ইন্ডাস্ট্রিয়াল ইন্টারনেট সমস্ত সরঞ্জাম, সেন্সর এবং রোবটকে সংযুক্ত করতে পারে, যাতে আমরা নিজেই সরঞ্জামগুলি সম্পর্কে আরও ভালভাবে বুঝতে পারি এবং আরও গুরুত্বপূর্ণ, কীভাবে এই তথ্যের সাথে ক্রমাগত উত্পাদন প্রক্রিয়া উন্নত করা যায়। উত্পাদন জীবন চক্রের দৃষ্টিকোণ থেকে, শিল্প ইন্টারনেট তিনটি প্রধান দিকের পরিবর্তন আনতে পারে যা কারখানাগুলি মনোযোগ দেয়: উত্পাদনশীলতা দক্ষতা, আপটাইম এবং পণ্যের যোগ্যতার হার এবং সমগ্র উত্পাদন জীবন চক্রের সমস্ত লিঙ্কের জন্য নতুন ধারণা প্রদান করে।
উদাহরণস্বরূপ, যখন একটি ইলেকট্রনিক কারখানা মোবাইল ফোন, কম্পিউটার এবং অন্যান্য পণ্য একত্রিত করে, তখন সাধারণ কারখানার অনুশীলন হল যে শ্রমিকরা সমাবেশের সঠিকতা নিশ্চিত করার জন্য নির্ভুল টুলিংয়ের উপর নির্ভর করে। প্রতিটি সমাবেশ লিঙ্ক পরীক্ষা পাস করতে হবে, এবং পরীক্ষার ফলাফল পূর্ববর্তী প্রক্রিয়া পাস করতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করে। সাধারণ কারখানাগুলি পূর্ববর্তী প্রক্রিয়ায় ফিরে আসতে পারে না, তবে শিল্প ইন্টারনেট সমাবেশ প্রক্রিয়াতে প্রয়োজনীয় পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে। একটি উদাহরণ হিসাবে মোবাইল ফোন গ্রহণ, এটা অনুমান করা হয় যে ভিতরে বিভিন্ন উপাদান সমাবেশ নির্ভুলতা 30 মাইক্রন. চূড়ান্ত পরীক্ষার ফলাফল অনুসারে, উপাদানগুলির সহনশীলতা সর্বদা একদিকে 50 মাইক্রনে বিচ্যুত হয়েছে। শিল্প ইন্টারনেট ব্যবহার করে, এই উত্পাদন ডেটা শিল্প ইন্টারনেটের আকারের মাধ্যমে ডিজাইন স্তরে ফেরত দেওয়া যেতে পারে। পূর্ববর্তী প্রক্রিয়ায় একটি নির্দিষ্ট সমাবেশ লিঙ্কের পরামিতিগুলি বিশ্লেষণ, নির্ধারণ এবং সামঞ্জস্য করে, পদ্ধতিগত ত্রুটিগুলি দূর করা যেতে পারে। এটি দেখায় যে শিল্প ইন্টারনেটের মাধ্যমে প্রাপ্ত উত্পাদন প্রক্রিয়ার প্রকৃত তথ্য চূড়ান্ত উত্পাদন গুণমানকে উন্নত করতে পারে, যা সক্ষমতার মই এবং জীবনচক্রের দৃষ্টিকোণ থেকে শিল্প ইন্টারনেটের মূল্যকে প্রতিফলিত করে।
উৎপাদনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যাপকভাবে উৎপাদনে ব্যবহৃত হয়। কারখানাটি হাজার হাজার রোবটের ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে রোবট সমস্যার সম্ভাবনাকে ব্যাপকভাবে বিচার করে এবং পুরো সরঞ্জামের অপারেশনে প্রতিরোধমূলক রোগ নির্ণয় করে। বিপুল সংখ্যক ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে বিচার করার জন্য সিস্টেমটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং সরঞ্জামের অপারেশন অবস্থার উপর প্রতিরোধমূলক রক্ষণাবেক্ষণ করতে পারে। ABB সম্ভাব্য সমস্যা এবং সরঞ্জাম পরিচালনার মতো ডেটা ভাগ করার জন্য 2007 সালে সার্ভারের সাথে রোবট সংযোগ করতে শুরু করে। দশ বছরেরও বেশি সময় ধরে ডেটা সঞ্চয় করার পর, আমরা বিশ্বের বিভিন্ন কারখানার বিপুল সংখ্যক অপারেশন ডেটা আয়ত্ত করেছি। ভবিষ্যতে, আমরা ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম ভিত্তিক প্রতিরোধমূলক রোগ নির্ণয় এবং রক্ষণাবেক্ষণ পরিষেবা চালু করতে মেশিন লার্নিংকে আরও ব্যবহার করব। প্রতিরোধমূলক রক্ষণাবেক্ষণের পাশাপাশি, AI পুরো উৎপাদন প্রক্রিয়ায় বাধা সমস্যা সমাধানের জন্য কিছু ধারণাও আনতে পারে, যেমন একটি অটোমোবাইল কারখানার বডি ওয়েল্ডিং প্রক্রিয়া উত্পাদন লাইন। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল ভবিষ্যতে মানব রোবটের মিথস্ক্রিয়া ক্ষেত্রে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দুর্দান্ত সাফল্য থাকবে। বর্তমানে, উত্পাদন সরঞ্জামের উপর ভিত্তি করে মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়া এখনও তুলনামূলকভাবে ঐতিহ্যগত পর্যায়ে রয়েছে, যাতে মিথস্ক্রিয়া প্রক্রিয়াটি উপলব্ধি করার জন্য লোকেদের ইনপুট নির্দেশাবলীর প্রয়োজন হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি ভবিষ্যতে মানুষ এবং বুদ্ধিমান রোবটের মধ্যে মিথস্ক্রিয়াকে আরও স্বাভাবিক করে তুলতে পারে।
ভবিষ্যতের রোবটগুলির বিকাশের প্রবণতা এবং প্রয়োগের পরিস্থিতি
বাহ্যিক কারণগুলির পরিবর্তনের সাথে, গত 10 বছরে শিল্প রোবটগুলির বিকাশের গতি বিশ্বব্যাপী এবং চীন উভয় ক্ষেত্রেই কিছুটা আশ্চর্যজনক। বিশ্বব্যাপী, শিল্প রোবটগুলি 15 শতাংশ থেকে 20 শতাংশের বার্ষিক বৃদ্ধির হার বজায় রাখে। চীনে, abb অনুসারে, 2017 সালে চীনের শিল্প রোবট বাজারের বৃদ্ধির হার 50 শতাংশ ছাড়িয়ে গেছে।
পণ্য এবং প্রযুক্তির দৃষ্টিকোণ থেকে, শিল্প রোবটগুলির গঠন এবং প্রয়োগ প্রযুক্তি 1970 এর দশক থেকে খুব বেশি পরিবর্তিত হয়নি। বেশিরভাগ শিল্প রোবট পুনরাবৃত্তিমূলক, সহজ, বিরক্তিকর এবং এমনকি বিপজ্জনক কাজ সম্পূর্ণ করতে ব্যবহৃত হয়। বর্তমানে, শিল্প রোবটগুলি প্রধানত অটোমোবাইল, ইলেকট্রনিক্স, খাদ্য ও পানীয় এবং অন্যান্য শিল্পের মতো উত্পাদন ক্ষমতা এবং আউটপুট চাহিদা সহ বড় আকারের উত্পাদনে ব্যবহৃত হয়। অটোমোবাইল শিল্পের সুস্পষ্ট স্কেল প্রভাবের কারণে, অটোমোবাইল শিল্প সর্বদা শিল্প রোবটের জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত শিল্প। গত বছর থেকে, চীনা বাজারে চাহিদা বৃদ্ধির কারণে ইলেকট্রনিক্স শিল্প শিল্প রোবটের বৃহত্তম ব্যবহারকারী হয়ে উঠেছে। একই সময়ে, রোবটগুলি ঐতিহ্যগত শিল্প যেমন খাদ্য ও পানীয়, ধাতু পণ্য এবং প্লাস্টিক পণ্যগুলিতেও ব্যবহৃত হয়।
প্রয়োগের পরিপ্রেক্ষিতে, মানব সম্পদের উচ্চ চাহিদা এবং শিল্প স্কেলের দ্রুত বিকাশের কারণে লজিস্টিক এবং খুচরা শিল্প ভবিষ্যতে রোবটের একটি নতুন অ্যাপ্লিকেশন ক্ষেত্র হয়ে উঠবে। গুদাম এবং লজিস্টিক শিল্প উভয়ের জন্য প্রয়োজনীয় বাছাই করা কাজ; এটি লোড করা, পুনরায় পূরণ করা বা খুচরা শেলফ পরিচালনা করা হোক না কেন, এটি রোবট অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতিগুলির জন্য উপযুক্ত। অতএব, লজিস্টিক এবং খুচরা শিল্প হবে পরবর্তী উদীয়মান শিল্প, এবং শিল্প থেকে পরিষেবা শিল্পে রোবটগুলির অনুপ্রবেশের সূচনাও।
বার্ধক্য এবং ক্রমবর্ধমান শ্রম ব্যয়ের কারণে, ইউরোপে, রোবটের চাহিদা ধীরে ধীরে বড় কারখানা থেকে ছোট এবং মাঝারি আকারের কারখানা এবং এমনকি ছোট ওয়ার্কশপে প্রবেশ করেছে। ছোট এবং মাঝারি আকারের উদ্যোগের জন্য, উত্পাদন ছোট ব্যাচ এবং একাধিক বৈচিত্র্য দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, এবং উত্পাদন প্রক্রিয়া ক্রমাগত সুইচ করা হয়। ঐতিহ্যবাহী শিল্প রোবট ব্যবহার করা অত্যধিক সুইচিং সময় ব্যয় করবে। অতএব, ছোট এবং মাঝারি আকারের উদ্যোগগুলির জন্য ছোট এবং নমনীয় পণ্যগুলির প্রয়োজন এবং রোবটগুলির ব্যবহারের সহজতাই মূল বিষয়।
কম্পিউটার শিল্পের বিকাশের সাথে তুলনা করলে, শিল্প রোবটগুলি এখনও "সুপার কম্পিউটার" এর পর্যায়ে রয়েছে এবং রোবটের জন্য "ব্যক্তিগত কম্পিউটার" এর যুগ এখনও আসেনি। কম্পিউটারের আবিষ্কার থেকে জনপ্রিয়করণের ইতিহাসের দিকে ফিরে তাকালে দেখা যায় যে দাম হ্রাস, ভলিউম হ্রাস, অ্যাপ্লিকেশনটি পরিচালনা করা সহজ এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব গ্রাফিকাল ইন্টারফেস এই তিনটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ যা শেষ পর্যন্ত কম্পিউটারকে হাজার হাজার কম্পিউটারে প্রবেশ করে। ল্যাবরেটরি থেকে পরিবার. একইভাবে, খরচ, মানব-মেশিন সহযোগিতা নিরাপত্তা এবং ব্যবহারের সহজতা হল রোবটদের শিল্প থেকে অন্য ক্ষেত্রগুলিতে প্রবেশের সীমাবদ্ধ কারণ। শিল্প থেকে ব্যবহারে রোবটের অনুপ্রবেশের প্রক্রিয়ায়, মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়া রোবটগুলির বিকাশকে সীমাবদ্ধ করার অন্যতম কারণ। শিল্প হোক বা অন্যান্য পরিস্থিতিতে, কীভাবে মেশিনগুলি মানুষের সাথে আরও ভালভাবে যোগাযোগ করতে পারে? কাজ এবং উৎপাদন প্রক্রিয়ায় কাজটি সম্পূর্ণ করতে কীভাবে লোকেদের আরও ভালভাবে সহায়তা করা যায়? কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এসব সমস্যা সমাধানের সম্ভাবনা নিয়ে আসে। মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়া নির্ভরযোগ্যতার পরিপ্রেক্ষিতে, প্রযুক্তিতে এখনও একটি অগ্রগতি হতে হবে। শিল্প রোবটের পরিপ্রেক্ষিতে, কারখানাগুলিতে রোবটগুলি এখন ভুল না করেই নির্দেশাবলী কার্যকর করতে পারে, কারণ ইঞ্জিনিয়ারিং ডিজাইন, ইনস্টলেশন এবং কমিশনিং নির্দেশাবলীর মাধ্যমে উত্পাদন লাইনে কাজ করতে হবে। ভবিষ্যতে আদর্শ পরিস্থিতি হল যে রোবটগুলি শিক্ষানবিশদের মতো আরও স্বাভাবিক উপায়ে মানুষের সাথে যোগাযোগ করতে পারে এবং মানুষের নির্দেশনায় শিক্ষানবিশ থেকে পরিণত কর্মীদের পরিবর্তিত হতে পারে।