जैसे-जैसे कारखाने तेजी से जुड़ते जा रहे हैं, दुकान के फर्श से परे एक संरचनात्मक बदलाव उभर रहा है। वित्तीय प्रणालियाँ, जो लंबे समय से आवधिक रिपोर्टिंग चक्रों पर निर्भर हैं, एक बुनियादी सवाल का सामना करना शुरू कर रही हैं: जब मशीनें वास्तविक समय में अपनी गिरावट की रिपोर्ट करती हैं तो परिसंपत्ति मूल्यांकन को कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए?इसे संबोधित करने के लिए, वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक विनोथकुमार कोल्लुरु ने नवंबर 2025 में कनाडाई बौद्धिक संपदा कार्यालय के साथ पंजीकृत “आईओटी और एआई-आधारित रीयल-टाइम एसेट ट्रैकिंग और पोर्टफोलियो मैनेजमेंट सिस्टम” नामक आर्किटेक्चर के विकास का सह-नेतृत्व किया। विनिर्माण और लॉजिस्टिक्स वातावरण में संभावित उद्यम तैनाती के लिए फ्रेमवर्क वर्तमान में कोरल कंसल्टिंग सर्विसेज द्वारा व्यावसायिक मूल्यांकन के अधीन है।कोल्लुरु ने परिचालन वास्तविकता और वित्तीय प्रतिनिधित्व के बीच इस लगातार अंतर को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक प्रौद्योगिकी ढांचा विकसित किया है। उनका काम लाइव औद्योगिक संकेतों को रक्षात्मक वित्तीय समायोजन में अनुवाद करने पर केंद्रित है, जिससे परिसंपत्ति मूल्यों और जोखिम मॉडल को विकसित होने पर भौतिक स्थितियों को प्रतिबिंबित करने की अनुमति मिलती है।परिसंपत्ति-गहन उद्योगों में, संचालन और वित्त के बीच का अंतर अक्सर सिस्टम डिज़ाइन में अंतर्निहित होता है। सेंसर लगातार तापमान, कंपन, भार, उपयोग और उपकरण तनाव को ट्रैक करते हैं। हालाँकि, वित्तीय प्रणालियाँ निश्चित मूल्यह्रास कार्यक्रम और त्रैमासिक समीक्षाओं पर काम करती हैं। बैलेंस शीट पर पूरी तरह से मूल्यांकित रहते हुए परिसंपत्तियाँ कारखाने के स्तर पर गिरावट के शुरुआती संकेत दिखा सकती हैं। रखरखाव देनदारियाँ औपचारिक रूप से मान्यता प्राप्त होने से बहुत पहले ही जमा हो सकती हैं।कोल्लुरु ने कहा, “चुनौती डेटा संग्रह नहीं थी।” “औद्योगिक प्रणालियाँ पहले से ही विस्तृत परिचालन संकेत उत्पन्न करती हैं। गायब तत्व आर्थिक अनुवाद था। हम चाहते थे कि संपत्ति की स्थिति सीधे वित्तीय मूल्यांकन को इस तरह से सूचित करे जो स्वचालित, ऑडिट योग्य और अनुपालनपूर्ण हो।”रखरखाव टीमों के लिए अलर्ट उत्पन्न करने वाले पारंपरिक निगरानी प्लेटफार्मों के विपरीत, सिस्टम एक वित्तीय अनुवाद परत पेश करता है। एंबेडेड एज सेंसर गिरावट संकेतों और उपयोग पैटर्न को पकड़ते हैं। क्लाउड-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल उन संकेतों को वित्तीय चर के लिए मैप करते हैं, परिचालन स्थितियों में बदलाव के रूप में अनुमानित मूल्यह्रास, रखरखाव जोखिम और पोर्टफोलियो जोखिम को गतिशील रूप से पुनर्गणना करते हैं।प्रत्येक मूल्यांकन समायोजन को अंतर्निहित परिचालन साक्ष्य के लिए खोजा जा सकता है, जिससे ऑडिट समीक्षा का सामना करने के लिए डिज़ाइन किए गए दस्तावेज़ीकरण ट्रेल्स तैयार किए जा सकते हैं। एंटरप्राइज़ संसाधन नियोजन प्रणालियों को प्रतिस्थापित करने के बजाय, आर्किटेक्चर मौजूदा ईआरपी और पोर्टफोलियो प्रबंधन प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत होता है। रिपोर्टिंग मानकों को पूरा करने के लिए शासन नियंत्रण और अनुपालन सुरक्षा उपाय डेटा पाइपलाइन के भीतर अंतर्निहित हैं।व्यापक उद्योग संदर्भ इस दृष्टिकोण की प्रासंगिकता को रेखांकित करता है। वैश्विक स्तर पर औद्योगिक IoT अपनाने में तेजी जारी है, जबकि AI-संचालित वित्तीय मॉडलिंग समानांतर में विस्तारित हो रही है। फिर भी परिचालन डेटा स्ट्रीम और वित्तीय प्रणालियों के बीच एकीकरण सीमित है। पूंजी आवंटन निर्णय अक्सर स्थिर धारणाओं पर आधारित होते हैं जो अब वास्तविक दुनिया की परिसंपत्ति स्थितियों को प्रतिबिंबित नहीं कर सकते हैं।मशीन-स्थिति डेटा को वित्तीय मॉडलिंग में निरंतर इनपुट के रूप में रखकर, कोल्लुरु का ढांचा भौतिक गिरावट और वित्तीय मान्यता के बीच अंतराल को कम करना चाहता है। उद्देश्य केवल तेज़ रिपोर्टिंग नहीं है, बल्कि परिचालन साक्ष्य और आर्थिक प्रतिनिधित्व के बीच संरेखण है।क्या ऐसी प्रणालियाँ जटिल उद्यम अवसंरचनाओं को पार कर सकती हैं, इसका मूल्यांकन अभी भी चल रहा है। हालाँकि, जैसे-जैसे औद्योगिक प्रणालियाँ अधिक कनेक्टेड और डेटा-समृद्ध होती जा रही हैं, यह अपेक्षा कि वित्तीय धारणाएँ स्थिर रहेंगी, उचित ठहराना कठिन होता जा रहा है।उन उद्योगों के लिए जहां परिसंपत्ति स्वास्थ्य सीधे पूंजी जोखिम को आकार देता है, वास्तविक समय वित्तीय प्रतिक्रिया की ओर बदलाव डिजिटल परिवर्तन के अगले चरण का संकेत हो सकता है।