Sep 08,2025
0
ਕਾਰ ਉਦਯੋਗ ਨੇ ਸਚਮੁੱਚ ਰੋਬੋਟ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਮਸ਼ੀਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਮੈਨੂਅਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹ CNC ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਜੋ ਇੰਜਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਿਰਫ 0.01 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਤੱਕ। ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕ ਬਾਹਾਂ ਬਾਰੇ ਕਦੇ ਨਾ ਭੁੱਲੋ ਜੋ ਇਸ ਸਮੇਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੇ ਲਗਭਗ 98% ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ? ਉਤਪਾਦਨ ਦੌਰਾਨ ਗਤੀ ਲਗਭਗ 45% ਤੱਕ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਡੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਦਰ ਲਗਭਗ ਦੋ ਤਿਹਾਈ ਘਟਣ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ। ਲਾਈਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਲਗਾਤਾਰ ਚੰਗੇ ਹਨ, ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ 2023 ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਜਰਨਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਅਨੁਸਾਰ 99.7% ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਏਆਈ-ਪਾਵਰਡ ਜਨਰੇਟਿਵ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟੂਲ 72 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ 250,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਟੀਰੀਅਲ ਕੌਂਬੀਨੇਸ਼ਨ ਦਾ ਅਨੁਕਰਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ 80% ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਰੋਬੋਟਿਕ ਅਸੈਂਬਲੀ ਲਾਈਨਾਂ 0.3mm ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਈਵੀ ਵਿੱਚ 92% ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦੀ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ 40% ਤੱਕ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਕਾਰਨ ਨਿਰਮਾਣ ਕਚਰੇ ਵਿੱਚ 33% ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਖਪਤ ਵਿੱਚ 28% ਦੀ ਕਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਗਲੋਬਲ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਸਸਟੇਨੇਬਿਲਟੀ ਰਿਪੋਰਟ, 2024)।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਹਨ:
ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗਲੋਬਲ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀ 2027 ਤੱਕ $14.2 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 78% ਨਿਰਮਾਤਾ ਹਰ ਸਾਲ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਬਜਟ ਵਿੱਚ 20% ਦੀ ਵਾਧਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ (ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟ੍ਰੈਂਡਸ ਐਨਾਲਿਸਿਸ, 2023)।
ਅੱਜ ਦੇ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਨਾਲ ਡਰਾਈਵ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਾਂ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਲਗਭਗ ਪੰਜਾਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਿਕ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਲੋਕ ਸੜਕਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮੌਸਮ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਵ ਤੱਕ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਲਾਈਡਾਰ ਸੈਂਸਰਾਂ, ਰਡਾਰ ਯੂਨਿਟਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਵੀ ਖਰਾਬ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 98.7 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਹੀਤਾ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ 2020 ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਸੀ ਉਸ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਗਭਗ ਚਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦਾ ਉਛਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ SAE ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਨਵੀਨਤਮ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਨੂੰ ਦਸ ਲੱਖ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਹਾਦਸੇ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਨੁੱਖੀ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਲੈਣ ਤੋਂ ਲਗਭਗ ਦੋ ਅਤੇ ਅੱਧਾ ਸਕਿੰਟ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਭਾਵਤ ਟੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਲੱਭਤ ਨੂੰ ਮਾਰਚ 2025 ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਵੀਨਤਮ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵ੍ਹੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਆਧੁਨਿਕ ADAS ਪਲੇਟਫਾਰਮ 360° ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਾਸਤਵਿਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਸਿਸਟਮ 2024 AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਹੱਥਾਂ-ਤੇ-ਪਹੀਆ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਥਮਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਥਕਾਵਟ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚ 60% ਦੀ ਕਮੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਵਾਹਨ ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੇ ਫੁੱਲ ਸੈਲਫ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨੇ 1.2 ਬਿਲੀਅਨ ਆਟੋਨੋਮਸ ਮੀਲ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਹਾਈਵੇ ਲੇਨ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ 99.996% ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸਦਾ "ਸ਼ੈਡੋ ਮੋਡ" ਲਗਾਤਾਰ AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਹੀਨਾਵਾਰ 4.7 ਮਿਲੀਅਨ ਸੁਧਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਆਟੋਨੋਮਸ ਸਿਸਟਮਜ਼ ਜਰਨਲ 2023)।
ਕੰਢੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਣੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ:
| ਚੁਣੌਤੀ | ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਾਪਦੰਡ | ਮੌਜੂਦਾ ਅੰਤਰ |
|---|---|---|
| ਬਣਤਰ ਖੇਤਰ ਨੇਵੀਗੇਸ਼ਨ | 95% ਸਫਲਤਾ ਦਰ | 81% ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ |
| ਅਣਿਆਮ ਕੀਤੇ ਚੌਕ ਤੇ ਲੌਜਿਕ | 99% ਸਹੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ | 73% ਸਹੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ |
48+ ਜ਼ਿਲ੍ਹਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਨ ਦੇ ਟੁੱਟਣ ਅਤੇ ਸਖਤ 650 ਮਿਲੀਸੈਕਿੰਡ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਦੇਰੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ (ਗਲੋਬਲ ਮੋਬਿਲਿਟੀ ਕੰਸੋਰਟੀਅਮ 2024) ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋਰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅੱਜ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਰੋਬੋਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਲਗਭਗ 85% ਵੈਲਡਿੰਗ ਨੌਕਰੀਵਾਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰੰਗਤ ਕੰਮ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 0.02 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਤੱਕ ਦੀ ਅਦੁੱਤੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਹੱਥ ਲਗਾਤਾਰ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਮਾਰਕੀਟ 2025 ਦੀਆਂ ਹਾਲੀਆ ਉਦਯੋਗਿਕ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਸਮਾਰਟ ਰੋਬੋਟ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਲਗਭਗ 40% ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਸੈਂਬਲੀ ਕਾਰਜ ਪੂਰੇ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲੱਗਭਗ 18% ਤੱਕ ਬਰਬਾਦ ਹੋਏ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਠੀਕ ਹੈ, ਇਹ ਰੋਬੋਟ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਚੰਗਾ, ਉਹ ਉੱਨਤ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਧੁਰੇ ਵਿੱਚ ਹਲਕੇ ਮਿਸ਼ਰਤ ਫਰੇਮ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸੇ ਇੱਕ ਸਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਸਥਾਨ ਤੱਕ ਜਾਣ ਵੇਲੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਖਾਨੇ 15,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਈਓਟੀ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਡਾਇਨੈਮਿਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐਡਜੱਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਐਆਈ-ਡਰਾਈਵਨ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਇਸ ਇਸ਼ਨਾਨ ਨਾਲ ਉਪਕਰਣ ਦੇ ਨਿਸ਼ਕਰਮ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ 29% ਦੀ ਕਮੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ 93% ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ 72 ਘੰਟੇ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਬੋਟਲਨੈੱਕਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰੀ-ਰੱਖਿਆ ਸੰਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਲਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮਿਊਨਿਚ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾ ਤਕਨੀਸ਼ੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਰੋਬੋਟਾਂ (ਕੋਬੋਟਸ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਾਹਨ ਉਤਪਾਦਨ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ 57% ਤੇਜ਼ੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪੌਦੇ ਦੀ ਐਆਈ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਇਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਐਡਵਾਂਸਡ ਕੰਪਨ ਐਨਾਲਿਸਿਸ 92% ਰੋਬੋਟਿਕ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋਣ ਨੂੰ 500 ਆਪ੍ਰੇਟਿੰਗ ਘੰਟੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋੜ-ਫੋੜ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਲਾoਡ-ਕੁਨੈਕਟਡ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਬਦਲਵੇਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਆਰਡਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਣਪਛਾਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮੋਬਾਈਲ ਮੁਰੰਮਤ ਡਰੋਨ ਭੇਜਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਨਿਰਮਾਤਾ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਅਧਾਰਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਾਹਨਾਂ (SDVs) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਖਪਤ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਤੱਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਕੇਂਦਰੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਓਵਰ-ਦ-ਏਅਰ (OTA) ਅਪਡੇਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕਾਰ ਨਿਰਮਾਤਾ ਆਪਣੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਡਰਾਈਵਰ ਲਈ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਵੀ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। 2025 ਲਈ ਉਦਯੋਗ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹਨਾਂ SDVs ਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ 2024 ਵਿੱਚ ਵੇਚੇ ਗਏ ਲਗਭਗ 6.2 ਮਿਲੀਅਨ ਯੂਨਿਟਾਂ ਤੋਂ ਅਗਲੇ ਸਾਲ ਲਗਭਗ 7.6 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਛਾਲ ਮਾਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਇਹ ਵਾਧਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗੱਡੀਆਂ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਪਸੰਦੀਦਾ ਰਸਤੇ ਲੱਭ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੜਕ ਹਾਲਤਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡਰਾਈਵਰ ਅੱਗੇ ਕੀ ਚਾਹੁਣਗੇ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਪਡੇਟਸ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਕਾਰ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫਿਕਸ ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਲਈ ਡੀਲਰਸ਼ਿਪਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਓਵਰ-ਦ-ਏਅਰ ਅਪਡੇਟਸ ਨਾਲ ਉਹ ਆਪਣੇ ਸਰਵਰਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਕਾਰ ਦੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚੱਲਣ ਦੇ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਮਨੋਰੰਜਨ ਦੀਆਂ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਦੂਰਸਥ ਮੁਰੰਮਤ ਨਾਲ ਮੁਰੰਮਤ 'ਤੇ ਖਰਚ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਾਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਧੁਨਿਕ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੌਜੂਦ ਸਾਰੇ ਵੱਖਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਾਡੀਊਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। 2025 ਵਿੱਚ PTC ਦੇ ਖੋਜ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਸ ਏਕੀਕਰਨ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਵਾਹਨ ਸਿਸਟਮ ਲਗਭਗ 40 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅੱਜ ਦੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਾਹਨ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਕੁਨੈਕਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਾਰਾਂ ਸਮਾਰਟ ਸਿਟੀ ਸਿਸਟਮ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾoਡ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ V2X ਕਮਿਊਨੀਕੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਵੱਡੇ ਇੰਟਰਕੰਨੈਕਟਡ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦਾ ਆਮ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਲਈ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ? ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਹਿੱਸਾ ਖਰਾਬ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਹੈ ਤਾਂ ਉਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਕਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਮਿਲੇ ਅਤੇ ਯਾਤਰਾ ਦੌਰਾਨ ਊਰਜਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ। ਅੱਗੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ 2027 ਤੱਕ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆ ਰਹੀਆਂ ਲਗਭਗ ਦੋ-ਤਿਹਾਈ ਨਵੀਆਂ ਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਐਆਈ ਸਹਾਇਕ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਬੋਲੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਸਾਡੇ ਵਾਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਆਵਾਜਾਈ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਸਾਡੇ ਨਿੱਜੀ ਡਿਜੀਟਲ ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਿਰਮਾਣ ਖੇਤਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਡੈਲੋਇਟ ਦੀ 2023 ਦੀ ਤਾਜ਼ਾ ਰਿਪੋਰਟ ਅਨੁਸਾਰ, ਲਗਭਗ ਤਿੰਨ ਚੌਥਾਈ ਨਿਰਮਾਤਾ ਆਪਣੇ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਰੋਬੋਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਦੇਣ ਵੱਲ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਪੁਰਾਣੀ ਸਕੂਲ ਮਕੈਨੀਕਲ ਜਾਣ-ਪ ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਵੀ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਖਾਲੀਪਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਕਿ 2033 ਤੱਕ ਤਕਰੀਬਨ ਦੋ ਮਿਲੀਅਨ ਨਿਰਮਾਣ ਨੌਕਰੀਆਂ ਖਾਲੀ ਰਹਿ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਿਖਿਅਤ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਸਹਿਯੋਗੀ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਣ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਣ ਕਿ ਜਦੋਂ ਉਹ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦਾ ਅਸਲ ਅਰਥ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਮੇਕਰਾਂ ਨੇ 2021 ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡਿਜੀਟਲ ਟੂਨ ਮਾਹਰਾਂ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਆਡੀਟਰਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੀਚਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕੁੱਲ $4.2 ਬਿਲੀਅਨ ਡਿਗਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਵੋਕੇਸ਼ਨਲ ਸਕੂਲਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨੇ ਆਈਓਟੀ-ਸਮਰੱਥ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ 30% ਦੀ ਪੁਨਰ ਤਿਆਰੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੈਂਬਲੀ ਲਾਈਨ ਦੇ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸਾਲਾਨਾ 19% ਦੀ ਕਮੀ ਆਈ ਹੈ।
2030 ਤੱਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮੈਨੂਅਲ ਅਸੈਂਬਲੀ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਲਗਪਗ 8 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਨੁਸਾਰ ਹਾਲੀਆ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ, ਪਰ ਇਸੇ ਸਮੇਂ ਅਸੀਂ ਕੁਨੈਕਟਡ ਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਐਆਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਪਗ 12 ਮਿਲੀਅਨ ਨਵੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਉੱਭਰਨ ਬਾਰੇ ਵੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ (ਵਰਲਡ ਐਕਨਾਮਿਕ ਫੋਰਮ, 2024)। ਇਸ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਤਲਬ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਗਿਣਤੀਆਂ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ਹੀ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵੱਲ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਆਓ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰੀਏ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਦੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਬਜਾਏ ਕਿਸੇ ਕੇਵਲ ਕੁੱਝ ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ ਕੋਈ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਹੀ ਕਾਫੀ ਸਮਝਣ ਦੇ।
ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੋਬੋਟ, ਐਆਈ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਮਸ਼ੀਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਨੂਅਲ ਮਜ਼ਦੂਰੀ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਸਨ, ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਐਆਈ-ਪਾਵਰਡ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕ ਅਸੈਂਬਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਾਹਨ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੱਚਾ ਮਾਲ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸਮੇਂ ਦੀ ਬੱਚਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।
ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਣਤਰ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਬੇਨਾਮੀ ਚੌਕਿਆਂ ਵਰਗੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜਨਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਨ ਦੀ ਕਮੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਡਿਜੀਟਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ, ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰਤ ਵੱਲ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਣ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
EN
