مصنوعی ذہانت سے چیزوں کے صنعتی انٹرنیٹ پر کس طرح اثر پڑتا ہے

■ شاید اسی وجہ سے تنظیموں کے لئے یہ اتنا ضروری ہے کہ وہ IIOT کی طرف سے اہم مدد کے بغیر انڈسٹری 4.0 کے ذریعہ لائے گئے بڑے پیمانے پر ڈیجیٹل تبدیلی سے بچ سکیں۔ ان دونوں ٹکنالوجیوں ، مصنوعی ذہانت (AI) اور IIOT کا مجموعہ ، ڈیجیٹل پروڈکشن کے دوران پیدا ہونے والے بڑے پیمانے پر ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے منظم اور مکمل طور پر استعمال کرسکتا ہے ، جس سے صنعتی عمل کو کنٹرول ایک پوری نئی سطح پر لے جاتا ہے۔

4 کو IOIT ڈیٹا مینجمنٹ کے لئے - کی صلاحیتیں ہونی چاہئیں

صنعتی فیلڈ میں ڈیجیٹلائزیشن کی لہر کے دخول کے ساتھ ، بڑا ڈیٹا صنعتی ڈیجیٹلائزیشن کا داخلی راستہ بن گیا ہے۔ آئی ڈی سی کے مطابق ، عالمی اعداد و شمار کا حجم 2019 میں 42ZB تک پہنچا تھا اور توقع ہے کہ 2022 میں اس کی مجموعی سالانہ شرح نمو 57 فیصد کے ساتھ 163ZB تک پہنچ جائے گی۔ اور صنعتی شعبے میں صنعتی اعداد و شمار کے اطلاق کے منظرنامے میں بھی اضافہ ہورہا ہے ، اور صری انٹلیجنس کے اعدادوشمار سے پتہ چلتا ہے کہ چین کی صنعتی بڑی ڈیٹا مارکیٹ 2019 میں تقریبا 14 14.69 بلین یوآن ہوگی ، اور توقع ہے کہ مستقبل میں اس کی شرح 30 فیصد سے زیادہ برقرار رہے گی۔ اس نے کہا ، جب تنظیمیں اپنے صنعتی نظاموں میں آئی او آئی ٹی کی تعیناتی پر کام کرنا شروع کردیتی ہیں تو ، ان کا سامنا کرنے والا پہلا چیلنج یہ ہے کہ آئی او ٹی سسٹم سے ڈیٹا کو بازیافت کریں اور اسے حقیقی - وقت کے تجزیہ اور فیصلہ {{12} کے لئے دستیاب بنائیں۔ اس بات کو یقینی بنانے کے لئے کہ ڈیٹا مینجمنٹ کے حل IOIT - تیار ہیں ، اس پر توجہ دینے کے لئے 4 خصوصیات یہ ہیں:

مختلف قسم کے اعداد و شمار کو سنبھالنے کے لئے ورسٹائل رابطے۔ آئی او ٹی سسٹم کے ل various مختلف معیارات موجود ہیں جو اعداد و شمار تیار کرتے ہیں جن کو مختلف پروٹوکول جیسے ایم کیو ٹی ٹی ، او پی سی ، اے ایم کیو پی ، وغیرہ پر عمل پیرا ہونے کی ضرورت ہے۔ اس کے علاوہ ، زیادہ تر آئی او ٹی ڈیٹا سیمی - ساختی یا غیر ساختہ فارمیٹس میں موجود ہے۔ لہذا ، ڈیٹا مینجمنٹ سسٹم کو لازمی طور پر ان سسٹم سے ڈیٹا حاصل کرنے کے قابل ہونے کے ل all تمام سسٹم سے رابطہ قائم کرنے اور مختلف پروٹوکول پر عمل کرنے کے قابل ہونا چاہئے۔ ایک ہی وقت میں ، حل کو ساختی اور غیر ساختہ اعداد و شمار دونوں کی حمایت کرنا ہوگی۔

رچ ایج پروسیسنگ کی صلاحیتیں۔ ایک اچھا ڈیٹا مینجمنٹ حل سسٹم سے غلطی والے لاگ کو فلٹر کرنے کے قابل ہونا چاہئے ، اور اس سے بہتر اعداد و شمار کے تجزیے کی حمایت کرنے کے لئے میٹا ڈیٹا ، جیسے ٹائم اسٹیمپس یا جامد متن کے ساتھ ڈیٹا کو مزید تقویت بخشنے کے قابل ہونا چاہئے۔

بڑی ڈیٹا پروسیسنگ اور مشین لرننگ کی صلاحیتیں۔ چونکہ IOT کے اعداد و شمار کی مقدار بہت بڑی ہے ، لہذا یہ ضروری ہے کہ نظام الٹرا - کم تاخیر کو برقرار رکھے جب حقیقی - وقت کے اعداد و شمار کے تجزیات کو انجام دیتے ہیں تاکہ اعداد و شمار پر حقیقی - وقت میں کارروائی کی جاسکے۔

حقیقی - وقت کی نگرانی کی صلاحیتوں۔ IOT ڈیٹا کا حصول اور عمل ایک جاری عمل ہے ، لہذا ڈیٹا مینجمنٹ کے حل کو کسی بھی وقت کارکردگی اور تھرو پٹ کے لحاظ سے عمل کی حیثیت کو ظاہر کرنے کے لئے بصری کے ذریعے حقیقی - وقت کی نگرانی فراہم کرنا چاہئے۔

مصنوعی ذہانت صنعتی IOT پر کیسے اثر ڈالتی ہے؟

اس موضوع پر تبادلہ خیال کرنے سے پہلے ، آئیے اس پر ایک نظر ڈالیں کہ ماہر تحقیقی تنظیموں کا دونوں ٹکنالوجیوں ، اے آئی اور آئی او ٹی کے مستقبل کے بارے میں کیا کہنا ہے: مارکیٹس اینڈ مارکیٹس کے مطابق ، اے آئی 2025 تک ، 190 بلین ڈالر کی صنعت ہوگی ، دوسری طرف ، 2019 میں ڈیجیٹل تبدیلی کے 40 ٪ اقدام اے آئی کے ذریعہ چل رہے ہیں۔ بزنس اندرونی نے پیش گوئی کی ہے کہ 2025 تک 64 بلین آئی او ٹی ڈیوائسز ہوں گے ، جو 2018 میں تقریبا 10 10 بلین کے مقابلے میں ہوں گے۔ اس کے نتیجے میں ، میک کینسی نے یہ پیش گوئی کی ہے کہ 2025 تک ، آئی او ٹی میں 4 ٹریلین سے 11 ٹریلین کی معاشی قیمت پیدا کرنے کی صلاحیت ہے۔

مذکورہ بالا اعدادوشمار سے ، یہ واضح ہے کہ AI اور IOT ، دو تکنیکی تصورات جو کئی دہائیوں سے جاری ہیں ، وہ صحیح وقت اور جگہ پر ابھر رہے ہیں ، وہ روایتی صنعت کے اصولوں میں خلل ڈال رہے ہیں اور ایک ایسی ڈیجیٹل انقلاب کی تشکیل کے لئے تیار ہیں جو 18 ویں صدی کے روایتی صنعتی انقلاب کو 21 ویں صدی کے ساتھ لے کر آئے گی۔ بہتر

مصنوعی ذہانت صنعتی ذہانت کا دماغ بن رہی ہے

بنیادی عناصر جیسے اعداد و شمار ، الگورتھم اور ریاضی کی طاقت کی کافی ترقی کے بعد ، مصنوعی ذہانت کی احساس کی ایک بنیاد ہے۔ ایک ہی وقت میں ، مصنوعی ذہانت کی ترقی بھی مینوفیکچرنگ انڈسٹری کی ترقی کے لئے اچھے مواقع لاتی ہے ، اور متعدد جہتوں سے صنعتی مینوفیکچرنگ کی سطح کو جامع طور پر بہتر بناتی ہے۔ فی الحال ، صنعتی شعبے میں متعدد اطلاق کے منظرناموں میں مصنوعی ذہانت کا استعمال کیا گیا ہے ، جیسے ذہین پیداوار کے منظرناموں میں صنعتی بصری معائنہ اور سامان کے انتظام کے شعبے میں پیش گوئی کی بحالی۔ پیش گوئی کرنے والی بحالی کے دوران ، موجودہ اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے ، AI الگورتھم اس بات کا تعین کرسکتے ہیں کہ مشین کی مرمت کی ضرورت سے قبل روک تھام کے اقدامات کو کب نافذ کیا جائے۔ بصری معائنہ کے لئے کمپیوٹر وژن بھی ایک کلیدی ٹکنالوجی ہے جو اخراجات کو کم کرسکتی ہے اور کارکردگی میں اضافہ کرسکتی ہے۔ جب صحیح تربیت کے اعداد و شمار اور ہارڈ ویئر کے ساتھ فراہم کیا جاتا ہے تو ، مشین لرننگ (ایم ایل) الگورتھم بصری معائنہ میں انسانوں کے مقابلے میں زیادہ درست اور موثر ثابت ہوسکتے ہیں ، اور پہلے ہی بی ایم ڈبلیو کے ذریعہ استعمال ہورہا ہے ، مثال کے طور پر ، اس کے آٹوموٹو حصوں کے کوالٹی کنٹرول کو یقینی بنانے کے لئے۔ عالمی سطح پر ، مینوفیکچرنگ کمپنیاں تیزی سے مشینری اور نظام کی کارکردگی کو بہتر بنانے اور پیداواری لاگت کو کم کرنے پر توجہ دے رہی ہیں۔ چونکہ سیمیکمڈکٹر ٹکنالوجی کی ترقی اور سستی سینسر اور پروسیسر زیادہ وسیع پیمانے پر دستیاب ہوتے ہیں ، IIOT اپنانے میں اضافہ ہوتا رہے گا۔ گرینڈ ویو ریسرچ کے ایک تجزیے کے مطابق ، 2020 میں عالمی آئی او آئی ٹی مارکیٹ تقریبا 216.13 بلین ڈالر ہوگی۔ اب جب صنعتی شعبہ سمارٹ اور خودمختار صنعتی عمل کی طرف تیز ہورہا ہے تو ، آئی او ٹی ڈیوائسز سے ڈیٹا اکٹھا کرنا غیر معمولی پیمانے پر پہنچ رہا ہے۔ جب بگ ڈیٹا ، اے آئی ، اور آئی او ٹی اکٹھے ہوجاتے ہیں تو ، یہ جدید IOT ڈیٹا تجزیات کے حل کے ل a بہت سارے مواقع پیدا کرتا ہے۔ اس عمل میں ، مصنوعی ذہانت ، خاص طور پر گہری/مشین لرننگ ٹیکنالوجیز ، حسی اعداد و شمار کی بڑے پیمانے پر مقدار کو سنبھالنے اور تجزیہ کرنے کے لئے ایک طاقتور مدد فراہم کرتی ہے۔

ریسرچ فرم موبیڈیو کی ایک رپورٹ میں پیش گوئی کی گئی ہے کہ 2025 تک ، اے آئی اور آئی او ٹی کی مالیت 26 بلین ڈالر سے زیادہ ہوگی۔ انہوں نے یہ بھی ظاہر کیا کہ اے آئی نے آئی او ٹی ڈیٹا کی کارکردگی کو 25 ٪ اور صنعت کے تجزیات کو 42 ٪ تک بہتر بنایا ہے ، اور یہ آئی او ٹی کے مرکز اور ایج نیٹ ورک میں دونوں میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ مثال کے طور پر ، کسی فیکٹری میں اسمبلی لائن پر ، کوالٹی کنٹرول AI بصری معائنہ کے استعمال کے ذریعے کیا جاسکتا ہے ، جو مینوفیکچرنگ کے عمل کے دوران مینوفیکچرنگ کے نقائص کی شرح کو مؤثر طریقے سے کم کرسکتا ہے۔

AI + IIOT حل

سیمیکمڈکٹر اور الیکٹرانک ڈیوائس ٹکنالوجی میں پیشرفت ، کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارم کے استعمال میں اضافہ ، آئی پی وی 6 معیاری کاری ، اور IIOT - متعلقہ R&D سرگرمیوں کے لئے حکومت کی حمایت جیسے متعدد سازگار عوامل سے متاثر ہیں ، IOIT حل اور مارکیٹ میں اضافہ کرنے والے AIIT مارکیٹ میں اضافہ ہو رہا ہے ، اور مارکیٹوں اور مارکیٹوں کے ذریعہ ایک نئی مارکیٹ کی تحقیق کی رپورٹ کے مطابق ، مارکیٹوں اور مارکیٹوں کے ذریعہ ایک نئی مارکیٹ کی تحقیق کی رپورٹ ہے۔ 2026 میں 2021 سے 106.1 بلین ڈالر تک ، اور 2026 تک ، اس طبقہ میں اے آئی کی آمدنی 16.7 بلین ڈالر تک پہنچنے کی امید ہے۔

اس میگاٹرینڈ کے تحت ، ٹکنالوجی کے بڑے دکاندار جدید ٹیکنالوجیز اور مصنوعات کے ساتھ AI + IIOT حل کو فروغ دینے کے لئے پہلے ہی سخت محنت کر رہے ہیں۔

نتیجہ

مصنوعی ذہانت میں خود اور اس کے استعمال کو آزادانہ اور ذہانت سے سنبھالنے کی صلاحیت ہے۔ پچھلی دہائی یا اس سے زیادہ تکنیکی کامیابیوں میں ، تقریبا almost کچھ بھی اس اثر کی سطح تک نہیں پہنچا ہے جو اے آئی نے صنعتی شعبے پر صنعتی انٹرنیٹ (IOT) کے ساتھ مل کر کیا ہے۔ ڈیلوئٹ کے اعدادوشمار کے سروے اور پیشن گوئی کے مطابق ، چین کے مینوفیکچرنگ سیکٹر میں اے آئی کا اطلاق بہت امید افزا ہے ، جس میں 2020 میں 25.22 بلین یوآن کے لگ بھگ درخواستوں کی توقع ہے ، اور 2025 تک 205.76 بلین یوآن تک پہنچنے کی توقع ہے ، جس میں 40 فیصد سے زیادہ کی نمو کی شرح سے اضافہ ہوا ہے۔ AI الگورتھم کو صنعتی IOT انفراسٹرکچرز میں ضم کرکے ، ذہین فیکٹری مینجمنٹ اور آپریشن کے لئے پوری مشینری اور سامان کی تربیت اور خودکار ہوسکتی ہے۔ ہوسکتا ہے کہ ہم ابھی تک وسیع پیمانے پر AI+IIOT ایپلی کیشنز نہیں دیکھ سکتے ہیں ، لیکن مجھے یقین ہے کہ چند سالوں میں ، AI اور IOT صنعتی شعبے میں زیادہ سے زیادہ پائے جانے والے ہوجائیں گے۔