ഇൻഡസ്ട്രി 4.0 എന്നത് ഇനി വെറുമൊരു കോൺഫറൻസ് വാക്ക് (buzzword) മാത്രമല്ല. ഏതൊരു ആധുനിക ഫാക്ടറിയിലും കണക്റ്റഡ് ഉപകരണങ്ങളുടെ ശബ്ദത്തിലും, എഡ്ജ്-കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് നോഡുകളുടെ പ്രകാശത്തിലും, ഭൂഖണ്ഡങ്ങൾക്കപ്പുറമുള്ള ഔട്ട്പുട്ട് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന ക്ലൗഡ് ഡാഷ്ബോർഡുകളിലും ഇതിന്റെ സാന്നിധ്യം കാണാം. യഥാർത്ഥ സ്മാർട്ട് ഫാക്ടറികൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനായി നിർമ്മാതാക്കൾ ഇതിനകം തന്നെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, ഇൻഡസ്ട്രിയൽ ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിങ്സ് (IIoT), ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. ചർച്ചകൾ ഇപ്പോൾ മാറിപ്പോയിരിക്കുന്നു. ഡിജിറ്റൽ പരിവർത്തനം സംഭവിക്കുമോ എന്നല്ല നമ്മൾ ഇപ്പോൾ ചോദിക്കുന്നത്. മറിച്ച്, യന്ത്രങ്ങൾ കണക്റ്റഡ് ആയതിന് ശേഷം എന്താണ് സംഭവിക്കുക എന്നാണ് നമ്മൾ കണ്ടെത്തുന്നത്.
യന്ത്രങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നത് നിർത്തി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ തുടങ്ങുമ്പോൾ
ഇൻഡസ്ട്രി 4.0-ന്റെ ആദ്യ ഘട്ടം കാഴ്ചപ്പാടിനെക്കുറിച്ചായിരുന്നു (visibility). എഞ്ചിനീയർമാർ മോട്ടോറുകളിലും പമ്പുകളിലും കൺവെയർ ബെൽറ്റുകളിലും സെൻസറുകൾ ഘടിപ്പിച്ചു, അങ്ങനെ ക്ലിപ്പ്ബോർഡിന് പകരം ഒരു ടാബ്ലെറ്റിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കാൻ അവർക്ക് കഴിഞ്ഞു. ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഈ വിവരങ്ങൾ ചരിത്രപരമായ ലോഗുകളായി ശേഖരിച്ചു. ഇത് ഉപകാരപ്രദമായിരുന്നു, പക്ഷേ ഇത് ഒരു പാസീവ് (passive) രീതിയായിരുന്നു.
അടുത്ത ഘട്ടം കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. യന്ത്രങ്ങൾ ഇപ്പോൾ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കണം. ആ വ്യത്യാസം വളരെ വലുതാണ്. ഒരു സ്പിൻഡിൽ (spindle) ചൂടാകുന്നുണ്ടെന്ന് പറയുന്ന ഒരു സെൻസർ സഹായകരമാണ്. എന്നാൽ ഗുണനിലവാരം കുറയുന്നതിന് മുമ്പ് തന്നെ സ്പിൻഡലിന്റെ വേഗത സ്വയം കുറയ്ക്കുകയും, ഓപ്പറേറ്ററെ അറിയിക്കുകയും, അടുത്ത ഘട്ടങ്ങളിലെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പുനഃക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സംവിധാനം വിപ്ലവകരമാണ്. കണക്റ്റഡ് മാനുഫാക്ചറിംഗിൽ നിന്ന് കോഗ്നിറ്റീവ് മാനുഫാക്ചറിംഗിലേക്കുള്ള ഈ മാറ്റമാണ് മുൻഗാമികളെയും നേതാക്കളെയും വേർതിരിക്കുന്നത്.
പ്രെഡിക്റ്റീവ് മെയിന്റനൻസും തകരാറുകൾ സംഭവിക്കുന്നത് വരെ കാത്തിരിക്കുന്ന രീതിയുടെ അവസാനവും
പതിറ്റാണ്ടുകളായി, മെയിന്റനൻസ് എന്നാൽ തകരാർ സംഭവിക്കുന്നത് വരെ കാത്തിരിക്കുക എന്നതായിരുന്നു. ഒന്നുകിൽ നിശ്ചിത സമയക്രമമനുസരിച്ച് യന്ത്രങ്ങളുടെ ഭാഗങ്ങൾ മാറ്റുക (അവ ഉപയോഗിക്കാൻ ശേഷിയുണ്ടെങ്കിൽ പോലും), അല്ലെങ്കിൽ മുഴുവൻ ഉൽപ്പാദനവും തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന വലിയ തകരാറുകൾ സംഭവിക്കുമ്പോൾ പ്രതികരിക്കുക. ഈ രണ്ട് രീതികളും പണനഷ്ടം ഉണ്ടാക്കുന്നു.
ഉൽപ്പാദന വിവരങ്ങൾ തത്സമയം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ AI ഈ സമവാക്യം മാറ്റുന്നു. വൈബ്രേഷൻ സിഗ്നേച്ചറുകൾ, തെർമൽ പാറ്റേണുകൾ, അക്കോസ്റ്റിക് അനോമലിസ് (ശബ്ദത്തിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ), ഓയിൽ പാർട്ടിക്കുലേറ്റ് കൗണ്ട് എന്നിവ അൽഗോരിതങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക യന്ത്രത്തിന്റെ സാധാരണ താളം അവ പഠിക്കുകയും, തകരാർ സംഭവിക്കുന്നതിന് മണിക്കൂറുകൾക്കോ ദിവസങ്ങൾക്കോ ആഴ്ചകൾക്കോ മുമ്പ് ഉണ്ടാകുന്ന വ്യതിയാനങ്ങൾ അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. യന്ത്രങ്ങൾ കേടാകുന്നത് വരെ നിങ്ങൾ ഇനി കാത്തിരിക്കേണ്ടതില്ല. തകരാറുകൾ സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് തന്നെ അവ പ്രവചിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.
ഇതാണ് പ്രെഡിക്റ്റീവ് മെയിന്റനൻസ് പ്രായോഗികമായി നടപ്പിലാക്കുന്നത്. ഒരു മോട്ടോർ ബെയറിംഗ് തകരാറിലായി ഗിയർബോക്സിനെ നശിപ്പിക്കേണ്ടതില്ല. മെയിന്റനൻസ് ടീമുകൾക്ക് ആവശ്യമായ ഭാഗങ്ങൾ സജ്ജീകരിച്ചുകൊണ്ട് കൃത്യമായ വർക്ക് ഓർഡറുകൾ ലഭിക്കുന്നു. അപ്രതീക്ഷിതമായി ഉൽപ്പാദനം നിലയ്ക്കുന്നത് കുറയുന്നു. ആസ്തികളുടെ ആയുസ്സ് വർദ്ധിക്കുന്നു. ഫാക്ടറി പ്രവർത്തനം തടസ്സമില്ലാതെ തുടരുന്നു.
AI യഥാർത്ഥത്തിൽ ജോലികളെ മാറ്റുന്നത് എവിടെയാണ്?
മെയിന്റനൻസ് കൂടാതെ, കമ്പനിയുടെ ലാഭനഷ്ട കണക്കുകളിൽ (balance sheet) വ്യക്തമായ മാറ്റം വരുത്തുന്ന രീതിയിൽ AI നിർമ്മാണ മേഖലയെ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു.
Predictive maintenance: IoT സെൻസറുകളും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഉപകരണങ്ങളുടെ തേയ്മാനം മുൻകൂട്ടി കാണുന്ന രീതി. നിശ്ചിത സമയക്രമത്തിലുള്ള പരിശോധനകൾക്ക് പകരം, യഥാർത്ഥ ആവശ്യാനുസരണം ടീമുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
AI quality inspection: ക്യാമറകളും കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സംവിധാനങ്ങളും മനുഷ്യനേക്കാൾ വേഗത്തിൽ ഉപരിതലങ്ങൾ, വെൽഡുകൾ, അസംബ്ലികൾ എന്നിവ പരിശോധിക്കുന്നു. മൈക്രോൺ തലത്തിലുള്ള പിഴവുകളോ അപാകതകളോ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് ഇവ ഉടൻ തന്നെ തള്ളിക്കളയുന്നു. ഇത് പാഴ്വസ്തുക്കളുടെ അളവ് കുറയ്ക്കുകയും ബ്രാൻഡ് മൂല്യം സംരക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
Production planning: സ്മാർട്ട് ഷെഡ്യൂളിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ യന്ത്രങ്ങളുടെ ലഭ്യത, തൊഴിലാളികളുടെ ഷിഫ്റ്റുകൾ, മെറ്റീരിയൽ സപ്ലൈ, ഓർഡർ മുൻഗണന എന്നിവ കണക്കിലെടുക്കുന്നു. ഒരു ലൈൻ തകരാറിലാകുകയോ അടിയന്തര ഓർഡറുകൾ വരികയോ ചെയ്യുമ്പോൾ, പ്ലാനർമാർക്ക് മാനുവലായി കണക്കുകൂട്ടുന്നതിന് പകരം സിസ്റ്റം സെക്കൻഡുകൾക്കുള്ളിൽ മുഴുവൻ ക്രമീകരണങ്ങളും പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു.
Demand forecasting: പഴയ ഓർഡറുകൾ, വിപണി സൂചകങ്ങൾ, സീസണൽ ട്രെൻഡുകൾ, ഷിപ്പിംഗ് സൂചകങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ കാലാവസ്ഥാ വ്യതിയാനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ബാഹ്യ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ AI വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഊഹങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതിന് പകരം യഥാർത്ഥ ഡിമാൻഡിന് അനുസരിച്ച് നിർമ്മാതാക്കൾക്ക് ഉൽപ്പാദനം ക്രമീകരിക്കാം.
Supply chain intelligence: സപ്ലൈയർമാരുടെ അവസ്ഥ, ലോജിസ്റ്റിക് തടസ്സങ്ങൾ, തുറമുഖങ്ങളിലെ തിരക്ക്, ഇൻവെന്ററി നില എന്നിവ തത്സമയം അറിയുന്നത് വഴി സാധനങ്ങളുടെ ലഭ്യത കുറയുന്നതിന് മുമ്പ് തന്നെ നടപടികൾ എടുക്കാൻ പ്രൊക്യുർമെന്റ് ടീമുകൾക്ക് സാധിക്കുന്നു. സിസ്റ്റം അപകടസാധ്യതകൾ മുൻകൂട്ടി അറിയിക്കുകയും മറ്റ് സ്രോതസ്സുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
Energy optimization: അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്ലാന്റിലെ ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം നിരീക്ഷിക്കുകയും തത്സമയ ലോഡും വൈദ്യുതി നിരക്കും അനുസരിച്ച് HVAC, കംപ്രസ്ഡ് എയർ, മെഷീൻ സൈക്കിളുകൾ എന്നിവ ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉൽപ്പാദനക്ഷമത കുറയ്ക്കാതെ തന്നെ ഫാക്ടറികൾ ഊർജ്ജ অপচয় കുറയ്ക്കുന്നു.
മനുഷ്യർ അപൂർണ്ണമായ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് എടുക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങളിലെ തടസ്സങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഈ ടൂളുകൾ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചിലവ് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റയെ ഒരു അസംസ്കൃത വസ്തുവിനെപ്പോലെ കാണുക
ഒരു ആധുനിക പ്ലാന്റിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ആസ്തി ഡാറ്റയാണ്. ഓരോ യന്ത്രവും വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. മോട്ടോറുകൾ കറന്റ് ഉപയോഗം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. PLCs സൈക്കിൾ സമയങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. ക്വാളിറ്റി സ്റ്റേഷനുകൾ അളവുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ വിവരങ്ങളുടെ വൻതോതിലുള്ള അളവ്, അത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനുള്ള സൗകര്യമില്ലാത്ത ടീമുകളെ അമ്പരപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
ഡാറ്റയെ ഫലങ്ങളാക്കി മാറ്റുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. അതിന് വെറും സ്റ്റോറേജിനേക്കാൾ കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. ഇതിനായി വ്യക്തമായ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ, സന്ദർഭോചിതമായ മോഡലുകൾ, കൂടാതെ അത് ആവശ്യമുള്ളവർക്ക് പ്രായോഗികമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്ന ഇന്റർഫേസുകൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. വിജയകരമായ നിർമ്മാതാക്കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്