| परिचय अगर आपने कभी किसी असली कारखाने—रिफाइनरी, केमिकल प्लांट या पावर स्टेशन—में कदम रखा है, तो आप जानते होंगे कि वहां सब कुछ काफी हद तक स्वचालित होता है। सिस्टम बैकग्राउंड में चलते रहते हैं, अलार्म अपने आप संभाले जाते हैं, और ऑपरेटर हर कदम को मैन्युअल रूप से नियंत्रित करने के बजाय ज्यादातर चीजों पर नजर रखते हैं। लेकिन अब जो बदल रहा है, वह इन प्रणालियों की भूमिका है। जैसी कंपनियों के साथYokogawaइलेक्ट्रिक कॉर्पोरेशन में, स्वचालन अब "निर्देशों का पालन करने वाली मशीनों" की बजाय "निर्णय लेने वाली प्रणालियों" की तरह अधिक प्रतीत होने लगा है। इस बदलाव को ही लोग अब "प्रणाली" कहने लगे हैं।स्वायत्त उद्योग. और सच कहें तो, यह उतना दूर नहीं है जितना लगता है। स्थिर प्रणालियों से लेकर बेहतर निर्णयों तकYokogawaऔद्योगिक स्वचालन के क्षेत्र में लंबे समय से कार्यरत है, और उनके सिस्टम अपनी मजबूती के लिए जाने जाते हैं। उदाहरण के लिए, उनका CENTUM VP DCS आज भी बड़े कारखानों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है क्योंकि यह विश्वसनीय और स्थिर है—ठीक वही जो आप चाहते हैं।औद्योगिक स्वचालन. उनके फील्ड इंस्ट्रूमेंट्स भी एक अच्छा उदाहरण हैं। EJX सीरीज के ट्रांसमीटरों को ही लें: ये अपनी उच्च सटीकता के लिए जाने जाते हैं, आमतौर पर लगभगअवधि का ±0.04%और दीर्घकालिक स्थिरता। एक वास्तविक संयंत्र में, इस तरह की सटीकता बहुत मायने रखती है क्योंकि आगे की सारी प्रक्रिया उस डेटा पर निर्भर करती है। लेकिन दिलचस्प बात यह है कि इस डेटा का उपयोग अब कैसे किया जा रहा है। ANYbotics के सहयोग से, कुछ संयंत्र नियमित जांच के लिए निरीक्षण रोबोट का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं। ये रोबोट संयंत्र में घूम सकते हैं, माप ले सकते हैं और सारी जानकारी नियंत्रण प्रणाली को भेज सकते हैं। इसका मत:
यहीं से चीजें बदलने लगती हैं।स्वायत्त उद्योगक्योंकि अब यह प्रणाली केवल प्रतिक्रिया ही नहीं दे रही है, बल्कि सक्रिय रूप से अवलोकन भी कर रही है। |
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प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस असल में गेम चेंजर साबित हो रहा है।
जो कुछ भी हो रहा है, उसमें सेऔद्योगिक स्वचालन,पूर्वानुमानित रखरखावयह शायद सबसे व्यावहारिक बदलावों में से एक है जिसे आप वास्तव में प्लांट फ्लोर पर महसूस करेंगे।
किसी चीज के खराब होने का इंतजार करने या एक निश्चित समय सारणी के अनुसार उपकरणों की मरम्मत करने के बजाय, यह प्रणाली शुरुआती दौर में ही पैटर्न का पता लगाने के लिए डेटा का उपयोग करती है।
उदाहरण के लिए, पर्याप्त डेटा होने पर यह निम्नलिखित का पता लगा सकता है:
धीरे-धीरे दबाव में बदलाव
कंपन पैटर्न में परिवर्तन
सामान्य से धीमी प्रतिक्रिया समय
Yokogawaइस तरह की सोच को वास्तविक परियोजनाओं में लागू किया जा रहा है। सऊदी अरामको के सहयोग से, गैस प्रसंस्करण कार्यों को समायोजित और अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग किया जा रहा है। यह प्रणाली ऊर्जा उपयोग और प्रक्रिया स्थितियों जैसी चीजों को वास्तविक समय में सटीक रूप से समायोजित कर सकती है।
इसका परिणाम केवल सैद्धांतिक रूप से "बेहतर दक्षता" ही नहीं है—बल्कि यह निम्नलिखित में भी दिखाई देता है:
कम ऊर्जा खपत
अधिक स्थिर संचालन
अपशिष्ट में कमी
एक अन्य उदाहरण में,Yokogawaउत्सर्जन निगरानी (पीईएमएस) के क्षेत्र में सीएमसी सॉल्यूशंस के साथ किया गया काम एक अलग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। हर जगह अधिक भौतिक सेंसर लगाने के बजाय, सॉफ्टवेयर मॉडल मौजूदा प्रक्रिया डेटा का उपयोग करके उत्सर्जन का अनुमान लगा सकते हैं।
व्यावहारिक दृष्टि से इसका अर्थ यह है:
कम हार्डवेयर की देखभाल करनी होगी
कम प्रारंभिक लागत
लंबे समय तक संचालन में आसानी
यहीं परपूर्वानुमानित रखरखावसॉफ्टवेयर और एनालिटिक्स के साथ इसका वास्तविक रूप से जुड़ाव शुरू हो जाता है।
डिजिटल ट्विन: पौधे को छूने से पहले चीजों को आजमाना
एक विचारडिजिटल ट्विनशुरू में यह थोड़ा अमूर्त लगता है, लेकिन एक बार जब आप इसे व्यवहार में देखेंगे, तो यह अधिक समझ में आएगा।
Yokogawaइस क्षेत्र में निवेश कर रहा है, जिसमें सेमैंटम के साथ इसका काम भी शामिल है।
एडिजिटल ट्विनयह मूल रूप से कंप्यूटर सिस्टम में आपके प्लांट का एक कार्यशील मॉडल है। यह सिर्फ एक आरेख नहीं है—बल्कि वास्तविक डेटा पर आधारित एक ऐसी चीज़ है जो वास्तविक प्लांट की तरह व्यवहार करती है।
इससे क्या फर्क पड़ता है?
क्योंकि इससे आपको ये लाभ मिलते हैं:
असली पौधे को छुए बिना परीक्षण में बदलाव देखें
“क्या होगा अगर” परिदृश्यों का संचालन करें
समस्याएँ उत्पन्न होने से पहले ही उनकी पहचान करें
संचालन को अधिक सुरक्षित रूप से सुव्यवस्थित करें
उदाहरण के लिए, यदि आप किसी प्रक्रिया पैरामीटर को समायोजित करना चाहते हैं, तो आप पहले उसका अनुकरण कर सकते हैं।डिजिटल ट्विनलाइव सिस्टम पर सीधे परीक्षण करने के बजाय, यह तरीका जोखिम को काफी हद तक कम कर देता है।
और जब आप इन्हें मिलाते हैंडिजिटल ट्विनसाथपूर्वानुमानित रखरखावतब चीजें और भी दिलचस्प हो जाती हैं। आप अब सिर्फ समस्याओं पर प्रतिक्रिया नहीं दे रहे होते हैं—आप समय से पहले ही उनका परीक्षण और तैयारी कर रहे होते हैं।
Yokogawaयह कंपनी विभिन्न डेटा स्रोतों को एक साथ लाने के लिए UptimeAI और XMPro जैसे प्लेटफार्मों के साथ भी काम कर रही है।
क्योंकि वास्तविकता में, कई संयंत्रों में अभी भी डेटा विभिन्न प्रणालियों में फैला हुआ है। एक बार जब वह डेटा कनेक्ट हो जाता है,औद्योगिक स्वचालनयह कहीं अधिक उपयोगी और कहीं अधिक शक्तिशाली हो जाता है।
निष्कर्ष
अगर आप थोड़ा ज़ूम आउट करेंगे तो दिशा काफी स्पष्ट हो जाएगी।
जैसी कंपनियांYokogawaइलेक्ट्रिक कॉर्पोरेशन धीरे-धीरे "सिस्टम को चालू रखने" से हटकर सिस्टम की मदद करने की ओर बढ़ रहा है।वे खुद को बेहतर ढंग से चलाते हैं.
और यही असल में बात है।स्वायत्त उद्योगइसके बारे में है:
खराबी आने से पहले किया जाने वाला रखरखाव
वे प्रणालियाँ जो डेटा के आधार पर स्वयं को समायोजित करती हैं
दोहराव वाले या जोखिम भरे कार्यों को संभालने वाले रोबोट
वास्तविक निर्णयों को निर्देशित करने में सहायक आभासी मॉडल
औद्योगिक स्वचालनयह कहीं जा नहीं रहा है—यह बस अधिक बुद्धिमान और अधिक कनेक्टेड होता जा रहा है।
और जो हम देख रहे हैं, उससे लगता है कि यह बदलाव बहुत दूर के भविष्य की बात नहीं है। यह पहले से ही वास्तविक संयंत्रों के अंदर धीरे-धीरे हो रहा है।
अब फर्क इस बात का है कि प्रत्येक कंपनी उस दिशा में कितनी दूर तक जाने को तैयार है।
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