आधुनिक उत्पादनामध्ये औद्योगिक स्वयंचलितीकरण का महत्त्वाचे आहे?

स्मार्ट उत्पादनामधील औद्योगिक स्वयंचलितीकरणाचा विकास

औद्योगिक स्वयंचलितीकरणाची वृद्धी आणि उत्पादन दक्षतेवर होणारा परिणाम

2015 पासून, मॅकिन्सीच्या 2025 च्या अहवालानुसार जगभरातील उत्पादन उत्पादकता औद्योगिक स्वयंचलितीकरणामुळे सुमारे 47% ने वाढली आहे. स्मार्ट कारखान्यांमध्ये त्यावेळी पारंपारिक कारखान्यांतील परिस्थितीच्या तुलनेत उत्पादन चक्रे सुमारे 30% अधिक वेगाने चालतात. कंपन्या जेव्हा पुनरावृत्ती कार्यात होणाऱ्या चुका कमी करण्यासाठी रोबोटिक्ससह त्या पीएलसी (प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर्स) चा वापर करतात. या प्रणालींमध्ये साध्य होणारी अचूकता उल्लेखनीय आहे - कधीकधी 0.001 मिलीमीटरच्या दोन्ही बाजूंना असते. उदाहरणार्थ, ऑटोमोटिव्ह असेंब्ली लाइन्स. स्वयंचलित वेल्डिंग प्रणालीकडे वळलेल्या त्यांच्यापैकी काही आता जवळपास 99.8% अचूकतेच्या दराने काम करतात. याचा अर्थ म्हणजे नंतरच्या काळात गोष्टी दुरुस्त करण्यासाठी कमी वेळ घेतला जातो आणि पोनमन इन्स्टिट्यूटच्या 2023 च्या आढाव्यानुसार प्लांट व्यवस्थापकांना दरवर्षी सुमारे 740,000 डॉलर्सची बचत होते. सर्व अर्थाने हे स्पष्ट होते की, उत्पादक या तंत्रज्ञानाचा अवलंब करत राहिल्याने ते नैसर्गिकरित्या उद्योग 4.0 च्या मानकांकडे वळत आहेत, ज्याचा उद्देश ऑपरेशन्सचे चांगले स्केल करणे आणि सर्व स्तरांवर संसाधनांचा अधिक कार्यक्षम वापर करणे आहे.

औद्योगिक वातावरणात डिजिटायझेशन आणि उद्योग ४.० उपक्रम

PwC च्या 2024 च्या अहवालानुसार, उद्योग 4.0 कडे वळल्यापासून कारखान्यांमध्ये ऊर्जा क्षमतेत सुमारे 19 टक्के सुधारणा झाली आहे, हे मुख्यत्वे इंटरनेट ऑफ थिंग्सद्वारे जोडलेल्या स्मार्ट मोटर नियंत्रण प्रणालीमुळे झाले आहे. आजच्या आधुनिक उत्पादन प्रक्रियेत मुख्यतः क्लाउड कॉम्प्युटिंगवर अवलंबून असतात, जवळपास प्रत्येक चारपैकी तीन पुरवठा साखळ्यांना समन्वित डेटा प्रवाहाचा फायदा होत आहे. याचा अर्थ असा की वस्तूंचा तुटवडा किंवा ग्राहकांच्या मागणीत अचानक वाढ झाल्यास व्यवस्थापकांना आठवड्याच्या अहवालांची वाट पाहण्याची गरज न लागता तातडीने प्रतिसाद देता येतो. गेल्या वर्षी प्रकाशित झालेल्या संशोधनातून एक महत्त्वाची बाब समोर आली आहे: डिजिटल ट्विन तंत्रज्ञान वापरात आणल्याने व्यवसायांना त्यांच्या प्रोटोटाइप खर्चात लगभग एक तृतीयांश कपात करता आली, कारण त्यांनी खर्चिक भौतिक मॉडेल्सऐवजी प्रथम उत्पादन ओळीच्या समस्यांची आभासी चाचणी केली. या सर्व घडामोडींमुळे उद्योगातील अनेक तज्ञांनी भविष्यवाणी केली आहे की येणाऱ्या काही वर्षांत औद्योगिक स्वयंचलितीकरणात जबरदस्त वाढ होईल, ज्याचा जागतिक बाजार आधुनिक उद्योग 4.0 च्या अवलंबन दरांच्या अंदाजानुसार आधीच एका ट्रिलियन डॉलर्सच्या घरात पोहोचला आहे.

उद्योग ४.० चा उत्पादन ऑटोमेशनवर परिणाम

उद्योग ४.० च्या संयोजनामुळे सायबर भौतिक प्रणाली आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता सह अप्रत्याशित कारखाना बंद दरात सेमीकंडक्टर उत्पादनात ४१ टक्के कपात होत असल्याचे २०२४ मधील डेलॉइट च्या अहवालात म्हटले आहे. आजच्या घडीला बहुतेक आधुनिक कारखाने एज कॉम्प्युटिंग हार्डवेअरवर अवलंबून आहेत, ज्यामुळे सर्व सेन्सर माहितीच्या दोन तृतीयांश भागाची प्रक्रिया इतरत्र पाठविण्याऐवजी त्याच ठिकाणी केली जाते. उत्पादन चालू असताना उत्पादन गुणवत्ता तपासताना या स्थानिक प्रक्रियेमुळे प्रतिक्रिया वेळ एका मिलीसेकंदापेक्षा कमी होते. औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स एज डिव्हाइसचा अवलंब केलेले सेमीकंडक्टर उत्पादक सामान्यतः त्यांच्या दोष दरात सुमारे २२% घट दर्शवितात. हवामानातील चढउतार, दाबातील बदल आणि उपकरणांचे कंपन यासारख्या अनेक घटकांचे विश्लेषण आता स्मार्ट मशीन्स एकाच वेळी करू शकतात. वेगवेगळ्या तंत्रज्ञान नवकोरपणाच्या सहकार्याने उत्पादन पद्धतीमध्ये वाढत्या प्रमाणावर वास्तविक मागणीच्या आधारे स्वयंचलित रितीने समायोजन करण्याचा कल दिसून येत आहे, जे आजच्या वेगाने बदलत्या उत्पादन दृश्यात स्पर्धात्मक राहण्यासाठी आवश्यक बनत आहे.

औद्योगिक स्वयंचलनाला बळ देणारी मुख्य तंत्रज्ञाने

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) विस्तार आणि वास्तविक वेळ निरीक्षण

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) मुळे उत्पादनाची दृश्यता खूप मोठ्या प्रमाणात बदलली आहे. 2020 च्या तुलनेत उत्पादन सुविधांमध्ये सुमारे 127% अधिक कनेक्ट केलेले उपकरणे आहेत, अशी माहिती अलीकडील डेटामधून समोर आली आहे. सेन्सर्सद्वारे सक्रिय केलेली ही आधुनिक सिस्टम उपकरणांच्या स्थितीविषयी वास्तविक वेळेत माहिती देतात, ज्यामुळे राखण दलाला जुन्या पद्धतीच्या मॅन्युअल तपासणीच्या तुलनेत यंत्रमागील समस्या सुमारे 60% वेगाने सुधारण्यास मदत होते, असे Future Market Insights च्या मागील वर्षाच्या अहवालात म्हटले गेले आहे. ऑटोमोटिव्ह उत्पादकांनाही ठळक फायदे दिसत आहेत. IIoT सोल्यूशन्स राबविणाऱ्या कारखान्यांमध्ये उत्पादन ओळींवर सुमारे 22% चांगले प्रदर्शन होत असल्याचे दिसून येत आहे, कारण ते ऑपरेशन्सदरम्यान प्रक्रियांचे सतत निरीक्षण करू शकतात, असे 2024 च्या औद्योगिक स्वयंचलित अहवालात नमूद केले गेले आहे.

ऑटोमेटेड सिस्टममधील वास्तविक वेळेत निर्णय घेण्यासाठी एज कॉम्प्युटिंग

एज कॉम्प्युटिंग मशीन डेटा स्थानिक प्रक्रिया करून क्लाउड अवलंबित्व कमी करते, महत्वाच्या अनुप्रयोगांमध्ये निर्णय घेण्याचा विलंब 10 मिलीसेकंदांपेक्षा कमी करते. ही क्षमता उच्च-गतीच्या ऑपरेशन्समध्ये महागड्या त्रुटी रोखण्यासाठी सुरक्षा प्रणाली आणि परिशुद्ध रोबोटिक्ससाठी महत्वाची ठरते.

सिम्युलेशन आणि प्रक्रिया अनुकूलनासाठी डिजिटल ट्विन अवलंबन

भौतिक अंमलबजावणीपूर्वी उत्पादन प्रक्रियांचे अनुकरण करण्यासाठी डिजिटल ट्विनचा वापर करताना अग्रणी उत्पादक 35% कमी डिझाइन दोष अहवाल देतात. हे आभासी मॉडेल अभियंत्यांना उपकरणे कॉन्फिगरेशन आणि कार्यप्रवाह समायोजन धोकारहित चाचणी करण्याची परवानगी देतात, जटिल उत्पादन वातावरणात आठवड्यांपासून दिवसांत अनुकूलन चक्र घट्ट करतात.

उत्पादनामध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि स्मार्ट रोबोटिक्स

औद्योगिक स्वयंचलितीकरणामध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंगची भूमिका

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आणि मशीन लर्निंग (ML) या उद्योगांच्या ऑटोमेशन पद्धती बदलत आहेत. हे स्मार्ट सिस्टम्स फॅक्टरी सेन्सर्स, सुरक्षा कॅमेरे आणि प्लांट फ्लोअरवरील कनेक्टेड डिव्हाइसेसमधून येणारे विविध प्रकारचे डेटा विश्लेषण करू शकतात. रोबोटिक्स इन मॅन्युफॅक्चरिंग द्वारे गेल्या वर्षी प्रकाशित केलेल्या अहवालानुसार, AI च्या आधारे काम करणारे रोबोट वापरणाऱ्या कारखान्यांमध्ये उत्पादन प्रक्रियेदरम्यान चुका सुमारे 18 टक्क्यांनी कमी झाल्या आहेत. तसेच कार उत्पादन आणि इलेक्ट्रॉनिक असेंब्ली प्लांट्समध्ये कामाची व्यवस्था सुमारे 35 टक्के वेगाने सुधारली आहे. खरे तर आश्चर्याची बाब म्हणजे, एकदा ही सिस्टम्स कामाला लागली की, ती स्वयंचलितपणे सामग्रीची हालचाल अधिक कार्यक्षमतेने आणि ऊर्जा वापर व्यवस्थापनासाठी आपोआप समायोजित होतात, त्यासाठी कोणाच्या निरंतर देखरेखीची आवश्यकता नसते.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता सक्षम गुणवत्ता नियंत्रण आणि दोष शोध

आजकाल डीप लर्निंग तंत्रज्ञानावर चालणारी नवीनतम दृष्टी सिस्टम वेगाने चालणार्‍या उत्पादन ओळींवर दोष शोधण्यासंदर्भात सुमारे 99.7 टक्के अचूकता साध्य करत आहेत. जुन्या पद्धतींमध्ये आपण ज्या सुमारे 92% अचूकता पाहिली त्याच्या तुलनेत ही खूप मोठी वाढ आहे. एका मोठ्या कार भाग उत्पादकाचा उदाहरणादाखल घ्या, त्याने अशा एआय आधारित तपासणी साधनांचा वापर करून आपला खालील दर्जाचा दर 22% कमी केला. अशा साधनांमुळे ओळीवर गोष्टी हालत असतानाही एकाच वेळी 500 पेक्षा जास्त विविध गुणवत्ता घटकांची तपासणी होते. सुधारित अचूकतेमुळे खर्च केलेल्या सामग्रीत मोठी कपात होते आणि उद्योगांच्या कठोर नियमांचे पालन करण्यात कंपन्यांना मदत होते जी आजच्या युगात प्रत्येकाने पाळायची असतात.

मानव-मशीन कार्यप्रवाहांना सुधारणारे सहकारी रोबोट (कोबॉट्स)

हायब्रीड उत्पादन पद्धतींमध्ये आधीच जवळपास 30 टक्के पुनरावृत्ती असेंब्ली कामे बिल्ट-इन फोर्स सेन्सिंग आणि सहज वापरता येण्याजोग्या इंटरफेससह येणारे नवीनतम सहकारी रोबोट करत आहेत. कारखान्यातील कर्मचारी फक्त 15 मिनिटांत टच स्क्रीन मेनूच्या मदतीने या यंत्रांमध्ये बदल करू शकतात, ज्यामुळे कंपन्यांना वेगवेगळ्या उत्पादन मॉडेल्सकडे जाण्याची गरज भासल्यास त्यांना त्वरित जुळवून घेता येते. गेल्या वर्षी प्रकाशित झालेल्या काही संशोधनानुसार, विमानांच्या भागांचे उत्पादन करणाऱ्या एका कारखान्याने या कोबॉट्स वापरायला सुरुवात केल्यानंतर कामाच्या जागा सज्ज करण्यासाठी लागणारा वेळ जवळपास निम्मा झाला. प्रत्येक वाचलेल्या मिनिटामुळे खर्चात खरोखरच बचत होत असल्याने एअरोस्पेस उद्योगाने या तंत्रज्ञानाचा वापर करण्यास वेगाने सुरुवात केली आहे.

उत्पादन लवचिकतेसाठी हुशार रोबोटिक्स आणि लवचिक स्वयंचलित प्रणाली

कृत्रिम बुद्धिमत्तेने सक्षम रोबोटिक सेलमध्ये स्वतःची तंत्रे सामावलेली आहेत आणि हुशार मार्गनिर्धारण सॉफ्टवेअरमुळे उत्पादन बदलण्याची प्रक्रिया सुमारे 27 टक्क्यांनी वेगवान होत आहे. अॅडव्हान्स्ड रोबोटिक्स जर्नलमध्ये प्रकाशित झालेल्या अभ्यासानुसार, या प्रगत सिस्टम वेगवेगळ्या सामग्री किंवा जुन्या भागांशी सामना करताना स्वतःची सेटिंग्ज समायोजित करू शकतात, ज्यामुळे दिवसांतून अखंड धावत राहिल्यानंतरही कारखाने पूर्ण क्षमतेने उत्पादन चालू ठेवू शकतात. एज कॉम्प्युटिंगचा वापर केल्यास उत्पादकांना खरोखरच शक्तिशाली गोष्ट मिळते: ग्राहकांच्या तात्काळ इच्छेनुसार तातडीने बदल करण्याची क्षमता, अद्ययावत योजनेची वाट पाहण्याऐवजी.

अग्रिम देखभाल आणि कार्यात्मक विश्वासार्हता

सेन्सर विश्लेषणाद्वारे अग्रिम देखभाल आणि बंदीच्या कालावधीत कपात

आजकाल, बहुतेक औद्योगिक स्वयंचलित सेटअप्स मशीन्स 9 ते 12 महिने आधीच खराब होणार असल्याचा शोध घेण्यासाठी सेन्सर डेटा वापरतात. मॅकिन्से च्या गेल्या वर्षाच्या अहवालानुसार, अशा प्रकारच्या अग्रिम देखभालीमुळे अचानक बंद पडणे सुमारे 30 ते 40 टक्क्यांपर्यंत कमी होते. जेव्हा कारखाने त्यांच्या उपकरणांवर हुशार कंपन शोधणारे सेन्सर आणि उष्मीय कॅमेरे बसवतात, तेव्हा ते समस्या लवकरच ओळखू शकतात. काही कारखान्यांनी भागांचे खराब होणे सुरू होण्यापूर्वीच दोष शोधण्यात सुमारे 90% अचूकता मिळवल्याचे सांगितले आहे. याचा उद्देश म्हणजे उत्पादन वेळ गमावल्यामुळे होणारा खर्च टाळणे आणि सुनिश्चित करणे की मशीन्स जास्त काळ टिकतील. कार उत्पादन किंवा इलेक्ट्रॉनिक असेंब्ली लाइन्स सारख्या वेगाने बदलणाऱ्या उद्योगातील कंपन्यांसाठी, समस्यांचा पाठलाग करण्याऐवजी त्यांचा अंदाज घेणे हा प्रतिस्पर्धी राहणे किंवा मागे पडणे यातील फरक ठरतो.

रेल्वे पायाभूत सुविधांमध्ये अग्रिम देखभाल धोरणांच्या 2023 च्या विश्लेषणात स्थिती-निरीक्षण समाधाने वापरणाऱ्या कारखान्यांचे दर्शन होते:

• देखभाल खर्च 25% कमी करा
• 98.5% ऑपरेशनल अपटाइम साध्य करा
• स्पेअर पार्ट्सचा साठा 18% कमी करा

प्रकरण अहवाल: ऑटोमोटिव्ह प्लांटमध्ये वर्षाकाठी $2 दशलक्ष बचत करणारी प्रीडिक्टिव्ह देखभाल

एका टायर-1 ऑटोमोटिव्ह पुरवठादाराने 87 स्टॅम्पिंग प्रेसवर एआय-चालित ध्वनी विश्लेषण राबवले, ज्यामुळे मानव तपासणीत न दिसणार्‍या बेअरिंग घसरणीच्या स्वरूपाचे निदान झाले. या हस्तक्षेपामुळे:

• क्वार्टर 1, 2024 मध्ये 14 उत्पादन ओळी थांबवण्यापासून रोखले
• अल्पावधीत दोषांचे निदान करून वॉरंटी दाव्यांमधून $470,000 ची कपात केली
• आपत्कालीन दुरुस्तीपासून वाचल्याने वर्षाकाठी $1.2 दशलक्ष बचत केली

आता प्लांटच्या देखभाल पथकाकडून विश्लेषण डॅशबोर्डवरील वास्तविक वेळेच्या प्राधान्य क्रमांकांच्या आधारे हस्तक्षेपांना प्राधान्य दिले जाते, ज्यामुळे औद्योगिक स्वयंचलितता उपकरणांच्या समस्यांवर 25% वेगाने प्रतिसाद देणे शक्य होते (डेलॉइट 2024).

औद्योगिक स्वयंचलिततेद्वारे टिकाऊपणा आणि ऊर्जा कार्यक्षमता

स्थिरता आणि डीकार्बोनायझेशन ध्येये ऑटोमेशन आणि मोटर कार्यक्षमता वाढवणे चालू आहेत

उद्योगातील स्वयंचलितीकरण हे उत्पादक वारंवार बोलत असलेल्या स्थिरता लक्ष्यांवर धावणे आवश्यक बनले आहे. सुमारे दोन तृतीयांश कंपन्या आजकाल ऊर्जा कार्यक्षम मोटर्सवर लक्ष केंद्रित करीत आहेत कारण ते कार्बन उत्सर्जन कमी करण्याचा प्रयत्न करतात. स्मार्ट सेन्सर्ससह जोडलेली अ‍ॅडॅप्टिव्ह नियंत्रण प्रणाली एकत्रितपणे वापरल्या जाणार्‍या ऊर्जेचे प्रमाण आकारात बदल करण्यासाठी कार्य करतात, सामान्य संचालनादरम्यान अर्ध्यापेक्षा कमी यंत्रे फक्त बसून काहीही न करण्याचे प्रमाण कमी करतात. हे खरोखरच अर्थपूर्ण आहे कारण हवामान प्रयत्नांचा मोठा चित्र लक्षात घेतल्यास धातूंचे आकार देणे किंवा ऊर्जा मागणी अतिशय जास्त असलेल्या क्षेत्रांमध्ये वाया जाणार्‍या शक्तीवर नियंत्रण ठेवते.

प्रक्रिया कार्यक्षमता सुधारणांमुळे पर्यावरणीय पादचिन्ह कमी होणे

स्वयंचलित प्रणालीचे पर्यावरणीय फायदे खरोखरच दिसून येतात जेव्हा आपण बंद लूपमध्ये सामग्री हाताळणे आणि अतिशय अचूकतेने उत्पादन करणे हे पाहतो. मशीन दृष्टीने मार्गदर्शन केलेली रोबोटिक्स दोष दराला शून्याच्या जवळपास आणू शकते, ज्यामुळे कारखान्यांमधून पारंपारिक हस्तनिर्मित असेंब्ली लाइन्सच्या तुलनेत सुमारे 19 ते 28 टक्के कच्चा माल वाया जातो. संसाधनांचे वाटप करण्यासाठी हे स्मार्ट एआय मॉडेल्स वापरल्यास उत्पादक खरोखरच पाण्याचा वापर कमी करू शकतात. सरासरी आकाराची सुविधा उत्पादनाचा वेग किंवा उत्पादन पातळीत कमतरता न करता वर्षाकाठी सुमारे 1.2 दशलक्ष लिटर पाणी वाचवू शकते. ही बचत कंपन्यांसाठी स्वयंचलित तंत्रज्ञानात गुंतवणूक करण्यामुळे पर्यावरणीय आणि आर्थिक दृष्ट्या खरोखरच फरक पाडते.

सामान्य प्रश्न

उत्पादनात औद्योगिक स्वयंचलनामुळे कोणते फायदे होतात?

औद्योगिक स्वयंचलन अचूकता वाढवते, पुनर्कार्य खर्च कमी करते, उत्पादन वेग वाढवते आणि त्रुटी दर कमी करते. हे संसाधनांचे ऑप्टिमायझेशन करून ऊर्जा दक्षता आणि पर्यावरण स्थिरता देखील वाढवते.

डिजिटल ट्विन तंत्रज्ञान उत्पादन प्रक्रियांना कशाप्रकारे ऑप्टिमायझ करते?

डिजिटल ट्विन उत्पादकांना उत्पादन प्रक्रियांचे अनुकरण करण्यास आणि व्हर्च्युअली उपकरणे कॉन्फिगरेशन्स चाचणी करण्यास अनुमती देतात, ज्यामुळे डिझाइन दोष कमी होतात, वेळ वाचतो आणि भौतिक प्रोटोटाइपिंगशी संबंधित खर्च कमी होतो.

कारखान्याच्या स्वयंचलनात एआय आणि मशीन लर्निंगची काय भूमिका असते?

एआय आणि मशीन लर्निंग कार्यप्रवाह संघटित करून, त्रुटी कमी करून आणि ऊर्जा वापराचे ऑप्टिमायझेशन करून स्वयंचलन वाढवतात. ते सामग्री आणि उत्पादन बदलांना अधिक कार्यक्षमतेने अनुकूल असलेली बुद्धिमान रोबोटिक्स सक्षम करतात.