صنعتی بگ ڈیٹا ایک نیا تصور ہے ، لفظی طور پر سمجھا جاتا ہے ، صنعتی بگ ڈیٹا سے مراد صنعتی معلومات کے اطلاق میں پیدا ہونے والے بڑے اعداد و شمار سے مراد ہے۔
انفارمیشن اور صنعتی کاری کے گہرائی سے انضمام کے ساتھ ، انفارمیشن ٹکنالوجی صنعتی کاروباری اداروں کی صنعتی چین کے تمام روابط میں داخل ہوگئی ہے ، جیسے بارکوڈس ، کیو آر کوڈز ، آریفآئڈی ، صنعتی سینسر ، صنعتی خودکار کنٹرول سسٹم ، صنعتی انٹرنیٹ آف چیزوں کا صنعتی انٹرنیٹ ، ERP ، CAD/CAM/CAE/CAI اور دیگر ٹیکنالوجیز کو وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے۔
خاص طور پر صنعتی میدان میں انٹرنیٹ ، موبائل انٹرنیٹ ، اور انٹرنیٹ آف چیزوں جیسی نئی نسل کی انفارمیشن ٹکنالوجی کے استعمال سے ، صنعتی کاروباری اداروں نے بھی انٹرنیٹ انڈسٹری میں ترقی کے ایک نئے مرحلے میں داخلہ لیا ہے ، اور صنعتی کاروباری اداروں کے پاس موجود اعداد و شمار میں تیزی سے وافر مقدار میں اضافہ ہوا ہے۔
صنعتی بڑے اعداد و شمار کا اطلاق صنعتی کاروباری اداروں میں جدت اور تبدیلی کا ایک نیا دور لائے گا۔ کم لاگت والے تاثرات کے ذریعے ، تیز رفتار موبائل کنکشن ، تقسیم شدہ کمپیوٹنگ اور جدید ترین تجزیہ انٹرنیٹ اور موبائل انٹرنیٹ آف چیزوں کے ذریعہ لایا گیا ، انفارمیشن ٹکنالوجی اور عالمی صنعتی نظام کو گہری مربوط کیا جارہا ہے ، جس سے عالمی صنعتوں میں گہری تبدیلیاں لائی جاسکتی ہیں ، اور کاروباری اداروں کی آر اینڈ ڈی اور پیداوار کو جدت طرازی کر رہے ہیں۔ ، آپریشن ، مارکیٹنگ اور انتظام کے طریقے۔ ہینگاؤ ٹیک (سیکو مشینری) کے کنٹرول سسٹم پر انٹرنیٹ ٹکنالوجی کا اطلاق ہوتا ہے ذہین سٹینلیس سٹیل صنعتی ویلڈیڈ پائپ بنانے کی مشینری ، تاکہ دونوں فریقوں کی تکنیکی ٹیمیں حقیقی وقت میں پیداواری اعداد و شمار کی نگرانی کرسکیں ، آپریشن کے دوران خرابیاں تلاش کرسکیں ، اور بندش کو روکیں۔
لہذا ، صنعتی بگ ڈیٹا ایپلی کیشنز کو درپیش مسائل اور چیلنجز انٹرنیٹ انڈسٹری سے کم نہیں ہیں ، اور کچھ معاملات میں وہ اس سے بھی زیادہ پیچیدہ ہیں۔
مختلف صنعتوں میں یہ جدید صنعتی کاروباری اداروں نے تیز رفتار ، اعلی کارکردگی اور اعلی بصیرت لایا ہے۔
صنعتی بڑے اعداد و شمار کے مخصوص ایپلی کیشنز میں مصنوعات کی جدت ، مصنوع کی غلطی کی تشخیص اور پیش گوئی ، صنعتی پروڈکشن لائن IOT تجزیہ ، صنعتی انٹرپرائز سپلائی چین آپٹیمائزیشن ، اور مصنوعات کی صحت سے متعلق مارکیٹنگ شامل ہیں۔ یہ مضمون ایک ایک کرکے مینوفیکچرنگ انٹرپرائزز میں صنعتی بڑے اعداد و شمار کے اطلاق کے منظرناموں کو ترتیب دے گا۔
1. مصنوعات کی جدت کو تیز کریں
صارفین اور صنعتی کاروباری اداروں کے مابین تعامل اور لین دین کا طرز عمل بڑی مقدار میں ڈیٹا پیدا کرے گا۔ کان کنی اور ان گاہک کے متحرک اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے سے صارفین کو مصنوعات کی طلب کے تجزیہ اور مصنوعات کے ڈیزائن کی جدت طرازی کی سرگرمیوں میں حصہ لینے میں مدد مل سکتی ہے ، اور مصنوعات کی جدت طرازی میں شراکت ہوسکتی ہے۔
اس سلسلے میں فورڈ ایک مثال ہے۔ انہوں نے فورڈ فوکس الیکٹرک کار کی مصنوعات کی جدت اور اصلاح کے لئے بڑی ڈیٹا ٹکنالوجی کا اطلاق کیا۔ یہ کار ایک قابل عمل 'بگ ڈیٹا الیکٹرک کار بن گئی ہے۔ ' فورڈ فوکس الیکٹرک گاڑیوں کی پہلی نسل نے ڈرائیونگ اور پارکنگ کے وقت بہت زیادہ ڈیٹا تیار کیا۔
ڈرائیونگ کے دوران ، ڈرائیور گاڑی کے ایکسلریشن ، بریکنگ ، بیٹری چارجنگ اور مقام کی معلومات کو مستقل طور پر اپ ڈیٹ کرتا ہے۔ یہ ڈرائیوروں کے لئے مفید ہے ، لیکن اعداد و شمار کو فورڈ انجینئرز کو بھی گاہک کی ڈرائیونگ کی عادات کو سمجھنے کے لئے بھیجا گیا ہے ، بشمول یہ کہ کس طرح ، کب اور کہاں سے معاوضہ لیا جائے۔ یہاں تک کہ اگر گاڑی رکے ہوئے ہے تو ، وہ گاڑی کے ٹائر پریشر اور بیٹری کے نظام پر ڈیٹا کو قریبی سمارٹ فون پر منتقل کرتا رہے گا۔
یہ کسٹمر مرکوز بگ ڈیٹا ایپلی کیشن کے منظر نامے کے بہت سے فوائد ہیں ، کیونکہ بڑا ڈیٹا قیمتی نئی مصنوعات کی جدت اور تعاون کے طریقوں کو قابل بناتا ہے۔ ڈرائیور مفید اور تازہ ترین معلومات حاصل کرتے ہیں ، جبکہ ڈیٹرایٹ میں انجینئرز صارفین کو سمجھنے ، مصنوعات میں بہتری کے منصوبوں کو فروغ دینے اور نئی مصنوعات کی جدتوں کو نافذ کرنے کے لئے ڈرائیونگ کے طرز عمل کے بارے میں مجموعی معلومات حاصل کرتے ہیں۔
مزید برآں ، پاور کمپنیاں اور دیگر تیسری پارٹی کے سپلائرز لاکھوں میل ڈرائیونگ ڈیٹا کا تجزیہ کرسکتے ہیں تاکہ اس بات کا تعین کیا جاسکے کہ نئے چارجنگ اسٹیشنوں کی تعمیر کہاں کی جائے اور نازک گرڈ کو اوورلوڈنگ سے کیسے بچایا جائے۔
2. مصنوعات کی غلطی کی تشخیص اور پیش گوئی
یہ فروخت کے بعد کی خدمت اور مصنوعات کی بہتری کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ ہر جگہ سینسروں اور انٹرنیٹ ٹکنالوجی کے تعارف نے مصنوع کی غلطیوں کی اصل وقت کی تشخیص کو حقیقت میں بنا دیا ہے ، جبکہ بڑے ڈیٹا ایپلی کیشنز ، ماڈلنگ اور نقلی ٹیکنالوجیز نے حرکیات کی پیش گوئی کرنا ممکن بنا دیا ہے۔
ملائیشیا ایئر لائنز MH370 کے کھوئے ہوئے رابطے کی تلاش کے دوران ، بوئنگ کے ذریعہ حاصل کردہ انجن آپریٹنگ ڈیٹا نے طیارے کے کھوئے ہوئے کنکشن کے راستے کا تعین کرنے میں کلیدی کردار ادا کیا۔ آئیے بوئنگ ہوائی جہاز کے نظام کو ایک معاملے کے طور پر دیکھیں تاکہ یہ دیکھیں کہ کس طرح بڑی ڈیٹا ایپلی کیشنز پروڈکٹ فالٹ کی تشخیص میں کس طرح کردار ادا کرتی ہیں۔
بوئنگ کے ہوائی جہاز پر ، سینکڑوں متغیرات ، جیسے انجن ، ایندھن کے نظام ، ہائیڈرولکس ، اور بجلی کے نظام ، پرواز میں ریاست بناتے ہیں۔ یہ اعداد و شمار ماپے جاتے ہیں اور کچھ مائکرو سیکنڈ سے بھی کم میں بھیجے جاتے ہیں۔ بوئنگ 737 کو بطور مثال لے کر ، انجن ہر 30 منٹ پر پرواز میں ہر 30 منٹ میں 10 ٹیرابائٹس ڈیٹا تیار کرسکتا ہے۔
یہ اعداد و شمار نہ صرف انجینئرنگ ٹیلی میٹری کے اعداد و شمار ہیں جن کا مستقبل میں کسی خاص مقام پر تجزیہ کیا جاسکتا ہے ، بلکہ ریئل ٹائم انکولی کنٹرول ، ایندھن کے استعمال ، جزو کی ناکامی کی پیش گوئی اور پائلٹ نوٹیفیکیشن کو بھی فروغ دیا جاسکتا ہے ، جو غلطی کی تشخیص اور پیش گوئی کو مؤثر طریقے سے حاصل کرسکتا ہے۔
آئیے جنرل الیکٹرک (جی ای) کی ایک مثال دیکھیں۔ ریاستہائے متحدہ امریکہ کے اٹلانٹا میں جی ای انرجی مانیٹرنگ اینڈ تشخیصی (ایم اینڈ ڈی) سنٹر دنیا بھر کے 50 سے زیادہ ممالک میں ہزاروں جی ای گیس ٹربائنوں کے بارے میں ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے ، اور ہر روز صارفین کے لئے 10 جی ڈیٹا اکٹھا کرسکتا ہے۔ سسٹم میں سینسر کمپن اور درجہ حرارت کے سگنل سے مستقل بڑے اعداد و شمار کے بہاؤ کا تجزیہ کریں۔ یہ بڑے اعداد و شمار کا تجزیہ جی ای کے گیس ٹربائن فالٹ تشخیص اور ابتدائی انتباہ کے لئے مدد فراہم کرے گا۔
ونڈ ٹربائن مینوفیکچرر ویسٹاس نے موسم کے اعداد و شمار اور اس کے ٹربائن میٹر کے اعداد و شمار کو تجزیہ کرتے ہوئے ونڈ ٹربائنوں کی ترتیب کو بھی بہتر بنایا ، اس طرح ونڈ ٹربائنوں کی بجلی کی پیداوار کی سطح میں اضافہ اور خدمت کی زندگی میں توسیع کی۔
3. صنعتی IOT پروڈکشن لائن کا بڑا ڈیٹا ایپلی کیشن
درجہ حرارت ، دباؤ ، حرارت ، کمپن اور شور کا پتہ لگانے کے لئے جدید صنعتی مینوفیکچرنگ پروڈکشن لائنیں ہزاروں چھوٹے سینسر سے لیس ہیں۔
چونکہ اعداد و شمار کو ہر چند سیکنڈ میں جمع کیا جاتا ہے ، لہذا ان اعداد و شمار کو استعمال کرکے تجزیہ کی بہت سی شکلیں محسوس کی جاسکتی ہیں ، بشمول سامان کی تشخیص ، بجلی کی کھپت کا تجزیہ ، توانائی کی کھپت کا تجزیہ ، معیار کے حادثے کا تجزیہ (بشمول پیداواری قواعد و ضوابط کی خلاف ورزی ، جزو کی ناکامی) ، وغیرہ۔
سب سے پہلے ، پیداوار کے عمل میں بہتری کے معاملے میں ، پیداوار کے عمل میں ان بڑے اعداد و شمار کا استعمال پورے پروڈکشن کے عمل کا تجزیہ کرسکتا ہے اور یہ سمجھ سکتا ہے کہ ہر لنک کو کس طرح عمل میں لایا جاتا ہے۔ ایک بار جب کوئی خاص عمل معیاری عمل سے ہٹ جاتا ہے تو ، الارم سگنل تیار کیا جائے گا ، غلطیاں یا رکاوٹیں زیادہ تیزی سے مل سکتی ہیں ، اور اس مسئلے کو زیادہ آسانی سے حل کیا جاسکتا ہے۔
بگ ڈیٹا ٹکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے ، یہ بھی ممکن ہے کہ صنعتی مصنوعات کے پیداواری عمل کے ورچوئل ماڈل قائم کریں ، پیداوار کے عمل کو نقالی اور بہتر بنائیں۔ جب نظام میں تمام عمل اور کارکردگی کے اعداد و شمار کی تشکیل نو کی جاسکتی ہے تو ، اس شفافیت سے مینوفیکچررز کو ان کے پیداواری عمل کو بہتر بنانے میں مدد ملے گی۔
ایک اور مثال کے طور پر ، توانائی کی کھپت کے تجزیے کے معاملے میں ، سامان کی پیداوار کے عمل کے دوران تمام پیداواری عملوں کو مرکزی طور پر نگرانی کے لئے سینسر کا استعمال توانائی کی کھپت میں اسامانیتاوں یا چوٹیوں کو تلاش کرسکتا ہے ، تاکہ پیداوار کے عمل کے دوران توانائی کی کھپت کو بہتر بنایا جاسکے اور تمام عمل انجام دی جاسکیں۔ تجزیہ توانائی کی کھپت کو بہت کم کرے گا۔
4. تجزیہ اور صنعتی سپلائی چین کا اصلاح
فی الحال ، بہت ساری ای کامرس کمپنیوں کے لئے ان کی سپلائی چین کی مسابقت کو بڑھانے کے لئے بڑے اعداد و شمار کا تجزیہ پہلے ہی ایک اہم ذریعہ ہے۔
مثال کے طور پر ، ای کامرس کمپنی جِنگڈونگ مال مختلف جگہوں پر سامان کی طلب کا تجزیہ اور پیش گوئی کرنے کے لئے بڑے اعداد و شمار کا استعمال کرتا ہے ، اس طرح تقسیم اور گودام کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے ، اور اگلے دن کے صارفین کے تجربے کو یقینی بناتا ہے۔
آریفآئڈی اور دیگر پروڈکٹ الیکٹرانک شناختی ٹکنالوجی ، انٹرنیٹ آف تھنگ ٹکنالوجی ، اور موبائل انٹرنیٹ ٹکنالوجی صنعتی کاروباری اداروں کو ایک مکمل پروڈکٹ سپلائی چین کا بڑا ڈیٹا حاصل کرنے میں مدد فراہم کرسکتی ہے۔ تجزیہ کے ل these ان اعداد و شمار کو استعمال کرنے سے گودام ، تقسیم ، اور فروخت کی کارکردگی اور ایک اہم لاگت میں نمایاں اضافہ ہوگا۔ گراوٹ
ریاستہائے متحدہ میں 1،000 سے زیادہ بڑے OEM سپلائرز موجود ہیں ، جو مینوفیکچرنگ کمپنیوں کو 10،000 سے زیادہ مختلف مصنوعات مہیا کرتے ہیں۔ ہر کارخانہ دار مارکیٹ کی پیش گوئی اور دیگر مختلف متغیرات ، جیسے سیلز ڈیٹا ، مارکیٹ کی معلومات ، نمائشیں ، خبریں ، اور حریف کے اعداد و شمار ، اور یہاں تک کہ اپنی مصنوعات کو فروخت کرنے کے لئے موسم کی پیش گوئی پر انحصار کرتا ہے۔
سیلز ڈیٹا ، پروڈکٹ سینسر ڈیٹا ، اور سپلائر ڈیٹا بیس سے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ، صنعتی مینوفیکچرنگ کمپنیاں دنیا کے مختلف خطوں میں طلب کی درست طور پر پیش گوئی کرسکتی ہیں۔
چونکہ انوینٹری اور فروخت کی قیمتوں کا سراغ لگایا جاسکتا ہے ، اور جب قیمتیں گرتی ہیں تو اسے خریدا جاسکتا ہے ، لہذا مینوفیکچرنگ کمپنیاں بہت سارے اخراجات کی بچت کرسکتی ہیں۔
اگر آپ پروڈکٹ میں موجود سینسروں کے ذریعہ تیار کردہ ڈیٹا کو دوبارہ استعمال کرتے ہیں تاکہ یہ جان سکے کہ پروڈکٹ میں کیا غلط ہے اور جہاں پرزے کی ضرورت ہے تو ، وہ یہ بھی پیش گوئی کرسکتے ہیں کہ حصوں کی ضرورت کہاں اور کب ہے۔ اس سے انوینٹری کو بہت کم کیا جائے گا اور سپلائی چین کو بہتر بنایا جائے گا۔
