خودکاری، خودرو صنعت میں تبدیلی کی قیادت کر رہی ہے

خودرو صنعت میں خودکار کارخانہ داری کا کردار

خودرو صنعت میں خودکار کارخانہ داری کی وضاحت

خودرو کے شعبے نے خودکاری کو بہت حد تک اپنایا ہے، روبوٹس، مصنوعی ذہانت کے نظام، اور ان مشینوں کی مدد سے جن کی وجہ سے تیاری کے عمل کے دوران ہاتھ سے کام کم ہو گیا ہے۔ مثال کے طور پر سی این سی مشینیں، وہ انجن کے پرزے بہت زیادہ درستگی کے ساتھ تیار کر سکتی ہیں، صرف 0.01 ملی میٹر تک درستگی کے ساتھ۔ اور پھر ان روبوٹ بازوں کی بات ہی الگ ہے جو آجکل زیادہ تر جوڑنے کے کام میں استعمال ہوتے ہیں، جو کہ بہت ساری فیکٹریوں میں تقریباً 98 فیصد کام سنبھال لیتے ہیں۔ اس کا کیا مطلب ہے؟ تیاری کا عمل تقریباً 45 فیصد تیز ہو گیا ہے، جو کہ بڑے پیمانے پر تیاری کے تناظر میں غلطیوں کی شرح دو تہائی کم ہونے کے تناسب سے بہت متاثر کن ہے۔ لائن سے نکلنے والے پرزے بھی مستقل معیار کے ہوتے ہیں، 2023 میں اٹوموٹو انجینئرنگ جرنل میں شائع ہونے والی حالیہ تحقیق کے مطابق 99.7 فیصد یکسانیت کے اس میٹھے مقام کو حاصل کر لیتے ہیں۔

خودکاری کیسے گاڑی کے ڈیزائن اور تیاری کو بدل رہی ہے

ذہنی طاقت سے لیس جدید ڈیزائن ٹولز 72 گھنٹوں کے اندر 250,000 سے زائد اشیاء کے مجموعے کا تصور کرتے ہیں، جس سے نمونہ سازی کے وقت میں 80 فیصد کمی واقع ہوتی ہے۔ روبوٹک اسمبلی لائنوں کے ذریعہ EVs کے 92 فیصد الیکٹرانک اجزاء کی 0.3 ملی میٹر کی درستگی کے ساتھ تنصیب کی جاتی ہے، جس سے نئے ماڈلز کی لانچ میں 40 فیصد تیزی لائی جاتی ہے۔ یہ نوآوریاں فی گاڑی تیاری کے عمل میں 33 فیصد کچرا کم کرتی ہیں اور توانائی کی خرچ میں 28 فیصد کمی کرتی ہیں (عالمی خودکار پائیداری رپورٹ، 2024)۔

خودکاری قبول کرنے کو تیز کرنے والے کلیدی محرکات

خودکاری کو فروغ دینے والے تین اہم عوامل یہ ہیں:

• لیبر لاگت میں کمی : خودکار کارخانوں میں ہر گاڑی پر 1,200 ڈالر کی ورک فورس اخراجات بچت ہوتی ہے
• Sicherheit Verbesserungen : تعاونی روبوٹس (کوبوٹس) کارخانوں میں 72 فیصد زخمی ہونے کے واقعات کم کر دیتے ہیں
• ضابطے کے مطابق مطالبات : 2025 کی آنے والی یورپی یونین بیٹری ہدایات کے معیاری معائنے کے لیے ذہنی طاقت کی ضرورت ہو گی

عالمی خودکار خودکاری مارکیٹ 2027 تک 14.2 ارب ڈالر تک بڑھنے کی توقع ہے، جس میں 78 فیصد تیار کنندگان سالانہ 20 فیصد تک روبوٹکس بجٹ میں اضافہ کر رہے ہیں (خودکاری رجحانات کا جائزہ، 2023)۔

خودمختار گاڑیوں اور ڈرائیور مدد میں ذہنی طاقت اور خودکاری

خودکار ڈرائیونگ ٹیکنالوجیز میں پیش رفت

آج کی خودکار ڈرائیونگ کاریں ایک وقت میں سڑکوں پر چلنے والے افراد سے لے کر موسم کی تبدیلیوں تک، تقریباً پچاس مختلف ماحولیاتی عوامل کو سنبھال سکتی ہیں۔ جب ہم لیڈار سینسرز، ریڈار یونٹس، اور معمول کے کیمرے کے ڈیٹا کو جوڑتے ہیں، تو یہ سسٹم بھی خراب دھند کی صورت میں بھی 98.7 فیصد درستگی کے ساتھ اشیاء کو پہچان سکتے ہیں۔ یہ 2020 میں ممکنہ حد سے تقریباً 40 فیصد اضافہ ہے، جیسا کہ گزشتہ سال SAE انٹرنیشنل کی طرف سے شائع کیے گئے تحقیق میں بیان کیا گیا تھا۔ تازہ گہری سیکھنے والے الگورتھم کو دس ملین سے زیادہ تصادم کی تجویز کردہ صورتحالوں کے ذریعے تربیت دی گئی ہے، جس سے وہ اکثر انسانی ڈرائیور کے رد عمل سے دو سیکنڈ اور ڈیڑھ سیکنڈ پہلے ممکنہ تصادم کو پہچان سکیں۔ یہ نتیجہ حال ہی میں جاری کردہ خودمختار گاڑی انجینئرنگ رپورٹ 2025ء کے اوائل میں سامنے آیا ہے۔

AI پاورڈ ڈرائیور مدد کے سسٹم اور ADAS انضمام

عصری ADAS پلیٹ فارمز سی ڈیٹا کو حقیقی وقت میں تجزیہ کرنے کے لیے کانولوشنل نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہیں، اور یہ کامیابی حاصل کرتے ہیں:

• لین چھوڑنے کے حادثات کی روک تھام میں 92% مؤثر (NHTSA 2023)
• پریڈکٹو بیکنگ کے ذریعے ریئر اینڈ کولیژنز میں 45% کمی
• اڈیپٹیو کروز کنٹرول جو ≤0.5 میٹر فالو کرنے والی فاصلہ برقرار رکھتا ہے

ایک 2024 AI حفاظتی تجزیہ میں دکھایا گیا ہے کہ یہ سسٹم ہاتھوں کی پہچان اور دیکھنے کی نگرانی کے الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ڈرائیور تھکن سے ہونے والی غلطیوں میں 60% کمی کرتے ہیں۔

کیس مطالعہ: اگلی نسل کے خودکار ڈرائیونگ پلیٹ فارمز میں AI کا استعمال

ایک معروف الیکٹرک گاڑی کے سازاں کے فل سیلف ڈرائیونگ سسٹم نے 1.2 بلین خودکار میلز ریکارڈ کیے ہیں، جس میں ہائی وے لین تبدیلیوں میں 99.996% قابل اعتمادیت کے ساتھ وژن بیسڈ نیورل نیٹ ورکس شامل ہیں۔ اس کا "سیاہ حالت" مسلسل AI فیصلوں کا موازنہ انسانی کاروائیوں سے کرتا ہے، ہر مہینے 4.7 ملین بہتریاں پیدا کرتے ہوئے (Autonomous Systems Journal 2023)۔

خودکار گاڑیوں کے لیے AI کو بڑھانا ممکن نہیں

کنارے کے معاملات سے نمٹنے میں اہم چیلنجز باقی ہیں:

48 سے زائد قانونی حکومتوں میں ضابطہ کی کمی اور سخت 650 ملی سیکنڈز زیادہ سے زیادہ فیصلہ لینے کی تاخیر کی ضروریات (گلوبل موبلٹی کنسورشیم 2024) کی وجہ سے بڑے پیمانے پر تعیناتی مزید رکی ہوئی ہے۔

روبوٹک خودکار کارخانہ داری اور خودرو کارخانوں میں اسمارٹ تیاری

روبوٹک اسمبلی لائنوں کے ساتھ تیاری میں انقلاب

آج کل کی تیاری کی سہولیات میں، روبوٹک سسٹمز تقریباً 85 فیصد ویلڈنگ کے کاموں کے ساتھ ساتھ زیادہ تر پینٹنگ کا کام بھی سنبھال لیتے ہیں۔ یہ مشینیں صرف 0.02 ملی میٹر تک کی حیرت انگیز درستگی حاصل کر سکتی ہیں، جس کی تکرار کوئی انسانی ہاتھ مسلسل نہیں کر سکتا۔ حالیہ صنعتی رپورٹس کے مطابق، آٹوموٹو روبوٹکس مارکیٹ 2025ء میں، یہ ہوشیار روبوٹ پیچیدہ اسمبلی کے کاموں کو روایتی طریقوں کے مقابلے میں تقریباً 40 فیصد تیزی سے مکمل کر لیتے ہیں، اور ویسٹ میٹریلز کو تقریباً 18 فیصد تک کم کر دیتے ہیں۔ دراصل یہ روبوٹ کیا کام کرتے ہیں؟ ویسے، وہ ایڈوانس مشین ویژن سسٹمز کا استعمال کرتے ہوئے کمپونینٹس لگاتے ہیں، متعدد ایکسز پر لائٹ ویٹ ملکیہ فریموں کو مشین کرتے ہیں، اور پارٹس کو ایک سٹیشن سے دوسری سٹیشن تک منتقل کرتے وقت پیداوار لائن میں خود بخود معیار کے معائنے کا کام انجام دیتے ہیں۔

تصنیع میں خودکار کارروائی اور پیداواریت کے بہاؤ میں مصنوعی ذہانت

نیورل نیٹ ورکس کو ضم کرنے والی فیکٹریاں 15,000 سے زیادہ آئی او ٹی سینسرز کے حقیقی وقت کے ڈیٹا کا تجزیہ کر کے ورک فلو کو ڈائنامیکلی ایڈجسٹ کرتی ہیں۔ یہ مصنوعی ذہانت سے چلنے والی تیاری کے عمل کی بہتری سے مشینری کے بے کار ہونے کے وقت میں 29 فیصد کمی آتی ہے اور 93 فیصد عمل میں توانائی کی کارآمدی میں بہتری آتی ہے۔ مشین لرننگ ماڈل مواد کی رکاوٹ کی 72 گھنٹے پہلے پیش گوئی کرتے ہیں، جس سے وسائل کی فوری منصوبہ بندی ممکن ہوتی ہے۔

کیس سٹڈی: جرمنی کے ایک معروف خودرو ساز کارخانہ جات کی مثال

میونخ میں قائم ایک سہولت میں تعاونی روبوٹس (کوبوٹس) تکنیشنز کے ساتھ مل کر کام کرتے ہیں تاکہ ہائبرڈ گاڑیوں کی تیاری کے عمل کو 57 فیصد تیز کیا جا سکے۔ پلانٹ کا مصنوعی ذہانت سسٹم درج ذیل امور کا انتظام کرتا ہے:

• حرارتی حالت کے مطابق 360 روبوٹک بازوؤں کی حقیقی وقت میں کیلیبریشن
• کاربن فائبر کے اجزاء کے لیے خودکار آلے کے راستے کی بہتری
• مشینی دیکھنے کی صلاحیت کے ذریعے خامیوں کا پتہ لگا کر خام مال کی ضائع ہونے کی روک تھام

خودکار پلانٹس میں پیشگو رکاوٹ کی روک تھام اور تشخیص

ماہر لرزش کا تجزیہ روبوٹک اجزاء کی 92 فیصد خرابیوں کا پتہ چلا سکتا ہے جو خرابی سے 500 آپریٹنگ گھنٹوں تک پہلے ہوتی ہیں۔ کلاؤڈ سے منسلک تشخیصی پلیٹ فارمز خود بخود تصدیق شدہ متبادل پرزہ جات کا آرڈر دیتے ہیں، نا قابل رسائی علاقوں میں موبائل مرمت کے ڈرون روانہ کرتے ہیں، اور عالمی سطح پر مینٹیننس پروٹوکولز کو حقیقی وقت میں اپ ڈیٹ کرتے رہتے ہیں۔

سافٹ ویئر-دیفائنڈ گاڑیوں اور ڈیجیٹل تبدیلی کا ظہور

نقل و حمل کا مستقبل: مصنوعی ذہانت اور سافٹ ویئر-دیفائنڈ گاڑی

ہم دیکھ رہے ہیں کہ خودرو صنعت میں بڑی تبدیلی واقع ہو رہی ہے کیونکہ کار ساز کمپنیاں روایتی ہارڈ ویئر کی بنیاد پر مبنی نظاموں سے ہٹ کر ان گاڑیوں کی طرف جا رہی ہیں جنہیں سوفٹ ویئر کی بنیاد پر ویہیکلز (ایس ڈی وی) کہا جاتا ہے۔ یہ نئی گاڑیاں سٹیئرنگ سے لے کر بریک لگانے اور توانائی کی کھپت کے انتظام تک ہر چیز کو سنبھالنے کے لیے مصنوعی ذہانت پر منحصر ہیں۔ مرکزی کمپیوٹنگ قوت اور ایئر میں اپ ڈیٹس (او ٹی اے) کی ان دستیاب خصوصیات کے ساتھ، گاڑیوں کی تیار کرنے والی کمپنیاں اپنی گاڑیوں کی کارکردگی کو بہتر بناتی رہ سکتی ہیں، حفاظتی خصوصیات کو بڑھا سکتی ہیں اور یہاں تک کہ ڈرائیورز کی انفرادی ضروریات کے مطابق تجربے کو بھی ڈھال سکتی ہیں۔ 2025 کے لیے صنعت کی پیش گوئیوں کو دیکھتے ہوئے، ان ایس ڈی وی گاڑیوں کی مارکیٹ میں 2024 کے تقریباً 6.2 ملین یونٹس سے بڑھ کر اگلے سال تقریباً 7.6 ملین یونٹس تک پہنچنے کی توقع ہے۔ یہ اضافہ صارفین کی ان گاڑیوں کے لیے خواہش کے نتیجے میں ہو رہا ہے جو مسلسل منسلک رہیں اور وقتاً فوقتاً بدلنے والی ضروریات کے مطابق اپنے آپ کو ڈھال سکیں۔

گاڑیوں کی خودکار کارروائی میں مصنوعی ذہانت کی ضمانت اور فضائی اپ ڈیٹس

مصنوعی ذہانت سے لیس خود کار گاڑیاں وقتاً فوقتاً ڈرائیورز کو بخوبی سمجھ سکتی ہیں۔ یہ ترجیحی راستوں کا تعین کر لیتی ہیں، مختلف سڑک کی حالت کے مطابق اپنے آپ کو ڈھال لیتی ہیں، اور یہاں تک کہ ڈرائیورز کی اگلی ضرورت کا اندازہ بھی لگانے لگتی ہیں۔ سافٹ ویئر اپ ڈیٹس کی صورت میں، گاڑیوں کے سازوں کو اب نئی خصوصیات یا مرمت کے لیے گاڑیوں کو دوبارہ ڈیلر شپس تک لے جانے کی ضرورت نہیں ہوتی۔ آسمانی راستے سے اپ ڈیٹس کے ذریعے وہ اپنے سرورز سے گاڑی کے خود کو چلانے کے انداز میں تبدیلی کر سکتے ہیں یا نئی تفریح کے آپشنز بھی شامل کر سکتے ہیں۔ دور دراز سے مرمت کے اس طریقہ سے مرمت کے اخراجات بچ جاتے ہیں اور گاڑیاں پہلے سے کہیں زیادہ لمبے عرصہ تک چلتی رہتی ہیں۔ کار کمپنیاں موجودہ گاڑیوں کے اندر موجود الگ الگ کمپیوٹر ماڈیولز کو کچھ زیادہ سادہ میں ضم کرنے پر بھی کام کر رہی ہیں۔ 2025 میں PTC کی تحقیق کے مطابق، اس ضم کے نتیجے میں پورے گاڑی کے نظام میں تقریباً 40 فیصد بہتری آ سکتی ہے۔

رُجحان کا تجزیہ: منسلک اور ذہین خودکار ماہر نظام

آج کے سافٹ ویئر سے تعمیر کردہ گاڑیاں اب صرف خود چلانے کے قابل ہی نہیں بلکہ وہ اپنے گرد و پیش کی تمام چیزوں سے منسلک ہوتی ہیں۔ یہ گاڑیاں اسمارٹ سٹی سسٹمز، ٹریفک لائٹس اور کلاؤڈ تک بات کرتی ہیں، جس کے نتیجے میں وی ایکس (V2X) کمیونیکیشن کے ذریعے بڑے پیمانے پر مربوط نیٹ ورکس وجود میں آتے ہیں۔ اس کا مطلب عام ڈرائیورز کے لیے کیا ہے؟ یہ چیزوں کو ممکن بناتا ہے جیسے کہ کسی پارٹ کے خراب ہونے سے قبل اس کی اطلاع دینا، گاڑی کی کارکردگی کے بارے میں فوری رائے فراہم کرنا، اور سفر کے دوران توانائی کے استعمال کو کارآمد بنانا۔ مستقبل کی طرف دیکھتے ہوئے، مارکیٹ کے مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ 2027 تک تقریباً دو تہائی نئی گاڑیاں جو پروڈکشن لائن سے نکل رہی ہوں گی، میں مصنوعی ذہانت کی مدد سے لیس ہوں گی جو بولی گئی احکامات کو سمجھتی ہوں گی۔ یہ ترقی ہمارے گاڑیوں کے ساتھ ہمارے تعلق کے بارے میں سوچ کو بدل رہی ہے، انہیں صرف نقل و حرکت کے ذریعے سے ہمارے ذاتی ڈیجیٹل اسسٹنٹس کے قریب تر کر دیا جا رہا ہے۔

ورک فورس ٹرانسفارمیشن اور خودرو سیکٹر میں ملازمتوں کا مستقبل

خودکاری کے دور میں مینوفیکچرنگ میں مہارتوں کی مانگ میں تبدیلی

خودکار تقسیم کی وجہ سے مینوفیکچرنگ کا ماحول تیزی سے بدل رہا ہے۔ ڈیلوئٹ کی 2023 کی حالیہ رپورٹ کے مطابق، تقریباً تین چوتھائی مینوفیکچررز اب پرانے طرز کے مکینیکل علم کے حامل افراد کی بجائے روبوٹ پروگرامنگ، آرٹیفیشل انٹیلی جنس سسٹمز کا انتظام کرنے اور ڈیٹا کو سمجھنے میں مہارت رکھنے والے افراد کو ملازمت دینے پر توجہ مرکوز کر رہے ہیں۔ یہاں بھی ایک سنگین خلا ہے۔ صنعتی تجزیہ کاروں کی پیش گوئی ہے کہ 2033 تک تقریباً دو ملین مینوفیکچرنگ کے کام خالی رہ سکتے ہیں، صرف اس لیے کہ مناسب تربیت یافتہ ملازمین کی کمی ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ کمپنیوں کو ایسے لوگوں کی ضرورت ہے جو تعاونی روبوٹس کے ساتھ ساتھ کام کر سکیں اور اسکرین پر آنے والے ان پیش گوئی کے رکھ رکھاؤ کے الرٹس کا مطلب سمجھ سکیں۔

سرکردہ خودرو OEMs میں دوبارہ تربیت کے اقدامات

خودکار کارخانہ داروں نے 2021 کے بعد سے ڈیجیٹل ٹوئن ماہرین اور خودمختار گاڑیوں کے تحفظ کے آڈیٹرز جیسے نئے کرداروں کو نشانہ بناتے ہوئے مجموعی طور پر 4.2 بلین ڈالر تربیتی پروگراموں میں سرمایہ کاری کی ہے۔ ایک کارخانہ دار کی ووکیشنل اسکولوں کے ساتھ شراکت داری نے آئی او ٹی کے ذریعہ معیار کنٹرول میں اپنے فرنٹ لائن عملے کا 30 فیصد دوبارہ تربیت دی ہے، جس سے اسمبلی لائن کی بندش میں ہر سال 19 فیصد کمی واقع ہوئی ہے۔

روزگار کے خاتمہ اور ورک فورس کی تربیت: خودکار کرنے اور روزگار کے درمیان توازن

حالیہ رپورٹس کے مطابق 2030 تک خودکاری (آٹومیشن) کے باعث تقریباً 8 فیصد تعمیری کام ختم ہو سکتا ہے، لیکن اسی وقت ہم کنیکٹڈ کار سیکیورٹی اور AI سسٹمز کے لیے ڈیٹا تیار کرنے جیسے شعبوں میں تقریباً 12 ملین نئی ملازمتوں کے قیام کی طرف دیکھ رہے ہیں (ورلڈ اکنامک فورم، 2024)۔ اس کا مطلب واقعی میں صرف نوکریوں کی تعداد میں تبدیلی سے کہیں زیادہ ہے۔ ہم دیکھ رہے ہیں کہ ملازمین دوہرائے جانے والے کاموں سے دور ہوتے جا رہے ہیں اور ایسے کرداروں کی طرف جا رہے ہیں جن کے لیے روزانہ کی بنیاد پر پیچیدہ مسائل کو سمجھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اور دوستوں کا سامنا ہے کہ اب لوگوں کو ہمیشہ سیکھتے رہنا ہوگا، بجائے اس کے کہ کچھ سالوں میں ایک بار کوئی سرٹیفکیٹ حاصل کریں اور سمجھیں کہ کام ہو گیا ہے۔

مکرر پوچھے جانے والے سوالات (FAQ)

خودرو صنعت میں خودکاری کیا ہے؟

خودرو صنعت میں خودکاری سے مراد ٹیکنالوجی، جیسے روبوٹ، AI سسٹمز اور اعلیٰ درجے کی مشینوں کے استعمال سے انجام دیے جانے والے کاموں سے ہے، جن کے لیے پہلے انسانی محنت کی ضرورت ہوتی تھی، تاکہ پیداواری کارکردگی اور درستگی میں اضافہ کیا جا سکے۔

خودکاری کا گاڑیوں کے ڈیزائن اور پیداوار پر کیا اثر ہوتا ہے؟

خودکاری، گاڑیوں کی ڈیزائن اور پیداوار کو AI ٹولز اور روبوٹک اسمبلی کے ذریعے تیز کر دیتی ہے، جس سے فضلہ کم ہوتا ہے، وقت کی بچت ہوتی ہے اور درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔

خودکار گاڑیوں کے لیے AI کو وسیع پیمانے پر لاگو کرنے میں کیا چیلنج ہیں؟

چیلنجوں میں تعمیراتی علاقوں اور غیر نشان زدہ چوراہوں جیسی پیچیدہ صورتحال کا سامنا کرنا، مختلف علاقوں میں قانونی تقسیم، اور فیصلہ کن لیٹنسی کی ضروریات کو پورا کرنا شامل ہے۔

خودکاری کی وجہ سے کارکنان کیسے تبدیل ہو رہے ہیں؟

خودکاری ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز، ڈیٹا مینجمنٹ، اور تعاونی نظام میں مہارت کی طرف مہارت کی ضروریات کو منتقل کر رہی ہے، جس کے لیے کارکنان سے مسلسل تعلیم اور مطابقت کی ضرورت ہوتی ہے۔