औद्योगिक नियंत्रण का भविष्य कौन निर्धारित करेगा: एल्गोरिदम या इंजीनियर?

औद्योगिक स्वचालन पर होने वाली चर्चाओं में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को अक्सर पारंपरिक इंजीनियरिंग भूमिकाओं को प्रतिस्थापित करने वाली एक विघटनकारी शक्ति के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। विशेष रूप से, PLC इंजीनियरों पर इस चर्चा का केंद्र अक्सर होता है। हालाँकि, यह दृष्टिकोण अत्यधिक सरलीकृत है और कारखानों तथा इंजीनियरिंग टीमों की वास्तविकताओं को अनदेखा करता है।

वास्तविकता भूमिका के प्रतिस्थापन की नहीं, बल्कि ज़िम्मेदारियों के पुनर्वितरण की है। यद्यपि AI औद्योगिक नियंत्रण प्रणालियों के विकास के तरीके को बदल रहा है, इंजीनियर अभी भी इन प्रणालियों के संचालन सिद्धांतों और प्रभावशीलता के निर्धारण के लिए उत्तरदायी हैं।

औद्योगिक स्वचालन में भूमिकाओं का संकुचन

ऐतिहासिक रूप से, औद्योगिक नियंत्रण में स्पष्ट श्रम विभाजन रहा है: पीएलसी (PLCs) निर्धारित तर्क को कार्यान्वित करते हैं, इंजीनियर उस तर्क की डिज़ाइन और रखरखाव करते हैं, और सॉफ़्टवेयर उपकरण केवल विकास सहायता के रूप में कार्य करते हैं। यह मॉडल स्थिर उत्पादन वातावरण की अवधि और प्रणाली की जटिलता में धीमे परिवर्तन के दौरान अच्छी तरह से काम करता था।

आज, औद्योगिक प्रणालियाँ बार-बार होने वाले कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तनों, कठोर दक्षता लक्ष्यों और डेटा एकीकरण की बढ़ती मांगों का सामना कर रही हैं। इस संदर्भ में, इंजीनियरिंग कार्यप्रवाह—हार्डवेयर नहीं—प्राथमिक बाधा हैं। चुनौती अब यह नहीं है कि क्या पीएलसी मशीन को नियंत्रित कर सकता है, बल्कि यह है कि क्या इंजीनियरिंग टीम प्रणाली के विकास के साथ तालमेल बिठा पाएगी।

AI ने ठीक इसी दबाव को दूर करने के लिए उभरकर सामने आया है, विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित करने के लिए नहीं।

इंजीनियरिंग इनपुट अब इंजीनियरिंग मूल्य के समानुपातिक नहीं है।

कई स्वचालन परियोजनाओं में, इंजीनियरिंग समय का एक महत्वपूर्ण हिस्सा आवश्यक लेकिन कम-बुद्धिमत्ता वाले कार्यों पर व्यय किया जाता है। दोहराव वाले तर्कों का निर्माण करना, मानक टेम्पलेट्स को समायोजित करना, सिग्नल मैपिंग की जाँच करना और दस्तावेज़ीकरण को अपडेट करना — ये सभी कार्य महत्वपूर्ण संसाधनों का उपयोग करते हैं।

ये कार्य संरचित, पैटर्न-आधारित और दोहराने योग्य हैं, जिससे वे AI सहायता के लिए अत्यधिक उपयुक्त हो जाते हैं। AI उपकरणों को प्रारंभिक नियंत्रण संरचनाएँ उत्पन्न करने या शुरुआत में ही असंगतियों की पहचान करने की अनुमति देकर, इंजीनियर समय की बचत कर सकते हैं, बिना नियंत्रण खोए।

मूल्य में परिवर्तन स्पष्ट है: तर्क निर्माण पर कम समय व्यय किया जाता है, और सिस्टम के मूल्यांकन पर अधिक समय व्यय किया जाता है।

AI प्रवेश बिंदु को बदलता है, न कि निकास बिंदु को।

AI-सहायित PLC विकास का एक प्रमुख लाभ ऑनबोर्डिंग की गति को तेज करना है। अब युवा इंजीनियर भी ऐसे कार्य कर सकते हैं जिनके लिए पहले विक्रेता-विशिष्ट वातावरणों के गहन ज्ञान की आवश्यकता होती थी। हालाँकि, इसका यह अर्थ नहीं है कि वरिष्ठ इंजीनियर अपरिहार्य हैं; बल्कि, यह बदलता है कि उनके विशेषज्ञता का उपयोग कैसे किया जाता है।

वरिष्ठ इंजीनियर अब क्रमशः समीक्षकों, सिस्टम आर्किटेक्ट्स और जोखिम प्रबंधकों जैसी भूमिकाएँ निभा रहे हैं। उनकी भूमिका लाइन-दर-लाइन कोड लिखने से वास्तविक दुनिया के वातावरण में सिस्टम व्यवहार की पुष्टि करने की ओर बदल रही है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) कार्यान्वयन को तेज़ करती है, लेकिन निर्णय लेने के लिए अभी भी मानव तत्व की आवश्यकता होती है।

आपूर्तिकर्ताओं की रणनीतियाँ परिवर्तन का मार्गदर्शन कर रही हैं।

औद्योगिक नियंत्रण प्लेटफॉर्म में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का एकीकरण व्यापक रणनीतिक विचारों को दर्शाता है। पीएलसी (PLC) हार्डवेयर में भिन्नता कम होने के साथ, विश्वसनीयता अब प्रतिस्पर्धात्मक केंद्र नहीं रही है। अतः आपूर्तिकर्ता इंजीनियरिंग वातावरण, सॉफ़्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र और दीर्घकालिक उपयोगकर्ता संलग्नता पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) इन पारिस्थितिकी तंत्रों को मजबूत करती है, जिसमें संचित इंजीनियरिंग ज्ञान को ऐसे उपकरणों में शामिल किया जाता है जिनका उपयोग विभिन्न परियोजनाओं में किया जा सकता है। सीमेंस का इंडस्ट्रियल कोपायलट इसका एक प्रमुख उदाहरण है—न कि इसकी नवीनता के कारण, बल्कि इसलिए क्योंकि यह इंजीनियरिंग ज्ञान को पुनः उपयोग करने योग्य सॉफ़्टवेयर में रूपांतरित करने के प्रवृत्ति को औपचारिक रूप से स्थापित करता है। यह स्थानांतरण न केवल आपूर्तिकर्ताओं और उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए लाभदायक है, बल्कि विशेषज्ञों की अपेक्षाओं को भी पुनर्परिभाषित करता है।

बढ़ी हुई दक्षता का अर्थ ज़िम्मेदारी छोड़ना नहीं है।

AI उपकरण इंजीनियरिंग कार्यप्रवाह को तेज़ कर सकते हैं, लेकिन वे प्रणाली के परिणामों के लिए ज़िम्मेदारी नहीं लेते हैं। औद्योगिक स्वचालन भौतिक वातावरणों में संचालित होता है, और विफलताओं के स्पष्ट परिणाम होते हैं, जैसे उपकरण क्षति, अवरोध (डाउनटाइम) और सुरक्षा जोखिम।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का कार्य उपकरणों की त्रुटि निवारण, स्थल पर असामान्यताओं के प्रति प्रतिक्रिया देना या अंतिम संचालन निर्णय लेना नहीं है। इंजीनियर्स ही प्रणाली के संचालन के प्रत्येक पहलू के लिए जिम्मेदार रहते हैं। यह मौलिक ज़िम्मेदारी स्वचालन द्वारा प्रतिस्थापित नहीं की जा सकती है।

उत्पादकता का परिवर्तन: प्रणाली-चिंतन की ओर

जिन संगठनों ने AI-सहायित इंजीनियरिंग उपकरणों को अपनाया है, उन्होंने कार्य प्राथमिकताओं के महत्वपूर्ण पुनर्वितरण की रिपोर्ट की है। टीमें कॉन्फ़िगरेशन पर कम समय व्यतीत करती हैं और प्रदर्शन विश्लेषण, प्रक्रिया में सुधार तथा जीवनचक्र अनुकूलन पर अधिक समय व्यतीत करती हैं।

इंजीनियर अब यह प्रश्न नहीं पूछते हैं, "मैं इस तर्क को तेज़ी से कैसे लिख सकता हूँ?" बल्कि वे पूछते हैं, "यह प्रणाली दीर्घकाल में कैसे कार्य करनी चाहिए?" यह परिवर्तन इंजीनियरों की भूमिका को बढ़ाता है, न कि कम करता है।

एक नया प्रतिस्पर्धात्मक लाभ

सबसे मूल्यवान स्वचालन पेशेवर अब केवल उनके प्रोग्रामिंग कौशल के आधार पर परिभाषित नहीं होते हैं। आज का प्रतिस्पर्धात्मक लाभ विशिष्ट ज्ञान को AI उपकरणों के महत्वपूर्ण अनुप्रयोग के साथ जोड़ने में निहित है।

ये इंजीनियर यह समझते हैं कि AI-द्वारा उत्पन्न आउटपुट की वैधता कैसे सत्यापित की जाए, इसे विशिष्ट उद्योग पर्यावरणों में कैसे लागू किया जाए, और मानकों तथा सुरक्षा आवश्यकताओं के अनुपालन को कैसे सुनिश्चित किया जाए। AI इन क्षमताओं को पूरक बनाता है, उनका स्थान नहीं लेता।

AI की स्थिति

AI और PLC इंजीनियरों को विरोधी शक्तियों के रूप में प्रस्तुत करना एक भ्रामक कथा निर्मित करता है। औद्योगिक स्वचालन हमेशा से कुशल प्रैक्टिशनर्स के साथ बेहतर उपकरणों के युग्मन के माध्यम से विकसित होता रहा है।

AI इंजीनियरिंग कार्यों को त्वरित करता है। इंजीनियर यह सुनिश्चित करते हैं कि प्रणालियाँ वास्तविक दुनिया में विश्वसनीय रूप से कार्य करें। एक के बिना दूसरा अपर्याप्त है।

नियंत्रण अभी भी मानव ज़िम्मेदारी बना हुआ है

औद्योगिक नियंत्रण का भविष्य केवल एल्गोरिदम द्वारा नहीं तय किया जाएगा, न ही परंपरा द्वारा संरक्षित रखा जाएगा। यह उन इंजीनियरों द्वारा आकार लेगा जो AI को एकीकृत करने की विधि समझते हैं, बिना ज़िम्मेदारी हस्तांतरित किए।

इस भविष्य में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) दोहराव और पैटर्न पहचान का कार्य संभालती है। इंजीनियर निर्णय लेने, जवाबदेही और नवाचार का कार्य संभालते हैं। औद्योगिक स्वचालन का वास्तविक नायक कोई प्रौद्योगिकी या व्यवसाय नहीं है—बल्कि उनके बीच सहयोग है।