Rajnath Singh – भारताने क्षेपणास्त्र विकास, नौदल प्लॅटफॉर्म, एरोस्पेस अभियांत्रिकी, रडार प्रणाली आणि अवकाश अनुप्रयोग या क्षेत्रात लक्षणीय प्रगती केली आहे.

त्यामुळे देशाचे शास्त्रज्ञ, अभियंते, उत्पादन संस्था आणि उद्योग यांच्या वाढत्या तांत्रिक क्षमता दर्शवल्या जातात, असे प्रतिपादन संरक्षण मंत्री राजनाथ सिंह यांनी केले. ते नॉन-डिस्ट्रक्टिव्ह इव्हॅल्युएशन अँड सपोर्ट टेक्नॉलॉजीजवरील ३६ व्या वार्षिक परिषदेत एरोस्पेस सेक्टरवरील आंतरराष्ट्रीय परिसंवादात बोलत होते.

राजनाथ सिंह म्हणाले की, भारताच्या संरक्षण प्रणालीमध्ये अधिकाधिक अत्याधुनिक आणि गुंतागुंतीच्या प्रणालींचा समावेश होत असल्याने, त्यांची गुणवत्ता आणि विश्वसनीयता सुनिश्चित करणे अधिकाधिक महत्त्वाचे झाले आहे. प्रत्येक महत्त्वपूर्ण सामग्री, घटक, जुळणी आणि उत्पादन प्रक्रिया गुणवत्तेच्या सर्वोच्च मानकांची पूर्तता करणारी असली पाहिजे.

राष्ट्राची प्रगती केवळ त्याने विकसित केलेल्या तंत्रज्ञानावरच अवलंबून नसते, तर त्या तंत्रज्ञानाचा वापर करून तयार केलेल्या प्रणालींच्या गुणवत्तेवर, विश्वसनीयतेवर आणि सुरक्षिततेवरही अवलंबून असते.

संरक्षणासारख्या सामरिक क्षेत्रांमध्ये हे अधिक महत्त्वाचे आहे, जिथे कोणत्याही अपयशाचे गंभीर परिणाम होऊ शकतात. गुणवत्ता ही केवळ उत्पादन प्रक्रियेची एक औपचारिक आवश्यकता नसून, लष्करी कारवायांची विश्वसनीयता आणि राष्ट्रीय सुरक्षेसाठी तो एक महत्त्वपूर्ण पाया आहे.

राजनाथ सिंह पुढे म्हणाले की, या संदर्भात, विनाशरहित चाचणी आणि मूल्यांकन तंत्रांची भूमिका अत्यंत महत्त्वाची ठरते. या तंत्रांमुळे कोणत्याही वस्तू, घटक किंवा संरचनेला नुकसान न पोहोचवता त्याची मजबुती आणि अंतर्गत स्थिती तपासता येते.

यामुळे उत्पादनादरम्यान संभाव्य दोष शोधणे आणि उपकरणांची गुणवत्ता सुनिश्चित करणे शक्य होते. आता केवळ दोष ओळखण्याची गरज नाही, तर ते निर्माण होण्यापासून रोखणारी कार्यसंस्कृती विकसित करण्याची गरज आहे.

विनाशरहित तांत्रिक प्रगती

संरक्षण मंत्र्यांनी विनाशरहित मूल्यांकनाच्या क्षेत्रात होत असलेल्या तांत्रिक प्रगतीवरही प्रकाश टाकला. एआय, मशीन लर्निंग, रोबोटिक्स, प्रगत सेन्सर्स, डिजिटल ट्विन्स आणि प्रेडिक्टिव्ह ॲनालिटिक्स यांसारखी तंत्रज्ञाने संरचनांची तपासणी आणि स्थिती निरीक्षणासाठी नवीन मार्ग खुले करत आहेत.

ही तंत्रज्ञाने तपासणीचा वेग आणि अचूकता वाढवू शकतात, तसेच गुंतागुंतीच्या डेटाचे अधिक चांगल्या प्रकारे विश्लेषण करण्यास आणि पारंपरिक पद्धतींनी शोधणे कठीण असलेले संभाव्य दोष ओळखण्यास मदत करू शकतात.