ক্যাপোকলগ লজিস্টিকস দ্বারা ম্যানুফ্যাকচারিং সিস্টেমে এআই কীভাবে প্রয়োগ করবেন
ক্যাপোকলগ লজিস্টিকস দ্বারা ম্যানুফ্যাকচারিং সিস্টেমে এআই কীভাবে প্রয়োগ করবেন
উৎপাদন জগতে এআই গ্রহণ অনিবার্য। প্রযুক্তি আসছে কিনা সেটা বড় কথা নয়, কবে আসবে।
এটি উত্পাদনশীলতা এবং দক্ষতার অবিশ্বাস্য স্তর এবং আরও অনেক সূক্ষ্ম অটোমেশন প্রক্রিয়াগুলির জন্য অনুমতি দেয়। এটি বিভিন্ন ক্ষেত্রে আরও কার্যকর কিন্তু কম খরচের ক্রিয়াকলাপ তৈরি করে অর্থনৈতিক জ্ঞানও তৈরি করে।
এটি এতটাই প্রতিশ্রুতি দেখায় যে 92% সিনিয়র ম্যানুফ্যাকচারিং এক্সিকিউটিভরা বিশ্বাস করেন যে "স্মার্ট ফ্যাক্টরি" ডিজিটাল প্রযুক্তিগুলি উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধি এবং একটি ক্ষমতাপ্রাপ্ত কর্মীবাহিনীকে সক্ষম করবে৷ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এর একটি বড় ভূমিকা পালন করে।
কেউ কি বুঝতে পারে না যে এটি ইতিমধ্যে এখানে আছে।
আজ উৎপাদনে এআই
AI ইতিমধ্যেই জাপান, চীন এবং ভারতের মতো দেশে ব্যাপকভাবে গ্রহণ করা হয়েছে। GE, Bosch, Panasonic এবং Mitsubishi Electric এর মত প্রধান ব্র্যান্ডগুলি ইতিমধ্যেই উৎপাদন ও সরবরাহ প্রক্রিয়া উন্নত করতে তাদের ক্রিয়াকলাপে প্রযুক্তি প্রয়োগ করেছে।
হরিয়ানা রাজ্যে অবস্থিত ঝাজ্জারে প্যানাসনিকের "টেকনোপার্ক" AI এর সাথে গভীরভাবে জড়িত যা উত্পাদন কার্যক্রম স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহৃত হয়। এই সুবিধাটি এয়ার কন্ডিশনার, ওয়াশিং মেশিন এবং অন্যান্য যন্ত্রপাতির উন্নয়ন পরিচালনা করে।
মিতসুবিশি ইলেকট্রিক ইন্ডিয়া একটি আচরণগত-বিশ্লেষণ AI তৈরি করেছে যা আধুনিক উৎপাদন লাইনকে বাড়ানোর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। আরো নির্দিষ্টভাবে, এটি মানুষের আচরণ যেমন একটি সমাবেশ-লাইন কর্মীর গতি এবং কর্ম বিশ্লেষণ করতে পারে।
প্রশ্ন, তবে, এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি ঠিক কী করছে? তারা কীভাবে উত্পাদনশীলতা উন্নত করে এবং তারা কী ধরণের প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা সক্ষম করে?
উত্পাদন গুণমান এবং কর্মক্ষমতা
ত্রুটি, সমস্যাযুক্ত সরঞ্জাম এবং মানব ত্রুটি সবই উত্পাদন খাতে ব্যাপক সমস্যায় অবদান রাখতে পারে। শিল্প নির্মাতাদের জন্য, অপরিকল্পিত ডাউনটাইম বার্ষিক প্রায় $50 বিলিয়ন খরচ করে। যতবারই প্রোডাকশন লাইনে কোনো ভুল হয়, কেবলমাত্র প্রশ্নবিদ্ধ পণ্যগুলিই কার্যকরভাবে নষ্ট হয় না, তবে যে কোনো ত্রুটির মূল্যায়ন ও ঠিক করার জন্য ডাউনটাইমও প্রয়োজন। এই উভয় পরিস্থিতিই একটি উত্পাদন সংস্থার রাজস্ব খায়, মুনাফা হ্রাস করে।
AI বিভিন্ন উপায়ে এই জিনিসগুলিকে ঘটতে থেকে দূর করতে সাহায্য করতে পারে।
শিল্প সরঞ্জাম এবং যন্ত্রপাতির প্রতিরোধমূলক রক্ষণাবেক্ষণ এআই কন্ট্রোলার দ্বারা পরিচালনা করা যেতে পারে। পারফরম্যান্সের সমস্যাগুলি শনাক্ত করা প্রাথমিক বিষয়গুলি, যাতে একটি ভাঙ্গন বা বড় ত্রুটির আগে তাদের যত্ন নেওয়া যেতে পারে। এর ফলে বেশ কিছু সুবিধা পাওয়া যায় যেমন নিরাপদ কাজের পরিবেশ, আরও নির্ভরযোগ্য সরঞ্জাম, কম পরিচালন খরচ এবং উন্নত পণ্যের গুণমান।
কর্মক্ষমতা ডেটার রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ উত্পাদন লাইনে সমস্যাগুলি পরিমাপ এবং সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে। উপরন্তু, সঠিক মানের স্তরে পণ্য বিকাশ নিশ্চিত করার জন্য আউটপুট পরিমাপ এবং মূল্যায়ন করা যেতে পারে।
এই AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির সৌন্দর্য হল যে তারা স্বায়ত্তশাসিতভাবে কাজ করতে পারে, ডেটা প্রবাহিত করে এবং প্রয়োজনীয় কর্মীদের কাছে সতর্কতা এবং বিজ্ঞপ্তিগুলি সরবরাহ করতে পারে। প্রতিরোধমূলক রক্ষণাবেক্ষণ ব্যবস্থা, উদাহরণস্বরূপ, পরিষেবা ক্রুদের একটি সতর্কতা পাঠাতে পারে যে একটি সরঞ্জাম বা মেশিনের পরিষ্কার এবং মেরামত প্রয়োজন।
প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা
বর্ধিত কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতা ইতিমধ্যেই একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রদান করে, তবে AI আরও বেশি সুবিধা পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে। নমনীয় অটোমেশন এবং সুবিন্যস্ত মান নিয়ন্ত্রণ, সেইসাথে সঠিক পূর্বাভাস এবং চাহিদা-চালিত উত্পাদন, সবই বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে নির্মাতাদের জন্য একটি ভাল অবস্থানে অবদান রাখে।
পণ্য উৎপাদনের একটি বড় অংশ - পুরানো বা নতুন - বর্তমান বাজার মূল্যায়ন করা এবং ভোক্তা এবং ক্লায়েন্টের চাহিদার জন্য সামঞ্জস্য করা। কোথাও যায় না এমন অতিরিক্ত উত্পাদন করা একটি অপচয়, এবং অন্য যে কোনও সমস্যার মতোই মুনাফা খাবে। AI একটি আরও সঠিক এবং সময়োপযোগী সিস্টেম তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে যা বাজারের প্রবণতাকে যথাযথভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়। যখন চাহিদা বাড়ে তখন উৎপাদনও হয়, এবং যখন কমে যায়, উৎপাদন ধীর হয়ে যায়। সরবরাহ শৃঙ্খলের পূর্বাভাস সংক্রান্ত ত্রুটিগুলি 50% পর্যন্ত হ্রাস, এবং 65% পর্যন্ত বিক্রি হারিয়েছে, সবই মেশিন লার্নিংয়ের জন্য আরও ভাল পণ্যের প্রাপ্যতা সম্ভব।
এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি উপকরণ অধিগ্রহণ, উত্পাদনের পরিমাণ, বিতরণের তারিখ, সুবিধা এবং স্টোরেজ ব্যবহার এবং আরও অনেক কিছুতে সহায়তা করতে পারে। এই সমস্ত বৈচিত্র্যপূর্ণ সিস্টেমগুলিকে সম্মিলিতভাবে পরিচালনা করে এবং ফলাফলের তুলনা করে, AI প্ল্যাটফর্মগুলি বুদ্ধিমত্তা এবং রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি দ্বারা চালিত একটি উল্লেখযোগ্যভাবে দক্ষ অপারেশন তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে।
কোরে ডেটা
উন্নত বিশ্লেষণ এবং এআই প্রযুক্তি সঠিকভাবে কাজ করার জন্য, তাদের ডেটার একটি স্থির প্রবাহ প্রয়োজন - কর্মক্ষমতা, আচরণগত এবং পরিবেশগত অন্তর্দৃষ্টি সমন্বিত। এটি মূলত একই তথ্য যা একজন মানব বিশ্লেষক বা ম্যানেজার ব্যবহার করবেন, AI ব্যতীত AI দ্রুত এবং আরও ভাল ডেটা ঢালাও করতে পারে। মেশিন লার্নিং এই প্রযুক্তির একটি উপসেট যা এক সময়ে প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করতে পারে।
এআই-এর রাস্তা হল আরও ডেটা-ভিত্তিক প্রক্রিয়া এবং সিস্টেমগুলি বাস্তবায়ন করা যা দূরবর্তী বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মে প্রয়োজনীয় তথ্য সরবরাহ করতে পারে। সুতরাং, AI উত্পাদনের কেন্দ্রে যাওয়ার আগে, এই ডেটা সমাধানগুলি স্থাপন করা দরকার। যদি আপনি ইতিমধ্যেই না করে থাকেন, তাহলে আপনার সুবিধা এবং ক্রিয়াকলাপগুলির মধ্যেই শুরু করা উচিত।
