कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुप्रयोगों का उपयोग करके डिजाइन और यांत्रिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन करना।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) यांत्रिक अभियांत्रिकी उद्योग के पुनर्गठन में एक महत्वपूर्ण कारक बन रही है। प्रभावी समाधान प्रदान करने के साथ-साथ, एआई नई चुनौतियाँ भी प्रस्तुत करती है जिनका सामना वियतनामी यांत्रिक अभियांत्रिकी उद्योग को करना होगा और उनसे तालमेल बिठाना होगा ताकि वह महत्वपूर्ण प्रगति हासिल कर सके।

हनोई के न्गोक लीप औद्योगिक क्लस्टर स्थित टोमेरको आन खांग कंपनी में एक यांत्रिक प्रसंस्करण लाइन का संचालन करते हुए। (फोटो: तुएनघी)

एआई सिर्फ एक सहायक उपकरण से कहीं बढ़कर है, यह नवाचार की प्रेरक शक्ति भी है, जो डिजाइन और विनिर्माण में पारंपरिक तरीकों की सीमाओं को दूर करने में मदद करती है। पहले, वियतनामी यांत्रिक इंजीनियरिंग मुख्य रूप से स्वचालन और संख्यात्मक नियंत्रण पर निर्भर थी, लेकिन अब रुझान तेजी से बुद्धिमान स्वायत्त विनिर्माण की ओर बढ़ रहा है - जहां मशीनें, रोबोट, सेंसर सिस्टम और एआई के साथ एकीकृत बुद्धिमान नियंत्रण प्रणाली वास्तविक दुनिया की उत्पादन स्थितियों के अनुसार निर्णय ले सकती हैं, अनुकूलन कर सकती हैं और खुद को ढाल सकती हैं।

वियतनाम एसोसिएशन ऑफ मैकेनिकल इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष डॉ. गुयेन लाक होंग ने बताया कि बिग डेटा, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी), औद्योगिक डिजाइन और "डिजिटल प्रतिकृति" मॉडल जैसी तकनीकों ने यांत्रिक डिजाइन और विनिर्माण के तरीकों में एक बड़ा बदलाव लाया है। मशीन लर्निंग के माध्यम से, विभिन्न विकल्पों को प्रस्तुत किया जाता है और टिकाऊपन, उत्पादन लागत या वजन के मानकों के अनुसार उनका मूल्यांकन किया जाता है, जिसके बाद सर्वोत्तम समाधान प्रस्तावित किया जाता है। यह ऑटोमोटिव, एयरोस्पेस, रोबोटिक्स और मशीन निर्माण जैसे उच्च परिशुद्धता की आवश्यकता वाले उद्योगों में विशेष रूप से उपयोगी है। यांत्रिक प्रसंस्करण में, वास्तविक समय में कटिंग प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए एआई को सीधे कंप्यूटर न्यूमेरिकल कंट्रोल (सीएनसी) सिस्टम में एकीकृत किया जाता है।

बिग डेटा, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी), औद्योगिक डिजाइन और "डिजिटल ट्विन" मॉडल जैसी तकनीकों ने यांत्रिक डिजाइन और विनिर्माण के तरीके में एक नाटकीय बदलाव ला दिया है।

वियतनाम एसोसिएशन ऑफ मैकेनिकल इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष डॉ. गुयेन लाक होंग

इसका एक प्रमुख उदाहरण FANUC इंटेलिजेंट एज लिंक एंड ड्राइव (FIELD) सिस्टम है, जो कई CNC मशीनों से डेटा को सिंक्रनाइज़ करने, परिचालन स्थिति का विश्लेषण करने और त्रुटियों के होने से पहले ही उनका स्वचालित रूप से पूर्वानुमान लगाने के लिए AI और IoT को जोड़ता है। परिणामस्वरूप, AI बड़े पैमाने पर उत्पादन में कटिंग दक्षता को 10-20% तक बढ़ाने और सेटअप समय को 40% तक कम करने में मदद करता है। यह अनुकूली नियंत्रण का भी समर्थन करता है, जहां सिस्टम टाइटेनियम या एल्यूमीनियम मिश्र धातुओं जैसी सामग्रियों के लिए इष्टतम मशीनिंग स्थितियों को निर्धारित करने के लिए पिछले डेटा से सीखता है।

मैकेनिकल इंजीनियरिंग में एआई पर टिप्पणी करते हुए, डॉ. वू डुओंग (डुय टैन विश्वविद्यालय) ने कहा कि एआई का उपयोग डिजाइन, विनिर्माण प्रक्रियाओं, गुणवत्ता नियंत्रण, रखरखाव पूर्वानुमान और नई सामग्री विकास को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है, जिससे उत्पादकता, सटीकता और समग्र दक्षता में वृद्धि होती है। इसके अलावा, इष्टतम दक्षता प्राप्त करने के लिए कटिंग गति और फीड दर जैसे मशीनिंग मापदंडों को लचीले ढंग से समायोजित किया जा सकता है। यह प्रणाली उत्पाद की सतहों का विश्लेषण करने और दरारें, विकृति या आयामी त्रुटियों जैसे दोषों का पता लगाने के लिए एआई एल्गोरिदम के साथ कैमरों का उपयोग करती है।

अपनी अपार संभावनाओं के बावजूद, वियतनाम के यांत्रिक इंजीनियरिंग उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के अनुप्रयोग को वर्तमान में कई बाधाओं का सामना करना पड़ रहा है। यांत्रिक इंजीनियरिंग, स्वचालन और पर्यावरण संस्थान के निदेशक डॉ. दिन्ह वान चिएन के अनुसार, एआई की क्षमता का लाभ उठाने के लिए महत्वपूर्ण लागत और संसाधनों की आवश्यकता होती है: एआई अवसंरचना स्थापित करने में निवेश; विशेषीकृत सॉफ़्टवेयर; और कुशल कर्मियों की भर्ती या प्रशिक्षण... दूसरी ओर, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग की मांग परिचालन लागत को बढ़ा सकती है, जिसके लिए कंप्यूटिंग संसाधनों और रखरखाव में निरंतर निवेश की आवश्यकता होती है...

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का वर्तमान अनुप्रयोग अभी भी प्रायोगिक चरण में है, मुख्य रूप से बड़ी कंपनियों और अनुसंधान संस्थानों में। यांत्रिक इंजीनियरिंग क्षेत्र की 90% से अधिक कंपनियों, विशेषकर लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों के पास, उत्पादन में एआई को व्यापक रूप से लागू करने के लिए अभी तक पर्याप्त संसाधन नहीं हैं। पहली चुनौती यह है कि उत्पादन डेटा का डिजिटलीकरण और समन्वय नहीं किया गया है। मशीनिंग उपकरण, मापन उपकरण या डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर से प्राप्त डेटा अभी भी बिखरा हुआ है या किसी एकीकृत मानक के अनुसार संग्रहीत नहीं है। इससे एआई मॉडल को सीखने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं मिल पाता है और उच्च सटीकता प्राप्त करना कठिन हो जाता है।

2030 तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के अनुसंधान, विकास और अनुप्रयोग के लिए राष्ट्रीय रणनीति में यांत्रिक अभियांत्रिकी और विनिर्माण को प्राथमिकता वाले क्षेत्रों में से एक के रूप में पहचाना गया है। एआई वियतनाम के यांत्रिक अभियांत्रिकी उद्योग को नया रूप देने वाला एक प्रमुख तत्व है और रहेगा, जो "अनुभव-आधारित डिजाइन" मॉडल से "डेटा-संचालित और कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित डिजाइन" मॉडल की ओर अग्रसर होगा।

इसके अलावा, अंतर्विषयक कर्मियों की कमी है; यांत्रिक इंजीनियरिंग, एआई और संख्यात्मक सिमुलेशन का एक साथ ज्ञान रखने वाले इंजीनियरों की दुर्लभता है। वहीं, स्मार्ट विनिर्माण प्रणालियों के लिए ऐसे तकनीकी कार्यबल की आवश्यकता है जो सेंसर, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और संख्यात्मक मॉडल को एकीकृत करने वाले उपकरणों को संचालित और रखरखाव करने में सक्षम हो। तकनीकी रूप से, कई स्मार्ट यांत्रिक उपकरण वर्तमान में उच्च लागत पर आयात किए जाते हैं। आयातित मशीनों में एकीकृत एआई अक्सर "ब्लैक बॉक्स" की तरह काम करता है, जिससे उन्हें घरेलू उत्पादन स्थितियों के अनुरूप बनाना मुश्किल हो जाता है। घरेलू व्यवसायों ने अभी तक सेंसर मॉड्यूल, डेटा अधिग्रहण प्रणाली या एआई के साथ एकीकृत सिमुलेशन सॉफ्टवेयर में महारत हासिल नहीं की है।

2030 तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के अनुसंधान, विकास और अनुप्रयोग के लिए राष्ट्रीय रणनीति में यांत्रिक अभियांत्रिकी और विनिर्माण को प्राथमिकता वाले क्षेत्रों में से एक के रूप में पहचाना गया है। एआई वियतनाम के यांत्रिक अभियांत्रिकी उद्योग को नया रूप देने वाला एक प्रमुख तत्व है और रहेगा, जो "अनुभव-आधारित डिजाइन" मॉडल से "डेटा-संचालित और कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित डिजाइन" मॉडल की ओर अग्रसर होगा। यह न केवल एक तकनीकी दिशा है, बल्कि डिजिटल परिवर्तन के युग में यांत्रिक अभियांत्रिकी उद्योग के लिए एक रणनीतिक कार्य भी है, जो वियतनाम को स्मार्ट, आत्मनिर्भर और वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धी विनिर्माण की दिशा में प्रगति करने में योगदान देता है।

हालांकि, यांत्रिक अभियांत्रिकी क्षेत्र के विशेषज्ञों के अनुसार, इसे हासिल करने के लिए एक रणनीतिक और समन्वित समाधान की आवश्यकता है। सबसे पहले, डिजाइन, मशीनिंग, सिमुलेशन और सेंसर डेटा सहित एक राष्ट्रीय डिजिटल यांत्रिक अभियांत्रिकी डेटा भंडार का निर्माण करना आवश्यक है। यह डेटा भंडार एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक मंच के रूप में कार्य करेगा, जिससे इस तकनीक का व्यापक रूप से उपयोग संभव हो सकेगा।

साथ ही, मैकेनिकल इंजीनियरिंग, इलेक्ट्रॉनिक्स और एआई में अंतर्विषयक प्रशिक्षण को बढ़ावा देना आवश्यक है, ताकि स्कूलों और व्यवसायों को आपस में जोड़ा जा सके और इंजीनियरों को वास्तविक उत्पादन लाइनों पर अभ्यास करने का अवसर मिल सके। इसके अतिरिक्त, स्मार्ट मैकेनिकल उत्पादों के स्थानीयकरण को बढ़ावा देना भी आवश्यक है। मशीनिंग उपकरणों को नियंत्रित करने के लिए सॉफ्टवेयर, मशीन विज़न सिस्टम या डिजिटल प्रतिकृति मॉडल विकसित करना और "मेक इन वियतनाम" नीति अपनाना व्यवसायों को लागत कम करने और प्रौद्योगिकी पर नियंत्रण रखने में मदद करेगा। इसके अलावा, स्मार्ट मैकेनिकल इकोसिस्टम बनाने के लिए संस्थानों, विश्वविद्यालयों और व्यवसायों के बीच अनुसंधान सहयोग को मजबूत करना आवश्यक है, ताकि प्रौद्योगिकी को बाजार में लाने से पहले उसका परीक्षण और परिष्करण किया जा सके।

क्वांग मिन्ह

स्रोत: https://nhandan.vn/toi-uu-hoa-thiet-design-gia-cong-co-khi-tu-ung-dung-ai-post929960.html