La উৎপাদন শিল্প অন্য যেকোনো সেক্টরের তুলনায় দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে. এটি আংশিক কারণ ফ্যাক্টরি জব হল কয়েকটি অবশিষ্ট চাকরির মধ্যে কিছু যা রোবট বা কম্পিউটার দ্বারা প্রতিস্থাপিত হচ্ছে না। ম্যানুফ্যাকচারিং হল কয়েকটি অবশিষ্ট ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি যেখানে উল্লেখযোগ্য সংখ্যক ব্লু-কলার জব রয়েছে যার জন্য খুব বেশি প্রযুক্তিগত জ্ঞানের প্রয়োজন নেই।
ফলস্বরূপ, আমরা দেখতে পাচ্ছি যে 20 বছর আগে যে অনেক লোককে অন্য ক্ষেত্রে ঠেলে দেওয়া হত তারা এখন উত্পাদন শিল্পকে বেছে নিচ্ছে। এই সমস্ত বৃদ্ধির সাথে, ভবিষ্যৎ কি হবে তা ভাবা স্বাভাবিক এই শিল্পের কাছে। নির্মাতাদের কোন বিষয়ে মনোযোগ দেওয়া উচিত? প্রস্তুতকারকদের প্রতিযোগিতামূলক এবং প্রাসঙ্গিক থাকার জন্য কী পরিবর্তন ঘটতে হবে? এই নিবন্ধটি এই প্রশ্নগুলির এবং আরও অনেক কিছুর উত্তর দেবে যাতে আপনি উত্পাদনের জগতে পরবর্তী কী হবে তার জন্য প্রস্তুত থাকতে পারেন।
শিল্প ইতিহাস
La শিল্পের ইতিহাস মানব সভ্যতার মতো দীর্ঘ. প্রকৃতপক্ষে, এটি যুক্তি দেওয়া যেতে পারে যে সভ্যতা নিজেই শিল্পের বর্ধিত প্রয়োজনের ফলাফল। উদাহরণস্বরূপ, মানুষ যখন বসতি স্থাপন করে এবং কৃষিকাজ শুরু করে, তখন তাদের খাদ্য তৈরি, বৃদ্ধি এবং সঞ্চয় করার জন্য নতুন উপায়ের প্রয়োজন ছিল। ফলস্বরূপ, লাঙ্গল, তাঁত এবং চাকার মতো জিনিসগুলি উদ্ভাবিত হয়েছিল। এগুলি সবই শিল্পের প্রথম রূপের উদাহরণ। যখন থেকে মানুষ পণ্য তৈরির জন্য সংগঠিত এবং স্বয়ংক্রিয় উৎপাদন করেছে, তারা এটি করার জন্য নতুন সরঞ্জাম এবং মেশিন আবিষ্কার করেছে। এই বিভাগে যান্ত্রিকীকরণ এবং বাষ্প শক্তি থেকে কম্পিউটার এবং অটোমেশন পর্যন্ত ইতিহাস জুড়ে শিল্পের বিভিন্ন স্তর কভার করে।
শিল্প 1.0: যান্ত্রিকীকরণ এবং বাষ্প শক্তি
La শিল্প 1.0 এটি বাষ্প ইঞ্জিন আবিষ্কার দ্বারা জ্বালানী ছিল। বাষ্প ইঞ্জিন হল যা প্রথমে মেশিনগুলিকে শিল্প উত্পাদনের জন্য একটি কার্যকর বিকল্প হিসাবে পর্যাপ্ত শক্তি তৈরি করতে দেয়। এটিও যখন যান্ত্রিকীকরণের যুগ শুরু হয়েছিল, যা যে কোনও শিল্প বিপ্লবের যৌক্তিক উপসংহার। আপনি যখন বাষ্প দিয়ে মেশিনগুলিকে শক্তি দিতে পারেন, তখন সেগুলি আগের থেকে অনেক বড় এবং আরও জটিল হয়। এগুলি আরও বেশি বিশেষায়িত, কারণ প্রতিটি টুকরো ম্যানুয়ালি তৈরি করতে খুব বেশি সময় লাগবে। স্বয়ংক্রিয় তাঁতের উদ্ভাবন এর একটি ভালো উদাহরণ। প্রথমে এক তাঁতীর হাতেই তাঁত কাজ করত। পরবর্তীতে, তাঁতকে চালিত করার জন্য একটি বাষ্পীয় ইঞ্জিন ব্যবহার করা হয়েছিল যাতে একসাথে অনেক বেশি কাপড় উৎপাদন করা যায়। এটি কর্মে যান্ত্রিকীকরণের একটি উদাহরণ।
শিল্প 2.0: বিদ্যুৎ, ব্যাপক উৎপাদন এবং সমাবেশ লাইন
La শিল্প 2.0 এটি আমাদের পাওয়ার গ্রিড এনেছে, যা ব্যবসাগুলিকে স্থির শক্তিতে চলতে দেয় এবং বিদ্যুৎ উৎপাদনের খরচ কমিয়ে দেয়। এটি কোম্পানিগুলির জন্য তাদের কারখানাগুলি দিনে 24 ঘন্টা চালানো সম্ভব করেছিল। ইলেক্ট্রিসিটি নতুন মেশিন এবং ডিভাইস যেমন মোটর, লাইট এবং ফ্যান চালিত করে। ম্যাস প্রোডাকশন যা সত্যিই ইন্ডাস্ট্রি 2.0 কে মানচিত্রে রাখে। ব্যাপক উত্পাদন একটি সমাবেশ লাইন যা একই আইটেম বারবার তৈরি করে। এটি একটি প্রধান অটোমোবাইল প্রস্তুতকারকের প্রতিষ্ঠাতা হেনরি ফোর্ড দ্বারা উদ্ভাবিত হয়েছিল। ফোর্ড বুঝতে পেরেছিলেন যে গাড়ি তৈরির প্রক্রিয়াকে স্ট্রিমলাইন করে সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করা যেতে পারে। প্রতিটি গাড়ি হাতে তৈরি করার পরিবর্তে, তিনি কর্মীদের একবারে গাড়ির একটি একক টুকরো তৈরি করতে বলেছিলেন, তারপরে পরবর্তী কর্মীদের বাকি গাড়ির সাথে সংযুক্ত করার জন্য এটিকে অন্য স্টেশনে নিয়ে যান। এই সিস্টেম শ্রমিকদের অংশ পরিবর্তন করার সময় নষ্ট না করার অনুমতি দেয়। এটি ফোর্ডকে দ্রুত, সস্তা এবং কম বর্জ্য দিয়ে গাড়ি তৈরি করার অনুমতি দেয়।
ইন্ডাস্ট্রি 3.0: কম্পিউটিং এবং অটোমেশন
কম্পিউটারের আবির্ভাব হওয়ার সাথে সাথে তারা এর অনেক ব্যবহার খুঁজে পেয়েছে শিল্প 3.0. নতুন টুল, মেশিন এবং আইটেম তৈরি করতে কম্পিউটার ব্যবহার করা হত। এগুলি বিভিন্ন প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ এবং পরিচালনা করতেও ব্যবহৃত হত। ইন্ডাস্ট্রিয়াল রোবটগুলি 1950 এর দশক থেকে প্রায় রয়েছে৷ কম্পিউটারগুলি আরও উন্নত এবং নির্ভরযোগ্য হয়ে উঠলে, তারা অটোমোবাইল এবং টেক্সটাইল কারখানাগুলিতে অনেক রোবট নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহৃত হয়েছিল৷ যখন কম্পিউটার এবং রোবট একসাথে ব্যবহার করা হয় তখন একে অটোমেশন বলে। অটোমেশন হল উৎপাদন লাইন চালানোর জন্য কম্পিউটার এবং রোবট ব্যবহার করার প্রক্রিয়া। এটি প্রায়ই একটি কারখানা বা প্রক্রিয়া চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় মানব শ্রমিকের সংখ্যা কমাতে ব্যবহৃত হয়। উৎপাদনে চাকরি হারানোর জন্য অটোমেশন দায়ী। অটোমেশনের উত্থানের ফলে গত দুই দশকে অনেক শ্রমিক তাদের চাকরি হারিয়েছে। এটি বিশেষত টেক্সটাইল এবং অটোমোবাইল উত্পাদনের মতো নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্রে সত্য, যেখানে রোবটগুলি সহজেই কর্মীরা সাধারণত যে কাজগুলি করতে পারে তার অনেকগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম।
ইন্ডাস্ট্রি 4.0 কি?
La শিল্প 4.0চতুর্থ শিল্প বিপ্লব নামেও পরিচিত, এটি একটি ধারণা যা ক্রমবর্ধমান ডিজিটাল বিশ্বে উত্পাদনের বিবর্তনকে বর্ণনা করে। যদিও ধারণাটি নতুন হতে পারে, "হার্ডওয়্যার" দিকটি তৈরি করে এমন প্রযুক্তিগুলি বেশ কিছুদিন ধরেই রয়েছে। শব্দটি 2011 সালে জার্মান প্রকৌশলী এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা তৈরি করেছিলেন যারা উত্পাদনের পরবর্তী বিবর্তন বর্ণনা করতে চেয়েছিলেন। আমরা যদি "সফ্টওয়্যার" দিকটি দেখি তবে বিপ্লব কখন হয়েছিল তা এতটা স্পষ্ট নয়। যদিও এই প্রযুক্তিগুলি আমাদের সাথে কিছু সময়ের জন্য ছিল, তারা সাম্প্রতিককাল পর্যন্ত প্রভাব ফেলতে শুরু করেনি। এর কারণ হল এই প্রযুক্তিগুলিকে বিপ্লব বলে যথেষ্ট গুরুত্বপূর্ণ হওয়ার আগে বেশিরভাগ নির্মাতাদের গ্রহণ করতে হয়েছিল। এই ধারণার লক্ষ্য হল ডিজিটাল উৎপাদনের সুবিধা নেওয়া এবং এর ত্রুটিগুলি দূর করা।
উৎপাদনে রোবোটিক্স
সাম্প্রতিক বছরগুলিতে আবির্ভূত হওয়া সবচেয়ে দৃশ্যমান প্রযুক্তিগুলির মধ্যে একটি হল রোবোটিক্স৷ রোবটগুলি কয়েক দশক ধরে উত্পাদনে ব্যবহৃত হচ্ছে, তবে আধুনিক অগ্রগতি তাদের পূর্বসূরীদের তুলনায় অনেক বেশি দক্ষ করে তুলেছে। যদিও প্রথম শিল্প রোবটগুলি 1961 সালে চালু হয়েছিল, প্রযুক্তি ধীরে ধীরে অগ্রসর হয়েছিল। 1990 এর দশক পর্যন্ত রোবোটিক্স প্রযুক্তির উল্লেখযোগ্য প্রভাব পড়তে শুরু করেনি। স্মার্ট রোবোটিক্স প্রায় এক দশক ধরে চলে আসছে, যদিও ধারণাটি শুধুমাত্র সাম্প্রতিক বছরগুলিতে উৎপাদনে ব্যবহৃত হয়েছে। এই রোবটগুলি "বুদ্ধিমান" কারণ এগুলি সেন্সর এবং স্ক্যানার থেকে ডেটা পড়ার জন্য প্রোগ্রাম করা যেতে পারে এবং এই ডেটার উপর ভিত্তি করে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে পারে। রোবোটিক প্রযুক্তি ভয়ঙ্কর গতিতে বেড়েছে এবং এই অগ্রগতিগুলি অব্যাহত থাকবে বলে আশা করা হচ্ছে।
উৎপাদনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
যদিও রোবোটিক্স পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ এবং কাজগুলি সম্পাদনের জন্য দুর্দান্ত যা মানুষ করতে পারে না, এটি আরও জটিল সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে সহায়ক নয়। সেখানেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আসে। এআই সফ্টওয়্যারটি জটিল ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এটি ব্যবহার করতে সত্যিই ভাল। যদিও এআই কয়েক দশক ধরে উত্পাদনের একটি অংশ, তবে এটির গ্রহণ ধীর গতিতে হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, উত্পাদনের জন্য প্রথম এআই-ভিত্তিক সিস্টেমটি 1964 সালে চালু হয়েছিল, কিন্তু 1990 এর দশক পর্যন্ত অনেক নির্মাতারা এটি ব্যবহার করেননি। আগামী বছরগুলিতে AI-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি আরও বেশি সাধারণ হয়ে উঠবে বলে আশা করা হচ্ছে, গ্রহণের হার যা প্রত্যাশিত। 60-এ 2017% থেকে 85-এ 2022%-এ উন্নীত হবে। এর কারণ হল AI সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ব্যবহার করা থেকে সরে যাচ্ছে কর্মীদের তাদের কাজ করতে সাহায্য করার জন্য।
উত্পাদনে বর্ধিত বাস্তবতা
অগমেন্টেড রিয়েলিটি হল আরেকটি প্রযুক্তি যা কিছুক্ষণ ধরে চলে আসছে, কিন্তু সম্প্রতি উৎপাদনে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে শুরু করেছে। অগমেন্টেড রিয়েলিটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হল এটি মানুষকে আরও দক্ষতার সাথে কাজ করতে সাহায্য করতে পারে। মানুষ কাজগুলিকে অগ্রাধিকার দিতে এবং লক্ষ্যগুলির দিকে কাজ করার ক্ষেত্রে দুর্দান্ত, তবে ডেটা প্রক্রিয়াকরণে তারা দুর্দান্ত নয়। এজন্য অনেক কর্মী স্প্রেডশীট এবং ডাটাবেসের মতো টুল ব্যবহার করেন। যাইহোক, এই সরঞ্জামগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা সহ অপ্রতিরোধ্য হতে পারে। ডেটা যোগ করা বা সরানো হলে সেগুলি আপডেট করাও কঠিন হতে পারে। বর্ধিত বাস্তবতা সমাধানগুলি এই পরিস্থিতি উপশম করতে সাহায্য করে, যেহেতু তারা কর্মীদের তাদের কম্পিউটার, ট্যাবলেট বা স্মার্টফোনের মাধ্যমে জটিল ভিজ্যুয়ালাইজেশন অ্যাক্সেস করতে দেয়। এটি তাদের জটিল ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে এমনভাবে দেখতে দেয় যা বুঝতে এবং ব্যবহার করা সহজ করে তোলে।
উৎপাদনে আইওটি
ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) হল ডিভাইসগুলির একটি নেটওয়ার্ক যা ইন্টারনেটের মাধ্যমে ডেটা পাঠাতে এবং গ্রহণ করতে পারে। এর মানে হল একটি ডিভাইস আপনার কম্পিউটারে ডেটা পাঠাতে পারে, বা আপনার কম্পিউটার ডিভাইসে ডেটা পাঠাতে পারে। এর একটি উদাহরণ হল একটি কফি মেশিন যা আপনাকে অ্যালার্ম বন্ধ হওয়ার সময় এবং তারিখ পরিবর্তন করতে দেয়। এই ডেটা একটি ডিভাইসের বর্তমান তাপমাত্রা থেকে আজকের পেপ্যাল লেনদেনের সংখ্যা পর্যন্ত যেকোনো কিছু হতে পারে। এই তথ্যটি ডিভাইসের সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে কার্যকর হতে পারে, যেমন কফি মেশিনে একটি ভাঙা অংশ। ডিভাইসটি কীভাবে ব্যবহার করা হয় তা বোঝার জন্যও এটি কার্যকর হতে পারে। উত্পাদন শিল্পে একটি IoT ডিভাইসের উদাহরণ হল বিদ্যুৎ মিটার। এই ডিভাইসগুলি একটি মেশিন বা সরঞ্জামের অংশ ব্যবহার করে বিদ্যুতের পরিমাণ পরিমাপ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
উৎপাদনে 3D প্রিন্টিং
3D প্রিন্টিং হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে একটি মেশিন একে অপরের উপরে স্তরযুক্ত উপকরণ ব্যবহার করে একটি ত্রিমাত্রিক বস্তু তৈরি করে। এই প্রক্রিয়াটি কয়েক দশক ধরে চলছে, তবে সাম্প্রতিক বছরগুলিতে বেশ কিছুটা বিবর্তিত হয়েছে। সবচেয়ে বড় অগ্রগতির মধ্যে একটি হল যে 3D প্রিন্টার ধাতু থেকে বস্তু তৈরি করতে পারে, যা প্রথমে কঠিন ছিল। এই প্রযুক্তিটি আরও বাড়বে এবং আগামী বছরগুলিতে আরও ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হবে বলে আশা করা হচ্ছে। প্রযুক্তি আরও অ্যাক্সেসযোগ্য হয়ে উঠলে সাধারণ জনগণ আরও 3D মুদ্রিত পণ্য দেখতে শুরু করবে।
বিগ ডেটা দিয়ে বিশ্লেষণ
অবশেষে, আমাদের কাছে বড় ডেটা বিশ্লেষণ রয়েছে, যা উত্পাদন শিল্পে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে বলে আশা করা হচ্ছে। কারণ এই সমাধানগুলি আপনাকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং সেই ডেটার মধ্যে প্রবণতা এবং নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে দেয়৷ এই ডেটা আপনার গ্রাহকদের সম্পর্কে তথ্য হতে পারে, যেমন দিনের সময় তারা একটি পণ্য কেনার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি। এটি আপনার পণ্য এবং আপনার উত্পাদন লাইন সম্পর্কিত ডেটাও হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনার কাছে এমন একটি মেশিন থাকতে পারে যা দিনে 100টি পণ্য উত্পাদন করে, কিন্তু তাদের মধ্যে মাত্র 10টি বিক্রি করে। বড় ডেটা অ্যানালিটিক্সের সাহায্যে, আপনি সেই অসঙ্গতি সনাক্ত করতে পারেন এবং কীভাবে এটি ঠিক করবেন তা বের করতে পারেন।