AI उत्पादनात टिकाऊपणा कसा वाढवते? 

जेव्हा लोक मॅन्युफॅक्चरिंगमध्ये AI ऐकतात, तेव्हा ते सहसा पूर्णपणे स्वायत्त, लाइट-आउट कारखान्यांच्या दृश्यांकडे जातात. हे एक आकर्षक ध्येय आहे, परंतु आज टिकाव वाढवण्याचे खरे, किरकोळ काम कुठे होत नाही. खरा परिणाम अधिक सूक्ष्म असतो, बहुतेकदा ऊर्जेचा वापर इष्टतम करणे, सामग्रीचा कचरा कमी करणे आणि पुरवठा साखळी कमी गोंधळात टाकणे या दैनंदिन दळणवळणात लपलेले असते. यंत्रमानवांचा ताबा घेण्याबद्दल कमी आणि ग्रॅन्युलर दृश्यमानता प्रदान करणाऱ्या बुद्धिमान प्रणालींबद्दल अधिक आहे जे आर्थिक आणि पर्यावरणाच्या दृष्टीने योग्य निर्णय घेण्यास आमच्याकडे नेहमीच कमी आहे. एआय आणि टिकाऊपणामधील दुवा स्वयंचलित नाही; आम्ही मोजण्यासाठी आणि नियंत्रित करण्यासाठी निवडलेल्या गोष्टींमध्ये जाणीवपूर्वक बदल करणे आवश्यक आहे.

हायपच्या पलीकडे: प्रथम सीमा म्हणून ऊर्जा

चला ऊर्जा, सर्वात थेट किंमत आणि कार्बन फूटप्रिंट आयटमसह प्रारंभ करूया. वर्षानुवर्षे, आम्ही अनुसूचित देखभाल आणि ब्रॉड-स्ट्रोक कार्यक्षमता रेटिंगवर अवलंबून होतो. गेम-चेंजर सेन्सर एम्बेड करत आहे आणि प्रेडिक्टिव एनर्जी ऑप्टिमायझेशनसाठी एआय वापरत आहे. मी फक्त मशीन्स बंद करण्याबद्दल बोलत नाही. हे संपूर्ण उत्पादन लाइनचे डायनॅमिक लोड समजून घेण्याबद्दल आहे. उदाहरणार्थ, एआय मॉडेल हे शिकू शकते की विशिष्ट स्टॅम्पिंग प्रेस केवळ ऑपरेशन दरम्यानच नाही तर 15 मिनिटांनंतर, कूलिंग सिस्टीम चालत असताना शक्ती वाढवते. उत्पादन वेळापत्रकांचे विश्लेषण करून, थ्रूपुटवर परिणाम न करता ऊर्जा वक्र सपाट करून, एकाधिक दाबांमधून एकाचवेळी पीक ड्रॉ टाळण्यासाठी बॅच दरम्यान सूक्ष्म-विलंब सुचवू शकतो. हे सैद्धांतिक नाही; मी हे फोर्जिंग सुविधेमध्ये ऊर्जा बिलातून 8-12% कपात केलेले पाहिले आहे, जे मोठ्या प्रमाणावर आहे.

अवघड भाग डेटा गुणवत्ता आहे. तुम्हाला मशिन, सबस्टेशन आणि शक्य असल्यास ग्रिडमधून ग्रॅन्युलर, टाइम-सीरीज डेटा आवश्यक आहे. एक अयशस्वी प्रकल्प सुरुवातीच्या काळात अचूक गॅस प्रवाह मीटरशिवाय उष्णता उपचार भट्टी अनुकूल करण्याचा प्रयत्न करत होता. एआय मॉडेल मूलत: अंदाज लावत होते आणि ऑप्टिमायझेशनमुळे भागांच्या धातूच्या गुणधर्मांशी तडजोड होण्याचा धोका होता. आम्ही कठीण मार्गाने शिकलो: तुम्ही जे अचूकपणे मोजू शकत नाही ते तुम्ही व्यवस्थापित करू शकत नाही. एआय फक्त संवेदी इनपुट्स जितके चांगले आहे तितकेच चांगले आहे.

हे एका सूक्ष्म मुद्द्याकडे नेत आहे: AI अनेकदा सखोल साधनांचे समर्थन करते. AI साठी टिकाव धरण्यासाठी, तुम्ही प्रथम चांगल्या मीटरिंगमध्ये गुंतवणूक करा. हे एक सद्गुण चक्र आहे. एकदा तुमच्याकडे डेटा प्रवाह आला की, तुम्ही अंदाजावरून प्रिस्क्रिप्टिव्ह ॲक्शनकडे जाऊ शकता—जसे की वायवीय नेटवर्कमध्ये रिअल-टाइम मागणीवर आधारित कॉम्प्रेसर प्रेशर सेटपॉईंट स्वयंचलितपणे समायोजित करणे, जे नेहमी सर्वात वाईट परिस्थितीसाठी सेट केले जाते, मोठ्या प्रमाणात ऊर्जा वाया घालवते.

द वॉर ऑन वेस्ट: स्क्रॅप हिप्सपासून डिजिटल ट्विन्सपर्यंत

भौतिक कचरा हे शुद्ध आर्थिक आणि पर्यावरणीय नुकसान आहे. फास्टनर मॅन्युफॅक्चरिंगमध्ये, जसे की एखाद्या कंपनीत हँडन झिताई फास्टनर मॅन्युफॅक्चरिंग कंपनी, लि. चीनच्या मुख्य मानक भाग उत्पादन बेसमध्ये स्थित, पारंपारिक दृष्टिकोनामध्ये उत्पादनानंतरची तपासणी समाविष्ट आहे: एक बॅच बनविला जातो, काही नमुना घेतला जातो आणि दोष आढळल्यास, संपूर्ण लॉट स्क्रॅप किंवा पुन्हा तयार केला जाऊ शकतो. हे आश्चर्यकारकपणे व्यर्थ आहे.

रिअल-टाइम दोष शोधण्यासाठी संगणक दृष्टी आता टेबल स्टेक्स आहे. परंतु AI चा अधिक सखोल वापर म्हणजे प्रक्रिया पॅरामीटर ऑप्टिमायझेशनमध्ये कचरा निर्माण होण्यापासून रोखण्यासाठी. कोल्ड हेडिंग प्रक्रियेतील डेटा-वायर व्यास, तापमान, मशीनची गती, डाय वेअर—एखाद्या मॉडेलमध्ये फीड करून, आम्ही एक तुकडा बनवण्यापूर्वी हेड क्रॅक किंवा डायमेंशनल अचुकतेची शक्यता वर्तवू शकतो. प्रणाली नंतर ऍनिलिंग तापमानात किंचित वाढ किंवा फीड रेट कमी करण्यासाठी ऍडजस्टमेंटची शिफारस करू शकते.

मला एक प्रकल्प आठवतो जिथे आम्ही बोल्ट उत्पादन लाइनसाठी डिजिटल सावली (संपूर्ण डिजिटल ट्विनची सोपी आवृत्ती) तयार केली होती. ट्रिमचे नुकसान कमी करणे हे ध्येय होते – बोल्ट कापल्यानंतर उरलेली वायर. ऑर्डर पोर्टफोलिओ आणि मशीनच्या मर्यादांचे विश्लेषण करून, AI शेड्युलिंग सिस्टम वायर कॉइल्स अधिक पूर्णपणे वापरण्यासाठी ऑर्डर करू शकते, ट्रिम कचरा सरासरी 3.2% वरून 1.7% पर्यंत कमी करते. हे लहान वाटते, परंतु दरवर्षी हजारो टन स्टीलमध्ये कच्च्या मालाची बचत आणि स्टील उत्पादनातून होणारे कार्बन उत्सर्जन लक्षणीय आहे. यॉन्ग्नियन डिस्ट्रिक्ट सारख्या हबमधील कंपन्या, त्यांच्या उच्च व्हॉल्यूम आउटपुटसह, अशा ग्रॅन्युलर ऑप्टिमायझेशनमधून प्रचंड फायदा कसा मिळवतात हे तुम्ही पाहू शकता.

पुरवठा साखळी लवचिकता आणि कार्बन फूटप्रिंट

इथेच ते गुंतागुंतीचे होते. शाश्वत पुरवठा साखळी म्हणजे फक्त हिरवा पुरवठादार निवडणे नव्हे; हे आपत्कालीन, कार्बन-केंद्रित हवाई वाहतुक टाळण्यासाठी कार्यक्षमता आणि लवचिकतेबद्दल आहे. एआय-चालित मागणी अंदाज, जेव्हा ते कार्य करते तेव्हा उत्पादन सुरळीत करते, ओव्हरटाइमची गरज कमी करते (ज्याचा अर्थ बहुतेक वेळा कमी कार्यक्षम, ऊर्जा-केंद्रित धावा) आणि पॅनीक ऑर्डरिंग.

आम्ही क्लायंटसाठी लॉजिस्टिक ऑप्टिमायझेशनसह बहु-स्तरीय पुरवठा साखळी जोखीम विश्लेषण एकत्रित केले. प्रणालीने हवामान, बंदरांची गर्दी आणि अगदी पुरवठादार प्रदेश ऊर्जा मिश्रणाचे निरीक्षण केले (उदा. त्यांचा ग्रीड आज कोळशावर किंवा नूतनीकरणक्षमतेवर चालू आहे का?). टाइमलाइन्सची परवानगी असताना शिपमेंटची गती कमी परंतु कमी-उत्सर्जन सागरी मालवाहतूक करण्यासाठी किंवा कंटेनर भरण्यासाठी भार एकत्रित करण्यासाठी सामान्य 85% ऐवजी 98% क्षमतेवर पाठवण्याचा सल्ला दिला. द टिकाव येथे लाभ अप्रत्यक्ष परंतु शक्तिशाली आहे: ते दैनंदिन तार्किक निर्णयांमध्ये कार्बन कार्यक्षमता एम्बेड करते.

येथे अपयश मोड ओव्हर-ऑप्टिमायझेशन आहे. एका मॉडेलने वाहतूक उत्सर्जन कमी करण्यासाठी नेहमी एकच, अतिशय हिरवा पण क्षमता-मर्यादित पुरवठादार वापरण्याची सूचना केली. हे शटडाउनच्या जोखमीसाठी अयशस्वी ठरले, जे अखेरीस घडले, ज्यामुळे एकाधिक, कमी इष्टतम पुरवठादारांना झुंजावे लागले. धडा असा होता की टिकाऊपणाची उद्दिष्टे AI च्या उद्दिष्ट कार्यामध्ये मजबूतपणाच्या मर्यादांसह संतुलित असणे आवश्यक आहे. तुम्ही फक्त कार्बन कमी करू शकत नाही; तुम्हाला जोखीम व्यवस्थापित करावी लागेल.

मानवी घटक: वाढीव निर्णय घेणे

हे गंभीर आहे. एआय कारखाना चालवत नाही; लोक करतात. मी पाहिलेली सर्वात प्रभावी अंमलबजावणी म्हणजे जिथे AI सल्लागार म्हणून काम करते. हे एक विसंगती दर्शवते: लाईन 3 वरील प्रति युनिट उर्जेचा वापर सध्याच्या उत्पादनाच्या मिश्रणासाठी बेंचमार्कपेक्षा 18% जास्त आहे. संभाव्य कारण: कन्व्हेयर मोटर B-12 मध्ये बेअरिंग पोशाख, अंदाजे कार्यक्षमता 22% कमी. हे देखभाल कार्यसंघाला स्पष्ट टिकाऊपणा आणि खर्चाच्या प्रभावासह लक्ष्यित, प्राधान्यीकृत कार्य देते.

यामुळे संस्कृती बदलते. टिकाऊपणा उत्पादन कार्यक्षमतेपासून वेगळे KPI बनणे थांबवते. जेव्हा फ्लोअर मॅनेजर पाहतो की कमी स्क्रॅप दरांसाठी ऑप्टिमाइझ केल्याने चांगल्या भागासाठी ऊर्जा आणि कच्च्या मालाचा वापर देखील कमी होतो, तेव्हा लक्ष्ये संरेखित होतात. AI चे प्रशिक्षण लोकांना देखील प्रशिक्षण देते. दोष शोध मॉडेलसाठी डेटा लेबल करण्यासाठी, गुणवत्ता अभियंत्यांना अपयश मोडचे सखोल विश्लेषण करावे लागेल. मॉडेल अगदी तैनात होण्यापूर्वी ही प्रक्रिया स्वतःच प्रक्रियेत सुधारणा घडवून आणते.

प्रतिकार नैसर्गिक आहे. ब्लॅक बॉक्स शिफारशींची वैध भीती आहे. म्हणूनच स्पष्टीकरणक्षमता महत्त्वाची आहे. जर सिस्टीम भट्टीचे तापमान 15°C ने कमी करा असे म्हणत असेल, तर त्याने तर्क देखील देणे आवश्यक आहे: ऐतिहासिक डेटा दर्शवितो की या कमी तापमानात X आणि Y पॅरामीटर्ससह चालते ज्यामुळे 8% कमी नैसर्गिक वायू वापरासह समान कडकपणा आला. हे विश्वास निर्माण करते आणि AI ला शाश्वत साधनासाठी सहयोगी साधन बनवते उत्पादन.

पुढे पहात आहे: एकीकरण आव्हान

ऊर्जा किंवा गुणवत्तेसाठी भविष्य हे स्टँडअलोन एआय ऍप्लिकेशन्समध्ये नाही. हे एकात्मिक प्रक्रिया ऑप्टिमायझेशनमध्ये आहे जे एकाधिक, कधीकधी स्पर्धात्मक, उद्दिष्टे संतुलित करते: थ्रुपुट, उत्पन्न, ऊर्जा वापर, साधन परिधान आणि कार्बन फूटप्रिंट. ही एक बहु-उद्देशीय ऑप्टिमायझेशन समस्या आहे जी रिअल-टाइममध्ये मानवी गणनेच्या पलीकडे आहे.

आम्ही अशा प्रणालीचे पायलटिंग करत आहोत जी ग्राहक ऑर्डर घेतात आणि सर्वात टिकाऊ उत्पादन मार्ग गतिशीलपणे निर्धारित करतात. फास्टनर्सचा हा बॅच आता कारखान्याच्या नवीन सोलर ॲरेद्वारे चालणाऱ्या जुन्या, धीमे रेषेवर किंवा ग्रिडवर चालणाऱ्या परंतु कमी स्क्रॅप रेट असलेल्या नवीन, वेगवान लाइनवर बनवायला हवा? AI कोणत्याही संभाव्य स्क्रॅपमधील मूर्त कार्बनसह निव्वळ कार्बन प्रभावाची गणना करू शकते आणि खरोखर इष्टतम मार्गाची शिफारस करू शकते. हा पुढच्या स्तराचा विचार आहे.

शेवटचा अडथळा म्हणजे जीवनचक्र मूल्यांकन एकत्रीकरण. वास्तविक चालना जेव्हा उत्पादनातील AI ला सामग्री आणि प्रक्रियांच्या संपूर्ण जीवनचक्राच्या प्रभावावरील डेटामध्ये प्रवेश असेल तेव्हा टिकाऊपणा येईल. झिंक प्लेटिंग आणि नवीन पॉलिमर कोटिंग यामधील निवड हा केवळ खर्चाचा निर्णय नाही; हा रासायनिक वापर, टिकाऊपणा आणि जीवनाच्या शेवटच्या पुनर्वापराचा निर्णय आहे. आम्ही अद्याप तेथे नाही, परंतु मूलभूत कार्य—प्रक्रियेचे डिजिटायझेशन, इंस्ट्रुमेंटेड आणि अनुकूली नियंत्रणाखाली—हे भविष्य शक्य करते. एका वेळी एक लहान, व्यर्थ समस्या सोडवण्याचा हा एक लांब, निंदनीय रस्ता आहे.