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एआई-संचालित दृष्टि प्रणालियों के साथ स्मार्ट निर्माण का भविष्य
बना गयी 09.02
निर्माण उद्योग एक भूकंपीय परिवर्तन के दौर से गुजर रहा है—एक ऐसा परिवर्तन जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और कंप्यूटर दृष्टि के विलय द्वारा प्रेरित है। दशकों तक, पारंपरिक निर्माण मैनुअल निरीक्षण, कठोर स्वचालन, और प्रतिक्रियाशील रखरखाव पर निर्भर रहा, जिससे अक्षमताएँ, मानव त्रुटियाँ, और अनुकूलन के लिए चूके हुए अवसर उत्पन्न हुए। आज,एआई-संचालित दृष्टि प्रणालीस्मार्ट मैन्युफैक्चरिंग की रीढ़ के रूप में उभर रहे हैं, उत्पादन जीवनचक्र के हर चरण को डिज़ाइन और असेंबली से लेकर गुणवत्ता नियंत्रण और लॉजिस्टिक्स तक बदल रहे हैं। जैसे-जैसे उद्योग 4.0 तेज़ी से बढ़ता है, ये सिस्टम अब "अच्छा होने के लिए" नहीं बल्कि व्यवसायों के लिए एक महत्वपूर्ण निवेश बन गए हैं जो प्रतिस्पर्धी, चुस्त और भविष्य के लिए तैयार रहना चाहते हैं।
AI-संचालित दृष्टि प्रणाली क्या हैं निर्माण में?
At their core, AI-powered vision systems combine high-resolution cameras, advanced sensors, and machine learning (ML) algorithms to “see” and interpret visual data in real time—far beyond the capabilities of human eyes or basic machine vision. Unlike traditional machine vision, which follows preprogrammed rules to detect simple defects (e.g., a missing bolt), AI vision learns from vast datasets of images and videos to recognize complex patterns, adapt to new scenarios, and make autonomous decisions.
उदाहरण के लिए, एक प्रणाली जो प्रिंटेड सर्किट बोर्ड (पीसीबी) की हजारों छवियों पर प्रशिक्षित है, न केवल स्पष्ट दरारों की पहचान कर सकती है बल्कि सूक्ष्म सोल्डरिंग दोषों का भी पता लगा सकती है जिन्हें मानव निरीक्षक चूक सकता है। समय के साथ, जैसे-जैसे यह अधिक डेटा को संसाधित करता है, इसकी सटीकता में सुधार होता है—कच्चे दृश्य इनपुट को निर्माताओं के लिए क्रियाशील अंतर्दृष्टियों में बदल देता है। यहाँ एक उल्लेखनीय उदाहरण फॉक्सकॉन है, जो दुनिया का सबसे बड़ा इलेक्ट्रॉनिक्स अनुबंध निर्माता है। फॉक्सकॉन ने 2023 में अपने पीसीबी उत्पादन लाइनों में एआई विजन सिस्टम लागू किए, जिससे मैनुअल निरीक्षण समय में 70% की कमी आई और एप्पल और डेल जैसे ग्राहकों के लिए दोष दरों में 45% की कमी आई।
कोर एप्लिकेशन स्मार्ट मैन्युफैक्चरिंग के भविष्य को आकार दे रहे हैं
AI दृष्टि एक आकार-फिट-सब समाधान नहीं है; यह एक बहुपरकारी उपकरण है जो विनिर्माण के कुछ सबसे बड़े दर्द बिंदुओं को संबोधित करता है। नीचे उन प्रमुख क्षेत्रों का उल्लेख किया गया है जहाँ ये सिस्टम परिवर्तनकारी परिवर्तन ला रहे हैं:
1. गुणवत्ता नियंत्रण (QC) और दोष पहचान
गुणवत्ता नियंत्रण वह स्थान है जहाँ एआई दृष्टि ने सबसे तात्कालिक प्रभाव डाला है। मैनुअल QC धीमा, असंगत और थकान के प्रति संवेदनशील है—विशेष रूप से उच्च मात्रा वाले उत्पादन लाइनों (जैसे, ऑटोमोटिव पार्ट्स, इलेक्ट्रॉनिक्स, या फार्मास्यूटिकल्स) के लिए। एआई दृष्टि प्रणाली उत्पादों का निरीक्षण प्रति मिनट सैकड़ों की गति से करती हैं, जिनकी सटीकता दर 99% से अधिक है—एक स्तर जिसे मानव निरीक्षक मेल नहीं खा सकते।
In the automotive industry, for instance, Tesla uses AI-powered vision systems in its Gigafactories to inspect battery cell welds and body panel alignments. The systems scan up to 500 weld points per battery pack in 2 seconds, detecting flaws as small as 0.1mm. This has reduced battery rework costs by $12 million annually and improved production throughput by 18%. In pharmaceuticals, Pfizer implemented AI vision for tablet inspection in its New York facility. The technology identifies irregularities in pill shape, color, and coating that could indicate dosage errors, ensuring compliance with FDA standards and reducing recall risks by 80%.
2. पूर्वानुमानित रखरखाव
अनियोजित डाउनटाइम निर्माताओं को वार्षिक रूप से अरबों का खर्च उठाता है। एआई-संचालित दृष्टि प्रणाली इस जोखिम को कम करने में मदद करती है, जो उपकरणों की निगरानी करती है ताकि पहनने या विफलता के प्रारंभिक संकेतों का पता लगाया जा सके। मोटरों, कन्वेयरों या रोबोटिक हाथों पर लगे कैमरे दृश्य डेटा (जैसे, असामान्य कंपन, तेल रिसाव, या बेल्ट का फटना) कैप्चर करते हैं और इसे एमएल मॉडल में फीड करते हैं। ये मॉडल डेटा की तुलना ऐतिहासिक पैटर्न से करते हैं ताकि यह भविष्यवाणी की जा सके कि कब रखरखाव की आवश्यकता है—टीमों को योजनाबद्ध डाउनटाइम के दौरान मरम्मत का कार्यक्रम बनाने की अनुमति देता है, बजाय इसके कि वे टूटने पर प्रतिक्रिया करें।
बोइंग अपने विमान असेंबली लाइनों पर पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए एआई दृष्टि का लाभ उठाता है। रोबोटिक रिवेटर्स पर लगे कैमरे उपकरण के पहनने और संयुक्त अखंडता की निगरानी करते हैं, जब घटक विफलता से 30% दूर होते हैं तो अलर्ट भेजते हैं। इससे रिवेटिंग उपकरण के लिए अनियोजित डाउनटाइम 65% कम हो गया है और उपकरण की आयु 25% बढ़ गई है। इसी तरह, नेस्ले अपने चॉकलेट कारखानों में कन्वेयर बेल्ट की निगरानी के लिए एआई दृष्टि का उपयोग करता है। यह प्रणाली बेल्ट के गलत संरेखण या फटने का पता लगाती है, जो विफलता से हफ्तों पहले होती है, उत्पादन रुकावटों को रोकती है जो पहले कंपनी को प्रति घटना $500,000 का खर्च देती थी।
3. रोबोटिक मार्गदर्शन और स्वचालन
सहयोगी रोबोट (“कोबोट”) और स्वायत्त मोबाइल रोबोट (एएमआर) स्मार्ट फैक्ट्रियों में आवश्यक बनते जा रहे हैं, लेकिन वे कार्यों को सुरक्षित और कुशलता से करने के लिए सटीक दृश्य इनपुट पर निर्भर करते हैं। एआई दृष्टि कोबोट को सटीक असेंबली (जैसे, छोटे इलेक्ट्रॉनिक घटकों को फिट करना) या विभिन्न आकारों और आकारों की वस्तुओं को उठाने और रखने में मार्गदर्शन करती है।
BMW ने अपने म्यूनिख संयंत्र में डैशबोर्ड वायरिंग हार्नेस को असेंबल करने के लिए AI-विज़न से लैस कोबॉट्स तैनात किए - यह एक कार्य था जो इसकी जटिलता के कारण पहले मैन्युअल रूप से किया जाता था। कोबॉट्स 3D विज़न का उपयोग करके तारों के रंग और कनेक्टर के आकार को पहचानते हैं, वास्तविक समय में अपनी पकड़ को समायोजित करते हैं। इससे असेंबली का समय 40% कम हो गया और त्रुटि दर 8% से घटकर 1% से कम हो गई। लॉजिस्टिक्स में, Amazon Robotics अपने AMRs में AI विज़न का उपयोग करता है जो पूर्ति केंद्रों पर होते हैं। रोबोट गतिशील वातावरण (जैसे, चलते हुए श्रमिक, ढेर में रखे बॉक्स) को 100 बार प्रति सेकंड स्कैन करके नेविगेट करते हैं, जिससे टकराव की घटनाओं में 90% की कमी आई और गोदाम की थ्रूपुट में 35% की वृद्धि हुई।
4. प्रक्रिया अनुकूलन
एआई विज़न सिस्टम उत्पादन फ़्लोर पर "डिजिटल आंखों" के रूप में कार्य करते हैं, कार्यप्रवाह बाधाओं, ऑपरेटर दक्षता और संसाधन उपयोग पर डेटा एकत्र करते हैं। इस डेटा का विश्लेषण करके, निर्माता अक्षमताओं की पहचान कर सकते हैं और डेटा-आधारित समायोजन कर सकते हैं।
Anheuser-Busch InBev (ABI) ने अपने सेंट लुइस ब्रूअरी में बीयर बॉटलिंग लाइनों को अनुकूलित करने के लिए एआई विजन लागू किया। कैमरे बोतल भरने के स्तर, कैप संरेखण और लेबल स्थान को ट्रैक करते हैं, डेटा को एक केंद्रीय डैशबोर्ड में फीड करते हैं। ABI ने इन अंतर्दृष्टियों का उपयोग कन्वेयर गति और भरने वाले नोजल के दबाव को समायोजित करने के लिए किया, जिससे ओवरफिलिंग अपशिष्ट में 22% की कमी आई और लाइन की दक्षता में 15% की वृद्धि हुई—जिससे वार्षिक रूप से $3 मिलियन की बचत हुई। एक और उदाहरण नाइके है, जो अपने वियतनाम जूता कारखानों में सिलाई प्रक्रियाओं की निगरानी के लिए एआई विजन का उपयोग करता है। यह प्रणाली असंगत सिलाई पैटर्न को जल्दी पहचानती है, जिससे ऑपरेटरों को दोषपूर्ण उत्पाद बनने से पहले मशीनों को समायोजित करने की अनुमति मिलती है—जिससे सामग्री के अपशिष्ट में 30% की कमी आती है।
5. आपूर्ति श्रृंखला ट्रेसबिलिटी
फार्मास्यूटिकल्स और एयरोस्पेस जैसी उद्योगों में, ट्रेसबिलिटी अनिवार्य है। एआई-संचालित दृष्टि प्रणाली कच्चे माल से तैयार उत्पाद तक घटकों का पता लगाने के लिए बारकोड, क्यूआर कोड, या यहां तक कि अद्वितीय दृश्य मार्करों (जैसे, सतह बनावट) को स्कैन करके ट्रैक करती हैं।
जॉनसन & जॉनसन (J&J) अपने वैक्सीन उत्पादन में सक्रिय फार्मास्यूटिकल सामग्री (APIs) का पता लगाने के लिए AI दृष्टि का उपयोग करता है। कैमरे प्रत्येक उत्पादन चरण में API कणों पर सूक्ष्म पैटर्न को स्कैन करते हैं, उन्हें बैच रिकॉर्ड से जोड़ते हैं। 2024 की आपूर्ति श्रृंखला ऑडिट के दौरान, J&J ने 2 घंटे में एक संदूषित API बैच का स्रोत पता लगाने में सक्षम था—हाथ से ट्रेसिंग के मुकाबले 3 दिनों में—उत्पाद हानि को न्यूनतम करते हुए। एयरोस्पेस में, एयरबस टरबाइन ब्लेड घटकों को ट्रैक करने के लिए AI दृष्टि का उपयोग करता है। प्रत्येक ब्लेड की एक अनूठी सतह बनावट होती है जिसे उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों द्वारा कैप्चर किया जाता है, जिससे एयरबस को इसे फोर्जिंग से इंस्टॉलेशन तक के यात्रा का पता लगाने की अनुमति मिलती है—EASA नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करते हुए और रखरखाव जांच को सरल बनाते हुए।
क्यों एआई विज़न निर्माताओं के लिए एक गेम-चेंजर है
AI-संचालित दृष्टि प्रणालियों को अपनाने के लाभ परिचालन दक्षता से कहीं आगे बढ़ते हैं। यहाँ बताया गया है कि वे ठोस मूल्य कैसे प्रदान कर रहे हैं:
• लागत की बचत: कम बर्बादी, कम पुनः कार्य लागत, और कम अप्रत्याशित डाउनटाइम घटनाएँ महत्वपूर्ण निचले स्तर की बचत में अनुवादित होती हैं। एक मैकिन्से रिपोर्ट का अनुमान है कि एआई-चालित गुणवत्ता नियंत्रण निर्माताओं के लिए निरीक्षण लागत को 30-50% तक कम कर सकता है। उदाहरण के लिए, जनरल इलेक्ट्रिक (जीई) ने अपने गैस टरबाइन विभाग में ब्लेड निरीक्षण के लिए एआई दृष्टि लागू करने के बाद $20 मिलियन की बचत की, पुनः कार्य और डाउनटाइम को कम किया।
• उत्पादकता में वृद्धि: दोहराए जाने वाले कार्यों (जैसे, निरीक्षण, छंटाई) को स्वचालित करके, एआई दृष्टि श्रमिकों को समस्या समाधान और नवाचार जैसे उच्च-मूल्य वाले गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करती है। सिमेन्स ने रिपोर्ट किया कि उसके बर्लिन इलेक्ट्रॉनिक्स संयंत्र में एआई दृष्टि के 80% मैनुअल निरीक्षण कार्यों को संभालने के बाद श्रमिक उत्पादकता में 25% की वृद्धि हुई।
• सुरक्षा में सुधार: एआई दृष्टि कार्यस्थलों की सुरक्षा खतरों (जैसे, असुरक्षित मशीनरी, श्रमिक थकान) की निगरानी कर सकती है और वास्तविक समय में पर्यवेक्षकों को सूचित कर सकती है—कार्यस्थल दुर्घटनाओं को कम करना। 3M ने अपने मिनेसोटा टेप कारखाने में एआई दृष्टि का उपयोग किया ताकि यह पता लगाया जा सके कि श्रमिक सुरक्षा गियर के बिना मशीनरी चला रहे हैं; 6 महीनों के भीतर, सुरक्षा घटनाएं 55% कम हो गईं।
• स्केलेबिलिटी: मैनुअल प्रक्रियाओं के विपरीत, एआई विज़न सिस्टम उत्पादन मात्रा के साथ आसानी से स्केल कर सकते हैं। सैमसंग ने 2023 में नए उत्पाद डेटा के साथ मौजूदा मॉडलों को फिर से प्रशिक्षित करके अपने एआई विज़न तैनाती को 2 से 15 स्मार्टफोन उत्पादन लाइनों तक बढ़ा दिया—200+ अतिरिक्त निरीक्षकों को नियुक्त करने की आवश्यकता से बचते हुए।
• प्रतिस्पर्धात्मक लाभ: एआई विज़न का उपयोग करने वाले निर्माता उत्पादों को बाजार में तेजी से लाने, उच्च गुणवत्ता मानकों को बनाए रखने और ग्राहक की मांगों के प्रति तेजी से अनुकूलित करने में सक्षम होते हैं। Xiaomi ने गुणवत्ता जांच को तेज करने के लिए एआई विज़न का उपयोग करने के बाद अपने Redmi Note 13 श्रृंखला को योजना से 3 सप्ताह पहले लॉन्च किया, जिससे उसने अपने लॉन्च तिमाही में 10% अधिक बाजार हिस्सेदारी हासिल की।
चुनौतियाँ और अपनाने के लिए विचार
जबकि विनिर्माण में एआई दृष्टि का भविष्य उज्ज्वल है, अपनाने में बाधाएँ हैं। निर्माताओं को आरओआई को अधिकतम करने के लिए निम्नलिखित का समाधान करना चाहिए:
• डेटा गुणवत्ता और पहुंच: एआई मॉडल अच्छी तरह से प्रदर्शन करने के लिए बड़े, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा सेट पर निर्भर करते हैं। फोर्ड को ब्रेक घटक निरीक्षण के लिए एआई दृष्टि को लागू करने में देरी का सामना करना पड़ा जब उसने发现 किया कि उसका मौजूदा दोष छवि डेटा सेट अधूरा था (दुर्लभ दोष प्रकारों का 30% गायब था)। कंपनी को 10,000 अतिरिक्त छवियाँ कैप्चर करने के लिए एक तीसरे पक्ष के साथ साझेदारी करनी पड़ी, जिससे परियोजना की समयसीमा में 3 महीने का इजाफा हुआ।
• मौजूदा सिस्टम के साथ एकीकरण: कई कारखाने पुराने उपकरणों का संचालन करते हैं जो AI विज़न टूल के साथ संगत नहीं हो सकते। कैटरपिलर ने अपने 20 साल पुराने बुलडोज़र असेंबली लाइन ERP सॉफ़्टवेयर के साथ AI विज़न सिस्टम को एकीकृत करने में $1.2 मिलियन खर्च किए, जिसके लिए पुराने सेंसर के लिए कस्टम API और फर्मवेयर अपडेट की आवश्यकता थी।
• कौशल अंतर: एआई दृष्टि प्रणालियों का संचालन और रखरखाव करने के लिए डेटा विज्ञान, एमएल और रोबोटिक्स में कौशल की आवश्यकता होती है—जो कौशल की कमी है। हनीवेल ने 500 फैक्ट्री तकनीशियनों के लिए एक आंतरिक प्रशिक्षण कार्यक्रम शुरू किया, जिसमें बुनियादी एमएल मॉडल रखरखाव और कैमरा कैलिब्रेशन सिखाया गया, जिसकी लागत $500,000 थी। इस कार्यक्रम ने बाहरी तकनीकी समर्थन पर निर्भरता को 40% कम कर दिया।
• साइबर सुरक्षा: जैसे-जैसे एआई विज़न सिस्टम क्लाउड और फैक्ट्री नेटवर्क से जुड़ते हैं, वे नए साइबर सुरक्षा जोखिमों को पेश करते हैं। इंटेल ने 2023 में एक उल्लंघन की रिपोर्ट की जहां हैकर्स ने इसके एरिज़ोना चिप प्लांट से एआई विज़न कैमरा फ़ीड्स तक पहुँच बनाई, जिससे कंपनी ने एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन और नेटवर्क विभाजन में $3 मिलियन का निवेश करने का निर्णय लिया।
भविष्य: विनिर्माण में एआई-संचालित दृष्टि के लिए अगला क्या है?
जैसे-जैसे एआई और कंप्यूटर विज़न तकनीकें विकसित होती हैं, उनका निर्माण में भूमिका और भी प्रमुख होती जाएगी। यहाँ तीन प्रवृत्तियाँ हैं जिन पर ध्यान देना चाहिए:
1. वास्तविक समय के निर्णय लेने के लिए एज एआई
आज, कई एआई विज़न सिस्टम डेटा को प्रोसेस करने के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग पर निर्भर करते हैं—एक देरी जो समय-संवेदनशील कार्यों (जैसे, उत्पादन लाइन को मध्य-खामी में रोकना) के लिए समस्याग्रस्त हो सकती है। एज एआई—डिवाइस पर स्थानीय रूप से डेटा प्रोसेस करना (जैसे, एक कैमरा या रोबोट)—मानक बन जाएगा, जिससे क्लाउड कनेक्टिविटी पर निर्भर किए बिना तात्कालिक निर्णय लेने की अनुमति मिलेगी।
Toyota अपने केंटकी ऑटो प्लांट में एज एआई-संचालित दृष्टि का परीक्षण कर रहा है। वेल्डिंग रोबोट पर लगे कैमरे स्थानीय रूप से डेटा प्रोसेस करते हैं, दोषों का पता लगाते हैं और 0.05 सेकंड में संचालन को रोकते हैं—क्लाउड-आधारित प्रोसेसिंग के मुकाबले 2 सेकंड। इससे दोषपूर्ण वेल्ड्स में 30% की कमी आई है और लेटेंसी से संबंधित त्रुटियों को समाप्त कर दिया गया है। ऑटोमेकर 2026 तक सभी 14 उत्तरी अमेरिकी प्लांट्स में इस तकनीक को लागू करने की योजना बना रहा है।
2. मल्टीमोडल एआई एकीकरण
भविष्य की प्रणालियाँ दृश्य डेटा को अन्य इनपुट्स (जैसे, ऑडियो, तापमान, या कंपन) के साथ मिलाकर संचालन का एक अधिक समग्र दृश्य प्राप्त करेंगी। उदाहरण के लिए, एक एआई मॉडल एक मशीन के दृश्य फुटेज और उसकी ध्वनि तरंगों दोनों का विश्लेषण कर सकता है ताकि विफलता के प्रारंभिक संकेतों का पता लगाया जा सके—सटीकता में सुधार और झूठे सकारात्मक को कम करना।
Siemens Energy अपने गैस टरबाइन कारखानों में एक मल्टीमोडल एआई सिस्टम का परीक्षण कर रहा है। यह सिस्टम एआई विजन (ब्लेड सतह पहनने की निगरानी) को ऑडियो सेंसर (असामान्य इंजन शोर का पता लगाना) और तापमान डेटा (ताप वितरण को ट्रैक करना) के साथ जोड़ता है। प्रारंभिक परीक्षणों से पता चलता है कि एकल-डेटा-स्रोत सिस्टम की तुलना में गलत रखरखाव अलर्ट में 40% की कमी आई है, जिससे कंपनी को अनावश्यक मरम्मत में वार्षिक रूप से $1.5 मिलियन की बचत हो रही है।
3. मानव-एआई सहयोग
मानव श्रमिकों को प्रतिस्थापित करने के बजाय, एआई दृष्टि सहयोग को बढ़ाएगी। एआर (ऑगमेंटेड रियलिटी) हेडसेट्स को एआई दृष्टि के साथ जोड़ा जा सकता है जो तकनीशियनों के लिए वास्तविक समय की निरीक्षण मार्गदर्शन को ओवरले कर सकता है, या एआई मानवों की समीक्षा के लिए विसंगतियों को चिह्नित कर सकता है—एआई की गति को मानवों की महत्वपूर्ण सोच के साथ मिलाकर।
बोइंग विमान रखरखाव तकनीशियनों के लिए AR-AI दृष्टि हेडसेट का उपयोग कर रहा है। हेडसेट दृश्य संकेत (जैसे, हाइलाइट किए गए बोल्ट स्थान) और AI-जनित अलर्ट (जैसे, “यहाँ जंग की जांच करें”) प्रदर्शित करते हैं जो विमान के फ्यूजलेज के कैमरा स्कैन के आधार पर होते हैं। हेडसेट का उपयोग करने वाले तकनीशियन रखरखाव कार्य 25% तेजी से और पारंपरिक मैनुअल का उपयोग करने वालों की तुलना में 18% कम त्रुटियों के साथ पूरा करते हैं। वोक्सवैगन ने भी अपनी वोल्फ्सबर्ग संयंत्र में समान तकनीक को अपनाया है, जहां AR-AI हेडसेट श्रमिकों को कार के इंटीरियर्स को अनुकूलित करने में मार्गदर्शन करते हैं, कॉन्फ़िगरेशन त्रुटियों को 60% तक कम करते हैं।
अंतिम विचार
AI-संचालित दृष्टि प्रणाली केवल विनिर्माण को ही नहीं बदल रही हैं—वे संभावनाओं को फिर से परिभाषित कर रही हैं। टेस्ला की बैटरी निरीक्षण से लेकर बोइंग के एआर-संवर्धित रखरखाव तक, वास्तविक दुनिया के मामले साबित करते हैं कि ये उपकरण मापनीय परिणाम प्रदान करते हैं: कम लागत, उच्च गुणवत्ता, और अधिक चपलता। जबकि अपनाने के लिए प्रौद्योगिकी, डेटा, और कौशल में निवेश की आवश्यकता होती है, दीर्घकालिक लाभ—लागत की बचत, उत्पादकता में वृद्धि, और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ—इसे एक सार्थक प्रयास बनाते हैं।
जैसे-जैसे उद्योग 4.0 विकसित होता है, एआई दृष्टि अब एक भिन्नता नहीं बल्कि एक आवश्यकता होगी। वे निर्माता जो आज इस तकनीक को अपनाते हैं, वे स्मार्ट निर्माण के भविष्य में फलने-फूलने के लिए अच्छी स्थिति में होंगे।
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