অটোমেশন ড্রাইভিং অটোমোটিভ শিল্পের পরিবর্তন

অটোমোটিভ শিল্পে অটোমেশনের ভূমিকা

অটোমোটিভ শিল্পে অটোমেশন সংজ্ঞায়ন

অটোমোটিভ খাত সত্যিই রোবোট, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম এবং জটিল মেশিনিং পদ্ধতির মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়তাকে জড়িয়ে রেখেছে যা উত্পাদন প্রক্রিয়ার সময় ম্যানুয়াল কাজের পরিমাণ কমিয়ে দেয়। সিএনসি মেশিনগুলির কথাই ধরুন তারা 0.01 মিলিমিটার পর্যন্ত নির্ভুলতার সাথে ইঞ্জিনের অংশগুলি তৈরি করে ফেলে। আর রোবটিক বাহুগুলির কথা ভুলে যাওয়া যাবে না যেগুলি আজকাল বেশিরভাগ কারখানায় প্রায় 98% ওয়েল্ডিংয়ের কাজ সম্পন্ন করে। এর মানে কী? উৎপাদন প্রক্রিয়া প্রায় 45% দ্রুত হয়েছে, যা বৃহৎ উৎপাদনে ত্রুটির হার প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ কমে যাওয়ার প্রেক্ষিতে বেশ চমকপ্রদ। লাইন থেকে বের হওয়া পার্টগুলি স্থিতিশীল মানের হয়ে থাকে, 2023 সালে অটোমোটিভ ইঞ্জিনিয়ারিং জার্নালে প্রকাশিত সম্প্রতি একটি গবেষণা অনুযায়ী এদের একরূপতা পৌঁছায় 99.7% এর সুবিধাজনক মাত্রায়।

যানবাহনের ডিজাইন ও উৎপাদনে স্বয়ংক্রিয়তা কীভাবে পুনর্গঠন করছে

AI-চালিত জেনারেটিভ ডিজাইন টুলগুলি 72 ঘন্টার মধ্যে 250,000 এর বেশি উপকরণের সংমিশ্রণ অনুকরণ করে, প্রোটোটাইপিং সময়সূচীকে 80% কমিয়ে দেয়। রোবটিক সমবায় লাইনগুলি EV-এর 92% বৈদ্যুতিক উপাদানগুলি 0.3মিমি নির্ভুলতার সাথে ইনস্টল করে, নতুন মডেল চালু হওয়ার সময় 40% ত্বরান্বিত করে। এই উদ্ভাবনগুলি উৎপাদন বর্জ্য 33% এবং প্রতি যানে শক্তি খরচ 28% কমায় (গ্লোবাল অটোমোটিভ সাস্টেইন্যাবিলিটি রিপোর্ট, 2024)।

অটোমেশন গ্রহণকে ত্বরান্বিত করার প্রধান চালিকা

তিনটি প্রধান কারণ হল অটোমেশনকে চালিত করা:

• শ্রম খরচ কমানো : স্বয়ংক্রিয় কারখানাগুলি শ্রম ব্যয়ে 1,200 মার্কিন ডলার বাঁচায়
• নিরাপত্তা উন্নয়ন : সহযোগী রোবট (কোবটস) কারখানার আহত হওয়াকে 72% কমিয়ে দেয়
• নিয়ন্ত্রক দাবি : আগামী 2025 ইইউ ব্যাটারি নির্দেশিকা AI-চালিত মান পরিদর্শনের প্রয়োজনীয়তা রাখে

2027 সালের মধ্যে বৈশ্বিক অটোমোটিভ অটোমেশন বাজার 14.2 বিলিয়ন মার্কিন ডলার বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে, যেখানে 78% প্রস্তুতকারক প্রতি বছর 20% করে রোবটিক্স বাজেট বাড়াচ্ছে (অটোমেশন ট্রেন্ডস অ্যানালাইসিস, 2023)।

স্বায়ত্তশাসিত যান এবং চালক সহায়তায় AI এবং অটোমেশন

স্বায়ত্তশাসিত চালনা প্রযুক্তির ক্ষেত্রে অগ্রগতি

আজকের দিনে স্ব-চালিত গাড়িগুলি একসাথে প্রায় পঞ্চাশটি ভিন্ন ভিন্ন পরিবেশগত কারণ নিয়ন্ত্রণ করে, মানুষ কীভাবে রাস্তা পার হয় থেকে শুরু করে আবহাওয়ার পরিবর্তন পর্যন্ত। যখন আমরা LiDAR সেন্সর, রাডার ইউনিট এবং সাধারণ ক্যামেরার তথ্য একত্রিত করি, তখন এই সিস্টেমগুলি দৃশ্যমানতা খারাপ থাকলেও প্রায় 98.7 শতাংশ নির্ভুলতার সাথে বস্তুগুলি চিহ্নিত করতে সক্ষম। SAE International এর গত বছর প্রকাশিত গবেষণা অনুযায়ী এটি 2020 সালে যা সম্ভব ছিল তার চারি দশমিক শতাংশ বৃদ্ধি ঘটিয়েছে। সামপ্রতিক গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলি প্রায় দশ মিলিয়ন দুর্ঘটনার অবস্থা সমূহের মডেল ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ প্রাপ্ত, যা মানুষের চালকদের প্রতিক্রিয়া দেখানোর প্রায় দুই সেকেন্ড আগেই সংঘর্ষের সম্ভাবনা চিহ্নিত করতে সক্ষম। 2025 এর শুরুর দিকে প্রকাশিত স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন প্রকৌশল প্রতিবেদন থেকে এই তথ্যটি পাওয়া গিয়েছে।

AI-চালিত চালক সহায়তা পদ্ধতি এবং ADAS এর সংহতকরণ

আধুনিক ADAS প্ল্যাটফর্মগুলি বাস্তব সময়ে 360° সেন্সর ডেটা বিশ্লেষণের জন্য কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, অর্জন করে:

• লেন ছাড়ার দুর্ঘটনা প্রতিরোধে 92% কার্যকারিতা (NHTSA 2023)
• প্রেডিক্টিভ ব্রেকিংয়ের মাধ্যমে রিয়ার-এন্ড সংঘর্ষে 45% হ্রাস
• অ্যাডাপটিভ ক্রুজ কন্ট্রোল ≤0.5 মিটার অনুসরণ দূরত্ব বজায় রাখছে

2024 এর AI নিরাপত্তা বিশ্লেষণে দেখানো হয়েছে যে হ্যান্ডস-অন-হুইল সনাক্তকরণ এবং দৃষ্টি নিগরানি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এই সিস্টেমগুলি ড্রাইভার ক্লান্তি-সংক্রান্ত ত্রুটি 60% হ্রাস করে।

কেস স্টাডি: পরবর্তী প্রজন্মের স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং প্ল্যাটফর্মগুলিতে AI

একটি অগ্রণী ইলেকট্রিক ভিহিকল প্রস্তুতকারকের ফুল সেলফ-ড্রাইভিং সিস্টেম 1.2 বিলিয়ন স্বায়ত্তশাসিত মাইল রেকর্ড করেছে, হাইওয়ে লেন পরিবর্তনে 99.996% নির্ভরযোগ্যতা অর্জন করে ভিশন-ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি। এর "শ্যাডো মোড" ক্রমাগত মানুষের কাজের সাথে AI সিদ্ধান্তগুলি তুলনা করে, মাসিক 4.7 মিলিয়ন উন্নতি তৈরি করে (Autonomous Systems Journal 2023)।

স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের জন্য AI স্কেলিংয়ের চ্যালেঞ্জসমূহ

প্রান্তীয় ক্ষেত্রগুলি পরিচালনা করার ক্ষেত্রে প্রধান চ্যালেঞ্জগুলি অজ্ঞাত থেকে যায়:

48+ আইনকার্যক অঞ্চলে প্রতিনিয়ন্ত্রণের খণ্ডন এবং কঠোর 650 মিলিসেকেন্ড সর্বোচ্চ সিদ্ধান্ত বিলম্বের প্রয়োজনীয়তা (গ্লোবাল মোবিলিটি কনসোর্টিয়াম 2024) -এর কারণে বৃহৎ স্তরে ব্যবহার আরও বাধাগ্রস্ত হয়

রোবটিক স্বয়ংক্রিয়করণ এবং গাড়ি তৈরির কারখানায় স্মার্ট উত্পাদন

রোবটিক সমবায় লাইনের মাধ্যমে উত্পাদন পদ্ধতির বিপ্লব

আজকের নির্মাণ কারখানাগুলিতে, রোবটিক সিস্টেমগুলি প্রায় 85% ওয়েল্ডিং কাজ এবং বেশিরভাগ পেইন্টিং কাজও সম্পন্ন করে। এই মেশিনগুলি 0.02 মিমি পর্যন্ত অসাধারণ নির্ভুলতা অর্জন করতে পারে, যা কোনও মানুষের পক্ষে স্থিতিশীলভাবে মেলানো সম্ভব নয়। সদ্য প্রকাশিত শিল্প প্রতিবেদন অটোমোটিভ রোবটিক্স মার্কেট 2025-এর তথ্য অনুযায়ী, এই ধরনের স্মার্ট রোবটগুলি জটিল সমবায় কাজ প্রায় 40% দ্রুততর সম্পন্ন করে থাকে এবং পারম্পরিক পদ্ধতির তুলনায় প্রায় 18% অপচয় কমিয়ে দেয়। এই রোবটগুলি আসলে কী করে? এরা উন্নত মেশিন ভিশন সিস্টেম ব্যবহার করে উপাদানগুলি ইনস্টল করে, হালকা মিশ্র ধাতুর ফ্রেমগুলি একাধিক অক্ষের উপর দিয়ে মেশিন করে এবং উৎপাদন লাইনের বিভিন্ন স্টেশনে অংশগুলি স্থানান্তরের সময় স্বয়ংক্রিয় মান পরিদর্শন করে।

নির্মাণ স্বয়ংক্রিয়করণ এবং উৎপাদনশীলতা অপ্টিমাইজেশনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)

নিউরাল নেটওয়ার্ক সংহতকরণকারী কারখানাগুলি 15,000 এর বেশি IoT সেন্সর থেকে সমস্ত সময়ের তথ্য বিশ্লেষণ করে প্রবাহকে গতিশীলভাবে সমন্বয় করে। এই AI-চালিত উত্পাদন অপ্টিমাইজেশন সরঞ্জামের অকেজো সময় 29% কমায় এবং 93% প্রক্রিয়ায় শক্তি দক্ষতা উন্নত করে। মেশিন লার্নিং মডেলগুলি 72 ঘন্টা আগে উপকরণের সংকট ভবিষ্যদ্বাণী করে, প্রাক্‌টিভ সম্পদ বরাদ্দ করার অনুমতি দেয়।

কেস স্টাডি: একটি অগ্রণী জার্মান অটোমেকারের স্মার্ট কারখানা

মিউনিখ-ভিত্তিক সুবিধাটি কোবটস (সহযোগী রোবট) ব্যবহার করে টেকনিশিয়ানদের পাশাপাশি কাজ করে হাইব্রিড যানবাহন উত্পাদন চক্রে 57% দ্রুততর অর্জন করে। স্থানটির AI সিস্টেম পরিচালনা করে:

• তাপীয় অবস্থার উপর ভিত্তি করে 360 রোবটিক বাহুর সমস্ত সময়ের ক্যালিব্রেশন
• কার্বন ফাইবার উপাদানগুলির জন্য স্বয়ংক্রিয় টুলপাথ অপ্টিমাইজেশন
• মেশিন ভিশন ত্রুটি সনাক্তকরণের মাধ্যমে প্রাক্‌টিভ স্ক্র্যাপ হ্রাস

স্বয়ংক্রিয় কারখানায় প্রাক্‌টিভ রক্ষণাবেক্ষণ এবং ত্রুটি নির্ণয়

অ্যাডভান্সড কম্পন বিশ্লেষণ রোবটিক উপাদানের 92% ব্যর্থতা সম্পাদন করার 500 ঘন্টা আগেই সনাক্ত করতে পারে। ক্লাউড-কানেক্টেড ডায়গনস্টিক প্ল্যাটফর্মগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে যাচাইকৃত প্রতিস্থাপন যন্ত্রাংশ অর্ডার করে, অপরিচিত অঞ্চলে মোবাইল মেরামত ড্রো পাঠায় এবং বাস্তব সময়ে বিশ্বব্যাপী নেটওয়ার্কগুলিতে রক্ষণাবেক্ষণ প্রোটোকল আপডেট করে।

সফটওয়্যার-নির্ধারিত যান এবং ডিজিটাল রূপান্তরের উত্থান

পরিবহনের ভবিষ্যত: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং সফটওয়্যার-নির্ধারিত যান

আমরা দেখতে পাচ্ছি যে অটোমোটিভ জগতে বড় পরিবর্তন ঘটছে কারণ প্রস্তুতকারকরা ট্র্যাডিশনাল হার্ডওয়্যার-ভিত্তিক সিস্টেম থেকে সরে এসে যাকে বলা হয় সফটওয়্যার-ডিফাইন্ড ভিকলস (এসডিভি) তার দিকে এগোচ্ছে। এই নতুন যানগুলি স্টিয়ারিং থেকে শুরু করে ব্রেকিং এবং শক্তি খরচ পর্যন্ত সবকিছু পরিচালনার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)-এর উপর নির্ভরশীল। কেন্দ্রীকৃত কম্পিউটিং ক্ষমতা এবং ওভার-দ্য-এয়ার (ওটিএ) আপডেটগুলির সাহায্যে, গাড়ি তৈরি করা কোম্পানিগুলো তাদের যানগুলির কার্যকারিতা উন্নত করতে পারে, নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্যগুলি বাড়াতে পারে এবং এমনকি চালকদের প্রত্যেকের জন্য অভিজ্ঞতা অনুকূলিত করতে পারে। 2025 এর জন্য শিল্প পূর্বাভাসগুলি দেখলে দেখা যায় যে এসডিভি এর বাজার 2024 এ 6.2 মিলিয়ন ইউনিট থেকে আগামী বছর প্রায় 7.6 মিলিয়নে পৌঁছানোর কথা রয়েছে। এই বৃদ্ধি মূলত গ্রাহকদের দ্বারা চাহিদা থেকে প্রবল হচ্ছে যারা এমন গাড়ি চান যা সংযুক্ত থাকবে এবং সময়ের সাথে পরিবর্তিত প্রয়োজনগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেবে।

যানবাহন স্বয়ংক্রিয়করণ এবং ওভার-দ্য-এয়ার আপডেটগুলিতে এআই-এর একীকরণ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা চালিত স্ব-চালিত যানগুলি সময়ের সাথে সাথে তাদের চালকদের ভালো করে চিনতে পারে। তারা পছন্দসই রুটগুলি খুঁজে বার করে, বিভিন্ন রাস্তার অবস্থার সাথে খাপ খায় এবং এমনকি চালকদের পরবর্তীতে কী চাইতে পারে তা আন্দাজ করা শুরু করে। সফটওয়্যার আপডেটের ক্ষেত্রে, গাড়ি তৈরি করা কোম্পানিগুলির আর নতুন বৈশিষ্ট্য বা সংশোধনের জন্য গাড়িগুলি ডিলারশিপে ফিরিয়ে আনার দরকার হয় না। অ্যায়ারে আপডেটের মাধ্যমে তারা তাদের সার্ভার থেকে গাড়িটি নিজেকে চালানোর পদ্ধতি সামান্য পরিবর্তন করতে পারে বা নতুন মজার মনোরঞ্জন বিকল্পগুলি ইনস্টল করতে পারে। এ ধরনের দূরবর্তী রক্ষণাবেক্ষণ মেরামতির খরচ কমায় এবং গাড়িগুলিকে আগের চেয়ে দীর্ঘতর সময় ধরে চালু রাখে। গাড়ি তৈরি করা কোম্পানিগুলি আধুনিক যানগুলির মধ্যে থাকা সেপারেট কম্পিউটার মডিউলগুলি কে একটি সরল কাঠামোয় একত্রিত করার চেষ্টা করছে। 2025 সালের PTC এর গবেষণা অনুসারে, এই একীভবনের মাধ্যমে গোটা যান পদ্ধতিগুলি মোটামুটি 40 শতাংশ ভালো কাজ করতে পারে।

প্রবণতা বিশ্লেষণ: সংযুক্ত এবং বুদ্ধিমান অটোমোটিভ ইকোসিস্টেমস

আজকের সফটওয়্যার-নির্ধারিত যানগুলি আর শুধু নিজেদের চালাচ্ছে না, তারা তাদের চারপাশের সবকিছুর সাথে সংযুক্ত হচ্ছে। এই গাড়িগুলি স্মার্ট সিটি সিস্টেম, ট্রাফিক লাইট এবং ক্লাউডের সাথে কথা বলে, যা V2X যোগাযোগের মাধ্যমে এই ধরনের বৃহৎ পারস্পরিক সংযুক্ত নেটওয়ার্ক তৈরি করে। এটি প্রতিদিনের চালকদের জন্য কী অর্থ বহন করে? সুতরাং, এটি অংশগুলি যখন আসলে ভেঙে যায় তখন ব্যর্থ হওয়ার আগে তা ভবিষ্যদ্বাণী করা, গাড়িটি কীভাবে কাজ করছে সে বিষয়ে তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়া পাওয়া এবং নিশ্চিত করা যে যাত্রার সময় শক্তি দক্ষতার সাথে ব্যবহৃত হচ্ছে তেমন জিনিসগুলি সম্ভব করে তোলে। এগিয়ে তাকালে, বাজার গবেষণা থেকে জানা যায় যে 2027 সালের মধ্যে উৎপাদন লাইন থেকে বের হওয়া প্রায় দুই তৃতীয়াংশ নতুন গাড়িতে ভাষ্যক আদেশ বোঝে এমন অন্তর্নির্মিত এআই সহায়ক থাকবে। এই উন্নয়ন আমাদের যানবাহনের সাথে আমাদের সম্পর্ক সম্পর্কে চিন্তাভাবনার পদ্ধতি পরিবর্তন করে দিচ্ছে, তাদের সাদামাটা পরিবহন থেকে কিছু অনেকটা আমাদের ব্যক্তিগত ডিজিটাল সহকারীদের কাছাকাছি রূপান্তরিত করছে।

কর্মশক্তি রূপান্তর এবং অটোমোটিভ চাকরির ভবিষ্যত

অটোমেশন যুগে উত্পাদন শিল্পে দক্ষতার চাহিদা পরিবর্তন

স্বয়ংক্রিয় প্রযুক্তির কারণে উত্পাদন খাতের চেহারা দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে। 2023 সালের সাম্প্রতিক রিপোর্ট অনুসারে, প্রায় তিন-চতুর্থাংশ প্রস্তুতকারক পুরানো ধরনের মেকানিক্যাল দক্ষতা সম্পন্ন কর্মীদের পরিবর্তে রোবট প্রোগ্রামিংয়ে দক্ষ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম পরিচালনায় সক্ষম এবং তথ্য বিশ্লেষণে পারদর্শী কর্মীদের নিয়োগের দিকে ঝুঁকছে। এখানে একটি বিরাট ফাঁক রয়েছে বলে মনে করা হচ্ছে। শিল্প বিশ্লেষকদের মতে, প্রায় দু'মিলিয়ন উত্পাদন চাকরি 2033 সাল পর্যন্ত শূন্য থাকতে পারে কারণ যথেষ্ট সংখ্যক কর্মী প্রশিক্ষিত নয়। এর মানে হল যে কোম্পানিগুলি সেইসব লোকেদের খুঁজছে যারা সহযোগী রোবটগুলির সাথে কাজ করতে পারবে এবং পর্দায় উপস্থিত হওয়া প্রিডিক্টিভ মেইনটেন্যান্স সতর্কতাগুলি কী বোঝায় তা বুঝবে।

প্রধান অটোমোটিভ OEM-এ পুনঃপ্রশিক্ষণ প্রকল্প

2021 সাল থেকে ডিজিটাল টুইন বিশেষজ্ঞ এবং অটোনমাস ভেহিকল সেফটি অডিটরের মতো নতুন চাকরির পদের লক্ষ্যে সমষ্টিগতভাবে 4.2 বিলিয়ন মার্কিন ডলার বৃত্তি বরাদ্দ করেছে। পেশাগত স্কুলগুলির সাথে এক প্রস্তুতকারকের অংশীদারিত্ব IoT-সক্ষম মান নিয়ন্ত্রণে তার ফ্রন্টলাইন শ্রমিকদের 30% পুনর্প্রশিক্ষণ দিয়েছে, যার ফলে সমাবেশ লাইনের বন্ধের পরিমাণ বছরে 19% কমেছে।

চাকরি বিস্থাপন বনাম কর্মশক্তি পুনঃপ্রশিক্ষণ: স্বয়ংক্রিয়করণ এবং নিয়োগের ভারসাম্য রক্ষা করা

সম্প্রতি প্রকাশিত প্রতিবেদন অনুযায়ী 2030 সালের মধ্যে স্বয়ংক্রিয়করণ ম্যানুয়াল সমবায় কাজের প্রায় 8 শতাংশ পিছনে ফেলে দিতে পারে, কিন্তু একই সময়ে কানেক্টেড কার সিকিউরিটি এবং এআই সিস্টেমের জন্য ডেটা প্রস্তুত করার মতো ক্ষেত্রগুলিতে প্রায় 1.2 কোটি নতুন চাকরির সৃষ্টি হবে (ওয়ার্ল্ড ইকোনমিক ফোরাম, 2024)। এর মানে হল চাকরির সংখ্যা পরিবর্তনের চেয়ে অনেক বেশি কিছু। আমরা দেখছি শ্রমিকদের নতুন ভূমিকার দিকে স্থানান্তরিত হচ্ছেন যেখানে প্রতিদিন জটিল সমস্যার সমাধান করার দক্ষতা প্রয়োজন। এবং সত্যি বলতে কী, মানুষকে এখন নিয়মিত কিছু শিখতে হবে, প্রতি কয়েক বছর পর প্রমাণপত্র অর্জন করে থামতে হবে না।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন (FAQ)

গাড়ি শিল্পে স্বয়ংক্রিয়তা কী?

গাড়ি শিল্পে স্বয়ংক্রিয়তা মানে হল প্রযুক্তির ব্যবহার, যেমন রোবট, এআই সিস্টেম এবং উন্নত মেশিনিং পদ্ধতি যা পারফর্ম করতে ঐতিহ্যগতভাবে ম্যানুয়াল শ্রম প্রয়োজন হত, উৎপাদন দক্ষতা এবং নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য।

গাড়ির ডিজাইন এবং উৎপাদনে স্বয়ংক্রিয়তার কী প্রভাব পড়ে?

অটোমেশন এআই-চালিত সরঞ্জাম এবং রোবটিক সমবায় প্রক্রিয়া ব্যবহার করে যানবাহন নকশা এবং উত্পাদন দ্রুত করে, অপচয় কমায়, সময়সীমা ত্বরান্বিত করে এবং নির্ভুলতা উন্নত করে।

স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের জন্য এআই স্কেলিংয়ের ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জগুলি কী কী?

চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে রয়েছে নির্মাণ অঞ্চল এবং অচিহ্নিত সংযোগস্থলগুলির মতো জটিল পরিস্থিতি পরিচালনা করা, আইনগত খণ্ডগুলির মধ্যে নিয়ন্ত্রণ বিভাজন এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের সময়ের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করা।

অটোমেশনের কারণে কর্মশক্তি কীভাবে পরিবর্তিত হচ্ছে?

অটোমেশন ডিজিটাল প্রযুক্তি, ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং সহযোগী সিস্টেমগুলিতে বিশেষজ্ঞতা দিকে দক্ষতার চাহিদা পরিবর্তন করছে, কর্মশক্তি থেকে নিরবিচ্ছিন্ন শিক্ষা এবং অভিযোজন প্রয়োজন।