क्या बदला
TechCrunch की रिपोर्टिंग के अनुसार, Mbodi के सह-संस्थापक ज़ेवियर ची का कहना है कि यह स्टार्टअप ऐसा सॉफ़्टवेयर बना रहा है, जिससे लोग प्राकृतिक भाषा का इस्तेमाल करके औद्योगिक रोबोटों को नए कौशल सिखा सकेंगे। ABB की एक प्रतियोगिता जीतने के बाद Mbodi, ABB Robotics के साथ मिलकर इस सॉफ़्टवेयर को कारखानों और गोदामों तक पहुँचाने पर काम कर रही है। कंपनी आठ घंटे के एक परीक्षण में 99.6% सफलता दर की रिपोर्ट करती है।
यह क्यों मायने रखता है
यहाँ उपयोगी विचार बोलने वाला रोबोट नहीं है। असली बात यह है कि “हमें यह काम स्वचालित करना चाहिए” से “रोबोट वास्तव में यह काम कर सकता है” तक पहुँचने का रास्ता छोटा हो जाए।
औद्योगिक स्वचालन में अब भी काफी प्रोग्रामिंग और अनुकूलन की ज़रूरत होती है। अगर कोई ऑपरेटर साधारण भाषा में नया काम बता सके, तो कारखाने हर कार्यप्रवाह को फिर से तैयार करने के लिए विशेषज्ञ प्रोग्रामरों का इंतज़ार किए बिना अधिक स्वचालन परियोजनाएँ आज़मा सकते हैं। यह खास तौर पर उन जगहों पर महत्वपूर्ण है जहाँ श्रमिकों की कमी पहले ही कंपनियों को मशीनों की ओर धकेल रही है।
लेकिन एक साफ़-सुथरा आठ घंटे का परीक्षण उत्साहजनक संकेत है, उत्पादन की गारंटी नहीं। अलग-अलग स्थानों, कामों और परिचालन परिस्थितियों में यही नतीजा कायम रहे, यह ज़रूरी नहीं। किसी कारखाने को अब भी उपकरण लगाना, प्रणालियों को जोड़ना, लोगों को प्रशिक्षित करना और यह साबित करना होगा कि खराबियाँ उत्पादन रोकने नहीं देंगी।
हमारा आकलन (सूचित अनुमान): Mbodi और ABB के रातोंरात रोबोटिक्स क्रांति शुरू करने के बजाय नियंत्रित पायलटों का विस्तार करने की सबसे अधिक संभावना है। अगर सॉफ़्टवेयर कई कामों में कारगर साबित होता है, तो ऑपरेटर रोबोट के अधिक विन्यास की ज़िम्मेदारी संभाल सकते हैं, जबकि सिस्टम इंटीग्रेटर कार्यप्रवाह की रूपरेखा, तैनाती, प्रशिक्षण और विश्वसनीयता-सहायता पर अधिक ध्यान दे सकते हैं। अगर हर नई जगह पर अब भी भारी, कस्टम इंजीनियरिंग की ज़रूरत पड़ती है, तो यह सॉफ़्टवेयर एक उपयोगी प्रदर्शन भर रह जाएगा, बड़े पैमाने पर इस्तेमाल की जाने वाली परत नहीं।
पिछली बार ऐसा कब हुआ था
2012 में, TechCrunch ने Amazon द्वारा Kiva Systems के 775 मिलियन डॉलर के नकद अधिग्रहण की खबर दी थी। Kiva ने गोदामों में ऑर्डर-पूर्ति के लिए स्वायत्त मोबाइल रोबोटों को नियंत्रण सॉफ़्टवेयर के साथ जोड़ा था। बाद में Amazon ने इस तकनीक को बाहरी बाज़ार से हटा लिया, जिससे Locus Robotics और 6 River Systems के उभरने में मदद मिली; TechCrunch की बाद की रिपोर्टिंग में Locus को बाज़ार की अग्रणी कंपनी बताया गया, जिसके सॉफ़्टवेयर और बेड़े-प्रबंधन ने उसके रोबोटों को अलग पहचान देने में मदद की.
समानता साफ़ है: मूल्यवान परत केवल हार्डवेयर नहीं थी, बल्कि ऐसा सॉफ़्टवेयर था जो मशीनों को वास्तविक परिचालन कार्यप्रवाहों के साथ समन्वित करता था। अंतर भी उतना ही महत्वपूर्ण है। Kiva अपेक्षाकृत अधिक व्यवस्थित गोदाम परिवेश में काम करती थी और Amazon के अपने नेटवर्क में समाहित हो गई। Mbodi, ABB के ज़रिए बाहरी कारखानों और गोदामों में औद्योगिक रोबोटों को प्राकृतिक भाषा से सिखाने की दिशा में काम कर रही है।
यह इतिहास संकेत देता है कि दोबारा इस्तेमाल किए जा सकने वाले सॉफ़्टवेयर से रोबोटिक्स की तैनाती का दायरा बढ़ सकता है। लेकिन इससे यह साबित नहीं होता कि प्राकृतिक भाषा के निर्देश कम पूर्वानुमेय वातावरणों में Mbodi की बताई गई विश्वसनीयता दोहरा पाएँगे। Locus को भी मानवीय स्थापना, प्रशिक्षण और भौतिक रूप से सामान लोड करने की ज़रूरत थी। इसलिए अगली निगरानी इस बात पर होनी चाहिए कि क्या Mbodi विशेषज्ञ प्रोग्रामिंग की ज़रूरत घटाती है, बिना श्रम को केवल इंटीग्रेशन और निगरानी के काम में स्थानांतरित किए।
प्रभाव कैसे फैल सकते हैं
अगर रोबोट को सिखाना तेज़ हो जाए और दुर्लभ कोडिंग विशेषज्ञता पर निर्भरता घटे, तो कारखाने और गोदाम अधिक पायलट चला सकते हैं। इससे स्वचालन की क्षमता बढ़ सकती है, लेकिन केवल वहाँ जहाँ सॉफ़्टवेयर मौजूदा प्रणालियों से आसानी से जुड़ता हो और मूल परीक्षण से बाहर भी विश्वसनीय ढंग से काम करता हो।
सिस्टम इंटीग्रेटरों के लिए नतीजा मिला-जुला है। बार-बार इस्तेमाल किए जा सकने वाले कौशल-प्रशिक्षण से कुछ कस्टम प्रोग्रामिंग का काम घट सकता है, जिससे मुख्यतः विन्यास बेचने वाली कंपनियाँ कमजोर पड़ सकती हैं। साथ ही, कार्यप्रवाह तैयार करने, प्रणालियाँ स्थापित करने, ऑपरेटरों को प्रशिक्षित करने और स्थल-विशिष्ट खराबियों से निपटने वाले लोगों की माँग बढ़ सकती है।
रोबोट ऑपरेटरों को रोज़मर्रा के बदलावों पर अधिक नियंत्रण मिल सकता है। वे हर संशोधन के लिए विशेषज्ञ को बुलाए बिना कामों में बदलाव कर सकेंगे। फिर भी भौतिक स्थापना, निगरानी और सत्यापन के कारण अनुभवी कर्मचारियों की महत्वपूर्ण भूमिका बनी रहेगी।
प्रभाव का आकलन
तत्काल लाभ Mbodi को मिलता है: ABB के साथ संबंध, Startup Battlefield में मिली दृश्यता और रिपोर्ट किया गया परीक्षण-नतीजा उसे कारखानों और निवेशकों के सामने अधिक मजबूत दावेदार बनाते हैं। यह बढ़त तभी कायम रहेगी जब अलग-अलग तैनातियों में भी प्रदर्शन बना रहे।
ABB के स्थापित रोबोट आधार को अनुकूलित करना आसान हो सकता है, जिससे श्रमिकों के दबाव में स्वचालन तलाश रही कंपनियों के बीच उसकी स्थिति मजबूत होगी। हार्डवेयर को कॉन्फ़िगर करना आसान होने के साथ मोल-भाव की शक्ति सॉफ़्टवेयर और कार्यप्रवाह विशेषज्ञता की ओर खिसक सकती है।
दूसरे क्रम का प्रभाव रोबोटिक्स कारोबार के स्वरूप पर पड़ेगा। अगर Mbodi दोहराए जाने वाले प्रोग्रामिंग काम को घटाती है, तो सिस्टम इंटीग्रेटर कस्टम रोबोट कोड लिखने के बजाय तैनाती की गुणवत्ता, परिचालन सहायता और कारखाने की प्रणालियों से विश्वसनीय जुड़ाव के आधार पर अधिक प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। यह महत्वपूर्ण बदलाव होगा, लेकिन इसके लिए ग्राहकों को प्रदर्शन से आगे बढ़कर वास्तविक उत्पादन तक पहुँचना होगा।
परिदृश्य
सबसे संभावित
अगले छह से 12 महीनों में Mbodi और ABB नियंत्रित पायलटों का विस्तार करेंगी। कारखाने चुनिंदा कामों के लिए सॉफ़्टवेयर का इस्तेमाल करेंगे, जबकि मानवीय इंटीग्रेटर और ऑपरेटर मौजूद रहेंगे। यह रास्ता सबसे संभावित है, क्योंकि आठ घंटे का नतीजा उत्साहजनक है, लेकिन व्यापक उत्पादन-विश्वसनीयता अभी स्थापित नहीं करता।
अगर नई तैनातियों में कई कामों और स्थानों पर प्रदर्शन स्थिर रहता है, तो ऑपरेटर वे बदलाव संभालना शुरू कर सकते हैं जिनके लिए पहले विशेषज्ञ प्रोग्रामिंग की ज़रूरत होती थी। अगर ग्राहकों को अब भी व्यापक कस्टम इंटीग्रेशन और दोबारा प्रशिक्षण की आवश्यकता रहती है, तो अपनाने की गति धीमी रहेगी।
बेहतर स्थिति
Mbodi प्राकृतिक भाषा से सिखाने की प्रक्रिया को दोहराए जा सकने वाली सॉफ़्टवेयर परत में बदल देती है। अगर विविध उत्पादन कार्यों में विश्वसनीयता रिपोर्ट किए गए स्तर के आसपास बनी रहती है और प्रणाली सीमित अनुकूलन के साथ मौजूदा परिचालनों से जुड़ जाती है, तो कारखाने अलग-अलग पायलटों से आगे बढ़कर कई कार्यप्रवाह अपना सकते हैं।
इससे ABB से जुड़े परिनियोजनों और कार्यान्वयन सेवाओं की माँग बढ़ेगी, जबकि अधिक मूल्य सॉफ़्टवेयर और परिचालन समन्वय की ओर जाएगा।
खराब स्थिति
कारखाने इस परीक्षण को उत्साहजनक, लेकिन उत्पादन के लिए बहुत सीमित मानते हैं। अगर काम या वातावरण बदलने पर प्रदर्शन गिरता है, तो ग्राहक विस्तार टाल सकते हैं और स्थापना, प्रशिक्षण तथा कस्टम इंजीनियरिंग पर भारी खर्च जारी रख सकते हैं।
ऐसी स्थिति में रोबोटिक्स सॉफ़्टवेयर का राजस्व पायलटों तक सीमित रहेगा, जबकि इंटीग्रेटर व्यावहारिक मूल्य का बड़ा हिस्सा अपने पास बनाए रखेंगे, क्योंकि भौतिक दुनिया आसान अमूर्तीकरण का विरोध करती रहती है।
आगे क्या देखना है
- रिपोर्ट किए गए आठ घंटे के परीक्षण से आगे किसी वास्तविक कारखाने या गोदाम में तैनाती।
- ग्राहक संबंधी ऐसे प्रमाण, जो प्रोग्रामिंग या इंटीग्रेशन के समय में मापी जा सकने वाली कमी दिखाएँ।
- कई कामों, स्थानों या लंबी परिचालन अवधियों में विश्वसनीयता के नतीजे।
- क्या ऑपरेटर नियमित कामों में बदलाव के लिए सॉफ़्टवेयर का इस्तेमाल करते हैं, या लगभग हर समायोजन के लिए विशेषज्ञ इंजीनियर अब भी ज़रूरी रहते हैं।
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