ਇੰਡਸਟਰੀ 4.0 ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਸ਼ਬਦ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਧੁਨਿਕ ਫੈਕਟਰੀ ਫਲੋਰ 'ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਨੈਕਟਡ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਗੂੰਜ, ਐਜ-ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੋਡਸ ਦੀ ਚਮਕ, ਅਤੇ ਮਹਾਂਦੀਪਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਲਾਉਡ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿਉਂਦਾ ਪਾਓਗੇ। ਨਿਰਮਾਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਸਲ ਸਮਾਰਟ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਇੰਡਸਟਰੀਅਲ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ ਥਿੰਗਜ਼ (IIoT), ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਗੱਲਬਾਤ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਕਿ ਕੀ ਡਿਜੀਟਲ ਤਬਦੀਲੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਜੁੜਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਆਵੇਗਾ।
ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰਕੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ
ਇੰਡਸਟਰੀ 4.0 ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਲਹਿਰ ਦਿੱਖ (visibility) ਬਾਰੇ ਸੀ। ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਮੋਟਰਾਂ, ਪੰਪਾਂ ਅਤੇ ਕਨਵੇਅਰ ਬੈਲਟਾਂ 'ਤੇ ਸੈਂਸਰ ਲਗਾਏ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਕਲਿੱਪਬੋਰਡ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟੈਬਲੇਟ ਤੋਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਣ। ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੇ ਇਸ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਲੌਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਉਪਯੋਗੀ ਸੀ, ਪਰ ਇਹ ਪੈਸਿਵ (passive) ਸੀ।
ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਹੋਰ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੈਂਸਰ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਪਿੰਡਲ ਗਰਮ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਪਿੰਡਲ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਆਪਰੇਟਰ ਨੂੰ ਅਲਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਆਲਿਟੀ ਵਿਗੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਗਲੇ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਅਨੁਸੂਚਿਤ (reschedule) ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਹੈ। ਕਨੈਕਟਡ ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਤੋਂ ਕਾਗਨੀਟਿਵ ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਵੱਲ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਲੀਡਰਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰੈਡਿਕਟਿਵ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਅਤੇ ਬ੍ਰੇਕਡਾਊਨ ਕਲਚਰ ਦਾ ਅੰਤ
ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ, ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸੀ ਕਿਸੇ ਖਰਾਬੀ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨਾ। ਜਾਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਕੈਲੰਡਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦੇ ਸੀ, ਉਹਨਾਂ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਸੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਮਰ ਅਜੇ ਬਾਕੀ ਸੀ, ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਭਿਆਨਕ ਖਰਾਬੀਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪੂਰੀ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੱਤਾ। ਦੋਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਪੈਸੇ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
AI ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਇਸ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਿਗਨੇਚਰ, ਥਰਮਲ ਪੈਟਰਨ, ਅਕਸਟਿਕ ਅਨੋਮਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਤੇਲ ਦੇ ਕਣਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਆਮ ਲੈਅ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਚਲਨਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਖਰਾਬੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਕਈ ਘੰਟੇ, ਦਿਨ ਜਾਂ ਹਫ਼ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਟੁੱਟਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਤੁਸੀਂ ਖਰਾਬੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਸਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੈਡਿਕਟਿਵ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਹੈ। ਮੋਟਰ ਬੇਅਰਿੰਗ ਦਾ ਫਸਣਾ ਅਤੇ ਗੇਅਰਬਾਕਸ ਨੂੰ ਤਬਾਹ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਵਰਕ ਆਰਡਰ ਮਿਲਦੇ ਹਨ। ਅਣਪਲਾਨਡ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਘਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਸੇਟ ਦੀ ਉਮਰ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਫੈਕਟਰੀ ਚਲਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, AI ਨਿਰਮਾਣ (manufacturing) ਨੂੰ ਠੋਸ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮੁੜ ਰੂਪ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਬੈਲੇਂਸ ਸ਼ੀਟ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
Predictive maintenance: IoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਘਟਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਡੀਸ਼ਨ-ਬੇਸਡ ਮੋਨੀਟਰਿੰਗ। ਕੈਲੰਡਰ-ਅਧਾਰਤ ਜਾਂਚ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੀਮਾਂ ਅਸਲ ਲੋੜ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
AI quality inspection: ਕੈਮਰੇ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਉਹਨਾਂ ਗਤੀਆਂ 'ਤੇ ਸਤਹਾਂ, ਵੈਲਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਅਸੈਂਬਲੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸਦਾ ਮਾਨਵ ਅੱਖ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਸਿਸਟਮ ਮਾਈਕਰੋਨ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਨੁਕਸ, ਸੁੰਦਰਤਾ ਦੀਆਂ ਅਨਿਯਮਤਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਗਲਤ ਅਲਾਈਨ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਕ੍ਰੈਪ ਰੇਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਸਾਖ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Production planning: ਸਮਾਰਟ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਵਰਕਫੋਰਸ ਸ਼ਿਫਟਾਂ, ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਪਲਾਈ, ਅਤੇ ਆਰਡਰ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਲਾਈਨ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੋਈ ਅਚਾਨਕ ਆਰਡਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਪਲਾਨਰਾਂ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਲੜੀ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Demand forecasting: AI ਪੁਰਾਣੇ ਆਰਡਰਾਂ, ਮਾਰਕੀਟ ਸੰਕੇਤਾਂ, ਮੌਸਮੀ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਇੰਡੈਕਸ ਜਾਂ ਮੌਸਮ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਰਗੇ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਮਾਤਾ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਸਲ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਮੰਗ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Supply chain intelligence: ਸਪਲਾਇਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਵਿਘਨ, ਬੰਦਰਗਾਹ ਦੀ ਭੀੜ, ਅਤੇ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਦਿੱਖ ਪ੍ਰੋਕਿਊਰਮੈਂਟ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕਮੀ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਰੋਤ
ਟੀਚਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸਾਫ਼ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਸੰਦਰਭ ਅਨੁਸਾਰ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਫਲ ਨਿਰਮਾਤਾ ਵਰਤਦੇ ਹਨ