कांच उद्योग में स्वचालन की भूमिका

ग्लास निर्माण में स्वचालन की भूमिका लगातार बढ़ रही है। हमारे इस लेख में जानिए कि यह कैसे संभव है।

कांच उद्योग में स्वचालन का संक्षिप्त इतिहास

For a long time, glass manufacturing was manual – and not just glass manufacturing. In fact, the word "manufacture" comes from the Latin manu factum: "made by hand".

20वीं सदी के मध्य तक निर्माताओं ने कन्वेयर बेल्ट, क्रेन और अन्य यांत्रिक उपकरणों का उपयोग करना शुरू नहीं किया था। इससे उन्हें पहले से कहीं अधिक बड़े पैमाने पर कांच का उत्पादन करने में मदद मिली।

1970 के दशक में कम्प्यूटरीकरण का आगमन हुआ। तापमान को नियमित करने और उत्पादन की निगरानी करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग किया गया, साथ ही इन्वेंट्री, पेरोल और अन्य व्यवस्थापन पर नज़र रखने के लिए सॉफ़्टवेयर प्रदान किया गया।

कम्प्यूटरीकरण ने सीएनसी मशीनों और ऑटो-लेथ्स को भी पेश किया - ऐसी मशीनें जो कंप्यूटर द्वारा दिए गए डिज़ाइन को निष्पादित करती हैं। आपके टोस्टर की तरह, त्रुटि का मार्जिन बहुत कम है, अगर कोई इंसान हाथ से कांच काटता है।

रोबोटिक्स का इस्तेमाल 19वीं सदी के दशक में हुआ। रोबोट का इस्तेमाल कांच के टुकड़ों को संभालने और उन्हें चलाने के लिए किया जाता था। इस तरह के स्वचालन का इस्तेमाल मुख्य रूप से उन कार्यों के लिए किया जाता है, जिनमें इंसानों को खतरा हो सकता है - जैसे कि भट्टी में कांच रखना।

फिर 1990 के दशक से, कांच उद्योग ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग को अपनाना शुरू कर दिया। यह वह जगह है जहाँ कंप्यूटर विशाल डेटा सेट का विश्लेषण करके निष्कर्ष निकालते हैं जो डिज़ाइन से लेकर निर्माण और डिलीवरी तक हर चीज़ को सूचित करते हैं।

कांच निर्माताओं के लिए स्वचालन के क्या लाभ हैं?

एक ग्लास निर्माता के दृष्टिकोण से, स्वचालन के कई लाभ हैं।

पहला उत्पादकता से संबंधित है। मशीनें कुछ काम इंसानों की तुलना में ज़्यादा तेज़ी से और कुशलता से कर सकती हैं - और इंसानों के विपरीत, उन्हें ब्रेक की ज़रूरत नहीं होती। इससे निर्माताओं को मांग को ज़्यादा आसानी से पूरा करने में मदद मिलती है।

रोबोट इंसानों की तुलना में कम गलतियाँ करते हैं। उदाहरण के लिए, सीएनसी मशीनें कांच को इंसानों की तुलना में ज़्यादा सटीकता से काट सकती हैं।

उत्पादन लाइन पर स्वचालन का उपयोग करने वाले निर्माता श्रम पर कम खर्च करते हैं। वे काटने, जलाने और उपचार प्रक्रियाओं को अधिक कुशल बनाकर अपशिष्ट पर भी कम खर्च करते हैं।

कांच का निर्माण खतरनाक हो सकता है, जिससे मनुष्य जलने, कटने और अन्य चोटों के संपर्क में आ सकते हैं। नियमित कार्यों को स्वचालित करके, मनुष्य को नुकसान से बचाया जा सकता है। रोबोट दुर्घटनाओं के जोखिम को कम करने के लिए भट्टी के तापमान जैसे कारकों की निगरानी भी कर सकते हैं।

कांच उद्योग में एआई का उपयोग कैसे किया जाता है?

इस समय AI बहुत लोकप्रिय है, जिसका श्रेय ChatGTP और इमेज जेनरेटर को जाता है जो मुख्यधारा में आ रहे हैं। विनिर्माण में AI के कई अनुप्रयोग कम सुर्खियाँ बटोरने वाले हैं लेकिन कम प्रभावशाली नहीं हैं। यहाँ चार ऐसे अनुप्रयोग दिए गए हैं जिनका उपयोग ग्लास उद्योग में तेजी से किया जा रहा है।

1. ग्लास-कटिंग अनुकूलन

जब आप हाथ से या मशीन से कांच काटते हैं, तो आप अपशिष्ट पदार्थ बना सकते हैं। यह पर्यावरण के साथ-साथ निर्माता के मुनाफे के लिए भी बुरा है। AI काटने के लिए इष्टतम रेखाएँ और माप ढूँढ सकता है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक सटीक तैयार उत्पाद प्राप्त होता है।

2. उत्पाद विकास

उत्पाद विकास उद्योग को आगे बढ़ाता है, लेकिन यह अक्सर महंगा होता है। यह जोखिम भरा भी हो सकता है, अगर कांच की तरह उत्पाद में रसायन शामिल हों। विचार खुद-ब-खुद नहीं आते - जब तक कि आप एआई को शामिल न करें।

एआई आपको विचारों को शीघ्रता और आसानी से तैयार करने और उनका निपटान करने की सुविधा देता है, जिसका अर्थ है कि निर्माता कम लागत पर नए उत्पादों पर काम कर सकते हैं।

3. आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन

सभी उद्योगों की तरह, कांच उद्योग भी आपूर्तिकर्ताओं और रसद के जटिल नेटवर्क पर निर्भर करता है। सामग्री की आपूर्ति में अक्षमता के कारण देरी होती है, और देरी के कारण लागत में वृद्धि होती है।

एआई मांग का पूर्वानुमान लगाकर, इष्टतम डिलीवरी मार्गों की पहचान करके, इन्वेंट्री की कमी का पूर्वानुमान लगाकर और बहुत कुछ करके इस समस्या का समाधान कर सकता है। यह विशाल डेटा सेट का विश्लेषण करके और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालकर ऐसा करता है। 

4. पूर्वानुमानित रखरखाव

AI मशीन सेंसर और लॉग से डेटा का मूल्यांकन करके यह अनुमान लगा सकता है कि कब रखरखाव की आवश्यकता है। इससे निर्माताओं को ऑफ-पीक समय के लिए मरम्मत शेड्यूल करने की सुविधा मिलती है, जिससे परिचालन डाउनटाइम कम हो जाता है।

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