یہاں تک کہ جنریٹو اے آئی کے میدان میں ، بہت سارے اختلافات ہیں: ایک مخصوص ڈیٹا سیٹوں پر تربیت یافتہ AI ہے جو مخصوص مینوفیکچرنگ کی سہولیات اور ان کے سازوسامان اور سافٹ ویئر سسٹم کے لئے مخصوص ہے۔ دوسرا جنریٹو اے آئی ہے جو متعدد ذرائع سے مختلف موضوعات پر ڈیٹا کھلایا جاتا ہے - جن میں سے بہت سے لوگوں کے ساتھ شروع کرنے کے لئے قابل اعتماد نہیں ہوسکتے ہیں۔
اس مسئلے کو واضح کرنے میں مدد کے ل lets ، آئیے ڈیٹا تجزیات میں AI کی ایپلی کیشنز اور مینوفیکچرنگ پروڈکشن آپریشنز میں جنریٹو AI پر ایک نظر ڈالیں ، اور وہ صنعتی آٹومیشن ٹیکنالوجیز کے ساتھ کس طرح تعامل کرتے ہیں۔
ڈیٹا تجزیہ اور جنریٹو AI کے لئے AI کے درمیان فرق
آئیے اعداد و شمار کے تجزیے کے لئے AI سے شروع کریں۔ اگرچہ یہ آٹومیشن ٹکنالوجی کے شعبے میں نسبتا new نیا اضافہ ہے ، لیکن یہ کئی سالوں سے استعمال میں ہے ، جس میں پروڈکشن تجزیات سے لے کر پیش گوئی کی بحالی تک کی درخواستیں ہیں۔ اس کے سب سے بنیادی طور پر ، مینوفیکچرنگ ماحول میں ، ڈیٹا اینالٹکس اے آئی بنیادی طور پر کسی کمپنی کے پلانٹ کے سازوسامان اور سافٹ ویئر سسٹم سے ڈیٹا ان پٹ پر کارروائی کرتا ہے اور رجحانات اور بے ضابطگیوں کو اجاگر کرنے کے لئے الگورتھم کا اطلاق کرتا ہے اور ان مختلف نظاموں کے ذریعہ جمع کردہ ڈیٹا کے ارتباط کی بنیاد پر کاروباری امکانات کے بارے میں بصیرت فراہم کرتا ہے۔
جنریٹو اے آئی اصل مواد تیار کرسکتا ہے - بشمول متن ، تصاویر ، ویڈیو ، آڈیو ، یا سافٹ ویئر کوڈ - صارف کے اشارے یا درخواستوں کی بنیاد پر۔ چونکہ جنریٹو اے آئی بہت سارے مختلف ذرائع سے بڑی مقدار میں اعداد و شمار وصول کرسکتا ہے ، لہذا ہم "فریبزن" جیسے معاملات دیکھتے ہیں ، جن کو نتائج کو عملی جامہ پہنانے سے پہلے انسانوں کے ذریعہ مکمل طور پر جانچ پڑتال کرنے کی ضرورت ہے۔ تاہم ، نوٹ کریں کہ یہ عمومی مقصد پیدا کرنے والا AI ہے۔
زیادہ کنٹرول شدہ ماحول میں ، نتائج زیادہ قابل اعتماد ہوں گے اگر کسی جنریٹو اے آئی سسٹم میں کھلایا گیا ڈیٹا کسی قابل اعتماد ذریعہ کے ذریعہ فراہم کیا جاتا ہے اور اس کی توجہ کسی مخصوص کمپنی یا شراکت دار کمپنیوں کے گروپ کے سامان اور سسٹم پر مرکوز ہے۔
یہی وجہ ہے کہ آپ دیکھتے ہیں کہ بہت ساری آٹومیشن ٹکنالوجی کمپنیاں جن میں عام طور پر "کوپائلٹ" کے نام سے جانا جاتا ہے۔ یہ سسٹم نسبتا closed بند ڈیٹا سیٹوں پر تربیت یافتہ ہیں جو صارف کے اطلاق کے منظر نامے اور انٹرنیٹ سے مختلف وسائل کو کھرچنے کے بجائے اس سے وابستہ ٹیکنالوجیز سے مخصوص ہیں۔
آٹومیشن ٹکنالوجی فروش جنریٹو اے آئی کو کیسے نافذ کرسکتے ہیں
جس طرح پچھلے کچھ سالوں میں اعداد و شمار کے تجزیات کے لئے AI ہر قسم کے مینوفیکچرنگ سسٹم میں ہر جگہ عام ہوچکا ہے ، اسی طرح مینوفیکچرنگ آپریشنز اور ڈیزائن ایپلی کیشنز میں جنریٹو اے آئی کا استعمال آج تیزی سے بڑھ رہا ہے۔ صنعتی سائبرسیکیوریٹی کو فروغ دینے اور جنریٹو اے آئی کے انضمام کو دکان کے فرش کی کارروائیوں میں منتقل کرنا۔
جامد اور متحرک مشین ڈیٹا کے مابین تعامل پلیٹ فارم کے صارفین کو آپریشنل عمل پر ایک نئی سطح پر قابو پانے کے ساتھ فراہم کرے گا۔ "کنٹرول کی نئی سطح" کا مطلب یہ ہے کہ صارف اپنی زبان میں کوپائلٹ ٹکنالوجی کے ساتھ بات چیت کرسکیں گے اور اپنی ضروریات کی بنیاد پر تفصیلی ہدایات اور سفارشات حاصل کرسکیں گے۔ سروسو کا کہنا ہے کہ بحالی کے نظام الاوقات سے لے کر ریئل ٹائم مسئلے کو حل کرنے تک - ورک فلوز کو خودکار کرنے کی صلاحیت - کوپیلٹ کے ذریعہ فراہم کردہ AI سے چلنے والی بصیرت کو ٹھوس ، موثر عمل میں ترجمہ کرنے اور ٹائم ٹائم کو کم سے کم کرنے میں مدد فراہم کرنے میں مدد ملتی ہے۔
جنریٹو ڈیزائن کو طویل عرصے سے آٹومیشن مینوفیکچررز نے اپنی مصنوعات کو ڈیزائن کرنے کے لئے استعمال کیا ہے ، اور جنریٹو اے آئی کے انضمام کے ساتھ ، جنریٹو ڈیزائن ایک بڑے ارتقا سے گزر رہا ہے۔ جنریٹو اے آئی جنریٹو ڈیزائن کے لئے ایک نئی جہت لاتا ہے ، جس سے انجینئرز اور مینوفیکچررز کو "ہیومن ان ان لوپ" صلاحیتوں کو متعارف کراتے ہوئے آٹومیشن ٹیکنالوجیز کو حاملہ ، تخلیق اور بہتر بنانے کے طریقے کو تبدیل کیا جاتا ہے۔
روایتی AI اور مربوط جنریٹو AI کے ابھرتے ہوئے رجحان کا استعمال کرتے ہوئے موجودہ جنریٹو ڈیزائن کی صلاحیتوں میں فرق کرنا ضروری ہے۔ روایتی جنریٹو ڈیزائن کے طریقوں کے برعکس ، جو مکمل طور پر AI الگورتھم پر انحصار کرتے ہیں ، جنریٹو AI کا اضافہ ایک زیادہ انٹرایکٹو اور تکراری نقطہ نظر متعارف کراتا ہے جہاں انجینئر AI سسٹم کو زیادہ سے زیادہ بہتر حلوں کی رہنمائی کے لئے آراء فراہم کرسکتے ہیں۔ اس کی مدد سے وہ ایک وسیع ڈیزائن کی جگہ تلاش کرسکتے ہیں اور مخصوص پیرامیٹرز ، رکاوٹوں اور کارکردگی کے اہداف کی بنیاد پر بڑی تعداد میں ممکنہ ڈیزائن تیار کرسکتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر خاص طور پر خودکار نظاموں کے لئے موزوں ہے ، جہاں اکثر متعدد متغیرات اور مسابقتی مقاصد کو متوازن کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
خود کار نظاموں میں جنریٹو AI-ڈرائیوین جنریٹو ڈیزائن کا اطلاق اس رفتار کو بڑھا سکتا ہے جس پر متعدد ڈیزائن متبادل تیار اور تشخیص کیے جاتے ہیں۔ ٹونی کا کہنا ہے کہ گھنٹوں یا دنوں کے معاملے میں ، یہ نظام سیکڑوں یا اس سے بھی ہزاروں ڈیزائن کے اختیارات پیدا کرسکتا ہے ، ہر ایک کو دیئے گئے پیرامیٹر کے لئے بہتر بنایا گیا ہے۔
ایک اور درخواست جس کا حوالہ دیا گیا ہے اس کا تعلق صنعت کے معیار اور بہترین طریقوں کے ساتھ ٹکنالوجی کی سیدھ سے ہے۔ جنریٹو اے آئی کا استعمال اس بات کی تصدیق کے لئے کیا جاسکتا ہے کہ ایک نظام ان علاقوں کو اجاگر کرکے سائبرسیکیوریٹی کے معیارات پر پورا اترتا ہے جہاں نظام قائم کردہ اصولوں سے انحراف کرتا ہے ، جس سے انجینئروں کو منصوبوں میں مستقل مزاجی اور معیار کو برقرار رکھنے میں مدد ملتی ہے۔ اس ٹیکنالوجی کا استعمال انجینئرنگ ٹیموں کے طریقوں کو معیاری بنانے کے لئے بھی کیا جاتا ہے ، خاص طور پر ایسے حالات میں جہاں مختلف سطح کے تجربے والے انجینئروں کو ایک ہی ڈیزائن کے معیار پر عمل کرنے اور مستقل لائبریریوں کو استعمال کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ مستقل مزاجی بہت قیمتی ہے جب مختلف سائٹوں یا ماحول میں سسٹم کی کاپی کرتے ہیں ، کیونکہ جنریٹو اے آئی مجموعی ڈیزائن کی سالمیت کو برقرار رکھتے ہوئے مناسب ایڈجسٹمنٹ کی تجویز کرسکتا ہے۔
صنعتی پیداواری AI ایپلی کیشنز کے بارے میں کھلے ذہن میں رکھیں
عام مقصد کے جنریٹو اے آئی ٹولز کے ساتھ مسئلہ ، جو سب سے زیادہ میڈیا کی توجہ حاصل کرتے ہیں ، وہ یہ ہے کہ وہ آٹومیشن ٹیکنالوجیز میں ابھرنے والی نئی AI ایپلی کیشنز کو مسترد کرتے ہیں۔ نتائج کی درستگی کو یقینی بنانے کے لئے آٹومیشن فروشوں سے صنعتی جنریٹو اے آئی ٹولز مخصوص ڈیٹا سیٹ اور ڈیٹا کے ذرائع پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔
اپنے ذہن کو صنعتی پیداواری AI کے لئے کھلا رکھنے کے لئے ، اس معاملے پر غور کریں: کچھ 20 سال پہلے ، بہت سے مینوفیکچرنگ انجینئرز نے ایتھرنیٹ کو فیکٹری فلور نیٹ ورکنگ کے لئے ایک موثر انتخاب نہیں سمجھا۔
مینوفیکچرنگ انڈسٹری کے لئے جنریٹو اے آئی ٹکنالوجی کی مزید ترقی اہم ہے تاکہ صنعت کے کارکنوں کی اگلی نسل کی رہنمائی کے لئے اپنی پیشہ ور انجینئرنگ ، آپریشنز اور بحالی کے عملے کے علم کے حصول پر توجہ دی جاسکے۔ توقع کی جاتی ہے کہ ان مینوفیکچرنگ جنریٹو اے آئی ٹولز سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ اس ٹکنالوجیوں کو حاصل کریں جو اس مقصد کو حاصل کرنا آسان بناتے ہیں۔