صنعتی بڑا ڈیٹا ایک نیا تصور ہے، لفظی طور پر سمجھا جاتا ہے، صنعتی بڑا ڈیٹا صنعتی معلومات کے اطلاق میں پیدا ہونے والے بڑے ڈیٹا سے مراد ہے۔
انفارمیٹائزیشن اور انڈسٹریلائزیشن کے گہرائی سے انضمام کے ساتھ، انفارمیشن ٹیکنالوجی صنعتی اداروں کی صنعتی سلسلہ کے تمام لنکس میں داخل ہو گئی ہے، جیسے بارکوڈز، کیو آر کوڈز، آر ایف آئی ڈی، صنعتی سینسرز، صنعتی خودکار کنٹرول سسٹمز، صنعتی انٹرنیٹ آف تھنگز، ای آر پی، CAD/CAM/CAE/CAI اور دیگر ٹیکنالوجیز صنعتی اداروں میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتی ہیں۔
خاص طور پر صنعتی میدان میں انٹرنیٹ، موبائل انٹرنیٹ، اور انٹرنیٹ آف تھنگز جیسی نئی نسل کی انفارمیشن ٹیکنالوجیز کے استعمال کے ساتھ، صنعتی ادارے بھی انٹرنیٹ کی صنعت میں ترقی کے ایک نئے مرحلے میں داخل ہو گئے ہیں، اور صنعتی اداروں کے پاس موجود ڈیٹا تیزی سے پرچر بننا.
صنعتی بڑے ڈیٹا کا اطلاق صنعتی اداروں میں جدت اور تبدیلی کا ایک نیا دور لائے گا۔کم لاگت پرسیپشن، تیز رفتار موبائل کنکشن، ڈسٹری بیوٹڈ کمپیوٹنگ اور جدید تجزیہ کے ذریعے انٹرنیٹ اور موبائل انٹرنیٹ آف تھنگز، انفارمیشن ٹیکنالوجی اور عالمی صنعتی نظام کو گہرائی سے مربوط کیا جا رہا ہے، جس سے عالمی صنعتوں میں گہری تبدیلیاں لائی جا رہی ہیں، اور جدت طرازی کی جا رہی ہے۔ R&D اور کاروباری اداروں کی پیداوار۔، آپریشن، مارکیٹنگ اور انتظام کے طریقے۔ Hangao Tech (SEKO مشینری) کے کنٹرول سسٹم پر انٹرنیٹ ٹیکنالوجی کا اطلاق ہوتا ہے۔ ذہین سٹینلیس سٹیل صنعتی ویلڈڈ پائپ بنانے والی مشینری ، تاکہ دونوں فریقوں کی تکنیکی ٹیمیں حقیقی وقت میں پروڈکشن ڈیٹا کی نگرانی کر سکیں، آپریشن کے دوران خرابیوں کو تلاش کر سکیں اور شٹ ڈاؤن کو روک سکیں۔
اس لیے صنعتی بگ ڈیٹا ایپلی کیشنز کو درپیش مسائل اور چیلنجز انٹرنیٹ انڈسٹری کے مسائل سے کم نہیں ہیں اور بعض صورتوں میں یہ اور بھی پیچیدہ ہیں۔
مختلف صنعتوں میں یہ اختراعی صنعتی ادارے تیز رفتار، اعلیٰ کارکردگی اور اعلیٰ بصیرت لائے ہیں۔
صنعتی بڑے ڈیٹا کی عام ایپلی کیشنز میں مصنوعات کی جدت، مصنوعات کی خرابی کی تشخیص اور پیشین گوئی، صنعتی پیداوار لائن IoT تجزیہ، صنعتی انٹرپرائز سپلائی چین آپٹیمائزیشن، اور مصنوعات کی درستگی مارکیٹنگ شامل ہیں۔یہ مضمون مینوفیکچرنگ انٹرپرائزز میں صنعتی بڑے ڈیٹا کے اطلاق کے منظرناموں کو ایک ایک کرکے ترتیب دے گا۔
1. مصنوعات کی جدت کو تیز کریں۔
صارفین اور صنعتی اداروں کے درمیان تعامل اور لین دین کا رویہ بڑی مقدار میں ڈیٹا تیار کرے گا۔ان صارفین کے متحرک ڈیٹا کی کان کنی اور تجزیہ کرنے سے صارفین کو مصنوعات کی طلب کے تجزیہ اور مصنوعات کے ڈیزائن کی اختراعی سرگرمیوں میں حصہ لینے میں مدد مل سکتی ہے، اور مصنوعات کی جدت میں اپنا حصہ ڈال سکتے ہیں۔
اس سلسلے میں فورڈ ایک مثال ہے۔انہوں نے فورڈ فوکس الیکٹرک کار کی مصنوعات کی جدت اور اصلاح کے لیے بڑی ڈیٹا ٹیکنالوجی کا اطلاق کیا۔یہ کار ایک حقیقی 'بگ ڈیٹا الیکٹرک کار' بن گئی ہے۔ فورڈ فوکس الیکٹرک گاڑیوں کی پہلی نسل نے ڈرائیونگ اور پارکنگ کے دوران بہت زیادہ ڈیٹا تیار کیا۔
ڈرائیونگ کے دوران، ڈرائیور گاڑی کی ایکسلریشن، بریک لگانے، بیٹری چارج کرنے اور مقام کی معلومات کو مسلسل اپ ڈیٹ کرتا رہتا ہے۔یہ ڈرائیوروں کے لیے مفید ہے، لیکن یہ ڈیٹا فورڈ انجینئرز کو واپس بھیجا جاتا ہے تاکہ صارف کی ڈرائیونگ کی عادات کو سمجھ سکیں، بشمول کیسے، کب اور کہاں چارج کرنا ہے۔گاڑی رکے رہنے کے باوجود گاڑی کے ٹائر پریشر اور بیٹری سسٹم کا ڈیٹا قریبی سمارٹ فون تک پہنچاتی رہے گی۔
اس کسٹمر پر مرکوز بڑے ڈیٹا ایپلیکیشن کے منظر نامے کے بہت سے فوائد ہیں، کیونکہ بڑا ڈیٹا قیمتی نئی مصنوعات کی جدت اور تعاون کے طریقوں کو قابل بناتا ہے۔ڈرائیوروں کو مفید اور تازہ ترین معلومات ملتی ہیں، جبکہ ڈیٹرائٹ میں انجینئرز صارفین کو سمجھنے، مصنوعات میں بہتری کے منصوبے تیار کرنے، اور مصنوعات کی نئی ایجادات کو نافذ کرنے کے لیے ڈرائیونگ کے رویے کے بارے میں مجموعی معلومات حاصل کرتے ہیں۔
مزید برآں، پاور کمپنیاں اور دوسرے فریق ثالث فراہم کنندگان لاکھوں میل ڈرائیونگ ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ نئے چارجنگ سٹیشن کہاں بنائے جائیں اور کس طرح نازک گرڈ کو اوور لوڈنگ سے روکا جائے۔
2. مصنوعات کی غلطی کی تشخیص اور پیشن گوئی
یہ مصنوعات کے بعد فروخت سروس اور مصنوعات کی بہتری کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ہر جگہ موجود سینسرز اور انٹرنیٹ ٹیکنالوجی کے متعارف ہونے نے پروڈکٹ کی خرابیوں کی حقیقی وقت میں تشخیص کو حقیقت بنا دیا ہے، جبکہ بڑی ڈیٹا ایپلی کیشنز، ماڈلنگ اور سمولیشن ٹیکنالوجیز نے حرکیات کی پیشین گوئی کرنا ممکن بنا دیا ہے۔
ملائیشیا ایئر لائنز MH370 کے گمشدہ کنکشن کی تلاش کے دوران بوئنگ کے حاصل کردہ انجن آپریٹنگ ڈیٹا نے طیارے کے گمشدہ کنکشن کے راستے کا تعین کرنے میں کلیدی کردار ادا کیا۔آئیے بوئنگ ہوائی جہاز کے نظام کو ایک کیس کے طور پر لیتے ہیں تاکہ دیکھیں کہ بڑے ڈیٹا ایپلی کیشنز پروڈکٹ کی خرابی کی تشخیص میں کس طرح کردار ادا کرتی ہیں۔
بوئنگ کے ہوائی جہاز میں سینکڑوں متغیرات، جیسے انجن، فیول سسٹم، ہائیڈرولکس، اور برقی نظام، پرواز کے اندر کی حالت بناتے ہیں۔یہ ڈیٹا چند مائیکرو سیکنڈ سے بھی کم وقت میں ماپا اور بھیجا جاتا ہے۔بوئنگ 737 کو مثال کے طور پر لیتے ہوئے، انجن ہر 30 منٹ میں پرواز میں 10 ٹیرا بائٹس ڈیٹا پیدا کر سکتا ہے۔
یہ ڈیٹا نہ صرف انجینئرنگ ٹیلی میٹری ڈیٹا ہیں جن کا مستقبل میں کسی خاص نقطہ پر تجزیہ کیا جا سکتا ہے، بلکہ حقیقی وقت کے موافق کنٹرول، ایندھن کے استعمال، اجزاء کی ناکامی کی پیشن گوئی اور پائلٹ نوٹیفکیشن کو بھی فروغ دیتے ہیں، جو مؤثر طریقے سے غلطی کی تشخیص اور پیشین گوئی کو حاصل کر سکتے ہیں۔
آئیے جنرل الیکٹرک (GE) کی ایک مثال دیکھیں۔اٹلانٹا، USA میں GE انرجی مانیٹرنگ اینڈ ڈائیگنوسٹکس (M&D) سینٹر دنیا بھر کے 50 سے زیادہ ممالک میں ہزاروں GE گیس ٹربائنز کا ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے، اور ہر روز صارفین کے لیے 10G ڈیٹا اکٹھا کر سکتا ہے۔سسٹم میں سینسر وائبریشن اور درجہ حرارت کے سگنلز سے مسلسل بڑے ڈیٹا کے بہاؤ کا تجزیہ کریں۔ڈیٹا کے یہ بڑے تجزیے GE کے گیس ٹربائن کی خرابی کی تشخیص اور ابتدائی وارننگ کے لیے معاونت فراہم کریں گے۔
ونڈ ٹربائن بنانے والی کمپنی ویسٹاس نے موسمی ڈیٹا اور اس کے ٹربائن میٹر ڈیٹا کا کراس تجزیہ کرکے ونڈ ٹربائنز کی ترتیب کو بھی بہتر بنایا، اس طرح ونڈ ٹربائنز کی پاور آؤٹ پٹ لیول میں اضافہ اور سروس لائف کو بڑھایا۔
3. صنعتی IoT پروڈکشن لائن کے بڑے ڈیٹا کی درخواست
جدید صنعتی مینوفیکچرنگ پروڈکشن لائنیں درجہ حرارت، دباؤ، حرارت، کمپن اور شور کا پتہ لگانے کے لیے ہزاروں چھوٹے سینسر سے لیس ہیں۔
چونکہ ہر چند سیکنڈ میں ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے، اس لیے ان ڈیٹا کو استعمال کرتے ہوئے تجزیہ کی بہت سی شکلیں حاصل کی جا سکتی ہیں، بشمول آلات کی تشخیص، بجلی کی کھپت کا تجزیہ، توانائی کی کھپت کا تجزیہ، معیار کے حادثے کا تجزیہ (بشمول پیداواری ضوابط کی خلاف ورزیاں، اجزاء کی ناکامی) وغیرہ۔
سب سے پہلے، پیداواری عمل میں بہتری کے لحاظ سے، پیداواری عمل میں ان بڑے اعداد و شمار کا استعمال پورے پیداواری عمل کا تجزیہ کر سکتا ہے اور سمجھ سکتا ہے کہ ہر ایک لنک کو کیسے عمل میں لایا جاتا ہے۔ایک بار جب کوئی خاص عمل معیاری عمل سے ہٹ جاتا ہے تو، ایک الارم سگنل پیدا ہوتا ہے، غلطیاں یا رکاوٹیں زیادہ تیزی سے تلاش کی جاسکتی ہیں، اور مسئلہ کو زیادہ آسانی سے حل کیا جاسکتا ہے۔
بڑی ڈیٹا ٹکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے، صنعتی مصنوعات کی پیداواری عمل کے ورچوئل ماڈل قائم کرنا، پیداواری عمل کی نقالی اور اصلاح کرنا بھی ممکن ہے۔جب نظام میں تمام عمل اور کارکردگی کے اعداد و شمار کو دوبارہ بنایا جا سکتا ہے، تو یہ شفافیت مینوفیکچررز کو ان کے پیداواری عمل کو بہتر بنانے میں مدد کرے گی۔
ایک اور مثال کے طور پر، توانائی کی کھپت کے تجزیے کے لحاظ سے، آلات کی پیداوار کے عمل کے دوران تمام پیداواری عمل کی مرکزی نگرانی کے لیے سینسر کا استعمال توانائی کی کھپت میں اسامانیتاوں یا چوٹیوں کو تلاش کر سکتا ہے، تاکہ پیداواری عمل کے دوران توانائی کی کھپت کو بہتر بنایا جا سکے اور تمام عمل انجام دیا جائے.تجزیہ توانائی کی کھپت کو بہت کم کرے گا۔
4. صنعتی سپلائی چین کا تجزیہ اور اصلاح
اس وقت، بہت سی ای کامرس کمپنیوں کے لیے اپنی سپلائی چینز کی مسابقت کو بڑھانے کے لیے بڑے ڈیٹا کا تجزیہ پہلے سے ہی ایک اہم ذریعہ ہے۔
مثال کے طور پر، ای کامرس کمپنی Jingdong Mall مختلف جگہوں پر اشیا کی طلب کا تجزیہ کرنے اور پیشگی پیش گوئی کرنے کے لیے بڑے ڈیٹا کا استعمال کرتی ہے، اس طرح ڈسٹری بیوشن اور گودام کی کارکردگی کو بہتر بناتی ہے، اور اگلے دن کے کسٹمر کے تجربے کو یقینی بناتی ہے۔
RFID اور دیگر مصنوعات کی الیکٹرانک شناخت کی ٹیکنالوجی، چیزوں کی ٹیکنالوجی، اور موبائل انٹرنیٹ ٹیکنالوجی صنعتی اداروں کو مکمل مصنوعات کی سپلائی چین کا بڑا ڈیٹا حاصل کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔ان اعداد و شمار کو تجزیہ کے لیے استعمال کرنے سے گودام، تقسیم اور فروخت کی کارکردگی میں نمایاں اضافہ اور ایک اہم لاگت آئے گی۔کمی
ریاستہائے متحدہ میں 1,000 سے زیادہ بڑے OEM سپلائرز ہیں، جو مینوفیکچرنگ کمپنیوں کو 10,000 سے زیادہ مختلف مصنوعات فراہم کرتے ہیں۔ہر کارخانہ دار اپنی مصنوعات کو فروخت کرنے کے لیے مارکیٹ کی پیشن گوئیوں اور دیگر مختلف متغیرات، جیسے سیلز ڈیٹا، مارکیٹ کی معلومات، نمائشیں، خبریں، اور مسابقتی ڈیٹا، اور یہاں تک کہ موسم کی پیشن گوئی پر انحصار کرتا ہے۔
سیلز ڈیٹا، پروڈکٹ سینسر ڈیٹا، اور سپلائر ڈیٹا بیس کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے، صنعتی مینوفیکچرنگ کمپنیاں دنیا کے مختلف خطوں میں مانگ کی درست پیش گوئی کر سکتی ہیں۔
چونکہ انوینٹری اور سیلز کی قیمتوں کو ٹریک کیا جا سکتا ہے، اور قیمتیں گرنے پر خریدی جا سکتی ہیں، اس لیے مینوفیکچرنگ کمپنیاں بہت زیادہ اخراجات بچا سکتی ہیں۔
اگر آپ پروڈکٹ میں سینسرز کے ذریعے تیار کردہ ڈیٹا کو دوبارہ استعمال کرتے ہیں تاکہ یہ معلوم ہو سکے کہ پروڈکٹ میں کیا خرابی ہے اور پرزے کہاں درکار ہیں، تو وہ یہ بھی اندازہ لگا سکتے ہیں کہ پرزے کہاں اور کب درکار ہیں۔یہ انوینٹری کو بہت کم کرے گا اور سپلائی چین کو بہتر بنائے گا۔
