مصنوعی ذہانت تیزی سے مینوفیکچرنگ کو بدل رہی ہے، کارکردگی بڑھا رہی ہے، معیار کو بہتر بنا رہی ہے، اور زیادہ ذہین پیداوار کو ممکن بنا رہی ہے۔ صنعتی سروے ظاہر کرتے ہیں کہ تقریباً 90٪ مینوفیکچررز پہلے ہی کسی نہ کسی شکل میں AI استعمال کر رہے ہیں، اگرچہ بہت سے محسوس کرتے ہیں کہ وہ اپنے مقابلین سے پیچھے ہیں۔

عالمی پیش گوئیاں اتفاق کرتی ہیں کہ مینوفیکچرنگ میں AI کا رجحان تیزی سے بڑھ رہا ہے: ایک رپورٹ کے مطابق مارکیٹ 2028 تک تقریباً 20.8 ارب ڈالر تک پہنچ جائے گی (تقریباً 45–57٪ سالانہ ترقی کی شرح کے ساتھ) کیونکہ کمپنیاں خودکار کاری، پیش گوئی تجزیات، اور ذہین فیکٹریوں میں سرمایہ کاری کر رہی ہیں۔

ورلڈ اکنامک فورم کے مطابق، 89٪ ایگزیکٹوز AI کو ترقی کے لیے ناگزیر سمجھتے ہیں، جس کی وجہ سے AI کو اپنانا مسابقتی رہنے کے لیے ضروری ہے۔

AI پیداوار، سپلائی چینز، اور مصنوعات کے ڈیزائن میں انقلاب لانے کا وعدہ کرتا ہے – لیکن یہ ڈیٹا، سیکیورٹی، اور ورک فورس کی مہارتوں کے حوالے سے چیلنجز بھی لاتا ہے۔ اس مضمون میں، INVIAI کے ساتھ شامل ہوں تاکہ جان سکیں کہ AI اور متعلقہ ٹیکنالوجیز جدید صنعت کو کیسے بدل رہی ہیں۔

اہم AI ٹیکنالوجیز اور استعمال کے کیسز

مینوفیکچررز پیداوار کو خودکار اور بہتر بنانے کے لیے مختلف AI تکنیکیں استعمال کر رہے ہیں۔ اہم مثالیں درج ذیل ہیں:

• پیش گوئی پر مبنی دیکھ بھال: AI الگورتھمز مشینوں کے سینسر ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ آلات کی خرابیوں کی پیش گوئی کی جا سکے۔ مشین لرننگ ماڈلز اور ڈیجیٹل ٹوئنز کے ذریعے کمپنیاں دیکھ بھال کو پیشگی شیڈول کر سکتی ہیں، جس سے بندش اور مرمت کے اخراجات کم ہوتے ہیں۔ (مثال کے طور پر، بڑے آٹومیکر اب اسمبلی لائن روبوٹس کی خرابیوں کی پیش گوئی کے لیے AI استعمال کرتے ہیں اور غیر مصروف اوقات میں مرمت کا شیڈول بناتے ہیں۔)
• معیار کنٹرول کے لیے کمپیوٹر وژن: جدید وژن سسٹمز مصنوعات کا حقیقی وقت میں معائنہ کرتے ہیں تاکہ نقائص کو انسانوں کی نسبت کہیں زیادہ تیزی اور درستگی سے پکڑا جا سکے۔ کیمرے اور AI ماڈلز ہر حصے کا موازنہ مثالی وضاحتوں سے کرتے ہیں اور فوری طور پر کسی بھی غیر معمولی چیز کو نشان زد کرتے ہیں۔ یہ AI پر مبنی معائنہ فضلہ اور ناقص اشیاء کو کم کرتا ہے، جس سے مجموعی مصنوعات کا معیار بہتر ہوتا ہے بغیر پیداوار کی رفتار کو سست کیے۔
• تعاون کرنے والے روبوٹس ("کوبوٹس"): AI سے چلنے والے نئے روبوٹس فیکٹری فلور پر انسانوں کے ساتھ محفوظ طریقے سے کام کر سکتے ہیں۔ کوبوٹس دہرائے جانے والے، دقیق، یا بھاری کام انجام دیتے ہیں – مثلاً الیکٹرانکس مینوفیکچررز کوبوٹس کا استعمال چھوٹے اجزاء رکھنے کے لیے کرتے ہیں – جبکہ انسانی کارکن نگرانی، پروگرامنگ، اور تخلیقی مسئلہ حل کرنے پر توجہ دیتے ہیں۔ یہ انسان اور AI کی شراکت داری پیداوار اور آرام دہ ماحول کو بڑھاتی ہے۔
• ڈیجیٹل ٹوئنز اور IoT: مینوفیکچررز ڈیجیٹل ٹوئنز (مشینری یا پورے پلانٹس کی ورچوئل نقول) استعمال کرتے ہیں تاکہ سیمولیشنز اور اصلاحات چلائی جا سکیں۔ حقیقی وقت کے IoT سینسر ڈیٹا سے ٹوئن کو فیڈ کیا جاتا ہے، جس سے انجینئرز "کیا اگر" کے منظرنامے ماڈل کر سکتے ہیں، لے آؤٹ یا عمل کو بہتر بنا سکتے ہیں، اور نتائج کی پیش گوئی کر سکتے ہیں بغیر اصل لائن کو روکے۔ AI کو ڈیجیٹل ٹوئنز کے ساتھ ضم کرنا (مثلاً، جنریٹو AI کا استعمال ڈیزائن تبدیلیوں کی تلاش کے لیے) ایک مستقبل کا رجحان سمجھا جاتا ہے جو ڈیزائن، سیمولیشن، اور حقیقی وقت کے تجزیے کے امکانات کو بڑھا سکتا ہے۔
• جنریٹو ڈیزائن اور AI سے چلنے والی مصنوعات کی ترقی: مواد، پابندیوں، اور سابقہ ڈیزائنز کے ڈیٹا پر تربیت دے کر، جنریٹو AI ٹولز خودکار طور پر بہتر شدہ پرزے اور پروٹوٹائپس بنا سکتے ہیں۔ ہوابازی اور آٹوموٹو کمپنیاں پہلے ہی اس کا استعمال ہلکے اور مضبوط اجزاء کے لیے کر رہی ہیں۔ وسیع پیمانے پر، AI کسٹمر کی ترجیحات کے مطابق تیزی سے ڈیزائن کو ڈھال کر ماس کسٹمائزیشن میں مدد دیتا ہے بغیر پیداوار کو روکے۔

مجموعی طور پر، مینوفیکچرنگ میں AI سادہ خودکار کاری سے کہیں آگے جاتا ہے۔ IBM وضاحت کرتا ہے کہ یہ "ذہین فیکٹری" سسٹمز مربوط آلات اور ڈیٹا اینالٹکس استعمال کرتے ہیں تاکہ پیداوار حقیقی وقت میں خود کو ایڈجسٹ کر سکے۔ نتیجہ ایک انتہائی لچکدار، موثر پلانٹ ہوتا ہے جہاں AI مسلسل آپریشنز کی نگرانی کرتا ہے، پیداوار کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے، اور فضلہ کو کم کرتا ہے بغیر انسانی مداخلت کے۔

مینوفیکچرنگ میں AI کے فوائد

AI مینوفیکچرنگ کے مختلف آپریشنز میں کئی فوائد فراہم کرتا ہے۔ اہم فوائد درج ذیل ہیں:

• کارکردگی اور پیداوار میں اضافہ: AI سے چلنے والا عمل کنٹرول اور اصلاحی طریقے ایک ہی وسائل سے زیادہ پیداوار نکالتے ہیں۔ مثال کے طور پر، حقیقی وقت AI مانیٹرنگ مشینوں کو عروج کے دوران تیز اور سست اوقات میں آہستہ کر سکتی ہے، جس سے مجموعی استعمال زیادہ سے زیادہ ہوتا ہے۔ IBM کے مطابق، AI سے چلنے والی "ذہین فیکٹریاں" خود کو خودکار طریقے سے ایڈجسٹ کر سکتی ہیں تاکہ بہترین حالات میں رہیں، جس سے پیداوار میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے۔
• بندش اور دیکھ بھال کے اخراجات میں کمی: خرابیوں کی پیش گوئی کر کے، AI غیر متوقع بندشوں کو کم کرتا ہے۔ ایک اندازے کے مطابق پیش گوئی پر مبنی دیکھ بھال دیکھ بھال کے اخراجات کو 25٪ تک اور بندش کو 30٪ تک کم کر سکتی ہے۔ یہ بچتیں فیکٹریوں کو چوبیس گھنٹے بغیر ہنگامی مرمت کے چلانے کی اجازت دیتی ہیں۔
• بہتر معیار اور کم فضلہ: AI معائنہ اور کنٹرول بہتر معیار اور کم فضلہ کا باعث بنتے ہیں۔ کمپیوٹر وژن نقائص کو پکڑتا ہے جو انسان نظر انداز کر سکتے ہیں، اور AI سے بہتر بنائے گئے عمل تغیر کو کم کرتے ہیں۔ نتیجہ زیادہ مستقل مصنوعات اور کم ماحولیاتی اثر ہے۔ درحقیقت، IBM نوٹ کرتا ہے کہ AI کی توانائی کے استعمال کو بہتر بنانے اور فضلہ کو محدود کرنے کی صلاحیت "ماحولیاتی لحاظ سے دوستانہ مینوفیکچرنگ کے طریقوں میں مدد دیتی ہے"، جس سے ماحولیاتی اثر کم ہوتا ہے۔
• تیز تر جدت اور ڈیزائن کے چکر: AI تحقیق و ترقی کو تیز کرتا ہے۔ جنریٹو ڈیزائن اور تیز پروٹوٹائپنگ جیسی تکنیکیں کمپنیوں کو نئی مصنوعات جلدی تیار کرنے دیتی ہیں۔ IBM کے مطابق، AI سے چلنے والی ڈیجیٹل ٹوئن سیمولیشنز اور جنریٹو ماڈلز مینوفیکچررز کو "تیزی اور مؤثر طریقے سے جدت کرنے" کی اجازت دیتے ہیں، جس سے جدید ڈیزائنز کی مارکیٹ میں آمد کا وقت کم ہوتا ہے۔ یہ کمپنیوں کو تیزی سے بدلتے ہوئے بازار میں چالاک رکھتا ہے۔
• سپلائی چین اور طلب کی منصوبہ بندی میں بہتری: جنریٹو AI اور مشین لرننگ کمپنیوں کو طلب کی پیش گوئی اور انوینٹری کو بہتر بنانے میں مدد دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، AI سے چلنے والی سیمولیشن اور منظرنامہ ماڈلنگ سپلائی چین کی لچک اور مزاحمت کو بہتر بناتی ہے۔ IBM کے مطابق، جنریٹو AI سپلائی چین مینجمنٹ میں مواصلات اور منظرنامہ منصوبہ بندی کو بہتر بنا سکتا ہے، جس سے کمپنیاں رکاوٹوں کا فوری جواب دے سکتی ہیں۔
• ورکر کی حفاظت اور اطمینان میں اضافہ: خطرناک یا یکساں کام روبوٹس کو سونپ کر، AI فیکٹریوں کو محفوظ بنا سکتا ہے۔ AI سسٹمز (کبھی کبھار AR/VR کے ذریعے مدد یافتہ) کارکنوں کو پیچیدہ کاموں میں درستگی کے ساتھ رہنمائی کر سکتے ہیں۔ یہ انسان اور مشین کی شراکت داری ملازمین کو دلچسپ اور اعلیٰ قدر والے کاموں پر زیادہ وقت گزارنے دیتی ہے، جس سے ملازمت کی اطمینان میں اضافہ ہوتا ہے۔

مجموعی طور پر، AI فیکٹریوں کو "ذہین" بناتا ہے۔ یہ ایک ڈیٹا پر مبنی ادارہ تخلیق کرتا ہے جہاں فیصلے شواہد کی بنیاد پر ہوتے ہیں اور عمل مسلسل خود کو بہتر بناتے ہیں۔ جب وسیع پیمانے پر نافذ کیا جائے، تو یہ صلاحیتیں روایتی اسمبلی لائن سے مکمل خودکار، ذہین Industry 4.0 آپریشنز کی طرف ایک بڑا قدم ہیں۔

چیلنجز اور خطرات

صنعت میں AI اپنانے کے ساتھ رکاوٹیں بھی آتی ہیں۔ بڑے چیلنجز درج ذیل ہیں:

• ڈیٹا کا معیار اور انضمام: AI کو بڑی مقدار میں صاف، متعلقہ ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ مینوفیکچررز کے پاس اکثر پرانا سامان ہوتا ہے جو ڈیٹا جمع کرنے کے لیے ڈیزائن نہیں کیا گیا، اور تاریخی ڈیٹا الگ تھلگ یا غیر مستقل ہو سکتا ہے۔ اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کے بغیر، AI ماڈلز غلط ہو سکتے ہیں۔ IBM نوٹ کرتا ہے کہ بہت سے پلانٹس "اعتماد بخش بصیرت کے لیے صاف، منظم اور مخصوص ڈیٹا کی کمی کا شکار ہیں"، خاص طور پر معیار کنٹرول میں۔
• سائبر سیکیورٹی اور آپریشنل خطرہ: مشینوں کو جوڑنے اور AI نافذ کرنے سے سائبر خطرات میں اضافہ ہوتا ہے۔ ہر نیا سینسر یا سافٹ ویئر سسٹم حملے کا موقع بن سکتا ہے۔ مینوفیکچررز کو مضبوط سیکیورٹی میں سرمایہ کاری کرنی چاہیے؛ ورنہ سیکیورٹی کی خلاف ورزیاں یا میلویئر پیداوار کو مفلوج کر سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، تجرباتی AI ماڈلز (خاص طور پر ابھرتے ہوئے جنریٹو AI) ابھی مکمل طور پر قابل اعتماد نہیں ہو سکتے۔
• مہارتوں اور تربیت کا فقدان: ایسے انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کی کمی ہے جو AI اور فیکٹری آپریشنز دونوں کو سمجھتے ہوں۔ IBM زور دیتا ہے کہ "مہارتوں کی کمی" AI کو نافذ کرنے میں رکاوٹ ہے بغیر دوبارہ تربیت کے۔ بہت سی کمپنیاں ورک فورس کی ترقی اور اپسکلنگ میں بھاری سرمایہ کاری کی ضرورت محسوس کرتی ہیں۔
• تبدیلی کا انتظام اور ورک فورس پر اثرات: کارکن نئے AI آلات کو ملازمت کی حفاظت کے خدشات کی وجہ سے مسترد کر سکتے ہیں۔ ذہین اپنانے کے لیے واضح مواصلات اور دوبارہ تربیت ضروری ہے۔ IBM رپورٹ کرتا ہے کہ تقریباً تمام تنظیمیں AI اور خودکار کاری سے کچھ نہ کچھ اثر دیکھتی ہیں، اس لیے اس تبدیلی کا انتظام بہت اہم ہے۔ مثبت پہلو یہ ہے کہ بہت سے ماہرین کہتے ہیں کہ AI کارکنوں کو بدلنے کے بجائے ان کی مدد کرنے کے بارے میں ہے، مشینوں کو دہرائے جانے والے کام سونپتے ہوئے انسان تخلیقی اور نگرانی کے کردار ادا کرتے ہیں۔
• ابتدائی لاگت زیادہ ہونا: AI نافذ کرنا – جس میں نئے سینسرز، سافٹ ویئر، اور کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر شامل ہیں – مہنگا ہو سکتا ہے۔ یہ خاص طور پر چھوٹے مینوفیکچررز کے لیے چیلنج ہے۔ مارکیٹ اینڈ مارکیٹس کے تجزیے نے نوٹ کیا کہ اعلی نفاذی لاگت ایک بڑی رکاوٹ ہے حالانکہ AI کی طلب بڑھ رہی ہے۔ کمپنیوں کو ROI کی منصوبہ بندی احتیاط سے کرنی چاہیے، اکثر مکمل نفاذ سے پہلے پائلٹ پروجیکٹس سے شروع کرتے ہوئے۔
• معیارات اور حفاظتی فریم ورکس کی کمی: فیکٹریوں میں AI سسٹمز کی تصدیق کے لیے صنعت بھر میں معیارات کم ہیں۔ AI الگورتھمز کو شفاف، منصفانہ، اور محفوظ بنانا (مثلاً تعصب یا غیر متوقع ناکامیوں سے بچنا) پیچیدگی بڑھاتا ہے۔ TÜV SÜD اور ورلڈ اکنامک فورم جیسی کمپنیاں صنعتی ماحول میں AI کے معیار کی تصدیق کے لیے فریم ورکس پر کام کر رہی ہیں، لیکن معیاری بہترین طریقے ابھی ابھر رہے ہیں۔

ان چیلنجز کے باوجود، رہنما زور دیتے ہیں کہ ان پر قابو پانے سے بہت بڑا امکان کھلتا ہے۔ مثال کے طور پر، AI کو پرانے آلات کے ساتھ ضم کرنا – جو ایک عام رکاوٹ ہے – اگلی نسل کے حل کے لیے ایک اہم توجہ کا مرکز ہے۔

مستقبل کے رجحانات اور منظرنامہ

صنعت میں AI کا راستہ تیزی سے اوپر جا رہا ہے۔ ماہرین پیش گوئی کرتے ہیں کہ AI کو دیگر ٹیکنالوجیز کے ساتھ ملا کر اگلے دہائی میں فیکٹریوں کو بدل دے گا۔

• جنریٹو AI + ڈیجیٹل ٹوئنز: تجزیہ کاروں کا خیال ہے کہ جنریٹو AI کو ڈیجیٹل ٹوئن ماڈلز کے ساتھ ملانا مینوفیکچرنگ میں انقلاب لائے گا۔ یہ امتزاج نہ صرف موجودہ عمل کو بہتر بنائے گا بلکہ "ڈیزائن، سیمولیشن، اور حقیقی وقت کی پیش گوئی کے تجزیے کے ایک نئے دور کا آغاز کرے گا"۔ جو مینوفیکچررز ان شعبوں میں سرمایہ کاری کریں گے وہ ردعمل پر مبنی دیکھ بھال سے فعال اصلاح کی طرف منتقل ہو سکیں گے، جس سے کارکردگی، پائیداری، اور مزاحمت میں بہتری آئے گی۔
• Industry 5.0 – انسان مرکزیت والی مینوفیکچرنگ: Industry 4.0 کی بنیاد پر، یورپی یونین کا تصور Industry 5.0 پائیداری اور کارکنوں کی فلاح و بہبود کو پیداواری صلاحیت کے ساتھ اہمیت دیتا ہے۔ اس وژن میں، روبوٹس اور AI بھاری اور خطرناک کام سنبھالتے ہیں جبکہ انسانی تخلیقی صلاحیت مرکزی حیثیت رکھتی ہے۔ فیکٹریاں سرکلر، وسائل کے مؤثر استعمال کے طریقے اپنائیں گی، اور زندگی بھر سیکھنے کے پروگرام ورک فورس کو ڈیجیٹل مہارتوں سے لیس کریں گے۔ Industry 5.0 کے منصوبے پیداوار کو زیادہ ماحول دوست اور شامل بنانے کا ہدف رکھتے ہیں۔
• ایج AI اور حقیقی وقت کے تجزیے: جیسے جیسے 5G اور ایج کمپیوٹنگ ترقی پا رہی ہے، زیادہ AI پراسیسنگ فیکٹری فلور پر (آلات یا مقامی سرورز پر) ہوگی بجائے کلاؤڈ کے۔ یہ انتہائی کم تاخیر والے کنٹرول سسٹمز اور حقیقی وقت کے معیار کی فیڈ بیک کو ممکن بنائے گا۔ مثال کے طور پر، AI سے چلنے والے سینسرز فوراً مشینوں کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں بغیر کلاؤڈ کے سفر کے۔
• کوبوٹس اور روبوٹکس کا وسیع تر اپنانا: ہم توقع کرتے ہیں کہ تعاون کرنے والے روبوٹس کی تیز رفتار ترقی مزید شعبوں میں ہوگی – نہ صرف آٹوموٹو اور الیکٹرانکس میں۔ چھوٹی فیکٹریاں اور نئی صنعتیں (جیسے خوراک کی پروسیسنگ یا دواسازی) لچکدار خودکار کاری کے لیے کوبوٹس کو آزما رہی ہیں۔ ہر سال کوبوٹس کی ذہانت میں اضافہ ہوگا، جس سے مزید پیچیدہ کام ممکن ہوں گے۔
• جدید مواد اور 3D پرنٹنگ: AI نئے مواد کے ڈیزائن میں مدد دے گا اور پیچیدہ پرزوں کے لیے ایڈیٹیو مینوفیکچرنگ (3D پرنٹنگ) کو بہتر بنائے گا۔ یہ ٹیکنالوجیز کچھ پیداوار کو مقامی بنانے اور ضرورت کے مطابق مینوفیکچرنگ کو ممکن بنا سکتی ہیں، جس سے سپلائی چین پر دباؤ کم ہوگا۔
• وضاحت اور اخلاقیات پر زیادہ توجہ: جیسے جیسے AI کا استعمال بڑھتا ہے، مینوفیکچررز وضاحتی AI سسٹمز میں سرمایہ کاری کریں گے تاکہ انجینئرز مشین کے فیصلوں پر اعتماد اور تصدیق کر سکیں۔ عملی طور پر، اس کا مطلب ہے کہ AI کے نتائج کو سمجھنے کے لیے مزید اوزار اور AI سے چلنے والے عمل میں حفاظت اور انصاف کو یقینی بنانے کے لیے صنعت کے رہنما اصول۔

>>> مزید جانیں:

طب اور صحت کی دیکھ بھال میں مصنوعی ذہانت

کاروبار اور مارکیٹنگ میں مصنوعی ذہانت کی ایپلیکیشنز

خلاصہ یہ کہ، AI صنعتی آپریشنز میں مزید گہرائی سے شامل ہونے والا ہے۔ مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ جو کمپنیاں AI میں جلد سرمایہ کاری کرتی ہیں وہ مارکیٹ شیئر، آمدنی، اور صارفین کی اطمینان میں نمایاں اضافہ کر سکتی ہیں۔ مکمل تبدیلی میں وقت اور محتاط منصوبہ بندی لگے گی، لیکن سمت واضح ہے: AI اگلی نسل کی ذہین، پائیدار، اور مسابقتی مینوفیکچرنگ کو طاقت دے گا۔