صنعتی انٹرنیٹ تمام آلات، سینسرز اور روبوٹس کو آپس میں جوڑ سکتا ہے، تاکہ ہم خود آلات کے بارے میں بہتر سمجھ سکیں، اور اس سے بھی اہم بات یہ ہے کہ اس معلومات کے ساتھ پیداواری عمل کو مسلسل بہتر کیسے بنایا جائے۔ مینوفیکچرنگ لائف سائیکل کے نقطہ نظر سے، صنعتی انٹرنیٹ تین اہم پہلوؤں میں تبدیلیاں لا سکتا ہے جن پر فیکٹریاں توجہ دیتی ہیں: پیداواری صلاحیت، اپ ٹائم اور مصنوعات کی اہلیت کی شرح، اور پورے مینوفیکچرنگ لائف سائیکل کے تمام لنکس کے لیے نئے آئیڈیاز فراہم کرتے ہیں۔
مثال کے طور پر، جب ایک الیکٹرانک فیکٹری موبائل فون، کمپیوٹر اور دیگر مصنوعات کو جمع کرتی ہے، تو فیکٹری کی عمومی مشق یہ ہے کہ کارکن اسمبلی کی درستگی کو یقینی بنانے کے لیے درست ٹولنگ پر انحصار کرتے ہیں۔ ہر اسمبلی لنک کو ٹیسٹ پاس کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، اور ٹیسٹ کے نتائج اس بات کا تعین کرتے ہیں کہ آیا پچھلا عمل گزر سکتا ہے۔ عام کارخانے پچھلے عمل کا پتہ نہیں لگا سکتے، لیکن صنعتی انٹرنیٹ اسمبلی کے عمل میں درکار پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔ موبائل فون کو ایک مثال کے طور پر لیتے ہوئے، یہ فرض کیا جاتا ہے کہ اندر موجود مختلف اجزاء کی اسمبلی کی درستگی 30 مائکرون ہے۔ حتمی ٹیسٹ کے نتائج کے مطابق، اجزاء کی برداشت ہمیشہ ایک طرف 50 مائکرون سے ہٹ گئی ہے۔ صنعتی انٹرنیٹ کا استعمال کرتے ہوئے، اس پیداواری ڈیٹا کو صنعتی انٹرنیٹ کی شکل کے ذریعے ڈیزائن کی تہہ میں فیڈ کیا جا سکتا ہے۔ پچھلے عمل میں کسی مخصوص اسمبلی لنک کے پیرامیٹرز کا تجزیہ، تعین اور ایڈجسٹ کرنے سے، منظم غلطیوں کو ختم کیا جا سکتا ہے۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ صنعتی انٹرنیٹ کے ذریعے حاصل کردہ پیداواری عمل میں اصل ڈیٹا حتمی پیداواری معیار کو بہتر بنا سکتا ہے، جو صنعتی انٹرنیٹ کی قدر کو صلاحیت کی سیڑھی اور لائف سائیکل دونوں کے نقطہ نظر سے ظاہر کرتا ہے۔
مینوفیکچرنگ میں مصنوعی ذہانت کا استعمال
مصنوعی ذہانت بڑے پیمانے پر مینوفیکچرنگ میں استعمال ہوتی ہے۔ فیکٹری ہزاروں روبوٹ کے تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر روبوٹ کے مسائل کے امکان کو جامع طور پر فیصلہ کرتی ہے، اور پورے آلات کے آپریشن پر احتیاطی تشخیص کرتی ہے۔ یہ نظام بڑی تعداد میں تاریخی ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتا ہے، اور آلات کے آپریشن کی حالت پر احتیاطی دیکھ بھال کر سکتا ہے۔ ABB نے 2007 میں روبوٹس کو سرورز سے جوڑنا شروع کیا تاکہ ممکنہ مسائل اور آلات کے آپریشن جیسے ڈیٹا کو شیئر کیا جا سکے۔ دس سال سے زیادہ ڈیٹا جمع کرنے کے بعد، ہم نے دنیا بھر میں مختلف فیکٹریوں کے آپریشن ڈیٹا کی ایک بڑی تعداد میں مہارت حاصل کر لی ہے۔ مستقبل میں، ہم ڈیٹا کے تجزیہ کے ذریعے کلاؤڈ پلیٹ فارم پر مبنی احتیاطی تشخیص اور دیکھ بھال کی خدمات شروع کرنے کے لیے مشین لرننگ کا مزید استعمال کریں گے۔ احتیاطی دیکھ بھال کے علاوہ، AI پورے پیداواری عمل میں رکاوٹ کے مسائل کو حل کرنے کے لیے کچھ آئیڈیاز بھی لا سکتا ہے، جیسے کہ آٹوموبائل فیکٹری کی باڈی ویلڈنگ کے عمل کی پیداوار لائن۔ سب سے اہم نکتہ یہ ہے کہ مستقبل میں انسانی روبوٹ کے تعامل کے میدان میں مصنوعی ذہانت کو بڑی کامیابیاں حاصل ہوں گی۔ فی الحال، پیداواری سازوسامان پر مبنی انسانی کمپیوٹر تعامل نسبتاً روایتی مرحلے پر ہے، جس میں لوگوں کو تعامل کے عمل کو سمجھنے کے لیے ہدایات داخل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی مستقبل میں لوگوں اور ذہین روبوٹس کے درمیان بات چیت کو مزید قدرتی بنا سکتی ہے۔
ترقی کے رجحانات اور مستقبل کے روبوٹ کے اطلاق کے منظرنامے۔
بیرونی عوامل کی تبدیلی کے ساتھ، گزشتہ 10 سالوں میں صنعتی روبوٹ کی ترقی کی رفتار عالمی اور چین دونوں میں کچھ حیران کن ہے۔ عالمی سطح پر، صنعتی روبوٹ 15 فیصد سے 20 فیصد کی سالانہ شرح نمو کو برقرار رکھتے ہیں۔ چین میں، abb کے مطابق، 2017 میں چین کی صنعتی روبوٹ مارکیٹ کی شرح نمو 50 فیصد سے تجاوز کر گئی۔
مصنوعات اور ٹیکنالوجیز کے نقطہ نظر سے، صنعتی روبوٹ کی ساخت اور اطلاق کی ٹیکنالوجی 1970 کی دہائی سے زیادہ تبدیل نہیں ہوئی ہے۔ زیادہ تر صنعتی روبوٹس کو بار بار، سادہ، بورنگ اور خطرناک کام مکمل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ اس وقت، صنعتی روبوٹ بنیادی طور پر پیداواری صلاحیت اور پیداوار کی طلب کے ساتھ بڑے پیمانے پر پیداوار میں استعمال ہوتے ہیں، جیسے آٹوموبائل، الیکٹرانکس، خوراک اور مشروبات اور دیگر صنعتیں۔ آٹوموبائل انڈسٹری کے واضح پیمانے پر اثر کی وجہ سے، آٹوموبائل انڈسٹری ہمیشہ صنعتی روبوٹ کے لیے سب سے زیادہ استعمال ہونے والی صنعت رہی ہے۔ گزشتہ سال سے، چینی مارکیٹ میں مانگ میں اضافے کی وجہ سے الیکٹرانکس انڈسٹری صنعتی روبوٹس کا سب سے بڑا صارف بن گیا ہے۔ ایک ہی وقت میں، روبوٹ روایتی صنعتوں جیسے کھانے اور مشروبات، دھاتی مصنوعات اور پلاسٹک کی مصنوعات میں بھی استعمال ہوتے ہیں.
درخواست کے لحاظ سے، انسانی وسائل کی زیادہ مانگ اور صنعتی پیمانے کی تیز رفتار ترقی کی وجہ سے لاجسٹکس اور ریٹیل انڈسٹری مستقبل میں روبوٹ کا ایک نیا ایپلیکیشن فیلڈ بن جائے گی۔ گودام اور لاجسٹکس انڈسٹری دونوں کے لیے درکار کام کی چھانٹی؛ چاہے یہ لوڈنگ، دوبارہ بھرنے یا ریٹیل شیلف کا انتظام ہو، یہ روبوٹ ایپلیکیشن کے منظرناموں کے لیے موزوں ہے۔ لہذا، لاجسٹکس اور ریٹیل انڈسٹری اگلی ابھرتی ہوئی صنعت ہوگی، اور صنعت سے سروس انڈسٹری تک روبوٹ کی رسائی کا آغاز بھی۔
بڑھتی عمر اور مزدوری کے بڑھتے ہوئے اخراجات کی وجہ سے یورپ میں روبوٹس کی مانگ بتدریج بڑی فیکٹریوں سے لے کر چھوٹے اور درمیانے درجے کی فیکٹریوں اور یہاں تک کہ چھوٹی ورکشاپوں تک بھی پہنچ گئی ہے۔ چھوٹے اور درمیانے درجے کے کاروباری اداروں کے لئے، پیداوار چھوٹے بیچوں اور متعدد قسموں کی طرف سے خصوصیات ہے، اور پیداوار کے عمل کو مسلسل تبدیل کیا جاتا ہے. روایتی صنعتی روبوٹس کا استعمال بہت زیادہ سوئچنگ وقت استعمال کرے گا۔ لہذا، چھوٹے اور درمیانے درجے کے کاروباری اداروں کو چھوٹے اور لچکدار مصنوعات کی ضرورت ہوتی ہے، اور روبوٹ کے استعمال میں آسانی کلیدی حیثیت رکھتی ہے۔
اگر کمپیوٹر انڈسٹری کی ترقی سے موازنہ کیا جائے تو صنعتی روبوٹس ابھی ’’سپر کمپیوٹرز‘‘ کے مرحلے پر ہیں اور روبوٹس کے لیے ’’پرسنل کمپیوٹرز‘‘ کا دور ابھی نہیں آیا۔ کمپیوٹر کی ایجاد سے لے کر مقبولیت تک کی تاریخ پر نظر دوڑائیں تو پتہ چلتا ہے کہ قیمت میں کمی، حجم میں کمی، ایپلی کیشن کو چلانے میں آسان اور صارف دوست گرافیکل انٹرفیس وہ تین اہم عوامل ہیں جو بالآخر کمپیوٹر کو ہزاروں کی تعداد میں داخل کر دیتے ہیں۔ لیبارٹری سے گھرانوں. اسی طرح، لاگت، انسانی مشین کے تعاون کی حفاظت اور استعمال میں آسانی روبوٹ کے لیے صنعت سے دوسرے شعبوں تک رسائی کو محدود کرنے والے عوامل ہیں۔ روبوٹس کی صنعت سے کھپت تک رسائی کے عمل میں، انسانی کمپیوٹر کا تعامل روبوٹس کی ترقی کو محدود کرنے والے عوامل میں سے ایک ہے۔ چاہے صنعت ہو یا دیگر منظرناموں میں، مشینیں لوگوں کے ساتھ کس طرح بہتر طریقے سے تعامل کر سکتی ہیں؟ کام اور پیداوار کے عمل میں کام کو مکمل کرنے میں لوگوں کی بہتر مدد کیسے کی جائے؟ مصنوعی ذہانت ان مسائل کو حل کرنے کا امکان لاتی ہے۔ انسانی کمپیوٹر کے تعامل کی قابل اعتمادی کے لحاظ سے، ٹیکنالوجی میں اب بھی ایک پیش رفت باقی ہے۔ صنعتی روبوٹ کے لحاظ سے، فیکٹریوں میں روبوٹ اب غلطیوں کے بغیر ہدایات پر عمل درآمد کر سکتے ہیں، کیونکہ انجینئرنگ ڈیزائن، انسٹالیشن اور کمیشننگ کو ہدایات کے ذریعے پروڈکشن لائن پر کام کرنے کی ضرورت ہے۔ مستقبل میں مثالی صورتحال یہ ہے کہ روبوٹ لوگوں کے ساتھ زیادہ فطری انداز میں اپرنٹس کی طرح بات چیت کر سکتے ہیں، اور لوگوں کی رہنمائی میں اپرنٹس سے بالغ کارکنوں میں تبدیل ہو سکتے ہیں۔