02 ਅਗ 2025·8 ਮਿੰਟ
Hitachi: ਉਦਯੋਗਿਕ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਅਤੇ ਐਨਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ
ਜਾਣੋ ਕਿ Hitachi ਕਿਵੇਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਐਨਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਕਾਰਗਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਜਾਣੋ ਕਿ Hitachi ਕਿਵੇਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਐਨਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਕਾਰਗਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾ ਜਾ ਸਕੇ।
“ਭੌਤਿਕ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ” ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ, ਅਟੋਮਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ—ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੀ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਉਹ ਪਾਵਰ ਪਲਾਂਟ ਹੈ ਜੋ ਸਪਲਾਈ ਅਤੇ ਮੰਗ ਨੂੰ ਬੈਲੈਂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਰੇਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜੋ ਟਰੇਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਫੈਕਟਰੀ ਜੋ ਕੱਚਾ ਮਾਲ ਪੂਰਾ ਸਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਵਾਟਰ ਯੂਟਿਲਿਟੀ ਜੋ ਸ਼ਹਿਰ ਵਿੱਚ ਦਬਾਅ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮਾਹੌਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਿੱਕਾਂ ਜਾਂ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ—ਇਹ ਅਸਲ ਉਪਕਰਨਾਂ, ਅਸਲ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੈੰਟੇਨੈਂਸ ਫੈਸਲਾ ਦੇਰ ਨਾਲ ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਵਿਫਲਤਾ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡ੍ਰਿਫਟ ਸਕ੍ਰੈਪ, ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਘਟਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸੇ ਲਈ ਇੱਥੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਹਾਲਾਤ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ “ਉਤਪਾਦ” ਉਪਲਬਧਤਾ, throughput ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮਕ ਟੂਲ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਪਰ ਯਥਾਰਥ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਪਾਰਿਕ ਤਣਾਅ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਫੈਕਟਰੀ ਨੂੰ "ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਪਡੇਟ" ਕਰਨ ਲਈ ਰੋਕ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ। ਸੈਂਸਰ ਸ਼ੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਨੈਕਟਿਵਿਟੀ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਅਕਸਰ ਆਪਰੇਟਰਾਂ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਕਾਂ ਲਈ ਸਮਝਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਇਥੇ OT ਅਤੇ IT ਦਾ ਇਕੀਕਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੋਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ OT ਅਤੇ IT ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ آپਰੇਸ਼ਨਲ ਸਿਗਨਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਕ ਆਰਡਰ ਬਣਾਉਣਾ, ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਡਿਊਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨਾ।
ਤੁਸੀਂ ਜਾਣੋਗੇ ਕਿ ਮੁੱਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ (ਉਪਟਾਈਮ, ਮੈੰਟੇਨੈਂਸ, ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ), ਇੰਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਲਈ ਕੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਐਜ-ਟੂ-ਕਲਾਊਡ ਪੈਟਰਨ), ਅਤੇ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਸੁਰੱਖਿਆ, ਗਵਰਨੈਂਸ, ਅਤੇ ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਬੰਧਨ)। ਮਕਸਦ ਇੱਕ ਸਾਫ਼, ਹਕੀਕਤੀ ਤਸਵੀਰ ਹੈ ਕਿ ਉਦਯੋਗਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ ਹੋਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਹੀਂ।
Hitachi ਉਸ ਚੌਖਟ ਵਿੱਚ ਬੈਠਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਧੁਨਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ: ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਭੌਤਿਕ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ (ਟਰੇਨ, ਪਾਵਰ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਫੈਕਟਰੀ, ਵਾਟਰ ਪਲਾਂਟ) ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜੋ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ, ਮਾਪਦਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਓਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਇਹ ਪਿਛੋਕੜ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਾਹੌਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਾਪਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਲੰਬੀ ਐਸੈੱਟ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹੇ-ਥੋੜ੍ਹੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ—ਤੇਜ਼ ਪਲੈਟਫਾਰਮ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨਹੀਂ।
ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ “ਉਦਯੋਗਿਕ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ” ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਸਟੈਕ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ:
ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਗੱਲ ਭੌਤਿਕੀ ਨਿਯਮਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਹਾਲਾਤਾਂ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਤਾਪ, ਵਾਈਬਰੇਸ਼ਨ, ਲੋਡ, ਪਹਿਨਾਵਟ, ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਵਰਕ ਦੀ ਹਕੀਕਤ।
“ਐਨਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ” ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਹਨ ਜੋ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹੀ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਆਡੀਟਯੋਗ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
Hitachi ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਇਸ ਲਈ ਸੰਬੰਧਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਬਦਲਾਅ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਉਦਯੋਗਿਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿਚ ਬਿਨਾਂ_CONTEXT_ਹਾਰਾਏ ਬਹਿ ਜਾਵੇ। ਮਕਸਦ ਸਿਰਫ਼ “ਹੋਰ ਡੇਟਾ” ਨਹੀਂ—ਬਲਕਿ ਜ਼ਮੀਨੀ ਹਾਲਾਤ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ, ਮੈੰਟੇਨੈਂਸ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿਚ ਪੱਕੀ ਰਾਬਤਾ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਾਈਟਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਤਾਪਮਾਨ ਲਹਿਰਾਂ, ਵਾਈਬਰੇਸ਼ਨ ਵਧਣਾ, ਪਾਵਰ ਕੁਆਲਟੀ ਵਿੱਚ ਥਰਥਰਾ, throughput ਘਟਣਾ, ਅਲਾਰਮ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਆਉਂਦੇ ਰਹਿਣਾ। ਫੈਕਟਰੀਆਂ, ਰੇਲ, ਖਾਣ ਖਦਾਨ ਅਤੇ ਯੂਟਿਲਿਟੀਜ਼ ਇਹ ਸਿਗਨਲ ਲਗਾਤਾਰ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਭੌਤਿਕ ਉਪਕਰਨਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਣੀ ਰਹੇ।
ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਮਿਲੇ—ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਕੱਚੇ ਪੜ੍ਹਾਈਆਂ ਨੂੰ ਐਸੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਣ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਸ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮਿਲੇ-ਜੁਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਦੇ ਹਨ:
ਹਰ ਸਰੋਤ ਖੁਦ ਵਿੱਚ ਇਕ ਅਧੂਰਾ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਠਿਆਂ, ਉਹ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਿਉਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਜਾਣੇ-ਪਹਚਾਣੇ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਗਡਮਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੈਂਸਰ ਬਦਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਟੈਗ ਨਵੇਂ ਨਾਮ ਲੈ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪੈਕਟ ਡ੍ਰਾਪ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸੋਚਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵੱਖਰੇ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਉਸੇ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ, ਨਾਂਕਰਨ, ਜਾਂ ਯੂਨਿਟਸ ਇਕੱਠੇ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦੇ।
ਇੱਕ ਪੜ੍ਹਾਈ ਮਤਲਬੀ ਤਦ ਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕੋ: ਇਹ ਕਿਹੜੇ ਐਸੈੱਟ ਨੂੰ, ਕਿੱਥੇ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਸਬੰਧਿਤ ਹੈ?
“ਵਾਈਬਰੇਸ਼ਨ = 8 mm/s” ਬਹੁਤ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਾਰਗਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ Pump P-204, Line 3 ਵਿੱਚ 80% ਲੋਡ 'ਤੇ ਦੌੜ ਰਹੀ ਹੋਵੇ, ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਬੇਅਰਿੰਗ ਬਦਲੀ ਗਈ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਚੱਕਰ ਦੌਰਾਨ ਹੋ ਰਹੀ ਹੋਵੇ।
ਇਹ ਸੰਦਰਭ—ਐਸੈੱਟ ਹਾਇਰਾਰਕੀ, ਸਥਾਨਕਤਾ, ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮੋਡ, ਅਤੇ ਮੈੰਟੇਨੈਂਸ ਇਤਿਹਾਸ—ਹੈ ਜੋ ਅਨਾਲਿਟਿਕਸ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀਆਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਯਾਤਰਾ ਮੁਢਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ: ਸਿਗਨਲ → ਸਾਫ਼ ਸਮਾਂ ਸੀਰੀਜ਼ → ਸੰਦਰਭਿਤ ਘਟਨਾਵਾਂ → ਫੈਸਲੇ, ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਅਲਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਯੋਜਨਾ ਚਲਾ ਸਕਣ।
Operational technology (OT) ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਭੌਤਿਕ ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਮਸ਼ੀਨ, ਸੈਂਸਰ, ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜੋ ਪਲਾਂਟ, ਰੇਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਜਾਂ ਪਾਵਰ ਸਬਸਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
Information technology (IT) ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ERP, ਫਾਇਨੈਂਸ, HR, ਪਰਚੇਜ਼ਿੰਗ, ਗਾਹਕ ਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਨੇਟਵਰਕ ਅਤੇ ਐਪ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।
OT–IT ਇਕੀਕਰਨ ਬਸ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੋਨੋਂ ਦੁਨੀਆਂ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮੇਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ—ਉਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਖਤਰਾ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਤਕਨੀਕੀ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ pragmatic ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਨਿਰਮਾਣ ਬਲਾਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ:
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮਕ ਰਵੱਈਆ ਹੈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਯੂਜ਼ ਕੇਸ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਕ ਨਾਬੰਨਦ ਐਸੈੱਟ 'ਤੇ ਪ੍ਰੈਡਿਕਟਿਵ ਮੈੰਟੇਨੈਂਸ) ਚੁਣੋ, ਸੀਮਿਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਜੋੜੋ, ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਸਫ਼ਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋਵੋ।
ਜਦੋਂ ਵਰਕਫਲੋ ਸਥਿਰ ਹੋ ਜਾਵੇ—ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਟੀ, ਅਲਾਰਟ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ—ਤਦ ਹੋਰ ਐਸੈੱਟ, ਫਿਰ ਹੋਰ ਸਾਈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਾਓ। ਇਹ OT ਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਦੇਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਚੇਂਜ ਕੰਟਰੋਲ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹੇਗਾ, ਅਤੇ IT ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਆਰ ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਣ ਮਿਲਦਾ है।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਿਸਟਮ ਕੀਮਤੀ ਸਿਗਨਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਤਾਪਮਾਨ, ਵਾਈਬਰੇਸ਼ਨ, ਊਰਜਾ ਖਪਤ, throughput—ਪਰ ਇਹ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਇੱਕੋ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। “ਐਜ-ਟੂ-ਕਲਾਊਡ” ਦਾ ਸਧਾਰਣ ਅਰਥ ਹੈ ਉਪਕਰਨਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਐਜ) ਅਤੇ ਕੇਂਦਰੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਕਲਾਊਡ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸentar) ਵਿਚ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ, ਇਹ ਦੇਖ ਕੇ ਕਿ ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਫੈਸਲੇ ਮਿਲੀਸੈਕੰਡ ਜਾਂ ਸੈਕੰਡਾਂ ਵਿਚ ਲੈਣੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਇਕ ਮੋਟਰ ਗਰਮ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਇੰਟਰਲਾਕ ਟਰਿੱਗਰ ਹੋਇਆ, ਤਾਂ ਦੂਰ ਦੇ ਸਰਵਰ ਤੱਕ ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਰੱਖੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।
ਐਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਲ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ:
ਕੇਂਦਰੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹਨ ਜਦੋਂ ਮੁੱਲ ਲਾਈਨਾਂ, ਪਲਾਂਟਾਂ, ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਪਾਰ ਡੇਟਾ ਮਿਲਾ ਕੇ ਬਣਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ “ਕਲਾਉਡ-ਸਾਈਡ” ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਵੀ ਮਾਮਲਾ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਗਵਰਨੈਂਸ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਐਜ ਅਤੇ ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਇਕਠੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ਾਪ ਫਲੋਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਐਨਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਮਿਲਦੀ ਹੈ—ਬਿਨਾ ਇਸਦੇ ਕਿ ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕੋ ਜਗ੍ਹਾ ਹੋਵੇ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਪਾਰਕ ਮੁੱਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਐਸੈੱਟ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਨੂੰ ਸੰਸਥਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦਾ ਮਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇੱਕ ਪੰਪ ਖਰਾਬ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ—ਮਗਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਕੰਮ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ, ਮਨਜ਼ੂਰ, ਚਲਾਈ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਗਈ।
Asset Performance Management (APM) ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਹਾਲਤ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਵਿਅਤਿਕ्रम ਪਛਾਣ, ਜੋਖਮ ਸਮਝਣਾ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਜੋ ਫੇਲਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉੱਤਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, “ਕੀ, ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿੱਤੇ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?”
Enterprise Asset Management (EAM) ਉਸ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਹੈ ਜੋ ਐਸੈੱਟ ਅਤੇ ਮੈੰਟੇਨੈਂਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ: ਐਸੈੱਟ ਹਾਇਰਾਰਕੀ, ਵਰਕ ਆਰਡਰ, ਲੇਬਰ, ਪਰਮਿਟ, ਇਨਵੈਂਟਰੀ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਇਤਿਹਾਸ। ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, “ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯੋਜਿਤ, ਟਰੈਕ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?”
ਇਕੱਠੇ ਵਰਤਣ 'ਤੇ, APM ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਦਖ਼ਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ EAM ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਦਖ਼ਲ ਸਹੀ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂ।
ਪ੍ਰੈਡਿਕਟਿਵ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਤਦ ਹੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ:
ਕਾਮਯਾਬ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਿਨਾਂ ਅਮਲ ਦੇ ਇੱਕ ਐਸਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਤੇ ਕੋਈ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਜੇ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਬੀਅਰਿੰਗ ਘਟਣ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕੋਈ ਵਰਕ ਆਰਡਰ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ, ਭਾਗਾਂ ਰਿਜ਼ਰਵ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਜਾਂ ਮੁਰੰਮਤ ਬਾਅਦ ਨਤੀਜੇ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ—ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਫਾਇਦਾ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ।
ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮਕ, ਕੰਮ ਕਰن ਯੋਗ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਹੈ—ਜੋ ਅਸਲ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ “ਕੀ ਹੋਵੇ” ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕੇ। ਇਹ ਪ੍ਰਜ਼ੈਂਟੇਸ਼ਨ ਲਈ 3D ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ (ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਿਜ਼ੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ)। ਇਹ ਇਕ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ—ਇਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਟਵਿਨ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਨੇੜੇ-ਨੇੜੇ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੀਮਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇੱਥੇ ਸਿਮੁਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਕੀਮਤ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਪਰਿਸ਼ਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਲਕੜੀ, ਲਾਗਤ, ਜੋਖਮ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਹੋਵੇ।
ਉਪਯੋਗੀ ਟਵਿਨ ਦੋ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ (ਐਜ-ਟੂ-ਕਲਾਊਡ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਸਮੇਤ) ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸਿੰਕਰੋਨਾਈਜ਼ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਟਵਿਨ "ਜਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ" ਦੀ ਬਜਾਏ "ਦਿਨ-ਪਰ-ਦਿਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ" ਨੂੰ ਦਰਸਾਏ।
ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨ "ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਭੁੱਲ ਜਾਓ" ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਰਵੱਈਆ ਹੈ ਇੱਕ ਤੰਗ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ (ਇੱਕ ਲਾਈਨ, ਇੱਕ ਐਸੈੱਟ ਕਲਾਸ, ਇੱਕ KPI), ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਫੈਲਾਓ।
ਫੈਕਟਰੀਆਂ, ਰੇਲ ਸਿਸਟਮ, ਊਰਜਾ ਐਸੈੱਟ, ਅਤੇ ਇਮਾਰਤਾਂ ਨੂੰ ਜੁੜਣ ਨਾਲ ਮੁੱਲ ਬਣਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਜੋਖਮ ਪਾਰਟਨਰਸ਼ਿਪ ਨੂੰ ਵੀ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਭੌਤਿਕ آپਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਛੇੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਜਾਂਦੀ; ਇਹ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਣ, ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਦਫਤਰ IT ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਬਰੀਚ ਅਕਸਰ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਨੌਲਿਜ ਵਰਕਰਾਂ ਲਈ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। OT ਵਿੱਚ, ਰੁਕਾਵਟ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਪਕਰਨ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਾਲਾਤ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
OT ਮਾਹੌਲ ਅਕਸਰ ਪੁਰਾਣੇ ਸਿਸਟਮ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਸਮੇਂ ਰੀਬੂਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਬਦਲੇ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਧਿਆਨ ਰੱਖਣੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਜੋ ਉਦਯੋਗਿਕ ਹਕੀਕਤਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹੋਣ:
ਉਦਯੋਗਿਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਸਾਫ਼ ਚੇਂਜ ਕੰਟਰੋਲ, ਕਿਸਨੇ ਕੀ ਕੀਤਾ ਇਸਦੀ ਟਰੇਸਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਬੂਤ ਕਿ ਆਵਸ਼ਯਕ ਸਿਸਟਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਮੰਨੋ ਕਿ ਕੁਝ ਨੱਕਾਮ ਹੋਵੇਗਾ—ਚਾਹੇ ਉਹ ਇਕ ਸਾਇਬਰ ਇਕ ਘਟਨਾ ਹੋਵੇ, ਗਲਤ ਕੰਫਿਗਰੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਫੇਲ। ਆਫਲਾਈਨ ਬੈਕਅਪ ਰੱਖੋ, ਰਿਸਟੋਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ, ਪੁਨਰ-ਸਥਾਪਨਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ IT, OT, ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਘਟਨਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਭਾਰੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸਸਟੇਨਬਿਲਟੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡਿੰਗ ਮੁੱਦਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਰੀ, ਪਲਾਂਟ, ਫਲੀਟ, ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ (ਲਗਭਗ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ) ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਊਰਜਾ ਬਰਬਾਦੀ, ਅਣ-ਯੋਜਿਤ ਡਾਊਨਟਾਈਮ, ਸਕ੍ਰੈਪ, ਅਤੇ ਰੀਵਰਕ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ—ਜੋ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਉਤਸਰਜਨ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ "ਸਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਇਹ ਲੀਨ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ" ਨੂੰ ਸਾਯਥ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਕਿਹੜੇ ਐਸੈੱਟ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਰਜਾ ਖਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਦਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੈੱਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਸ਼ਟਡਾਊਨ ਦੁਬਾਰਾ ਸਟਾਰਟ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਲੂਪਾਂ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵੱਧ ਊਰਜਾ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਛੋਟੀ-ਛੋਟੀ ਸੁਧਾਰ—ਘੱਟ ਗਰਮ-ਅਪ ਸਮੇਂ, ਘੱਟ ਆਈਡਲਿੰਗ ਘੰਟੇ, ਕਠੋਰ ਸੈਟਪੋਇੰਟ ਕੰਟਰੋਲ—ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਉਪਯੋਗ 'ਤੇ ਜੋੜ ਕੇ ਵੱਡੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਤਿੰਨ ਲੀਵਰ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਤੀਨ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਰੂਰੀ ਹਨ। ਸਾਫ਼ ਬੇਸਲਾਈਨ ਵਰਤੋਂ, ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਦਾਵਿਆਂ ਨੂੰ ਆਡੀਟ-ਰੀਡੀ ਸਬੂਤ ਨਾਲ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ। ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਝੂਠੇ ਦਾਵਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਚੁਣਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਫੀਚਰ ਤੁਲਨਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਹਦੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਬਚਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਰੇਸ਼ਨ, ਮੈੰਟੇਨੈਂਸ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ IT 'ਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਅਸਰ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ 'ਤੇ سیدھا ਧਿਆਨ ਰੱਖ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ: ਘੱਟ ਅਣ-ਯੋਜਿਤ ਰੁਕਾਵਟ, ਤੇਜ਼ ਵਰਕ ਆਰਡਰ, ਚੰਗੀ ਊਰਜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ) ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਈਟਾਂ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਵਰਤੋ ਜੋ ਪਲਾਂਟ ਫਲੋਰ ਅਤੇ ਐਨਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਲੋੜਾਂ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ:
“ਬਿਗ ਬੈਂਗ” ਡਿਪਲੋਯਮੈਂਟ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਇੱਕ ਕਦਮ-ਵਾਰ ਰਵੱਈਆ ਖ਼ਤਰੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਰੋਲਆਊਟ ਦੌਰਾਨ ਕਿੰਨੇ "ਛੋਟੇ" ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਪਏਗੀ—ਟ੍ਰਾਇਜ ਕਿਊਜ਼, ਐਕਸਪਸ਼ਨ ਸਮੀਖਣ, ਵਰਕ-ਆਰਡਰ ਐਨਰਿਸ਼ਮੈਂਟ ਫਾਰਮ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਪੋਰਟਲ ਜੋ OT ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ IT ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਐਸੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਇੱਥੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ—ਟੀਆਮਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੋਪਾਇਲਟਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਐਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ (ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ), ਫਿਰ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ, ਡਿਪਲੋਏ ਅਤੇ ਇਤਰਾਤੀ ਜਾਂਚ/ਰੋਲਬੈਕ ਦੇਣ ਦੀ ਵੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ—ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੇ ਕਸਟਮ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸਰਕਲ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੇ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਟੀਮਾਂ ਇਸਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਰੋਲ-ਅਧਾਰਤ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ (ਕੌਣ ਅਲਾਰਟ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਵਰਕ ਆਰਡਰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ), ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਰਤਾਰਾ ਲਈ ਇਨਸੇਟਿਵਾਂ ਲਈ ਸਮਾਂ ਰੱਖੋ—ਸਿਰਫ਼ ਆਗ ਲਈ ਅੱਗੇ-ਪਿੱਛੇ ਨਹੀਂ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈਂਡਰ ਦੇ ਪੈਕੇਜਡ ਯੂਜ਼ ਕੇਸ /solutions ਹੇਠ ਕੀ ਹਨ, ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ /pricing 'ਤੇ ਸਮਝੋ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਹੌਲ ਨੂੰ /contact ਦੁਆਰਾ ਵਿਚਾਰੋ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਟੈਕ "ਕਨੈਕਟਿਡ ਉਪਕਰਨ" ਤੋਂ "ਕਨੈਕਟਿਡ ਨਤੀਜੇ" ਵੱਲ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਦਿਸ਼ਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ: ਸ਼ਾਪ ਫਲੋਰ 'ਤੇ ਹੋਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਹੋਰ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਛਕਾਰ ਤੇਜ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ।
ਹਫਤੇਵਾਰੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਗਭਗ-ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਦਿੱਖ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨਗੀਆਂ—ਉਤਪਾਦਨ, ਊਰਜਾ ਖਪਤ, ਕੁਆਲਟੀ, ਅਤੇ ਐਸੈੱਟ ਹੈਲਥ ਵਿੱਚ—ਅਤੇ ਫਿਰ ਬਿਨਾ ਬਹੁਤ ручੀ ਹਸਤਾਖੇਪ ਦੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨਗੀਆਂ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਫੈਲੇਗਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼—ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ, ਮੈੰਟੇਨੈਂਸ ਯੋਜਨਾ, ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਰੀਪਲੇਨਿਸ਼ਮ, ਅਤੇ ਐਕਸਪਸ਼ਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ—ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਹੋਣਗੇ।
ਇਸੇ ਸਮੇਂ, ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਹੋਣਾ ਵੱਧ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏਗਾ—ਪਰ ਓਹ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚੁਨਿੰਦਾ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਹੀ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਹੀ ਭਾਈਚਾਰੇ (OEM, ਕੰਟ੍ਰੈਕਟਰ, ਯੂਟਿਲਿਟੀਜ਼, ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ) ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਬਿਨਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਖੁਲ੍ਹਾ ਛੱਡੇ।
ਇਸ ਨਾਲ ਵੈਂਡਰ ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਰ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਵਾਂਗ ਵੇਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਚੰਗੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਅਨੁਮਤ, ਅਤੇ ਟਰੇਸਬਲ। ਸਫਲਤਾ ਉਹ ਗਵਰਨੈਂਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਰਤਣਯੋਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ IT-ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਨਹੀਂ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲੈਗਸੀ ਉਪਕਰਨਾਂ, ਨਵੇਂ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਟੀ ਹੀ ਫਰਕ ਬਣੇਗੀ—ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟ ਵਿਚਕਾਰ। ਓਪਨ ਸਟੈਂਡਰਡ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਹਾਇਤ APIs ਲਾਕ-ਇਨ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਅਪਗਰੇਡ ਕਰਨ 'ਤੇ ਸਾਰਾ ਨਹੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ ਪਏਗਾ।
ਸਾਫ਼ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਐਸੈੱਟ, ਹਿਸਟੋਰੀਅਨ, ERP/EAM, ਅਤੇ ਅਨਾਲਿਟਿਕਸ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਬਜਟ ਪਲੰਬਿੰਗ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰੋਗੇ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ।
ਉਮੀਦ ਕਰੋ ਕਿ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਉਦਯੋਗਿਕ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ—ਮੈਂਟੇਨੈਂਸ ਪਲੈਨਰ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਕੰਟਰੋਲ ਰੂਮ ਆਪਰੇਟਰ, ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ— ਲਈ "AI ਕੋਪਾਇਲਟ" ਬਣਾਏ ਜਾਣਗੇ। ਇਹ ਟੂਲ ਤਜਰਬੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਹੀਂ ਲੈਣਗੇ; ਉਹ ਅਲਾਰਮਾਂ ਦਾ ਸਾਰ, ਸੁਝਾਵ, ਵਰਕ ਆਰਡਰ ਦਾ ਡਰਾਫਟ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਕੋਈ ਤਬਦੀਲੀ ਕਿਉਂ ਸੁਝਾਈ ਗਈ।
ਇੱਥੇ "vibe-coding" ਜਿਹੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ Koder.ai ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਿੱਟ ਹੋਣਗੇ: ਉਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੋਪਾਇਲਟ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਇਨਸਿਡੈਂਟ ਸਮਰੀਜ਼ਰ ਜਾਂ ਮੈੰਟੇਨੈਂਸ-ਪਲੈਨਿੰਗ ਅਸਿਸਟੈਂਟ), ਨਾਲ ਹੀ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਨ, ਡਿਪਲੋਏ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਨੇਪਸ਼ਾਟ/ਰੋਲਬੈਕ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਵ ਕਰਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਅੱਗੇ, ਹੋਰ ਸਾਈਟਾਂ ਨਿਯਮਤ ਸੀਮਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰਿਤ ਆਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਅਪਨਾਵਣਗੀਆਂ: ਸੈਫ ਲਿਮਿਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੈਟਪੋਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਯੂਨ ਕਰਨਾ, throughput vs. energy cost ਨੂੰ ਬੈਲੈਂਸ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਹਾਲਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮੈੰਟੇਨੈਂਸ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ।
ਇਹ ਸawaਲ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਾ, ਕਾਰਗਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਉਹ ਉਦਯੋਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹਕੀਕਤੀ ਔਪਰੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਅਸਰ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਪਾਵਰ ਗ੍ਰਿਡ, ਰੇਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਅਤੇ ਯੂਟਿਲਿਟੀਜ਼—ਇਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਨਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਮੇਂਬੱਧਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਅਪਟਾਈਮ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਸਮਰਥਨ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਸਮਾਂ-ਅਨੁਕੂਲ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਐਸੈੱਟ ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਆਪਰੇਸ਼ਨਸ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ "ਅੱਪਡੇਟ" ਕਰਨਾ ਰਵਾਇਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਚੱਲਦਾ। ਸੈਂਸਰ ਸ਼ੋਰ ਭਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਡ੍ਰੌਪ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਖ਼ਰਾਬ ਜਾਂ ਦੇਰ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਫੈਸਲਾ ਸਕ੍ਰੈਪ, ਡਾਊਨਟਾਈਮ, ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖ਼ਤਰੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਓਪਰੇਟਰਾਂ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਕਾਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਾਏ ਜਾਣੇਯੋਗ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ—ਸਿਰਫ ਸਾਂਖਿਆਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੋਣੀ ਨਹੀਂ।
OT (Operational Technology) ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ: PLCs, SCADA, ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਭਿਆਸ ਜੋ ਉਪਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
IT (Information Technology) ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ: ERP, EAM/CMMS, ਅਨਾਲਿਟਿਕਸ, ਆਈਡੈਂਟਿਟੀ/ਐਕਸੈਸ, ਅਤੇ ਐਨਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਾਇਬਰਸੁਰੱਖਿਆ।
ਇਕੀਕਰਨ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਇਹ ਦੋਨੋਂ ਤਰਫ਼ਾਂ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ—ਤਾਂ ਜੋ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸਿਗਨਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ (ਵਰਕ ਆਰਡਰ, ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਚੈਕ, ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ) ਨੂੰ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰ ਸਕਣ।
ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਨਵੀਂ BI ਟੂਲਾਂ ਜੋੜਨ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ 'disagreeing dashboards' ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਾਲਯਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਨਹੀਂ:
ਉਦਾਹਰਣ: “8 mm/s ਵਾਈਬਰੇਸ਼ਨ” ਉਸ ਵੇلے ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਾਰਗਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਇਕ ਖਾਸ ਪੰਪ, ਲਾਈਨ, ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਲੋਡ ਅਤੇ ਹਾਲੀਆ ਮੁਰੰਮਤ ਇਤਿਹਾਸ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਹੋਵੇ।
ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕਲ ਫਲੋ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਮਕਸਦ ਹੈ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਅਮਲ — ਸਿਰਫ ਹੋਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਹੀਂ।
ਐਜ ਉਥੇ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਕੇਂਦ੍ਰਿਕਰਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਤੋਂ ਜਦੋਂ:
APM (Asset Performance Management) ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਤੀਜੇ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਹਾਲਤ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰਨਾ, ਵਿਅਤਿਕ्रम ਪਛਾਣਨਾ, ਜੋਖਮ ਸਮਝਣਾ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਜੋ ਫੇਲਿਅਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉੱਤਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: “ਕੀ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਦੋਂ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?”
EAM/CMMS ਵਰਕ-ਆਰਡਰ, ਲੀਬਰ, ਭਾਗ, ਪਰਮਿਟ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਰਿਕਾਰਡ ਸਿਸਟਮ ਹੈ—ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ: “ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ, ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?”
ਇਕੱਠੇ ਵਰਤਣ 'ਤੇ, APM ਉਹ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ EAM ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੰਮ ਯੋਜਿਤ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਅਤੇ ਮੁਕੰਮਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੋਵੇ।
ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨ ਇੱਕ ਕਾਰਗਰ, ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ “ਕੀ ਹੋ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?” ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ throughput, energy, ਪਹਿਨਾਵਟ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਬੰਧ—ਅਸਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ 3D ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਚਲਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟਵਿਨ ਲਈ ਦੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ:
ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਿਫਟ, ਸੈਂਸਰ ਗੈਪ ਅਤੇ ਵੈਧਤਾ ਰੁਟੀਨ ਵਰਗੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਾਹੌਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਟਰੋਲ: