ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਫੈਕਟਰੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸਦੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਜਾਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਬਾਕੀ ਹਿੱਸੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨਗੇ, ਇੱਕ ਫੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਇੱਕ ਸ਼ਿਫਟ ਜੋੜਨਾ, ਨਵੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਖਰੀਦਣਾ, ਬਫਰ ਘਟਾਉਣਾ, ਸਟਾਫਿੰਗ ਬਦਲਣਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਉਤਪਾਦ ਮਿਸ਼ਰਣ ਅਪਣਾਉਣਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੱਲ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਰੁਕਾਵਟ (bottleneck) ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਥਾਂ ਖਿਸਕ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਐਪੀਸੋਡ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਫੈਕਟਰੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ, ਉਤਪਾਦਨ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, Digital Twins, finite capacity, bottleneck management, ਅਤੇ manufacturing optimization ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਕਿ ਨਿਰਮਾਤਾ ਕਿਵੇਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸ਼ਾਪ ਫਲੋਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਰਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਫੈਕਟਰੀ ਬਦਲਾਵਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਾਉਣਾ ਔਖਾ ਕਿਉਂ ਹੈ
ਵਧੇਰੇ ਮਸ਼ੀਨ ਘੰਟੇ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਵਧੇਰੇ ਗਾਹਕ ਆਰਡਰ ਭੇਜੇ ਜਾਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਸ਼ਿਫਟ ਮਸ਼ੀਨਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਅਸੈਂਬਲੀ, ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ, ਮਟੀਰੀਅਲ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਜਾਂ ਯੋਗ ਲੇਬਰ ਸੀਮਤ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਰਕ ਸੈਂਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਵੇ, ਜਦਕਿ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਕਤਾਰਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਰਹਿਣ। ਇਸੇ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਹਰ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ।

ਫੈਕਟਰੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਅਸਲ ਮਤਲਬ
ਫੈਕਟਰੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਪੂਰੇ ਪਲਾਂਟ ਦਾ ਮਹਿੰਗਾ 3D ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਇਹ ਮਾਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਰਡਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਵੇਂ ਲੰਘਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਰੂਟਿੰਗ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਕ੍ਰਮ
• ਮਸ਼ੀਨ ਅਤੇ ਲੇਬਰ ਸਮਰੱਥਾ
• ਸ਼ਿਫਟ ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਵਿੰਡੋਜ਼
• ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਤੇ ਚੇਂਜਓਵਰ ਸਮਾਂ
• ਮਟੀਰੀਅਲ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ
• ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ WIP
• ਕੁਆਲਿਟੀ ਹੋਲਡ ਅਤੇ ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ
• ਲੇਬਰ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾਵਾਂ
• ਬੈਚ ਨਿਯਮ
• ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਵਿਘਨ
• Dispatching ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਨਿਯਮ

ਇਸ ਨਾਲ ਨਿਰਮਾਤਾ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ਿਫਟ ਤਹਿ ਕੀਤੇ ਵਾਧੂ ਸ਼ਿਫਟ ਦੀ ਪਰਖ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਏ ਬਿਨਾਂ ਬਫਰ ਪੱਧਰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਆਰਡਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਉਤਪਾਦ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ERP ਬਨਾਮ MES ਬਨਾਮ ਫੈਕਟਰੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ
ERP ਵਪਾਰਕ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਯੋਜਨਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਮੰਗ, ਮਾਤਰਾ, ਨਿਯਤ ਮਿਤੀਆਂ, ਮਟੀਰੀਅਲ, ਰੂਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਮਰੱਥਾ। MES ਇਹ ਸਬੂਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਤਪਾਦਨ ਦੌਰਾਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਇਆ। ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਜੋੜਦਾ ਹੈ: ਜੇ ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਬਦਲੀਏ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਕਿਸੇ ਵਰਕ ਸੈਂਟਰ ਕੋਲ ERP ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿਸ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਅਸਲ ਸ਼ਾਪ ਫਲੋਰ ਸੈੱਟਅੱਪ, ਟੂਲਿੰਗ, ਆਪਰੇਟਰ ਯੋਗਤਾਵਾਂ, ਮਟੀਰੀਅਲ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਕ੍ਰਮ-ਨਿਰਧਾਰਨ ਕਾਰਨ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। MES ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਥਾਰਥਕ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਕੱਲਾ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਸ਼ਿਫਟ ਤਬਦੀਲੀ, ਸਮਰੱਥਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ dispatching ਨਿਯਮ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ।

ਫੈਕਟਰੀ ਡੇਟਾ ਤੋਂ Digital Twin ਤੱਕ
ਡੇਟਾ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫੈਕਟਰੀ ਮਾਡਲ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ Digital Twin ਉਤਪਾਦਾਂ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਸਰੋਤਾਂ, ਲੋਕਾਂ, ਟੂਲਾਂ, ਮਟੀਰੀਅਲਾਂ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਹਾਲਤਾਂ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਪਰਖ ਲਈ ਆਧਾਰ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਫੈਕਟਰੀ ਦੀ ਹਰ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨ ਵਰਚੁਅਲ ਨਕਲ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਟੀਕ ਹੋਵੇ।

ਸਮਰੱਥਾ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਪਰਖ ਕਰੋ
ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਰਮਾਤਾ ਇਹਨਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਨਵੀਂ ਮਸ਼ੀਨ → ਤੇਜ਼ ਚੱਕਰ ਸਮਾਂ → ਵਾਧੂ ਸ਼ਿਫਟ → ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਰੋਤ → ਸਬਕੰਟਰੈਕਟਿੰਗ → ਵੱਖਰੇ ਸੀਕੁਐਂਸਿੰਗ ਨਿਯਮ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਥਰੂਪੁਟ, ਲੀਡ ਟਾਈਮ, ਕਤਾਰ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਉੱਪਰਲੇ ਪੜਾਅ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਅਸੈਂਬਲੀ 'ਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਡੀ ਕਤਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਲੋਕ ਵੀ ਸੀਮਤ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ
ਇੱਕ ਸ਼ਿਫਟ ਵਿੱਚ ਦਸ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਦਸ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਬਦਲਣਯੋਗ ਇਕਾਈਆਂ ਹੋਣ। ਉਤਪਾਦਨ ਕੁਝ ਖਾਸ ਆਪਰੇਟਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਹਿਲੇ ਪੁਰਜ਼ੇ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਪਕਰਣ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਰੈਗੂਲੇਟਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਯਥਾਰਥਕ ਨਿਰਮਾਣ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਹੈੱਡਕਾਊਂਟ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਹੁਨਰ, ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ, ਸ਼ਿਫਟ ਕਵਰੇਜ, ਸੁਪਰਵਿਜ਼ਨ, ਸਹਾਇਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਉਤਪਾਦ ਮਿਸ਼ਰਣ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ-ਨਿਰਧਾਰਨ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ
ਦੋ ਉਤਪਾਦਨ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਆਰਡਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਫੈਕਟਰੀ ਦਾ ਲੋਡ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਚੱਕਰ ਸਮੇਂ, ਸੈੱਟਅੱਪ, ਟੂਲ, ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ, ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਰੀਵਰਕ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਔਸਤ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਉਹ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਛੁਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡਿਲੀਵਰੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੈਅ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕ੍ਰਮ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਮਾਨ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਨਾਲ ਚੇਂਜਓਵਰ ਘਟ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਨਿਯਤ ਮਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਦੇਣ ਨਾਲ ਚੁਣੀਆਂ ਗਾਹਕ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਸੁਧਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਸਮਾਂ ਵਧ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫੈਕਟਰੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਯੋਜਨਾਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕੋ ਮੰਗ ਉੱਤੇ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਔਸਤਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ।

ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀ ਫੈਕਟਰੀ ਦੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ, ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਉਤਪਾਦਨ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ: ਜੇ ਅਸੀਂ ਇਸ ਮਸ਼ੀਨਿੰਗ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਦੇਰ ਵਾਲੀ ਸ਼ਿਫਟ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਅਗਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਬੇਕਾਬੂ ਕਤਾਰ ਬਣਾਏ ਬਿਨਾਂ ਨਿਯਤ ਮਿਤੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਆਮ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾ ਲਵੇ, ਤਾਂ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਸ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਾਲ ਪਰਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਹਿੰਗੇ ਸਮਰੱਥਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੀ ਇਹੀ ਤਰੀਕਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਐਪੀਸੋਡ ਉਤਪਾਦਨ ਯੋਜਨਾਕਾਰਾਂ, ਨਿਰਮਾਣ ਲੀਡਰਾਂ, ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਰਾਂ, ਪਲਾਂਟ ਮੈਨੇਜਰਾਂ, ਇੰਡਸਟਰੀਅਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਡੇਟਾ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ERP, MES, APS, Digital Twins ਜਾਂ ਸਮਾਰਟ ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਹੈ।

ਇਸ ਪੋਡਕਾਸਟ ਦੇ ਸਮਰਥਕ ਬਣੋ: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-a-microsoft-mvp-podcast-by-mirko-peters--6704921/support.