تولیدونکي د زده کړې د تطبیقي فابریکو د جوړولو لپاره په خپلو بنسټیزو عملیاتو کې artificial intelligence، اتوماتیشن او پرمختللې analytics integate کوي [1, 2].

دا بدلون په صنعتي تولید کې یو بنسټیز بدلون څرګندونه کوي. د AI پر وړاندې سیسټمونو ته د لیږد په لهجه، شرکتونه د تولید د زیاتوالي او د داسې کارکوونکو د رامینځته کولو هدف لري چې د بازار د بدلوناتو په وړاندې په چټکۍ سره ځان عادته کړای شي [1, 2].

دا پرمختګونه په ځانګړي ډول په "Lighthouse" فابریکو کې څرګند دي، چې د World Economic Forum لخوا د څلورمې صنعتي انقلاب کې د خپلې مشرۍ له امله پیژندل شوي [2]. د دې پلي کولو مثالونه په Shanghai New Expo Center کې لیدل کیږي، چیرې چې ټیکنالوژي د پیچلو عملیاتو د ساده کولو لپاره کارول کیږي [2].

د دې ټیکنالوژیو integration پلانټونو ته اجازه ورکوي چې د supply-chain د ګډوډیو په وړاندې خپل ځوابونه چټک کړي [1, 2]. د ثابتو پروسو پر ځای، دا فابریکې د ډاټا څخه ګټه اخځي ترڅو د تولید په لاره کې خنډونه پیژني او په ریښتیني وخت (real time) کې کاري جریان (workflows) اصلاح کړي [1].

چ rằngنی هدفونه هم د دې لیږد یو اصلي لامل دی. تولیدونکي د تولید په ټول cycle کې د کاربون اخراج کمولو او ضایعاتو د کمولو لپاره پرمختللې analytics کاروي [1, 2]. دا کړنلاره د عملیاتي وړتیا او دایمۍ تطوير (sustainability) اهدافو سره یوځای کوي ترڅو üld صنعتي اثر کم کړي [2].

د ماشینري څخه پرته، دا لیږد په انساني عنصر تمرکز کوي. هدف د داسې تطبیقي کارکوونکو رامینځته کول دي چې د AI پر وړاندې چاپېرتیاوې مدیریت کولو وړتیا ولري [1, 2]. دې ته اړتیا ده چې په فابریکو کې د کار ګټه اخیستنې طریقه بدله شي — یعنې له تکراري دستیو کارونو څخه د اتوماتیک سیسټمونو څارنې لور ته حرکت وکړي [1].

“تولیدونکي خپل پلانټونه د AI پر وړاندې 'زده کړې' فابریکو ته بدلوي.”

د 'زده کړې فابریکو' په لور حرکت د سختو ډله‌يي تولیداتو څخه د چټک تولید (agile manufacturing) لور ته لیږد ښيي. د AI او 'Lighthouse' ماډل په کارولو سره، صنعت هڅه کوي چې د لوړ تولید ساتلو او د کاربون کمولو د سختو نړیوالو اهدافو پوره کولو دوه اړخیزه ستونزه حل کړي. دا تکامل احتمالاً د کار اړتیاوو کې یو اوږدموده بدلون signal کوي، چې د دودي دستیو مهارتونو پر ځای د ډاټا Literacy او سیسټم مدیریت ته لومړیتیا ورکوي.