आईटी नेताओं ने कहा कि रोबोट अच्छे हैं, लेकिन भौतिक एआई से वास्तविक उत्पादकता उतनी नहीं है जितनी बूस्टर बता रहे हैं। एनवीडिया का जीटीसी डेवलपर शो पिछला महीना।
“वहाँ एक बड़ी संभावना है, एक बड़ा वादा है, लेकिन ऐसी कई श्रेणियां भी हैं जहां वह वादा एक दशक पुराना है,” ने कहा मार्क हिंडस्बोसीमेंस डिजिटल इंडस्ट्रीज में ऑपरेशंस सॉफ्टवेयर के प्रमुख, के दौरान पैनल चर्चा शो में.
भौतिक एआई कार्यान्वयन में उच्च लागत और कठिन सीखने की अवस्था होती है। पैनलिस्टों ने कहा कि इसके लिए बहुत सारी योजना की भी आवश्यकता होती है और इसमें डिवाइस, मूल्य, रोडमैप और व्यावहारिकता का पता लगाना शामिल है।
जीटीसी में फिजिकल एआई को लेकर काफी प्रचार था। लेकिन दुनिया 100% स्वायत्त स्व-तर्क वाले रोबोटों के करीब भी नहीं है जो स्वचालित रूप से उपकरणों को इकट्ठा कर सकते हैं, हिंड्सबो ने कहा.
सीमेंस व्यावहारिक दृष्टिकोण अपना रहा है क्योंकि वह इस बात पर विचार कर रहा है कि अपने कारखानों और ग्राहक आधार पर बुद्धिमान रोबोटों को कहाँ तैनात किया जाए।
हिंडस्बो ने कहा, “जब हम उत्पादकता को देखते हैं तो हम अपने कारखानों में काम कर सकते हैं… संभवत: अगले दशक में 800 अरब डॉलर की उत्पादकता में सुधार किया जा सकता है, शायद थोड़ा अधिक समय में भी।”
सीमेंस के रोबोट समय के साथ विकसित हुए हैं। पुराने सहयोगी बॉट्स को एक समय में एक उत्पाद के लिए विशिष्ट घटकों को चुनने और रखने के लिए पूर्व-प्रोग्राम किया गया था।
दृश्य पहचान वाले नए रोबोट डिब्बे में यादृच्छिक भागों की पहचान कर सकते हैं और जान सकते हैं कि उन्हें असेंबली लाइन में कहाँ रखा जाए। इससे सीमेंस को प्रीप्रोग्रामिंग रोबोट के बिना अधिक डिवाइस बनाने की सुविधा मिलती है।
हिंडस्बो ने कहा, “यह अधिक स्वायत्त होना शुरू हो जाता है, जैसे एक इंसान हो सकता है।”
लेकिन कारखानों के अधिक कुशल होने के बावजूद हर स्तर पर चुनौतियाँ हैं।
हिंडस्बो ने कहा, “हम प्रशिक्षण और उन्हें तैनात करने और कमीशनिंग पर कम से कम उतना समय खर्च करना शुरू करते हैं जितना हमें श्रम लागत पर करना पड़ता, और पूरी चीज़ का आरओआई चला जाता है।”
बैक-ऑफिस कार्यों के लिए एआई को लागू करना आसान है, लेकिन कार उत्पादन लाइनों और हजारों उपकरणों के किलोमीटर में भौतिक एआई को एकीकृत करना जटिल है, उन्होंने कहा जोचेन फ़िचनरवोक्सवैगन डी मेक्सिको के लिए सीआईओ।
“आप ऐसा केवल प्रौद्योगिकी के नजरिए से नहीं कर रहे हैं… हमें भी सोचना होगा [about] लोग,’ फिचनर ने कहा। ‘हम केवल एक ही संयंत्र में अलग-अलग लाइनों में तीन शिफ्टों में काम करने वाले हजारों लोगों के बारे में बात कर रहे हैं।’
वीडब्ल्यू के शासन मॉडल में कर्मचारियों को प्रशिक्षण देना और अवधारणाओं का प्रमाण बनाना शामिल है ताकि “लोग यह भी देख सकें और महसूस कर सकें कि यह कैसे काम करता है,” फिचनर ने कहा।
फिचटनर ने कहा, “इस पर भरोसा करने और इसका उपयोग करने का मतलब वास्तव में यह समझना भी है कि इससे ऑनलाइन क्या लाभ होगा।”
लेकिन सीमेंस के हिंडस्बो ने कहा कि इंसानों की जगह रोबोट द्वारा लेने के कोई संकेत नहीं हैं।
उन्होंने कहा, “हमारे पास अभी भी कुशल श्रमिकों की कमी है, और हमें अभी भी नए लोगों को लाने और उन्हें जल्दी से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है।” “हम यहां नहीं हैं जहां बड़े पैमाने पर श्रम बल ख़तरे में है।”
आधुनिक कारखानों में सीमेंस की उत्पादकता प्रति वर्ष 7% बढ़ गई है जबकि श्रम बल की संख्या स्थिर बनी हुई है।
हिंडस्बो ने कहा, “यह कोई विस्थापन नहीं है। यह उत्पादन में वृद्धि है, उसी फैक्ट्री पदचिह्न में क्षमता में वृद्धि है।”
इसके अतिरिक्त, VW के फ़िच्टनर ने कहा, सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना अभी भी बहुत कठिन है और इसके लिए बड़े पैमाने पर निवेश की आवश्यकता होती है।
फिच्टनर ने कहा, “आज डिजिटल ट्विन बनाने के लिए प्रशिक्षित पेशेवरों, कार्यप्रणाली आदि की एक बार की लागत काफी अधिक है, इसलिए आपको वास्तव में इससे लाभ उठाने में सक्षम होने के लिए एक निश्चित आकार और पैमाने की आवश्यकता है।”
VW AI का उपयोग करने के लिए डिवाइस, डेटा और प्लेटफ़ॉर्म तैयार कर रहा है। इसके बाद कंपनी फैक्ट्री लाइन को बनाए रखते हुए और उत्पादन लाइनों में नई कारों को मिलाते हुए एआई प्रौद्योगिकियों के साथ प्रयोग करेगी।
“समय वास्तव में महत्वपूर्ण है… हमें तेज़ रहना होगा, लेकिन हमें वास्तव में तैयार और संरचित भी रहना होगा [in] हम यह कैसे कर रहे हैं,” फिचनर ने कहा।
प्लेटफ़ॉर्म दो वर्षों में तैयार हो सकता है, और VW को लाभ देखने की उम्मीद है।
फिच्टनर ने कहा, “हम इसके साथ काम कर रहे हैं, पहला अनुभव बना रहे हैं… यह अन्य व्यवसाय मालिकों के लिए भी एक प्रकाशस्तंभ होगा, क्योंकि आप देख सकते हैं कि यह कैसे काम करता है।”
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