কেন নির্মাতারা AI ব্যবহার করতে দ্বিধা করছেন?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বলতে বোঝায় উন্নয়নশীল কম্পিউটার সিস্টেম যা এমন কাজ সম্পাদন করতে পারে যার জন্য সাধারণত মানুষের বুদ্ধির প্রয়োজন হয়। এই কাজগুলির মধ্যে রয়েছে শিক্ষা, যুক্তি, সমস্যা সমাধান, প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা এবং উপলব্ধি। এটি এমন মেশিন তৈরি করার বিষয়ে যা চিন্তা করতে এবং মানিয়ে নিতে পারে।

ম্যানুফ্যাকচারিং এ AI প্রবর্তন করা তার উল্লেখযোগ্য সুবিধার পাশাপাশি চ্যালেঞ্জ এবং উদ্বেগ উপস্থাপন করে, যার ফলে কোম্পানিগুলি এটি বাস্তবায়ন করতে দ্বিধা করে।

ম্যানুফ্যাকচারিং এ এআই এর চ্যালেঞ্জ

"অনেক নির্মাতারা এআই সম্পর্কে ভাল জানেন এবং এটি কীভাবে প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করতে পারে, তবে তাদের বাস্তবায়ন সম্পর্কে বৈধ উদ্বেগ থাকতে পারে।" 

সর্বোপরি, এটিকে সার্থক করতে আর্থিক প্রতিশ্রুতি, কর্মচারী কেনা-ইন এবং দক্ষতা লাগে। এখানে কিছু জিনিস আছে যা তাদের নেভিগেট করতে হবে।

বাস্তবায়নের খরচ এবং অনিশ্চিত ROI

বাস্তবায়নের খরচ এবং বিনিয়োগের উপর রিটার্ন (ROI) ঘিরে অনিশ্চয়তা একটি প্রাথমিক বাধা। প্রাথমিক বিনিয়োগে এআই অবকাঠামো, সরঞ্জাম এবং দক্ষ প্রতিভা অর্জন জড়িত, যা ব্যবসার জন্য যথেষ্ট আর্থিক প্রতিশ্রুতি হতে পারে। স্বল্পমেয়াদে বাস্তব লাভের অনিশ্চয়তার কারণে নির্মাতারা প্রায়ই AI গ্রহণ করতে দ্বিধা করেন।

দক্ষতা ও দক্ষতার অভাব

ওয়ার্কার্স সম্ভাব্য 35% দ্বারা তাদের উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধি করতে পারে এআই নিয়োগ করে। ম্যানুফ্যাকচারিং ইন্ডাস্ট্রি টেকনোলজিতে পারদর্শী আরও কর্মীদের প্রয়োজনের সাথে লড়াই করে। এই দক্ষতার সাথে কর্মীদের নিয়োগ, ধরে রাখা এবং উন্নত করা একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে, যা উত্পাদন প্রক্রিয়াগুলিতে AI-এর বিরামহীন একীকরণকে বাধা দেয়। 

তথ্য গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা উদ্বেগ

মালিকানা ডিজাইন এবং গ্রাহকের তথ্যের মতো সংবেদনশীল ডেটা নিয়ে কাজ করা নির্মাতারা যথেষ্ট গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা উদ্বেগের মুখোমুখি হন। সম্ভাব্য লঙ্ঘন, বৌদ্ধিক সম্পত্তি চুরি এবং কঠোর সুরক্ষা বিধি মেনে চলার প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে একটি ধ্রুবক উদ্বেগ রয়েছে, যা এআই বাস্তবায়নে জটিলতার একটি স্তর যুক্ত করে।

লিগ্যাসি সিস্টেমের সাথে ইন্টিগ্রেশন

বিদ্যমান, প্রায়শই পুরানো, উত্পাদনের পরিকাঠামোর সাথে AI প্রযুক্তিগুলিকে একীভূত করার সময় সামঞ্জস্যের সমস্যা দেখা দেয়। রেট্রোফিটিং বা উত্তরাধিকার ব্যবস্থা প্রতিস্থাপনের সাথে সম্পর্কিত জটিলতা এবং খরচ প্রতিষ্ঠিত উত্পাদন প্রক্রিয়াগুলিতে AI এর মসৃণ একীকরণের জন্য ব্যবহারিক চ্যালেঞ্জ তৈরি করে।

সাংস্কৃতিক প্রতিরোধ এবং সাংগঠনিক চ্যালেঞ্জ

পরিবর্তনের সাংস্কৃতিক প্রতিরোধ এবং কর্মীদের মধ্যে চাকরি স্থানচ্যুতি নিয়ে উদ্বেগ একটি প্রচলিত চ্যালেঞ্জ। কোম্পানিব্যাপী সারিবদ্ধতা অর্জন, নেতৃত্বের প্রতিশ্রুতি সুরক্ষিত করা এবং কার্যকর পরিবর্তন পরিচালনার কৌশল বাস্তবায়ন প্রতিরোধকে কাটিয়ে উঠতে এবং AI-বর্ধিত উত্পাদন অনুশীলনে একটি মসৃণ রূপান্তর নিশ্চিত করার জন্য অপরিহার্য হয়ে ওঠে।

ম্যানুফ্যাকচারিং এ AI এর সুবিধা

উত্পাদনের মতো শিল্পে AI অপরিহার্য, বিশেষ করে প্রায় থেকে 90% পণ্যে ধাতব ঢালাই রয়েছে, সাধারণত একটি ঢালাই ধাতব উপাদানের 10 ফুটের মধ্যে গড় ব্যক্তির সাথে। AI এই ধাতব উপাদানগুলি তৈরি করার দক্ষতা উন্নত করতে সাহায্য করে যা লোকেরা প্রতিদিন সম্মুখীন হয়। এটি মেশিনগুলিকে আরও ভাল এবং আরও উদ্ভাবনীভাবে কাজ করতে দেয়, উত্পাদনকে দ্রুত এবং আরও দক্ষ করে তোলে। 

ম্যানুফ্যাকচারিং এ এআই অনেক সুবিধা নিয়ে আসে। এখানে তাদের কিছু.

1. সুবিন্যস্ত উৎপাদন প্রক্রিয়া

এআই সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ এবং চাহিদা পূর্বাভাস অপ্টিমাইজ করে উত্পাদন উত্পাদন প্রক্রিয়াগুলিকে সুগম করেছে। AI কাঁচামালের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে, সময়মতো প্রাপ্যতা নিশ্চিত করতে এবং ঘাটতি হ্রাস করতে বিপুল পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে।

আরেকটি এআই অ্যাপ্লিকেশন, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ, নিরীক্ষণ সরঞ্জাম অবস্থা জড়িত বাস্তব সময়ে সেন্সরগুলি থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করা এটিকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করে যে কখন যন্ত্রপাতি ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, ব্যয়বহুল ডাউনটাইম প্রতিরোধে সক্রিয় রক্ষণাবেক্ষণ সক্ষম করে৷ এটি সরঞ্জামের জীবনকাল প্রসারিত করে এবং সামগ্রিক ব্যয় হ্রাস করে।

চাহিদার পূর্বাভাস, এআই অ্যালগরিদম দ্বারা সহজলভ্য, নির্মাতাদের বাজারের প্রবণতা এবং ওঠানামা অনুমান করতে সক্ষম করে। এই অন্তর্দৃষ্টি উত্পাদন সময়সূচী এবং জায় স্তরের আরও ভাল পরিকল্পনা করার অনুমতি দেয়, অতিরিক্ত উত্পাদন বা স্টক ঘাটতি প্রতিরোধ করে। ফলস্বরূপ, সম্পদের অপ্টিমাইজড ব্যবহারের মাধ্যমে অপারেশনাল দক্ষতা বৃদ্ধি পায় এবং খরচ হ্রাস করা হয়।

2. উন্নত গুণমান নিয়ন্ত্রণ এবং ত্রুটি সনাক্তকরণ

কম্পিউটার দৃষ্টি এবং মেশিন লার্নিং উল্লেখযোগ্যভাবে গুণমান নিয়ন্ত্রণ এবং ত্রুটি সনাক্তকরণ উন্নত করে। কম্পিউটার ভিশন মেশিনগুলিকে ভিজ্যুয়াল ডেটা "দেখতে" এবং বিশ্লেষণ করতে দেয়, অপূর্ণতার জন্য পণ্যগুলির সুনির্দিষ্ট পরিদর্শন সক্ষম করে।

"মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি নিদর্শন এবং ঐতিহাসিক ডেটা থেকে শেখে, সূক্ষ্ম ত্রুটিগুলিকে চিনতে পারদর্শী হয়ে উঠছে যা ঐতিহ্যগত পরিদর্শন পদ্ধতির মাধ্যমে অলক্ষিত হতে পারে।" 

ফলাফল পণ্য স্মরণ এবং পুনরায় কাজ একটি উল্লেখযোগ্য হ্রাস. ম্যানুফ্যাকচারিংয়ের প্রথম দিকে ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করা এবং মোকাবেলা করা ব্যবসাগুলিকে নিশ্চিত করতে দেয় যে শুধুমাত্র উচ্চ-মানের পণ্য বাজারে পৌঁছায়। এটি গ্রাহকের সন্তুষ্টি বাড়ায় এবং ত্রুটিপূর্ণ পণ্য পুনরায় কাজ করা এবং প্রত্যাহার পরিচালনার সাথে যুক্ত উল্লেখযোগ্য খরচ সঞ্চয়ের দিকে পরিচালিত করে।

3. বর্ধিত কর্মী নিরাপত্তা এবং Ergonomics

AI বর্ধিত কর্মীদের নিরাপত্তা এবং উত্পাদন ক্ষেত্রে ergonomics অবদান. একটি দিক হল বিপজ্জনক কাজগুলি সম্পাদন করতে AI-চালিত এবং সহযোগী রোবট (cobots) ব্যবহার করা। 

এই মেশিনগুলি সেন্সর এবং এআই অ্যালগরিদম দিয়ে সজ্জিত যা তাদের এমন পরিবেশে নেভিগেট করতে এবং পরিচালনা করতে দেয় যা মানব কর্মীদের জন্য ঝুঁকি তৈরি করতে পারে। এআই-চালিত রোবটগুলি সম্ভাব্য বিপজ্জনক পরিস্থিতিতে কাজ করার মাধ্যমে কর্মক্ষেত্রে দুর্ঘটনা এবং আঘাতের সম্ভাবনা কমাতে সাহায্য করে।

এআই-চালিত সিস্টেমগুলি এর্গোনমিক্স বিশ্লেষণ এবং আঘাত প্রতিরোধের জন্যও নিযুক্ত করা হয়। তারা ভঙ্গি, নড়াচড়া এবং কাজের চাপের মতো কারণগুলি বিশ্লেষণ করে কর্মীদের উপর শারীরিক চাপের মূল্যায়ন করতে পারে। 

সম্ভাব্য ergonomic সমস্যা সনাক্তকরণ প্রতিরোধমূলক ব্যবস্থা হতে পারে. এর মধ্যে রয়েছে ওয়ার্কস্টেশন সামঞ্জস্য করা বা পুনরাবৃত্তিমূলক বা কঠোর কাজগুলির সাথে সম্পর্কিত আঘাতের ঝুঁকি কমানোর জন্য প্রশিক্ষণ প্রদান করা। 

উত্পাদনে সফল এআই বাস্তবায়ন

ম্যানুফ্যাকচারিং এ সফল এআই বাস্তবায়নে এই কৌশলগত বিবেচনা এবং মূল অনুশীলনগুলি জড়িত:

• পরিষ্কার উদ্দেশ্য: AI বাস্তবায়নের জন্য নির্দিষ্ট লক্ষ্য নির্ধারণ করুন, যেমন দক্ষতা উন্নত করা, খরচ কমানো বা পণ্যের গুণমান বাড়ানো। 
• পাইলট প্রকল্প: সম্ভাব্যতা পরীক্ষা করতে, চ্যালেঞ্জগুলি চিহ্নিত করতে এবং বিস্তৃত বাস্তবায়নের আগে বাস্তব সুবিধাগুলি প্রদর্শনের জন্য ছোট আকারের AI প্রকল্পগুলি দিয়ে শুরু করুন। 
• ডাটা ব্যাবস্থাপনা: AI অ্যালগরিদমের ভিত্তি প্রদানের জন্য শক্তিশালী ডেটা সংগ্রহ, স্টোরেজ এবং বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া স্থাপন করুন।
• সাইবার নিরাপত্তা ব্যবস্থা: সংবেদনশীল ডেটা সুরক্ষিত করতে এবং সম্ভাব্য হুমকির বিরুদ্ধে সুরক্ষার জন্য সাইবার নিরাপত্তা প্রোটোকল প্রয়োগ করুন।
• ব্যবহারকারীর প্রশিক্ষণ এবং সম্পৃক্ততা: AI সিস্টেমে কর্মীদের ব্যাপক প্রশিক্ষণ প্রদান করুন এবং গ্রহণযোগ্যতা এবং বোঝাপড়া তৈরি করতে তাদের বাস্তবায়ন প্রক্রিয়ায় জড়িত করুন।

ম্যানুফ্যাকচারিং-এ AI-এর সবচেয়ে বেশি ব্যবহার করা

নির্মাতারা AI ব্যবহার করতে দ্বিধা করেন মূলত অগ্রিম খরচ, দ্রুত রিটার্ন সম্পর্কে অনিশ্চয়তা এবং দক্ষতার অভাবের কারণে। ছোট আকারের পরীক্ষার মাধ্যমে এই উদ্বেগগুলি কাটিয়ে ওঠা এবং প্রযুক্তি সম্পর্কে জ্ঞান প্রচার করা উত্পাদন শিল্পে বৃহত্তর গ্রহণকে উত্সাহিত করতে পারে।

এছাড়াও পড়ুন 6 টি আকর্ষক উপায় AI ব্যবহার করে ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করতে পারে

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/