कैसे Amazon SageMaker की भू-स्थानिक क्षमताएँ कच्चे माल की आपूर्ति श्रृंखलाओं की सतत दूरस्थ निगरानी को सक्षम बनाती हैं

समय टिकट: मार्च ३०, २०२१ ६:२७ अपराह्न
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निर्माण, विनिर्माण और ऊर्जा जैसे उद्योगों की वृद्धि के कारण हाल के वर्षों में कच्चे माल की वैश्विक मांग तेजी से बढ़ रही है। हालाँकि, इन सामग्रियों के निष्कर्षण और परिवहन से महत्वपूर्ण पर्यावरणीय और सामाजिक प्रभाव पड़ सकते हैं, जिनमें वनों की कटाई, जल प्रदूषण और मानवाधिकारों का उल्लंघन शामिल है। इन चुनौतियों से निपटने के लिए, कंपनियां कच्चे माल निष्कर्षण स्थलों की दूरस्थ निगरानी सहित अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं में टिकाऊ प्रथाओं को तेजी से अपना रही हैं। अमेज़ॅन सेजमेकर, अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) द्वारा विकसित एक मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म, शक्तिशाली भू-स्थानिक क्षमताएं प्रदान करता है जो कच्चे माल की आपूर्ति श्रृंखलाओं की अधिक प्रभावी और कुशल दूरस्थ निगरानी को सक्षम कर सकता है।

भू-स्थानिक डेटा पृथ्वी की सतह पर भौतिक विशेषताओं के स्थान और विशेषताओं, जैसे भूमि उपयोग, स्थलाकृति और वनस्पति के बारे में जानकारी को संदर्भित करता है। यह डेटा सैटेलाइट इमेजरी, ड्रोन और ग्राउंड-आधारित सेंसर सहित विभिन्न स्रोतों का उपयोग करके एकत्र किया जा सकता है। भू-स्थानिक डेटा का विश्लेषण करके, कंपनियां अपने कच्चे माल की आपूर्ति श्रृंखला के पर्यावरणीय और सामाजिक प्रभावों में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकती हैं, जोखिम और अवसर के क्षेत्रों की पहचान कर सकती हैं, और स्थिरता प्रदर्शन में सुधार के लिए डेटा-संचालित निर्णय ले सकती हैं।

अमेज़ॅन सेजमेकर भू-स्थानिक क्षमताओं की एक श्रृंखला प्रदान करता है जो कच्चे माल की आपूर्ति श्रृंखलाओं की दूरस्थ निगरानी का समर्थन कर सकता है। उदाहरण के लिए, सेजमेकर ग्राउंड ट्रुथ भू-स्थानिक डेटा को लेबल करने और एनोटेट करने के लिए एक प्रबंधित सेवा प्रदान करता है, जो कंपनियों को भूमि कवर, जल निकायों और बुनियादी ढांचे जैसी सुविधाओं का स्वचालित रूप से पता लगाने और वर्गीकृत करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है। इससे कंपनियों को भूमि उपयोग या पानी की गुणवत्ता में बदलावों की पहचान करने में मदद मिल सकती है जो पर्यावरणीय प्रभावों या नियमों के गैर-अनुपालन का संकेत दे सकते हैं।

सेजमेकर अमेज़ॅन रिकॉग्निशन जैसी एडब्ल्यूएस सेवाओं के साथ एकीकरण भी प्रदान करता है, जिसका उपयोग वाहनों या उपकरणों जैसी वस्तुओं का पता लगाने के लिए ड्रोन या अन्य स्रोतों से छवियों और वीडियो का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। इससे कंपनियों को निष्कर्षण स्थलों पर गतिविधि की निगरानी करने और अनधिकृत पहुंच या उपकरण विफलता जैसे संभावित जोखिमों की पहचान करने में मदद मिल सकती है।

इन क्षमताओं के अलावा, सेजमेकर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) और यादृच्छिक वनों का उपयोग करके बड़े पैमाने पर भू-स्थानिक डेटासेट के विश्लेषण का भी समर्थन करता है। इन एल्गोरिदम का उपयोग भू-स्थानिक डेटा में पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जैसे समय के साथ वनस्पति आवरण या जल स्तर में परिवर्तन। इससे कंपनियों को अपने कच्चे माल की आपूर्ति श्रृंखला के दीर्घकालिक प्रभावों को समझने और स्थिरता प्रथाओं के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद मिल सकती है।

सेजमेकर की भू-स्थानिक क्षमताओं का व्यवहार में कैसे उपयोग किया जा रहा है इसका एक उदाहरण खनन कंपनी रियो टिंटो है। रियो टिंटो वनस्पति आवरण और पानी के उपयोग की निगरानी के लिए पश्चिमी ऑस्ट्रेलिया में अपने खनन कार्यों की उपग्रह इमेजरी का विश्लेषण करने के लिए सेजमेकर का उपयोग कर रहा है। इस डेटा का विश्लेषण करके, रियो टिंटो उन क्षेत्रों की पहचान करने में सक्षम है जहां वह पानी की खपत को कम कर सकता है और जैव विविधता संरक्षण में सुधार कर सकता है।

निष्कर्ष में, अमेज़ॅन सेजमेकर की भू-स्थानिक क्षमताएं कच्चे माल की आपूर्ति श्रृंखलाओं की दूरस्थ निगरानी के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करती हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके भू-स्थानिक डेटा का विश्लेषण करके, कंपनियां अपने संचालन के पर्यावरणीय और सामाजिक प्रभावों में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकती हैं, जोखिम और अवसर के क्षेत्रों की पहचान कर सकती हैं और स्थिरता प्रदर्शन में सुधार के लिए डेटा-संचालित निर्णय ले सकती हैं। जैसे-जैसे अधिक कंपनियां अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं में टिकाऊ प्रथाओं को अपनाती हैं, मूल्य श्रृंखला में पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए सेजमेकर जैसे उपकरण तेजी से महत्वपूर्ण हो जाएंगे।