"उद्योग लंबे समय से डिजिटलीकरण का अभ्यास कर रहा है, और हाल के परिवर्तनों ने इन अनुप्रयोगों को अधिक शक्तिशाली, चुस्त, पोर्टेबल, बुद्धिमान और स्वायत्त बना दिया है। सीपीआई में परिवर्तन वृद्धिशील है। यह एक औद्योगिक संयंत्र के संचालन से जुड़ी अंतर्निहित जिम्मेदारियों के कारण वृद्धिशील है।" योकोगावा इलेक्ट्रिक कॉर्पोरेशन, यूएसए के केमिकल मार्केट्स के प्रमुख सर्जियो फर्नांडीस कहते हैं। जैसा कि कहा गया है, सीपीआई कंपनियों ने बड़े पैमाने पर डिजिटल तकनीकों को सफलतापूर्वक तैनात किया है, जो उपयोगकर्ताओं के लैपटॉप पर चलने वाले सॉफ़्टवेयर से उच्च प्रदर्शन वाले अनुप्रयोगों और टूल में बदलाव के कारण है, जिन्हें अब लगभग कहीं से भी एक्सेस किया जा सकता है।
फर्नांडीस बताते हैं, "क्लाउड कंप्यूटिंग न केवल CAPEX बजट को कम करती है, बल्कि अंतिम उपयोगकर्ता के स्थान की परवाह किए बिना, प्रक्रिया मॉडल की उपलब्धता को भी सुविधाजनक बनाती है, चाहे वह स्थिर हो या गतिशील हो।" हालाँकि, वह केवल यह मानने से सावधान करते हैं कि डिजिटल प्लांट मॉडल (चाहे कितने भी उन्नत हों) स्थायित्व के मामले में पूरी तरह सटीक होंगे। "औद्योगिक प्रक्रियाएं जीवित संस्थाओं की तरह हैं; वे समय के साथ बदलती हैं। किसी भी गणितीय प्रतिनिधित्व, जैसे कि डिजिटल ट्विन, को अनुकूलित करने की आवश्यकता होगी और कुछ तंत्र के माध्यम से अद्यतन करने की आवश्यकता होगी। इसके अलावा, उन्हें अंततः छोड़ दिया जाएगा। संपत्तियों पर ध्यान देने की आवश्यकता है; उन्हें अपनी स्थिरता बनाए रखने के लिए बजट की आवश्यकता होती है।" उन्होंने आगे कहा. आगे देखते हुए, जैसे-जैसे अधिक से अधिक स्वायत्त संचालन उभर रहे हैं, सुरक्षा और स्थिरता की तत्काल आवश्यकता का मतलब है कि डिजिटल संपत्तियों के साथ-साथ मानव संसाधनों को तैनात करते समय एक स्मार्ट संतुलन बनाया जाना चाहिए। फर्नांडीस ने कहा, "खतरनाक क्षेत्र संचालन, दोहराव वाली कार्रवाइयां, नियमित गतिविधियां, डेटा एकत्र करने के लिए क्षेत्र में अनावश्यक यात्राएं और खतरनाक क्षेत्रों में निरीक्षण को वर्तमान और आगामी प्रौद्योगिकियों के साथ समझदारी से संबोधित किया जा सकता है।" उन्होंने कहा कि अग्रणी डिजिटल प्रौद्योगिकियों को प्रमुख तत्वों के रूप में विचार करने से एक वास्तुकला सक्षम हो सकती है जो अधिक मानव नवाचार को प्रेरित कर सकती है। "इसका अर्थ है परिचालन में निरंतर सुधार, अगले व्यवधान की प्रत्याशा और संपूर्ण मूल्य श्रृंखला का अनुकूलन।" संपत्तियों पर ध्यान देने की जरूरत है; उन्हें अपनी स्थिरता बनाए रखने के लिए बजट की आवश्यकता होती है।" उन्होंने आगे कहा।
केवल एक सॉफ्टवेयर मॉडल विकसित करना जो किसी प्रक्रिया या संपत्ति की नकल करता है, वास्तव में डिजिटलीकरण का लाभ उठाने के लिए पर्याप्त नहीं है, एबीबी इंडस्ट्रियल ऑटोमेशन के मुख्य डिजिटल अधिकारी राजेश रामचंद्रन ने दोहराया) . . "अब रुझान डिजिटल कारखानों के लिए औद्योगिक एआई जुड़वाँ की ओर है। वह एक विशिष्ट प्रक्रिया परिदृश्य के लिए परिणामों के एक सेट की भविष्यवाणी और अनुकूलन करने के तरीके पर ध्यान देता है, जो विभिन्न मापदंडों को ठीक करने का अवसर देता है।" रामचंद्रन इस बात पर जोर देते हैं कि शुद्ध एआई को औद्योगिक वातावरण में "जैसा है" लागू नहीं किया जा सकता है, और सीपीआई संचालन की जटिलता को पकड़ने के लिए संबंधित डोमेन विशेषज्ञता आवश्यक है, जैसे कि अंतिम उत्पाद की गुणवत्ता विनिर्देश या कच्चे माल की अशुद्धियों की उपस्थिति। विशेषज्ञता, अपने एबीबी एबिलिटी जेनिक्स सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म के माध्यम से निर्मित एक संज्ञानात्मक मॉडल में परिणत हुई। "जेनिक्स वह बनाता है जिसे हम एक संज्ञानात्मक मॉडल कहते हैं जो रखरखाव, उपकरण और प्रयोगशालाओं जैसे विभिन्न प्रणालियों के डेटा पर आधारित है। इसका मतलब है कि यह अधिक सटीक अनुकूलन भविष्यवाणियां करने में मदद करता है।" रामचन्द्रन ने जोड़ा। उद्योग अध्ययनों का हवाला देते हुए, जो दिखाते हैं कि, औसतन, एक संयंत्र अपने उत्पादन डेटा का लगभग 27 प्रतिशत ही उपयोग कर सकता है, जबकि इंजीनियर अपना 80 प्रतिशत समय डेटा एकत्र करने में खर्च कर सकते हैं, उन्होंने भविष्यवाणी की कि उन्नत सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म इन असंतुलन को कम करने में मदद करेंगे। एकीकरण।"
बुद्धिमान मंच
इसमें कोई संदेह नहीं है कि हाल के वर्षों में औद्योगिक सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म अधिक शक्तिशाली हो गए हैं क्योंकि अधिक कंपनियां औद्योगिक एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) उपयोग के मामलों को अपना रही हैं। एमर्सन (सेंट लुइस, मिसौरी;) में एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के उत्पाद प्रबंधक माइकल ट्वोरज़ाइडलो बताते हैं, "सीपीआई में, इस प्रकार की प्रौद्योगिकियों को परिसंपत्ति निगरानी से लेकर एआई संचालित ड्रोन तक हर जगह एकीकृत किया जा रहा है, जो टॉर्च टावरों का निरीक्षण कर सकते हैं।" लेकिन ट्वॉर्ज़ाइडलो अंतर्निहित इंजीनियरिंग सिद्धांतों के महत्व को पहचाने बिना इन समाधानों के मूल्य को अत्यधिक बढ़ा-चढ़ाकर पेश करने के खिलाफ चेतावनी देता है। "एक केमिकल इंजीनियर के रूप में, एनालिटिक्स की बुनियादी बातें शुरू करने के लिए सबसे अच्छी जगह हैं, जिसकी शुरुआत सिद्धांतों पर आधारित विश्लेषण से होती है, जैसे कि हीट एक्सचेंजर कैसे काम करता है, इसके आधार पर। संगठन तब अधिक जटिल प्रक्रियाओं या प्लांट की व्यापक समस्याओं से निपटने के लिए एआई या एमएल का उपयोग करके डेटा-संचालित दृष्टिकोण विकसित कर सकता है।" वह जोड़ता है.
"एआई सीपीआई के लिए शक्तिशाली क्षमताएं प्रदान करता है, लेकिन कुछ कंपनियां विनिर्माण चुनौतियों के लिए इसे प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए संघर्ष करती हैं," एस्पेन टेक्नोलॉजी, इंक में रासायनिक उद्योग निदेशक पेज मोर्स बताते हैं।
जवाब में, एस्पेनटेक ने एआई को अपने सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म में एम्बेड करना शुरू कर दिया है, जो इसे उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अधिक सुलभ बनाता है। मोर्स का कहना है कि एआई और डोमेन विशेषज्ञता के साथ इंजीनियरिंग के पहले सिद्धांतों को संयोजित करने से उपयोगकर्ताओं को जटिल समस्याओं के बेहतर समाधान खोजने में मदद मिल सकती है जिन्हें सीपीआई में हल किया जाना चाहिए। एस्पेनटेक का हाइब्रिड मॉडलिंग दृष्टिकोण न केवल प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में मदद करता है, बल्कि इंजीनियरों को कस्टम सॉफ्ट सेंसर बनाने, नए डिवाइस डिजाइन करने में भी सक्षम बनाता है। और संपत्ति की विस्तृत प्रक्रियाओं को एकीकृत करें। "इंजीनियर अब गहरी प्रक्रिया या एआई विशेषज्ञता के बिना डोमेन विशेषज्ञता, इंजीनियरिंग सिद्धांतों और डिजाइन बाधाओं को जोड़कर, सिमुलेशन या प्लांट डेटा का लाभ उठाने के लिए तेजी से समृद्ध मॉडल बनाने के लिए एमएल का उपयोग कर सकते हैं।" मोर्स ने कहा. कई सीपीआई कंपनियों को वैध कौशल अंतराल का सामना करना पड़ रहा है।
श्रम अंतराल पर काबू पाने के अलावा, स्थिरता पहल एक अन्य क्षेत्र है जहां सीपीआई कंपनियां तेजी से अपने प्रयासों पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं। मोर्स कहते हैं, "लागत बचत ने डिजिटलीकरण के अधिकांश प्रयासों को प्रेरित किया है, लेकिन कंपनियां उत्पादन इकाइयों से अपशिष्ट और उत्सर्जन के साथ-साथ दक्षता और विश्वसनीयता में सुधार पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं।" उन्होंने आगे कहा: "प्रक्रिया सिमुलेशन सर्कुलर अर्थव्यवस्था की तकनीकी चुनौतियों, जैसे आणविक रीसाइक्लिंग और नए प्लास्टिक डिजाइन को पूरा करने के लिए नए उत्पादों को विकसित करने में मदद करता है, और एआई की मदद से यह गतिविधि और भी तेज है।"
यह पूर्वानुमानित क्षमता विशिष्ट स्थिरता लक्ष्यों को प्राप्त करने में तेजी से मूल्यवान है, जैसे कि पूर्वानुमानित उत्सर्जन निगरानी प्रणाली (पीईएमएस) के माध्यम से वायु प्रदूषण को कम करना, एमर्सन के प्लांटवेब ऑप्टिक्स एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म का एक कार्य, जो डिजिटल ट्विन्स और वितरित तैनाती के माध्यम से एमएल और एआई नियंत्रण प्रणालियों को तैनात करता है। "प्लांटवेब ऑप्टिक्स एनालिटिक्स के हिस्से के रूप में, हम उत्पादन को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए मॉडल और एमएल का उपयोग करके उत्सर्जन की निगरानी और अनुमान लगाने के लिए पीईएमएस को तैनात कर सकते हैं। पीईएमएस के साथ, हम कैप्चर किए गए प्रक्रिया चर के आधार पर मॉडल बना सकते हैं और अनुमान लगाने और अंततः उत्सर्जन को कम करने के लिए उनका उपयोग कर सकते हैं।" ट्वॉर्ज़िड्लो ने कहा।
स्थिरता रणनीति के प्रति सॉफ्टवेयर की प्रतिबद्धता उत्सर्जन में कटौती से परे है। "स्थायी उत्पादों और प्रौद्योगिकियों का उदय जो कचरे का पुन: उपयोग या पुनर्चक्रण करते हैं, प्रक्रिया सिमुलेशन उद्योग के लिए एक विकास क्षेत्र है, जो नई समस्याएं और नए अवसर पेश करता है। हाल के विकास क्षेत्रों में हेम्प डेरिवेटिव (उदाहरण के लिए, सीबीडी) की प्रक्रिया सिमुलेशन और नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों से उत्सर्जन को कम करने के लिए बेहतर नियंत्रण शामिल हैं। रासायनिक उद्योग के लिए अधिक स्थापित विकास क्षेत्रों में जैव ईंधन, मीथेन रिकवरी, सीओ 2 रिकवरी और विलायक चयन शामिल हैं।" केमस्टेशन्स इंक. (ह्यूस्टन, टेक्सास) के तकनीकी सहायता प्रबंधक डेविड हिल कहते हैं।
हिल का मानना है कि सीपीआई में सहायक उपकरणों के साथ उत्पाद गठबंधन बनाकर प्रक्रिया सिमुलेटर की संभावनाओं को और बढ़ाया जा सकता है। जो इंजीनियर प्रोसेस सिमुलेटर का उपयोग नहीं करते हैं उनके पास अक्सर ऐसे उपकरण होते हैं जिन्हें प्रोसेस सिम्युलेटर से जोड़कर बेहतर बनाया जा सकता है। सुरक्षा, प्रक्रिया नियंत्रण और ऊर्जा क्षेत्रों में, प्रक्रिया सिमुलेटर के पहले सिद्धांतों के साथ उद्योग विशिष्ट उपकरणों को संयोजित करने के कई अवसर हैं।" हिल बताते हैं। हिल का मानना है कि इस बदलाव के चालकों में ग्रीनहाउस गैस में कमी, ऊर्जा दक्षता, थर्मोडायनामिक मॉडल के आधार पर अनुकूलन, बेहतर सुरक्षा और कठोर सिमुलेशन का उपयोग करके उन्नत प्रक्रिया नियंत्रण के अवसर शामिल होंगे।
विस्तारित वास्तविकता
एआई और एमएल के अलावा, संवर्धित वास्तविकता (एआर) और आभासी वास्तविकता (वीआर) सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म भी औद्योगिक संयंत्रों में बढ़ रहे हैं। महामारी के कारण पौधों में कम लोगों के होने से, पौधे नई तकनीकों को अपना रहे हैं। एआर वास्तविक दुनिया में डिजिटल जानकारी को ओवरले कर सकता है, जो श्रमिकों को कार्यों को अधिक सटीक और अधिक आसानी से करने के लिए बेहतर ढंग से सुसज्जित करने में मदद करता है।" एमर्सन के ट्वॉर्ज़िडलो ने कहा। औद्योगिक सॉफ्टवेयर में एआई, एमएल और एआर के भविष्य के लिए, उपयोग के मामलों का निश्चित रूप से विस्तार जारी रहेगा। "अभी भी बड़ी मात्रा में अप्रयुक्त क्षमता है। अंततः, हम स्वायत्त संचालन के लिए कुछ प्रक्रियाओं को लक्षित करना शुरू करेंगे।
अवेवा ग्रुप पीएलसी (कैम्ब्रिज, यूके;) ने एआर और वीआर अवधारणाओं को अपने विस्तारित वास्तविकता (एक्सआर) प्लेटफॉर्म में बंडल किया है, और एक विशेष रूप से प्रासंगिक अनुप्रयोग कार्मिक प्रशिक्षण है। "एक्सआर इमर्सिव ट्रेनिंग सिस्टम कंपनियों को सेवानिवृत्त अनुभवी ऑपरेटरों की जगह लेते समय परिचालन ज्ञान हासिल करने और बनाए रखने की अनुमति देता है, जो संयंत्र सुरक्षा और प्रदर्शन के लिए महत्वपूर्ण है। यह व्यवहारिक प्रशिक्षण न केवल फ्रंट लाइन ऑपरेटरों पर लागू किया जा सकता है, बल्कि इंजीनियरों, तकनीशियनों और आपातकालीन उत्तरदाताओं पर भी लागू किया जा सकता है।" अवेवा के मुख्य क्लाउड अधिकारी और मुख्य उत्पाद अधिकारी रवि गोपीनाथ बताते हैं।
एक उदाहरण में, अवेवा और शेल (द हेग, द नीदरलैंड;) द्वारा विकसित एक ऑपरेटर प्रशिक्षण कार्यक्रम सुरक्षा दक्षताओं में सुधार के लिए व्यवहारिक प्रशिक्षण पर केंद्रित है। गोपीनाथ कहते हैं, "इस व्यवहारिक दृष्टिकोण के साथ, एक ऑपरेटर को प्रशिक्षित किया जा सकता है और मूल्यांकन किया जा सकता है कि संयंत्र में किसी आकस्मिक या प्रासंगिक स्थिति का सामना करने पर वह कैसा प्रदर्शन करता है।" डेटा विज़ुअलाइज़ेशन केंद्र जो एक विशाल इंटरैक्टिव स्क्रीन पर 120 से अधिक डैशबोर्ड और 200,000 डेटा बिंदुओं को एक साथ लाता है।
प्रशिक्षण एक्सआर की क्षमता का केवल एक हिस्सा है। फील्ड स्टाफ को समर्थन देने के लिए एआर टैबलेट आधारित एप्लिकेशन का उपयोग किया गया है। टैबलेट में वीआर मॉडल को वास्तविक समय की जानकारी और निर्देशित प्रक्रियाओं के साथ जोड़ने के लिए एआर का उपयोग करने से काम के बेहतर निष्पादन की अनुमति मिलती है, जिससे महंगी खराबी से बचा जा सकता है और डाउनटाइम कम हो सकता है। आगे देखते हुए, अवेवा का मानना है कि एक्सआर सॉफ्टवेयर डिजाइन चरण के दौरान इस्तेमाल किए गए पारंपरिक 3 डी प्लांट मॉडल के आयात को एक इमर्सिव वातावरण में स्वचालित करके सुविधा डिजाइन और पूंजी परियोजना इंजीनियरिंग में नाटकीय रूप से सुधार कर सकता है। वीआर में रूपांतरण आपको कोई भी उपकरण खरीदने से पहले ही एर्गोनोमिक डिज़ाइन की समीक्षा और सुधार करने की अनुमति देगा। आभासी फ़ैक्टरियाँ पूरी तरह से क्लाउड में मौजूद हो सकती हैं, जिससे विभिन्न स्थानों पर स्थित इंजीनियरों के बीच सहयोग की अनुमति मिलती है
कार्यालय या यहां तक कि विभिन्न महाद्वीपों पर भी।
सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म में डेटा कैप्चर और विश्लेषण क्षमताओं के विकास के साथ, शक्तिशाली विश्लेषणात्मक उपकरण रासायनिक इंजीनियरों के लिए स्वयं सेवा, स्केलेबल निर्णय लेने वाले उपकरण बन गए हैं, जो विशिष्ट प्रक्रिया आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उनमें अपनी कार्यक्षमता बना सकते हैं। ट्रेंडमाइनर एनवी में मार्केटिंग के उपाध्यक्ष एडविन वैन डिज्क का कहना है कि ऐसे लोकतांत्रिक उपकरणों के साथ, इंजीनियर अपनी प्रक्रियाओं की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए विभिन्न स्रोतों - उदाहरण के लिए, बैच गुणवत्ता, आदि . - से डेटा का लाभ उठा सकते हैं। विभिन्न स्रोतों से डेटा-उदाहरण के लिए, बैच गुणवत्ता जैसी प्रयोगशाला जानकारी को रखरखाव डेटा के साथ प्रक्रिया डेटा से जोड़ा जा सकता है। ). "एनालिटिक्स को लोकतांत्रिक बनाने का लक्ष्य नियंत्रण कक्ष से लेकर बोर्डरूम तक प्रत्येक ऑपरेटर को डेटा संचालित निर्णय लेने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उपलब्ध कराना है। उपयोगकर्ताओं को फिंगरप्रिंट, मॉनिटर और प्रासंगिक दृश्यों के आधार पर अपने स्वयं के डैशबोर्ड बनाने की अनुमति देकर, यह पारंपरिक डैशबोर्ड टूल से आगे निकल जाता है।" वान डिज्क कहते हैं। पैटर्न पहचान के साथ, इंजीनियर परिचालन प्रदर्शन की जांच कर सकते हैं और प्रक्रिया की निगरानी के लिए अच्छे परिचालन व्यवहार का उपयोग कर सकते हैं। इसके अलावा, वे यह निगरानी करने के लिए अपने स्वयं के "सॉफ्ट" सेंसर बना सकते हैं कि भौतिक सेंसर क्या नहीं माप सकते हैं, जैसे कि उत्पाद गुणवत्ता विनिर्देश।
ट्रेंडमाइनर द्वारा रिपोर्ट की गई एक डेटा एनालिटिक्स सफलता की कहानी में एक रासायनिक संयंत्र शामिल था जो "चिपचिपा" वाल्व का अनुभव कर रहा था, जिससे वाल्व आउटपुट और वास्तविक प्रक्रिया प्रतिक्रिया में परिवर्तन के बीच देरी हुई। प्लांट सटीक रूप से पहचानना चाहता था कि वाल्व कब चिपकना शुरू हुआ, इसलिए उन्हें वाल्व के अपेक्षित व्यवहार से किसी भी विचलन की निगरानी करने और फिर ऐसे पैरामीटर ढूंढने की ज़रूरत थी जो "सामान्य" और "खराब" वाल्व व्यवहार अवधि के बीच अंतर कर सकें। इन मापदंडों को चरण व्यवहार से बाहर के लिए अलर्ट में बदल दिया जाता है, जो न केवल कर्मियों को स्थिति के बारे में सूचित करता है, बल्कि संभावित सुधारात्मक कार्रवाइयों का भी सुझाव देता है। "स्वयं सेवा विश्लेषण समाधान का उपयोग करके, प्रक्रिया विशेषज्ञ उच्च गति प्रवृत्ति विश्लेषण का उपयोग करके उत्पादन मुद्दों की खोज और सत्यापन करने के लिए एम्बेडेड एआई और एमएल क्षमताओं का उपयोग करने में सक्षम हैं।
चुनने के लिए उपलब्ध सॉफ़्टवेयर टूल और मोबाइल ऐप्स की विशाल श्रृंखला के बावजूद, कुछ उपयोगकर्ताओं को अभी भी अपनी व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अत्यधिक अनुकूलित समाधानों की आवश्यकता होती है। यह वह जगह है जहां घरेलू प्रोग्रामिंग काम आ सकती है। जर्नीएप्स (डेनवर, कोलो.;) एक उच्च उत्पादकता वाला एप्लिकेशन डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म प्रदान करता है जिसका उपयोग उपयोगकर्ता अपना कोड लिखने के लिए कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप गैर-कोडित एप्लिकेशन बिल्डरों की तुलना में अधिक परिष्कृत एप्लिकेशन होते हैं, जो गैर-प्रोग्रामर पर लक्षित होते हैं और उनके द्वारा सीमित होते हैं। सादगी.जर्नीऐप्स के सीईओ कॉनराड हॉफमेयर बताते हैं, "इसका मतलब है कि उन्नत व्यावसायिक तर्क, इंजीनियरिंग गणना और अत्यधिक अनुकूलित एकीकरण को सॉफ्टवेयर विकास से जुड़े पारंपरिक ओवरहेड के बिना कुछ ही दिनों में लागू किया जा सकता है।" उन्होंने नोट किया कि अधिकांश रासायनिक इंजीनियरों के पास माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल मैक्रोज़ या मैटलैब जैसे टूल के माध्यम से कुछ बुनियादी कोडिंग या स्क्रिप्टिंग अनुभव है, इसलिए वे महत्वपूर्ण व्यावसायिक कार्यों को स्वचालित और सुव्यवस्थित करने वाले जटिल एप्लिकेशन बनाने के लिए जर्नीएप्स का उपयोग करने के लिए आवश्यक प्रोग्रामिंग कौशल जल्दी से प्राप्त कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, हॉफमेयर एक सीपीआई कंपनी का उदाहरण देता है जिसने मानक संचालन प्रक्रियाओं (एसओपी) के लिए एक समर्पित एप्लिकेशन बनाया है, जो उन्हें मैन्युअल स्प्रेडशीट आधारित एसओपी से एक संपूर्ण ऑडिट ट्रेल के साथ केंद्रीय रूप से नियंत्रित एप्लिकेशन में स्थानांतरित करने में सक्षम बनाता है। वह आगे कहते हैं, "जर्नीएप्स द्वारा पेश की गई अनुकूलन क्षमता का मतलब है कि व्यक्तिगत वैश्विक अनुप्रयोगों को स्थानीय जरूरतों और सिस्टम एकीकरण के लिए तैयार किया जा सकता है।" एक अन्य उदाहरण में, एक ऑयलफील्ड रसायन निर्माता ने अपनी दैनिक फ़ील्ड रिपोर्टिंग प्रक्रिया में उपयोग की जाने वाली प्रमुख गणनाओं को चलाने और रिपोर्ट दस्तावेज़ तैयार करने के लिए अपना स्वयं का एप्लिकेशन विकसित किया, जब उपयोगकर्ता ऑफ़लाइन साइट पर ऑफ़लाइन थे।
उपयोग समाप्ति की प्रतीक्षा कर रहा हूँ
उन्नत सॉफ़्टवेयर और मॉडलिंग उपकरण ऑटोमोटिव पार्ट्स से लेकर फार्मास्यूटिकल्स तक कई उद्योगों में सुरक्षित, अधिक कुशल अंतिम उत्पाद बनाने में सक्षम बना रहे हैं। एक उदाहरण सामग्री गुणों के मॉडलिंग के लिए बीएएसएफ एसई (लुडविगशाफेन, जर्मनी) अल्ट्रासिम कंप्यूटर सहायता प्राप्त इंजीनियरिंग (सीएई) उपकरण है, जिसे हाल ही में संपूर्ण प्रसंस्करण श्रृंखला के माध्यम से प्रारंभिक प्रसंस्करण से थर्मोप्लास्टिक इलास्टोमेर सामग्री की एक श्रृंखला को मॉडल करने के लिए अद्यतन किया गया था। अंत में {{3}उत्पादों का उपयोग करें। छोटे विकास चक्र और आक्रामक कार्यक्रम पहली बार में उत्पाद प्रदर्शन को सही करने के लिए इंजीनियरों पर दबाव बढ़ा रहे हैं। उत्तरी अमेरिका में बीएएसएफ में सिमुलेशन इंजीनियरिंग के लिए सीएई टीम लीडर मारियोस लांबी कहते हैं, पूर्वानुमानित सटीकता एक बड़ा लाभ है। अल्ट्रासिम घटकों के प्रारंभिक और चक्रीय लोडिंग का अनुकरण कर सकता है, जो इलास्टोमेरिक सामग्रियों से बने ऑटोमोटिव भागों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण साबित हुआ है। "रेंगने वाले भार से लेकर क्रैश सिमुलेशन, थर्मल लोड और कंपन व्यवहार तक, प्रक्रिया प्रेरित सामग्री का वर्णन करने वाले प्रसंस्करण सिमुलेशन के साथ गुण, साथ ही संख्यात्मक अनुकूलन उपकरण जो तेजी से ज्यामिति परिवर्तन की अनुमति देते हैं, अल्ट्रासिम बेहतर भागों को डिजाइन करने की नींव रखता है," बीएएसएफ यूरोप के डायनामिक स्ट्रक्चरल एनालिसिस टीम लीडर एंड्रियास वुस्ट पर जोर देते हैं।
"सामग्री लक्षण वर्णन प्रक्रिया आवश्यक डेटा उत्पन्न करती है जो वास्तविक भागों के व्यवहार की भविष्यवाणी की सटीकता के लिए आवश्यक है। इस उद्देश्य के लिए विकसित सैद्धांतिक सामग्री मॉडल को परीक्षणों से जानकारी का उपयोग करके कैलिब्रेट किया जा रहा है, इस प्रकार यह सुनिश्चित किया जाता है कि व्यवहार वास्तविक विनिर्माण स्थितियों का प्रतिनिधित्व करता है न कि एक मनमानी स्थिति का जो वास्तविकता से बहुत दूर है।" "जटिल असेंबली के कई उदाहरण हैं, जैसे ऑटोमोटिव सीटें, जिनका क्रैश परीक्षण किया गया है, और ये परीक्षण सत्यापन परीक्षणों को पास करने वाले हिस्सों को बनाने के लिए अल्ट्रासिम की पूर्वानुमानित सटीकता का उपयोग करते हैं। यह नाटकीय रूप से विकास चक्र को छोटा करता है और डिज़ाइन परिवर्तनों को समाप्त नहीं करता है, तो कम करता है, "उन्होंने कहा।
बायोफार्मास्युटिकल अवयवों और अन्य उच्च मूल्य वाले उत्पादों के लिए अनुसंधान एवं विकास और गुणवत्ता विश्लेषण प्रयोगशालाओं में उच्च {{0}सटीक प्रक्रियाओं के लिए, सॉफ़्टवेयर टूल का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जिसमें संगठन की व्यवसाय निरंतरता योजना (बीसीपी) को सुविधाजनक बनाना भी शामिल है। थर्मो फिशर साइंटिफिक के एंटरप्राइज क्रोमेलियन डेटा सिस्टम्स ऑर्गनाइजेशन के क्रोमैटोग्राफी सॉफ्टवेयर उत्पाद विपणन प्रबंधक बारबरा वैन कैन ने कहा, "कुशल सॉफ्टवेयर प्रयोगशाला निरीक्षण के दौरान जोखिमों की संख्या को कम या कम कर सकता है, घटना परीक्षण को सरल बना सकता है, और किसी घटना के बाद सिस्टम को पुनर्स्थापित करने या यहां तक कि उन्हें किसी घटना के दौरान चालू रखने के लिए स्वचालित प्रक्रियाओं का उपयोग किया जा सकता है, जो सभी बीसीपी को सरल बनाते हैं।" इसके अलावा, प्रयोगशालाएं एकीकृत सॉफ़्टवेयर चुनकर बीसीपी को और सरल बना सकती हैं जिसमें एक क्रोमैटोग्राफी डेटा सिस्टम (सीडीएस), एक प्रयोगशाला सूचना प्रबंधन प्रणाली (एलआईएमएस), और एक प्रयोगशाला निष्पादन प्रणाली (एलईएस) शामिल है। वैन कैन बताते हैं, "एलआईएमएस और सीडीएस सॉफ्टवेयर दोनों को व्यक्तिगत भागों के लिए भी उपकरण योग्यता, अंशांकन और रखरखाव की निगरानी के लिए उपकरण प्रदान करना चाहिए।" सीडीएस सॉफ्टवेयर को उपयोगकर्ताओं को विश्लेषणात्मक अनियमितताओं से निपटने में भी मदद करनी चाहिए और इसमें नेटवर्क फेलसेफ सुविधाओं का निर्माण किया गया है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि नेटवर्क आउटेज की स्थिति में मानवीय हस्तक्षेप के बिना ऑपरेशन जारी रह सके। साइबर सुरक्षा हमलों के कारण होने वाले व्यवधानों से बचने के लिए, वैन कैन अनुशंसा करता है कि प्रयोगशालाएं ई-मेल से संभावित साइबर खतरों से बचने के लिए मुख्य कार्यालय प्रणाली से अलग डोमेन में सीडीएस और अन्य सॉफ़्टवेयर चलाएं। अंत में, किसी भी स्वचालित सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म की तरह, मानवीय कारक पर विचार किया जाना चाहिए। "उपयोगकर्ता क्या कर सकते हैं और क्या नहीं, और वे क्या एक्सेस कर सकते हैं और क्या नहीं, इसे नियंत्रित करके मानवीय त्रुटि को कम किया जा सकता है। इसके अलावा, जितना संभव हो उतने कार्यों को स्वचालित करने के लिए उपकरण उपलब्ध होने चाहिए। कम उपयोगकर्ता इंटरैक्शन कम त्रुटि के बराबर है।" उसने जोड़ा।