है AI विनिर्माण नौकरियों के लिए आ रहे हैं? 

जब लोग 2023 पर नज़र डालेंगे, तो सबसे बड़ी कहानियों में से एक इसका प्रभाव होगा AI विनिर्माण क्षेत्र में: विशेष रूप से, चैट-जीपीटी और मिडजर्नी जैसी जनरेटिव प्रौद्योगिकियों का प्रभाव शिक्षा से लेकर पत्रकारिता , डिजाइन और उससे भी आगे के कई क्षेत्रों में पड़ने लगा है। 

जैसा कि आम तौर पर होता है, जब कोई चरणबद्ध प्रौद्योगिकी कार्यस्थल में प्रवेश करती है, तो उसके प्रभाव से विभिन्न कर्मचारी अपने कंधों पर नजर डालते हैं, और सोचते हैं कि कब उनका काम कंप्यूटर या रोबोट ले लेगा।  

हालाँकि, ई-लर्निंग इंडस्ट्री की हाल ही में जारी "कर्मचारी अनुभव की स्थिति" रिपोर्ट के अनुसार, विनिर्माण क्षेत्र में वास्तव में ऐसा नहीं है। केवल 28% विनिर्माण कर्मचारियों को स्वचालन और नई तकनीकों के कारण अपनी नौकरी खोने का डर है - जो स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे क्षेत्रों की तुलना में बहुत कम है।

अब, क्लाउडएनसी के पास इस प्रतिस्पर्धा में दो महत्वपूर्ण पहलू हैं: हम न केवल एक यूके निर्माता हैं, जो 50 से अधिक लोगों को रोजगार देने वाली एक उच्च-स्तरीय फैक्ट्री का संचालन करते हैं, बल्कि हम CAM असिस्ट जैसे अपने समाधानों के माध्यम से विनिर्माण में AI लागू करने में भी अग्रणी हैं, जो सीएनसी मशीन प्रोग्रामिंग समय को 80% तक कम कर देता है। 

तो शायद इस सवाल पर हमारा नज़रिया काफ़ी अच्छा है। तो आइए एक नज़र डालते हैं: यह आँकड़ा इतना कम क्यों है - और क्या कार्यबल का इस ख़तरे से न डरना सही है? AI ?

विनिर्माण क्षेत्र में कौशल की कमी को दूर करना

सबसे पहले, इसका स्पष्ट कारण है कि निर्माता क्यों नहीं डरते AI उनके कौशल की बहुत मांग है, तथा पर्याप्त श्रमिक न होने के कारण कौशल की कमी है। 

हमने पहले भी अमेरिकी विनिर्माण क्षेत्र की स्थिति के बारे में लिखा है , और बताया है कि वहां प्रतिभाओं की इतनी कमी क्यों है, लेकिन संक्षेप में: डेलोइट के अनुसार , अमेरिकी विनिर्माण क्षेत्र में 2030 तक 2.1 मिलियन रिक्त नौकरियां होने की उम्मीद है - जिससे देश की लगभग हर चीज का निर्माण करने की क्षमता प्रभावित होगी।

यह कमी श्रमिकों को एक तार्किक निष्कर्ष पर ले जाती है: यदि उद्योग कौशल के लिए इतना उत्सुक है और हमारी नौकरियों की इतनी मांग है, तो नई प्रौद्योगिकी से कोई खतरा नहीं है। 

क्लाउडएनसी में, हम मानते हैं कि यह दृष्टिकोण काफी हद तक उचित है। आखिरकार, हमारी तकनीक किसी और तकनीक को बदलने के लिए डिज़ाइन नहीं की गई है। CAM प्रोग्रामरों के लिए - यह आउटपुट गैप को भरने और मौजूदा कर्मचारियों को अधिक उत्पादक बनाने में मदद करने के लिए है। हमारा मानना ​​है कि CAM असिस्ट की मदद से उत्पादन प्रक्रिया को प्रति पार्ट औसतन 63 मिनट तक कम किया जा सकता है। 

यह एक बहुत बड़ा फायदा है - लेकिन यह एक ऐसा फायदा है जो अनुमति देता है CAM प्रोग्रामर की उत्पादकता बढ़ाने के लिए, न कि उत्पादन चक्र में उसकी जगह लेने के लिए। हमें उम्मीद है कि इन सुधारों का मतलब यह होगा कि: 

•  विशेषज्ञ समय लेने वाली प्रोग्रामिंग पर कम समय खर्च कर सकते हैं, और अधिक जटिल कार्यों में अपना समय और ज्ञान निवेश करने में सक्षम हो सकते हैं 
•  जूनियर प्रोग्रामर अधिक तेजी से अधिक उत्पादक हो सकते हैं, और अधिक कठिन घटकों को मशीन कर सकते हैं
• मैनुअल मशीन प्रोग्रामिंग पर अपनी निर्भरता कम करके, कारखाने अधिक भागों का निर्माण, तेजी से और कम अपशिष्ट के साथ कर सकते हैं

इसलिए, कुल मिलाकर, यह देखते हुए कि विनिर्माण कौशल की इतनी माँग है, इस क्षेत्र के कर्मचारियों का अन्य क्षेत्रों के कर्मचारियों की तुलना में कम चिंतित होना स्वाभाविक है। लेकिन क्लाउडएनसी में, हमें यह भी संदेह है कि कुछ हद तक आत्मसंतुष्टि भी है...

"एक AI मैं अपना काम नहीं कर सकता”

 परिशुद्ध मशीनिंग निस्संदेह अत्यंत कठिन है । 

किसी पुर्ज़े या घटक को बनाने में अनगिनत चर शामिल होते हैं, जो विशिष्ट (जैसे कि सीएनसी मशीन कैसे और किन औज़ारों से बनाई जाती है, और स्टॉक की गुणवत्ता तक) से लेकर अमूर्त तक होते हैं: क्या यह जल्दबाज़ी में किया गया काम है? क्या मशीनिस्ट अपना सर्वश्रेष्ठ काम करने के लिए प्रेरित है, या वे बस किसी तरह काम निपटाने की कोशिश कर रहे हैं... या वे बस कुछ कामों में दूसरों से बेहतर हैं? क्या फ़ैक्टरी का फ़र्श दोपहर में सुबह की तुलना में ज़्यादा गर्म होता है, जिससे मशीन के प्रदर्शन पर असर पड़ सकता है? 

दूसरे शब्दों में, मशीनिंग प्रक्रिया में बहुत अधिक भिन्नताएं अंतर्निहित होती हैं, और निर्माता इससे निपटने के लिए कई वर्षों तक एक-एक कार्य करके व्यक्तियों द्वारा अर्जित अनुभव का उपयोग करते हैं। 

यही सही काम है, और सटीक मशीनिंग एक बेहद कुशल काम है (प्रमाण के लिए हमारे सोशल मीडिया फ़ीड्स देखिए!)। लेकिन यह प्रक्रिया इस दृष्टिकोण को जन्म देती है कि अनुभव अपरिवर्तनीय रूप से अपूरणीय है: निश्चित रूप से, आपको किसी भी फ़ैक्टरी में बहुत दूर जाने की ज़रूरत नहीं है जहाँ कोई ऐसा व्यक्ति मिल जाए जो यह मानने को तैयार हो कि ऐसा कोई तरीका नहीं है जिससे AI वे अपना काम उतनी ही अच्छी तरह से कर सकते हैं जितनी अच्छी तरह से वे करते हैं। 

हालांकि, इस पहलू पर क्लाउडएनसी को इस बात का कम भरोसा है कि विनिर्माण संबंधी दृष्टिकोण दीर्घकालिक रूप से कारगर साबित होगा। क्यों? दरअसल, हमने उद्योग जगत की काफी शंकाओं को दूर करते हुए एक CAM प्रोग्रामिंग समाधान विकसित किया है जो प्रोग्रामर के हस्तक्षेप के बिना ही कई पुर्जों और घटकों के निर्माण की रणनीतियों को पूरा कर सकता है। 

हालांकि, यह समाधान अभी तक सब कुछ नहीं कर सकता है: CAM लॉन्च के एक महीने बाद, असिस्ट फिलहाल जटिल पुर्जों की तुलना में 3-एक्सिस प्रिज्मीय घटकों पर अधिक प्रभावी है। हालांकि, हम इसे और विकसित करने की उम्मीद करते हैं , ताकि समय के साथ यह स्थितिजन्य मल्टी-एक्सिस मशीनिंग, जटिल सामग्रियों, स्वचालित फीड और गति, और सरलीकृत फिक्स्चर जैसी समस्याओं का समाधान कर सके - अंततः हमारे समाधानों को हमारे मिशन और विज़न को पूरा करने के करीब ला सके: दुनिया के लिए सिंगल-क्लिक विनिर्माण को सक्षम बनाना। 

यह सच है कि उस लक्ष्य को हासिल करने में कुछ साल लगेंगे। लेकिन हम न केवल सभी क्षेत्रों में क्रमिक सुधार करने की उम्मीद करते हैं, बल्कि इससे कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। CAM निकट भविष्य के लिए प्रोग्रामिंग यात्रा में, हमारे समाधान आज उपयोगकर्ताओं और ग्राहकों के लिए पहले से ही एक महत्वपूर्ण बदलाव ला रहे हैं। 

तो क्या यह उम्मीद करना वाजिब है कि समय के साथ सॉफ्टवेयर और भी बेहतर होता जाएगा, और विशेषज्ञ स्तर के प्रदर्शन के और भी करीब पहुँच जाएगा? हमें तो ऐसा ही लगता है। और इससे प्रोग्रामर और मशीनिस्ट आज की तुलना में और भी ज़्यादा उत्पादक बनेंगे।  

यह जानना चाहते हैं कि CAM क्या असिस्ट आपकी मदद कर सकता है? हमसे संपर्क करें और आप अपने डेस्कटॉप पर एक कुशल सीएनसी मशीनिस्ट की सेवाओं का लाभ उठा सकते हैं!

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