ઉત્પાદકતા વધારવાની ચાવી એ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સનો વિકાસ છે

મોબાઇલ કમ્પ્યુટિંગ, સંદર્ભિત ડેટા અને મોડ્યુલર આર્કિટેક્ચર કંટ્રોલ સિસ્ટમ્સના દેખાવ અને અનુભૂતિને રૂપાંતરિત કરશે અને એકંદર પ્લાન્ટ ઉત્પાદકતામાં સુધારો કરશે, અનુભવી કામદારો માટે છટણીના જોખમને ઘટાડવામાં મદદ કરશે.

સંસ્થાઓ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સમાં એવી અપેક્ષા સાથે રોકાણ કરે છે કે તેઓ ઘણા વર્ષો સુધી અપેક્ષા મુજબ કાર્ય કરશે. મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સમાં પરિવર્તનની ગતિ ઝડપી છે અને આગામી દાયકામાં પ્રચંડ ફેરફારો થશે.

નિયંત્રણ પ્રણાલીઓમાં શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન અને રોકાણ પર વળતર મેળવવા માંગતા સંગઠનો માટે આ ફેરફારોને સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે.

દાયકાઓથી, કંટ્રોલ સિસ્ટમ ભૌતિક હાર્ડવેર સુધી મર્યાદિત છે: વાયર્ડ ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટ, કનેક્ટેડ કંટ્રોલર્સ અને સ્ટ્રક્ચર્ડ આર્કિટેક્ચર, સમર્પિત નેટવર્ક્સ અને સર્વર રૂપરેખાંકનો સહિત.

કોમ્પ્યુટેશનલ અને સેન્સર ખર્ચમાં ઘટાડો, નેટવર્ક અને વાયરલેસ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો વિકાસ અને ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ આર્કિટેક્ચર (ક્લાઉડ સહિત) હવે કંટ્રોલ સિસ્ટમ્સ માટે નવી શક્યતાઓ ખોલી રહ્યા છે.

વધુમાં, ઉભરતા સમાવેશ અને ઉત્પાદન ધોરણો, જેમ કે એડવાન્સ્ડ ફિઝિકલ લેયર (APL) અને મોડ્યુલર ટાઈપ પેકેજ (MTP) ઈન્ટરફેસ, આગામી દાયકામાં એન્ટરપ્રાઈઝ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સની ડિઝાઇન અને ઉપયોગમાં નોંધપાત્ર ફેરફારો કરશે.)

બદલાતા સમય અને ટેક્નોલોજી સાથે પણ, સફળતા માટેનું સમીકરણ એ જ રહે છે: ઉત્પાદકતામાં સુધારો કરવા માટે નવી ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરતી વખતે વિશ્વસનીય અને ઉપયોગમાં સરળ નિયંત્રણ સિસ્ટમ પસંદ કરો.

મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમની લવચીકતા અનુભવી કામદારોની નિવૃત્તિ સાથે સંકળાયેલા જોખમોને ઘટાડે છે

છેલ્લા એક દાયકામાં, ઉદ્યોગે વ્યાવસાયિકોની નિવૃત્તિ જોઈ છે અને અનુભવ ગુમાવવાની અસરોને ઘટાડવા માટે પગલાં લીધાં છે. આ ફેરફારોને કારણે સંખ્યાબંધ ઉદ્યોગોમાં કાર્યસ્થળ પર કામદારોની સંખ્યામાં ઘટાડો થયો છે.

તે જ સમયે, નવી સ્કેનીંગ ટેક્નોલોજીઓ અને ઉચ્ચ-બેન્ડવિડ્થ ડેટા ટ્રાન્સફર ક્ષમતાઓના યજમાન સાથે, વ્યવસાયો પહેલા કરતા વધુ ડેટા એકત્ર કરી રહ્યા છે, અને સંગઠનો તે ડેટામાંથી વધુ મૂલ્ય મેળવવા માંગે છે જેથી તેઓને વ્યવસાય પ્રદર્શન સુધારવા અને ભિન્નતા સુધારવામાં મદદ મળે.

આમાં વધુ લવચીક પ્રોડક્ટ ડિલિવરી વિકલ્પો, ઑપ્ટિમાઇઝ ગુણવત્તા અને સાતત્યપૂર્ણ ઉત્પાદન વોલ્યુમ, તેમજ સુધારેલ ઓપરેશનલ સલામતી અને પર્યાવરણીય અનુપાલનનો સમાવેશ થાય છે.

તેના જવાબમાં, ઘણી સંસ્થાઓ તેમના મેનેજમેન્ટ આર્કિટેક્ચરને વધુ ભૌગોલિક રીતે વિતરિત ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર સુધી વિસ્તારશે, જે વ્યાવસાયિકોની નાની, કેન્દ્રીયકૃત ટીમોને તેમના સમગ્ર કાફલામાં સપોર્ટ પૂરો પાડવાની મંજૂરી આપશે.

કંટ્રોલ સિસ્ટમમાંથી નિર્ણાયક ડેટા સમગ્ર એન્ટરપ્રાઇઝમાં દેખાશે, જે નાની ટીમોને બહુવિધ ભૌગોલિક રીતે વિખેરાયેલા સ્થાનો માટે સમર્થન પ્રદાન કરવા સક્ષમ કરશે. બધી છબીઓ ઇમર્સનના સૌજન્યથી

આ આંતરિક નિષ્ણાતોને OEM નિષ્ણાતો દ્વારા પૂરક બનાવી શકાય છે જેમને આ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરના સંબંધિત પાસાઓની સુરક્ષિત ઍક્સેસની મંજૂરી છે.

આ વિતરિત આર્કિટેક્ચરનું એક તત્વ ક્લાઉડ છે, પછી ભલે તે ખાનગી, સાર્વજનિક અથવા હાઇબ્રિડ હોય. ક્લાઉડ પર બિન-આવશ્યક આર્કિટેક્ચરલ નિયંત્રણોનું ક્રમશઃ સ્થાનાંતરણ સંસ્થાઓ માટે વધુ કાર્યક્ષમ રીતે કાર્ય કરવાનું અને વધુ સારા નિર્ણયો લેવાનું સરળ બનાવે છે.

ક્લાઉડ વપરાશકર્તાઓ વિશ્વભરની કુશળતાનો લાભ લઈને તેમના ડેટામાંથી વધુ મૂલ્ય મેળવે છે, પછી ભલે તેઓ તેમના પોતાના વ્યવસાયમાં હોય કે ઘણા સેવા પ્રદાતાઓ પાસેથી.

વધુમાં, ક્લાઉડમાં ડેટાનું કેન્દ્રીકરણ નીચા જીવન-ચક્રના ખર્ચ, ઓછી જાળવણીની જરૂરિયાતો અને આઇસોલેટેડ ડેટા આઇલેન્ડ્સને દૂર કરવાનો લાભ આપે છે.

કેન્દ્રિય નિયંત્રણમાં પરિવર્તન માટે મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ વ્યૂહરચનામાં ફેરફારની જરૂર પડશે, ભલે વાસ્તવિક પ્રાથમિક નિયંત્રણ ઓપરેશનલ સ્તરથી સ્થાનાંતરિત ન થાય.

સાધનો નિષ્ણાતો પર આધાર રાખે છે (સિસ્ટમ રૂપરેખાંકન, ઉપકરણ મોનીટરીંગ, એલાર્મ મેનેજમેન્ટ, રીઅલ-ટાઇમ ડેટા અને ઇવેન્ટ ઇતિહાસ, ડિજિટલ ટ્વિન્સ, રિપેર મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સ વગેરે) મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમના ઘટકો છે.

આમાંના ઘણા સાધનો રોજ-બ-રોજના સંચાલનને અસર કરતા નથી, પરંતુ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ સાથે જોડાયેલા છે, જે બદલામાં એન્ટરપ્રાઇઝમાં ભૌતિક સ્થાન સાથે જોડાયેલ છે. ભવિષ્યમાં, આ ઘટકોને ક્લાઉડમાં હોસ્ટ કરવાનું વધુ અર્થપૂર્ણ બનશે.

કેન્દ્રીયકૃત ડેટા અને ક્લાઉડ આર્કિટેક્ચર પણ નવી ટેક્નોલોજીની ઝડપી જમાવટને સરળ બનાવશે.

ડેટા સેન્ટ્રલાઇઝેશન સંસ્થાઓ માટે મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ ડેટાની એક-માર્ગી સુરક્ષિત મોબાઇલ ઍક્સેસને અમલમાં મૂકવાનું સરળ બનાવે છે, જે એન્ટરપ્રાઇઝ સ્ટાફને ગમે ત્યાં ટ્રેક કરવાની મંજૂરી આપે છે.

સરળ એકીકરણ કાર્યક્ષમતા વધારે છે

સફળતાની ચાવી એ પ્લેટફોર્મ્સ શોધવાનું છે જે ન્યૂનતમ સંકલન અને તકનીકી ખર્ચ સાથે નવી તકનીકોનો પરિચય કરવાની મંજૂરી આપે છે. સૌથી અદ્યતન નિયંત્રકો એકલા નિયંત્રકો તરીકે કામ કરી શકે છે અને મોટી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમમાં એકીકૃત થવાની ક્ષમતા ધરાવે છે, જે સંસ્થાઓને પ્રક્રિયાઓ અને ઉત્પાદનોના સંબંધમાં આર્કિટેક્ચર અને મેનેજમેન્ટ ક્ષમતાઓ વિકસાવવાની મંજૂરી આપે છે.

અગ્રણી ઔદ્યોગિક કંપનીઓ નવી પ્લગ-એન્ડ-પ્લે તકનીકો સાથે મોડ્યુલર ઉત્પાદનની જરૂરિયાતને પણ ઘટાડી રહી છે.

એમટીપી ટેક્નોલૉજી, નામુર (એસોસિયેશન ઑફ યુઝર્સ ઑફ ઑટોમેશન ટેક્નૉલૉજીસ ઇન મેન્યુફેક્ચરિંગ પ્રોસેસિસ) દ્વારા વિકસાવવામાં આવી છે, જે વિવિધ સિસ્ટમોના ફોર્મ્યુલેટેડ એકીકરણ માટે ઇન્ટરફેસ બનાવવા માટે હાલની તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે અને મોડ્યુલર સિસ્ટમ્સની ડિઝાઇનને સરળ બનાવે છે.

MTP ઉત્પાદન મોડ્યુલો અને કંટ્રોલ સિસ્ટમ વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાને પ્રમાણિત કરે છે, જે એન્ટરપ્રાઇઝને ઘટકોને જોડવાની મંજૂરી આપે છે.

નિયંત્રણ સિસ્ટમ આ વિવિધ પરંતુ વધુ સંકલિત મોડ્યુલર સિસ્ટમ્સના સંચાલન અને ઑપ્ટિમાઇઝેશનમાં નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવવાનું ચાલુ રાખશે.આ સંકલન ધોરણોનો ઉપયોગ એ શ્રેષ્ઠ શક્ય પરિણામ પ્રાપ્ત કરવા માટેનું મુખ્ય તત્વ છે.

અદ્યતન નિયંત્રણો અને ડિજિટલ ટ્વિન્સ કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરે છે

કંટ્રોલ સિસ્ટમ્સમાં હવે ઘણા વધુ વિશ્લેષણાત્મક સાધનો અને નિર્ણય સપોર્ટનો સમાવેશ થાય છે જેથી ઓપરેટરોને વ્યાપક શ્રેણીમાં વધુ માહિતગાર નિર્ણયો લેવામાં મદદ મળે.

નિર્ણયો લેવાને બદલે, તેમને બનાવવા અને તેઓ યોગ્ય પસંદગી છે તેવી આશા રાખવાને બદલે, ઓપરેટરો સ્વાયત્ત વાતાવરણમાં મુખ્ય નિર્ણયોને માન્ય કરવા માટે સિમ્યુલેશનનો ઉપયોગ કરશે.

ઉદાહરણ તરીકે, પ્લાન્ટમાં ઓપરેટર નોંધ કરી શકે છે કે પ્રોસેસ વેરીએબલ ખરાબ રીતે ટ્રેન્ડ કરી રહ્યું છે. ઓપરેટર નવી દિનચર્યાને ચકાસવા માટે ડિજિટલ ટ્વીનનો ઉપયોગ કરે છે અને પછી ખબર પડે છે કે તે બ્રેક મર્યાદાની ખૂબ નજીક છે.

આ દૃશ્યને ટાળવા માટે, તે ઉપયોગ કરશે ડિજિટલ જોડિયાઅન્ય વિકલ્પોનો પ્રયાસ કરવા અને પ્રક્રિયાના પરિમાણોને સુરક્ષિત રીતે વાટાઘાટ કરવાનો માર્ગ શોધવા માટે.

ઑપરેટર વાસ્તવિક પ્રક્રિયાઓ અને ઉપકરણો પર કંઈપણ પરીક્ષણ કર્યા વિના યોગ્ય નિર્ણય લેવામાં મદદ કરે છે. ડિજિટલ ટ્વીન કાર્યસ્થળ પર અને ક્લાઉડમાં ઉપલબ્ધ હશે અને મોટાભાગના પ્રોજેક્ટ્સનો પ્રમાણભૂત ભાગ બનશે.

શું આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) એ કંટ્રોલ સિસ્ટમ્સના વિકાસમાં આગળનો તબક્કો હોઈ શકે છે?

કંટ્રોલ સિસ્ટમ્સ દાયકાઓથી સતત વિકસિત થઈ છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) ટેક્નૉલૉજી કેટલીક કંટ્રોલ સિસ્ટમ્સની આગામી પેઢીને વિકસાવવામાં મદદ કરી રહી છે.

પ્રમાણસર ઇન્ટિગ્રલ-ડેરિવેટિવ (PID) નિયંત્રક ક્ષમતાઓના વિભાજન તરીકે અર્થઘટન કરી શકાય છે: પ્રમાણસર તત્વ સિગ્નલ પ્રદર્શિત કરે છે, અભિન્ન તત્વ સેટ બિંદુ સુધી પહોંચે છે, અને વિભેદક તત્વ ઓવરશૂટને ઘટાડી શકે છે.

જ્યારે મેનેજમેન્ટ ઇકોસિસ્ટમ એકબીજા સાથે જોડાયેલી તકનીકોનું એક જટિલ વેબ હોઈ શકે છે, ત્યારે તેને કુટુંબના વૃક્ષની સતત વિકસતી શાખા તરીકે જોઈને તેને સરળ બનાવી શકાય છે. દરેક કંટ્રોલ સિસ્ટમ ટેક્નોલોજી તેની પોતાની વિશિષ્ટ સુવિધાઓ પ્રદાન કરે છે જે અગાઉની તકનીકીઓ સાથે ઉપલબ્ધ ન હતી.

ઉદાહરણ તરીકે, ફીડફોરવર્ડ કંટ્રોલર આઉટપુટની આગાહી કરીને અને પછી સિગ્નલ અવાજથી પ્રક્રિયા વિકૃતિને કારણે ભૂલોને અલગ કરવા માટે અનુમાનોનો ઉપયોગ કરીને PID નિયંત્રણને સુધારે છે.

મોડલ પ્રિડિક્ટિવ કંટ્રોલ (MPC) ભાવિ નિયંત્રણ દરમિયાનગીરીના પરિણામોની આગાહીઓને તોડીને અને બહુવિધ સહસંબંધિત ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટને નિયંત્રિત કરીને આમાં વધુ ક્ષમતાઓ ઉમેરે છે.

નિયંત્રણ વ્યૂહરચનાઓમાં નવીનતમ પ્રગતિ એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તકનીકોનો પરિચય છે જે ઔદ્યોગિક નિયંત્રણ પ્રણાલીને આગલા સ્તર પર લઈ જાય છે.

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટેક્નોલૉજીને મોડેલ કરી શકાય તેવી કોઈપણ જટિલ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે વિસ્તૃત કરી શકાય છે, ઉદાહરણ તરીકે તેલ અને ગેસ સેક્ટરને સપ્લાય કરતી ફેક્ટરીઓમાં તૂટક તૂટક ઉત્પાદન સ્ટોપેજનું સંચાલન કરવા અને રિફાઇનરીઓ અને કેમિકલ પ્લાન્ટ્સની કામગીરીને ઑપ્ટિમાઇઝ અને મેનેજ કરવા માટે.

આ નવા સોલ્યુશન્સમાંથી સૌથી વધુ મેળવવા માટે, સંસ્થાઓને બદલાતી બજાર અને ઉદ્યોગની પરિસ્થિતિઓ સાથે વિકાસ કરવામાં મદદ કરવા માટે બિન-માનક અને ઉપયોગમાં સરળ ઓટોમેશન પ્લેટફોર્મની જરૂર છે.