आज, कई PLM सॉफ़्टवेयर विक्रेता अपने प्लेटफ़ॉर्म में AI सुविधाएँ जोड़ रहे हैं। हालाँकि पार्ट सर्च, दस्तावेज़ सारांशीकरण, या मेटाडेटा वर्गीकरण जैसे कार्य उपयोगी हैं, लेकिन वे अक्सर इंजीनियरिंग टीमों की ज़रूरतों को पूरा करने में विफल रहते हैं। रीयल-टाइम BOM तुलना, CAD-ERP-MES एकीकरण, या IP जोखिम विश्लेषण जैसे अधिक जटिल परिदृश्यों के लिए, एक अतिरिक्त परत की आवश्यकता होती है।

यहीं पर " पीएलएम एजेंट " की अवधारणा सामने आती है। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम पता लगाएंगे कि पीएलएम एजेंट क्या हैं, वे कैसे काम करते हैं, आपको किन प्रमुख घटकों की आवश्यकता होगी, साथ ही सुरक्षा संबंधी विचार और व्यावहारिक उपयोग के मामले भी।

विक्रेता पीएलएम में एआई को जोड़ रहे हैं - लेकिन क्या होगा यदि यह पर्याप्त न हो?

Aras Innovator SaaS, Windchill+, Teamcenter X, 3DEXPERIENCEऔर Fusion 360 Manage जैसे SaaS PLM प्लेटफ़ॉर्म, पार्ट सर्च, डॉक्यूमेंटेशन समराइज़ेशन या मेटाडेटा वर्गीकरण के लिए AI को एम्बेड कर रहे हैं। उपयोगी—लेकिन सीमित।

पीएलएम में विक्रेता एआई से आगे बढ़ना

अगर आपको चाहिये:

• वास्तविक समय बीओएम तुलना,
• क्रॉस-सिस्टम रीजनिंग (सीएडी + ईआरपी + एमईएस),
• आईपी-संवेदनशील परिनियोजन,
• या आपके उत्पादों के लिए एक डोमेन-ट्यून्ड AI सहायक...

...आपको विक्रेता रोडमैप से आगे जाने की आवश्यकता होगी।

पीएलएम एजेंट क्या है?

एक PLM एजेंट एक कस्टम AI सहायक होता है जो आपके उत्पाद डेटा की व्याख्या, विश्लेषण और सुधार करता है। इसे एक आंतरिक LLM-संचालित उपकरण के रूप में सोचें जो:

पीएलएम एजेंट: बेहतर डेटा, बेहतर निर्णय

• विभिन्न संस्करणों में BOM अंतरों की व्याख्या करें
• परिवर्तन के प्रभावों का आकलन करें
• अनुपालन अंतराल को चिह्नित करें
• इंजीनियरों को पुन: प्रयोज्य भागों को खोजने में मदद करें
• आईपी ​​जोखिम क्षेत्रों का पता लगाना (आईटीएआर, रीच, आरओएचएस)

और विक्रेता-एम्बेडेड उपकरणों के विपरीत, आप मॉडल, डेटा और परिनियोजन को नियंत्रित करते हैं।

यह कैसे काम करता है (लाइट संस्करण)

आपको अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने की ज़रूरत नहीं है। आपको LangGraph या LangChain जैसे फ़्रेमवर्क का उपयोग करके किसी मौजूदा LLM (जैसे, LM Studio, Ollama, OpenLLM) को स्मार्ट वर्कफ़्लो के अंदर लपेटना होगा ।

पीएलएम एजेंट वर्कफ़्लो अवलोकन

एक सामान्य पाइपलाइन में शामिल हैं:

1. अपने PLM से डेटा निकालना (API या स्नैपशॉट के माध्यम से)
2. क्रोमा या वीविएट जैसे वेक्टर डीबी के साथ अनुक्रमित करना
3. इसे एजेंट वर्कफ़्लो में एम्बेड करना
4. इसे एक सुरक्षित UI (स्ट्रीमलिट, स्लैक, यहां तक ​​कि PLM iframe) में लपेटना
5. सख्त पहुँच नियंत्रण और लॉगिंग लागू करना

परिणाम: एक एआई एजेंट जो आपकी स्कीमा को समझता है, आपके हिस्से के वर्गीकरण को बोलता है, और आपकी दीवारों के भीतर ।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

घटक उपकरण उदाहरण:

• AI मॉडल: LM स्टूडियो, ओलामा, GPT-4 ऑन-प्रीम
• वर्कफ़्लो इंजन: लैंगग्राफ़, लैंगचेन, n8n
• डेटा स्तर: API, वेबहुक, ETL स्क्रिप्ट
• वेक्टर डीबी: क्रोमा, क्यूड्रेंट, वीविएट, सुपाबेस
• UI परत: स्लैकबॉट, स्ट्रीमलिट, PLM एम्बेड

AI-संचालित PLM एजेंट के लिए आपका टूलकिट

प्रयास? यदि आपकी आईटी और डेटा गवर्नेंस टीमें इसमें शामिल हैं, तो पहली बार अवधारणा को प्रमाणित करने में 4-6 सप्ताह का समय लग सकता है।

️ सुरक्षा के बारे में क्या?

• ✅ सब कुछ अपने क्लाउड या VM में होस्ट करें
• ✅ परीक्षण के दौरान PLM तक केवल पढ़ने की पहुँच
• ✅ भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण (RBAC)
• ✅ प्रत्येक संकेत, पहुँच और परिणाम को लॉग करें
• ✅ कभी भी सार्वजनिक API को IP न भेजें

PLM AI का उपयोग करते समय अपने IP की सुरक्षा करें

यह विशेष रूप से एयरोस्पेस, मेडटेक या रक्षा ।

प्रमुख उपयोग के मामले

• ईसीआर ट्राइएज और सारांशीकरण
• CAD फ़ाइल वर्गीकरण
• REACH/RoHS आपूर्तिकर्ता अनुपालन जांच
• ऑडिट ट्रेल विश्लेषण
• एनपीआई प्रक्रिया मार्गदर्शन
• आईपी ​​जोखिम का पता लगाना (आईटीएआर, ईएआर)

पीएलएम एआई के लिए महत्वपूर्ण उपयोग के मामले

मनुष्यों को प्रतिस्थापित करने के लिए नहीं - केवल गति, विश्वास और पता लगाने की क्षमता को बढ़ाने ।

जो नहीं करना है

• PLM को वेक्टर DB में लोड न करें
• ❌ ऑडिट ट्रेल्स या आरबीएसी को न छोड़ें।
• ❌ यह न मानें कि आपका SaaS PLM अनुबंध थोक API उपयोग की अनुमति देता है।
• ❌ एलएलएम पर आँख मूंदकर भरोसा न करें - हमेशा महत्वपूर्ण आउटपुट को मान्य करें।

पीएलएम एआई से बचने योग्य नुकसान

निष्कर्ष

पीएलएम एजेंट आपके पीएलएम की जगह नहीं लेंगे - लेकिन वे इसे अधिक स्मार्ट, तेज और आपका बना देंगे।

यदि आपके इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो को "एआई खोज" से अधिक की आवश्यकता है, और आपकी अनुपालन टीम को "चैट सारांश" से अधिक की आवश्यकता है, तो यह आपके अपने एआई स्तर का पता लगाने का समय है।

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माइकल फिनोचियारो

फिनोचियारो कंसल्टिंग, एलएलसी में वरिष्ठ उद्योग विश्लेषक

माइकल फिनोचियारो को पीएलएम, डिजिटल ट्विन और विनिर्माण के लिए एआई में 30 से ज़्यादा वर्षों का अनुभव है। उन्होंने आईबीएम, डसॉल्ट, एचपी और पीटीसी के साथ काम किया है और एयरबस, जीई और सफ्रान जैसी कंपनियों को एआई-संचालित डिजिटल थ्रेड्स के साथ नवाचार करने में मदद की है।

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