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उत्पाद डिजाइन, उत्पाद उपयोग, बिक्री और सर्विसिंग में AI, IT समाचार, ET CIO

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द्वारा: श्रीधर कामठी तथा शतानिक गोस्वामी

प्रभावित कर रहा है उत्पादन मौलिक रूप से उद्योग। निर्णय लेने को स्वचालित और बढ़ाने में मदद करने के लिए एआई का प्रारंभिक उपयोग निर्णय समर्थन प्रणालियों में था। लेकिन जैसे-जैसे तकनीक सस्ती हो गई है और उत्पाद पारिस्थितिकी तंत्र बड़ा हो गया है, एआई को विभिन्न प्रकार के उपयोग के मामलों में तैनात किया जा रहा है, जिससे विनिर्माण पर गहरा प्रभाव पड़ रहा है। यह उत्पाद डिजाइन, कनेक्टेड ऑपरेशंस से संपूर्ण मूल्य श्रृंखला तक फैला है जो विनिर्माण में डेटा के सभी स्रोतों को ग्राहक और संबंधित सेवा संचालन के लिए वास्तविक उत्पाद से जोड़ता है।

विनिर्माण में कनेक्टेड ऑपरेशंस विजन डेटा के सभी स्रोतों का संवेदीकरण और एकीकरण है, जब एकत्र और सहसंबद्ध होने पर, अग्रिम विश्लेषण की अनुमति मिलती है। हालांकि, एआई मॉडल के औद्योगीकरण को अत्यधिक कुशल डेटा वैज्ञानिकों द्वारा कारीगर विकास और तैनाती की आवश्यकता से बाधित किया गया था, जो डेटा से जुड़े संचालन कैप्चर की संपत्ति के साथ पूरी तरह से काम कर सकते थे। प्रौद्योगिकी फर्मों ने मशीनिंग लर्निंग ऑपरेशंस विकसित करने के साथ प्रतिक्रिया दी है (एमएलओपीएस), जो उपकरण संचालित मशीन सीखने के विकास और परिनियोजन का एक संयोजन है। MLOPS संपूर्ण मूल्य श्रृंखला में AI अपनाने में वृद्धि की ओर अग्रसर है।

उत्पाद डिजाइन के मामले को लें। स्मार्ट कनेक्टेड उत्पादों में सेंसर रिपोर्ट करते हैं कि उपभोक्ता उनका उपयोग कैसे कर रहे हैं। इसमें बुनियादी उपयोग पैटर्न और परिचालन स्थितियां, उपयोगकर्ता प्राथमिकताएं भी शामिल हैं। एकत्रित होने पर यह डेटा भविष्य के उत्पाद डिजाइन में मूल्यवान इनपुट प्रदान करता है। निर्माता अब वास्तविक समय में व्यावहारिक रूप से उपयोगकर्ता की जरूरतों पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं क्योंकि एआई डेटा को कैप्चर करने और उत्पाद डिजाइन अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए लगातार काम करने वाले मस्तिष्क के रूप में कार्य करता है। जनरेटिव डिज़ाइन टूल डेवलपमेंट अब उत्पाद डिज़ाइनरों को डिज़ाइन पर बाधाओं को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है। एआई मॉडल तब कई डिज़ाइन विकल्प बनाते हैं जो उन संरचनात्मक और प्रदर्शन बाधाओं और डिजाइनरों को संतुष्ट करते हैं और फिर मान्य शॉर्टलिस्ट के साथ काम करते हैं। यह क्षमता ऑटोमोबाइल जैसे उद्योगों के लिए एक गेम चेंजर है जहां ऑटो डिजाइनर पहले अवधारणा से पहले उत्पादन रोलआउट तक बहु-वर्ष की समय सीमा में काम करते थे। वास्तविक विश्व उपयोग डेटा और ग्राहक वरीयता को जनरेटिव डिज़ाइन के साथ जोड़कर, डिज़ाइनर अब उन महीनों में पूरा कर सकते हैं जो पहले वर्षों में लगते थे। एआई ने छोटे चक्र समय को बढ़ावा दिया जिससे ऐसे उत्पाद बने जो ग्राहकों की प्राथमिकताओं के अनुरूप हों।

गुणवत्ता नियंत्रण एक ऐसा क्षेत्र है जहां दृष्टि आधारित एआई सिस्टम इंसानों को बढ़ा रहे हैं। कैमरा आधारित सिस्टम थकते नहीं हैं और तेजी से चलने वाली उत्पादन लाइन को तेजी से स्कैन कर सकते हैं। हाई डेफिनिशन कैमरे दृष्टि प्रदान करते हैं। एआई मॉडल जो उत्पाद फिनिश, पेंट आदि में भिन्नता का विश्लेषण करते हैं और संभावित गुणवत्ता चिंताओं को उजागर करते हैं। एआई सिस्टम विभिन्न मशीन की दुकानों में पूरी उत्पाद प्रक्रिया को भी देख सकता है और पुर्जों की खराबी के मामले में कार्रवाई का सबसे इष्टतम तरीका तय कर सकता है, यह तय करने के लिए कि लाइन को बंद करना है या पुर्जों की मरम्मत द्वारा दोषों को संभालना है।

डिजिटल ट्विन्स का उपयोग एआई का एक और बेहतरीन उदाहरण है जिससे वर्चुअल सिस्टम में एक भौतिक प्रणाली की नकल करने से इंजीनियरों को वास्तविक दुनिया के भौतिक डेटा को वर्चुअल ट्विन पर लागू करने और ऑपरेटिंग मापदंडों में ट्विन टू मॉडल परिवर्तनों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है। परिणामी मान्य मापदंडों को फिर भौतिक जुड़वां में धकेल दिया जाता है जो सिमुलेशन के ज्ञान से प्राप्त होता है।

एआई सिस्टम लगातार योजना, उत्पादन और पूर्ति कार्यों को प्रभावी ढंग से सिंक्रनाइज़ करने के लिए उपभोक्ता मांग, खुदरा और आपूर्तिकर्ताओं के डेटा का उपयोग करके आपूर्ति नेटवर्क में डेटा को मिलाकर परिदृश्य नियोजन अभ्यास चलाते हैं। यह उद्योगों को अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं को वास्तविक समय में पुन: कॉन्फ़िगर करने का अवसर प्रदान कर रहा है, जो COVID जैसे विघटनकारी समय में एक वरदान है। स्वचालित रोबोट जो मनुष्यों के साथ मिलकर काम करते हैं, वे सुरक्षित संयंत्र और रसद संचालन के लिए अग्रणी हैं।

उपभोक्ता उत्पादों में एआई के औद्योगीकरण के भी उपभोक्ता लाभार्थी हैं। एआई सेल्फ-लर्निंग सिस्टम की ओर जाता है जहां सॉफ्टवेयर खराबी या ‘बहाव’ की स्थिति का पता लगा सकता है और एक अपडेटेड फिक्स उपलब्ध कराए जाने के दौरान ज्ञात वर्किंग कॉन्फ़िगरेशन में वापस रोल करने का ध्यान रख सकता है। यह मशीनों को अधिक विश्वसनीय बनाता है और ऑटोमोबाइल, सुरक्षित ड्राइविंग और बेहतर विश्वसनीयता जैसी मशीनरी के मामले में। मानचित्र आधारित नेविगेशन अब सर्वव्यापी है। एआई आधारित इमेजिंग सॉल्यूशंस का उपयोग कार को स्वचालित रूप से ब्रेक करने, वाहनों को उलटने आदि के लिए किया जाता है। घरेलू उपकरण जैसे वाशिंग मशीन, एयर कंडीशनर, पंखे स्मार्ट फोन ऐप के माध्यम से उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को कैप्चर करते हैं और फिर विभिन्न ऑपरेटिंग मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं।

एआई का व्यापक उपयोग बेहतर उत्पादों की ओर ले जा रहा है, जो संचालन द्वारा बनाए गए हैं जो कहीं अधिक कुशल और टिकाऊ हैं। एआई सिस्टम उपभोक्ताओं से लेकर उत्पादन तक, आपूर्तिकर्ताओं और बीच में सभी बिचौलियों तक, श्रृंखला के सभी हिस्सों पर काम कर रहे वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्रदान करके संपूर्ण मूल्य श्रृंखला में शामिल मनुष्यों को बढ़ा रहे हैं। एआई यहाँ और अभी है, और यह सुंदर है।

लेखक भागीदार हैं, डेलॉइट इंडिया और निदेशक, डेलॉइट इंडिया

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