डिजिटल परिवर्तन को आगे बढ़ाने वाली राष्ट्रीय एआई रणनीति

सिंगापुर प्रमुख उद्योगों में  कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाने का विस्तार करने की योजना बना रहा है। सरकार छोटे पायलट प्रोजेक्ट्स से आगे बढ़ना चाहती है।

 Lawrence Wong के अनुसार, देश को राष्ट्रीय स्तर पर एआई तैनाती को बढ़ाना होगा। इसलिए, एक नया अंतर-मंत्रालयीय समिति प्रमुख एआई पहलों का समन्वय करेगी।

ये पहल चार क्षेत्रों पर केंद्रित हैं: उन्नत विनिर्माण, कनेक्टिविटी और लॉजिस्टिक्स, वित्त, और स्वास्थ्य सेवा। लक्ष्य सिंगापुर की आर्थिक प्रतिस्पर्धात्मकता को मजबूत करना है।

इसके अलावा, बड़े पैमाने पर एकीकरण कई उद्योगों में उत्पादकता लाभ खोल सकता है।

क्यों पायलट एआई परियोजनाएं पर्याप्त नहीं हैं

कई संगठन पहले से ही एआई तकनीकों के साथ प्रयोग कर रहे हैं। हालांकि, अधिकांश परियोजनाएं अलग-थलग प्रयोग ही बनी रहती हैं।

उदाहरण के लिए, कुछ कारखाने एक ही मशीन के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव लागू करते हैं। फिर भी, सिस्टम शायद ही उत्पादन शेड्यूलिंग या आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन से जुड़ता है।

परिणामस्वरूप, व्यवसाय केवल एआई की संभावित मूल्य का एक अंश ही प्राप्त करते हैं।

उद्योग विश्लेषक तर्क देते हैं कि वास्तविक परिवर्तन के लिए प्रणालियों, प्रक्रियाओं, और डेटा प्लेटफार्मों के बीच एकीकरण आवश्यक है। यह एकीकरण एआई अंतर्दृष्टि को वास्तविक समय के परिचालन निर्णयों में प्रभावी बनाता है।

उन्नत विनिर्माण और औद्योगिक स्वचालन में एआई

 उन्नत विनिर्माण क्षेत्र पहले से ही कई तरीकों से एआई का उपयोग करता है। पूर्वानुमानित रखरखाव सबसे सामान्य अनुप्रयोगों में से एक है।

सेंसर कंपन, तापमान, और मशीन प्रदर्शन की निगरानी करते हैं। एआई मॉडल इस डेटा का विश्लेषण करके उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी करते हैं।

उदाहरण के लिए, सेमीकंडक्टर निर्माता  GlobalFoundries सिंगापुर में अपने 300 मिमी फैब्रिकेशन प्लांट में एआई लागू करता है।

हालांकि, कई तैनाती अभी भी व्यक्तिगत उत्पादन लाइनों तक सीमित हैं।

एआई को प्रभावी ढंग से बढ़ाने के लिए, निर्माताओं को पूर्वानुमानित रखरखाव प्रणालियों को  औद्योगिक स्वचालन प्लेटफार्मों जैसे PLC, DCS, और फैक्ट्री शेड्यूलिंग सॉफ़्टवेयर से जोड़ना होगा।

यदि किसी मशीन को रखरखाव की आवश्यकता होती है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से उत्पादन को किसी अन्य संयंत्र में स्थानांतरित कर सकता है। साथ ही, खरीद प्रणाली प्रतिस्थापन भागों का ऑर्डर कर सकती है।

यह एकीकरण  स्मार्ट मैन्युफैक्चरिंग और फैक्ट्री ऑटोमेशन के लिए अगला कदम दर्शाता है।

राष्ट्रीय अनुसंधान कार्यक्रमों द्वारा समर्थित एआई नवाचार

सिंगापुर सार्वजनिक अनुसंधान पहलों के माध्यम से एआई विकास का समर्थन भी करता है।

उदाहरण के लिए,  A*STAR  वाणिज्य और उद्योग मंत्रालय के साथ मिलकर  निर्माण के लिए सेक्टोरल AI उत्कृष्टता केंद्र संचालित करता है।

यह केंद्र कंपनियों को उत्पाद डिजाइन, पूर्वानुमानित रखरखाव, और औद्योगिक स्वचालन के लिए AI अपनाने में मदद करता है।

इस कार्यक्रम में कई वैश्विक कंपनियां भाग लेती हैं, जिनमें  Coca-Cola  और  Philips शामिल हैं।

ये सहयोग निर्माण पारिस्थितिकी तंत्र में AI को तेजी से अपनाने का लक्ष्य रखते हैं।

लॉजिस्टिक्स और स्मार्ट सप्लाई चेन में AI

AI  कनेक्टिविटी और लॉजिस्टिक्स संचालन में भी बढ़ती भूमिका निभाता है।

कंपनियां डिलीवरी मार्गों को अनुकूलित करने और मांग का पूर्वानुमान लगाने के लिए AI मॉडल का उपयोग करती हैं। ये तकनीकें परिवहन लागत को कम करने और डिलीवरी दक्षता में सुधार करने में मदद करती हैं।

उदाहरण के लिए, वैश्विक लॉजिस्टिक्स प्रदाता जैसे  DHL Express  और  FedEx  मार्ग योजना और मांग पूर्वानुमान के लिए AI का उपयोग करते हैं।

हालांकि, कई प्रणालियाँ अभी भी स्वतंत्र रूप से काम करती हैं।

एक मार्ग पूर्वानुमान प्रणाली डिलीवरी समय का सटीक अनुमान लगा सकती है। फिर भी यह गोदाम संचालन या ग्राहक संचार प्लेटफॉर्म से जुड़ी नहीं हो सकती।

इसलिए, लॉजिस्टिक्स कंपनियों को पूर्ण स्वचालन प्राप्त करने के लिए इन प्रणालियों को एकीकृत करना चाहिए।

AI एकीकरण के माध्यम से वास्तविक समय लॉजिस्टिक्स बुद्धिमत्ता

एक पूरी तरह से एकीकृत लॉजिस्टिक्स सिस्टम आपूर्ति श्रृंखला संचालन को बदल सकता है।

उदाहरण के लिए, AI वास्तविक समय के ट्रैफिक डेटा को फ्लीट प्रबंधन प्रणालियों के साथ जोड़ सकता है। यदि कोई दुर्घटना होती है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से डिलीवरी वाहनों का मार्ग बदल सकता है।

इसके अलावा, ग्राहक संभावित देरी के बारे में स्वचालित सूचनाएं प्राप्त कर सकते हैं।

AI साझा डेटा प्लेटफॉर्म के माध्यम से गोदामों, बंदरगाहों, और शिपिंग कंपनियों का समन्वय भी कर सकता है।

इस तरह का एकीकरण कार्गो पैकिंग, शिपमेंट योजना, और कस्टम दस्तावेज़ीकरण के बारे में स्वचालित निर्णय लेने में सक्षम करेगा।

हालांकि, इस दृष्टि को प्राप्त करने के लिए सामान्य डेटा मानक और सीमाओं के पार नियामक समन्वय आवश्यक है।

वित्तीय सेवा क्षेत्र में AI परिपक्वता

चार क्षेत्रों में,  वित्तीय उद्योग  में AI अपनाने का स्तर सबसे अधिक है।

बैंकों के पास संरचित लेनदेन डेटा की बड़ी मात्रा होती है। इसके अलावा, नियामक ढांचे मजबूत शासन और जोखिम प्रबंधन को प्रोत्साहित करते हैं।

उदाहरण के लिए, सिंगापुर के बैंक धोखाधड़ी का पता लगाने, वित्तीय सेवाओं को व्यक्तिगत बनाने और अनुपालन रिपोर्टिंग को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं।

एक उदाहरण है यूनाइटेड ओवरसीज बैंक, जो अपनी डिजिटल बैंकिंग सेवाओं में एआई को एकीकृत करता है।

एक अन्य उदाहरण है OCBC बैंक. बैंक रिपोर्ट करता है कि दैनिक लाखों परिचालन निर्णय एआई मॉडलों का उपयोग करके होते हैं।

इन निर्णयों में धोखाधड़ी का पता लगाना और व्यक्तिगत वित्तीय प्रस्ताव शामिल हैं।

वित्तीय ग्राहक यात्रा में एआई का विस्तार

मजबूत अपनाने के बावजूद, वित्तीय संस्थान अभी भी एआई उपयोग को बढ़ाने के अवसर देखते हैं।

एआई प्रणालियाँ पूरे ग्राहक यात्रा को स्वचालित कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक मॉडल खर्च की आदतों और क्रेडिट इतिहास का विश्लेषण कर सकता है।

इस विश्लेषण के आधार पर, प्रणाली एक बंधक प्रस्ताव को पूर्व-अनुमोदित कर सकती है।

यदि ग्राहक प्रस्ताव स्वीकार करता है, तो आवेदन फॉर्म स्वचालित रूप से आवश्यक जानकारी भर सकता है।

इसके अलावा, एआई पुनर्भुगतान व्यवहार की निगरानी कर वित्तीय तनाव के प्रारंभिक संकेतों का पता लगा सकता है।

हालांकि, पारदर्शिता आवश्यक बनी रहती है। वित्तीय संस्थानों को यह समझाना चाहिए कि एआई प्रणालियाँ निर्णय कैसे लेती हैं।

ग्राहकों को भी स्पष्ट जानकारी की आवश्यकता होती है जब एल्गोरिदम वित्तीय परिणामों को प्रभावित करते हैं।

स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

स्वास्थ्य सेवा संगठन भी बढ़ते हुए एआई अनुप्रयोगों का पता लगाते हैं।

सिंगापुर के अस्पताल एआई का उपयोग चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करने और असामान्यताओं का पता लगाने के लिए करते हैं।

उदाहरण के लिए, निदान उपकरण छाती के एक्स-रे से हृदय या फेफड़ों की समस्याओं की पहचान कर सकते हैं।

एक अन्य अनुप्रयोग एआई-संचालित चैटबॉट्स हैं जो चिकित्सा रिपोर्टों को सरल भाषा में समझाते हैं।

ये प्रणालियाँ रोगियों को प्रयोगशाला परिणामों और उपचार जानकारी को बेहतर समझने में मदद करती हैं।

स्वास्थ्य सेवा नेटवर्क में एआई को बढ़ाने की चुनौतियाँ

स्वास्थ्य सेवा एआई को कड़े नियामक और नैतिक आवश्यकताओं का सामना करना पड़ता है।

चिकित्सा डेटा को मजबूत गोपनीयता सुरक्षा की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, नैदानिक कार्यप्रवाह जटिल होते हैं और मानकीकृत करना कठिन होता है।

इसलिए कई अस्पताल एआई को पूरी तरह से एकीकृत प्रणालियों के बजाय अलग-अलग उपकरणों में लागू करते हैं।

हालांकि, भविष्य में एकीकरण से महत्वपूर्ण लाभ मिल सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एआई स्वचालित रूप से विशेषज्ञों को संदर्भित कर सकता है जब रोगी का रिकॉर्ड बदलता है। यह आपातकालीन परीक्षणों को भी निर्धारित कर सकता है या अस्पताल से छुट्टी की योजना बना सकता है।

ऐसी स्वचालन से रोगी देखभाल में सुधार हो सकता है जबकि प्रशासनिक कार्यभार कम हो सकता है।

AI नवाचार का समर्थन करने वाले राष्ट्रीय स्वास्थ्य डेटा प्लेटफार्म

सिंगापुर ने हाल ही में अपनी डिजिटल स्वास्थ्य अवसंरचना को मजबूत किया है।

सरकार ने ऐसा कानून लागू किया है जो स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को राष्ट्रीय इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड प्रणाली में रोगी जानकारी योगदान करने के लिए बाध्य करता है।

यह राष्ट्रीय डेटा भंडार स्वास्थ्य पेशेवरों को संस्थानों के बीच रोगी इतिहास तक पहुंच प्रदान करता है।

इसके अतिरिक्त, गुमनाम डेटा सेट AI अनुसंधान और पूर्वानुमानित स्वास्थ्य मॉडल का समर्थन कर सकते हैं।

हालांकि, चिकित्सा AI को बड़े पैमाने पर स्वचालन स्वीकार्य होने से पहले लगातार उच्च सटीकता प्राप्त करनी होगी।

जोखिम अत्यंत उच्च बने रहते हैं क्योंकि त्रुटियां सीधे रोगी सुरक्षा को प्रभावित करती हैं।

लेखक का दृष्टिकोण: AI एकीकरण अगली डिजिटल अर्थव्यवस्था को परिभाषित करेगा

सिंगापुर की AI रणनीति एक व्यापक वैश्विक प्रवृत्ति को दर्शाती है।

कई कंपनियां AI उपकरण अपनाती हैं। हालांकि, सच्चा परिवर्तन तब होता है जब संगठन पूरे कार्यप्रवाह में AI को एकीकृत करते हैं।

विनिर्माण में, इसका मतलब है AI को औद्योगिक स्वचालन प्रणालियों से जोड़ना, जिनमें PLC और DCS प्लेटफार्म शामिल हैं।

लॉजिस्टिक्स में, यह सप्लाई चेन भागीदारों के बीच वास्तविक समय समन्वय की मांग करता है।

वित्त और स्वास्थ्य सेवा में, पारदर्शिता और नियामक शासन महत्वपूर्ण बने रहते हैं।

इसलिए, AI विकास का अगला चरण कम एल्गोरिदम पर और अधिक प्रणाली एकीकरण और डेटा अवसंरचना पर केंद्रित होगा।

औद्योगिक स्वचालन के लिए व्यावहारिक कार्यान्वयन परिदृश्य

एक स्मार्ट विनिर्माण सुविधा पर विचार करें जो AI-संचालित संचालन लागू कर रही है।

प्लांट उत्पादन उपकरणों पर पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए AI सेंसर तैनात कर सकता है।

AI सिस्टम फैक्ट्री के औद्योगिक नियंत्रण प्रणालियों से जुड़ता है, जिनमें PLC नियंत्रक और MES प्लेटफार्म शामिल हैं।

यदि कोई मशीन प्रारंभिक विफलता के संकेत दिखाती है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से उत्पादन अनुसूचियों को समायोजित करता है।

इस बीच, सप्लाई चेन प्लेटफॉर्म प्रतिस्थापन घटकों का आदेश देता है।

यह एकीकृत संरचना एक वास्तव में बुद्धिमान फैक्ट्री ऑटोमेशन इकोसिस्टम बनाती है।

निष्कर्ष

सिंगापुर की राष्ट्रीय AI रणनीति कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अलग-थलग परियोजनाओं से आगे बढ़ाने के महत्व को उजागर करती है।

उन्नत विनिर्माण, लॉजिस्टिक्स, वित्त, और स्वास्थ्य सेवा पहले से ही AI तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं।

हालांकि, वास्तविक परिवर्तन के लिए डेटा प्लेटफार्म, कार्यप्रवाह, और निर्णय प्रणालियों के बीच एकीकरण आवश्यक है।

AI को औद्योगिक स्वचालन, डिजिटल अवसंरचना, और नियामक ढांचे के साथ मिलाकर, संगठन महत्वपूर्ण उत्पादकता वृद्धि और नवाचार प्राप्त कर सकते हैं।