مارکیٹ کے اتار چڑھاو ، سپلائی چین کی رکاوٹیں ، مزدوری کی قلت ، اور ایک تیز رفتار عالمی صنعت ہر سائز کے مینوفیکچررز کو اپنے کام کرنے کے طریقے کا از سر نو جائزہ لینے پر مجبور کررہی ہے۔ بہت سے مینوفیکچررز نے مسابقتی کنارے کو برقرار رکھنے اور طویل عرصے سے کاروباری چیلنجوں سے نمٹنے کے لئے ٹکنالوجی کو اپنانا شروع کیا ہے۔ آٹومیشن سے لے کر ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز ، صنعتی آئی او ٹی ، اور بہت کچھ ، کاروبار ان بدعات کو بالآخر متنوع نظاموں ، عملوں اور لوگوں کے اعداد و شمار پر قبضہ کرنے کے لئے بہتر فیصلے کرنے کے لئے درکار اسٹریٹجک بصیرت فراہم کرسکتے ہیں۔
اس میں کوئی شک نہیں کہ ان کمپنیوں کے پاس کام کرنے کے لئے بہت سارے ڈیٹا موجود ہیں۔ میک کینسی کے ایک مطالعے کے مطابق ، مینوفیکچرنگ 1.9 پیٹا بائٹس یا 1،900 ، 000 ٹیرا بائٹس کو سالانہ ڈیٹا کی تیار کرتی ہے۔ مسئلہ یہ تھا کہ انہیں ڈیٹا پر قبضہ اور تجزیہ کرنے اور اسے قابل استعمال معلومات میں تبدیل کرنے کے لئے ایک بہتر طریقہ کی ضرورت ہے ، اور انہیں اسے جلدی سے کرنے کی ضرورت ہے۔ اس کے نتیجے میں ، بہت سارے کاروبار مصنوعی ذہانت (AI) کی طرف رجوع کر رہے ہیں تاکہ وہ اپنے کاموں کو بہتر بنانے کے ل their اپنے ڈیٹا سے مواقع تلاش کرسکیں۔
اعداد و شمار کے تجزیے کے لئے اے آئی کیوں کامل ہے؟
مینوفیکچرنگ کی پیداوار اور اپ ٹائم کو بہتر بنانے سے لے کر ، مطالبہ کی درست طریقے سے پیش گوئی کرنے اور مشینوں کی نگرانی کرنے ، اور یہاں تک کہ اثاثوں کو کنٹرول کرنے اور مصنوعات کے معیار کو بہتر بنانے سے لے کر ، مجموعی کارکردگی اور پیداواری پیمائش کی پیمائش کو نمایاں طور پر بہتر بنانے کے لئے اے آئی کا فائدہ اٹھایا جاسکتا ہے۔
یہ جادو نہیں ہے ، بلکہ الگورتھم کا ایک پیچیدہ مجموعہ ہے جو مختلف متغیرات میں بڑی مقدار میں اعداد و شمار کا تجزیہ کرتا ہے ، نمونوں سے وابستہ ہوتا ہے یا سیکھنے دیتا ہے ، اور مستقبل کی ریاستوں کی پیش گوئی کرنے میں مدد کے لئے اس علم کو موجودہ حالات پر لاگو کرتا ہے۔ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ انسان یہ کام انجام نہیں دے سکتے ہیں ، لیکن یہ کہ ال ان کو تیزی سے انجام دے سکتا ہے اور زیادہ سے زیادہ صحت سے متعلق زیادہ ڈیٹا پر کارروائی کرسکتا ہے ، جس سے کاروباری نتائج کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
مثال کے طور پر ، کسی بھی مینوفیکچرنگ ماحول میں ، روایتی طور پر کئی مختلف ورک گروپس اور مشینیں موجود ہیں جو سب اپنا ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں۔ ہر آلے سے حاصل کردہ معلومات معیار ، شکل اور وقت میں مختلف ہوسکتی ہیں ، جو رکاوٹیں پیدا کرسکتی ہیں اور اعداد و شمار سے کسی بھی معنی خیز بصیرت کا تجزیہ اور اکٹھا کرنا مشکل بنا سکتی ہیں۔
اے آئی ٹکنالوجی کی مدد سے ، بڑی مقدار میں ڈیٹا پر تیزی سے عملدرآمد کیا جاسکتا ہے ، جس سے کمپنیوں کو آپریشنل معلومات کو تیزی سے اور درست طریقے سے یکجا کرنے ، متبادلات کی بنیاد پر نتائج کی پیش گوئی کرنے اور مینوفیکچررز کو فرتیلی ، باخبر فیصلے کرنے کے قابل بنانے کے قابل بناتا ہے۔ یہ پیش گوئی کی یہ پیش گوئی کی صلاحیت وہ جگہ ہے جہاں AI کی طاقت ہے ، اور اس سے مصنوعات کی پیداوار میں بہت اضافہ ہوسکتا ہے۔
مصنوعات کے معیار کے مسائل کی بنیادی وجہ کی نشاندہی کرکے ، AI مصنوعات کے نقائص اور سکریپ کی شرحوں کو کم کرنے اور مینوفیکچرنگ کی پیداوار میں اضافہ کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔ تفصیلی معلومات اور تجزیہ کے ساتھ ، مینوفیکچررز کوالٹی کنٹرول کے مسائل کو حل کرنے سے پہلے کمپنی کی نچلی لائن کو براہ راست متاثر کرسکتے ہیں۔ آئیے ایسی ہی ایک مثال دیکھیں۔
انجن کے معیار کو بہتر بنانے کے لئے AI کا استعمال کریں
ایک عالمی انجن تیار کرنے والا جنریٹر سیٹ ، بحری اور سمندری ایپلی کیشنز ، اور فوجی گاڑیوں کے لئے بڑے ڈیزل انجن تیار کرتا ہے۔ اسمبلی کے بعد ، ہر انجن کو سخت جانچ کا نشانہ بنایا جاتا ہے۔ جانچ کے دوران ، یہاں تک کہ سب سے زیادہ تجربہ کار آپریٹرز اکثر کسی مسئلے کی ٹھیک ٹھیک علامتوں کا پتہ لگانے میں ناکام رہتے ہیں ، جس کی وجہ سے ٹیسٹنگ کے دوران تباہ کن ناکامیوں کا باعث بنتا ہے یا انجن کی خدمت میں ایک بار۔ ان ناکامیوں نے نمایاں نقصانات ، تاخیر سے کھیپوں ، ٹیسٹنگ کے پس منظر اور اپ اسٹریم پروڈکشن کو پیدا کیا ہے ، کمپنی کو سالانہ لاکھوں ڈالر لاگت آئے گی ، اور وقت پر فراہمی پر منفی اثر پڑتا ہے۔
مسئلہ اعداد و شمار کی کمی نہیں ہے ، لیکن یہ کس طرح استعمال ہوتا ہے۔ در حقیقت ، پلانٹ برسوں سے عمل کے اعداد و شمار کو جمع کررہا تھا ، لیکن ناکامی کے ہونے کے بعد اسے صرف فالو اپ کام کے لئے استعمال کیا گیا تھا۔ اس رد عمل کے طریقے سے اعداد و شمار کو دیکھ کر ، ٹیم یہ سمجھنے سے قاصر ہے کہ یہ ناکامی کیوں ہو رہی ہے یا ان کو عملی طور پر ان سے نمٹ رہی ہے۔ آخر کار ، ان مسائل کو کاروبار کرنے کی لاگت کے طور پر دیکھا جاتا ہے جب تک کہ کمپنی موجودہ اعداد و شمار پر AI کا استعمال نہ کرنے پر غور کرے تاکہ ان کے ہونے سے پہلے ہی اثاثوں کی اہم ناکامیوں کی پیش گوئی کی جاسکے۔
کارخانہ دار نے ایک پائلٹ پروگرام کے ساتھ شروع کیا تاکہ AI کے لئے ضروری ڈیٹا فاؤنڈیشن کا اثر پیدا کیا جاسکے۔ تاریخی اعداد و شمار کو استعمال کرنے کی ضرورت کے پیش نظر ، کمپنی نے پہلے AI کی مدد سے ڈیٹا کی صفائی اور تجزیہ کیا ، جس سے 20 بلین ڈیٹا پوائنٹس کو 100 انجنوں سے کم کرکے 48 گھنٹوں میں سب سے زیادہ بااثر ڈیٹا پوائنٹس میں سے 6 ارب تک پہنچ گیا۔
اگلا ، اعداد و شمار کو تصور کرنے اور کسی بھی ڈیٹا کے فرق کی نشاندہی کرنے کے لئے متعدد ماڈل سیٹ کو وقت اور ماڈل کے لحاظ سے مربوط کریں۔ گیپ تجزیہ کی بنیاد پر ، کچھ اعداد و شمار کو زیادہ کثرت سے نکالنے کے لئے ایڈجسٹمنٹ کی گئیں ، اس طرح ماڈلنگ میں بہتری آتی ہے۔ اے آئی پلیٹ فارم کا استعمال کرکے ، پورا تجزیہ کم خطرہ والے ماحول میں کیا جاتا ہے جس کے بغیر موجودہ پیداوار پر کوئی اثر پڑتا ہے۔
اس اعداد و شمار سے ، مینوفیکچررز بیس لائنوں کو قائم کرنے ، رجحانات اور بے ضابطگیوں کی نشاندہی کرنے اور معلومات کو عملی جامہ پہنانے کے منصوبے تیار کرنے کے اہل ہیں۔ صرف چند ہفتوں میں ، انہوں نے ایک رپورٹ تیار کی جس میں سیریل نمبر کے ذریعہ رسک انجنوں کے ایک گروپ کی نشاندہی کی گئی۔ اس معلومات کی بنیاد پر ، مینوفیکچررز کو شبہ ہے کہ ان انجنوں میں کوالٹی کنٹرول ٹیسٹ یا فیلڈ میں پریشانیوں کا زیادہ امکان ہے۔ ٹیسٹ کے اعداد و شمار کو اصل مصنوعات کی ناکامیوں سے جوڑ کر ، رپورٹ میں کئی سالوں میں انجن کی 80 فیصد سے زیادہ پریشانیوں کی درست شناخت کی گئی ہے۔
یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ یہ پروجیکٹ ایک تکراری عمل ہے ، کیونکہ اے آئی ماڈل مستقل طور پر سیکھ رہا ہے۔ تقریبا 45 دن میں ، ماڈل صفر غلط مثبت شرح کے ساتھ 30 منٹ پہلے کی ناکامیوں کی پیش گوئی کرنے میں کامیاب رہا۔
کارروائیوں میں خلل کو کم سے کم کریں
سرکاری لانچ کے دوران ، AL حل ٹیسٹ کنٹرول سسٹم اور ہیومن مشین انٹرفیس (HMI) کے ذریعہ تیار کردہ اصل وقت کے اعداد و شمار سے منسلک ہوتا ہے۔ اس کا عام آپریشن پر کوئی اثر نہیں پڑتا ہے۔ در حقیقت ، ماڈل کو کمپنی کے معیاری ٹیسٹ سافٹ ویئر کے ساتھ مربوط کیا گیا تھا ، اور آپریٹر کو یہ بھی معلوم نہیں تھا کہ اس پر عمل درآمد کیا گیا ہے۔ انہیں صرف یہ جاننے کی ضرورت ہے کہ اب ان کا HMI انٹرفیس انہیں کسی بھی ممکنہ مسئلے اور ان سے نمٹنے کے طریقوں سے آگاہ کرے گا۔
پہلے 90 دنوں میں ، اے آئی ایپلی کیشن نے 20 ریئل ٹائم واقعات کا پتہ لگایا ، انجن کو پہنچنے والے نقصان میں million 4.5 ملین سے زیادہ سے زیادہ سے زیادہ سے زیادہ کا پتہ چلا ، اور اس منصوبے کے لئے سرمایہ کاری (آر اوآئ) پر 10x ریٹرن حاصل کیا۔
جیسا کہ یہ معاملہ واضح کرتا ہے ، اے آئی کا فائدہ اٹھانا مینوفیکچررز کو معیاری نقائص کو فعال طور پر کم کرنے ، رقم کی بچت اور ترسیل کی شرحوں میں بہتری لانے کا ایک طریقہ فراہم کرسکتا ہے جبکہ آپریشنوں میں رکاوٹ کو کم سے کم کرتا ہے۔ اعداد و شمار کی ٹھوس بنیاد کے ساتھ شروع کرتے ہوئے اور تجربہ کار شراکت داروں کے ساتھ کام کرنے سے ، اے آئی کاروباری نتائج کو آگے بڑھانے کے لئے درکار بصیرت فراہم کرسکتا ہے اور مینوفیکچررز کو آج کے تیزی سے تیار ہوتے کاروباری ماحول میں مقابلہ کرنے میں مدد فراہم کرسکتا ہے۔
لیکن AI کو ایک سائز کے فٹ ہونے والے تمام حل کی ضرورت نہیں ہے۔ آپ کی ضروریات ، اطلاق اور مخصوص صورتحال پر منحصر ہے ، مختلف حلوں کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کی ضرورت ہے۔ لہذا ، یہ ضروری ہے کہ آپ کی طرف سے ایک قابل اعتماد ساتھی ہو۔ جب اے آئی کی بات آتی ہے تو ، وہ اس بات کا اندازہ کرسکتے ہیں کہ آپ اپنے ڈیجیٹل تبدیلی کے سفر پر کہاں ہیں ، اپنے اہداف یا چیلنجوں کو سمجھ سکتے ہیں ، اور اعلی دکانداروں سے حل کی نشاندہی کرسکتے ہیں جو آپ کی اصل ضروریات کے مطابق ہیں۔