اس سلسلے میں ایک تحقیق سے پتہ چلا ہے کہ ایک صنعت‌کار کمپنی نے کیسے آپریشنل کارکردگی کو بہتر بنانے اور وقت کو کم کرنے کے لئے اپنے نیٹ‌ورک کو بہتر بنانے اور اِس میں اضافہ کرنے کے لئے ہدایات دی ہیں ۔

غیر متصل

کمپنی پیچیدہ مشینوں کے ساتھ بڑے پیمانے پر پیداواری لائن کا کام کرتی ہے۔ روایتی دیکھ بھال اور رد عمل پر انحصار کرتی ہے جس کی وجہ سے وقت اور زیادہ اخراجات کو کم کرنے کا مقصد یہ تھا کہ وہ ممکنہ ناکامیوں کی شناخت کرسکیں۔

نیورل نیٹ ورکس کی مداخلت

ٹیم نے مشینری کے سینسر اعداد و شمار کو جمع کیا جن میں حرارت، ویبٹیشن اور دباؤ شامل ہیں۔انہوں نے اس ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور آنے والے ناکامیوں کے بارے میں معلومات حاصل کرنے کے لیے ریکٹر نیٹ ورک ماڈلز کی تربیت کی۔ ماڈلز کو کمپنی کی دیکھ بھال کے نظام میں داخل کیا گیا۔

نتائج اور فوائد

اس طرح ٹیموں کو کام میں کمی کرنے اور 30% کی طرف سے کم وقت گزارنے کی اجازت دی گئی ۔ کمپنی نے بھی بڑی کامیابی کے ساتھ کام کرنے کے لئے اخراجات کا تجربہ کِیا ۔

کامیابی کیلئے اہم کوششیں

  • ہائی رائز سے حساس ڈیٹا جمع
  • مؤثر ماڈل تربیت اور درستیت
  • موجودہ نظاموں سے وابستگی
  • نگرانی اور تجدید