एआई और क्लाउड ने भारत के ऑटोमोटिव सेक्टर को शीर्ष स्तर पर पहुंचाया

यह लेख भारत और उपमहाद्वीप के बिक्री निदेशक सुब्रमण्यम थिरुप्पाथी द्वारा लिखा गया है। ज़ेबरा प्रौद्योगिकियां।
भारत का तेजी से विस्तार सार्वजनिक क्लाउड सेवाएँ बाजार, जिसके 2028 तक लगभग 24.2 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, विभिन्न क्षेत्रों में, विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और डेटा-संचालित समाधानों को अपनाने को उत्प्रेरित कर रहा है। ऑटोमोटिव विनिर्माणजैसे-जैसे भारत में ऑटोमोटिव संयंत्रों की संख्या बढ़ रही है, इस क्षेत्र में वित्त वर्ष 2024 में लगभग 1.5 बिलियन डॉलर के प्रत्यक्ष विदेशी निवेश से इक्विटी प्रवाह देखने को मिल रहा है, क्योंकि निर्माता तेजी से उन्नत क्लाउड प्लेटफार्मों का लाभ उठाने की ओर देख रहे हैं।
यह मुख्य रूप से उनके समर्थन के लिए है डिजिटल परिवर्तन लक्ष्य, विशेष रूप से डीप लर्निंग जैसे एआई-संचालित समाधानों को लागू करते समय मशीन विज़न कई साइटों पर। इलेक्ट्रिक वाहन उत्पादन का समर्थन करने के लिए नई सुविधाएं और मौजूदा साइटों का आधुनिकीकरण, दक्षता, गुणवत्ता और श्रम को अधिकतम करने के लिए टूलिंग और प्रक्रियाओं पर पुनर्विचार करने के प्रमुख अवसर हैं।
ज़ेबरा के ऑटोमोटिव इकोसिस्टम विज़न अध्ययन के अनुसार, एशिया प्रशांत क्षेत्र के 64% ऑटोमोटिव निर्माताओं का कहना है कि उनकी सर्वोच्च प्राथमिकता अपने उत्पादन की अगली पीढ़ी के लिए तकनीकी कंपनियों के साथ रणनीतिक साझेदारी बनाना है। यह इस बात को रेखांकित करता है कि विनिर्माण क्षमताओं को आगे बढ़ाने के लिए तकनीकी फर्मों के साथ सहयोग करना महत्वपूर्ण है। इन गठबंधनों को बनाकर, ऑटोमोटिव निर्माता अत्याधुनिक तकनीकों, जैसे उन्नत रोबोटिक्स, एआई-संचालित एनालिटिक्स और इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (IoT) समाधानों का लाभ उठाने का लक्ष्य रखते हैं, ताकि उत्पादन दक्षता बढ़ाई जा सके, अपनी प्रक्रियाओं में नवाचार किया जा सके और तेजी से विकसित हो रहे बाजार में प्रतिस्पर्धी बने रहें।
हम जानते हैं कि जब नई और मौजूदा फैक्ट्रियों को विकसित करने और समाधान खरीदने की बात आती है, तो साइट-स्तर पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जिसमें इनपुट और साइन-ऑफ साइट और कॉर्पोरेट स्तरों पर साझा किए जाते हैं। लेकिन हमेशा इस बात की संभावना बनी रहती है कि अलग-अलग साइटें समान वर्कफ़्लो के लिए अलग-अलग समाधान इस्तेमाल करें, और विशेषज्ञता और डेटा के बीच साझा न होने का जोखिम भी बना रहता है, जिसमें नए AI-संचालित समाधानों का उपयोग करना भी शामिल है, जिसमें डेटा की गुणवत्ता ज़रूरी है। यह गुणवत्ता और अनुपालन के लिए मशीन विज़न सिस्टम का उपयोग करने वाली विज़ुअल इंस्पेक्शन टीमों के लिए भी सही हो सकता है।

क्रॉस-साइट डेटा चुनौतियां

एआई, विशेष रूप से डीप लर्निंग, डेटा पर पनपती है – अच्छी गुणवत्ता वाले डेटा की मात्रा, विविधता और गति प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए महत्वपूर्ण है गहन शिक्षा मॉडल, ताकि वे वास्तविक जीवन में लागू होने पर अपेक्षित परिणाम प्रदान करें। डेटा को संग्रहीत, एनोटेट और मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयोग करने की आवश्यकता होती है, मॉडल परीक्षण के लिए अन्य डेटा सेट की आवश्यकता होती है। इन मामलों में कंपनी के डेटा को अलग-थलग रखना कोई मतलब नहीं रखता, जिससे मशीन विज़न मॉडल के लिए बेहतर प्रशिक्षण को नुकसान पहुँचता है।

डीप लर्निंग क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म समाधान

विनिर्माण उद्योगों में मशीन विज़न टीमों को डीप लर्निंग मशीन विज़न का लाभ उठाने के लिए नए तरीकों की आवश्यकता है, जिसमें क्लाउड का उपयोग करना शामिल होना चाहिए। क्लाउड-आधारित मशीन विज़न प्लेटफ़ॉर्म टीमों को साइट, देश और क्षेत्र में कई विनिर्माण स्थानों से डेटा को सुरक्षित रूप से अपलोड, लेबल और एनोटेट करने की अनुमति देगा। एक बड़े, अधिक विविध श्रेणी के पूल किए गए डेटा में क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म डीप लर्निंग ट्रेनिंग के लिए विभिन्न साइटों और वातावरणों से बेहतर है। ऐसा प्लेटफ़ॉर्म परिभाषित उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय में एक साथ काम करने, एनोटेशन, प्रशिक्षण और परीक्षण परियोजनाओं पर सहयोग करने और अपनी विशेषज्ञता साझा करने की अनुमति देगा।

मॉडल प्रशिक्षण और परिनियोजन के लिए क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म के लाभ

क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म के साथ, परिभाषित भूमिकाएँ, अधिकार और ज़िम्मेदारियाँ रखने वाले उपयोगकर्ता क्लाउड में डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और परीक्षण कर सकते हैं। बेहतर प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा द्वारा संचालित, वे कुछ उपयोग मामलों के लिए पारंपरिक, नियम-आधारित मशीन विज़न से परे दृश्य निरीक्षण विश्लेषण और सटीकता के बहुत उच्च स्तर प्रदान कर सकते हैं। ऑटोमोटिव, इलेक्ट्रिक बैटरी, सेमीकंडक्टर, इलेक्ट्रॉनिक्स और पैकेजिंग उद्योगों में निर्माताओं द्वारा इन परिणामों की मांग की जाती है।
सेवा मॉडल के रूप में सॉफ़्टवेयर मशीन विज़न टीमों को सब्सक्रिप्शन के साथ क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म में निवेश करने की सुविधा और आसानी देगा, जबकि नई सुविधाएँ, मॉडल और अपडेट प्रौद्योगिकी भागीदार द्वारा सहजता से जोड़े जाएँगे। डीप लर्निंग क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म पीसी और डिवाइस पर मॉडल एज परिनियोजन की अनुमति देगा, ताकि उत्पादन लाइन पर लचीले, डिजिटलीकृत वर्कफ़्लो का समर्थन किया जा सके, पीसी या डिवाइस पर जहाँ भी कोई उपयोगकर्ता या टीम स्थित हो।
निष्कर्ष में, वृद्धि एआई को अपनानाडिजिटल परिवर्तन पर जोर देने के साथ-साथ, यह निर्माताओं की अपनी उत्पादन क्षमता को बढ़ाने की मंशा को भी उजागर करता है। डेटा प्रबंधन और ऐसी नई तकनीकों का उपयोग करें जो उत्पादन प्रक्रिया के दौरान दृश्यता और गुणवत्ता में सुधार करती हैं। आज गुणवत्ता प्रबंधन में सबसे अधिक दबाव वाली चुनौतियों में से एक डेटा का एकीकरण है। चूंकि ऑटोमोटिव निर्माता नई सुविधाओं की योजना बना रहे हैं और एआई और डेटा-संचालित उद्देश्यों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, इसलिए उन्नत क्लाउड समाधानों और डीप लर्निंग मशीन विज़न का लाभ उठाने का अवसर पहले कभी इतना बड़ा नहीं रहा। इन तकनीकों को अपनाकर, निर्माता एकीकरण के मुद्दों को संबोधित कर सकते हैं, संचालन को अनुकूलित कर सकते हैं और एआई के लाभों को पूरी तरह से महसूस कर सकते हैं, जिससे दक्षता और उत्पाद की गुणवत्ता में पर्याप्त सुधार के लिए मंच तैयार हो सकता है।
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