मूल उपकरण विनिर्माण (ओईएम) में, बार-बार ऑर्डर देना आम बात है। कोई ब्रांड किसी फ़ैक्टरी को महीनों या वर्षों बाद फिर से उसी उत्पाद का उत्पादन करने के लिए कह सकता है। चुनौती का वर्णन करना सरल है लेकिन उसे हासिल करना कठिन है: नए बैच को बिल्कुल पहले वाले जैसा दिखना और प्रदर्शन करना चाहिए।
यह ऑटोमोटिव पार्ट्स, उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स और चिकित्सा उपकरणों जैसे उद्योगों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। यदि कोई प्रतिस्थापन पैनल, बटन, या आंतरिक घटक मूल से अलग दिखता है, तो ग्राहक तुरंत ध्यान देते हैं।
बार-बार ऑर्डर को विश्वसनीय बनाने के लिए, निर्माता तीन मुख्य प्रणालियों पर भरोसा करते हैं: उत्पादन डेटा भंडारण, स्वचालित वर्कफ़्लो और सटीक रंग माप।
भविष्य के ऑर्डर के लिए उत्पादन डेटा रखना
डेटा संग्रहण क्यों मायने रखता है
प्रत्येक प्रोडक्शन रन बड़ी मात्रा में जानकारी उत्पन्न करता है। मशीनें तापमान, गति और अन्य परिचालन स्थितियों को रिकॉर्ड करती हैं। आर्द्रता और तापमान सहित फ़ैक्टरी का वातावरण भी मायने रखता है।
फ़ैक्टरियाँ इस जानकारी को डिजिटल प्रबंधन प्रणालियों में संग्रहीत करती हैं ताकि इसे बाद में फिर से उपयोग किया जा सके।
जब दोबारा ऑर्डर आता है, तो इंजीनियर मूल डेटा की समीक्षा कर सकते हैं और उसी उत्पादन सेटअप को फिर से बना सकते हैं।
डेटा कितने समय तक संग्रहीत किया जाता है
सभी डेटा को हमेशा के लिए संग्रहीत करने की आवश्यकता नहीं है। निर्माता आमतौर पर अलग-अलग समय के लिए अलग-अलग प्रकार की जानकारी रखते हैं।
| कच्चा उत्पादन डेटा |
7 दिन |
तत्काल समस्या निवारण |
| प्रति घंटा सारांशित डेटा |
32 दिन |
अल्पकालिक मशीन प्रदर्शन की निगरानी करें |
| दैनिक सारांशित डेटा |
24 महीने तक |
दीर्घकालिक उत्पादन परिणामों की तुलना करें |
| घटना की रिपोर्ट |
लगभग 6 महीने |
पिछले उत्पादन मुद्दों को ट्रैक करें |
| नौकरी का इतिहास |
30-60 दिन |
विशिष्ट कार्य आदेशों का विवरण रिकॉर्ड करें |
बार-बार ऑर्डर देने के लिए सारांशित डेटा बहुत महत्वपूर्ण हो जाता है। यह एक उत्पादन रिकॉर्ड की तरह कार्य करता है, जिससे कारखाने को मूल विनिर्माण स्थितियों को पुन: पेश करने की अनुमति मिलती है।
बार-बार उत्पादन वर्कफ़्लो का प्रबंधन करना
एकमुश्त परियोजनाओं से लेकर दोहरावदार विनिर्माण तक
पहला प्रोडक्शन रन अक्सर एक प्रोजेक्ट की तरह काम करता है। इंजीनियर सामग्रियों का परीक्षण करते हैं, मशीनों को समायोजित करते हैं और प्रक्रिया को अंतिम रूप देते हैं।
अनुमोदन के बाद, बार-बार ऑर्डर दोहराए जाने वाले विनिर्माण में चले जाते हैं, जहां लक्ष्य स्थिर और पूर्वानुमानित उत्पादन होता है।
फ़ैक्टरियाँ उत्पादन कार्यक्रम बनाती हैं जो परिभाषित करती हैं:
दैनिक उत्पादन मात्रा
उत्पादन लाइनें
विधानसभा मार्ग
आवश्यक सामग्री
ये शेड्यूल आमतौर पर लॉक कर दिए जाते हैं ताकि स्वचालित योजना प्रणालियाँ अप्रत्याशित परिवर्तन न करें।
फ़ैक्टरी फ़्लोर पर डिजिटल कार्य आदेश
आधुनिक कारखाने उत्पादन के समन्वय के लिए डिजिटल वर्क ऑर्डर सिस्टम का उपयोग करते हैं।
ये सिस्टम टीमों को इसकी अनुमति देते हैं:
वास्तविक समय में ऑर्डर ट्रैक करें
तकनीकी निर्देश संलग्न करें
फ़ोटो और आरेख संग्रहीत करें
उपकरण रखरखाव की निगरानी करें
जब वर्षों बाद दोबारा आदेश आता है, तो तकनीशियन मूल दस्तावेज़ की समीक्षा कर सकते हैं और समान प्रक्रियाओं का पालन कर सकते हैं।
रंग संगति कठिन क्यों है?
रंग सरल लगता है, लेकिन वास्तव में यह जटिल है।
रंग तीन बातों पर निर्भर करता है:
प्रकाश स्रोत
सतह सामग्री
मानवीय धारणा
परिणामस्वरूप, निर्माता रंगों को सटीक रूप से परिभाषित करने के लिए गणितीय प्रणालियों का उपयोग करते हैं।
CIELAB रंग प्रणाली
सबसे आम औद्योगिक रंग प्रणाली CIELAB है, जिसे 1976 में अंतर्राष्ट्रीय रोशनी आयोग द्वारा विकसित किया गया था।
यह तीन मानों का उपयोग करके रंग का वर्णन करता है:
ये मान किसी रंग को त्रि-आयामी रंग स्थान में एक विशिष्ट बिंदु पर रखते हैं।
CIELAB का लाभ यह है कि यह डिवाइस-स्वतंत्र है। एक ही रंग विनिर्देश का उपयोग विभिन्न कारखानों, मशीनों या देशों में किया जा सकता है।
रंग मापने के लिए प्रयुक्त उपकरण
वर्णमापक
कलरमीटर मानव दृष्टि की नकल करने वाले फिल्टर का उपयोग करके रंग मापते हैं। वे बुनियादी जांच के लिए अच्छा काम करते हैं लेकिन उनकी सटीकता सीमित होती है।
स्पेक्ट्रो
स्पेक्ट्रोफोटोमीटर अधिक उन्नत हैं। वे मापते हैं कि कोई सामग्री पूरे दृश्यमान स्पेक्ट्रम में प्रकाश को कैसे प्रतिबिंबित करती है।
परिणाम एक विस्तृत वर्णक्रमीय वक्र है जो रंगीन फ़िंगरप्रिंट की तरह कार्य करता है।
इससे मेटामेरिज्म जैसी समस्याओं का पता लगाने में मदद मिलती है, जहां दो रंग एक प्रकाश के तहत समान दिखते हैं लेकिन दूसरे के तहत अलग दिखते हैं।
रंग अंतर को समझना: डेल्टा ई
निर्माता डेल्टा ई का उपयोग करके रंग सटीकता को मापते हैं, एक संख्या जो दो रंगों के बीच अंतर को दर्शाती है।
विशिष्ट मानकों में शामिल हैं:
| 1.0 से नीचे |
अंतर लगभग अदृश्य |
| 1.0 – 2.0 |
थोड़ा सा अंतर, प्रशिक्षित आँखों से दिखाई देता है |
| 2.0 – 3.5 |
ध्यान देने योग्य अंतर |
| 5.0 से ऊपर |
स्पष्ट बेमेल |
ऑटोमोटिव इंटीरियर जैसे उच्च-स्तरीय उत्पादों को अक्सर बहुत छोटे डेल्टा ई मूल्यों की आवश्यकता होती है।
सामग्री और पर्यावरण रंग को प्रभावित करते हैं
यहां तक कि एक ही स्याही का उपयोग करने पर भी सामग्री के आधार पर परिणाम बदल सकते हैं।
ग्राफ़िक ओवरले में उपयोग की जाने वाली सामान्य सामग्रियों में शामिल हैं:
सतही फिनिश से स्वरूप भी बदल जाता है:
पर्यावरणीय स्थितियाँ भी मायने रखती हैं।
उच्च आर्द्रता इस बात को प्रभावित कर सकती है कि सामग्री नमी को कैसे अवशोषित करती है, जबकि तापमान परिवर्तन मुद्रण के दौरान स्याही के व्यवहार को बदल सकता है।
डिजिटल रंग निर्माण
आधुनिक कारखाने सटीक स्याही सूत्र बनाने के लिए सॉफ्टवेयर पर भरोसा करते हैं।
प्रक्रिया में आमतौर पर शामिल हैं:
अंशांकन - विशिष्ट सामग्रियों पर रंगद्रव्य को मापना
व्यवहार्यता जांच - रंग की पुष्टि की जा सकती है
अनुकूलन - सर्वोत्तम स्याही फॉर्मूला तैयार करना
पहले के उत्पादन से संग्रहीत वर्णक्रमीय डेटा का उपयोग करके, सॉफ़्टवेयर उसी रंग को पुन: उत्पन्न कर सकता है, भले ही कच्चा माल थोड़ा भिन्न हो।
स्वर्णिम नमूने की भूमिका
सभी डिजिटल उपकरणों के बावजूद, निर्माता अभी भी गोल्डन सैंपल नामक भौतिक संदर्भ पर भरोसा करते हैं।
यह नमूना अनुमोदित अंतिम उत्पाद का प्रतिनिधित्व करता है।
इससे मदद मिलती है:
सटीक उत्पादन मानक को परिभाषित करना
गुणवत्ता संबंधी विवादों का समाधान करना
समय के साथ गुणवत्ता में क्रमिक गिरावट को रोकना
गुणवत्ता जांच के दौरान निरीक्षक अक्सर तैयार माल की तुलना सीधे गोल्डन सैंपल से करते हैं।
वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाओं में डिजिटल रंग संचार
वैश्विक विनिर्माण में, रंग डेटा को डिजाइनरों, आपूर्तिकर्ताओं और कारखानों के बीच यात्रा करनी चाहिए।
मानक फ़ाइल स्वरूप इसे संभव बनाते हैं।
उदाहरण के लिए:
ये फ़ाइलें आपूर्तिकर्ताओं को भौतिक नमूनों की शिपिंग के बिना रंगों को डिजिटल रूप से सत्यापित करने की अनुमति देती हैं।
भविष्य: डिजिटल कलर ट्विन्स
OEM विनिर्माण तेजी से डिजिटल होता जा रहा है।
उत्पादन डेटा भंडारण, स्वचालित वर्कफ़्लो और सटीक रंग माप के संयोजन से, कारखाने उल्लेखनीय सटीकता के साथ उत्पादों को पुन: पेश कर सकते हैं।
कुछ निर्माता शून्य-भौतिक-नमूना वर्कफ़्लो में बदलाव कर रहे हैं, जहां उत्पादन को मंजूरी देने के लिए अकेले डिजिटल रंग डेटा का उपयोग किया जाता है।
इस मॉडल में, प्रत्येक दोहराव ऑर्डर मूल उत्पाद का लगभग पूर्ण डिजिटल जुड़वां बन जाता है।
