निर्माता AI का उपयोग करने से क्यों झिझक रहे हैं?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ऐसे कंप्यूटर सिस्टम विकसित करने को संदर्भित करता है जो ऐसे कार्य कर सकते हैं जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। इन कार्यों में सीखना, तर्क करना, समस्या-समाधान, प्राकृतिक भाषा और धारणा को समझना शामिल है। यह ऐसी मशीनें बनाने के बारे में है जो सोच सकती हैं और अनुकूलन कर सकती हैं।

विनिर्माण में एआई का परिचय इसके महत्वपूर्ण लाभों के अलावा चुनौतियाँ और चिंताएँ भी प्रस्तुत करता है, जिससे कंपनियाँ इसे लागू करने में झिझकती हैं।

विनिर्माण में एआई की चुनौतियाँ

"कई निर्माता एआई के बारे में अच्छी तरह से जानते हैं और यह प्रक्रियाओं को कैसे बेहतर बना सकता है, लेकिन कार्यान्वयन के बारे में उनकी वैध चिंताएं हो सकती हैं।" 

आख़िरकार, इसे सार्थक बनाने के लिए वित्तीय प्रतिबद्धता, कर्मचारियों की भागीदारी और कौशल की आवश्यकता होती है। यहां कुछ चीजें हैं जिन्हें उन्हें नेविगेट करने की आवश्यकता है।

कार्यान्वयन की लागत और अनिश्चित आरओआई

कार्यान्वयन की लागत और निवेश पर रिटर्न (आरओआई) को लेकर अनिश्चितता एक प्राथमिक बाधा है। प्रारंभिक निवेश में एआई बुनियादी ढांचे, उपकरण और कुशल प्रतिभा प्राप्त करना शामिल है, जो व्यवसायों के लिए एक बड़ी वित्तीय प्रतिबद्धता हो सकती है। अल्पावधि में ठोस रिटर्न प्राप्त करने की अनिश्चितता के कारण निर्माता अक्सर एआई को अपनाने से झिझकते हैं।

कौशल और विशेषज्ञता का अभाव

कर्मी संभावित रूप से उनकी उत्पादकता 35% तक बढ़ सकती है एआई को नियोजित करके। विनिर्माण उद्योग प्रौद्योगिकी में पारंगत अधिक श्रमिकों की आवश्यकता से जूझ रहा है। इन दक्षताओं वाले कर्मचारियों की भर्ती करना, बनाए रखना और उनका कौशल बढ़ाना एक महत्वपूर्ण चुनौती है, जो विनिर्माण प्रक्रियाओं में एआई के निर्बाध एकीकरण में बाधा उत्पन्न करती है। 

डेटा गोपनीयता और सुरक्षा चिंताएं

मालिकाना डिज़ाइन और ग्राहक जानकारी जैसे संवेदनशील डेटा से निपटने वाले निर्माताओं को पर्याप्त गोपनीयता और सुरक्षा चिंताओं का सामना करना पड़ता है। संभावित उल्लंघनों, बौद्धिक संपदा की चोरी और कड़े सुरक्षा नियमों का पालन करने की आवश्यकता के बारे में लगातार चिंता बनी हुई है, जिससे एआई कार्यान्वयन में जटिलता की एक परत जुड़ गई है।

विरासत प्रणालियों के साथ एकीकरण

विनिर्माण में मौजूदा, अक्सर पुरानी, ​​​​बुनियादी ढांचे के साथ एआई प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करते समय संगतता समस्याएं उत्पन्न होती हैं। पुरानी प्रणालियों को रेट्रोफिटिंग या बदलने से जुड़ी जटिलता और लागत, स्थापित विनिर्माण प्रक्रियाओं में एआई के सुचारू एकीकरण के लिए व्यावहारिक चुनौतियां पेश करती हैं।

सांस्कृतिक प्रतिरोध और संगठनात्मक चुनौतियाँ

परिवर्तन के प्रति सांस्कृतिक प्रतिरोध और श्रमिकों के बीच नौकरी विस्थापन के बारे में चिंताएँ प्रचलित चुनौतियाँ हैं। कंपनीव्यापी संरेखण हासिल करना, नेतृत्व प्रतिबद्धता हासिल करना और प्रभावी परिवर्तन प्रबंधन रणनीतियों को लागू करना प्रतिरोध पर काबू पाने और एआई-संवर्धित विनिर्माण प्रथाओं में एक सुचारु परिवर्तन सुनिश्चित करने के लिए अनिवार्य हो गया है।

विनिर्माण में AI के लाभ

विनिर्माण जैसे उद्योगों में एआई आवश्यक है, खासकर इसके बारे में 90% उत्पादों में धातु की ढलाई होती है, औसत व्यक्ति आम तौर पर ढले धातु घटक के 10 फीट के भीतर होता है। एआई इन धातु घटकों को बनाने की दक्षता में सुधार करने में मदद करता है जिनका सामना लोग रोजाना करते हैं। यह मशीनों को बेहतर और अधिक नवीन ढंग से काम करने की अनुमति देता है, जिससे उत्पादन तेज और अधिक कुशल हो जाता है। 

विनिर्माण में AI कई लाभ लाता है। उनमें से कुछ यहां हैं।

1. सुव्यवस्थित उत्पादन प्रक्रियाएँ

एआई ने आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, पूर्वानुमानित रखरखाव और मांग पूर्वानुमान को अनुकूलित करके विनिर्माण उत्पादन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित किया। एआई कच्चे माल की आवश्यकता के बारे में सटीक भविष्यवाणी करने, समय पर उपलब्धता सुनिश्चित करने और कमी को कम करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने में मदद करता है।

एक अन्य एआई अनुप्रयोग, पूर्वानुमानित रखरखाव, इसमें उपकरण स्थितियों की निगरानी शामिल है वास्तविक समय में। सेंसर से डेटा का विश्लेषण करने से यह अनुमान लगाने में मदद मिलती है कि मशीनरी कब विफल होने की संभावना है, जिससे महंगे डाउनटाइम को रोकने के लिए सक्रिय रखरखाव सक्षम हो जाता है। इससे उपकरणों का जीवनकाल बढ़ जाता है और कुल लागत कम हो जाती है।

एआई एल्गोरिदम द्वारा सुगम मांग का पूर्वानुमान, निर्माताओं को बाजार के रुझान और उतार-चढ़ाव का अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है। यह अंतर्दृष्टि उत्पादन शेड्यूल और इन्वेंट्री स्तरों की बेहतर योजना बनाने की अनुमति देती है, जिससे अधिक उत्पादन या स्टॉक की कमी को रोका जा सकता है। परिणामस्वरूप, परिचालन दक्षता बढ़ती है और संसाधनों के अनुकूलित उपयोग के माध्यम से लागत कम होती है।

2. बेहतर गुणवत्ता नियंत्रण और दोष का पता लगाना

कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग गुणवत्ता नियंत्रण और दोष का पता लगाने में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करते हैं। कंप्यूटर दृष्टि मशीनों को दृश्य डेटा को "देखने" और विश्लेषण करने की अनुमति देती है, जिससे खामियों के लिए उत्पादों का सटीक निरीक्षण संभव हो जाता है।

"मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पैटर्न और ऐतिहासिक डेटा से सीखते हैं, जो सूक्ष्म दोषों को पहचानने में तेजी से कुशल हो रहे हैं जो पारंपरिक निरीक्षण विधियों के माध्यम से किसी का ध्यान नहीं जा सकता है।" 

परिणामस्वरुप उत्पाद को वापस मंगाने और दोबारा काम करने में भारी कमी आई है। विनिर्माण के आरंभ में दोषों की पहचान करने और उनका समाधान करने से व्यवसायों को यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि केवल उच्च गुणवत्ता वाले उत्पाद ही बाजार तक पहुंचें। इससे ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ती है और दोषपूर्ण उत्पादों पर दोबारा काम करने और वापस मंगाने के प्रबंधन से जुड़ी महत्वपूर्ण लागत बचत होती है।

3. उन्नत श्रमिक सुरक्षा और एर्गोनॉमिक्स

एआई विनिर्माण में श्रमिक सुरक्षा और एर्गोनॉमिक्स को बढ़ाने में योगदान देता है। एक पहलू में खतरनाक कार्यों को करने के लिए एआई-संचालित और सहयोगी रोबोट (कोबोट) का उपयोग करना शामिल है। 

ये मशीनें सेंसर और एआई एल्गोरिदम से लैस हैं जो उन्हें ऐसे वातावरण में नेविगेट करने और संचालित करने की अनुमति देती हैं जो मानव श्रमिकों के लिए जोखिम पैदा कर सकता है। एआई-संचालित रोबोट संभावित खतरनाक परिस्थितियों में कार्य करके कार्यस्थल दुर्घटनाओं और चोटों की संभावना को कम करने में मदद करते हैं।

एर्गोनॉमिक्स विश्लेषण और चोट की रोकथाम के लिए एआई-संचालित सिस्टम का भी उपयोग किया जाता है। वे आसन, चाल और कार्यभार जैसे कारकों का विश्लेषण करके श्रमिकों पर शारीरिक तनाव का आकलन कर सकते हैं। 

संभावित एर्गोनोमिक मुद्दों की पहचान करने से निवारक उपाय किए जा सकते हैं। इसमें कार्यस्थानों को समायोजित करना या दोहराए जाने वाले या ज़ोरदार कार्यों से संबंधित चोटों के जोखिम को कम करने के लिए प्रशिक्षण प्रदान करना शामिल है। 

विनिर्माण में सफल एआई कार्यान्वयन

विनिर्माण क्षेत्र में सफल एआई कार्यान्वयन में ये रणनीतिक विचार और प्रमुख प्रथाएं शामिल हैं:

• स्पष्ट उद्देश्य: एआई कार्यान्वयन के लिए विशिष्ट लक्ष्य परिभाषित करें, जैसे दक्षता में सुधार, लागत कम करना या उत्पाद की गुणवत्ता बढ़ाना। 
• पायलट प्रोजेक्ट: व्यवहार्यता का परीक्षण करने, चुनौतियों की पहचान करने और व्यापक कार्यान्वयन से पहले ठोस लाभ प्रदर्शित करने के लिए छोटे पैमाने की एआई परियोजनाओं से शुरुआत करें। 
• डाटा प्रबंधन: एआई एल्गोरिदम के लिए आधार प्रदान करने के लिए मजबूत डेटा संग्रह, भंडारण और विश्लेषण प्रक्रियाएं स्थापित करें।
• साइबर सुरक्षा उपाय: संवेदनशील डेटा की सुरक्षा और संभावित खतरों से बचाने के लिए साइबर सुरक्षा प्रोटोकॉल लागू करें।
• उपयोगकर्ता प्रशिक्षण और भागीदारी: कर्मचारियों को एआई सिस्टम पर व्यापक प्रशिक्षण प्रदान करें और स्वीकृति और समझ बनाने के लिए उन्हें कार्यान्वयन प्रक्रिया में शामिल करें।

विनिर्माण में AI का अधिकतम उपयोग करना

निर्माता मुख्य रूप से अग्रिम लागत, त्वरित रिटर्न के बारे में अनिश्चितता और कौशल की कमी के कारण एआई का उपयोग करने से झिझकते हैं। छोटे पैमाने पर परीक्षणों के माध्यम से इन चिंताओं पर काबू पाने और प्रौद्योगिकी के बारे में ज्ञान को बढ़ावा देने से विनिर्माण उद्योग में व्यापक रूप से अपनाने को बढ़ावा मिल सकता है।

इसके अलावा पढ़ें एआई का लाभ उठाने के 6 सम्मोहक तरीके व्यावसायिक प्रदर्शन को बढ़ावा दे सकते हैं

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• स्रोत: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/