ওঠানামা করা বাজারের পরিস্থিতি, সরবরাহের চেইনের সীমাবদ্ধতা, শ্রমের ঘাটতি এবং একটি দ্রুতগতির বৈশ্বিক শিল্প সমস্ত আকারের নির্মাতাদের তাদের পরিচালনার উপায়টি পুনর্বিবেচনা করতে বাধ্য করছে। অনেক নির্মাতারা প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত বজায় রাখতে এবং দীর্ঘস্থায়ী ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলায় প্রযুক্তি গ্রহণ শুরু করেছেন। অটোমেশন থেকে শুরু করে ডিজিটাল প্রযুক্তি, শিল্প আইওটি এবং আরও অনেক কিছু, ব্যবসায়গুলি আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় কৌশলগত অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে বিভিন্ন সিস্টেম, প্রক্রিয়া এবং লোকদের থেকে ডেটা ক্যাপচার করতে এই উদ্ভাবনগুলি উপার্জন করতে পারে।
কোনও সন্দেহ নেই যে এই সংস্থাগুলির সাথে কাজ করার জন্য প্রচুর ডেটা রয়েছে। ম্যাককিন্সির একটি সমীক্ষা অনুসারে, উত্পাদন বার্ষিক 1.9 পেটাবাইট বা 1,900, 000 টেরাবাইট ডেটা বার্ষিক উত্পন্ন করে। সমস্যাটি হ'ল তাদের ডেটা ক্যাপচার এবং বিশ্লেষণ করতে এবং এটিকে ব্যবহারযোগ্য তথ্যে পরিণত করার জন্য আরও ভাল উপায়ের প্রয়োজন ছিল এবং তাদের এটি দ্রুত করার দরকার ছিল। ফলস্বরূপ, অনেক ব্যবসায় তাদের ক্রিয়াকলাপ উন্নত করার জন্য তাদের ডেটা সহ সুযোগগুলি খুঁজতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) দিকে ঝুঁকছে।
কেন ডেটা বিশ্লেষণের জন্য এআই নিখুঁত?
উত্পাদন ফলন এবং আপটাইম উন্নত করা থেকে শুরু করে সঠিকভাবে পূর্বাভাস চাহিদা এবং দূরবর্তীভাবে পর্যবেক্ষণ মেশিনগুলি পর্যবেক্ষণ করা, এমনকি সম্পদ নিয়ন্ত্রণ করা এবং পণ্যের গুণমান উন্নত করা, এআই সামগ্রিক দক্ষতা এবং উত্পাদনশীলতা মেট্রিকগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে লিভারেজ করা যেতে পারে।
এটি যাদু নয়, তবে অ্যালগরিদমের একটি জটিল সেট যা প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করে, বিভিন্ন ভেরিয়েবলের মধ্যে প্যাটার্নগুলি সম্পর্কিত বা শিখতে পারে এবং ভবিষ্যতের রাজ্যগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সেই জ্ঞানটি বর্তমান পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করে। এটি বলার অপেক্ষা রাখে না যে মানুষ এই কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে না, তবে আল এগুলি দ্রুত করতে পারে এবং আরও বেশি ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে, বৃহত্তর নির্ভুলতার সাথে, ব্যবসায়ের ফলাফলগুলি উন্নত করে।
উদাহরণস্বরূপ, যে কোনও উত্পাদন পরিবেশে, tradition তিহ্যগতভাবে বেশ কয়েকটি বিভিন্ন ওয়ার্কগ্রুপ এবং মেশিন রয়েছে যা তাদের নিজস্ব ডেটা সংগ্রহ করে। প্রতিটি ডিভাইস থেকে প্রাপ্ত তথ্যগুলি গুণমান, ফর্ম্যাট এবং টাইমিংয়ে পৃথক হতে পারে যা বাধা তৈরি করতে পারে এবং ডেটা থেকে কোনও অর্থবহ অন্তর্দৃষ্টি বিশ্লেষণ এবং জোগাতে অসুবিধা করতে পারে।
এআই প্রযুক্তির সহায়তায়, প্রচুর পরিমাণে ডেটা দ্রুত প্রক্রিয়া করা যায়, সংস্থাগুলিকে দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে অপারেশনাল তথ্য একত্রিত করতে সক্ষম করে, বিকল্পগুলির উপর ভিত্তি করে ফলাফলগুলির পূর্বাভাস দেয় এবং নির্মাতাদের চটপটে, অবহিত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। এই প্রাক-উদ্বেগজনক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতাটি যেখানে এআইয়ের শক্তি রয়েছে এবং এটি পণ্যের ফলনকে ব্যাপকভাবে বাড়িয়ে তুলতে পারে।
পণ্যের মানের সমস্যার মূল কারণ চিহ্নিত করে, এআই পণ্যের ত্রুটিগুলি এবং স্ক্র্যাপের হার হ্রাস করতে এবং উত্পাদন ফলন বাড়াতে সহায়তা করতে পারে। বিস্তারিত তথ্য এবং বিশ্লেষণের মাধ্যমে, নির্মাতারা কোম্পানির নীচের লাইনে সরাসরি প্রভাব ফেলার আগে মান নিয়ন্ত্রণের সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে। আসুন এমন একটি উদাহরণ দেখুন।
ইঞ্জিনের গুণমান উন্নত করতে এআই ব্যবহার করুন
একটি গ্লোবাল ইঞ্জিন প্রস্তুতকারক জেনারেটর সেট, নৌ এবং সামুদ্রিক অ্যাপ্লিকেশন এবং সামরিক যানবাহনের জন্য বৃহত ডিজেল ইঞ্জিন তৈরি করে। সমাবেশের পরে, প্রতিটি ইঞ্জিন কঠোর পরীক্ষার শিকার হয়। পরীক্ষার সময়, এমনকি সবচেয়ে অভিজ্ঞ অপারেটররা প্রায়শই কোনও সমস্যার সূক্ষ্ম লক্ষণগুলি সনাক্ত করতে ব্যর্থ হয়, যা পরীক্ষার সময় বা ইঞ্জিনটি একবারে পরিষেবা দেওয়ার সময় বিপর্যয়কর ব্যর্থতা দেখা দেয়। এই ব্যর্থতাগুলি উল্লেখযোগ্য ক্ষয়ক্ষতি, বিলম্বিত চালান, ব্যাকলগড পরীক্ষার অঞ্চল তৈরি করেছে এবং উজানের উত্পাদন, বছরে কয়েক মিলিয়ন ডলার ব্যয় করেছে এবং সময়কালে বিতরণকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করেছে।
সমস্যাটি ডেটার অভাব নয়, তবে এটি কীভাবে ব্যবহৃত হয়। প্রকৃতপক্ষে, উদ্ভিদটি বছরের পর বছর ধরে প্রক্রিয়া ডেটা সংগ্রহ করে আসছিল, তবে এটি কেবল ব্যর্থতার পরে ফলো-আপ কাজের জন্য ব্যবহার করে। এই প্রতিক্রিয়াশীল উপায়ে ডেটা দেখে, দলটি কেন এই ব্যর্থতাগুলি ঘটছে বা সক্রিয়ভাবে তাদের সম্বোধন করছে তা বুঝতে অক্ষম। শেষ পর্যন্ত, এই বিষয়গুলি ব্যবসা করার ব্যয় হিসাবে দেখা হয় যতক্ষণ না সংস্থাটি বিদ্যমান ডেটাগুলিতে এআই ব্যবহার করে সমালোচনামূলক সম্পদ ব্যর্থতার পূর্বাভাস দেওয়ার আগে তাদের আগে তাদের ব্যবহার করে বিবেচনা করে।
নির্মাতা এআইয়ের প্রভাব ফেলতে প্রয়োজনীয় ডেটা ফাউন্ডেশন রাখার জন্য একটি পাইলট প্রোগ্রাম দিয়ে শুরু করেছিলেন। Historical তিহাসিক ডেটা ব্যবহারের প্রয়োজনীয়তার পরিপ্রেক্ষিতে, সংস্থাটি প্রথমে এআইয়ের সহায়তায় ডেটা পরিষ্কারের এবং বিশ্লেষণ পরিচালনা করেছিল, 100 টি ইঞ্জিন থেকে 20 বিলিয়ন ডেটা পয়েন্ট হ্রাস করে 48 ঘন্টার মধ্যে সবচেয়ে প্রভাবশালী ডেটা পয়েন্টগুলির 6 বিলিয়ন থেকে 6 বিলিয়ন করে।
এরপরে, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে এবং কোনও ডেটা ফাঁক সনাক্ত করতে একাধিক মডেল সেটগুলি সময় এবং মডেল দ্বারা সংযুক্ত করুন। জিএপি বিশ্লেষণের ভিত্তিতে, কিছু নির্দিষ্ট ডেটা আরও ঘন ঘন বের করার জন্য সামঞ্জস্য করা হয়েছিল, যার ফলে মডেলিং উন্নত হয়। একটি এআই প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে, পুরো বিশ্লেষণটি বর্তমান উত্পাদনে কোনও প্রভাব ছাড়াই স্বল্প ঝুঁকিপূর্ণ পরিবেশে করা হয়।
এই ডেটা থেকে, নির্মাতারা বেসলাইনগুলি স্থাপন করতে, প্রবণতা এবং অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে এবং তথ্যকে কার্যকর করার জন্য পরিকল্পনাগুলি বিকাশ করতে সক্ষম হয়। মাত্র কয়েক সপ্তাহের মধ্যে, তারা সিরিয়াল নম্বর দ্বারা ঝুঁকি ইঞ্জিনগুলির একটি গ্রুপ চিহ্নিত করে একটি প্রতিবেদন তৈরি করেছিল। এই তথ্যের উপর ভিত্তি করে, নির্মাতারা সন্দেহ করেন যে এই ইঞ্জিনগুলির মান নিয়ন্ত্রণ পরীক্ষার সময় বা ক্ষেত্রের সময় সমস্যার উচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে। পরীক্ষার ডেটা প্রকৃত পণ্য ব্যর্থতার সাথে সংযুক্ত করে, প্রতিবেদনটি বেশ কয়েক বছর ধরে ইঞ্জিন সমস্যার 80 শতাংশেরও বেশি সঠিকভাবে চিহ্নিত করেছে।
এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই প্রকল্পটি একটি পুনরাবৃত্ত প্রক্রিয়া, কারণ এআই মডেল ক্রমাগত শিখছে। প্রায় 45 দিনের মধ্যে, মডেলটি শূন্য মিথ্যা ধনাত্মক হারের সাথে 30 মিনিটের আগে ব্যর্থতার পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয়েছিল।
অপারেশনগুলিতে বাধা হ্রাস করুন
অফিসিয়াল লঞ্চ চলাকালীন, আ.লীগ সমাধানটি পরীক্ষা নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা এবং হিউম্যান মেশিন ইন্টারফেস (এইচএমআই) দ্বারা উত্পাদিত রিয়েল-টাইম ডেটার সাথে সংযুক্ত থাকে। এটি স্বাভাবিক অপারেশনে কোনও প্রভাব ফেলে না। প্রকৃতপক্ষে, মডেলটি কোম্পানির স্ট্যান্ডার্ড টেস্ট সফ্টওয়্যারটির সাথে সংহত করা হয়েছিল এবং অপারেটর এটি বাস্তবায়িত হয়েছে তাও অবগত ছিল না। তাদের কেবল এটি জানতে হবে যে এখন তাদের এইচএমআই ইন্টারফেসটি তাদের কোনও সম্ভাব্য প্রবণতা সম্পর্কিত সমস্যা এবং কীভাবে তাদের সাথে মোকাবিলা করতে হবে তা তাদের অবহিত করবে।
প্রথম 90 দিনের মধ্যে, এআই অ্যাপ্লিকেশনটি 20 রিয়েল-টাইম ইভেন্টগুলি সনাক্ত করেছে, ইঞ্জিনের ক্ষতি হিসাবে $ 4.5 মিলিয়ন ডলারের বেশি এড়িয়ে গেছে এবং প্রকল্পের জন্য বিনিয়োগের উপর 10x রিটার্ন অর্জন করেছে।
এই ক্ষেত্রে যেমন চিত্রিত হয়েছে, এআই উপার্জনকারী এআই নির্মাতাদের সক্রিয়ভাবে মান ত্রুটিগুলি হ্রাস করতে, অর্থ সাশ্রয় করতে এবং ডেলিভারি হার উন্নত করার জন্য অপারেশনগুলিতে বাধা হ্রাস করার জন্য একটি উপায় সরবরাহ করতে পারে। ডেটাগুলির একটি দৃ foundation ় ভিত্তি দিয়ে শুরু করে এবং অভিজ্ঞ অংশীদারদের সাথে কাজ করে, এআই ব্যবসায়ের ফলাফলগুলি চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে পারে এবং নির্মাতাদের আজকের দ্রুত বিকশিত ব্যবসায়িক পরিবেশে প্রতিযোগিতা করতে সহায়তা করতে পারে।
তবে এআইকে এক-আকারের-ফিট-সমস্ত সমাধান হতে হবে না। আপনার প্রয়োজন, প্রয়োগ এবং নির্দিষ্ট পরিস্থিতির উপর নির্ভর করে বিভিন্ন সমাধান কাস্টমাইজ করা দরকার। অতএব, আপনার পক্ষে একটি বিশ্বস্ত অংশীদার রাখা গুরুত্বপূর্ণ। যখন এআই এর কথা আসে, তারা আপনার ডিজিটাল রূপান্তর যাত্রায় কোথায় আছেন, আপনার লক্ষ্য বা চ্যালেঞ্জগুলি বুঝতে পারেন এবং শীর্ষ বিক্রেতাদের কাছ থেকে সমাধানটি সনাক্ত করতে পারেন যা আপনার প্রকৃত প্রয়োজনের পক্ষে সবচেয়ে উপযুক্ত।