उत्पादकता बढ़ाने की कुंजी प्रबंधन प्रणालियों का विकास है
मोबाइल कंप्यूटिंग, प्रासंगिक डेटा, और मॉड्यूलर आर्किटेक्चर नियंत्रण प्रणालियों के रूप और अनुभव को बदल देंगे और अनुभवी श्रमिकों के लिए छंटनी के जोखिम को कम करने में मदद करते हुए समग्र संयंत्र उत्पादकता में सुधार करेंगे।
संगठन प्रबंधन प्रणालियों में इस उम्मीद के साथ निवेश करते हैं कि वे कई वर्षों तक उम्मीद के मुताबिक काम करेंगे। प्रबंधन प्रणालियों में बदलाव की गति तेज हो रही है और अगला दशक भारी बदलाव लाएगा।
इन परिवर्तनों को समझना उन संगठनों के लिए महत्वपूर्ण है जो सर्वोत्तम प्रदर्शन और नियंत्रण प्रणालियों में निवेश पर प्रतिफल चाहते हैं।
दशकों से, नियंत्रण प्रणाली भौतिक हार्डवेयर तक सीमित रही है: वायर्ड इनपुट और आउटपुट, कनेक्टेड नियंत्रक, और समर्पित नेटवर्क और सर्वर कॉन्फ़िगरेशन सहित संरचित आर्किटेक्चर।
कम कम्प्यूटेशनल और सेंसर लागत, नेटवर्क और वायरलेस इंफ्रास्ट्रक्चर का विकास, और वितरित आर्किटेक्चर (क्लाउड समेत) अब नियंत्रण प्रणालियों के लिए नई संभावनाएं खोल रहे हैं।
इसके अलावा, उन्नत भौतिक परत (एपीएल) और मॉड्यूलर टाइप पैकेज (एमटीपी) इंटरफेस जैसे उभरते हुए समावेशन और विनिर्माण मानक, अगले दशक में उद्यम प्रबंधन प्रणालियों के डिजाइन और उपयोग में महत्वपूर्ण बदलाव लाएंगे।)
बदलते समय और तकनीक के साथ भी, सफलता का समीकरण वही रहता है: उत्पादकता में सुधार के लिए नई तकनीकों तक पहुँच प्रदान करते हुए एक विश्वसनीय और उपयोग में आसान नियंत्रण प्रणाली चुनें।
प्रबंधन प्रणाली का लचीलापन अनुभवी कर्मचारियों की सेवानिवृत्ति से जुड़े जोखिमों को कम करता है
पिछले एक दशक में, उद्योग ने पेशेवरों की सेवानिवृत्ति देखी है और अनुभव के नुकसान के प्रभावों को कम करने के लिए कदम उठाए हैं। इन परिवर्तनों के कारण कई उद्योगों में कार्यस्थल पर श्रमिकों की संख्या में कमी आई है।
साथ ही, कई नई स्कैनिंग तकनीकों और उच्च-बैंडविड्थ डेटा ट्रांसफर क्षमताओं के साथ, व्यवसाय पहले से कहीं अधिक डेटा एकत्र कर रहे हैं, और संगठन उस डेटा से अधिक मूल्य प्राप्त करना चाहते हैं ताकि उन्हें व्यावसायिक प्रदर्शन में सुधार करने और भेदभाव में सुधार करने में मदद मिल सके।
इसमें अधिक लचीले उत्पाद वितरण विकल्प, अनुकूलित गुणवत्ता और लगातार उत्पादन मात्रा, साथ ही बेहतर परिचालन सुरक्षा और पर्यावरण अनुपालन शामिल हैं।
जवाब में, कई संगठन अपने प्रबंधन आर्किटेक्चर को अधिक भौगोलिक रूप से वितरित बुनियादी ढाँचे तक विस्तारित करेंगे, जिससे पेशेवरों की छोटी, केंद्रीकृत टीमों को उनके पूरे बेड़े में सहायता प्रदान करने की अनुमति मिलेगी।
नियंत्रण प्रणाली से महत्वपूर्ण डेटा पूरे उद्यम में दिखाई देगा, जिससे छोटी टीमें कई भौगोलिक रूप से फैले हुए स्थानों के लिए सहायता प्रदान कर सकेंगी। सभी चित्र एमर्सन के सौजन्य से
इन आंतरिक विशेषज्ञों को ओईएम विशेषज्ञों द्वारा पूरक बनाया जा सकता है जिन्हें इस बुनियादी ढांचे के प्रासंगिक पहलुओं तक सुरक्षित पहुंच की अनुमति है।
इस वितरित वास्तुकला का एक तत्व क्लाउड है, चाहे वह निजी, सार्वजनिक या हाइब्रिड हो। क्लाउड पर गैर-आवश्यक वास्तु नियंत्रणों का क्रमिक प्रवास संगठनों के लिए अधिक कुशलता से काम करना और बेहतर निर्णय लेना आसान बनाता है।
क्लाउड उपयोगकर्ता अपने स्वयं के व्यवसाय में या कई सेवा प्रदाताओं से दुनिया भर से विशेषज्ञता का लाभ उठाकर अपने डेटा से अधिक मूल्य प्राप्त करते हैं।
इसके अलावा, क्लाउड में डेटा को केंद्रीकृत करने से कम जीवन-चक्र लागत, कम रखरखाव आवश्यकताओं और पृथक डेटा द्वीपों के उन्मूलन का लाभ मिलता है।
केंद्रीकृत नियंत्रण में बदलाव के लिए प्रबंधन प्रणाली की रणनीति में बदलाव की आवश्यकता होगी, भले ही वास्तविक प्राथमिक नियंत्रण परिचालन स्तर से स्थानांतरित न हो।
उपकरण विशेषज्ञ भरोसा करते हैं (सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन, डिवाइस मॉनिटरिंग, अलार्म प्रबंधन, रीयल-टाइम डेटा और ईवेंट इतिहास, डिजिटल जुड़वाँ, मरम्मत प्रबंधन प्रणाली, आदि) प्रबंधन प्रणाली के तत्व हैं।
इनमें से कई उपकरण दिन-प्रतिदिन के प्रबंधन को प्रभावित नहीं करते हैं, लेकिन प्रबंधन प्रणाली से जुड़े होते हैं, जो बदले में उद्यम में भौतिक स्थान से जुड़ा होता है। भविष्य में, इन घटकों को क्लाउड में होस्ट करना अधिक उपयोगी होगा।
केंद्रीकृत डेटा और क्लाउड आर्किटेक्चर भी नई तकनीकों की तेजी से तैनाती की सुविधा प्रदान करेंगे।
डेटा केंद्रीकरण संगठनों के लिए प्रबंधन प्रणाली डेटा तक एक तरफा सुरक्षित मोबाइल पहुंच को लागू करना आसान बनाता है, जिससे उद्यम के कर्मचारी इसे कहीं भी ट्रैक कर सकते हैं
आसान एकीकरण दक्षता बढ़ाता है
सफलता की कुंजी ऐसे प्लेटफॉर्म ढूंढ रही है जो न्यूनतम एकीकरण और तकनीकी लागत के साथ नई तकनीकों को पेश करने की अनुमति देते हैं। सबसे उन्नत नियंत्रकों स्टैंड-अलोन नियंत्रकों के रूप में काम कर सकते हैं और एक बड़ी प्रबंधन प्रणाली में एकीकृत करने की क्षमता रखते हैं, जिससे संगठनों को प्रक्रियाओं और उत्पादों के संबंध में वास्तुकला और प्रबंधन क्षमताओं को विकसित करने की अनुमति मिलती है।
अग्रणी औद्योगिक कंपनियां भी नई प्लग-एंड-प्ले तकनीकों के साथ मॉड्यूलर निर्माण की आवश्यकता को कम कर रही हैं।
NAMUR (एसोसिएशन ऑफ यूजर्स ऑफ ऑटोमेशन टेक्नोलॉजीज इन मैन्युफैक्चरिंग प्रोसेसेज) द्वारा विकसित MTP तकनीक, विभिन्न प्रणालियों के तैयार एकीकरण के लिए इंटरफेस बनाने के लिए मौजूदा तकनीकों का उपयोग करती है और मॉड्यूलर सिस्टम के डिजाइन को सरल बनाती है।
एमटीपी उत्पादन मॉड्यूल और नियंत्रण प्रणाली के बीच बातचीत को मानकीकृत करता है, जिससे उद्यमों को घटकों को संयोजित करने की अनुमति मिलती है।
नियंत्रण प्रणाली इन विविध लेकिन अधिक एकीकृत मॉड्यूलर प्रणालियों के प्रबंधन और अनुकूलन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती रहेगी।सर्वोत्तम संभव परिणाम प्राप्त करने में इन एकीकरण मानकों का उपयोग करना एक महत्वपूर्ण तत्व है।
उन्नत नियंत्रण और डिजिटल जुड़वाँ कार्य कुशलता में सुधार करते हैं
नियंत्रण प्रणालियों में अब कई और विश्लेषणात्मक उपकरण और निर्णय समर्थन शामिल हैं जो ऑपरेटरों को व्यापक रेंज में अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करते हैं।
निर्णय लेने, उन्हें बनाने और यह उम्मीद करने के बजाय कि वे सही विकल्प हैं, ऑपरेटर एक स्वायत्त वातावरण में प्रमुख निर्णयों को मान्य करने के लिए अनुकरण का उपयोग करेंगे।
उदाहरण के लिए, एक संयंत्र में एक ऑपरेटर यह देख सकता है कि एक प्रक्रिया चर बुरी तरह से चलन में है। ऑपरेटर नई दिनचर्या का परीक्षण करने के लिए डिजिटल ट्विन का उपयोग करता है और फिर पता चलता है कि यह ब्रेक लिमिट के बहुत करीब है।
इस परिदृश्य से बचने के लिए, यह प्रयोग करेगा डिजिटल जुड़वाँअन्य विकल्पों को आजमाने और प्रक्रिया मापदंडों को सुरक्षित रूप से तय करने का तरीका खोजने के लिए।
ऑपरेटर वास्तविक प्रक्रियाओं और उपकरणों पर कुछ भी परीक्षण किए बिना सही निर्णय लेने में मदद करता है। डिजिटल ट्विन कार्यस्थल और क्लाउड में उपलब्ध होगा और अधिकांश परियोजनाओं का एक मानक हिस्सा बन जाएगा।
क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) नियंत्रण प्रणाली के विकास का अगला चरण हो सकता है?
दशकों से नियंत्रण प्रणाली लगातार विकसित हुई है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रौद्योगिकियां कुछ नियंत्रण प्रणालियों की अगली पीढ़ी को विकसित करने में मदद कर रही हैं।
आनुपातिक अभिन्न-व्युत्पन्न (पीआईडी) नियंत्रक क्षमताओं के पृथक्करण के रूप में व्याख्या की जा सकती है: आनुपातिक तत्व संकेत प्रदर्शित करता है, अभिन्न तत्व सेट बिंदु तक पहुंचता है, और अंतर तत्व ओवरशूट को कम कर सकता है।
जबकि एक प्रबंधन पारिस्थितिकी तंत्र आपस में जुड़ी हुई तकनीकों का एक जटिल जाल हो सकता है, इसे परिवार के पेड़ की कभी विकसित होने वाली शाखा के रूप में देखकर भी सरल बनाया जा सकता है। प्रत्येक नियंत्रण प्रणाली प्रौद्योगिकी अपनी विशिष्ट विशेषताएं प्रदान करती है जो पिछली तकनीकों के साथ उपलब्ध नहीं थीं।
उदाहरण के लिए, फीडफॉरवर्ड नियंत्रक आउटपुट की भविष्यवाणी करके और फिर सिग्नल शोर से प्रक्रिया विरूपण के कारण त्रुटियों को अलग करने के लिए भविष्यवाणियों का उपयोग करके पीआईडी नियंत्रण में सुधार करता है।
मॉडल प्रिडिक्टिव कंट्रोल (एमपीसी) भविष्य के नियंत्रण हस्तक्षेप परिणामों की भविष्यवाणियों को तोड़कर और कई सहसंबद्ध इनपुट और आउटपुट को नियंत्रित करके इसमें और क्षमताएं जोड़ता है।
नियंत्रण रणनीतियों में नवीनतम प्रगति कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों की शुरूआत है जो औद्योगिक नियंत्रण प्रणालियों को अगले स्तर तक ले जाती हैं।
किसी भी जटिल समस्या को हल करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक का विस्तार किया जा सकता है, उदाहरण के लिए तेल और गैस क्षेत्र की आपूर्ति करने वाले कारखानों में आंतरायिक उत्पादन ठहराव का प्रबंधन करना और रिफाइनरियों और रासायनिक संयंत्रों के संचालन का अनुकूलन और प्रबंधन करना।
इन नए समाधानों का अधिकतम लाभ उठाने के लिए, संगठनों को बदलते बाजार और उद्योग की स्थितियों के साथ विकसित होने में मदद करने के लिए गैर-मानक और उपयोग में आसान ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म की आवश्यकता होती है।