ম্যানুফ্যাকচারিং শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আশেপাশের অনেক হাইপ শিল্প অটোমেশনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে, কিন্তু এটি বুদ্ধিমান কারখানা বিপ্লবের একটি মাত্র দিক - দক্ষতা অর্জনের স্বাভাবিক পরবর্তী ধাপ। AI উত্পাদন টেবিলের জন্য নতুন ব্যবসার পথ উন্মোচন করার ক্ষমতাও নিয়ে আসে।
উদীয়মান শিল্প 4৷{1}} দৃষ্টান্তের অংশ হিসাবে, আমরা শিল্প অটোমেশন চালাতে এবং নতুন ব্যবসার সুযোগ উন্মুক্ত করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষমতার রূপরেখা দেব৷ উপরন্তু, আমরা বর্ণনা করব কিভাবে নির্মাতারা দক্ষতা উন্নত করতে, গুণমান উন্নত করতে এবং সরবরাহ চেইনকে আরও ভালভাবে পরিচালনা করতে এই শক্তিশালী প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারে।
1: গুণমান এবং উত্পাদন পূর্বাভাস
উৎপাদন ক্ষয়ক্ষতি হ্রাস করা এবং অদক্ষ উৎপাদন প্রক্রিয়া প্রতিরোধ করা সমস্ত শিল্পের নির্মাতাদের জন্য চ্যালেঞ্জ হয়ে দাঁড়িয়েছে। আজ, ক্রমবর্ধমান চাহিদা ক্রমবর্ধমান তীব্র প্রতিযোগিতা মেটাতে থাকায়, এটি প্রযোজ্য অব্যাহত রয়েছে।
অন্যদিকে, ভোক্তাদের পছন্দ করার মতো এত পণ্য কখনও ছিল না। সাম্প্রতিক সমীক্ষাগুলি দেখিয়েছে যে এই সমৃদ্ধ নির্বাচনের অর্থ হল ভোক্তারা তাদের প্রিয় ব্র্যান্ডগুলিকে স্থায়ীভাবে পরিত্যাগ করার সম্ভাবনা ক্রমবর্ধমান, উদাহরণস্বরূপ, যদি তাকগুলিতে কোনও পণ্য না থাকে।
গুণমান এবং উৎপাদনের ভবিষ্যদ্বাণী AI চালিত প্রক্রিয়া এবং মেশিন স্বাস্থ্য সমাধান ব্যবহার করে বহুবর্ষজীবী উৎপাদন ক্ষতির লুকানো কারণগুলিকে উন্মোচন করার জন্য যা নির্মাতাদের সম্মুখীন হয়। এটি বিভিন্ন উত্পাদন প্রক্রিয়ার গভীরভাবে বোঝার জন্য অনন্যভাবে প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ক্রমাগত মাল্টিভেরিয়েট বিশ্লেষণের মাধ্যমে সম্পন্ন করা হয়।
এখানে ব্যবহৃত নির্দিষ্ট এআই/মেশিন লার্নিং প্রযুক্তিকে বলা হয় তত্ত্বাবধানে শিক্ষা, যার অর্থ হল অ্যালগরিদমকে ডেটার প্রবণতা এবং প্যাটার্ন সনাক্ত করতে প্রশিক্ষিত করা হয়। তারপরে স্বয়ংক্রিয় পরামর্শ এবং সতর্কতা তৈরি করা যেতে পারে যাতে প্রোডাকশন টিম এবং প্রসেস ইঞ্জিনিয়ারদের আসন্ন সমস্যা সম্পর্কে অবহিত করা যায় এবং ক্ষতি হওয়ার আগে কীভাবে ক্ষতি প্রতিরোধ করা যায় সে সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ জ্ঞান নির্বিঘ্নে ভাগ করা যেতে পারে।
2: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ
পূর্বাভাসমূলক রক্ষণাবেক্ষণ শিল্প কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে বিখ্যাত অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ একটি পূর্বনির্ধারিত সময়সূচীর উপর ভিত্তি করে রক্ষণাবেক্ষণ সম্পাদনের বিষয়ে নয়, বরং একটি উপাদান, মেশিন বা সিস্টেমের পরবর্তী ব্যর্থতার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং তারপর ব্যর্থতা রোধ করার জন্য মূল রক্ষণাবেক্ষণ পদ্ধতিগুলি সম্পাদন করার জন্য কর্মীদের সতর্ক করা। অপ্রয়োজনীয় ডাউনটাইম নষ্ট এড়াতে এই সতর্কতাগুলি সঠিক সময়ে ঘটে।
এই রক্ষণাবেক্ষণ ব্যবস্থাগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং কৌশলগুলির উপর নির্ভর করে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ সমাধানগুলি খরচ কমাতে সাহায্য করতে পারে, যখন অনেক ক্ষেত্রে পরিকল্পিত ডাউনটাইমের প্রয়োজনীয়তা দূর করে, নীচের লাইনকে উন্নত করে এবং কর্মচারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করে।
মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে ব্যর্থতা রোধ করে, সিস্টেমটি অপ্রয়োজনীয় বাধা বা বিলম্ব ছাড়াই কাজ চালিয়ে যেতে পারে। প্রয়োজনীয় রক্ষণাবেক্ষণ খুব লক্ষ্য করা হয় - প্রযুক্তিবিদদের এমন উপাদানগুলি সম্পর্কে অবহিত করা হয় যেগুলি পরিদর্শন, মেরামত এবং প্রতিস্থাপন করা প্রয়োজন; কোন টুল ব্যবহার করতে হবে এবং কোন পদ্ধতি অনুসরণ করতে হবে।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ মেশিন এবং সরঞ্জামগুলির অবশিষ্ট পরিষেবা জীবন (RUL) প্রসারিত করতে পারে কারণ এটি গৌণ ক্ষতি প্রতিরোধ করে এবং রক্ষণাবেক্ষণের পদ্ধতিগুলি সম্পাদন করতে কম শ্রমের প্রয়োজন হয়। RUL উন্নত করা টেকসই প্রচেষ্টা বাড়াতে পারে এবং অপচয় কমাতে পারে।
3: মানব-মেশিন সহযোগিতা
ইন্টারন্যাশনাল ফেডারেশন অফ রোবোটিক্স (IFR) অনুসারে, 2020 সাল পর্যন্ত, বিশ্বব্যাপী প্রায় 1.64 মিলিয়ন শিল্প রোবট কাজ করছে। লোকেরা উদ্বিগ্ন যে রোবট চাকরি চুরি করবে, কিন্তু শিল্প দেখছে যে কর্মীরা প্রোগ্রামিং, ডিজাইন এবং রক্ষণাবেক্ষণ গ্রহণ করে।
কারখানার মেঝেতে এবং বাইরে উভয় ক্ষেত্রেই কর্মদক্ষতা এবং উৎপাদনশীলতা উন্নত করতে মানুষ রোবটের সাথে কাজ করে। রোবটগুলি উত্পাদন শিল্পে ক্রমবর্ধমানভাবে প্রবেশ করায়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। এটি মানব কর্মীদের নিরাপত্তা নিশ্চিত করবে এবং উৎপাদন কর্মশালা থেকে সংগৃহীত রিয়েল-টাইম ডেটার উপর ভিত্তি করে প্রক্রিয়াগুলিকে আরও অপ্টিমাইজ করতে পারে এমন সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য রোবটগুলিকে আরও স্বায়ত্তশাসন দেবে।
4: বাজার অভিযোজন এবং সরবরাহ চেইন
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সমগ্র ইন্ডাস্ট্রি 4।{1}} ইকোসিস্টেমে বিস্তৃত এবং এটি উৎপাদন কর্মশালার মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদমগুলি উত্পাদন ক্রিয়াকলাপের সাপ্লাই চেইনকে অপ্টিমাইজ করতে পারে, নির্মাতাদের আরও ভাল প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং পরিবর্তনের বাজারের পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করে।
অ্যালগরিদমটি তারিখ, অবস্থান, সামাজিক-অর্থনৈতিক বৈশিষ্ট্য, সামষ্টিক অর্থনৈতিক আচরণ, রাজনৈতিক অবস্থা, আবহাওয়ার ধরণ ইত্যাদির মতো একাধিক কারণ দ্বারা শ্রেণীবদ্ধ চাহিদার ধরণগুলি বিবেচনা করে বাজারের চাহিদা অনুমান তৈরি করতে পারে। নির্মাতারা ভবিষ্যতের রাস্তা পরিকল্পনা করতে এই তথ্য ব্যবহার করতে পারেন। এই অন্তর্দৃষ্টি ব্যবহার করে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে এমন কিছু প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে ইনভেন্টরি নিয়ন্ত্রণ, কর্মী নিয়োগ, শক্তি খরচ, কাঁচামাল এবং আর্থিক সিদ্ধান্ত।