गुणवत्ता 4.0: विनिर्माण में बड़े डेटा की चुनौतियों की समीक्षा

सार औद्योगिक बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक नए युग के विनिर्माण, स्मार्ट विनिर्माण को बढ़ावा दे रहे हैं। हालांकि, इन प्रौद्योगिकियों की क्षमताओं का उपयोग करना सरल नहीं है। औद्योगिक विनिर्माण में गुणवत्ता, अनुपालन, उत्पादकता, और नवाचार के वर्तमान मानकों ने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए एक बहुत उच्च मानक स्थापित किया है। इस चुनौती का समाधान करने के लिए हाल ही में एक नया अवधारणा प्रस्तुत किया गया है: गुणवत्ता 4.0। यह नाम संभावित रूप से विघटनकारी डिजिटल परिवर्तन के समय में प्रदर्शन उत्कृष्टता की खोज से निकला है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के चारों ओर का उत्साह कई गुणवत्ता नेताओं को गुणवत्ता 4.0 पहल को लागू करने में रुचि रखने के लिए प्रभावित किया है। हाल की सर्वेक्षणों के अनुसार, हालांकि, 80-87% बड़े डेटा परियोजनाएँ कभी भी एक टिकाऊ समाधान नहीं उत्पन्न करती हैं। इसके अलावा, सर्वेक्षणों ने यह संकेत दिया है कि अधिकांश गुणवत्ता नेताओं के पास इन प्रौद्योगिकियों से मूल्य सृजन के बारे में स्पष्ट दृष्टि नहीं है। इस पांडुलिपि में गुणवत्ता पहल, गुणवत्ता 4.0 के लिए प्रक्रिया निगरानी की समीक्षा की गई है। फिर चार प्रासंगिक मुद्दों की पहचान की गई है (पैराडाइम, परियोजना चयन, प्रक्रिया पुन: डिजाइन और पुन: सीखने की समस्याएँ) जिन्हें सफल कार्यान्वयन के लिए समझा और संबोधित किया जाना चाहिए। इस अध्ययन के आधार पर, एक नवीन 7-चरण समस्या समाधान रणनीति प्रस्तुत की गई है। प्रस्तावित रणनीति इस गुणवत्ता 4.0 पहल को सफलतापूर्वक लागू करने की संभावना को बढ़ाती है।