ماہرین مینوفیکچرنگ میں پیش گوئی کی بحالی پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔

ممکنہ خرابیوں، ملازمین کی چوٹوں، اور پیداوار میں ہونے والے نقصان کو روکنے کے لیے، زیادہ سے زیادہ کمپنیاں اپنے آپ کو ریموٹ اثاثوں کی نگرانی سے واقف کراتی ہیں۔ وہ بھاگنے کی کوشش کرتے ہیں۔ پیشن گوئی کی بحالی کے نظام مینوفیکچرنگ میں پیش آنے سے پہلے مسائل کو پکڑنا، ملازم اور گاہک کے عدم اطمینان کے خطرات کو کم کرنا، اور پیسے کے نقصان کو روکنا۔

خوش قسمتی سے، 21 ویں صدی مختلف صنعتوں میں لاگو کرنے کے لیے مینوفیکچرنگ میں پیشن گوئی کی دیکھ بھال کے لیے جدید اور موثر حل پیش کرتی ہے۔

حال ہی میں، پریلڈا نے کسٹمر ڈویلپمنٹ انٹرویوز کا ایک سلسلہ منعقد کیا ہے، جہاں ہم نے مینوفیکچرنگ انڈسٹری کے ماہرین سے خطاب کیا۔ ہماری ٹیم نے اس کے بارے میں قیمتی معلومات اکٹھا کرنے کا ہدف مقرر کیا۔ اثاثوں کی نگرانی اور صنعت میں ٹیکنالوجی کو اپنانے کے چیلنجز، اور کمپنیاں ان کو کیسے حل کرتی ہیں۔

انٹرویوز کے دوران، ہم نے مارکیٹ کی موجودہ حالت، انتہائی پریشان کن مسائل، مسابقت اور صنعت کے اندر موثر ترقی کے لیے سفارشات پر تبادلہ خیال کیا۔

پریلڈا

پچھلے 5 سالوں میں مینوفیکچرنگ مارکیٹ کیسے بدلی ہے؟

مصنوعات کی تخصیص، مسابقتی قیمتوں کا تعین، اور بہترین ڈیلیوری فریم کی طرف صارفین کی ترجیحات مینوفیکچرنگ کمپنیوں کے لیے اپنے کام کرنے کے طریقہ کار پر نظر ثانی کرنے کے لیے اہم محرک بن گئے ہیں۔ جدید تقاضوں سے ہم آہنگ رہنے کے لیے، انہیں ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز کو لاگو کرکے پیداواری صلاحیت کو بڑھانے کی ضرورت ہے۔ ان ٹیکنالوجیز میں ڈیجیٹل طور پر فعال پائیداری کے حل، ڈیجیٹل جڑواں بچے، خود مختار موبائل روبوٹس، بڑھا ہوا حقیقت، AI، اور مشین لرننگ شامل ہیں۔

"ماضی کی حقیقت یہ تھی کہ مینوفیکچررز اوور ٹائم کام کر رہے تھے، وہ چیزیں بہت دستی کر رہے تھے، اور ان کی مدد نہیں کی جا رہی تھی۔ انہوں نے آسانی سے کام مکمل کر لیا، اور اب یہ مینوفیکچرنگ کمپنیاں وہیں چلی گئی ہیں جہاں انہیں مکمل کرنے کی ضرورت ہے جہاں انہیں ڈیجیٹل تبدیلی کے بڑے اقدامات شروع کرنے کی ضرورت ہے۔" 

- رچرڈ لیبووٹز، کے سی ای او LeanDNA

مینوفیکچررز نے مندرجہ ذیل نقطہ نظر سے سوچنا شروع کیا:

• ہمیں بہت زیادہ جڑنے کی ضرورت ہے۔
• ہمیں نہ صرف ان مسائل میں بہتر مرئیت حاصل کرنے کی ضرورت ہے جن سے ہم جدوجہد کر رہے ہیں بلکہ یہ بھی کہ ہمیں کیا اقدامات کرنے کی ضرورت ہے۔

مجموعی تصویر کام سے منتقل ہو گئی ہے کیونکہ یہ ڈیجیٹل تبدیلی کی ترجیحی کارروائیوں کی طرف ہے۔ اس کے علاوہ، COVID-19 نے مضبوط اور موافقت پذیر سپلائی نیٹ ورکس کی اہمیت کو اجاگر کیا ہے۔ وبائی مرض کے غیر متوقع نتائج سے نمایاں نقصانات ہوئے۔ صنعتی کمپنیاں اپنی موجودہ کاروباری حکمت عملیوں پر نظر ثانی کرنے کے لیے۔ نتیجے کے طور پر، ان کا مقصد موجودہ عمل کو بہتر بنانا اور بیرونی عوامل پر اپنا انحصار کم کرنا تھا، اس طرح جبری میجر کے حالات میں لچک کو بڑھانا تھا۔

پائیداری پر توجہ سمارٹ IoT ٹیکنالوجیز کے زیادہ سے زیادہ استعمال کے لیے ایک محرک بن جاتی ہے، جس سے مینوفیکچرنگ انڈسٹری کو بہتر، زیادہ موثر، اور پائیدار بنایا جاتا ہے، ساتھ ہی ساتھ ملازمین کی فلاح و بہبود میں بھی بہتری آتی ہے۔ یہ آٹومیشن اور ڈیجیٹل تبدیلی کے ذریعے ہو رہا ہے، اور یہ بہتر سفارشات کو چلانے کے لیے پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کا فائدہ اٹھا رہا ہے۔ بدلے میں، یہ ہمیں اس بات کی بہتر سمجھ دیتا ہے کہ رکاوٹیں کیا ہیں، اور چیلنجز کیا ہیں۔

دوسری طرف، نئی سمارٹ ٹیکنالوجیز کو اپنانے کا عمل زیادہ پیچیدہ اور وقت طلب ہو گیا ہے۔ سپلائی چین کے چیلنجز اور عملے کی کمی نے پورے C-Suite کو آپریشنل معاملات اور منزل کی سطح پر فیصلوں کے ساتھ گہرائی سے مشغول ہونے پر مجبور کیا ہے۔ اس کے نتیجے میں اسٹیک ہولڈرز کی ایک بڑی تعداد پیدا ہوئی جنہیں خطرات کو سمجھنے، متوقع قدر کے فوائد پر موافقت کرنے، اور کمپنی کے دیگر اقدامات کے خلاف ان تحفظات کو متوازن کرنے کی ضرورت تھی۔

آٹومیشن، مصنوعی ذہانت، اور انٹرنیٹ آف تھنگز جیسے شعبوں میں تکنیکی ترقی کی تیز رفتار مینوفیکچررز کو اپنے کاموں میں نئی ​​ٹیکنالوجیز کو اپنانے اور مربوط کرنے کی ضرورت ہے۔

پریلڈا

تاہم، نئی اثاثہ جات کی نگرانی کی ٹیکنالوجیز میں منتقلی پیچیدہ اور مہنگی ہو سکتی ہے، جس کے لیے افرادی قوت کو بہتر بنانے اور موجودہ نظاموں کے ساتھ مطابقت کو یقینی بنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔

ہم نے اس منتقلی سے جڑے سب سے عام چیلنجز اور رکاوٹوں کو اکٹھا کیا، جیسا کہ ہمارے انٹرویو کرنے والوں نے ہمارے ساتھ اشتراک کیا۔ سب سے پہلے وہ پوائنٹس ہیں جنہیں ہم اکثر سنتے ہیں۔ اس کا لازمی مطلب یہ نہیں ہے کہ وہ سب سے زیادہ نازک ہیں، لیکن یہ ان کے پھیلاؤ کی نشاندہی کرتا ہے۔ آو شروع کریں.

مینوفیکچرنگ کے آلات کا غیر طے شدہ ڈاؤن ٹائم

جدید آلات کی تیاری میں اعلیٰ صحت سے متعلق پیچیدہ عمل اور جدید ترین آلات شامل ہیں۔ پیداوار میں کمی اور پیداواری وقت کے ضائع ہونے کی وجہ سے غیر طے شدہ مینوفیکچرنگ آلات کے ڈاؤن ٹائم کی قیمت بہت زیادہ ہو سکتی ہے۔ پیشن گوئی کی دیکھ بھال میں حالیہ ایجادات پیداواری صلاحیت کے نقصان کو کم کرنے میں بہت مدد کر سکتی ہیں اور بہت زیادہ محنت اور وقت کی بچت کر سکتی ہیں۔

مینوفیکچرنگ میں پیشین گوئی کی دیکھ بھال کے لیے کامیابی کے ساتھ استعمال کی جانے والی تکنیکوں میں سے ایک بڑی مقدار میں فالٹ ڈیٹا، دیکھ بھال، اور ٹریس ڈیٹا کے تجزیہ کا استعمال کرتی ہے۔ استعمال شدہ ڈیٹا کے معیار کو مضبوط کرنے کے لیے، پراسیس، ٹائم اسٹیمپ، اور تفصیلی اجزاء کی معلومات جیسے پیرامیٹرز کو فالٹ ماڈلز سے منسوب کیا جاتا ہے تاکہ مضبوط ڈیٹا سیٹ بنایا جا سکے۔ کئی بڑی سیمی کنڈکٹر مینوفیکچرنگ کمپنیوں نے پیداوار کو بہتر بنانے کے لیے اپنے پیشن گوئی کے دیکھ بھال کے ماڈل کے حصے کے طور پر ایسی تکنیکوں کو استعمال کرنے کی اطلاع دی ہے۔

چیلنجز باقی ہیں، کیونکہ بہت سارے پیچیدہ عملوں میں بار بار بہتے اور شفٹ ہوتے ہیں۔ عمل کو ہدف پر رکھنے کے لیے مخصوص پیرامیٹرز کو رنز کے درمیان ایڈجسٹ کیا جاتا ہے۔ ورچوئل سینسرز جیسی تکنیک جو ریئل ٹائم میں پیرامیٹر کنفیگریشن کی نگرانی اور گرفت کرتی ہیں مناسب کنٹرول کو فعال کرنے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہیں۔ یہ فی الحال ایک فعال تحقیقی علاقہ ہے، اور محققین مصنوعی ذہانت سمیت نئی تکنیکوں کو فعال طور پر تلاش کر رہے ہیں۔

ڈیٹا اکٹھا کرنے کے ٹولز کی کمی

چونکہ اثاثوں کی محدود نمائش کا مطلب ہے دیکھ بھال اور متبادل اخراجات میں اضافہ، بہت سے مینوفیکچررز پہلے ہی مشین کے بنیادی ڈیٹا کو حاصل کرنے کے لیے جدوجہد کر رہے ہیں۔ اس ڈیٹا میں عام طور پر درجہ حرارت، کمپن، رفتار اور کارکردگی کے دیگر اشارے شامل ہوتے ہیں۔

تاہم، بہت سی کمپنیوں کے لیے، ڈیٹا اکٹھا کرنے کے ٹولز میں سرمایہ کاری ایک مہنگی کوشش ہو سکتی ہے۔ یہی وجہ ہے کہ وہ دستیاب وسائل کے ساتھ کام کرنے کو ترجیح دیتے ہیں، جو کئی طریقوں سے ترقی کی راہ میں رکاوٹ بن سکتے ہیں۔

اثاثہ جات کی نگرانی کے لیے ریئل ٹائم ڈیٹا استعمال کرنے کے خواہاں مینوفیکچررز کو ایک ایسے ٹول کی ضرورت ہوتی ہے جو خود بخود کسی بھی ذریعہ سے ڈیٹا کو جوڑ کر جمع کر سکے۔ مثالی طور پر، اسے ڈیٹا کو معمول پر لانے اور اس کا نظم کرنے، تجزیات کرنے، اور فریق ثالث کی ایپلی کیشنز اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارمز کے ساتھ آسانی سے ضم کرنے کے قابل بھی ہونا چاہیے۔

پریلڈا

ڈیٹا انٹیگریشن اور اسکیل ایبلٹی ایشوز

مینوفیکچرنگ انفراسٹرکچر اکثر متنوع نظاموں پر مشتمل ہوتا ہے، جیسے کہ مشینری، پروڈکشن لائنز، اور یوٹیلیٹی سسٹم۔ مختلف ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے، یہ نظام مختلف اوقات میں نافذ کیے گئے ہوں گے۔ مزید یہ کہ، ہر نظام اپنے فارمیٹ میں ڈیٹا تیار کرتا ہے، جس سے فریق ثالث کے نظاموں کے ساتھ انضمام ایک مشکل کام ہوتا ہے۔ متضاد فارمیٹس، گمشدہ اقدار، اور غلطیاں مؤثر انضمام میں رکاوٹ ہیں۔

جیسے جیسے مینوفیکچرنگ کی سہولیات اور عمل تیار ہوتے ہیں، ڈیٹا لینڈ اسکیپ میں اضافہ ہوتا ہے۔ ڈیٹا کے بڑھتے ہوئے حجم کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے سسٹمز کو توسیع پذیر ہونا چاہیے۔ نگرانی کے بنیادی ڈھانچے کو مغلوب کیے بغیر مینوفیکچرنگ آپریشنز میں ہموار اور موثر ڈیٹا کے بہاؤ کو یقینی بنانا ضروری ہے۔ اس تک پہنچنا جدید ٹولز میں سرمایہ کاری کرکے اور ڈیٹا کے معیار کو ترجیح دے کر ممکن ہے۔

پریلڈا

مینوفیکچرنگ میں سیکیورٹی کے خطرات

مینوفیکچرنگ انڈسٹری کو رینسم ویئر کے حملوں سے لے کر سپلائی چین کی کمزوریوں تک سائبر خطرات کے ایک ابھرتے ہوئے منظرنامے کا سامنا ہے۔ ہارڈ ویئر کے تناظر میں، کم معیار کی جعلی مصنوعات کو سیمی کنڈکٹرز کے لیے ایک بڑا مسئلہ سمجھا جاتا تھا، جبکہ چپس سیکیورٹی سے متعلق مسائل سے نسبتاً متاثر نہیں ہوتی تھیں۔

تاہم، پچھلے کچھ سالوں میں، حملہ آوروں نے پیچیدہ سیمی کنڈکٹر مینوفیکچرنگ کے عمل سے فائدہ اٹھانے کے طریقے تلاش کیے ہیں۔ انہوں نے ہارڈ ویئر ٹروجنز کے ذریعے بدنیتی پر مبنی منطق متعارف کروا کر چپ فن تعمیر کو جوڑنے کی کوشش کی ہے۔ حملہ آور ان ٹروجنز کو سروس سے انکار (DoS) یا ڈیٹا چوری کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔ خاص طور پر، شام نے ایک بڑے ٹروجن حملے کی اطلاع دی، جہاں حملہ آوروں نے "کِل سوئچ" نامی ٹروجن کو ایک چپ میں سرایت کر کے شامی فضائی دفاعی نظام کو غیر فعال کر دیا، جس سے وہ فضائی حملے کر سکتے ہیں۔

پچھلے کچھ سالوں میں، مینوفیکچررز نے مشین لرننگ اور انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) پر مبنی ڈیٹا اینالیٹکس تصورات کے استعمال کو بڑھایا، تاکہ اس بات کو یقینی بنایا جا سکے کہ ان کا سامان مناسب طور پر محفوظ ہے۔ ان تکنیکوں میں، وہ سب سے پہلے نگرانی کے تمام پیرامیٹرز کے لیے سازوسامان شروع کرتے ہیں اور پھر ان پیرامیٹرز پر مشین لرننگ الگورتھم لاگو کرتے ہیں، تاکہ آؤٹ پٹ پر پیرامیٹر کلاس کی پیشن گوئی کی جا سکے۔ اگر نتائج (آؤٹ پٹ) پیشین گوئی سے مماثل نہیں ہیں، تو مینوفیکچررز سامان کو جھنڈا لگا سکتے ہیں۔

پریلڈا

پائیدار مینوفیکچرنگ کو روکنے والی دیگر رکاوٹیں۔

سپلائی چین میں رکاوٹیں

مینوفیکچررز کو تاریخی طور پر کئی مشکلات کا سامنا کرنا پڑا، اور 2024 کی پیشین گوئیاں اسی طرح کی مزید چیزیں دکھاتی ہیں۔ جیسے جیسے عالمی تجارت زیادہ پیچیدہ ہوتی جاتی ہے، پروڈیوسر کو اپنے سپلائی نیٹ ورک میں غیر متوقع یا اچانک رکاوٹوں کو برداشت کرنے کے لیے تیار ہونا چاہیے۔

ہمارے کچھ انٹرویو لینے والوں کے مطابق، سپلائی چینز میں رکاوٹیں مستقبل قریب میں انڈسٹری کو درپیش سب سے اہم مشکلات میں سے ایک رہیں گی۔ فی الحال، فہرستیں دہائیوں میں اپنی کم ترین سطح پر ہیں، جو اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں کہ اس وقت کچھ مصنوعات تیار نہیں کی جا سکتیں۔ تائیوان، چین اور دیگر آف شور کمپنیوں کے سیمی کنڈکٹرز کی شدید کمی نے آٹوموٹو مینوفیکچرنگ کی کچھ سہولیات کو بند کرنے پر مجبور کر دیا ہے۔ ملکی پیداوار کو بھی مشکلات کا سامنا ہے۔

مہنگائی

2023 میں، تمام بڑی معیشتوں میں بڑھتی ہوئی طلب اور ناکافی رسد کی وجہ سے افراط زر دوہرے ہندسوں کے قریب تھا۔ اگلے سال، ایلومینیم، تیل، اور سٹیل جیسے اہم مینوفیکچرنگ ان پٹ کی قیمتیں اور بھی بڑھ جائیں گی، جس سے کاروباری اداروں پر دباؤ بڑھے گا جو پہلے ہی معیار کی قربانی کے بغیر لاگت کو کم کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔

افراط زر کے دوران اثاثوں کی نگرانی کے آٹومیشن کے لیے وسائل اور سرمایہ کاری کا پتہ لگانا مشکل ہے۔ لیکن مینوفیکچررز کو اس صلاحیت کو نظر انداز نہیں کرنا چاہیے جو یہ صنعت میں لاتا ہے۔ یہ دستی غلطیوں کو کم کرنے اور کاموں کو 10 گنا تک تیز کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔

اس چیلنج سے نمٹنے کے لیے، صنعت کو آٹومیشن کے لیے بجٹ مختص کرنا چاہیے اور حقیقی وقت میں کاموں کا معائنہ اور خودکار کرنے کے لیے مزید AI ٹیکنالوجی متعارف کرانی چاہیے۔ اس سے نہ صرف اخراجات کو بچانے میں مدد ملے گی بلکہ کارکردگی کو بہتر بنانے اور فضلہ کو کم کرنے میں بھی مدد ملے گی۔

ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز کو اپنانے کے چیلنجز

مینوفیکچرنگ کے عمل مسلسل، معمول کے نظام الاوقات اور متعدد مقامات پر سینکڑوں سپلائرز اور ملازمین کے ذریعے چلائے جانے والے کاموں کے گرد گھومتے ہیں، اور اس کا مقصد قابل استعمال اشیا کی پیداوار ہے۔ اس سے کاروبار کے لیے موجودہ معمولات کی نگرانی کرنا اور بہتری کے شعبوں کی نشاندہی کرنا غیر معمولی طور پر مشکل ہو جاتا ہے۔

مینوفیکچررز ریئل ٹائم IoT پر مبنی مانیٹرنگ ٹیکنالوجیز کو لاگو کرکے اپنی پوری ویلیو چین میں ہر قدم کو آسانی سے ٹریس کر سکتے ہیں۔ اس طرح کی ٹیکنالوجیز ان کے پائیداری کے اہداف میں فرق کو بہتر طور پر سمجھنے اور کارکردگی، پیداوار اور تعمیل کو بہتر بنانے کے لیے حل تلاش کرنے میں ان کی مدد کریں گی۔

ذہین اثاثہ کی نگرانی عام طور پر دو چیلنجوں سے وابستہ ہے۔ سب سے پہلے صنعت 4.0 کی مکمل صلاحیت کو فعال کرتے ہوئے، نئی ٹیکنالوجی کے ساتھ ہم آہنگ ہونے کے لیے میراثی آلات کو مربوط اور اپ گریڈ کرنا شامل ہے۔ دوسرا فرض کرتا ہے کہ دوبارہ ہنر مندی کرنے والے اہلکاروں کو یقینی بنایا جائے کہ وہ ایک نئے مانیٹرنگ سسٹم سے مؤثر طریقے سے نگرانی، استعمال اور فائدہ اٹھا سکیں۔

چھوٹے مینوفیکچررز کو اکثر نئی ٹیکنالوجی میں ابتدائی سرمایہ کاری مشکل لگتی ہے۔ تاہم، یہ تسلیم کرنا ضروری ہے کہ ڈیجیٹل تبدیلی اور ملازمین کی تبدیلی دونوں بتدریج عمل ہیں۔ یہ تبدیلیاں راتوں رات نہیں ہوتیں۔

پریلڈا

ختم کرو

مینوفیکچرنگ انڈسٹری پہلے ہی آٹومیشن اور روبوٹکس کے اثرات کا سامنا کر رہی ہے، جیسے کہ مصنوعی ذہانت، انٹرنیٹ آف تھنگز، سینسرز، فرش پر روبوٹ، اور روبوٹک پروسیس آٹومیشن کا زیادہ استعمال۔ ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز کو اپنانے کی بڑھتی ہوئی مانگ اور مینوفیکچرنگ کمپنیاں ان سے جو فوائد حاصل کر سکتی ہیں وہ ڈیجیٹلائزیشن کی ترقی کو آگے بڑھاتی ہیں۔

صنعت کو آج کل درپیش چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے جاری کوششوں کے ایک حصے کے طور پر، مینوفیکچررز ذہین اثاثوں کی نگرانی کے لیے IoT پر مبنی حل نافذ کرتے ہیں۔ تاہم، ٹیکنالوجی کا انتخاب اور اس کے نفاذ کا اختیار ابھی تک کاروباری مواقع اور ضروریات پر منحصر ہے۔

صنعتی مشینوں کا غیر طے شدہ ڈاؤن ٹائم، ڈیٹا اکٹھا کرنے کے مسائل، حفاظتی خطرات، اور اسکیل ایبلٹی کی رکاوٹیں وہ چیلنجز ہیں جو مینوفیکچرنگ لینڈ اسکیپ پر سب سے پہلے پوزیشن میں ہیں اور IoT پر مبنی مانیٹرنگ ٹیکنالوجیز کے ذریعے ان سے نمٹا جا سکتا ہے۔ اس طرح کی ٹیکنالوجیز مینوفیکچررز کو سپلائی چین میں دانے دار، سیاق و سباق کے مطابق ڈیٹا فراہم کرتی ہیں تاکہ وہ کارروائی کرنے کے لیے فوری طور پر مسائل کی نشاندہی کر سکیں۔

مزید برآں، وہ ممکنہ مسائل کے ہونے سے پہلے ان کی پیشین گوئی بھی کر سکتے ہیں، یادداشتوں اور دیگر اہم ماحولیاتی خطرات سے گریز کر سکتے ہیں۔ وقت گزرنے کے ساتھ، نگرانی کی ٹیکنالوجیز صارفین کو ان کے پائیداری کے اہداف کی پیشرفت کو ٹریک کرنے اور صنعت کے ضوابط کی تعمیل کو یقینی بنانے کے قابل بنائے گی۔

ہم ہر اس شخص کا شکریہ ادا کرنا چاہیں گے جنہوں نے ہمارے کسٹمر ڈویلپمنٹ انٹرویو میں حصہ لیا:

• کے سی ای او وتسل شاہ لٹمس
• اسٹیفن شواب، کے سی ای او روشن خیال
• ٹام ریکٹر، ڈیجیٹل انڈسٹریز کے لیے ڈسکریٹ اور پروسیس مینوفیکچرنگ ورٹیکلز کے عالمی سربراہ نوکیا
• نیلس آرنلڈ، کے سی ای او Adtance
• ڈنکن کیر، سابق سی ای او ایریسٹیک
• رچرڈ لیبووٹز، کے سی ای او LeanDNA
• گلروز سنگھ، ایس او سی سیفٹی آرکیٹیکٹ این ایکس پی سیمکولیڈرز
• ڈونی رینڈ، مارکیٹنگ کوآرڈینیٹر پر امریکن ایسوسی ایشن آف اونر آپریٹرز، ایل ایل سی
• ڈیوڈ ریڈ، سیلز ڈائریکٹر VEM ٹولنگ
• ڈیرک ہیتھ وے، سیلز ڈائریکٹر وی ای ایم میڈیکل
• ہرمن سنگھ، ڈائریکٹر سائفیئر
• ڈوگ لاسن، کے سی ای او تھنک آئی کیو
• اور صنعت کے دیگر پیشہ ور افراد، جن کے تبصرے اس مضمون کے لیے لیے گئے تھے۔

• 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.iotforall.com/experts-discuss-predictive-maintenance-and-innovation-in-manufacturing