांत नवीन उत्पादनांसाठी समायोजित होऊ शकतात. हे जुन्या पद्धतीपेक्षा खूपच वेगवान आहे, ज्यामध्ये बदल करण्यासाठी तासंतास लागत असत. या आधुनिक सेटअपमध्ये रोबोट स्टेशन्स आणि AS/RS साठा प्रणालींचा समावेश असतो, ज्यामुळे कारखाने बल्कमध्ये सानुकूलित उत्पादने तयार करू शकतात. फोन उत्पादन क्षेत्र घ्या, उदाहरणार्थ. स्मार्टफोन तयार करणारी कंपनी एकाच कामगार दिवसात एका मॉडेलच्या 10,000 युनिट्सवरून दुसऱ्या वेगळ्या डिझाइनवर स्विच करू शकते. समायोजन करण्यासाठी सर्व काही तासभर बंद करण्याची गरज नाही. जुन्या काळाशी तुलना केल्यास वेळ आणि पैशाची बचत खूप मोठी असते.

प्रकरण अभ्यास: स्वयंचलित मार्गदर्शित वाहने (AGVs) तैनात करणारे ऑटोमोटिव्ह प्लांट

जर्मनीतील एका ऑटो कारखान्यात ५००,००० चौरस फुटांच्या मोठ्या संकुलात भागांची वाहतूक करण्यासाठी १२० स्वयंचलित मार्गदर्शित वाहने रोल आउट केली आहेत. अंमलबजावणीनंतर घटकांसाठीचा थांबण्याचा वेळ ४५ मिनिटांवरून फक्त ७ मिनिटांपर्यंत कमी झाला आहे. ही प्रणाली स्मार्ट अ‍ॅल्गोरिदम वापरते जी परिस्थितीनुसार नेहमीच मार्गांची आखणी करते, ज्यामुळे गेल्या वर्षीच्या उद्योग अहवालांनुसार वार्षिक लॉजिस्टिक्स खर्चात अंदाजे १८ टक्के कपात झाली आहे. यातून असे दिसून येते की स्वयंचलन फक्त गोष्टी वेगवान करत नाही तर खर्च नियंत्रित ठेवताना उत्पादनाच्या नेहमी बदलत चाललेल्या गरजांशी उत्पादकांना तगडे ठेवण्यासही मदत करत आहे.

डेटा-आधारित स्वयंचलनाद्वारे अग्रिम दुरुस्ती आणि कार्यात्मक कार्यक्षमता

स्वचलन आणि सेन्सर विश्लेषणाद्वारे अग्रिम दुरुस्ती

आजच्या स्मार्ट कारखान्यांमध्ये कंपन निगराणी प्रणाली, थर्मल इमेजिंग कॅमेरे आणि दाब सेन्सर यासारख्या गोष्टींचा वापर केला जातो, ज्यामुळे उपकरणांमध्ये तीन ते सहा महिने आधीच समस्या येण्याची शक्यता ओळखता येते. ही प्राकट होणारी रणनीती पारंपारिक दुरुस्ती पद्धतींशी ठळक फरक दर्शविते, जिथे कामगार केवळ काहीतरी मोडल्यानंतरच यंत्रांची दुरुस्ती करतात. 2023 च्या मॅकिन्से च्या संशोधनानुसार, अशा प्राकट होणाऱ्या दृष्टिकोनामुळे उत्पादन सुविधांमध्ये अनपेक्षित बंद वेळ 42% ने कमी झाली आहे. गुप्त घटक काय? मशीन लर्निंग मॉडेल वर्षांच्या कामगिरीच्या नोंदींचे विश्लेषण करतात आणि एकाच वेळी जिवंत सेन्सर रीडिंग्जचे विश्लेषण करतात. हे संयुक्त अंतर्दृष्टी भागांमध्ये घिसण्याची चिन्हे दिसू लागल्यावर ओळखण्यास मदत करतात, जेणेकरून दुरुस्ती करणार्‍या कर्मचाऱ्यांना अनुसूचित सेवा कालावधीत त्यांची जागा घेऊ शकतील, त्रासदायक वेळी दुरुस्तीसाठी धावपळ करण्याऐवजी.

स्वचालनाद्वारे वास्तविक-वेळ निगराणी आणि प्राकट होणारे अंतर्दृष्टी

औद्योगिक आयआयओ (IIoT) नेटवर्क प्रतिदिन सीएनसी मशीन्स आणि असेंब्ली लाइन्समधून केंद्रीकृत डॅशबोर्डवर लाखो डेटा पॉइंट्स पुरवतात. प्रमुख फायदे खालीलप्रमाणे आहेत:

• दोष अंदाज अचूकता : कन्व्हेयर सिस्टममधील बेअरिंग फेल्युअर्स ओळखण्यासाठी एआय मॉडेल्स 92% अचूकता प्राप्त करतात
• खर्चाची कमी : स्थिती-आधारित देखभालीमुळे उत्पादकांना 30% कमी देखभाल खर्चाचा अहवाल आहे
• थ्रूपुट ऑप्टिमायझेशन : वास्तविक-वेळेच्या विश्लेषणाचा वापर करणारे सेमीकंडक्टर फॅब वेफर उत्पादन उत्पादकतेत 18% सुधारणा करतात

डेटा पॉइंट: IIoT-आधारित अंदाजामुळे जीई एव्हिएशनने बंदपणात 25% कमी केले

अलीकडेच एरोस्पेस क्षेत्रातील एक प्रमुख खेळाडू त्यांच्या सर्व 217 टर्बाइन ब्लेड ग्राइंडिंग यंत्रांवर IIoT सेन्सर्स लावतो, जे प्रत्येक 15 सेकंदाला कमीतकमी 78 विविध ऑपरेशनल आकडेवारी गोळा करतात. नंतर ही स्मार्ट प्रणाली गोळा केलेल्या सर्व डेटाची ऐतिहासिक दुरुस्ती रेकॉर्डशी तुलना करते, मूलत: डिजिटल गुन्हेशोध पथकाप्रमाणे काम करते जे समस्या होण्यापूर्वीच साधनांच्या नाजूक खंडणीचे संकेत शोधतात. जेव्हा अशा घासणाऱ्या चाकांचे घर्षण 85% च्या महत्त्वाच्या टप्प्याजवळ पोहोचते, तेव्हा संपूर्ण प्रणाली क्रियाशील होते आणि आवश्यक दुरुस्तीचे काम स्वयंचलितपणे आरक्षित करते. परिणाम? उत्पादन ओळी आतापर्यंतच्या सर्वात सुगम पद्धतीने चालू राहतात, ज्यामुळे कंपनीला अपेक्षित नसलेल्या बंद असलेल्या वेळेमुळे दरवर्षी अंदाजे 19 दशलक्ष डॉलर्सची बचत होते.

स्मार्ट कारखान्यांचे भविष्य: एकीकरण, मोजमाप आणि कामगार रूपांतर

ट्रेंड विश्लेषण: इंडस्ट्री 4.0 मधील IoT, AI आणि रोबोटिक्सचे एकत्रीकरण

स्मार्ट कारखाने वेगाने बदलत आहेत कारण उत्पादक आपल्या संपूर्ण ऑपरेशनमध्ये IoT सेन्सर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि रोबोट्स सारख्या गोष्टी एकत्र आणत आहेत. बहुतेक तज्ञांच्या मते पुढच्या दशकाच्या मध्यापर्यंत जवळपास 85% उत्पादन कंपन्या AI-सक्षम स्वयंचलितीकरण वापरतील. ही प्रणाली संबंधित सर्व प्रकारच्या उपकरणांकडून माहिती घेऊन ती मशीन लर्निंग मॉडेलमध्ये टाकतात जी परिस्थिती बदलल्यानुसार आपली आवाढून घेऊ शकतात. ही प्रवृत्ती RAMI4.0 आणि NIST मार्गदर्शक तत्त्वांसारख्या उद्योग मानदंडांशी जुळते. या मानदंडांचे महत्त्व काय आहे? ते जुन्या कारखान्यातील प्रणालींना नवीन तंत्रज्ञान सोल्यूशन्ससोबत सुरळीतपणे काम करण्यास मदत करतात, भविष्यात सुसंगततेच्या समस्या निर्माण होण्याऐवजी.

जुन्या उत्पादकांसाठी डिजिटल रूपांतरण मार्गदर्शक

स्मार्ट उत्पादन रूपांतरण म्हणजे जुन्या कारखान्यांना मॉड्यूलर सेटअप्सबरोबर क्लाउड सोल्यूशन्सचा अवलंब करणे आवश्यक आहे. कंपन्यांनी लक्ष केंद्रित करावयाच्या मुख्य गोष्टी म्हणजे अस्तित्वातील यंत्रांमध्ये IoT सेन्सर्स जोडणे, प्रतिसाद वेळेच्या बाबतीत सर्वात जास्त महत्त्व असलेल्या ठिकाणी एज कॉम्प्युटिंग सिस्टम स्थापित करणे आणि ह्या मिश्रित पारंपारिक-डिजिटल कार्यस्थळांची दखल घेण्यासाठी कर्मचाऱ्यांचे प्रशिक्षण देणे. अनेक कारखाने एकाच वेळी सर्वकाही बदलण्याऐवजी लहान पायऱ्यांमध्ये पुढे जाण्यात यश मिळवतात. उद्योग अहवालांनुसार, फक्त एका उत्पादन ओळीपासून सुरुवात करणे मोठ्या प्रमाणात धोका कमी करते, ज्यामुळे एकाच वेळी सर्वकाही बदलण्याच्या प्रयत्नांपेक्षा सुमारे 40 टक्के कमी अडचणी येतात. ही परिपूर्ण पद्धत दैनंदिन कार्यात खंड पाडण्याचे कमी करते आणि संघाला प्रगतीपरत्वे शिकण्याची संधी देते.

रणनीती: मोजता येणार्‍या, सुरक्षित आणि अंतर्संवादी स्मार्ट कारखाना पारिस्थितिकी प्रणाली तयार करणे

परिमाणन क्षमतेसाठी ओटी (ऑपरेशनल टेक्नॉलॉजी) आणि आयटी (इन्फॉर्मेशन टेक्नॉलॉजी) थरांना एकत्र आणणार्‍या अंतर्गत संयोजित प्रणालीची आवश्यकता असते. एकत्रित झालेल्या पुरवठा साखळ्यांच्या सुरक्षिततेसाठी जीरो-ट्रस्ट आर्किटेक्चर आणि ब्लॉकचेन-आधारित डेटा मान्यता यासारख्या सुरक्षा प्रोटोकॉल महत्त्वाचे आहेत. उदाहरणार्थ, एन्क्रिप्टेड संप्रेकाच्या माध्यमातून स्वायत्त मोबाइल रोबोट्स (AMRs) तैनात करणे नेटवर्कच्या अखंडतेचे उल्लंघन न करता सुसूत्र सामग्री हाताळणी सुनिश्चित करते.

उद्योगातील विरोधाभास: वाढत्या स्वचालनाच्या बरोबरीने कुशल तंत्रज्ञांच्या मागणीत वाढ

ऑटोमेशनमुळे असेंब्ली लाइन्समधील हाताने केलेल्या कामात सुमारे 22% कपात होते, पण एकाच वेळी एआय सिस्टम प्रशिक्षित करणाऱ्या किंवा भविष्यकालीन दुरुस्तीची कामे हाताळणाऱ्या लोकांसाठी नवीन नोकरीच्या संधी निर्माण होतात. कामगार वर्ग खूप वेगाने बदलत आहे, ज्याचा अर्थ असा की कंपन्यांना विविध कौशल्यांचे मिश्रण असलेले प्रशिक्षण कार्यक्रम खूप आवश्यक आहेत. एक दिड (म्हणजे 55%) उत्पादकांनी अलीकडेच रोबोटिक्स प्रोग्रामिंग आणि सायबर सुरक्षा मूलभूत गोष्टी यांच्या बाबतीत कर्मचारी शोधण्यात येणाऱ्या तफावती भरून काढण्यासाठी व्यावसायिक शाळांसोबत काम करण्यास सुरुवात केली आहे. उत्पादन प्रक्रियेत विशेष तांत्रिक माहितीच्या वाढत्या मागणीला भाग घेण्यासाठी ह्या सहकार्यांची मदत होते.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न (FAQ)

स्मार्ट फॅक्टरी ऑटोमेशन म्हणजे काय?

स्मार्ट फॅक्टरी ऑटोमेशनमध्ये एआय, आयओटी आणि नियंत्रण यंत्रणा एकत्रित करून स्वत:च सुधारणा करणारी सिस्टम असतात, ज्यामुळे उत्पादन प्रक्रियेत वास्तविक वेळेत बदल करता येतात.

सायबर-फिजिकल सिस्टम स्मार्ट उत्पादनाला कसे सुदृढ करतात?

साइबर-फिजिकल सिस्टम क्लाउड प्लॅटफॉर्म्सशी फॅक्टरी फ्लोअरवरील सेन्सर्स जोडतात, ज्यामुळे ऑटोमॅटिक मशीन अॅडजस्टमेंट आणि दुरुस्तीच्या चेतावण्या सुलभ होतात, ज्यामुळे अधिक कार्यक्षमता मिळते.

स्मार्ट फॅक्टरी आर्किटेक्चरमध्ये कोणते फ्रेमवर्क्स महत्त्वाचे आहेत?

NIST आणि RAMI4.0 फ्रेमवर्क्स महत्त्वाचे आहेत, जे इंटरऑपरेबिलिटी, सुरक्षा आणि मॉड्यूलर उत्पादन ओळीच्या अद्ययावतीकरणावर लक्ष केंद्रित करतात.

IoT आणि AI स्मार्ट फॅक्टरींमध्ये कसे योगदान देतात?

IoT आणि AI डेटायुक्त वातावरण निर्माण करतात, ज्यामध्ये सेन्सर्स आणि डिजिटल ट्विन्स वास्तविक-वेळेतील उत्पादन अंतर्दृष्टी प्रदान करतात, ज्यामुळे कार्यक्षमता आणि समस्यांचे निराकरण करण्याची क्षमता वाढते.

उत्पादन स्वयंचलनामध्ये रोबोटिक्सची काय भूमिका आहे?

रोबोट्स अचूक कार्ये हाताळतात, त्रुटीचे प्रमाण कमी करतात आणि ऑटोमोटिव्ह उत्पादन यांसारख्या उद्योगांमध्ये उच्च उत्पादकतेला समर्थन देतात.

लवचिक आणि पुन्हा रचना करण्यायोग्य उत्पादन प्रणाली (FRMS) म्हणजे काय?

FRMS नवीन उत्पादनांसाठी गतीने पुनर्रचना करण्याची परवानगी देते, ज्यामुळे बदलण्याच्या वेळेत मोठ्या प्रमाणात कपात होते आणि उत्पादन सानुकूलन क्षमता वाढते.

पूर्वानुमानित देखभाल उत्पादन ऑपरेशन्सना कसे फायदे देते?

पूर्वानुमानित देखभाल सेन्सर विश्लेषणाचा वापर उपकरणांच्या समस्यांपासून महिनोंआधी सावध करण्यासाठी करते, ज्यामुळे अनपेक्षित बंदी आणि देखभाल खर्च कमी होतो.

स्मार्ट कारखाने कर्मचाऱ्यांच्या रचनेला कसे बदलत आहेत?

स्वचालन कमी होत असताना हाताने केलेल्या कामांचे प्रमाण कमी होते, त्यामुळे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली प्रशिक्षण आणि पूर्वानुमानित देखभाल क्षेत्रात कौशल्यवान तंत्रज्ञांसाठी नवीन संधी निर्माण होत आहेत.