Şirkətlər süni intellekt, bulud hesablama və qabaqcıl modelləşdirmə ilə yenilikləri sürətləndirməyə çalışırkən əsas çətinlik yeni texnologiyaları etibarlı məlumatlarla, elmi təcrübə ilə və məhsulların bazara çıxarılması ilə bağlı praktik reallıqlarla əlaqələndirməkdir. Xüsusi kimyəvi maddələr istehsalçısı Lubrizol üçün rəqəmsal transformasiya tədqiqatçılara ideyaları daha sürətli sınaqdan keçirmək, daha yaxşı məlumatlı qərarlar qəbul etmək və performansını pozmadan daha davamlı materiallar inkişaf etdirmək üçün vasitələr verməkdir.
Lubrizol-da informasiya texnologiyası üzrə vitse-prezident Girish Rao deyir ki, şirkət öz tədqiqat və inkişaf (T&T) komandalarını dəstəkləmək üçün biznes proseslərini, müasir məlumat platformalarını və bulud infrastrukturunu birləşdirən rəqəmsal əsas qurur. Onların məqsədi onilliklər boyu toplanan texniki məlumatları müştərilərin ehtiyaclarını və işlərinin fiziki məhdudiyyətlərini başa düşən kimyaçıların və mühəndislərin dərin bilikləri ilə birləşdirməkdir. Məlumat elm adamları fiziki təcrübələr aparmadan əvvəl nümunələri müəyyənləşdirməyə, yeni fərziyyələrə və modelləşdirmə imkanlarına kömək edə bilərlər. Amma Rao vurğulayır ki, bu, elmi hökmlərin əvəz edilməsi deyil, elmi işçilərimizə daha yaxşı alətlər verməkdir.
Alimlər, məlumat elm adamları və İT komandaları problemlərə müxtəlif perspektivlərdən yanaşaraq müvafiq olaraq təcrübə etibarlılığını, modellərin performansını və platforma təhlükəsizliyini və miqyaslılığını prioritetlə təmin edirlər. Bu qrupları fusion komandalarına birləşdirərək Lubrizol onları ümumi məqsədlər ətrafında uyğunlaşdırır.
"Təmsil üzvləri arasında etimad qurulduqdan sonra və onlar yaratmaq istədikləri dəyərin nə olduğunu bildikdən sonra", Rao deyir, "işlər daha yaxşı gedir". Bulud infrastrukturu şirkətə öz məlumat mərkəzlərini qurmaq və saxlamaq üçün lazım olan əhəmiyyətli investisiyaları etmədən, kompüter resurslarına və müasir alətlərə daxil olmaq üçün rahatlıq verir.
Bu imkanlar davamlılığın inkişafında xüsusilə dəyərli ola bilər. Rəqəmsal modelləşmə tədqiqatçılara daha çox formulasi qiymətləndirməyə, şamilə və mısır əsaslı alternativlər kimi materialları araşdırmağa və bir məhsulun həyat dövründə müvafiqlikləri qiymətləndirməyə kömək edə bilər. Laboratoriyada bir material vəd etmək yalnız ilk addımdır. İstehsalın miqyasını artırmaq, performans gözləntilərini, tənzimləyici tələbləri və maliyyə məhdudiyyətlərini yerinə yetirmək hələ də bir sərt ip gəzintidir, lakin süni intellektin bir neçə dəyişkən modeli qurma qabiliyyəti komandalara rəqabət tələblərini idarə etməyə kömək edə bilər.
Gələcəyə baxaraq Rao, süni intellektin, avtomatlaşdırmanın, inkişaf etmiş modelləşmənin, rəqəmsal ikinlərin və bağlı məlumatların laboratoriyaların daha ağıllı və istehsal zavodlarının daha səmərəli olması ilə birləşəcəyini gözləyir. Onun sözlərinə görə, bu imkanları məsuliyyətli və miqyaslı şəkildə bir araya gətirmək imkanı yaradır. Bu tək bir texnologiya deyil. Düşünürəm ki, bütün bunların birləşməsi olacaq və bu proseslərin birləşdirilməsi böyük miqdarda məlumatlar yaradacaq".
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
