इन दिनों अक्सर देखा जाता है कि गैर-तकनीकी पेशेवर या तो मंत्रमुग्ध हो जाते हैं या “तकनीकी सहयोगियों” द्वारा उन पर फेंके गए तकनीकी शब्दजाल से भ्रमित होते हैं, इनमें से आजकल प्रचलित हैं आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल), डेटा एनालिटिक्स, उद्योग 4.0, क्लाउड कंप्यूटिंग, एज कंप्यूट, दृष्टि विश्लेषिकी, नेटिव लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी), इंडस्ट्रियल इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) आदि, मैंने लोगों को एक ही सांस के तहत एआई, एमएल, डेटा एनालिटिक्स की वर्तनी सुना है।

इस संक्षिप्त लेख के साथ, मैं चाहता हूं कि पाठक मेरे साथ रहस्योद्घाटन और समझने की त्वरित यात्रा में शामिल हों कि आपके पूंजी निवेश से अधिकतम प्राप्त करने के लिए प्रौद्योगिकियों के सही कट को अपनाना कैसे आवश्यक हो जाता है।

सूचना प्रौद्योगिकी ने पिछले 5 वर्षों में एक क्वांटम छलांग देखी है, मूर के कानून को रूपक रूप से धता बताते हुए और 2020 के दौरान इसके अपनाने में तेजी आई है Covid19 महामारी।

अपना ध्यान वापस चर्चा के बिंदु पर स्थानांतरित करते हुए, पारंपरिक रूप से हमने देखा है कि एमईएस सिस्टम और एससीएडीए सिस्टम को विनिर्माण में अलग नेटवर्किंग (लैन) के माध्यम से एंटरप्राइज आईटी सिस्टम से अलग रखा गया था और इसे कनेक्ट नहीं किया गया था। ज़र्द, तो सटीक लैब परीक्षण उपकरण थे, कुछ अप्रचलित और असमर्थित खत्म हो गए ऑपरेटिंग सिस्टम हार्ड कोड सॉफ्टवेयर के कारण।

जबकि अधिकांश उद्यम अपने ईआरपी सिस्टम को बाहरी अनुप्रयोगों के साथ जोड़ने के लिए सतर्क थे। अचानक पिछले 5 वर्षों की अवधि में, व्यापार की मांग और आईटी प्रबंधकों की निष्पादन रणनीतियों में फील्ड या शॉप फ्लोर पर एक आदर्श बदलाव आया।

विनिर्माण क्षेत्र के बारे में बात करते हुए जहां सफलता की कुंजी ओईई (समग्र परिचालन क्षमता) है जो दुकान के फर्श पर ए (उपलब्धता), पी (उत्पादकता) और क्यू (गुणवत्ता) के सीधे आनुपातिक है, डिजिटल परिवर्तन इस क्षेत्र को कुशल अपनाने से मदद कर रहा है। प्रौद्योगिकियां।

उपलब्धता, वह समय है जिसके दौरान किसी दिए गए नमूना समय के दौरान उत्पादन मशीन उपलब्ध थी। इसे उत्पादन मशीन पर बुनियादी मापदंडों के लिए सेंसर के कार्यान्वयन द्वारा बढ़ाया जाता है, लगातार दबाव, तापमान, कंपन और करंट को मापने के लिए, इसे IIoT सिस्टम के माध्यम से संसाधित किया जाता है, और डेटा को डेटा एनालिटिक्स एल्गोरिदम में फीड करने के लिए एज डिवाइस के माध्यम से फ़िल्टर किया जाता है जो निर्माण करता है सांख्यिकीय प्रतिगमन या अन्य एल्गोरिदम के लिए एक मॉडल। औद्योगिक प्रक्रियाओं में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम होना समझदारी है जो बाद में फ़ंक्शन में एक सटीक विसंगति प्रदान करने के लिए समय के आधार पर घटनाओं और उससे जुड़ी अन्योन्याश्रितताओं को प्रशिक्षित करता है।

स्थिति आधारित निगरानी (सीबीएम) के साथ युग्मित मॉडल न केवल वर्णनात्मक प्रदान करने में सक्षम है बल्कि प्रिडिक्टिव और प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स दोषों का पूर्वानुमान लगाने या सेवा जारी करने जैसी सुधारात्मक कार्रवाइयों को स्वचालित रूप से ट्रिगर करने के लिए खरीद आदेश उपकरण पर निर्दिष्ट सेवा के संचालन के लिए ईआरपी से सहमत ठेकेदार को।

उत्पादकता में वृद्धि के लिए, निर्मित कुल घटकों की गणना बनाम नियोजित उत्पादन और चक्र समय पर कब्जा कर लिया जाता है और ईआरपी उत्पादन के साथ एकीकरण द्वारा स्वचालित रूप से छिद्रित किया जाता है, जबकि ग्राहक की आवश्यकता के अनुसार एमआरपी (सामग्री आवश्यकता योजना) के माध्यम से ईआरपी से मांग स्वचालित रूप से प्राप्त की जाती है।

गुणवत्ता ओईई का सबसे जटिल घटक है, क्योंकि माप या निरीक्षण स्वचालन में विभिन्न प्रकार के घटकों और सीटीक्यू (गुणवत्ता के लिए महत्वपूर्ण) मापदंडों के कारण भिन्नता का एक व्यापक स्पेक्ट्रम है। हो सकता है विजन कैमरा आधारित निरीक्षण जो एल्गोरिदम को परिणाम खिलाता है या यह साधारण सेंसर आधारित फीडबैक, गेज या मीटर आदि हो सकता है जो एक घटक को ओके या एनजी के रूप में योग्य बनाता है। डेटा को कैप्चर करने के बाद, प्रेडिक्टिव और प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स होते हैं जो एल्गोरिदम के माध्यम से किए जाते हैं।

विचार करने की बात यह है कि सेट प्रतिमान को चुनौती देता है जिसने हमेशा ईआरपी को सूचना प्रणाली के मूल में रखा है, लेकिन अब यह स्थानांतरित हो रहा है क्योंकि इंटरफेस और गणना कई प्रणालियों में हो रही है जो ईआरपी सिस्टम के साथ इंटरफेस हैं।

एक महत्वपूर्ण पहलू जो हाल ही में सामने आया है, वह यह है कि एमईएस (विनिर्माण निष्पादन प्रणाली), ईआरपी, एससीएम (आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन), सीआरएम (ग्राहक संबंध प्रबंधन), ग्राहक आधारित ईडीआई, सुरक्षित वेब पर ऑर्डर पोर्टल, डीएमएस (वितरक प्रबंधन प्रणाली), प्रोक्योरमेंट सिस्टम।

इसके साथ हम एंटरप्राइज आईटी सिक्योरिटी और आईओटी सुरक्षा का एक समामेलन देखते हैं जो दो अलग-अलग वर्टिकल हैं और मिलकर काम करते हैं।

मैं कहने की हिम्मत करता हूं, हम सबसे रोमांचक समय में रहते हैं जहां हमने क्वांटम कंप्यूटिंग, क्रिप्टोकुरेंसी, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, डीप स्पेस की खोज, इंटरस्टेलर स्पेस, क्षुद्रग्रह खनन और अन्य अभूतपूर्व आपदाओं और महामारियों के आगमन को देखा है, जिन्हें नियंत्रित करने के लिए नई चुनौतियां हैं मानव दृढ़ संकल्प और प्रौद्योगिकी के उपयोग का सही मिश्रण। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में आचार संहिता और नैतिकता और नैतिकता जल्द ही अनुसंधान का एक प्रमुख क्षेत्र बनने जा रही है।

अंत में, मैं निवेशकों और हितधारकों से भविष्य की प्रौद्योगिकी में निवेश करने के लिए खुले दिमाग से आगे आने का आग्रह करता हूं और नवोन्मेषकों और इंजीनियरों को अधिक से अधिक लाभ प्राप्त करने के लिए प्रौद्योगिकियों का सही मिश्रण खोजने के लिए नवाचार करते रहने के लिए, क्योंकि चांदी की गोलियां नहीं हैं .

लेखक रॉकमैन इंडस्ट्रीज लिमिटेड (हीरो ग्रुप) में सीआईओ हैं