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जीई |
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एआई अपनाने के पैमाने के अनुसार डेटा प्रशासन महत्वपूर्ण हो जाता है, जिससे संबंधित जोखिमों को कम करने के लिए मजबूत गोपनीयता नियंत्रण और सुरक्षा ढांचे की आवश्यकता होती है 44% निर्माता । एआई कार्यान्वयन के संबंध में
एमईएस (मैन्युफैक्चरिंग एक्ज़ीक्यूशन सिस्टम) सॉफ्टवेयर दुकान के फर्श पर कार्य-प्रक्रिया गतिविधियों का प्रबंधन और निगरानी करता है, जो ईआरपी योजना प्रणालियों और वास्तविक उत्पादन निष्पादन के बीच महत्वपूर्ण पुल के रूप में कार्य करता है। एमईएस सिस्टम वास्तविक समय के उत्पादन डेटा को ट्रैक करते हैं, कार्य ऑर्डर प्रबंधित करते हैं और गुणवत्ता अनुपालन सुनिश्चित करते हैं।
एमईएस प्लेटफॉर्म एआई अनुकूलन एल्गोरिदम को फीड करने वाले बारीक उत्पादन डेटा प्रदान करते हुए विनियमित उद्योगों के लिए ट्रैसेबिलिटी आवश्यकताओं को सक्षम करते हैं। वे उन परिचालन विवरणों को कैप्चर करते हैं जिन तक ईआरपी सिस्टम पहुंच नहीं सकते हैं, जिससे संपूर्ण विनिर्माण मूल्य श्रृंखला में व्यापक दृश्यता पैदा होती है।
एमईएस और ईआरपी सिस्टम के बीच एकीकरण मैन्युअल डेटा प्रविष्टि को समाप्त करता है, त्रुटियों को कम करता है, और वास्तविक समय उत्पादन स्थिति और बाधाओं के आधार पर स्वचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
शुरुआती एआई अपनाने वालों ने विक्रेताओं द्वारा प्रदान की जाने वाली वास्तविक समय अनुकूलन क्षमताओं के माध्यम से औसत राजस्व में 9.1% की वृद्धि दर्ज की है। ये दक्षता लाभ अनियोजित डाउनटाइम को कम करने वाले पूर्वानुमानित रखरखाव, दोषों को रोकने वाले गुणवत्ता विश्लेषण और थ्रूपुट को अधिकतम करने वाले उत्पादन अनुकूलन के परिणामस्वरूप होते हैं।
मशीन लर्निंग मॉडल परिनियोजन, एज कंप्यूटिंग एकीकरण और स्वचालित निर्णय लेने में विक्रेता की क्षमताएं सीधे परिचालन सुधार क्षमता से संबंधित हैं। सिद्ध एआई कार्यान्वयन ढांचे के साथ विक्रेताओं का चयन करने वाली कंपनियां तेजी से समय-दर-मूल्य और उच्च आरओआई प्राप्त करती हैं।
लागत में कमी कई कारकों के माध्यम से होती है: कम अपशिष्ट, अनुकूलित ऊर्जा खपत, बेहतर परिसंपत्ति उपयोग, और मैन्युअल हस्तक्षेप आवश्यकताओं में कमी। व्यापक विश्लेषण डैशबोर्ड प्रदान करने वाले विक्रेता डेटा-संचालित निर्णय लेने के माध्यम से निरंतर सुधार सक्षम करते हैं।
डिजिटल ट्विन्स और एआई-संचालित जोखिम प्लेटफॉर्म संभावित व्यवधानों की मॉडलिंग और प्रतिक्रिया रणनीतियों को अनुकूलित करके आपूर्ति-श्रृंखला दृश्यता को मजबूत करते हैं। विनिर्माण भावना डेटा 2025 रणनीतिक योजना के लिए सर्वोच्च प्राथमिकता के रूप में लचीलेपन पर जोर देता है।
आपूर्ति श्रृंखला जोखिम मूल्यांकन उपकरण की पेशकश करने वाले विक्रेता निर्माताओं को कमजोरियों की पहचान करने, आपूर्तिकर्ता नेटवर्क में विविधता लाने और लागत और उपलब्धता के लिए अनुकूलित बफर इन्वेंट्री स्तर बनाए रखने में मदद करते हैं। वास्तविक समय की ट्रैकिंग क्षमताएं व्यवधानों पर त्वरित प्रतिक्रिया सक्षम बनाती हैं।
एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म जो उत्पादन योजना, इन्वेंट्री प्रबंधन और आपूर्तिकर्ता संचार को जोड़ते हैं, एंड-टू-एंड दृश्यता प्रदान करते हैं जो पारंपरिक बिंदु समाधानों से मेल नहीं खा सकते हैं। यह एकीकरण प्रतिक्रियाशील संकट प्रबंधन के बजाय सक्रिय जोखिम शमन को सक्षम बनाता है।
प्रभावी डेटा प्रशासन के लिए डेटा वर्गीकरण, भूमिका-आधारित पहुंच नियंत्रण, एन्क्रिप्शन मानकों और आईएसओ 27001 जैसे अनुपालन ढांचे के लिए व्यवस्थित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। विक्रेताओं को सुरक्षा क्षमताओं का प्रदर्शन करना चाहिए जो गोपनीयता संबंधी चिंताओं का समाधान करते हैं 44% निर्माता एआई अपनाने से झिझकते हैं।
सर्वोत्तम प्रथाओं में उचित मेटाडेटा प्रबंधन के साथ डेटा लेक को लागू करना, स्पष्ट डेटा स्वामित्व नीतियां स्थापित करना और नियामक अनुपालन के लिए ऑडिट ट्रेल्स बनाए रखना शामिल है। विक्रेताओं को अलग-अलग सुरक्षा समाधानों की आवश्यकता के बजाय अंतर्निहित सुरक्षा सुविधाएँ प्रदान करनी चाहिए।
अनुपालन आवश्यकताएं उद्योग के अनुसार अलग-अलग होती हैं, ऑटोमोटिव, एयरोस्पेस और फार्मास्युटिकल निर्माताओं को वैध प्रणालियों की आवश्यकता होती है जो पूरे उत्पादन जीवनचक्र में डेटा अखंडता और ट्रैसेबिलिटी बनाए रखती हैं।
उभरती कौशल आवश्यकताओं में डेटा एनालिटिक्स, एआई मॉडल प्रबंधन, एज कंप्यूटिंग प्रशासन और डिजिटल ट्विन ऑपरेशन शामिल हैं। प्रति घंटा कर्मचारियों वाले 80% से अधिक बड़े व्यवसाय 2025 तक उन्नत कार्यबल प्रबंधन निवेश की योजना बना रहे हैं।
अपस्किलिंग कार्यक्रमों को नई तकनीकों द्वारा प्रस्तुत तकनीकी दक्षताओं और परिचालन वर्कफ़्लो परिवर्तनों दोनों को संबोधित करना चाहिए। व्यापक प्रशिक्षण कार्यक्रम और सहज उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रदान करने वाले विक्रेता कार्यान्वयन बाधाओं को कम करते हैं और अपनाने में तेजी लाते हैं।
परिवर्तन प्रबंधन रणनीतियों में हितधारक संचार योजनाएं, व्यावहारिक प्रशिक्षण कार्यशालाएं और उत्कृष्टता केंद्रों की स्थापना शामिल होनी चाहिए जो पूरे संगठन में निरंतर सुधार और ज्ञान साझा करने को बढ़ावा देते हैं।
डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस के बीच डेटा आर्किटेक्चर निर्णय विशिष्ट उपयोग के मामलों पर निर्भर करते हैं, डेटा लेक असंरचित IoT डेटा के लिए लचीलापन प्रदान करते हैं और डेटा वेयरहाउस संरचित लेनदेन डेटा को अनुकूलित करते हैं। एकीकृत डेटा वर्गीकरण सभी प्रणालियों में एकरूपता सुनिश्चित करता है और प्रभावी एआई मॉडल प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है।
डेलॉइट डेटा फाउंडेशन विकास के हिस्से के रूप में एआई गवर्नेंस मॉडल स्थापित करने की सिफारिश करता है। इसमें डेटा गुणवत्ता मानक, मॉडल सत्यापन प्रक्रियाएं और प्रदर्शन निगरानी ढांचे शामिल हैं।
डेटा वॉल्यूम स्केल के रूप में मेटाडेटा प्रबंधन महत्वपूर्ण हो जाता है, जिसके लिए स्वचालित कैटलॉगिंग, वंशावली ट्रैकिंग और प्रभाव विश्लेषण क्षमताओं की आवश्यकता होती है। विक्रेताओं को ऐसे उपकरण उपलब्ध कराने चाहिए जो डेटा खोज को सरल बनाएं और एआई विकास जीवनचक्र के दौरान डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करें।
ओपन एपीआई और माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर प्लग-एंड-प्ले विक्रेता घटकों को सक्षम करते हैं जो एकीकरण जटिलता और विक्रेता लॉक-इन जोखिमों को कम करते हैं। मॉड्यूलर दृष्टिकोण निर्माताओं को सिस्टम सामंजस्य बनाए रखते हुए विशिष्ट कार्यों के लिए सर्वोत्तम-नस्ल समाधान चुनने की अनुमति देता है।
मॉड्यूलर विनिर्माण प्रौद्योगिकी स्टैक:
