مینوفیکچررز AI استعمال کرنے سے کیوں ہچکچا رہے ہیں؟

مصنوعی ذہانت (AI) سے مراد کمپیوٹر سسٹم تیار کرنا ہے جو ایسے کام انجام دے سکتے ہیں جن کے لیے عام طور پر انسانی عقل کی ضرورت ہوتی ہے۔ ان کاموں میں سیکھنا، استدلال کرنا، مسئلہ حل کرنا، فطری زبان کو سمجھنا اور تاثرات شامل ہیں۔ یہ ایسی مشینیں بنانے کے بارے میں ہے جو سوچ اور موافقت کر سکیں۔

مینوفیکچرنگ میں AI کا تعارف اس کے اہم فوائد کے علاوہ چیلنجز اور خدشات بھی پیش کرتا ہے، جس کی وجہ سے کمپنیاں اسے لاگو کرنے میں ہچکچاتے ہیں۔

مینوفیکچرنگ میں AI کے چیلنجز

"بہت سے مینوفیکچررز AI کے بارے میں اچھی طرح جانتے ہیں اور یہ کیسے عمل کو بہتر بنا سکتا ہے، لیکن ان کے نفاذ کے بارے میں جائز خدشات ہوسکتے ہیں۔" 

سب کے بعد، اسے قابل قدر بنانے کے لیے مالی عزم، ملازم کی خریداری اور مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہاں کچھ چیزیں ہیں جن کی انہیں نیویگیٹ کرنے کی ضرورت ہے۔

نفاذ کی لاگت اور غیر یقینی ROI

نفاذ کی لاگت اور سرمایہ کاری پر واپسی (ROI) کے ارد گرد غیر یقینی صورتحال ایک بنیادی رکاوٹ ہے۔ ابتدائی سرمایہ کاری میں AI انفراسٹرکچر، ٹولز اور ہنر مند ٹیلنٹ کا حصول شامل ہے، جو کاروبار کے لیے کافی مالی عزم ہو سکتا ہے۔ مینوفیکچررز قلیل مدت میں ٹھوس منافع حاصل کرنے کی غیر یقینی صورتحال کی وجہ سے اکثر AI کو اپنانے سے ہچکچاتے ہیں۔

مہارت اور مہارت کی کمی

ورکرز ممکنہ طور پر ان کی پیداواری صلاحیت کو 35 فیصد تک بڑھا سکتا ہے AI کا استعمال کرتے ہوئے مینوفیکچرنگ انڈسٹری ٹیکنالوجی میں مہارت رکھنے والے مزید کارکنوں کی ضرورت سے دوچار ہے۔ ان صلاحیتوں کے ساتھ ملازمین کو بھرتی کرنا، برقرار رکھنا اور بہتر بنانا ایک اہم چیلنج ہے، جو کہ مینوفیکچرنگ کے عمل میں AI کے ہموار انضمام میں رکاوٹ ہے۔ 

ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی کے خدشات

مینوفیکچررز حساس ڈیٹا، جیسے کہ ملکیتی ڈیزائن اور کسٹمر کی معلومات کے ساتھ کام کرتے ہیں، کافی رازداری اور حفاظتی خدشات کا سامنا کرتے ہیں۔ ممکنہ خلاف ورزیوں، دانشورانہ املاک کی چوری اور سخت حفاظتی ضوابط کی تعمیل کرنے کی ضرورت کے بارے میں ایک مستقل تشویش ہے، جس سے AI کے نفاذ میں پیچیدگی کی ایک پرت شامل ہے۔

لیگیسی سسٹمز کے ساتھ انضمام

AI ٹیکنالوجیز کو مینوفیکچرنگ میں موجودہ، اکثر پرانے، بنیادی ڈھانچے کے ساتھ مربوط کرتے وقت مطابقت کے مسائل پیدا ہوتے ہیں۔ وراثتی نظاموں کو دوبارہ بنانے یا تبدیل کرنے سے وابستہ پیچیدگی اور لاگت AI کے قائم شدہ مینوفیکچرنگ کے عمل میں ہموار انضمام کے لیے عملی چیلنجز پیدا کرتی ہے۔

ثقافتی مزاحمت اور تنظیمی چیلنجز

تبدیلی کے خلاف ثقافتی مزاحمت اور کارکنوں میں ملازمت کی نقل مکانی کے بارے میں خدشات مروجہ چیلنجز ہیں۔ کمپنی بھر میں صف بندی حاصل کرنا، قیادت کے عزم کو محفوظ بنانا اور مؤثر تبدیلی کے انتظام کی حکمت عملیوں کو نافذ کرنا مزاحمت پر قابو پانے اور AI سے بہتر مینوفیکچرنگ طریقوں کی ہموار منتقلی کو یقینی بنانے کے لیے ناگزیر ہو جاتا ہے۔

مینوفیکچرنگ میں AI کے فوائد

AI مینوفیکچرنگ جیسی صنعتوں میں ضروری ہے، خاص طور پر جب سے 90% مصنوعات میں دھاتی کاسٹنگ ہوتی ہے۔، عام طور پر ایک کاسٹ میٹل جزو کے 10 فٹ کے اندر اوسط فرد کے ساتھ۔ AI دھات کے ان اجزاء کو بنانے کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے جن کا لوگ روزانہ سامنا کرتے ہیں۔ یہ مشینوں کو بہتر اور زیادہ اختراعی طریقے سے کام کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے پیداوار تیز تر اور زیادہ موثر ہوتی ہے۔ 

مینوفیکچرنگ میں AI بہت سے فوائد لاتا ہے۔ ان میں سے کچھ یہ ہیں۔

1. ہموار پیداواری عمل

AI نے سپلائی چین مینجمنٹ، پیشن گوئی کی دیکھ بھال اور طلب کی پیشن گوئی کو بہتر بنا کر مینوفیکچرنگ پروڈکشن کے عمل کو ہموار کیا۔ AI خام مال کی ضرورت کے بارے میں درست پیشین گوئیاں کرنے، بروقت دستیابی کو یقینی بنانے اور قلت کو کم کرنے کے لیے ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کرنے میں مدد کرتا ہے۔

ایک اور AI ایپلی کیشن، پیشن گوئی کی دیکھ بھال، اس میں آلات کے حالات کی نگرانی شامل ہے۔ حقیقی وقت میں. سینسرز سے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے سے یہ اندازہ لگانے میں مدد ملتی ہے کہ مشینری کے کب ناکام ہونے کا امکان ہے، مہنگے ڈاؤن ٹائم کو روکنے کے لیے فعال دیکھ بھال کو قابل بناتا ہے۔ یہ سامان کی زندگی کا دورانیہ بڑھاتا ہے اور مجموعی اخراجات کو کم کرتا ہے۔

ڈیمانڈ کی پیشن گوئی، AI الگورتھم کی مدد سے، مینوفیکچررز کو مارکیٹ کے رجحانات اور اتار چڑھاو کا اندازہ لگانے کے قابل بناتی ہے۔ یہ بصیرت پیداوار کے نظام الاوقات اور انوینٹری کی سطحوں کی بہتر منصوبہ بندی کرنے، زائد پیداوار یا اسٹاک کی کمی کو روکنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس کے نتیجے میں، وسائل کے بہتر استعمال کے ذریعے آپریشنل کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے اور اخراجات کم ہوتے ہیں۔

2. بہتر کوالٹی کنٹرول اور خرابی کا پتہ لگانا

کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ کوالٹی کنٹرول اور خرابی کا پتہ لگانے میں نمایاں طور پر اضافہ کرتی ہے۔ کمپیوٹر وژن مشینوں کو بصری ڈیٹا کو "دیکھنے" اور تجزیہ کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے خامیوں کے لیے مصنوعات کے عین مطابق معائنہ کو ممکن بنایا جا سکتا ہے۔

"مشین لرننگ الگورتھم نمونوں اور تاریخی اعداد و شمار سے سیکھتے ہیں، ایسے باریک نقائص کو پہچاننے میں تیزی سے ماہر ہوتے جا رہے ہیں جو روایتی معائنہ کے طریقوں سے کسی کا دھیان نہیں جا سکتے۔" 

نتیجہ مصنوعات کی یادداشت اور دوبارہ کام میں کافی کمی ہے۔ مینوفیکچرنگ کے آغاز میں نقائص کی نشاندہی اور ان کا ازالہ کرنے سے کاروبار اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ صرف اعلیٰ معیار کی مصنوعات ہی مارکیٹ تک پہنچیں۔ اس سے صارفین کی اطمینان میں اضافہ ہوتا ہے اور ناقص پروڈکٹس کو دوبارہ کام کرنے اور یادداشتوں کا انتظام کرنے سے وابستہ لاگت میں نمایاں بچت ہوتی ہے۔

3. بہتر کارکن کی حفاظت اور ایرگونومکس

AI مینوفیکچرنگ میں کارکنوں کی حفاظت اور ایرگونومکس میں اضافہ کرتا ہے۔ ایک پہلو میں مؤثر کام انجام دینے کے لیے AI سے چلنے والے اور تعاون پر مبنی روبوٹس (cobots) کا استعمال شامل ہے۔ 

یہ مشینیں سینسرز اور AI الگورتھم سے لیس ہیں جو انہیں ایسے ماحول میں نیویگیٹ کرنے اور کام کرنے کی اجازت دیتی ہیں جو انسانی کارکنوں کے لیے خطرہ بن سکتے ہیں۔ AI سے چلنے والے روبوٹ ممکنہ طور پر خطرناک حالات میں کام انجام دے کر کام کی جگہ پر ہونے والے حادثات اور زخمی ہونے کے امکانات کو کم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔

ایرگونومکس تجزیہ اور چوٹ کی روک تھام کے لیے AI سے چلنے والے نظام بھی استعمال کیے جاتے ہیں۔ وہ کرنسی، حرکات اور کام کے بوجھ جیسے عوامل کا تجزیہ کرکے کارکنوں پر جسمانی دباؤ کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔ 

ممکنہ ایرگونومک مسائل کی نشاندہی احتیاطی تدابیر کا باعث بن سکتی ہے۔ اس میں ورک سٹیشن کو ایڈجسٹ کرنا یا بار بار ہونے والے یا سخت کاموں سے متعلق چوٹوں کے خطرے کو کم کرنے کے لیے تربیت فراہم کرنا شامل ہے۔ 

مینوفیکچرنگ میں AI کا کامیاب نفاذ

مینوفیکچرنگ میں AI کے کامیاب نفاذ میں یہ اسٹریٹجک تحفظات اور کلیدی طرز عمل شامل ہیں:

• واضح مقاصد: AI کے نفاذ کے لیے مخصوص اہداف کی وضاحت کریں، جیسے کارکردگی کو بہتر بنانا، لاگت کو کم کرنا یا مصنوعات کے معیار کو بڑھانا۔ 
• پائلٹ منصوبے: فزیبلٹی کو جانچنے، چیلنجوں کی نشاندہی کرنے اور وسیع تر نفاذ سے پہلے ٹھوس فوائد کا مظاہرہ کرنے کے لیے چھوٹے پیمانے پر AI پروجیکٹس کے ساتھ شروع کریں۔ 
• ڈیٹا مینجمنٹ: AI الگورتھم کی بنیاد فراہم کرنے کے لیے مضبوط ڈیٹا اکٹھا کرنے، ذخیرہ کرنے اور تجزیہ کرنے کے عمل کو قائم کریں۔
• سائبر سیکیورٹی کے اقدامات: حساس ڈیٹا کی حفاظت اور ممکنہ خطرات سے حفاظت کے لیے سائبرسیکیوریٹی پروٹوکول کو نافذ کریں۔
• صارف کی تربیت اور شمولیت: ملازمین کو AI سسٹمز کے بارے میں جامع تربیت فراہم کریں اور قبولیت اور افہام و تفہیم کو بڑھانے کے لیے عمل درآمد کے عمل میں شامل کریں۔

مینوفیکچرنگ میں AI سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانا

مینوفیکچررز AI استعمال کرنے سے ہچکچاتے ہیں بنیادی طور پر پیشگی لاگت، فوری واپسی کے بارے میں غیر یقینی صورتحال اور مہارت کی کمی کی وجہ سے۔ چھوٹے پیمانے پر آزمائشوں کے ذریعے ان خدشات پر قابو پانا اور ٹیکنالوجی کے بارے میں علم کو فروغ دینا مینوفیکچرنگ انڈسٹری میں وسیع تر اپنانے کی حوصلہ افزائی کر سکتا ہے۔

بھی پڑھیں AI سے فائدہ اٹھانے کے 6 زبردست طریقے کاروباری کارکردگی کو بڑھا سکتے ہیں۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/