नए AI के साथ बड़े उद्योग को बदलते

प्रौद्योगिकी के आगमन ने बड़े उद्योग को नाटकीय तरीके से बदल दिया है और कंपनी के नेताओं को पारंपरिक व्यवसाय मॉडल को फिर से विकसित करने की जरूरत है। यह एक ऐसा विकास है, जिसने हाल के वर्षों में संगठनों को शैली, पैमाने, तकनीक और दक्षता में बड़े विकास से गुजारा है।

उस ने कहा, बड़े पैमाने पर औद्योगिक संचालन में कुछ बहुत ही अकुशल प्रक्रियाएं भी शामिल हैं, जिनमें निरंतर शोधन, मरम्मत और समायोजन की आवश्यकता होती है। इसका अर्थ है कि महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, परिचालन को सुव्यवस्थित करने, उत्पादन क्षमता बढ़ाने, डाउनटाइम को कम करने और निचला रेखा बढ़ाने के लिए बहुत कुछ किया जाना बाकी है।

बड़े उद्योग के लिए रामबाण

यही कारण है कि उद्योग 4.0 - बड़े औद्योगिक और विनिर्माण कार्यों के भीतर प्रगति और नवाचारों के विशाल सरणी के लिए सामूहिक संज्ञा - इस तरह के एक गर्म विषय बनी हुई है। और कुछ परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों जैसे कि विकास की क्षमता को देखते हुए; AI, औद्योगिक IoT और बड़ा डेटा यह देखना मुश्किल नहीं है कि क्यों।

आधुनिक व्यवसाय सेंसर लागत में मुख्य गिरावट के लिए डेटा की भारी मात्रा में उत्पादन कर रहे हैं, जिसने उत्पादन के हर चरण में डेटा संग्रह की अनुमति दी है। यह, प्रभावी रूप से उपयोग किए जाने पर इस डेटा की शक्ति के बारे में अधिक जागरूकता और समझ के साथ युग्मित है, जिसने पौधों और मशीनरी को बुद्धिमान और कनेक्टेड चीजों में बदल दिया है, जिन्हें आमतौर पर औद्योगिक IoT के रूप में जाना जाता है। आज, एक विशिष्ट औद्योगिक IoT परिनियोजन में हजारों सेंसर और डेटा स्रोत हैं जो आपूर्तिकर्ता, निर्माता, लॉजिस्टिक्स और वेयरहाउस प्रतिभागियों को जोड़ते हैं। लेकिन डेटा की मात्रा, वेग और विविधता के साथ-साथ डेटा और प्रतिभागियों की क्रियाओं की अन्योन्याश्रयता के कारण, Io को फ़िल्टर करने और समझने के बिना IoT के लाभ को पूरी तरह से महसूस नहीं किया जा सकता है।

जब आप अन्य तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग, कनेक्टेड वर्कर क्षमताओं और डिजिटल जुड़वाँ को जोड़ते हैं, तो बड़े उद्योग के लिए रामबाण की कल्पना करना संभव है - एक उच्च अंतर्संबंधित, अनुकूलित और स्वायत्त संचालन जो अगले स्तर पर स्वचालन लेता है और किसी भी मानव के लिए बहुत कम आवश्यकता होती है दखल अंदाज

चपलता की जरूरत है

इस दृष्टि की प्राप्ति महत्वपूर्ण है क्योंकि संगठनों को ज्ञान, क्षमताओं, प्रक्रियाओं और संस्कृतियों में निरंतर निवेश करने की आवश्यकता है जो एक अलग गुणवत्ता - चपलता को बढ़ावा देते हैं। 2020 के पहले छह महीनों ने व्यवसायों को बदलने, अनिश्चितता का जानबूझकर और निर्णायक रूप से दोहन करने, और उनकी समझ में आने वाली तकनीक के अभूतपूर्व वादे को पूरा करने के लिए व्यवसायों की आवश्यकता पर प्रकाश डाला है।

कोविद -19 महामारी से पहले भी, अधिकांश कंपनियां वैश्विक प्रतिस्पर्धा, छोटी व्यवसाय चक्र, पर्यावरण दबाव और व्यापक उत्पाद श्रृंखला जैसे रुझानों के कारण अस्थिर और अप्रत्याशित मांग का सामना कर रही थीं, लेकिन इन दबावों और व्यवसायों ने उनकी प्रतिक्रिया को तेजी से बढ़ाया है। । वास्तव में, हम पिछले तीन वर्षों की तुलना में 2020 के पहले छह महीनों में कैसे रहते हैं, के कामकाजी मॉडल तेजी से बदल गए हैं, जबकि विश्लेषकों का अनुमान है कि दो साल का परिवर्तन लगभग 10 सप्ताह में संकुचित हो गया है।

यदि किसी संगठन को चुस्त बनाने की आवश्यकता पहले नहीं थी, तो निश्चित रूप से अब है।

सभी दुनिया का सबसे अच्छा सम्मिश्रण

इसमें कोई संदेह नहीं है कि संगठनों को सहक्रियाओं को महसूस करने के लिए प्रौद्योगिकियों को संयोजित करने में सक्षम होना चाहिए जो कोविना के बाद के वाणिज्य की दुनिया में अंतर होगा। इसका मतलब है कि विभिन्न स्रोतों की विशाल रेंज से डेटा एकत्र करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करना और सुधार, मरम्मत, विस्तार और यहां तक ​​कि नए व्यापार के अवसरों के जवाब देने की चपलता - सभी एक समीचीन तरीके से, कंपनी के लिए समय और प्रयास की बचत करना नेताओं और कर्मचारियों के लिए सुरक्षा बनाए रखना। सीधे शब्दों में कहें, क्या आवश्यक है सभी दुनिया के सर्वश्रेष्ठ मिश्रण करने के लिए एक आवेदन पत्र है।

इस तरह के एक अनुप्रयोग का निर्माण एक महत्वपूर्ण विकास है क्योंकि यह सूचना प्रौद्योगिकी और परिचालन प्रौद्योगिकी को तेज चपलता और स्थितिजन्य जागरूकता के लिए विभाजित करके संचालन में एकल इंटरफ़ेस के रूप में कार्य करता है। ऐसा करने पर यह औद्योगिक व्यवसायों को नियंत्रण कक्ष में या संयंत्र के फर्श पर एआई को लागू करने की दिशा में एक त्वरित मार्ग प्रदान करता है, जबकि एक संदर्भ-जागरूक दृश्य प्रदर्शन में वास्तविक समय की विसंगति का पता लगाता है। यह अधिक परिष्कृत बुद्धिमत्ता और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है क्योंकि कई प्रकार के AI और उन्नत विश्लेषिकी इस एकल इंटरफ़ेस के माध्यम से संयुक्त हैं।

इसका सरलीकरण प्रक्रियाओं का अतिरिक्त लाभ भी है। एक स्पष्ट इंटरफ़ेस उद्यम के विशिष्ट कार्यान्वयन के अनुकूल होने के लिए एआई इंजनों को जल्दी से प्रशिक्षित करने के लिए संचालन, रखरखाव और उत्पादन टीमों को सक्षम बनाता है। एक सहज ज्ञान युक्त अंगूठे-अप या अंगूठे-नीचे की पुष्टि सुनिश्चित करता है कि AI- संचालित सूचनाएं उपयोगकर्ता की जरूरतों के लिए प्रासंगिक हैं और समग्र उद्यम उद्देश्यों का समर्थन करती हैं, जिसमें कोई प्रोग्रामिंग या डेटा विज्ञान ज्ञान आवश्यक नहीं है। यह बंद लूप प्रतिक्रिया समय के साथ एआई भविष्यवाणी इंजन की सटीकता में सुधार करती है और उपयोगकर्ताओं को यह देखने में सक्षम करती है कि क्या मायने रखता है। जैसा कि विषम पैटर्न की पहचान की जाती है, उन्हें कैप्चर किया जा सकता है और प्रस्तुत किया जा सकता है, जहां सीधे ऑपरेटरों को इसकी आवश्यकता होती है।

की पहचान। छान - बीन करना। सुधारें।

यह महत्वपूर्ण है क्योंकि, IIoT के सभी लाभों के लिए (और कई हैं) यह वास्तविक समय के संचालन और विनिर्माण डेटा के संग्रह में बड़े पैमाने पर वृद्धि हुई है। नतीजतन, ऑपरेटरों और कर्मचारियों को सूचना अधिभार का सामना करना पड़ता है और अक्सर प्रक्रिया-महत्वपूर्ण स्थितियों और झूठी सकारात्मक अलार्म स्थितियों के बीच प्रभावी रूप से प्रतिक्रिया या अंतर नहीं कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप परिचालन समय और संसाधनों का नुकसान होता है।

एक एआई-चालित अनुप्रयोग - जिसे क्लाउड में होस्ट किया गया है - जो डेटा एकत्र कर सकता है, स्टोर कर सकता है और डेटा की कल्पना कर सकता है, न केवल ऑपरेटरों को सक्रिय कार्रवाई करने में सक्षम करेगा, प्रक्रिया और रखरखाव की समस्याएं होने से पहले, लेकिन यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक सेंसर, मशीन और प्लांट को जानकारी के साथ संरेखित किया जाए एक स्रोत में निर्देशित और अनुप्रयोग लगभग असीम हैं; भविष्य कहनेवाला रखरखाव, दूरस्थ निगरानी, ​​स्व-अनुकूलन उत्पादन, स्वचालित सूची प्रबंधन और वितरित पीढ़ी और भंडारण।

सफलता के लिए सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास अनुप्रयोगों की आवश्यकता होती है

इसमें कोई संदेह नहीं है कि प्रमुख औद्योगिक व्यवसायों के लिए सफलता के लिए सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास IIoT अनुप्रयोगों की आवश्यकता होती है। निरंतर परिचालन सुधार और रीयल-टाइम निर्णय समर्थन के लिए सभी सुविधाओं में संपत्ति को एकजुट करने के लिए उद्यम प्रक्रियाओं के साथ एकीकृत करने के लिए उद्यम प्रक्रियाओं के साथ एकीकृत करने वाले ओन्स। और जिन लोगों के पास बिल्ट-इन इंटेलिजेंस है, वे अधिकतम सफलता प्राप्त करने के लिए पाठ्यक्रम-सही और मार्गदर्शक संगठनों की सहायता करते हैं।

यह प्रक्रियाओं, टीमों, और साइटों पर अनुपालन के उद्यम-व्यापी मानकों को सुनिश्चित करने का एकमात्र तरीका है - कुछ ऐसा जब आवश्यक होता है जब यह महत्वपूर्ण संचालन के प्रबंधन और इन तेजी से बदलते समय में अधिकतम लाभप्रदता के लिए निर्णय समर्थन में सुधार करता है।