ઇન્ડસ્ટ્રી 4.0: ઉત્પાદનના ભાવિ વિશે તમારે જે જાણવાની જરૂર છે તે બધું

ઉદ્યોગ 4.0

La મેન્યુફેક્ચરિંગ ઈન્ડસ્ટ્રી અન્ય સેક્ટરની સરખામણીમાં ઝડપથી વિકસી રહી છે. આ અંશતઃ કારણ કે ફેક્ટરી જોબ્સ એ કેટલીક બાકી રહેલી નોકરીઓમાંની કેટલીક છે જે રોબોટ્સ અથવા કમ્પ્યુટર્સ દ્વારા બદલવામાં આવી નથી. મેન્યુફેક્ચરિંગ એ પણ કેટલાક બાકી રહેલા ક્ષેત્રોમાંનું એક છે જેમાં નોંધપાત્ર સંખ્યામાં બ્લુ-કોલર જોબ્સ છે જેને વધુ તકનીકી જ્ઞાનની જરૂર નથી.

પરિણામે, આપણે જોઈએ છીએ કે ઘણા લોકો કે જેઓ 20 વર્ષ પહેલા બીજા ક્ષેત્રમાં ધકેલાઈ ગયા હશે તેઓ હવે ઉત્પાદન ઉદ્યોગને પસંદ કરી રહ્યા છે. આ બધી વૃદ્ધિ સાથે, ભાવિ શું ધરાવે છે તે આશ્ચર્ય થવું સ્વાભાવિક છે આ ઉદ્યોગ માટે. ઉત્પાદકોએ કયા મુદ્દાઓ પર ધ્યાન આપવું જોઈએ? ઉત્પાદકોને સ્પર્ધાત્મક અને સુસંગત રહેવા માટે કયા ફેરફારો થવા જોઈએ? આ લેખ આ પ્રશ્નોના જવાબ આપશે અને વધુ જેથી તમે ઉત્પાદનની દુનિયામાં આગળ શું છે તે માટે તૈયાર થઈ શકો.

ઉદ્યોગ ઇતિહાસ

ઉદ્યોગ 4.0

La ઉદ્યોગનો ઇતિહાસ માનવ સભ્યતા જેટલો લાંબો છે. વાસ્તવમાં, એવી દલીલ કરી શકાય છે કે સંસ્કૃતિ પોતે જ ઉદ્યોગની વધેલી જરૂરિયાતનું પરિણામ છે. ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે માણસો સ્થાયી થયા અને ખેતી કરવાનું શરૂ કર્યું, ત્યારે તેમને તેમના ખોરાક બનાવવા, ઉગાડવા અને સંગ્રહ કરવા માટે નવી રીતોની જરૂર હતી. પરિણામે, હળ, લૂમ અને ચક્ર જેવી વસ્તુઓની શોધ થઈ. તે બધા ઉદ્યોગના પ્રથમ સ્વરૂપોના ઉદાહરણો છે. જ્યારથી લોકો સામાન બનાવવા માટે સંગઠિત અને સ્વયંસંચાલિત ઉત્પાદન કરે છે, ત્યારથી તેઓએ તે કરવા માટે નવા સાધનો અને મશીનોની શોધ કરી. આ વિભાગ સમગ્ર ઇતિહાસમાં ઉદ્યોગના વિવિધ તબક્કાઓને આવરી લે છે, યાંત્રિકીકરણ અને સ્ટીમ પાવરથી લઈને કમ્પ્યુટર્સ અને ઓટોમેશન સુધી.

ઇન્ડસ્ટ્રી 1.0: મિકેનાઇઝેશન અને સ્ટીમ પાવર

La ઉદ્યોગ 1.0 સ્ટીમ એન્જિનની શોધ દ્વારા તેને બળતણ આપવામાં આવ્યું હતું. સ્ટીમ એન્જિન એ છે જેણે મશીનોને ઔદ્યોગિક ઉત્પાદન માટે સક્ષમ વિકલ્પ બનાવવા માટે પૂરતી શક્તિ ઉત્પન્ન કરવાની મંજૂરી આપી. યાંત્રિકરણનો યુગ શરૂ થયો ત્યારે તે પણ છે, જે કોઈપણ ઔદ્યોગિક ક્રાંતિનું તાર્કિક નિષ્કર્ષ છે. જ્યારે તમે મશીનોને વરાળથી પાવર કરી શકો છો, ત્યારે તે પહેલા કરતા ઘણા મોટા અને વધુ જટિલ હોય છે. તેઓ વધુ વિશિષ્ટ પણ છે, કારણ કે દરેક ટુકડાને મેન્યુઅલી બનાવવામાં ઘણો સમય લાગશે. સ્વયંસંચાલિત લૂમની શોધ તેનું ઉત્તમ ઉદાહરણ છે. શરૂઆતમાં, લૂમ એક જ વણકરના હાથથી કામ કરતી હતી. પાછળથી, લૂમને પાવર કરવા માટે સ્ટીમ એન્જિનનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો જેથી એકસાથે વધુ કાપડનું ઉત્પાદન કરી શકાય. આ ક્રિયામાં યાંત્રિકીકરણનું ઉદાહરણ છે.

ઇન્ડસ્ટ્રી 2.0: વીજળી, મોટા પાયે ઉત્પાદન અને એસેમ્બલી લાઇન

La ઉદ્યોગ 2.0 તે અમને પાવર ગ્રીડ લાવ્યું, જેણે વ્યવસાયોને સતત પાવર પર ચલાવવાની મંજૂરી આપી અને વીજળીના ઉત્પાદનની કિંમત ઓછી કરી. આનાથી કંપનીઓ માટે તેમની ફેક્ટરીઓ 24 કલાક ચલાવવાનું શક્ય બન્યું. વીજળી નવા મશીનો અને ઉપકરણોને પણ સંચાલિત કરે છે જેમ કે મોટર, લાઇટ અને પંખા. સામૂહિક ઉત્પાદન એ ખરેખર ઉદ્યોગ 2.0 ને નકશા પર મૂકે છે. સામૂહિક ઉત્પાદન એ એસેમ્બલી લાઇન છે જે એક જ વસ્તુને વારંવાર બનાવે છે. તેની શોધ હેનરી ફોર્ડ દ્વારા કરવામાં આવી હતી, જે એક મુખ્ય ઓટોમોબાઈલ ઉત્પાદકના સ્થાપક હતા. ફોર્ડને સમજાયું કે કાર ઉત્પાદન પ્રક્રિયાને સુવ્યવસ્થિત કરીને સમય અને નાણાં બચાવી શકાય છે. દરેક કારને હાથથી બનાવવાને બદલે, તેણે કામદારોને એક સમયે કારનો એક જ ટુકડો બનાવવાનું કહ્યું, પછી બાકીની કાર સાથે જોડવા માટે આગામી કાર્યકર માટે તેને અલગ સ્ટેશન પર ખસેડો. આ સિસ્ટમ કામદારોને ભાગો બદલવામાં સમય બગાડવાની મંજૂરી આપી હતી. તેણે ફોર્ડને ઝડપી, સસ્તી અને ઓછા કચરા સાથે કાર બનાવવાની પણ મંજૂરી આપી.

ઇન્ડસ્ટ્રી 3.0: કમ્પ્યુટિંગ અને ઓટોમેશન

જેમ જેમ કોમ્પ્યુટરનો ઉદભવ થયો તેમ તેમ તેમાં ઘણા ઉપયોગો જોવા મળ્યા ઉદ્યોગ 3.0. નવા સાધનો, મશીનો અને વસ્તુઓ બનાવવા માટે કોમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ થતો હતો. તેઓ વિવિધ પ્રક્રિયાઓને નિયંત્રિત કરવા અને સંચાલિત કરવા માટે પણ ઉપયોગમાં લેવાતા હતા. ઔદ્યોગિક રોબોટ્સ 1950 ના દાયકાથી આસપાસ છે. જેમ જેમ કમ્પ્યુટર્સ વધુ અદ્યતન અને વિશ્વસનીય બનતા ગયા, તેમ તેમ ઓટોમોબાઈલ અને ટેક્સટાઈલ ફેક્ટરીઓમાં ઘણા રોબોટ્સને નિયંત્રિત કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો. જ્યારે કમ્પ્યુટર અને રોબોટ્સનો એકસાથે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે તેને ઓટોમેશન કહેવામાં આવે છે. ઓટોમેશન એ પ્રોડક્શન લાઇન ચલાવવા માટે કમ્પ્યુટર અને રોબોટ્સનો ઉપયોગ કરવાની પ્રક્રિયા છે. તેનો ઉપયોગ ફેક્ટરી અથવા પ્રક્રિયા ચલાવવા માટે જરૂરી માનવ કામદારોની સંખ્યા ઘટાડવા માટે થાય છે. મેન્યુફેક્ચરિંગમાં મોટાભાગની નોકરીની ખોટ માટે ઓટોમેશન જવાબદાર છે. ઓટોમેશનના ઉદયને કારણે છેલ્લા બે દાયકામાં ઘણા કામદારોએ તેમની નોકરી ગુમાવી છે. આ ખાસ કરીને ટેક્સટાઈલ અને ઓટોમોબાઈલ ઉત્પાદન જેવા અમુક ક્ષેત્રોમાં સાચું છે, જ્યાં રોબોટ્સ સહેલાઈથી કામદારો જે સામાન્ય રીતે કરતા હોય તેવા ઘણા કાર્યો કરવા સક્ષમ હોય છે.

ઉદ્યોગ 4.0 શું છે?

ભાવિ ઉદ્યોગ

La ઉદ્યોગ 4.0, જેને ચોથી ઔદ્યોગિક ક્રાંતિ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે એક ખ્યાલ છે જે વધુને વધુ ડિજિટલ વિશ્વમાં ઉત્પાદનના ઉત્ક્રાંતિનું વર્ણન કરે છે. જ્યારે ખ્યાલ નવો હોઈ શકે છે, ત્યારે "હાર્ડવેર" બાજુ બનાવે છે તે તકનીકો ઘણા સમયથી આસપાસ છે. આ શબ્દ 2011 માં જર્મન ઇજનેરો અને કમ્પ્યુટર વૈજ્ઞાનિકો દ્વારા બનાવવામાં આવ્યો હતો જેઓ ઉત્પાદનના આગામી ઉત્ક્રાંતિનું વર્ણન કરવા માંગતા હતા. જો આપણે "સોફ્ટવેર" બાજુ જોઈએ, તો ક્રાંતિ ક્યારે થઈ તે એટલું સ્પષ્ટ નથી. જો કે આ ટેક્નોલોજીઓ થોડા સમય માટે અમારી સાથે છે, તેમ છતાં તેઓ તાજેતરમાં સુધી પ્રભાવ પાડવાનું શરૂ કર્યું નથી. આ એટલા માટે છે કારણ કે આ ટેક્નોલોજીઓને ક્રાંતિ કહેવા માટે પૂરતી મહત્વની બનતા પહેલા મોટાભાગના ઉત્પાદકો દ્વારા અપનાવવામાં આવી હતી. આ ખ્યાલનો ધ્યેય ડિજિટલ મેન્યુફેક્ચરિંગનો લાભ લેવા અને તેની ખામીઓને દૂર કરવાનો છે.

ઉત્પાદનમાં રોબોટિક્સ

તાજેતરના વર્ષોમાં સૌથી વધુ દેખાતી તકનીકોમાંની એક રોબોટિક્સ છે. રોબોટ્સનો ઉપયોગ દાયકાઓથી ઉત્પાદનમાં કરવામાં આવે છે, પરંતુ આધુનિક પ્રગતિએ તેમને તેમના પુરોગામી કરતા વધુ કાર્યક્ષમ બનાવ્યા છે. પ્રથમ ઔદ્યોગિક રોબોટ્સ 1961 માં રજૂ કરવામાં આવ્યા હોવા છતાં, ટેક્નોલોજી ધીમે ધીમે આગળ વધી. તે 1990 ના દાયકા સુધી ન હતું કે રોબોટિક્સ ટેક્નોલોજીએ નોંધપાત્ર અસર કરવાનું શરૂ કર્યું. સ્માર્ટ રોબોટિક્સ લગભગ એક દાયકાથી છે, જોકે તાજેતરના વર્ષોમાં આ ખ્યાલનો ઉપયોગ માત્ર ઉત્પાદનમાં જ થયો છે. આ રોબોટ્સ "બુદ્ધિશાળી" છે કારણ કે તેઓ સેન્સર અને સ્કેનર્સમાંથી ડેટા વાંચવા માટે પ્રોગ્રામ કરી શકાય છે અને આ ડેટાના આધારે જાણકાર નિર્ણયો લઈ શકે છે. રોબોટિક ટેક્નોલૉજી અસાધારણ ઝડપે વિકસિત થઈ છે, અને આ પ્રગતિ ચાલુ રહેવાની અપેક્ષા છે.

ઉત્પાદનમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિ

જો કે રોબોટિક્સ પુનરાવર્તિત કાર્યો અને કાર્યો કરવા માટે શ્રેષ્ઠ છે જે મનુષ્યો કરી શકતા નથી, જ્યારે વધુ જટિલ નિર્ણયો લેવાની વાત આવે ત્યારે તે મદદરૂપ નથી. ત્યાં જ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ આવે છે. AI સૉફ્ટવેર જટિલ ડેટા સાથે વ્યવહાર કરવામાં અને જાણકાર નિર્ણયો લેવા માટે તેનો ઉપયોગ કરવામાં ખરેખર સારું છે. AI દાયકાઓથી ઉત્પાદનનો એક ભાગ હોવા છતાં, તેનો અપનાવવાની પ્રક્રિયા ધીમી રહી છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઉત્પાદન માટેની પ્રથમ AI-આધારિત સિસ્ટમ 1964 માં રજૂ કરવામાં આવી હતી, પરંતુ 1990 ના દાયકા સુધી ઘણા ઉત્પાદકો દ્વારા તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો ન હતો. AI-આધારિત સિસ્ટમો આગામી વર્ષોમાં વધુ સામાન્ય બનવાની અપેક્ષા છે, જેમાં અપનાવવાના દરો અપેક્ષિત છે. 60 માં 2017% થી વધીને 85 માં 2022% થશે. આનું કારણ એ છે કે AI નિર્ણય લેવા માટે ઉપયોગમાં લેવાથી કામદારોને તેમની નોકરી કરવામાં ખરેખર મદદ કરવા માટે આગળ વધી રહ્યું છે.

ઉત્પાદનમાં સંવર્ધિત વાસ્તવિકતા

સંવર્ધિત વાસ્તવિકતા એ બીજી તકનીક છે જે થોડા સમય માટે છે, પરંતુ તાજેતરમાં જ ઉત્પાદન પર નોંધપાત્ર અસર કરવાનું શરૂ કર્યું છે. ઓગમેન્ટેડ રિયાલિટીનો સૌથી મોટો ફાયદો એ છે કે તે મનુષ્યને વધુ કાર્યક્ષમ રીતે કામ કરવામાં મદદ કરી શકે છે. માણસો કાર્યોને પ્રાધાન્ય આપવા અને લક્ષ્યો તરફ કામ કરવામાં મહાન છે, પરંતુ તેઓ ડેટાની પ્રક્રિયા કરવામાં મહાન નથી. એટલા માટે ઘણા કામદારો સ્પ્રેડશીટ્સ અને ડેટાબેઝ જેવા સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે. જો કે, આ સાધનો મોટા પ્રમાણમાં ડેટા સાથે જબરજસ્ત હોઈ શકે છે. જ્યારે ડેટા ઉમેરવામાં આવે અથવા દૂર કરવામાં આવે ત્યારે તેમને અપડેટ કરવું મુશ્કેલ પણ હોઈ શકે છે. ઓગમેન્ટેડ રિયાલિટી સોલ્યુશન્સ આ પરિસ્થિતિને દૂર કરવામાં મદદ કરે છે, કારણ કે તેઓ કામદારોને તેમના કમ્પ્યુટર્સ, ટેબ્લેટ અથવા સ્માર્ટફોન દ્વારા જટિલ વિઝ્યુલાઇઝેશનને ઍક્સેસ કરવાની મંજૂરી આપે છે. તે તેમને જટિલ ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશનને તે રીતે જોવાની મંજૂરી આપે છે જે તેને સમજવા અને ઉપયોગમાં સરળ બનાવે છે.

ઉત્પાદનમાં IoT

ઇન્ટરનેટ ઓફ થિંગ્સ (IoT) એ ઉપકરણોનું નેટવર્ક છે જે ઇન્ટરનેટ પર ડેટા મોકલી અને પ્રાપ્ત કરી શકે છે. આનો અર્થ એ છે કે ઉપકરણ તમારા કમ્પ્યુટર પર ડેટા મોકલી શકે છે, અથવા તમારું કમ્પ્યુટર ઉપકરણને ડેટા મોકલી શકે છે. આનું ઉદાહરણ કોફી મશીન છે જે તમને એલાર્મ બંધ થવા પર સમય અને તારીખ બદલવાની મંજૂરી આપે છે. આ ડેટા ઉપકરણના વર્તમાન તાપમાનથી લઈને આજે કરેલા PayPal વ્યવહારોની સંખ્યા સુધી કંઈપણ હોઈ શકે છે. આ માહિતી ઉપકરણ સાથેની સમસ્યાઓ, જેમ કે કોફી મશીનમાં તૂટેલા ભાગને ઓળખવામાં ઉપયોગી થઈ શકે છે. ઉપકરણનો ઉપયોગ કેવી રીતે થાય છે તે સમજવા માટે પણ તે ઉપયોગી થઈ શકે છે. ઉત્પાદન ઉદ્યોગમાં IoT ઉપકરણનું ઉદાહરણ વીજળી મીટર છે. આ ઉપકરણોનો ઉપયોગ મશીન અથવા સાધનસામગ્રીનો ટુકડો જે વીજળી વાપરે છે તે માપવા માટે કરી શકાય છે.

ઉત્પાદનમાં 3D પ્રિન્ટીંગ

3D પ્રિન્ટીંગ એ એવી પ્રક્રિયા છે જેમાં મશીન એકબીજાની ટોચ પર સ્તરવાળી સામગ્રીનો ઉપયોગ કરીને ત્રિ-પરિમાણીય ઑબ્જેક્ટ બનાવે છે. આ પ્રક્રિયા દાયકાઓથી ચાલી રહી છે, પરંતુ તાજેતરના વર્ષોમાં તે ખૂબ જ વિકસિત થઈ છે. સૌથી મોટી પ્રગતિમાંની એક એ છે કે 3D પ્રિન્ટર મેટલમાંથી વસ્તુઓ બનાવી શકે છે, જે પહેલા મુશ્કેલ હતું. આગામી વર્ષોમાં આ ટેક્નોલોજીનો વધુ વિકાસ થવાની અને તેનો વધુ વ્યાપક ઉપયોગ થવાની અપેક્ષા છે. સામાન્ય લોકો વધુ 3D પ્રિન્ટેડ ઉત્પાદનો જોવાનું શરૂ કરશે કારણ કે ટેક્નોલોજી વધુ સુલભ બનશે.

મોટા ડેટા સાથે વિશ્લેષણ

છેલ્લે, અમારી પાસે મોટા ડેટા એનાલિટિક્સ છે, જે ઉત્પાદન ઉદ્યોગમાં વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ બનવાની અપેક્ષા છે. આ એટલા માટે છે કારણ કે આ ઉકેલો તમને મોટી માત્રામાં ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાની અને તે ડેટાની અંદરના વલણો અને પેટર્નને ઓળખવાની મંજૂરી આપે છે. આ ડેટા તમારા ગ્રાહકો વિશેની માહિતી હોઈ શકે છે, જેમ કે દિવસનો સમય તેઓ કોઈ ઉત્પાદન ખરીદવાની સૌથી વધુ સંભાવના ધરાવે છે. તે તમારા ઉત્પાદનો અને તમારી ઉત્પાદન લાઇનથી સંબંધિત ડેટા પણ હોઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તમારી પાસે એક મશીન હોઈ શકે છે જે દિવસમાં 100 ઉત્પાદનોનું ઉત્પાદન કરે છે, પરંતુ તેમાંથી માત્ર 10 જ વેચે છે. મોટા ડેટા એનાલિટિક્સ સાથે, તમે તે વિસંગતતાને ઓળખી શકો છો અને તેને કેવી રીતે ઠીક કરવી તે શોધી શકો છો.


લેખની સામગ્રી અમારા સિદ્ધાંતોનું પાલન કરે છે સંપાદકીય નૈતિકતા. ભૂલની જાણ કરવા માટે ક્લિક કરો અહીં.

ટિપ્પણી કરવા માટે સૌ પ્રથમ બનો

તમારી ટિપ્પણી મૂકો

તમારું ઇમેઇલ સરનામું પ્રકાશિત કરવામાં આવશે નહીં. આવશ્યક ક્ષેત્રો સાથે ચિહ્નિત થયેલ છે *

*

*

  1. ડેટા માટે જવાબદાર: મિગ્યુએલ gelંજેલ ગેટóન
  2. ડેટાનો હેતુ: નિયંત્રણ સ્પામ, ટિપ્પણી સંચાલન.
  3. કાયદો: તમારી સંમતિ
  4. ડેટાની વાતચીત: કાયદાકીય જવાબદારી સિવાય ડેટા તૃતીય પક્ષને આપવામાં આવશે નહીં.
  5. ડેટા સ્ટોરેજ: cસેન્ટસ નેટવર્ક્સ (ઇયુ) દ્વારા હોસ્ટ કરેલો ડેટાબેઝ
  6. અધિકાર: કોઈપણ સમયે તમે તમારી માહિતીને મર્યાદિત, પુન recoverપ્રાપ્ત અને કા deleteી શકો છો.

અંગ્રેજી ટેસ્ટટેસ્ટ કતલાનસ્પેનિશ ક્વિઝ