कंप्यूटिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने नई और स्मार्ट प्रक्रियाओं की ओर मार्ग प्रशस्त किया है, जिससे अधिक सटीक भविष्य कहनेवाला विश्लेषण, स्वायत्त प्रणाली और बहुत कुछ सक्षम हो गया है। हाल ही में, अधिक उन्नत एआई - जेनरेटिव एआई - जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाता है, सामने आया है, जो पहले से भी अधिक स्मार्ट क्षमताओं के लिए नए द्वार खोल रहा है।
जनरेटिव एआई, आंशिक रूप से विकसित हुआ जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन), एक प्रकार का AI है जिसमें नए डेटा उत्पन्न करने के लिए दो तंत्रिका नेटवर्क को एक साथ काम करने के लिए प्रशिक्षित करना शामिल है। पिछले वर्ष में, जेनेरिक एआई ने चैटजीपीटी जैसे एआई-संचालित चैटबॉट्स के आगमन के साथ लोकप्रियता में भारी वृद्धि का अनुभव किया है।
विनिर्माण क्षेत्र में, डिजिटल ट्विन्स, संवर्धित और आभासी वास्तविकता और औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईआईओटी) टूल जैसी अन्य उन्नत तकनीकों के साथ-साथ स्मार्ट विनिर्माण समाधानों में जेनरेटिव एआई भी तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। विनिर्माण प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने, उत्पाद डिजाइन में सुधार करने और विनिर्माण उद्योग की समग्र दक्षता बढ़ाने की अपनी क्षमता के साथ, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि इस क्षेत्र में जेनरेटिव एआई का समग्र बाजार मूल्य बढ़ने का अनुमान है। 2022 में US$225 मिलियन से US$6,963.45 मिलियन 2032 तक.
लेकिन यह उद्योग में लहरें पैदा करने वाली एकमात्र उन्नत तकनीक नहीं है। औद्योगिक मेटावर्स का उपयोग - भौतिक दुनिया का एक आभासी प्रतिनिधित्व - अधिक आम होता जा रहा है क्योंकि अधिक निर्माता डिजिटल रूप से रूपांतरित हो रहे हैं, जिससे डिजिटल और भौतिक प्रणालियों के एकीकरण को सक्षम किया जा रहा है। जेनरेटिव एआई और औद्योगिक मेटावर्स मिलकर अधिक दक्षता, लचीलेपन और नवाचार को सक्षम करके विनिर्माण उद्योग में क्रांति ला रहे हैं।
विनिर्माण में जेनेरिक एआई की क्षमता
जेनरेटिव एआई निर्माताओं के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है क्योंकि यह नए डिजाइन, प्रक्रियाओं और उत्पादों के निर्माण की अनुमति देता है जिन्हें पारंपरिक तरीकों से हासिल करना मुश्किल या असंभव होगा। जेनरेटिव एआई का उपयोग करके, निर्माता उच्च स्तर की प्रक्रिया अनुकूलन, अपशिष्ट में कमी और समग्र गुणवत्ता में सुधार प्राप्त कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, जेनेरिक एआई निर्माताओं को नवाचार और विकास के नए अवसरों की पहचान करने में मदद कर सकता है।
जेनरेटिव एआई केस स्टडी: विमानन उद्योग
विमानन उद्योग में जेनरेटिव एआई को पहले से ही लागू और परीक्षण किया जा रहा है संचार में सुधार करें और इन्वेंट्री प्रबंधन में सुधार के लिए इसे लागू करने के अलावा, ग्राहक सेवा अनुभव को बढ़ाएं। इसके अतिरिक्त, विमान निर्माता विमान के पुर्जों के निर्माण के लिए जेनेरिक एआई का उपयोग कर सकते हैं, एआई-संचालित ऑटोमेशन और डिजिटल ट्विन्स की मदद से डिजाइनिंग और प्रोटोटाइपिंग प्रक्रिया को अनुकूलित कर सकते हैं।
अधिक उन्नत एआई उपयोग की तैयारी के लिए विमानन के भीतर और अधिक कदम उठाए जा रहे हैं - यूरोपीय संघ विमानन सुरक्षा एजेंसी (ईएएसए) ने इसे जारी किया एआई रोडमैप 2.0 इससे पहले मई में, उद्योग में एआई को एकीकृत करने के लिए एक विस्तृत योजना की रूपरेखा तैयार की गई थी।
जेनरेटिव एआई केस स्टडी: ऑटोमोटिव उद्योग
क्रिया में जेनेरिक एआई का एक और उदाहरण है जेनेरिक डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर मोटर वाहन उद्योग में. बड़ी संख्या में डेटा और सिमुलेशन के कारण निर्माताओं ने नए और जटिल वाहन सिस्टम डिज़ाइन की एक विस्तृत श्रृंखला बनाने के लिए इस एआई-संचालित सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना शुरू कर दिया है।
जेनरेटिव एआई वाहन निर्माताओं को अत्यधिक सटीक पूर्वानुमानित रखरखाव पूर्वानुमान के लिए वाहनों में मशीन और सेंसर डेटा का अधिक गहराई से विश्लेषण करने की क्षमता भी प्रदान करता है। ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करने वाला यह विश्लेषण मुद्दों को बहुत पहले पहचानने में मदद करता है, जिससे निर्माताओं को अधिक दक्षता और कम बर्बादी के लिए मुद्दों को रोकने और ठीक करने के लिए सक्रिय कदम उठाने की अनुमति मिलती है।
जेनेरिक एआई औद्योगिक मेटावर्स को कैसे बेहतर बना सकता है
यद्यपि विनिर्माण उद्योग की डिजिटल परिवर्तन यात्रा में जेनरेटिव एआई की अपार संभावनाएं हैं, लेकिन यह एकमात्र उन्नत डिजिटल समाधान नहीं है जो इस क्षेत्र को आगे बढ़ा रहा है। डिजिटल ट्विन्स की मदद से आभासी दुनिया बनाने की क्षमता के कारण, विनिर्माण मेटावर्स के बढ़ने से पहले की तुलना में अधिक प्रक्रिया अनुकूलन हुआ है।
विनिर्माण में डिजिटल ट्विन्स के उपयोग से निर्माताओं को अधिक लचीलापन हासिल करने में मदद मिली है क्योंकि वे वास्तविक दुनिया प्रणालियों के वस्तुतः प्रतिकृति संस्करण में परिचालन प्रक्रियाओं, मशीन इनपुट और स्वचालन का अनुकरण कर सकते हैं। औद्योगिक मेटावर्स के साथ जेनेरिक एआई की शक्ति को जोड़कर, निर्माता उच्च स्तर की दक्षता, चपलता और नवीनता प्राप्त कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, जेनरेटिव एआई का उपयोग करके बनाए गए डिजिटल ट्विन्स अधिक सटीक हो सकते हैं, अधिक वास्तविक समय डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, और ऊर्जा उपयोग में सुधार करें पारंपरिक एआई और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना में। डेलॉइट की 15वीं वार्षिक टेक ट्रेंड्स रिपोर्ट यह भी कहा गया है कि जेनरेटिव एआई - जब नई स्थानिक कंप्यूटिंग और औद्योगिक मेटावर्स के साथ जोड़ा जाता है - एक नया "विकास उत्प्रेरक" होगा जो निर्माताओं को न केवल अपने उद्योग के भीतर नई प्रगति प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, बल्कि क्षमताओं को भी उन्नत करता है।
औद्योगिक मेटावर्स में जेनेरिक एआई का उपयोग करने की संभावित चुनौतियाँ
औद्योगिक मेटावर्स में जेनेरिक एआई का उपयोग करने के संभावित लाभ असंख्य हैं। हालाँकि, निर्माताओं के लिए ऐसे उन्नत AI-संचालित टूल और समाधानों का उपयोग करते समय विचार करने की चुनौतियाँ भी हैं।
एआई प्रक्रियाओं पर कर लग सकता है उन संगठनों के लिए जो आवश्यक डेटा की बड़ी मात्रा के कारण ऐसे संसाधन-गहन कार्यों को चलाने के लिए उचित रूप से सुसज्जित नहीं हैं। यह देखते हुए कि जेनेरिक एआई एल्गोरिदम की कितनी मांग हो सकती है, निर्माताओं को पता होना चाहिए कि अपने संसाधनों को कैसे संतुलित किया जाए ताकि मौजूदा बुनियादी ढांचा संगठन के भीतर रोजमर्रा की परिचालन मांगों को पूरा कर सके।
इसके अलावा, जेनरेटिव एआई का उपयोग करते समय चार अन्य सामान्य जोखिम शामिल होते हैं। जैसा कि इसमें बताया गया है AI के लिए PwC की जोखिम प्रबंधन प्लेबुक, ये डेटा जोखिम, मॉडल और पूर्वाग्रह जोखिम, शीघ्र या इनपुट जोखिम और उपयोगकर्ता जोखिम हैं।
निर्माताओं को इन जोखिमों और उन्हें प्रबंधित करने के तरीके के बारे में जानकारी होनी चाहिए। इनमें सही एआई प्रशासन रणनीतियों को विकसित करना, यह सुनिश्चित करना कि डेटा दूषित न हो, उपयोगकर्ता त्रुटि से प्रभावित डेटा के उपयोग को रोकना और बहुत कुछ शामिल है।
अपने संगठन को जेनरेटिव एआई के लिए तैयार करना
जेनरेटिव एआई का स्मार्ट विनिर्माण और औद्योगिक मेटावर्स पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ रहा है। जैसे-जैसे उद्योग 4.0 आगे परिपक्व होता है, ये नई और अधिक उन्नत स्मार्ट विनिर्माण प्रौद्योगिकियाँ निर्माताओं को लागत, अपशिष्ट और डाउनटाइम को कम करते हुए बढ़ी हुई दक्षता और लचीलापन प्राप्त करने के लिए अपने डिजिटल परिवर्तन लक्ष्यों के करीब ले जा सकती हैं।
हालाँकि, विनिर्माण क्षेत्र के नेताओं को यह समझना चाहिए कि यदि वे संबोधित करने योग्य क्षेत्रों की पहचान नहीं कर सकते हैं तो वे अपने परिचालन में सुधार नहीं कर सकते हैं। जैसे तटस्थ बेंचमार्किंग टूल और परिपक्वता मूल्यांकन ढांचे की मदद से स्मार्ट उद्योग तत्परता सूचकांक (सिरी), वे अपने कार्यों को अगले स्तर पर ले जाने के लिए व्यापक संगठनात्मक सुधारों की आशा कर सकते हैं।
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