स्वचालित कारखाने: विनिर्माण सीख रहा है

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• नवम्बर 14/2022

अंतर्दृष्टि सारांश

चौथी औद्योगिक क्रांति (4IR या उद्योग 4.0) के परिणामस्वरूप पूरी तरह से स्वचालित कारखाना मॉडल बन गया है। इस प्रणाली में इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT), सेंसर, कैमरा और अत्यधिक मोबाइल सहयोगी रोबोट (cobots) शामिल हैं। हालांकि, इस विकास ने ब्लू-कॉलर मानव श्रमिकों की संख्या को कम कर दिया है, और अधिक कर्मचारियों को मशीन पर्यवेक्षकों के रूप में फिर से प्रशिक्षित किया जा रहा है।

स्वचालित कारखानों का संदर्भ

स्वचालित फ़ैक्टरी एक ऐसी सुविधा है जहाँ मशीनें और रोबोट अधिकांश उत्पादन कार्य संचालित करते हैं। स्वचालन को धीरे-धीरे कारखानों में पेश किया गया है, लेकिन 2000 के दशक में ही सुविधाओं को स्वचालन की पूरी क्षमता का एहसास हुआ। स्वचालित फ़ैक्टरियाँ अक्सर थोड़े से मानवीय हस्तक्षेप के साथ काम कर सकती हैं।

एक स्वचालित कारखाने का हृदय उसकी नियंत्रण प्रणाली है, जो संपूर्ण उत्पादन प्रक्रिया का प्रबंधन करती है। नियंत्रण प्रणाली एक नेटवर्क से जुड़ी होती है जो कारखाने को बाहरी दुनिया से जोड़ती है, जिससे प्रबंधकों को दूर से उत्पादन की निगरानी और नियंत्रण करने की अनुमति मिलती है। इन सुविधाओं में बढ़ी हुई दक्षताओं के कारण, वे कम संसाधनों के साथ अधिक उत्पादन करते हैं और आम तौर पर मानव श्रमिकों के लिए सुरक्षित होते हैं।

कुछ विशेषज्ञों का मानना ​​है कि 2030 के दशक में स्वचालित फ़ैक्टरी प्रणाली में सुधार जारी रहेगा। वैश्विक आउटसोर्सिंग मॉडल से क्षेत्रीय आपूर्ति श्रृंखलाओं में संक्रमण के अलावा, निर्माता निवेश पर अधिक लाभ (आरओआई) अर्जित करते हुए अधिक लचीला और लचीला होने के लिए बुद्धिमान स्वचालन समाधान अपना रहे हैं। 

सॉफ्टवेयर-परिभाषित स्वचालन कंपनियां एक लाइन को पुन: प्रोग्राम कर सकती हैं, बाजार की स्थिति बदलने पर उत्पादन आउटपुट को संशोधित कर सकती हैं, और यहां तक ​​कि सुविधाओं में प्रक्रियाओं को आसानी से कॉपी भी कर सकती हैं। वे डाउनटाइम और स्टार्ट-अप खर्चों से बच सकते हैं जो आमतौर पर क्षमता वृद्धि पर विचार करते समय सीमित होते हैं। इस प्रकार की प्रोग्रामयोग्यता के साथ-साथ मॉड्यूलर हार्डवेयर और अनुकूली रोबोटिक्स के साथ, निर्माता अपनी उत्पादन लाइनों से अधिकतम लाभ उठा सकते हैं।

विघटनकारी प्रभाव

कुछ तकनीकी विशेषज्ञों का मानना ​​है कि स्वचालित फ़ैक्टरी प्रणाली में तेजी से विकास चल रहा है। पहला प्रदर्शन को अनुकूलित करने, रखरखाव की जरूरतों की भविष्यवाणी करने और समस्याओं का निवारण करने के लिए मशीनों के डिजिटल ट्विन्स का बढ़ता उपयोग है। साथ ही, मशीन-स्तरीय बुद्धिमत्ता प्रत्येक मशीन/रोबोट के अंदर वैयक्तिकृत होने से अधिक केंद्रीकृत प्रणाली की ओर बढ़ रही है जो क्लाउड कंप्यूटिंग का उपयोग करती है।

यह परिवर्तन निर्माताओं को अपने परिचालन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का पूरा लाभ उठाने की अनुमति देता है। हालाँकि, इन विकासों के लिए डेटा प्रोसेसिंग और विलंबता (डिवाइस तक सिग्नल पहुंचने में लगने वाला समय) को प्रबंधित करने के लिए अधिक जटिल कंप्यूटिंग, संचार और बुनियादी ढांचा प्रणालियों की आवश्यकता होती है। सभी उन्नत अनुप्रयोगों के साथ, एप्लिकेशन के लिए स्पष्ट रूप से निर्मित माइक्रो डेटा केंद्रों की मांग है, जो प्रौद्योगिकी को अधिक प्रबंधनीय और तेज़ी से तैनात करने की अनुमति देता है।

एक और विकास हाइब्रिड मानव-कोबोट कार्यबल, गतिविधियों को समन्वयित करने की क्षमता, मानव श्रम और बुद्धि को उन नौकरियों के लिए स्वायत्त मोबाइल रोबोट जैसी तकनीकों के साथ जोड़ रहा है जिन्हें लोग नहीं चाहते हैं या प्रदर्शन करने की आवश्यकता नहीं है। उदाहरण मशीन विज़न सिस्टम हैं जो इन्वेंट्री को ट्रैक करने के लिए उन्नत कैमरों और सॉफ़्टवेयर और रेडियो-फ़्रीक्वेंसी आइडेंटिफिकेशन (RFID) के साथ अनुपालन और गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रियाओं को स्वचालित करते हैं। इस प्रकार की तकनीक मानव क्षमताओं को बढ़ाती है और फ्रंटलाइन कर्मचारियों को पूरी तरह से बदलने के बजाय उन्हें सशक्त बनाती है। 

स्वचालित कारखानों के निहितार्थ

स्वचालित कारखानों के व्यापक निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं: 

• विनिर्माण सुविधाओं को पुनर्जीवित करने की दिशा में एक मानार्थ आंदोलन, क्योंकि स्वचालित कारखाने उन लाभों को नकार देते हैं जो विकासशील देशों के सस्ते मानव श्रम बहुराष्ट्रीय निगमों को प्रदान करते हैं।
• ऑनशोरिंग के कारण विकासशील देशों में विदेशी निवेश पर निर्भर देशों के राजस्व में गिरावट आई है।
• मानव पर्यवेक्षकों को महत्वपूर्ण निर्णय लेने और डाउनटाइम या रीयल-टाइम दुर्घटनाओं को रोकने में मदद करने के लिए IoT और 5G का बढ़ता उपयोग।
• निरंतर क्लाउड कंप्यूटिंग सुनिश्चित करने और वास्तविक समय के अनुप्रयोगों को सक्षम करने के लिए कारखानों के पास या भीतर अधिक माइक्रो डेटा केंद्रों की तैनाती।
• ऊर्जा की खपत और कार्बन उत्सर्जन को कम करने और अस्वीकृत सामग्री या दोषपूर्ण उत्पादों को रीसायकल करने के लिए कारखानों में अधिक हरित प्रौद्योगिकियों की तैनाती।
• कर्मचारी मैनुअल श्रम से लेकर मशीन समस्या निवारण तक और अधिक जटिल लेकिन उपयोगकर्ता के अनुकूल कोबोट का संचालन करते हैं।
• Google क्लाउड के विज़ुअल इंस्पेक्शन एआई जैसे एआई सिस्टम को उत्पाद दोषों का पता लगाने सहित लाइन उत्पादन की निगरानी के लिए सुविधाओं में भारी रूप से एकीकृत किया जा रहा है।

विचार करने के लिए प्रश्न

• अन्य किस प्रकार के कारखाने या क्षेत्र स्वचालन प्रयासों को लागू कर सकते हैं? यह कार्यबल को कैसे प्रभावित कर सकता है?
• ऑटोमेशन ने लोगों के कारखानों में काम करने के तरीके को और कैसे प्रभावित किया है?