આધુનિક સાહસોના ડિજિટલ વાતાવરણમાં જૂની સિસ્ટમોને એકીકૃત કરવામાં ઇજનેરો મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે. નવા યુગમાં, કૃત્રિમ બુદ્ધિ (એઆઈ), મશીન લર્નિંગ (એમએલ), મોટા ડેટા એનાલિસિસ, રોબોટ પ્રોસેસ Auto ટોમેશન (આરપીએ) અને અન્ય તકનીકોને કારણે સાહસોમાં તેજી આવે છે. આ તકનીકોને ize પ્ટિમાઇઝ કરવા માટે, સાહસોએ તેમની કામગીરીની સંપૂર્ણ સમીક્ષા કરવાની જરૂર છે, અથવા વ્યવસાયિક જરૂરિયાતોને પહોંચી વળવા માટે બુદ્ધિપૂર્વક હાલના ઉપકરણોને પરિવર્તિત કરવાની જરૂર છે. આ વ્યૂહરચનાને ડિજિટલ પરિવર્તનનો ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ ભાગ બનાવે છે.
ઓવરઓલ માત્ર ખર્ચાળ નથી, પરંતુ ઉત્પાદનની સાતત્યનો નાશ પણ કરી શકે છે. તેથી, સાહસો સામાન્ય રીતે પછીની પદ્ધતિ પસંદ કરે છે અને જીવન ચક્ર પર ખૂબ ધ્યાન આપતી વખતે ધીમે ધીમે જૂની સિસ્ટમના સંક્રમણની અનુભૂતિ કરે છે
Industrial દ્યોગિકરણ પ્રક્રિયા
પાછલી કેટલીક સદીઓમાં, industrial દ્યોગિકરણ ભવિષ્યને આકાર આપવા માટે વિવિધ નોંધપાત્ર અને પૂરતા ફેરફારો કર્યા છે. ઝડપી યાંત્રિકરણથી લઈને ઇલેક્ટ્રિફિકેશનથી લઈને ઇન્ફર્મેશન ટેકનોલોજી (આઇટી) ની સીમલેસ એપ્લિકેશન સુધી, industrial દ્યોગિકરણના પ્રથમ ત્રણ તબક્કાઓએ ઉત્પાદનના ઉદ્યોગોને ઝડપી વિકાસ લાવ્યો છે. ચોથી industrial દ્યોગિક ક્રાંતિ (સામાન્ય રીતે ઉદ્યોગ 4.0.૦) ના આવતાની સાથે, વધુને વધુ ઉત્પાદન સાહસો ડિજિટલ પરિવર્તનની અનુભૂતિ કરવાની તાત્કાલિક જરૂરિયાત અનુભવવાનું શરૂ કરે છે.
ઇન્ટરનેટ Th ફ થિંગ્સ (આઇઓટી) અને ઉચ્ચ - ગતિ અને ઓછી વિલંબ કનેક્ટિવિટીના વિકાસ સાથે, ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશનનું ધીરે ધીરે ening ંડું, ઉદ્યોગના ભાવિ વિકાસ માટે નવી તકો લાવશે.
ડિજિટલ ધ્યાન કેન્દ્રિત થતાં, ડ્રાઇવિંગ ફોર્સ અને એન્જિનિયરિંગ સોલ્યુશન્સનો અવકાશ વિસ્તરી રહ્યો છે. ઉદ્યોગ 4.0૦ વિશ્વમાં વધી રહ્યો છે, અને એન્જિનિયરિંગ સેવાની સંભાવના વ્યાપક છે. 2023 સુધીમાં, બજારનું કદ 21.7 અબજ ડોલર થવાની ધારણા છે, જે 2018 માં 7.7 અબજ ડોલરથી વધારે છે. એન્જિનિયરિંગ એપ્લિકેશન અને સોલ્યુશન્સનો ઝડપી વિકાસ બજારને લગભગ ત્રણ ગણા વધવા માટે પ્રોત્સાહન આપશે, અને 2018 અને 2023 વચ્ચે સંયુક્ત વાર્ષિક વૃદ્ધિ દર પહોંચશે 23.1%.
આધુનિક એન્જિનિયરિંગની માંગના વિકાસના પડદા પાછળનો ઉદ્યોગ 4.0 છે. એવું અહેવાલ છે કે 91% ઉદ્યોગો ડિજિટલ પરિવર્તન પ્રાપ્ત કરવા માટે પ્રયત્નશીલ છે, જે આ યુગમાં તેમના અસ્તિત્વ અને સમૃદ્ધિ માટે નિર્ણાયક છે.
ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશનની પ્રક્રિયામાં, મેન્યુફેક્ચરિંગ એંટરપ્રાઇઝ દ્વારા સામનો કરવામાં આવતી મુખ્ય પડકારોમાંની એક જૂની સિસ્ટમોનું એકીકરણ છે. પડકારોનો સામનો કરવો, દરેક પડકારમાં તકો શોધવામાં બહાદુર બનવું મહત્વપૂર્ણ છે, અને પરંપરાગત સિસ્ટમો પણ તેનો અપવાદ નથી.
જૂની સિસ્ટમોથી બુદ્ધિશાળી સિસ્ટમો સુધી
કારણ કે જૂની સિસ્ટમમાં બુદ્ધિશાળી પ્રક્રિયા દ્વારા જરૂરી કાર્ય નથી, તેથી એન્જિનિયરિંગ એપ્લિકેશનનો અમલ ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે. જૂની સિસ્ટમોનો સંપૂર્ણ ઉપયોગ કરવા અને તેમને ડિજિટલ ઇકોસિસ્ટમ્સમાં એકીકૃત કરવા માટે સેન્સરનો ઉપયોગ ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે. ડેટા અને વાસ્તવિક - સમય વિશ્લેષણના મહત્વને જોતાં, આ સેન્સર્સ પ્રભાવ, ઉત્પાદકતા અને જૂની મશીનોના આરોગ્ય વિશેની મહત્વપૂર્ણ માહિતી પ્રદાન કરવામાં મદદ કરે છે.
ત્વરિત સંદેશાવ્યવહાર માટે બહુવિધ ઉપકરણો પર આધારીત બુદ્ધિશાળી મોડમાં, સેન્સર્સ કોઈપણ સમયે બધા હિસ્સેદારોને દૃશ્યતા પ્રદાન કરે છે. સેન્સર ડેટામાંથી રીઅલ ટાઇમ આંતરદૃષ્ટિ પણ સ્વાયત્ત અને બુદ્ધિશાળી નિર્ણય પ્રાપ્ત કરી શકે છે. આ બુદ્ધિશાળી એન્જિનિયરિંગ એપ્લિકેશનોને કારણે, જૂની સિસ્ટમ આરોગ્ય નિદાનના આધારે આગાહી જાળવણી હોઈ શકે છે.
સ્માર્ટ મશીનો સાથે સહયોગ
પરિપક્વ તકનીક operation પરેશનના ડિજિટલ પરિવર્તન માટે પાયો મૂકે છે, જ્યારે ઉભરતી તકનીકીઓ મોટા - સ્કેલ ઓપરેશનને ડિજિટાઇઝ કરવા માટે પ્રક્રિયાને વેગ આપી રહી છે. બુદ્ધિશાળી મશીન ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશનના ઝડપી વિકાસને ચલાવે છે. આ બુદ્ધિશાળી મશીનો માનવ હસ્તક્ષેપ પરની અવલંબન ઘટાડી શકે છે અને પરંપરાગત ભારે મશીનોના ગેરફાયદાથી છૂટકારો મેળવી શકે છે. આ પ્રયત્નોના આધારે, સહકારી અને ચપળ ભાવિ કાર્યની મહત્વાકાંક્ષા માનવ - મશીન સહકારની ક્રિયા હેઠળ ખીલી ઉઠશે, અને નવું યુગ અને ભાવિ લક્ષી એન્જિનિયરિંગ એપ્લિકેશન મુખ્ય ડ્રાઇવિંગ ફોર્સ બનશે.
ભવિષ્ય માટે જૂની સિસ્ટમો તૈયાર કરવી એ મુખ્ય નિર્ણયો પર આધારિત છે. પ્રથમ, આવશ્યકતાઓની સંપૂર્ણ સમજ યોગ્ય ડિજિટલ વ્યૂહરચના નક્કી કરશે. વ્યવસાયિક યોજનાઓ ડિજિટલ વ્યૂહરચના પર આધાર રાખે છે, તેથી તેમને ટૂંકા, મધ્યમ અને લાંબા ગાળાના લક્ષ્યો સાથે ગોઠવવું મહત્વપૂર્ણ છે. એકવાર વ્યૂહરચના સ્થાને આવે, પછી સાચી એન્જિનિયરિંગ એપ્લિકેશન સમગ્ર ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશન અનુભવની સફળતા નક્કી કરશે.
ડિજિટલ રૂપાંતર
જીવનના તમામ ક્ષેત્રોમાં ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશન યોજનાઓ બતાવે છે કે પરિવર્તનના સ્કેલને કાપી શકાતા નથી. તેના બદલે, દરેક પ્રોજેક્ટ માટે વિશિષ્ટ યોજનાઓ વિકસિત હોવી આવશ્યક છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઇઆરપી સિસ્ટમો મશીનો અને પ્રક્રિયાઓને એકીકૃત કરવામાં મદદ કરી શકે છે, પરંતુ તે લાંબા સમય માટે વિકલ્પો નથી, ભાવિ લક્ષી ફેરફારો.
કંપનીઓ કે જે ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશન કરી રહી છે તે ઘણીવાર આઇટી ટીમોને આંતરિક એકીકરણ ઉકેલો લખવા, પરીક્ષણ અને જમાવવાની જવાબદારી સોંપે છે, પરંતુ કેટલીકવાર પરિણામ એ છે કે તેઓ પોસાય તે કરતાં વધુ ચૂકવણી કરે છે. આવા નિર્ણયો લેવાની બહાદુરી હોવા છતાં, તેઓ ચૂકવેલા ખર્ચ, સમય અને જોખમો ઘણીવાર તેમને પ્રશ્ન કરે છે કે શું તે કરવા યોગ્ય છે કે નહીં. ઉતાવળમાં પ્રોજેક્ટના અમલીકરણથી ખૂબ નુકસાન થાય છે અને આ પ્રોજેક્ટને મરી જાય તેવી સંભાવના છે.
સફળ ડિજિટલ પરિવર્તનનો એક મહત્વપૂર્ણ પાસા એ સુનિશ્ચિત કરવાનું છે કે સમયસર નાના પ્રમાણમાં ફેરફારો થઈ શકે. પ્રક્રિયાના દરેક તત્વને ગોઠવવામાં ડેટા નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવે છે. તેથી, કોઈપણ એન્ટરપ્રાઇઝ માટે દરેક ટર્મિનલમાંથી ડેટા એકત્રિત કરવા માટે એક મજબૂત અને સંપૂર્ણ ડેટાબેસ બનાવવાનું મહત્વપૂર્ણ છે.
બુદ્ધિશાળી ઉપકરણોથી ભરેલા ડિજિટલ વાતાવરણમાં, વિવિધ ઇઆરપી, સીઆરએમ, પીએલએમ અને એસસીએમ સિસ્ટમ્સમાંથી એન્જિનિયરિંગ એપ્લિકેશનો દ્વારા એકત્રિત કરાયેલ દરેક ડેટા ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે. આ અભિગમ આઇટી અથવા operation પરેશનલ ટેક્નોલ (જી (ઓટી) પર ભારે દબાણ મૂક્યા વિના ધીમે ધીમે પરિવર્તન પસંદ કરશે.
ચપળ ઓટોમેશન અને માનવ - મશીન સહકાર
ઉત્પાદન પ્રક્રિયાને વધુ ચપળ બનાવવા માટે, મનુષ્યએ પણ નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવવી જોઈએ. આમૂલ પરિવર્તન પ્રતિકારનું કારણ બને છે, ખાસ કરીને જ્યારે મશીનો વધુ સ્વાયત્ત બને છે. પરંતુ તે મહત્વનું છે કે એન્ટરપ્રાઇઝનું નેતૃત્વ કર્મચારીઓને ડિજિટાઇઝેશનના હેતુ અને બધાને કેવી રીતે ફાયદો પહોંચાડે તે સમજવા માટે જવાબદારી લે. સારમાં, ડિજિટલ પરિવર્તન ફક્ત સાહસોના ભાવિ વિકાસ વિશે જ નહીં, પણ માનવ જીવન માટે વધુ સુંદર અનુભવો બનાવવા વિશે પણ છે.
ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશન મશીનોને વધુ બુદ્ધિશાળી બનાવે છે, અને લોકોને વધુ જટિલ અને આગળના કામ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે, આમ વધુ સંભવિતતા ઉત્તેજિત કરે છે. કાર્યક્ષમ માનવ - કમ્પ્યુટર સહયોગ કાર્ય અવકાશ અને ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશનના નિર્ધાર માટે ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે, જે સમગ્ર એન્ટરપ્રાઇઝની એકંદર ઉત્પાદન કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરવામાં મદદ કરશે.
પોસ્ટ સમય: માર્ચ - 21 - 2021
પોસ્ટ સમય: 2021 - 03 - 21 11:01:57


