2020 مینوفیکچرنگ توقعات کا سال ہو گا. دیلوئے نے پیش گوئی کی 15 سب سے زیادہ مسابقتی مینوفیکچرنگ ممالک اور خطوں ہو جائے گا چین، جاپان، بھارت، جنوبی کوریا، تائیوان، سنگاپور، ویتنام، ملائیشیا سمیت ایشیا میں 10، تھائی لینڈ اور انڈونیشیا. تاہم، اس مقصد کو حاصل کرنے کے لئے، ایشیا پیسیفک مینوفیکچرنگ کی صنعت چیزوں کے انٹرنیٹ (IOT) گلے لگانے کے لئے ضرورت ہو گی.
چیزیں ایشیائی مینوفیکچرنگ تیزی سے روایتی مینوفیکچررز سے جدید یا ذہین مینوفیکچررز میں تکنیکی ترقی کی وجہ سے انسانی طاقت کی کمی اور غلطیوں کو حل کرنے کے لئے منتقل کر رہا ہے. نیٹ ورک سینسر، نظام کے ذریعے روایتی طور پر الگ الگ مشینیں چیزوں کی انٹرنیٹ (IOT) کا استعمال. مصنوعات سے منسلک. چیزوں کے انٹرنیٹ مینوفیکچررز کو آپریشنل کارکردگی کو بہتر بنانے اور مقابلہ فائدہ حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے.
ملبوسات مینوفیکچررز کے لئے، مثال کے طور پر، یہ سینسر، اور ڈیٹا انیلیسیز کی تراکیب اس کی پیداوار کے سازوسامان اور کام کرنے کے ماحول کی تاثیر کی نگرانی کے لئے استعمال کر سکتے ہیں، اور کسی بھی خرابی سے بچنے کے لئے احتیاطی اقدامات کرنے کی یہی امکانات بحالی کی صلاحیتوں مینوفیکچررز کو کم کرنے کی اجازت وہ گر کر تباہ اور پیداواری لاگت اور وجہ سے وقت کے نقصان کی رکاوٹ کی توقع نہیں ہے. ایک فیکٹری میں باہم، چیزوں کی مصنوعات کی لائن کے ذریعے اصل وقت کی نگرانی کی صلاحیت ہے. مینوفیکچررز کو فوری طور پر پیداوار تاخیر کی شناخت و امان کی ضروریات کو پورا کرنے کے ایڈجسٹمنٹ کر سکتے ہیں.
کیونکہ قدر کہ ڈیٹا کی باتیں، تو ڈیٹا مینجمنٹ کی حکمت عملی چیزیں منصوبے کے مندرجہ ذیل پانچ علاقوں کا احاطہ کرنا چاہئے جس میں سے انٹرنیٹ کی کامیابی کی کلید ہے: مجموعہ - گرفتاری سینسر ڈیٹا سمیت اور ڈیٹا منتقل کرنے کی صلاحیت ٹرانسمیشن فراہم کرتا ہے - IOT ڈیٹا کو محفوظ اور قابل اعتماد ٹرانسمیشن ہو سکتا ہے کہ یقینی بنانے کے لئے ڈیٹا سینٹر اسٹوریج کی طرف سے - تجزیہ کے لئے سینسنگ ڈیٹا محفوظ کرنے کے - سینسر ڈیٹا ارکائیونگ کا تجزیہ - سرمایہ کاری مؤثر طویل مدتی ڈیٹا کو تعمیر کرنے کے لئے معمول سینسر ڈیٹا تھے فراہم کرنے.
مینوفیکچررز بھی کور ڈیٹا مینجمنٹ کی حکمت عملی ڈیٹا سینٹر میں ذخیرہ ان کے ڈیٹا، اور کنارے کے اعداد و شمار کے آلات اور مشینوں سینسر کی طرف سے تیار گھیرے ہوئے ہے کہ یقینی بنانے کے لئے کی ضرورت ہے. سابق کے بعد ہی باہر کیا جمع کیا پھر مرکزی ڈیٹا سینٹر اسٹوریج کو بھیجا جاتا ہے تمام اعداد و شمار کا حوالہ دیتا ہے تجزیہ. اعداد و شمار کے اس پوروویاپی تجزیہ بہت مددگار ہے.
مؤخر الذکر آپریشن بھی پیداوار لائن پر برتری (کنارے کمپیوٹنگ)، یعنی اپریٹس کی طرف سے تیار اس کی فلٹرنگ کے اعداد و شمار کے طور پر کہا جاتا ہے، اور ایک ابتدائی فیصلے تجزیہ بناتے ہیں. robotic بازو، مثال کے طور پر، یہ کارکردگی کی معلومات جس اہم اور فلٹر نہیں ہے جمع کر سکتے ہیں معلومات، لیکن ٹرانسمیشن جیسے overheating یا حصوں کی ناکامی، آپریٹر کو خبردار کیا کہ اگر ایک رعایت ہے صرف اس وقت جب. برتری کمپیوٹنگ اور اصل وقت کے تجزیہ کی حمایت کرنے کے لئے، مینوفیکچررز بلٹ میں فلیش SSDs ہے مشین صنعتی پی سی تعینات کرنے کی ضرورت ہوگی. پیداوار لائن کے طور پر مشینیں عام طور پر ایک بڑے مقناطیسی میدان میں ماحول کام، فلیش سٹوریج اپنانے جب، چیزوں کے سازوں پر غور کرنے کی ہارڈ ڈسک ڈرائیو کو میکانی نقصان ہو گا.
اس کے علاوہ، ایک اچھا ڈیٹا مینجمنٹ حکمت عملی کو یہ یقینی بنانا چاہئے کہ مینوفیکچررز اسی اعداد و شمار کے انتظام کے وسائل اور طریقہ کار کا استعمال کرسکتے ہیں جہاں ڈیٹا رہتا ہے. زیادہ سے زیادہ مینوفیکچررز ایک ہائبرڈ کلاؤڈ کو لچکدار بنائے گی اور انہیں مستقل ہونے کی ضرورت ہوگی. اعداد و شمار کی شکل، تاکہ یہ آسانی سے تجزیہ کے لئے مختلف ماحول سے ڈیٹا جمع کر سکیں.
اعلی درجے کی مینوفیکچررز کی سڑک مشکل ثابت ہوتی ہے کیونکہ وہاں بہت سے چیلنج ہیں جو خاص طور سے ڈیٹا مینجمنٹ کے نقطہ نظر سے قابو پانے کے لئے ضروری ہیں. اس پیچیدگی کو کم کرنے کا ایک طریقہ اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ منظور شدہ حل اعداد و شمار کے نیٹ ورکنگ کو متحد کرسکتے ہیں. اعداد و شمار کے سلائوں کو ختم کرنے اور اس اعداد و شمار کو یقینی بنانا کہ کہیں بھی مینوفیکچررز کی کارکردگی میں اضافے اور بدعت کو تیز کرنے میں مدد مل سکتی ہے.
ایشیا پیسیفک مینوفیکچرنگ کے مستقبل تاہم، ایشیائی کرنے مینوفیکچررز انٹیلی جنس اور انٹرکنکشن ٹیکنالوجی پر مبنی ہو گا. IDC کی پیش گوئی کی ہے کہ 2021 میں ایک تہائی، چیزوں کے لحاظ سے ایشیا پیسیفک مینوفیکچررز میں مجموعی سرمایہ کاری سرمایہ کاری کے کل کرے گا. ذہن میں رکھنی صرف مقبول چیزوں کو پکڑنے کے لئے اور ٹرین پر کود. سب سے پہلے، وہ مؤثر طریقے سے ڈیٹا کے تعلق رکھنا آلہ پیداوار کا استعمال کرنے کے قابل ہو جائے کرنے کے لئے، ایک لچکدار ڈیٹا مینیجمنٹ کی حکمت عملی کے مستقبل کو یقینی بنانے کی ضرورت ہو گی ہے. صرف لہذا، وہ کاروبار سے pulsating نگرانی کے لئے چیزوں کا فائدہ اٹھانے، آگے اور حریف سے آگے منتقل کرنے کے لئے صحیح فیصلے.