लगभग सभी इलेक्ट्रॉनिक उत्पाद अभी भी हाथ से इकट्ठे किए जाते हैं, यहां तक कि करोड़ों आईफोन भी।
लेकिन यह बदल रहा है। सेब आपूर्ति श्रृंखला तेजी से स्वचालित हो रही है एआई और रोबोट का उपयोग करना।
इसमें सबसे आगे एक पूर्व-Apple उत्पाद डिज़ाइन इंजीनियर, Anna-Katrina Shedletsky है, जो अन्य निर्माताओं को अपने उत्पाद बनाने में मदद करने के लिए अपनी विशेषज्ञता का उपयोग कर रही है।
इस एपिसोड में ऐप्पल चैट पॉडकास्ट, हम Shedletsky से उसके नए AI स्टार्टअप के बारे में बात करते हैं, सहायक; Apple का विशाल निर्माण कार्य; उत्पाद डिजाइन की भूमिका; और भी बहुत कुछ।
यदि आप उत्सुक हैं कि Apple अपने उत्पाद कैसे बनाता है, तो पॉडकास्ट सुनें या नीचे पूर्ण प्रतिलेख देखें।
सहायक मशीन-लर्निंग सॉफ़्टवेयर और संबद्ध हार्डवेयर बनाता है जो असेंबली लाइनों की निगरानी करता है और डिज़ाइन इंजीनियरों को दूरस्थ रूप से विनिर्माण समस्याओं का निवारण करने की अनुमति देता है।
इंस्ट्रुमेंटल संस्थापक और सीईओ अन्ना-कैटरीना और मैं दुनिया भर में असेंबली-लाइन निर्माण की वर्तमान स्थिति पर चर्चा करते हैं, और विशेष रूप से, फॉक्सकॉन जैसे बड़े पैमाने पर निर्माता कैसे काम करते हैं। हम बड़े पैमाने के निर्माताओं के सामने आने वाली अनूठी चुनौतियों के बारे में बात करते हैं, जिसमें रैंप अप करना भी शामिल है छुट्टियों के मौसम के लिए उत्पादन, और एक में और बाहर जाने वाले मनुष्यों के विशाल पैमाने का प्रबंधन कैसे करें कारखाना।
हम इस बात पर भी विस्तार से चर्चा करते हैं कि कैसे निर्माता और डिज़ाइन इंजीनियर एक उत्पादन लाइन से आने वाली उपज को अनुकूलित करने के लिए एक साथ काम करते हैं। हम चर्चा करते हैं कि कंपनियां कैसे निर्धारित करती हैं कि "बोनपाइल" (उपभोक्ताओं के लिए उपयुक्त नहीं इकाइयां) और उत्पाद के आधार पर सीमा कैसे बदलती है। और हम इस बारे में बात करते हैं कि स्वचालन प्रक्रिया में कहाँ फिट बैठता है, और स्वचालन पर उसके विचार असेंबली लाइन पर मनुष्यों की जगह लेते हैं।
अंत में, अन्ना-कैटरीना बताती हैं कि इंस्ट्रुमेंटल उपभोक्ता स्थान (नेटफ्लिक्स खोज अनुशंसाओं जैसी चीज़ों के लिए) में डिज़ाइन की गई मशीन लर्निंग को कैसे लेता है और इसे विनिर्माण उद्योग पर लागू करता है।
लिएंडर: एना-कैटरीना शेडलेट्स्की ने ऐप्पल में उत्पाद डिज़ाइन इंजीनियर के रूप में काम करते हुए लगभग छह साल बिताए। उत्पाद डिजाइन इंजीनियर क्या है? वे लोग हैं जो "सूटकेस को पैक करने" के लिए काम करते हैं, सभी तकनीक को सुंदर बाड़ों में कैसे भरना है, जिसे जॉनी इवे की औद्योगिक डिजाइन टीम द्वारा डिजाइन किया गया है। उत्पाद डिज़ाइन इंजीनियर यह पता लगाने में भी मदद करते हैं कि एशिया में विशाल उत्पादन लाइनों पर उन उत्पादों को लाखों में कैसे बनाया जाता है। वास्तव में, अन्ना-कैटरीना ने आईपॉड की चार पीढ़ियों पर काम करते हुए, और फिर ऐप्पल घड़ी के लिए उत्पाद डिज़ाइन लीड के रूप में उत्पादन लाइनों पर बहुत समय बिताया। एना-कैटरीना ने तब से ऐप्पल छोड़ दिया है और मशीन लर्निंग स्टार्ट-अप लॉन्च करने के लिए अपनी मेहनत की विशेषज्ञता का उपयोग किया है। उसकी कंपनी का नाम इंस्ट्रुमेंटल है और यह एआई तकनीक का उपयोग करके कंपनियों को फैक्ट्री असेंबली लाइनों पर समस्याओं को खोजने और ठीक करने में मदद करती है।
इस कड़ी में हम अन्ना से निर्माण के लिए आगे बड़े बदलावों के बारे में बात करते हैं कि कैसे इंस्ट्रुमेंटल आधार तैयार कर रहा है वास्तव में बुद्धिमान फ़ैक्टरी रोबोटों के लिए और कैसे Apple जैसी विशाल कंपनियाँ अपने उत्पादों को डिज़ाइन और निर्माण करती हैं लाखों यह एक अत्यंत जटिल प्रक्रिया है जहां बहुत सी चीजें गलत हो सकती हैं। अरे, अन्ना। आज में आने के लिए बहुत-बहुत धन्यवाद। अपनी नई कंपनी इंस्ट्रुमेंटल लॉन्च करने से पहले ऐप्पल में आपका लंबा करियर था। क्या आप मुझे अपनी नई कंपनी के बारे में कुछ बता सकते हैं और यह क्या करती है?
अन्ना-कैटरीना: हां। मेरी कंपनी इंस्ट्रुमेंटल है और हम क्या करते हैं हम हार्डवेयर कंपनियों को उनके मुद्दों को खोजने और ठीक करने में मदद करते हैं विनिर्माण लाइनें, ताकि वे अपने उत्पादों को समय पर और गुणवत्ता के उच्च स्तर पर भेज सकें, कि Apple गुणवत्ता की तरह।
लिएंडर: ठीक। Apple को गुणवत्ता पसंद है और Apple जैसे नंबर मैं इसे भी लेता हूँ, हाँ?
अन्ना-कैटरीना: संभावित रूप से, हाँ। हम बहुत छोटे स्टार्ट-अप से लेकर फॉर्च्यून 500 तक ग्राहकों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ काम करते हैं।
लिएंडर: ठीक। यह आपके Apple में काम करने के अनुभव के कारण सामने आया।
अन्ना-कैटरीना: निश्चित रूप से Apple में एक उत्पाद डिजाइन इंजीनियर के रूप में मेरे समय ने मुझे इस तरह से विनिर्माण के लिए उजागर किया कि आप किसी अन्य नौकरी में नहीं आ सकते। मैं दुनिया में सबसे उन्नत विनिर्माण लाइनों में से कुछ और दुनिया में कुछ सबसे अल्पविकसित विनिर्माण लाइनों को देखने में सक्षम था। यह एक बेहतरीन सर्वे था कि आज कंज्यूमर इलेक्ट्रॉनिक्स मैन्युफैक्चरिंग कहां है। इसने मुझे इस तथ्य से रूबरू कराया कि पिछले दो दशकों में विनिर्माण में बहुत सारे बदलाव नहीं हुए हैं, लेकिन अब वे बदलने लगे हैं। यह एक ऐसा अवसर था जिसके बारे में मुझे ऐप्पल में अपनी भूमिका में मिले एक्सपोजर के कारण अवगत कराया गया था।
लिएंडर: वे परिवर्तन क्या हैं?
अन्ना-कैटरीना: उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक उपकरण लगभग 100% हस्तनिर्मित, बीस्पोक, हाथ से इकट्ठे होते हैं। वे इन सुविधाओं में लाइनों पर उत्पादित होते हैं... मानक लाइन इस तरह 110 मीटर लंबी होती है। एक व्यक्ति 0.6 मीटर चौड़ा है। वे इस लाइन के नीचे ढेर हो गए हैं। स्मार्टफोन को सैकड़ों हाथ छूते हैं, भले ही वह एप्पल स्मार्टफोन हो या सैमसंग या गूगल स्मार्टफोन। इन जटिल, अत्यधिक लघु उपकरणों के संयोजन के लिए यह अत्याधुनिक है। मुझे लगता है कि बहुत से लोग कल्पना करते हैं कि रोबोट पहले से ही यह काम कर रहे हैं। आप समाचारों में विनिर्माण में स्वचालन के बारे में सुनते हैं, लेकिन इसने इसे उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक असेंबली में नहीं बनाया है। अन्य उद्योग थोड़ा आगे, तो-
लिएंडर: कारों की तरह?
अन्ना-कैटरीना: कारों के बारे में दिलचस्प बात यह है कि लाइन का केवल एक छोटा सा टुकड़ा है जो स्वचालित है और वह वह टुकड़ा है जिसे आप बड़े रोबोट हथियारों के साथ सभी यूट्यूब वीडियो देखते हैं। वह बॉडी शॉप लाइन का हिस्सा है। इंटीरियर असेंबली का व्यापक हिस्सा है जो रोबोट नहीं कर रहे हैं, मनुष्य आज वह काम कर रहे हैं। अभी भी एक बहुत ही मानवीय तत्व है। उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक उद्योग में नई तकनीकों में विस्तार करने के अवसर आए हैं क्योंकि रोबोटिक्स हथियार अधिक प्रचलित हो गए हैं और सीसीडी सिस्टम, अनिवार्य रूप से कंप्यूटर विज़न सिस्टम, एक्चुएटर्स, यह सब उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक असेंबली के विभिन्न पहलुओं में शामिल हो गए हैं, लेकिन विशेष रूप से एकीकरण नहीं सभी भागों में, अंतिम असेंबली, डिस्प्ले लगाना, बाड़े लगाना, सभी स्पीकर, बैटरी, वह सब सामान अभी भी लोगों द्वारा हाथ से किया जाता है, सैकड़ों लोग।
लिएंडर: लेकिन आपने बदलावों का जिक्र किया। यह बदल रहा है?
अन्ना-कैटरीना: हां। फॉक्सकॉन, फ्लेक्सट्रॉनिक्स, जाबिल, वे दुनिया के शीर्ष तीन अनुबंध निर्माता हैं और उनके नीचे भी एक लंबा स्लीव है। वे सभी स्वचालन को आगे बढ़ाने में बहुत रुचि रखते हैं। चीनी सरकार में वास्तव में समर्थन करने की पहल है, जहां वे 2020 तक 800,000 श्रमिकों को बदलना चाहते हैं। यह एक सरकार द्वारा प्रायोजित पहल है कि फॉक्सकॉन और फ्लेक्सट्रॉनिक्स और अन्य वास्तव में इन लोगों को मशीनों से बदलने की कोशिश में रुचि रखते हैं। वह काम जारी है और फॉक्सकॉन ने प्रेस विज्ञप्ति जारी की है कि उन्होंने कितने श्रमिकों को बदल दिया है। यह एक दीवार में दरार का सबूत था जिसने पहले इस तरह की तकनीक को बाहर रखा था। अंत में, यह अब काफी सस्ता और व्यवहार्य है और मनुष्य द्वारा की जाने वाली गतिविधियों के लिए पर्याप्त फुर्तीला है। यह हमारी जैसी कंपनी के लिए एक अवसर पैदा करता है, जो वास्तव में उस डेटा का लाभ उठाता है जिसे उस प्रकार के रोबोट एकत्र कर सकते हैं।
लिएंडर: ठीक। उत्पाद इंजीनियर वास्तव में क्या है? वह भूमिका क्या है?
अन्ना-कैटरीना: मैं पहले एक उत्पाद डिजाइन इंजीनियर था। उत्पाद डिजाइन इंजीनियर मैकेनिकल इंजीनियर कहने का एक प्रकार का फैंसी तरीका है। अपनी भूमिका में मैंने तीन अलग-अलग आइपॉड पर काम किया और फिर मैं ऐप्पल वॉच सीरीज़ एक के लिए सिस्टम उत्पाद डिज़ाइन का नेतृत्व करता हूं। एक उत्पाद डिजाइन इंजीनियर के रूप में मैंने कई तरह के काम किए। आर्किटेक्चर चरण में शुरू होता है जहां आप सीएडी को डिजाइन करने के लिए जिम्मेदार होते हैं, नए उत्पाद का कंपनी मॉडल जिसे मैं 'पैकिंग द सूटकेस', जो उस खूबसूरत औद्योगिक डिजाइन में फिट होने के लिए सभी भागों को प्राप्त कर रहा है और सभी हितधारकों के साथ उस प्रक्रिया पर बातचीत कर रहा है शामिल। फिर, वास्तव में उस डिज़ाइन को लेना, सामग्री का चयन करना, आंशिक स्तर पर सत्यापन करना, बहुत बार चीन जाना, इन इंजीनियरिंग निर्माणों को करना। यह पूरे उद्योग में बहुत ही मानक प्रक्रिया है, लेकिन इन इंजीनियरिंग को करने से उत्पाद के रूप में मेरी भूमिका बनती है और अनिवार्य रूप से डिजाइन इंजीनियर को यह प्रमाणित करना था कि बड़े पैमाने पर उत्पादन की पैदावार पर इकाइयों का निर्माण करना संभव था, बड़े पैमाने पर उत्पादन गति पर एक रेखा। एक बार जब हम इसे मान्य करने में सक्षम हो गए, तो हमें अपनी भूमिका उन परिचालनों को सौंपनी पड़ी जो तब बड़े पैमाने पर उत्पादन में कई लाइनों और बहुत अधिक मात्रा में स्केल करेंगे।
लिएंडर: मुझे दिलचस्पी है कि आप विभिन्न टीमों के साथ कैसे इंटरफेस करते हैं। उत्पाद डिज़ाइन, वे औद्योगिक डिज़ाइन टीम के बीच में हैं, जो फ़ोन फ़ैक्टर और संचालन टीम बनाता है जो यह काम करती है कि ये चीज़ें बड़े पैमाने पर कारखानों में कैसे बनाई जाती हैं।
अन्ना-कैटरीना: हां। Apple में कई टीमें हैं। पूरी तरह से औद्योगिक डिजाइन टीम इस दृष्टि को धारण कर रही है कि उत्पाद कैसा दिखना चाहिए और कभी-कभी यह कैसे कार्य करना चाहिए और ग्राहक अनुभव क्या होना चाहिए। एक ऑपरेशन टीम है जिसे मैन्युफैक्चरिंग डिज़ाइन टीम भी कहा जाता है, जो वास्तव में निर्माण प्रक्रिया को एक ऐसे उत्पाद के रूप में मानता है जिसे डिज़ाइन किया जाना चाहिए। पुर्जे कैसे बनाए जाते हैं, इस यूनि बॉडी एनक्लोजर या इस विशेष भाग के लिए विशिष्ट टूलिंग पैड क्या हैं। हम इंजेक्शन मोल्डिंग टूल्स पर गेट कहां लगाते हैं।
ऐसे लोग हैं जो वास्तव में इन सभी पहलुओं में अच्छे हैं जो उस तरह की विशेषज्ञता के लिए जिम्मेदार हैं। ऐसे लोग हैं जो पेंटिंग और कोडिंग में अच्छे हैं। बहुत सारे प्लास्टिक के घटक पेंट हो जाते हैं, भले ही ऐसा नहीं लगता कि वे पेंट किए गए हैं। ये टीमें हैं। ये अतिरिक्त टीम भी है जो एक प्रमुख कार्यात्मक क्षेत्र में उत्कृष्ट हैं। एक बैटरी टीम है, एक डिस्प्ले टीम है, एक टच टीम है। इन प्रमुख घटकों में से प्रत्येक में एक टीम है जहां वे अपने विशेषज्ञों पर ध्यान केंद्रित करते हैं [अश्रव्य 00:07:44] जो जानते हैं कि कैसे भयानक विकास करना है ध्वनिक प्रणाली और व्यापक टीम के साथ मिलकर काम करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उत्पाद में भयानक ध्वनिकी है और मिलती है आवश्यकताएं।
लिएंडर: और हर कोई एक साथ और साथ-साथ काम कर रहा है या यह एक टीम से दूसरी टीम में जाता है?
अन्ना-कैटरीना: पूरी प्रक्रिया में एक साथ काम करने का एक बहुत कुछ है। संचालन बहुत पहले से शामिल है, लेकिन वे अंततः अनिवार्य रूप से आरएंडडी से कार्यभार संभालते हैं और वास्तव में प्रक्रिया को बढ़ाते हैं। वे यह सुनिश्चित करने के लिए जल्दी शामिल हो गए हैं कि एक उत्पाद डिज़ाइन इंजीनियर के रूप में मैं कुछ ऐसा डिज़ाइन नहीं करता जो मात्रा में निर्माण योग्य न हो।
लिएंडर: वे सुनिश्चित करते हैं कि आपने कुछ ऐसा डिज़ाइन नहीं किया है जो निर्माण योग्य नहीं है?
अन्ना-कैटरीना: हां।
लिएंडर: बहुत अधिक नकारात्मक-
अन्ना-कैटरीना: हाँ क्षमा करें।
लिएंडर: सही। वे सुनिश्चित करते हैं कि आप कुछ ऐसा बना रहे हैं जिसे बनाया जा सकता है। आप कुछ ऐसा डिजाइन कर रहे हैं जिसे बनाया जा सकता है।
अन्ना-कैटरीना: बिल्कुल। हम उस पर मिलकर काम करते हैं। यह एक धक्का और खींच है, क्योंकि इनमें से किसी भी शीर्ष उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स उपकरण कंपनियों में, वे हर एक उत्पाद चक्र की सीमा को आगे बढ़ा रहे हैं। नई तकनीक है जो पहले अस्तित्व में नहीं है। पतले दीवार खंड हैं, नियम टूट जाते हैं। यह एक धक्का और खींच है, लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए कि हम उत्पादन के दृष्टिकोण और डिजाइन के दृष्टिकोण से जोखिम के आसपास अच्छे विकल्प बनाते हैं, हम एक साथ मिलकर काम करते हैं। फिर, अंततः डिजाइन और आर एंड डी दूर हो जाते हैं क्योंकि हम उत्पादन को स्केल करना शुरू करते हैं। यह उद्योग में एक प्रक्रिया के रूप में बहुत आम है।
लिएंडर: सामान्य तौर पर, यह प्रक्रिया कितनी लंबी है?
अन्ना-कैटरीना: यह उत्पाद से उत्पाद के लिए भिन्न हो सकता है। यह उस विशेष उत्पाद की तात्कालिकता के आधार पर भिन्न हो सकता है या यह भिन्न हो सकता है क्योंकि शायद यह विचार कि उत्पाद क्या है होना चाहिए अभी तक पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है और वास्तव में यह उत्पाद समझने के लिए कुछ प्रोटोटाइप बड़े पैमाने पर बनाए जाने चाहिए काम में हो? विशेष रूप से एक नई जगह में, जहां पहले ऐसा कोई उत्पाद नहीं था। पहली पीढ़ी के उत्पाद के लिए।
लिएंडर: उदाहरण के लिए?
अन्ना-कैटरीना: उदाहरण के लिए, कुछ उत्पाद संभावित रूप से महीनों के पैमाने पर चल सकते हैं, जैसे छह महीने। कुछ उत्पादों में साल, कई, कई साल लग सकते हैं। बस बहुत सारे पुनरावृत्त चक्र। वास्तव में उत्पाद पर निर्भर करता है। हम, अपनी क्षमता में, इंस्ट्रुमेंटल में अन्य फॉर्च्यून 500 के साथ भी काम करते हैं, जिनकी समान प्रक्रियाएं होती हैं और फिर से, उनके शेड्यूल पर समान पैमाने होते हैं। इनमें से कुछ अनुसूचियां अति अत्यावश्यक, अति तेज, अच्छी और चुस्त हैं। उनमें से कुछ हैं... उत्पाद क्या होना चाहिए, इसकी खोज के लिए समय तैयार किया गया है।
लिएंडर: सही। संभवतः, सेल फोन जैसे उत्पाद, जो हर साल ताज़ा हो जाते हैं, ये उस तरह के छोटे उत्पाद चक्र हैं जिनके बारे में आप बात कर रहे हैं।
अन्ना-कैटरीना: निर्भर करता है। क्योंकि कुछ तकनीक और इनमें से कुछ उत्पाद सालों पहले विकसित होने लगे होंगे। जब यह तैयार हो जाता है, तो यह संभावित रूप से एक नए उत्पाद में जा सकता है।
लिएंडर: ऐसा लगता है जैसे ये चीजें हर साल ताज़ा हो जाती हैं। लेकिन वास्तव में उनमें से कुछ तीन, चार, शायद लंबे समय से पाइपलाइन में हैं।
अन्ना-कैटरीना: संभावित रूप से। कुछ घटक, कुछ प्रौद्योगिकियां, बिल्कुल, संभावित रूप से। इन नई तकनीकों का आविष्कार उन छह महीनों की समय सीमा में नहीं होता है, जिन्हें आपको एक कार्यक्रम या 18 महीने की समय सीमा में चलाना होता है। उदाहरण के लिए, आप OLED तकनीक के संदर्भ में सैमसंग या एलजी जैसी अन्य कंपनियों को देख सकते हैं। उन्हें यह पता लगाने में कई साल लग गए कि कैसे... वे सीईएस में दिखा रहे थे, लचीले ओएलईडी डिस्प्ले सालों से पहले उन्होंने एक फोन भेजा था जिसमें एक ओएलईडी डिस्प्ले था। आपको उस नई तकनीक के विकास को शेड्यूल में गिनना होगा, लेकिन उत्पाद का वास्तविक शेड्यूल ही खींच रहा है जो प्रौद्योगिकियां तैयार हैं, उन्हें एक साथ एक नए उत्पाद में खींचती हैं और फिर उस उत्पाद को बनाने वाले डिज़ाइन पर क्रियान्वित करती हैं असली।
लिएंडर: यह कितनी जटिल प्रक्रिया है? यह वास्तव में भयानक रूप से जटिल लगता है। बहुत सी चीजें गलत हो सकती हैं।
अन्ना-कैटरीना: यह वास्तव में काफी जटिल है। इसके बारे में वास्तव में दिलचस्प बात यह है कि इस प्रक्रिया को करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं के बारे में बहुत कुछ नहीं लिखा गया है-
लिएंडर: चूंकि?
अन्ना-कैटरीना: मुझे लगता है कि यह एक बहुत ही गुप्त उद्योग है। सामान्य तौर पर, लोगों को प्रशिक्षित किया जाता है कि वे जो करते हैं उसके बारे में बात न करें। मैंने 'घड़ी' शब्द का प्रयोग क्रिया के रूप में नहीं किया, जिस समय तक मैं घड़ी कार्यक्रम पर काम कर रहा था। जैसे 'टीवी देखना'। नहीं, हम किसी अन्य क्रिया का उपयोग करने जा रहे हैं।
लिएंडर: ओह, यह आप में इतना उकेरा गया था कि आप इसका उपयोग नहीं कर सकते थे।
अन्ना-कैटरीना: उस शब्द का प्रयोग कदापि न करें। यह सामान कैसे किया जाता है, इसके बारे में बस यही गोपनीयता है। क्योंकि गोपनीयता है, भ्रम है। EVT बिल्ड क्या है, इसे लेकर टीम में भी भ्रम है, यह एक बेहतरीन उदाहरण है। इससे पहले कि आप उन उत्पादन इकाइयों तक पहुँचें जिन्हें आप ग्राहकों के लिए बना रहे हैं, आप ये अभ्यास निर्माण करते हैं। यह उद्योग मानक है। ये अभ्यास बिल्ड अनिवार्य रूप से प्रोटोटाइप के समूह हैं जो बनाए गए हैं, ताकि आप डिज़ाइन पर परीक्षण और पुनरावृति कर सकें, सुनिश्चित करें कि डिज़ाइन बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए तैयार है।
लिएंडर: वह परिवर्णी शब्द जिसका आपने प्रयोग किया है, EVT है-
अन्ना-कैटरीना: EVT का मतलब इंजीनियरिंग वैलिडेशन टेस्ट है। यह एक ऐसा शब्द है जिसे विकिपीडिया पर इंजीनियरिंग सत्यापन परीक्षण के रूप में परिभाषित किया गया है और फिर इसके अर्थ के बारे में बहुत कम अन्य जानकारी है। दरअसल, हमने लिखा था, इंस्ट्रुमेंटल ने एक गाइड लिखा था जो पूरे उद्योग में हमारे साक्षात्कारों के आधार पर विवरण में जाता है कि क्या है एक ईवीटी, प्रवेश मानदंड, निकास मानदंड क्या हैं, वास्तव में ईवीटी परिपक्वता प्राप्त करने के लिए आपको इस निर्माण में क्या हासिल करने की आवश्यकता है। अनिवार्य रूप से, हमें इंटरनेट पर ये कुंजी मिली है जिसके लिए किसी ने सामग्री नहीं लिखी थी। हमें बताया गया है कि ये प्रिंट आउट हो गए हैं और दुनिया भर के निर्माताओं को भेज दिए गए हैं, जिन्हें इंजीनियरिंग वॉर रूम में पिन किया गया है, जैसे "ठीक है, क्या हम ईवीटी स्तर की परिपक्वता तक पहुंच गए हैं? क्या हम अगले चरण में जा सकते हैं?" इन प्रक्रियाओं का वास्तव में क्या अर्थ है, इसके बारे में बहुत भ्रम है, लेकिन यह है उद्योग में आम सहमति है कि आप कई निर्माण करते हैं, आप कभी भी अधिक बड़े पैमाने पर उत्पादन में सक्षम होने की ओर बढ़ रहे हैं प्रक्रिया। फिर जब आप तैयार हों, तो आप इसे चालू करते हैं और सर्वश्रेष्ठ की आशा करते हैं।
उस प्रक्रिया के दौरान चीजें गलत हो सकती हैं और यही वह जगह है जहां हम आते हैं। पहले प्रोटोटाइप और पहली उत्पादन इकाई के बीच, जैसा कि मैंने कहा, उत्पाद के आधार पर छह महीने से 18 महीने या उससे अधिक समय तक हो सकता है। सैकड़ों नहीं तो हजारों मुद्दे हैं जिन्हें इंजीनियरों द्वारा खोजने और हल करने की आवश्यकता है। आज, उनमें से कोई भी समस्या वास्तव में किसी उत्पाद को जारी होने और ग्राहकों के लिए लॉन्च होने से रोक सकती है या उस उत्पाद के लॉन्च में देरी कर सकती है। आज इंजीनियर इन मुद्दों को खोजने के लिए बहुत ही मैनुअल प्रक्रियाओं पर भरोसा करते हैं। वे विमानों पर चढ़ते हैं और चीन के लिए उड़ान भरते हैं या जहां भी कारखाना होता है। अक्सर एशिया में। वे निर्माण लाइनों पर घंटों खड़े रहते हैं, सही समय पर सही जगह पर देखने की कोशिश करते हैं वह ऑपरेटर सौ में से एक बार रिलीज लाइनर को दाएं से दाएं के बजाय बाएं से दाएं खींचता है बाएं। इसने अंतर पैदा किया जो लाइनों के नीचे एक समस्या पैदा करता है। यह भी डिजाइन में एक समस्या है। यदि आपने ऐसा उत्पाद डिज़ाइन किया है जो इतना संवेदनशील है, तो उत्पाद डिज़ाइन इंजीनियर के रूप में मैं हमेशा इस बारे में सोचता रहता हूँ।
अगर मैंने ऐसा उत्पाद डिज़ाइन किया है जो इतना संवेदनशील है कि यह अंतर मायने रखता है कि उत्पाद पास होने वाला है या विफल हो रहा है या नहीं सफल, तो हो सकता है कि एक डिज़ाइन समस्या हो, जिस पर मुझे काम करने की आवश्यकता हो, न कि केवल एक प्रक्रिया समस्या या ऑपरेटर प्रशिक्षण मुद्दा। ये ऐसी चीजें हैं जो विकास के दौरान सामने आती हैं जिन्हें बाहर निकालना पड़ता है। भाग की गुणवत्ता एक और बहुत ही सामान्य है। प्रक्रिया, गोंद की तरह, उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक उत्पादों में बड़ी मात्रा में गोंद का उपयोग उन्हें एक साथ रखने के लिए किया जाता है। मुझे लगता है कि बहुत से लोग इस बात की सराहना नहीं करते हैं कि वहां कितना गोंद है। गोंद इस महान सामग्री की तरह लगता है, क्योंकि यह किसी भी अंतर के आकार को भरता है और आप इसे कहीं भी रख सकते हैं। गोंद काफी खराब है। उन्हें नियंत्रित करना वाकई मुश्किल है। उनकी ताकत बहुत सारे मापदंडों पर आधारित होती है और रसायन उन्हें खा जाते हैं। बहुत सी चीजें हैं जो गोंद प्रक्रिया को चुनने और मान्य करने में जाती हैं। यदि आप ग्लूइंग कर रहे हैं, तो यह एक समस्या है।
इस प्रकार की चीजें हैं जहां से मुद्दे निकलते हैं। फिर, डिज़ाइन के साथ समस्याएँ हो सकती हैं। मैं वास्तव में ऐसे हिस्से तैयार कर सकता था जो कभी-कभी हस्तक्षेप करते हैं। या कि कुछ ऐसा जो पीछे की ओर लगाया जा सके और फिर भी फिट हो। वे डिजाइन मुद्दे हो सकते हैं। इस प्रकार की समस्याएं हम अपने ग्राहकों को विकास के दौरान खोजने में मदद कर रहे हैं। और फिर, उत्पादन के दौरान हम उन्हें निगरानी जारी रखने के लिए सक्षम कर रहे हैं ताकि यह समझने में सक्षम हो सकें कि क्या प्रक्रिया में बदलाव है या जब उन्हें रखरखाव के लिए उपकरण नीचे ले जाने चाहिए या यदि गुणवत्ता में बदलाव या उपकरण योग्यताएं हैं जिन्हें किया जाना है। हमारा डेटा उत्पादन में आने वाले मुद्दों की सहायता करने में सहायक है।
लिएंडर: वाद्य यंत्र, आपने एक कैमरा सुसज्जित स्टेशन विकसित किया है। क्या वह सही है?
अन्ना-कैटरीना: हां।
लिएंडर: इस तरह के मुद्दों को देखने के लिए यह उत्पादन लाइन में विभिन्न स्थानों पर जाता है।
अन्ना-कैटरीना: हां। हमारे पास हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का संयोजन है। हम वास्तव में खुद को एक सॉफ्टवेयर कंपनी या डेटा कंपनी के रूप में देखते हैं। हमने हार्डवेयर बनाने का कारण यह है कि हम जानते हैं कि जिन लोगों को हम बेच रहे हैं वे वास्तव में व्यस्त हैं। उनके पास महंगे सॉफ़्टवेयर को एकीकृत करने और इन सभी चरणों को करने का समय नहीं है। हमें एक ऑफ द शेल्फ सिस्टम की जरूरत है जो सिर्फ काम करता है।
लिएंडर: इसमें से कुछ वे अपनी धाराओं और उत्पादन लाइनों में प्लग इन कर सकते हैं।
अन्ना-कैटरीना: वे अपनी वर्तमान लाइन में प्लग इन कर सकते हैं। हम हार्डवेयर का एक टुकड़ा बनाते हैं जो बहुत आसान है। यह एक ऐसा स्टेशन है जो असेंबली लाइन पर प्रमुख स्थानों पर जाता है। हम असेंबली के प्रमुख चरणों में उच्च रिज़ॉल्यूशन की छवियां लेते हैं, जहां आप प्रमुख क्रियाएं देख सकते हैं।
लिएंडर: मुझे क्षमा करें, स्टेशन वास्तव में क्या है? उससे तुम्हारा क्या मतलब है?
अन्ना-कैटरीना: एक स्टेशन एक अतिभारित शब्द है जिसका उपयोग लाइन पर अनिवार्य रूप से एक विशिष्ट स्थान को संदर्भित करने के लिए किया जाता है। वह स्थान आमतौर पर 0.6 मीटर चौड़ा होता है, क्योंकि वह व्यक्ति की चौड़ाई है। स्टेशन एक ऐसा स्थान हो सकता है जहाँ कोई व्यक्ति लाइन पर बैठा हो। यह एक विशिष्ट कदम या ऑपरेशन है जो होने वाला है। हमने इसे ओवरलोड कर दिया है इसका मतलब यह भी है कि हम एक बॉक्स बनाते हैं, हम असेंबली के इन प्रमुख राज्यों में उच्च रिज़ॉल्यूशन, उच्च गुणवत्ता वाली छवियों को लेने के लिए प्रकाश व्यवस्था को नियंत्रित करने के लिए एक बॉक्स बनाते हैं। हम उस डेटा को कैप्चर करते हैं। हम उस डेटा को चीन से अपने सॉफ़्टवेयर में प्राप्त करते हैं। हमारा सॉफ्टवेयर हमारे ग्राहकों को मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके भिन्नता और विसंगतियों की तुलना करने और समझने के लिए कहीं से भी उनकी छवियों को देखने में सक्षम बनाता है। फिर हमारे पास पहले पास विफलता विश्लेषण करने की क्षमता भी है, जो कि जब कुछ गलत होता है, तो आप सबसे पहले क्या करना चाहते हैं। हम अपने ग्राहकों को सॉफ्टवेयर के माध्यम से ऐसा करने देते हैं, जो वस्तुतः एक इकाई को अलग करना है और यहां तक कि कैलिब्रेटेड, एड हॉक माप लेना है। फिर, यह इस तथ्य के बाद है।
लिएंडर: मान लीजिए कि उन्हें कोई समस्या मिलती है, वे जरूरी नहीं जानते कि उस समस्या की उत्पत्ति कहां से हुई। वे ठीक देखने के लिए स्टेशन के बाद स्टेशन पर नज़र रखने जा रहे हैं [अश्रव्य 00:18:23]।
अन्ना-कैटरीना: हां। यहाँ एक अच्छा उदाहरण है। कहें कि आप पहनने योग्य उत्पाद पर काम कर रहे हैं। पहनने योग्य उत्पाद को शायद पानी प्रतिरोधी होना चाहिए, क्योंकि हो सकता है कि आप अपने हाथ धो लें, यह आपकी कलाई पर है, आप अपने हाथ धोते हैं, स्पलैश प्रतिरोधी। हो सकता है कि बारिश में बाहर हो, अगर यह हेडफ़ोन या ऐसा कुछ है। पहनने योग्य उत्पाद को पानी प्रतिरोधी होना चाहिए। विश्वसनीयता परीक्षण में आपके पास जल प्रतिरोध विफलता हो सकती है, जहां आप वास्तव में यह प्रदर्शित करने और सत्यापित करने का प्रयास कर रहे हैं कि आपके पास जल प्रतिरोधी डिज़ाइन है। यह विफलता विभिन्न मूल कारणों के एक समूह के कारण हो सकती है। हमारा सॉफ्टवेयर हमारे ग्राहकों को वास्तव में वापस जाने और इकाई को वस्तुतः कहीं से भी अलग करने में सक्षम बनाता है। यहाँ कैलिफोर्निया में उनकी मेज से और देखो ओह, यह एक पेंच याद कर रहा है। इसमें सिर्फ एक पेंच नहीं था और पानी की सील को पकड़ने के लिए यह पेंच महत्वपूर्ण है। मैं देख सकता हूं कि यही कारण है कि मुझे पानी की सील की समस्या है। हम मूल कारण से एक कदम आगे जा सकते हैं और वास्तव में अपने ग्राहकों को सुधारात्मक कार्रवाई करने में मदद कर सकते हैं। इसका मतलब यह है कि मुझे पता है कि एक पेंच गायब है, मैं यह समझने के लिए लाइन पर निकटतम पड़ोसियों को देख सकता हूं कि क्या और इकाइयां गायब थीं।
मैं अपनी मशीन लर्निंग तकनीकों और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग वास्तव में यह देखने के लिए कर सकता हूं कि क्या… 100 इकाइयों की आबादी को स्वचालित रूप से देखें और देखें कि क्या कोई स्वचालित रूप से गायब है a पेंच भी। मैं समझ सकता हूं कि लाइन पर कब हुआ, वही शिफ्ट, उसी दिन, 15 मिनट के अंतराल के बाद, ब्रेक के बाद। ये विवरण वास्तव में मेरे लिए यह समझने में मददगार हैं कि वास्तव में कैसे... न केवल यह समझें कि एक लापता पेंच है, बल्कि उस समस्या को कैसे ठीक किया जाए, इसलिए यह फिर से नहीं होता है। यह उस तरह की परिचालन प्रक्रिया का मुद्दा है कि जब आप १०० इकाइयों का निर्माण कर रहे होते हैं, तो ऐसा होता है [onesie, twosises 00:20:05]। हम उन्हें [onesie, twosies 00:20:06] कहते हैं। एक-दो इकाइयों को यह समस्या होगी। लेकिन अगर आप एक दिन में एक लाख यूनिट का निर्माण कर रहे हैं, तो बहुत सारी इकाइयाँ उस समस्या का सामना करने वाली हैं। पूरा विचार इसे हल करना है जब केवल एक या दो हों। फिर आपको कभी भी उन हज़ारों इकाइयों का नतीजा भुगतना नहीं पड़ेगा जिनके पास यह समस्या हो सकती है।
लिएंडर: आपने उत्पादन लाइनों में पैदावार का उल्लेख किया है। लोगों को यह आभास होता है कि मुझे लगता है कि यह 100% उपज है। लेकिन ऐसा कभी नहीं होता, क्या यह सही है?
अन्ना-कैटरीना: मैं शुरू में एक उत्पाद डिजाइन इंजीनियर बनने के लिए Apple जाने के लिए गया था, क्योंकि मैं सीखना चाहता था कि लाखों चीजें कैसे बनाई जाती हैं। मैं अब इस भोले-भाले विचार के साथ गया कि लाखों चीजें बनाने के लिए, आपको परिपूर्ण होना होगा। यदि आप एक दिन में एक मिलियन का निर्माण कर रहे हैं और आपके पास एक प्रतिशत गिरावट है, तो यह उन इकाइयों की एक पागल राशि है जिन्हें शिप नहीं किया जा रहा है। यदि आप केवल उस स्थान के बारे में सोचते हैं जो वे इकाइयाँ लेती हैं, तो आप उन्हें कहाँ रखते हैं? आप उनकी मरम्मत कैसे करते हैं? केवल मैं-
लिएंडर: हम iPods के बारे में बात कर रहे हैं, है ना? अपने करियर के लिहाज से।
अन्ना-कैटरीना: मैं एक दिन में एक मिलियन की संख्या में बोल रहा हूं। यह एक दिन में सैकड़ों हजारों हो सकता है। सामान्य तौर पर, पैदावार का यह विचार और वहां का दिलचस्प पहलू यह है कि मैंने माना कि इसका मतलब पूर्णता है। इसका मतलब पूर्णता नहीं है। इसका मतलब है कि निर्माण प्रक्रिया में ऐसी प्रक्रियाएं और प्रक्रियाएं होना बहुत आम है जो 100% उपज नहीं हैं। वे पैदावार 80% उपज जितनी कम हो सकती है। इसका मतलब है कि आप सौ इकाइयों को लाइन में लगाते हैं और केवल 80 ही अच्छे होने वाले हैं। आप अतिरिक्त 20 के साथ क्या करते हैं? कभी-कभी वे खराब हो जाते हैं, कभी-कभी उनकी मरम्मत या फिर से काम हो जाता है। उस पुनर्विक्रय प्रक्रिया में उपज में गिरावट भी होती है। इस विचार के आसपास बहुत सारी चुनौती है कि आप उन इकाइयों के साथ क्या करते हैं जिन्हें कल्पना की आवश्यकता नहीं है। एक बात यह है कि आप उन विफलताओं को होने से रोक सकते हैं। दूसरी चीज जो आप कर सकते हैं वह यह है कि आप युक्ति बदल सकते हैं। क्या युक्ति सही युक्ति है?
युक्ति यह खरोंच है या यह प्रदर्शन करता है, जो कुछ भी है, स्पीकर प्रदर्शन, माइक्रोफ़ोन प्रदर्शन। क्या यह सुनिश्चित करने के लिए उत्पाद की आवश्यकताओं को पूरा करता है कि उत्पाद एक उच्च गुणवत्ता वाला ग्राहक अनुभव है। एक युक्ति का यही अर्थ है। यदि आप एक ऐसे उत्पाद का निर्माण कर रहे थे जिसमें खरोंच थी, तो वह कल्पना से बाहर था इसका मतलब है कि यह जहाज के लिए बहुत बड़ा है। Apple जैसी कंपनी के लिए वास्तव में Apple जैसी गुणवत्ता को दांव पर लगा दिया है। वे ऐसा कुछ भी नहीं भेजते हैं जिसमें ऐसी चीजें हों जिन्हें लोग नोटिस करते हैं। यदि इसमें खरोंच है, तो शायद इसे शिप नहीं किया जा रहा है। लेकिन एक स्टार्ट-अप को शायद उस खरोंच वाली इकाई को शिप करना चाहिए। वे Apple नहीं हैं और वे उस तरह के नतीजों का सामना नहीं कर सकते।
कुछ उत्पादों के लिए, तथ्य यह है कि जब यह बॉक्स से बाहर आ रहा है, तब भी अधिकांश लोगों ने ध्यान नहीं दिया है। इनमें से कुछ चीजें बहुत, बहुत, बहुत मामूली हो सकती हैं। उनमें से कुछ बड़े हैं। यदि माइक्रोफ़ोन काम नहीं करता है, तो यह विनिर्देश को पूरा नहीं कर रहा है और यह एक खराब ग्राहक अनुभव होने जा रहा है, चाहे आप एक बड़ी कंपनी हों या एक छोटी कंपनी। यही वह समस्या है जिसे आपको ठीक करने की आवश्यकता है। इस तरह आप वास्तव में जाने के लिए हमारे जैसे सॉफ़्टवेयर का उपयोग करेंगे और यह पता लगाने की कोशिश करेंगे कि आप उस उपज को कैसे सुधार सकते हैं।
आप हमारे सॉफ्टवेयर का उपयोग यह समझने के लिए भी कर सकते हैं कि युक्ति क्या होनी चाहिए। क्योंकि आज अगर आप ठीक से समझना चाहते हैं, तो यहां स्क्रैचिंग के विभिन्न स्तर हैं। ए, बी, सी, सभी तरह से नीचे। अगर हम चुनते हैं, तो यह प्रतिशत उपज है। अगर हम बी चुनते हैं, तो यह प्रतिशत उपज है। हर एक नीचे जा रहा है, उपज बढ़ रही है। यदि आप सी स्तर के भागों को स्वीकार करते हैं, तो आपको 100% उपज मिलती है। लेकिन अगर आप केवल ए को शिप करना चाहते हैं, तो यह 95% उपज है। यह इन बड़े पैमाने पर उपज अध्ययनों को करके किया जाता है, जहां आप वास्तव में मानव प्रक्रिया के माध्यम से भागों की गणना और निरीक्षण करते हैं। सप्ताह लगते हैं। ऐसे लोग हैं जिनका काम इस प्रकार की उपज अध्ययन करना है। आप हमारे जैसे सॉफ़्टवेयर का उपयोग बहुत तेज़ी से समझने के लिए कर सकते हैं कि वास्तव में दोष के विभिन्न स्तरों के लिए वे पैदावार क्या हैं, जो एक रोमांचक अनुप्रयोग है। इसका मतलब शायद अपस्ट्रीम हो सकता है, आइए बात करते हैं अपस्ट्रीम के एक हिस्से के बारे में। आप एक आवास बाड़े का निर्माण कर रहे हैं और [अश्रव्य 00:24:04] और एक छोटा सा ब्यूरो है। यह उत्पाद के अंदर है, इसलिए यह बाहरी सौंदर्य प्रसाधनों को प्रभावित नहीं करेगा। क्या आप उस हिस्से को बाहर फेंक देते हैं, क्योंकि यह तकनीकी रूप से कल्पना से बाहर है? या आप युक्ति बदलते हैं?
लिएंडर: [क्रॉसस्टॉक ००:२४:१८] युक्ति बदल रहा है।
अन्ना-कैटरीना: यह समझते हुए कि ओह, हमने ऐसे हिस्से बनाए हैं जिनमें इस तरह के बर्स थे और उनमें विश्वसनीयता विफलता या ग्राहक प्रभाव प्रकार की विफलताएं नहीं थीं। शायद हमें युक्ति बदलनी चाहिए। तब हम इन सभी भागों को बाहर नहीं फेंकते हैं और हम संसाधनों को बचाते हैं। यह पैसे बचाता है, समय बचाता है और वह सब।
लिएंडर: आप कह रहे थे कि जो निरीक्षण में विफल होते हैं, वे जो कल्पना को विफल करते हैं, वे 20% या उससे अधिक तक हो सकते हैं।
अन्ना-कैटरीना: कुछ भागों के लिए, कुछ प्रक्रियाओं के लिए। जरूरी नहीं कि तैयार माल हो।
लिएंडर: क्या आपके पास अच्छे विशिष्ट उदाहरण हैं जिनके बारे में आप बात कर सकते हैं?
अन्ना-कैटरीना: नहीं।
लिएंडर: ठीक। पूछने लायक था। आपने पहले उल्लेख किया था, कुछ उत्पाद जिन्हें लोग विलंबित होने की प्रतीक्षा कर रहे हैं। पिछले साल यह एक अच्छा उदाहरण था।
अन्ना-कैटरीना: हां। पिछले साल के कई उदाहरण हैं। सिर्फ एक लेख को देखते हुए, यह करता है। लेकिन हाँ।
लिएंडर: उन्हें बंद करो। आप किसके बारे में सोच रहे थे?
अन्ना-कैटरीना: एक गोप्रो ड्रोन है। एक डीजेआई ड्रोन था-
लिएंडर: हां, हां। एक [क्रॉसस्टॉक 00:25:15]।
अन्ना-कैटरीना: बेशक, Apple AirPods हैं। और भी थे, बस उन्हें भूल जाना। ऐसे कई उत्पाद थे जहां यह बहुत स्पष्ट था कि उत्पाद में देरी हुई है। ऐसा बहुत सामान्य रूप से होता है। मुझे लगता है कि लोग किकस्टार्टर उत्पादों में इसकी उम्मीद करते हैं। वे इन बड़े निगमों से यह उम्मीद नहीं करते हैं कि वे प्रशंसा करते हैं, कि वे... बेशक उनका एक साथ कार्य है। यह Apple है, यह HTC है, यह DJI है। ये बेहतरीन ब्रांड हैं।
लिएंडर: सही। ये पहले नहीं हैं। [अश्रव्य ००:२५:४१] दशकों से।
अन्ना-कैटरीना: वे महान ब्रांड हैं। वे जानते हैं कि वे क्या कर रहे हैं। उनके पास स्मार्ट लोग हैं। उनके पास टन संसाधन हैं। मुझे लगता है कि मुख्य बात यह है कि यह वास्तव में कठिन है। उच्च गुणवत्ता वाले उत्पाद का निर्माण करना वास्तव में कठिन है और ये कंपनियां ऐसा सामान नहीं भेजती हैं जो उन्हें लगता है कि ग्राहक की अपेक्षाओं को पूरा नहीं करता है। वे सामान रखेंगे। ये उत्पाद देरी वास्तव में प्रचलित हैं और मुझे लगता है कि मुख्य बिंदु यह उन ग्राहकों के लिए परेशान है जो बहुत उत्साहित हैं। वे एक नया iPhone खरीदने जा रहे हैं, इसमें हेडफोन जैक नहीं है, उन्हें अपने हेडफ़ोन का उपयोग करने में सक्षम होने के लिए एक लटकन का उपयोग करना पड़ा, क्योंकि उनके हेडफ़ोन अभी तक उपलब्ध हैं। यह ग्राहक को परेशान कर रहा है। उस कार्यक्रम को चलाने वाली टीम अधिक परेशान होने की संभावना है, क्योंकि वे संभवतः उस उत्पाद को शिप करने जा रहे थे... आप दो महीने बाद किसी उत्पाद को उद्देश्य से क्यों शिप करेंगे, है ना? यह शायद उद्देश्य पर नहीं था। दोबारा, मेरे पास इस पर कोई पृष्ठभूमि विवरण नहीं है। लेकिन सिर्फ तर्क कहेंगे।
लिएंडर: तर्क कहेगा कि वे एक समस्या में भाग लेते हैं। इस प्रक्रिया में इतनी देर क्यों होगी? क्योंकि निश्चित रूप से वे गुजरे होंगे, जैसा आपने कहा, वे-
अन्ना-कैटरीना: बिल्कुल।
लिएंडर: इंजीनियरिंग परीक्षण सत्यापन बनाता है।
अन्ना-कैटरीना: बिल्कुल। इंस्ट्रुमेंटल में हमें किस उत्पाद के निर्माण की आवश्यकता है, यह जानने के संदर्भ में, हमने पूरे उद्योग में सैकड़ों इंजीनियरों का साक्षात्कार लिया। बड़ी कंपनियां, छोटी कंपनियां, इन बड़ी कंपनियों के अंदर कई पद। उस देरी के शीर्ष दो कारण जिनकी उन्होंने स्वयं रिपोर्ट की है, वे हैं देर से खोजी गई समस्या और इसमें एक बार लगने वाला समय आपने वास्तव में एक मूल कारण तक पहुंचने के लिए एक समस्या की खोज की है जो उस मूल कारण को ठीक कर सकता है और मान्य कर सकता है और फिर जहाज के लिए तैयार हो सकता है फिर।
लिएंडर: वाह, तो इसमें महीनों लग जाते हैं।
अन्ना-कैटरीना: यह। आप कल्पना कर सकते हैं कि आपके पास कुछ ऐसा है जो थर्मल परीक्षण के [हीट सोप 00:27:22] परीक्षण के ५०० घंटों के बाद ही विफल हो जाता है। 500 घंटे लगभग 20 दिन हैं।
लिएंडर: 20 दिन?
अन्ना-कैटरीना: मुझे ऐसा लगता है। क्या मैंने गणित सही किया?
लिएंडर: मुझसे मत पूछो।
अन्ना-कैटरीना: 500 घंटे वास्तव में एक लंबा समय है। आप कर सकते हैं... मान लें कि आपको एहसास है कि आपको यह समस्या है। आपने पुष्टि की है कि आपके पास मौजूद अन्य डेटा के आधार पर उत्पाद को आपके इच्छित ग्राहक अनुभव के लिए शिप करने के लिए आवश्यक है। आपको यह परीक्षा पास करनी होगी। आप एक नया कॉन्फ़िगरेशन कर सकते हैं, जैसे एक नया प्रयोग, "ठीक है, मैं इस प्रकार की इकाई बनाने जा रहा हूं, यह करें एक बदलाव और चलो अगर ये 500 घंटे की परीक्षा पास करते हैं। ” उसका परिणाम पाने के लिए आपको 500 घंटे इंतजार करना होगा परीक्षण। फिर एक बार जब आप ऐसा कर लेते हैं, तो आपको वॉल्यूम पर सत्यापित करना होगा कि आपने फिक्स के साथ कुछ भी कम नहीं तोड़ा है। इसमें सप्ताह लग सकते हैं। मुझे नहीं पता कि क्या यह समस्या विशेष रूप से Apple AirPods के साथ थी। यह इस तरह का एक मुद्दा हो सकता था, यह एक सॉफ्टवेयर से संबंधित मुद्दा हो सकता था। अक्सर, इनमें से बहुत से मुद्दे तब तक स्पष्ट नहीं होते जब तक आप वॉल्यूम तक नहीं पहुंच जाते और जब तक आप शिप करने के लिए लगभग तैयार नहीं हो जाते, तब तक आपको वॉल्यूम नहीं मिलता। वह देर से खोजा गया मुद्दा है।
लिएंडर: क्या आपके पास इसका उदाहरण है? जब आप वॉल्यूम में आते हैं तो आप कैसे नहीं खोज सकते हैं? इंजीनियरिंग सत्यापन की बात करने का पूरा बिंदु नहीं है?
अन्ना-कैटरीना: याद रखें कि हमने [onesie, twosies 00:28:32] के बारे में बात की थी?
लिएंडर: मिमी-हम्म (सकारात्मक)।
अन्ना-कैटरीना: अभी, इंजीनियरों को इन मुद्दों को खोजने के लिए सबसे अच्छे उपकरण प्रदर्शन आधारित परीक्षण हैं, कि वे स्पीकर को मापने और माइक्रोफ़ोन को मापने और एंटीना को मापने के लिए डिज़ाइन और लाइन पर रखें प्रदर्शन। उनके पास वे परीक्षण हैं और फिर उनके पास माप हैं कि वे मापन संयंत्र स्थापित करते हैं, जो कि ज्यामिति करते हैं। फिर, उनके पास सही जगह है, लाइन पर सही समय है इसे देखने के लिए। वे उपकरण हैं जो उनके पास हैं। वे केवल कुछ क्षेत्रों को कवर करते हैं। यह बहुत आसान है... आपके पास विकास निर्माण में 20 एंटीना विफलताएं हो सकती हैं, जैसे प्रारंभिक निर्माण। यह बहुत सारी विफलताएं हैं। एंटीना इंजीनियर उनमें से प्रत्येक के माध्यम से जाएगा और विफलता विश्लेषण करेगा, इकाई को संसाधित करेगा और अलग करेगा, इस विफलता के मूल कारण के साथ आने का प्रयास करेगा। वे पा सकते हैं कि ओह, यह इस विशेष इकाई में है, ऐसा प्रतीत होता है कि ऑपरेटर ने एंटीना को तोड़ दिया है और इसे मोड़ दिया है। यह एक एंटीना मुद्दा नहीं है, यह एक प्रक्रिया मुद्दा है। जो बहुत आम है, यह वास्तव में हमारे एक ग्राहक के लिए एक सच्ची कहानी है।
जो बहुत आम है वह यह है कि एंटीना इंजीनियर ऐसा होता है, "ठीक है, मेरी समस्या नहीं है। बॉक्स को चेक करें।" लेकिन जानकारी उस व्यक्ति को हस्तांतरित नहीं होती है जो वास्तव में निर्माण लाइन पर परिवर्तन कर सकता है। लेकिन चूंकि वे हमारे उत्पाद का उपयोग कर रहे थे, उन्होंने देखा कि यह समस्या है। कोई और एंटेना को देख रहा था और उसने देखा कि यह स्पष्ट रूप से मुड़ा हुआ था। हां, यह परीक्षण में विफल रहा, इसलिए इसे कभी भी शिप नहीं किया जाता, भले ही यह उत्पादन में हो। लेकिन इसे दूसरे तरीके से भी हरी झंडी दिखाई गई, जो कि सिर्फ नेत्रहीन है, यह अलग है। वे उस प्रकार के नुकसान को रोकने के लिए लाइन पर एक बदलाव, एक स्थिरता परिवर्तन करने में सक्षम थे। इस तरह से एंटीना के झुकने के लिए उन्हें कभी भी भविष्य के मुद्दों का सामना नहीं करना पड़ा, क्योंकि एंटीना उस स्थिरता द्वारा संरक्षित था। यह ठीक उसी प्रकार का मुद्दा है कि यदि आप उत्पादन में गए हैं और आप कई लाइनों को रैंप कर रहे हैं और आपके पास ऑपरेटर हैं जो गुजर चुके हैं ऑपरेटर प्रशिक्षण, लेकिन अभी भी बहुत नए और हरे हैं और अभी तक कई बार ऑपरेशन नहीं किया है, इससे नुकसान हो सकता है और आपके पास बहुत बड़ा हो सकता है हड्डी का ढेर। या यदि आपके पास है-
लिएंडर: हड्डी का ढेर?
अन्ना-कैटरीना: एक हड्डी का ढेर।
लिएंडर: ठीक। एक उद्योग शब्द।
अन्ना-कैटरीना: यह इकाइयों के ढेर के लिए एक उद्योग शब्द है जिसे आप तब तक शिप नहीं कर पाएंगे, जब तक कि उनकी मरम्मत नहीं की जाती।
लिएंडर: अच्छा ऐसा है।
अन्ना-कैटरीना: यह एक बुरी बात है। आप ढेर को हड्डी नहीं करना चाहते हैं। हड्डी के ढेर का आकार अक्सर डॉलर में निर्धारित किया जाता है। यह ध्यान में रखना कि इन इकाइयों में से हर एक डॉलर में एक समस्या है।
लिएंडर: सही। ठीक। हम किस तरह के नंबरों की बात कर रहे हैं? ये असेंबली लाइनें। फॉक्सकॉन के कर्मचारी, क्या यह एक लाख कार्यकर्ता, विधानसभा कार्यकर्ता हैं?
अन्ना-कैटरीना: मैंने पढ़ा है कि फॉक्सकॉन गुआनलान में काम करने वाले 800,000 लोग हैं, जो कि फेयर लेबर एसोसिएशन है और कुछ साल पहले वहां एक जांच की थी। यह सुविधा कैसी दिखती है, इसका एक ऑनलाइन वीडियो है। ये स्थान विशाल हैं। वे इस प्रकार के पैमाने को करने के लिए बड़े पैमाने पर हैं।
लिएंडर: कितना बड़ा?
अन्ना-कैटरीना: फॉक्सकॉन गुआनलान को फॉक्सकॉन शहर कहा जाता है। ये स्व-निहित शहर हैं जिनमें न केवल विनिर्माण लाइनें शामिल हैं, इनमें छोटे स्टोर शामिल हैं और इनमें सभी प्रकार के रेस्तरां शामिल हैं। थोड़ा ऑपरेटर डॉर्मिटरी है।
लिएंडर: मैंने सुना है कि वे एक दिन में 3,000 सूअर खाते हैं। ऐसा कुछ।
अन्ना-कैटरीना: पूरी तरह से उचित हो सकता है। यह बहुत सारे लोग हैं। फिर ये सब है... चीन के बारे में क्या दिलचस्प है... मैंने चीन में बहुत समय बिताया है, पिछले पांच वर्षों में 300 से अधिक दिन। सबसे दिलचस्प बात यह है कि इन कारखानों के बाहर, ये छोटे कारखाने शहर बसते हैं, इन कारखानों में काम करने वालों का प्रमुख जनसांख्यिकीय 16-24 साल के युवा हैं। एक युवा व्यक्ति को अपना पैसा किस पर खर्च करना है? इन कारखाने कस्बों में यही है। बहुत सारे सेल फोन स्टोर और कंपनी स्टोर और कपड़े हैं, जैसे फास्ट फैशन तरह के कपड़ों की दुकान। और कराओके क्लब और उस तरह की चीजें। लेकिन और भी बहुत कुछ नहीं है। इन बड़े स्थानों के आसपास बनने वाली संस्कृति के प्रकार में यह बहुत ही दिलचस्प द्वंद्व है। वे वास्तव में बड़े हैं। वे बनाए रख सकते हैं-
लिएंडर: 800,000 बच्चे, हाँ। फैक्ट्री ही, क्या यह बड़े हवाई अड्डों के आकार का है या-
अन्ना-कैटरीना: बड़ा।
लिएंडर: बड़ा? खुद इमारतें-
अन्ना-कैटरीना: फिर से, उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के लिए पूरे उद्योग में मानक लाइन की लंबाई, मुझे नहीं पता कि इसके साथ कौन आया था, लेकिन यह 110 मीटर है।
लिएंडर: वह कब तक है? यह फ़ुटबॉल से भी लंबा है... फ़ुटबॉल का मैदान कितना लंबा है?
अन्ना-कैटरीना: 100 गज।
लिएंडर: हाँ, फ़ुटबॉल मैदान से थोड़ा सा अकेला, हाँ?
अन्ना-कैटरीना: हां।
लिएंडर: ईमानदार होने के लिए वास्तव में यह बहुत लंबा नहीं लगता है।
अन्ना-कैटरीना: इन कमरों में 110 मीटर की लाइन होगी और इसके दूसरी तरफ अक्सर कम से कम 20 फीट होंगे। इसलिए वे फोर्कलिफ्ट और सामान प्राप्त कर सकते हैं। फिर एक ही मंजिल पर १०, २०, ३० रेखाएँ होंगी, जो एक दूसरे के बगल में पंक्तिबद्ध होंगी।
लिएंडर: सभी एक ही उत्पाद बना रहे हैं।
अन्ना-कैटरीना: कई बार वे एक ही उत्पाद बना रहे होते हैं। यदि आपके पास कोई उत्पाद है जो मात्रा में शिपिंग कर रहा है। यदि आप एक दिन में एक मिलियन शिपिंग कर रहे हैं, तो आपके पास दसियों लाइनें हैं, यदि कुछ घटकों के लिए सैकड़ों लाइनें नहीं हैं। फिर, यह केवल उपकरण नहीं है, डिवाइस में जाने वाले सभी टुकड़े हैं जिन्हें बनाना है।
लिएंडर: वे स्क्रीन बना रहे होंगे और फिर वे एक लाइन होंगे-
अन्ना-कैटरीना: अलग-अलग विक्रेता अलग-अलग हिस्से बनाते हैं। लेकिन हाँ, अनिवार्य रूप से वे बनाए जाते हैं... कोई भी चीज़ जिसमें हस्त संयोजन शामिल होता है वह इस प्रकार की रेखाओं पर बनाया जाता है। कभी-कभी ऐसे अन्य निर्माता होते हैं जो सेल निर्माण का उपयोग करते हैं। यदि आप एक बहुत छोटा सब-असेंबली कर रहे हैं, जहां केवल चार या पांच चरण हैं, तो आप 110 मीटर लाइन का उपयोग नहीं करेंगे, आपको इन कार्यों को करने वाले लोगों के साथ एक छोटा सा टेबल क्षेत्र दिखाई देगा। यदि आप किसी ऐसी चीज का निर्माण कर रहे हैं जो बहुत संवेदनशील है, जैसे डिस्प्ले या पीसीबी, प्रिंटेड सर्किट बोर्ड, फोन के अंदर मुख्य लॉजिक बोर्ड, तो आप अक्सर अत्यधिक रोबोटाइज्ड उपकरण का उपयोग कर रहे हैं। उस प्रक्रिया में बहुत कम लोग लगे हुए हैं। डिस्प्ले जैसा कुछ, आप लोगों को बाहर निकालते हैं क्योंकि आपको एक बहुत साफ प्रक्रिया की आवश्यकता होती है।
लिएंडर: कोई धूल नहीं, कोई प्रदूषक नहीं।
अन्ना-कैटरीना: यदि आपके और आपके पिक्सेल के बीच धूल का एक अंश है, तो आप इसे कुछ स्थितियों में देखेंगे। पर्याप्त स्वच्छ वातावरण प्राप्त करने के लिए, ये लगभग पूरी तरह से रोबोटाइज्ड हैं। फिर से, पीसीबी असेंबली को लंबे समय तक रोबोट किया गया है। वास्तव में बहुत अधिक स्वचालित। पीसीबी असेंबली जैसी लाइन पर, सुपर हाई यील्ड प्राप्त करना बहुत आम है। 99.8% उपज, इसे हासिल करने में सक्षम होने के लिए बहुत, बहुत आम है जहां यह वास्तव में अविश्वसनीय रूप से कठिन है की वास्तविक अंतिम असेंबली में एक जटिल उत्पाद पर उस तरह की पैदावार प्राप्त करने में सक्षम हो उत्पाद। एक मानवीय कारक है और मनुष्य चीजें उद्देश्य पर नहीं करते हैं, लेकिन मनुष्य गलतियाँ करते हैं। पेचकश लाइन पर झूल रहा है और यह एक हिस्से से टकराता है और अब उस पर एक खरोंच है। ये ठिठोली होती है।
लिएंडर: ठीक है, हाँ। ये कारखाने, यह [अश्रव्य 00:35:14] 800,000 लोगों के आकार का है-
अन्ना-कैटरीना: हाँ और फिर कई मंजिलें।
लिएंडर: ठीक। क्या सचमे? ठीक।
अन्ना-कैटरीना: हाँ, कई कहानियाँ। फॉक्सकॉन गुआनलान के बारे में वास्तव में दिलचस्प क्या है कि उनके पास वास्तव में कई हैं... सड़क का स्तर है और फिर दूसरी मंजिल पर स्काई वॉक हैं, क्योंकि एक शिफ्ट परिवर्तन के दौरान इतने सारे लोग होते हैं कि उन्हें अतिरिक्त की आवश्यकता होती है... लोगों को भवन से दूसरे स्थान तक पहुंचने में सक्षम होने के लिए उन्हें दूसरी पंक्ति खोलने की आवश्यकता होती है इमारत। यह सिर्फ मानव आंदोलन का एक बहुत चल रहा है।
लिएंडर: एक उच्च प्रत्याशित उत्पाद की तरह कुछ के लिए जो गिरावट में आ सकता है और दसियों मिलियन लोग उन्हें पहले दिन खरीदने जा रहे हैं, जब उन्हें इसे पूरा करने के लिए इन्हें बनाना शुरू करना होगा मांग? [अश्रव्य ००:३५:५५] आपको इसके बारे में विशिष्ट होने की आवश्यकता नहीं है। उदाहरण के लिए सैमसंग के बारे में क्या?
अन्ना-कैटरीना: आइए उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक दृष्टिकोण से बड़े पैमाने पर उद्योग के बारे में बात करते हैं। उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक, मुख्य बाजार छुट्टियों की खरीदारी का मौसम है। फोन के लिए, हेडफ़ोन के लिए, घड़ी के लिए, कुछ IOT घरेलू उत्पाद के लिए यह मुख्य बाज़ार विंडो है-
लिएंडर: लगभग सब कुछ, हाँ?
अन्ना-कैटरीना: वे चीजें जो आप दूसरों के लिए उपहार के रूप में खरीदेंगे। आपने देखा होगा कि सितंबर या अक्टूबर में बहुत सारे उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक उत्पाद सामने आते हैं, क्योंकि वे उस हॉलिडे मार्केट पर कब्जा करने की कोशिश कर रहे हैं। जो दिसंबर में निकल रहे हैं, वो देर से आने वाले हैं।
लिएंडर: वे वही हैं जिन्होंने गलती की है और वे-
अन्ना-कैटरीना: कुछ हुआ। कुछ हुआ। शायद उन्होंने गलती नहीं की, लेकिन कुछ हुआ। इस बाजार को हिट करने के लिए आप पहले सितंबर, उद्योग मानक शिपिंग करना चाहते हैं। आपको बेचने के लिए तीन महीने का समय मिला। ये सभी बिक्री के चरम महीने हैं। आप उस सितंबर, अक्टूबर की समय सीमा में अधिकतम मात्रा में सक्षम होने के लिए अपनी मात्रा बढ़ा रहे हैं। तब आपके वॉल्यूम के सामान्य रूप से जनवरी में नीचे जाने की उम्मीद है। लोग जनवरी में बहुत सारे उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक उपकरण नहीं खरीदते हैं, उम्मीद करते हैं कि वे चाहते हैं कि उन्हें उपहार के रूप में मिल जाए। यह, फिर से, पूरे उद्योग में बहुत मानक है। यह Apple विशिष्ट नहीं है। पीक वॉल्यूम पर शिपिंग करने में सक्षम होने के लिए, आपको वॉल्यूम तक रैंप करने की आवश्यकता है और जब आप एक लाइन से शुरू करते हैं, तो यह बहुत होगा केवल एक पंक्ति के लिए सामान्य... फिर से, यह किसी भी प्रकार का उत्पाद हो सकता है, लेकिन यदि इसमें मनुष्य शामिल हैं, तो मनुष्य केवल इतना ही आगे बढ़ सकता है तेज़। एक बहुत तेज़ मानव ऑपरेशन नौ सेकंड का हो सकता है, जिसका अर्थ है कि आपकी लाइन एक निश्चित संख्या में यूनिट प्रति घंटे पर चल रही है। हो सकता है कि आप उस एक लाइन पर 3,000 से 5,000 यूनिट प्रति शिफ्ट के बीच उत्पादन कर रहे हों।
यदि आपको एक दिन में १००,००० इकाइयाँ बनाने की आवश्यकता है, तो आप यह पता लगाने के लिए गणित कर सकते हैं कि आपको ऐसा करने के लिए २० पंक्तियों की आवश्यकता है। या यदि आपको प्रतिदिन 20,000 इकाइयाँ या 5,000 इकाइयाँ बनाने की आवश्यकता है, तो आप केवल एक पंक्ति का उपयोग करते हैं। आपको लाइनों को दोहराने की आवश्यकता नहीं है। यदि आपको वह प्रतिकृति करनी है, तो उन सभी पंक्तियों के लिए ऑपरेटर प्रशिक्षण और लाने और सत्यापन की आवश्यकता होती है। आप इसे चालू नहीं करते हैं और पसंद करते हैं, "ठीक है, यह अच्छा है। सब लोग इसे अभी करें। ” क्योंकि इन ऑपरेटरों को पहले कुछ भी बनाया गया है। उन्हें प्रशिक्षित करने और समझने की आवश्यकता है कि उस पहली पंक्ति में आपको जो उपज मिली है, उस पर कुछ बनाने के लिए वास्तव में एक उत्पाद कैसे बनाया जाए। उस पहली पंक्ति को गोल्डन लाइन कहा जाता है। वह रेखा किसी भी के लिए नियंत्रण समूह है... भविष्य की किसी भी रेखा की तुलना उस पहली पंक्ति और उसकी उपज से की जाती है। ग्राहकों के लिए इकाइयाँ बनाने की अनुमति देने से पहले इसे एक निश्चित मानदंडों को पूरा करना होगा।
लिएंडर: क्षमा करें, तो सितंबर के अंत में आने वाले एक बड़े उत्पाद के लिए, वह सुनहरी रेखा, वह सामान्य रूप से कहां स्थापित की जाएगी? जनवरी में या-
अन्ना-कैटरीना: एक उत्पाद डिजाइन इंजीनियर या अन्य कंपनियों में मैकेनिकल इंजीनियर के रूप में मेरे काम का एक हिस्सा उस सुनहरी रेखा को बनाना है। इसमें संचालन, निर्माण, डिजाइन के लोग आदि भी शामिल हो सकते हैं। साथ ही उस सुनहरी रेखा को बनाने की प्रक्रिया में शामिल हैं। जब मैंने कहा कि मेरी जिम्मेदारी है प्रदर्शित करना... उत्पाद डिजाइन के रूप में, उनकी जिम्मेदारी है: एक लाइन पर बड़े पैमाने पर उत्पादन गति पर बड़े पैमाने पर उत्पादन की पैदावार प्रदर्शित करता है, कि एक लाइन सुनहरा है रेखा। गोल्डन लाइन पहली पंक्ति है जिसे विकास के पहले दिन पहला प्रोटोटाइप बनाने के लिए स्थापित किया गया है। वह रेखा, यदि आप कर सकते हैं तो आप उस पर कुछ भी नहीं बदलने की कोशिश करते हैं। हालांकि इसके बारे में क्या मुश्किल है क्योंकि जब आप उस लाइन पर निर्माण शुरू करते हैं और जब आप वास्तव में उत्पादन करते हैं तो बीच में महीने या साल हो सकते हैं। तुम कुछ बदलना नहीं चाहते, मैं एक इंजीनियर हूँ। सभी चर नियंत्रित करें।
यह ऑपरेटर छोड़ देता है, फिर क्या? आपको एक नया ऑपरेटर लाना होगा। उस ऑपरेटर के पास कोई अनुभव नहीं है, अब आपने एक वेरिएबल बदल दिया है। या यह ऑपरेशन हमारे विचार से धीमा है, इसलिए हमें तीन और ऑपरेटरों को जोड़ने की जरूरत है ताकि पूरी लाइन नौ सेकंड में चल सके, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक स्टेशन में केवल नौ सेकंड लगते हैं। ये इस प्रकार की चीजें हैं जो सामान्य रूप से होती हैं। आप परिवर्तन कर सकते हैं, क्योंकि आपको समस्याएँ हैं। इससे लाइन भी बदल जाती है। गोल्डन लाइन लगातार विकास में एक निश्चित बिंदु तक विकसित हो रही है और फिर इसे बंद कर दिया गया है। अनिवार्य रूप से, यह सुनहरा है, इसे स्पर्श न करें। हर नई लाइन की तुलना उसी से करनी है। यदि आप कुछ नया सत्यापित करने का प्रयास कर रहे हैं, यदि आप कहीं और परिवर्तन कर रहे हैं। मान लें कि आपको इंजेक्शन मोल्डिंग टूल के लिए एक और टूल लाने की आवश्यकता है, जो कि बाड़े का एक बड़ा हिस्सा है, जिसे आप गोल्डन लाइन पर उस नए टूल को मान्य करेगा, क्योंकि आप जानते हैं कि लाइन अच्छी है, आप यह देखने के लिए जांच सकते हैं कि नए हिस्से अच्छे हैं या नहीं नहीं। इसका प्रयोग बहुत ही सावधानी से किया जाता है।
लिएंडर: अच्छा ऐसा है। हां। इस प्रक्रिया की शुरुआत। सही। अच्छा ऐसा है।
अन्ना-कैटरीना: यह प्रयोग के लिए नियंत्रण है। यह एक ऐसी प्रक्रिया है जिसका आविष्कार इंजीनियरों ने किया था। इस बारे में सोचें कि इंजीनियर इसके बारे में कैसे सोचेंगे। यह वैज्ञानिक पद्धति की तरह है, सब कुछ नियंत्रित करने का प्रयास करें और फिर भविष्य की रेखाओं के लिए नियंत्रण के रूप में इसका उपयोग करें। सुनहरी रेखा अपने वर्तमान पुनरावृत्ति में बहुत लंबे समय से है जब यह जाने के लिए तैयार है, यही वह बिंदु है जिस पर इसे दोहराया जाता है। यही वह बिंदु है जिस पर आप शुरू करते हैं जिसे रैंप कहा जाता है।
लिएंडर: रैंप। ठीक।
अन्ना-कैटरीना: रैंप वह जगह है जहां आप हर दिन और अधिक इकाइयों का निर्माण कर रहे हैं। जिस तरह से आप हर दिन अधिक इकाइयाँ बनाते हैं, आप एक पंक्ति दो शुरू कर सकते हैं-
लिएंडर: आप इसे सावधानी से करना चाहते हैं, मैं इसे लेता हूं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप किसी भी तरह से आपदा में नहीं आते हैं।
अन्ना-कैटरीना: इस प्रक्रिया पर इंजीनियरों का नियंत्रण है, तो हाँ। आप दूसरी लाइन को पूरी गति से चालू नहीं करना चाहते हैं, क्योंकि आपके पास ऑपरेटरों से भरी पूरी लाइन है। 100 ऑपरेटर हो सकते हैं, 400 ऑपरेटर इस प्रक्रिया के विभिन्न हिस्सों में बैठे हो सकते हैं। पहले दिन आप केवल कुछ ही निर्माण कर सकते हैं और वास्तव में हर एक व्यक्ति को उस पंक्ति के नीचे प्रशिक्षित कर सकते हैं। वह किसी का काम है। लाइन लीडर ऐसा करता है। फिर अगले दिन आप दसियों का निर्माण कर सकते हैं, और आप सैकड़ों का निर्माण कर सकते हैं। यदि लाइन की चोटी की क्षमता 5,000 है, तो आप उसके लिए तैयार हैं, लेकिन आप परीक्षण करते हैं, आप ब्रेक लेते हैं और वास्तव में परीक्षण करते हैं। जैसे, “ठीक है, जब हमने १०० का निर्माण किया तो हम एक लाइन पर कितनी उपज बनाते थे? क्या उपज इतनी अधिक थी कि ५०० बनाने की कोशिश की जा सके?"
संचालन पक्ष में लोगों के काम हैं जो वास्तव में इस पर विवरण प्राप्त करते हैं और उनके पास ऐसे मॉडल हैं जिन्हें मैं समझ नहीं पाता हूं आप वास्तव में जिम्मेदारी से रैंप के लिए नोब्स को कैसे ट्यून करते हैं, जहां आप उन इकाइयों का एक बड़ा हड्डी ढेर नहीं बनाने जा रहे हैं जिन्हें आप शिप नहीं कर सकते हैं ग्राहक। लेकिन जिम्मेदारी के साथ रैंप पर भी ऐसा कि... यह भयानक होगा यदि आप छह घंटे तक लाइन में खड़े रहे और आपके लिए खरीदने के लिए कोई उत्पाद नहीं था, क्योंकि यह ग्राहक के लिए सही अनुभव नहीं होगा, अधिकार? आप यह भी सुनिश्चित करना चाहते हैं कि पर्याप्त मात्रा में उपलब्ध है।
लिएंडर: सामान्य तौर पर बड़ी मात्रा में उत्पाद के लिए यह रैंप प्रक्रिया किस प्रकार की समय सीमा होगी? एक महीना? दो महीने? तीन महीने?
अन्ना-कैटरीना: निर्माण इंजीनियर पर निर्भर करता है जो प्रक्रिया चला रहा है।
लिएंडर: मुझे पता था कि आप ऐसा कहने जा रहे हैं।
अन्ना-कैटरीना: ईमानदारी से, यह वास्तव में उत्पाद पर निर्भर करता है।
लिएंडर: मैं इस ऑपरेशन के पैमाने का एक निश्चित विचार प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे यकीन है कि वहाँ एक युगल-
अन्ना-कैटरीना: जो कंपनियां क्रिसमस के मौसम के लिए जहाज भेजने की कोशिश कर रही हैं, उन्हें गर्मियों में शुरू करने पर विचार करना चाहिए, यह उनके लिए एक चरम समय है। उन्हें अपना उत्पाद पूरा करना होगा, मात्रा में जाने के लिए तैयार होना चाहिए और उन्हें मात्रा में निर्माण करना शुरू कर देना चाहिए, गर्मियों में कुछ समय गिरावट में रिलीज करने में सक्षम होने के लिए, अपने उत्पाद को जारी करने में सक्षम होने के लिए, क्योंकि आप एक सप्ताह में रैंप नहीं करते हैं, जब तक कि आपके पास केवल एक ही न हो रेखा। फिर, आप पहले से ही रैंप पर हैं। अपने विकास के अंत के रूप में आपने दिखाया है कि आप बड़े पैमाने पर उत्पादन गति से निर्माण कर सकते हैं, आप केवल एक लाइन बनाने जा रहे हैं, क्योंकि यह उस उत्पाद की मात्रा है जिसे आप बना रहे हैं। 500 दिन, बिल्कुल ठीक। फिर, आपको रैंप करने की आवश्यकता नहीं है। आप पहले ही रैंप कर चुके हैं। आप अनिवार्य रूप से इसे निरंतर आधार पर बनाए रखने के लिए चलाते हैं। अन्य उत्पाद जिन्हें आपको वास्तव में दोहराना है। आपके द्वारा दोहराई जाने वाली पंक्तियों की मात्रा के आधार पर अधिक समय लग सकता है, सप्ताह लग सकते हैं, महीनों लग सकते हैं।
लिएंडर: उन सेल फोन का क्या जो लाखों में बिकते हैं?
अन्ना-कैटरीना: लाख एक दिन बहुत है। फिर से, यह दसियों पंक्तियाँ हैं, है ना? आप यह अनुमान लगा सकते हैं कि प्रत्येक पंक्ति एक दिन में 3,000 से 5,000 इकाइयों के बीच कहीं बना रही है। आप जिस कारखाने में काम कर रहे हैं, उसके आधार पर आप दो शिफ्ट कर सकते हैं, हो सकता है कि आप तीन शिफ्ट कर सकें। आप एक दिन में लाइन पर 10,000 का निर्माण कर रहे हैं। आपको एक मिलियन बनाने की आवश्यकता है, इसलिए आपके पास 100 लाइनें होनी चाहिए।
लिएंडर: क्या ये सही संख्याएं हैं?
अन्ना-कैटरीना: मुझे उम्मीद है, क्योंकि अगर वे नहीं हैं तो मैं वास्तव में गूंगा लगूंगा।
लिएंडर: अच्छा।
अन्ना-कैटरीना: उस हिस्से को काट दो।
लिएंडर: ठीक है। मुझे इसका पता लगाने के लिए वापस जाना होगा। बस सोच रहा।
अन्ना-कैटरीना: हाँ, आप एक दिन में १०,००० का निर्माण कर रहे हैं। आप निर्माण करना चाहते हैं-
लिएंडर: क्या वह एक लाख... क्या था? एक लाख एक सप्ताह?
अन्ना-कैटरीना: कुछ उत्पाद एक सप्ताह में एक लाख में शिप करते हैं, कुछ प्रति दिन लाखों में शिप करते हैं, कुछ एक दिन में 100,000 शिप करते हैं। एक पूरा काला जादू है जो यह पता लगाता है कि किसी दिए गए बाजार के लिए कितने उत्पाद शिप किए जाएं। मैं इसका विशेषज्ञ नहीं हूं। क्योंकि आपको अपने ग्राहकों के बारे में भविष्यवाणी करनी होगी कि आपके ग्राहक क्या चाहते हैं। गलत होना, ओवरशूट करना बहुत महंगा है।
लिएंडर: सही। हां। मैं शर्त लगाउंगा।
अन्ना-कैटरीना: लेकिन अंडरशूट करना भी महंगा है। ऐसे लोग हैं जिनका काम इस प्रकार के पूर्वानुमान करना है जो मुझे लगता है। एक बार जब आपके पास अपनी लक्षित संख्या होती है कि आपको क्या रैंप करना है, तो एक पूरी टीम है जो यह पता लगाती है कि वहां पहुंचने का सबसे तेज़ और लागत प्रभावी तरीका क्या है। और जब आपके पास समय सीमा समाप्त हो रही है, यदि आप एक बड़ी कंपनी हैं जो कुछ आकार की हड्डी के ढेर को वहन कर सकती है, तो आप हम व्यापार को बंद करने का निर्णय ले सकते हैं, हम लॉन्च की तारीख रखने जा रहे हैं, लेकिन पैदावार उतनी महान नहीं है जितनी हम चाहता था। इसलिए हम अंतर खाने जा रहे हैं, लेकिन हम लॉन्च की तारीख रखने जा रहे हैं। क्योंकि उन्होंने उस दिन के लिए उन बिक्री को खोने के बारे में समझने के लिए अवसर लागत की है, जो हमारे पास होगा या खाने या मरम्मत करने के लिए होगा। किसी ने वह गणित किया है।
लिएंडर: हां।
अन्ना-कैटरीना: क्षमा करें, मैं अभी वास्तव में तकनीकी हूं।
लिएंडर: ठीक है। नहीं मुझे पसंद है। मुझे यह आकर्षक लगता है। क्योंकि यह कुछ ऐसा है जो आप नहीं देखते हैं। यह विली वोंका की चॉकलेट फैक्ट्री है, है ना?
अन्ना-कैटरीना: यह सब पर्दे के पीछे है। वास्तव में आकर्षक बात यह है कि यह हर जगह काफी समान है। सब जगह एक जैसा होने के बावजूद कोई इसके बारे में बात नहीं करता। लेकिन यह बहुत ही रोचक बात है। यह उत्पाद कैसे बना और मेरे सामने आया और जिसका मैं हर दिन उपयोग करता हूं? यह कैसे हुआ? यह एकदम सही लग रहा है, यह कैसे हुआ?
लिएंडर: इन कंपनियों के अंदर कितनी बड़ी टीमें हैं? कारखानों में नहीं। उत्पाद इंजीनियरिंग टीम, संचालन टीम, डिजाइन टीम। सामान्य तौर पर, क्या यह दर्जनों लोग या सैकड़ों लोग हैं?
अन्ना-कैटरीना: यह उत्पाद पर निर्भर करता है।
लिएंडर: Apple जैसी बड़ी कंपनी।
अन्ना-कैटरीना: एक बड़ी कंपनी में एक कार्यक्रम पर काम करने वाले सैकड़ों लोग हो सकते हैं। उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों और सामान्य रूप से हार्डवेयर के बारे में वास्तव में दिलचस्प क्या है, मैं हमेशा कहता हूं कि हार्डवेयर कठिन है। हार्डवेयर कठिन होने का कारण यह है कि यह सॉफ्टवेयर के साथ-साथ एक अतिरिक्त अतिरिक्त टुकड़ा है, जो हार्डवेयर है। फिर दोनों के बीच एकीकरण। यह वास्तव में तीन गुना कठिन है। आपको सॉफ्टवेयर के अलावा दो और काम करने हैं। ऐसी सॉफ़्टवेयर टीम है जो नई सुविधाएँ विकसित कर रही है, जो नई कार्यक्षमता का लाभ उठाती है जो कि नए उत्पाद में हो सकती है। वास्तविक टीमें हैं जो संचालन पक्ष या इंजीनियरिंग पक्ष पर काम कर रही हैं। फिर हर तरह का समर्थन है, साथ ही इंजीनियरिंग के बाहर भी। मार्केटिंग को लाइन अप करने की आवश्यकता है, व्यवसाय संचालन, चैनल भाग... वास्तव में एक बड़ी कंपनी में उत्पाद प्राप्त करने में बहुत कुछ शामिल है। एक छोटी सी कंपनी में यह देखना वास्तव में आकर्षक है कि वे इन सैकड़ों लोगों के संचालन को कैसे लेते हैं और वास्तव में उन्हें कम करते हैं। यही कारण है कि छोटी कंपनियां हमारे सॉफ्टवेयर को खरीदती हैं, क्योंकि वे देखते हैं कि उनकी छोटी टीम का विस्तार होने जा रहा है।
बड़ी कंपनियां सॉफ्टवेयर खरीदती हैं क्योंकि वे देखते हैं कि वे बहुत सारा पैसा बचाने जा रहे हैं, अगर वे किसी प्रक्रिया से 12 घंटे भी कम कर सकते हैं या अपने शेड्यूल से एक दिन दूर कर सकते हैं। या समय पर शिप करें, लेकिन वे आम तौर पर 1 सितंबर के बजाय 2 सितंबर को भेज दिए जाते। उन्हें मिलने वाली पीक सेल्स का पूरा दिन होता है। वह लाखों या दसियों मिलियन या यहां तक कि सैकड़ों मिलियन डॉलर है जो बिक्री के उस चरम दिन होने पर वे राजस्व में प्राप्त कर सकते हैं। दिलचस्प द्विभाजन है। लेकिन जब आप किसी छोटी कंपनी में जाते हैं, तो उनके पास एक मैकेनिकल इंजीनियर हो सकता है। उनके पास एक ऑपरेशन व्यक्ति हो सकता है जो कारखाने के साथ इंटरफेस करता है। एक मार्केटिंग पर्सन या आउटसोर्स फर्म। [अश्रव्य ००:४८:१७] तीन या चार की सॉफ्टवेयर टीम। आप इसे १० व्यक्तियों की टीम या ५० व्यक्तियों की टीम में छोटा कर सकते हैं और आप एक बेहतरीन उत्पाद बना सकते हैं। इतनी छोटी टीम के साथ वॉल्यूम में ऐसा करना बहुत चुनौतीपूर्ण होगा।
लिएंडर: सही। हां। हम जिस बात की शुरुआत में बात कर रहे थे, उस पर वापस जा रहे हैं जब आपने कहा था कि अब एक अवसर है। संभवतः, हम स्वचालन के बारे में बात कर रहे थे, बहुत अधिक स्वचालन। जब चीजें बहुत अधिक स्वचालित होती हैं तो आपका बॉक्स कैसे फिट बैठता है? वह कैसे काम करता है?
अन्ना-कैटरीना: मुझे वास्तव में खुशी है कि आपने यह प्रश्न पूछा, क्योंकि यह वास्तव में एक कंपनी के रूप में हम जो काम कर रहे हैं, उसके व्यापक दृष्टिकोण को दर्शाता है। मैन्युफैक्चरिंग में यह बड़ा बदलाव आ रहा है, जहां ऑटोमेशन लोगों की जगह लेने वाला है। यह हो रहा है और मुझे पता है कि हमारे समाज में ऐसे लोग हैं जो इसे बुरी बात कहते हैं, लेकिन यह युद्ध बहुत पहले जॉन हेनरी के साथ जीता गया था। तो वापस। यह बस लग रहा है... प्रत्येक व्यक्ति की एक लड़ाई है, लेकिन युद्ध जीत लिया गया है। यह वास्तव में बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि स्वचालन अगली चीज़ को सक्षम बनाता है। आगे की बात क्या है? अगली बात बुद्धि है। हम चाहते हैं, एक देश के रूप में और एक व्यक्ति के रूप में, मैं उस अगली चीज़ को एक समान खेल मैदान पर विकसित करना चाहता हूं, जो कि अगली चीज़ भी विकसित कर रहे हैं। स्वचालन एक महान चीज है क्योंकि इसका मतलब है कि हम अगले चरण को विकसित कर सकते हैं। अगला कदम है इंटेलिजेंस और इसका महत्वपूर्ण कारण यह है कि यह हमें अनिवार्य रूप से स्मार्ट, बुद्धिमान इंजन, एआई बनाने में सक्षम बनाता है जो इन निर्माण लाइनों को चलाते हैं, जो पहले से ही स्वचालित हैं। किसी ने उन्हें स्वचालित कर दिया है।
वह मस्तिष्क क्या है जो उस रेखा को चला रहा है और उस मस्तिष्क को स्मार्ट चीजें करने में सक्षम होने की आवश्यकता है जो वर्तमान में लोग करते हैं। जब आपके पास मशीनों को वह करने में सक्षम बनाने की क्षमता होती है जिसमें वे अच्छे हैं और मनुष्य वही करते हैं जो हम अच्छे हैं, तो आप कुछ ऐसा बना सकते हैं जो उत्पाद को बाहर निकालने के लिए बहुत अधिक कुशल हो। आप कहीं भी निर्माण कर सकते हैं, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता। यह उस जमीन की कीमत है जिस पर आपने कारखाना लगाया है, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि वह जमीन विशेषज्ञता वाले लोगों के पास है, क्योंकि विशेषज्ञता सॉफ्टवेयर में है। यही वह दृष्टि है जिसे हम देखते हैं और यह अपरिहार्य प्रवाह स्वचालन से बुद्धि की ओर है। यही वह जगह है जहां हम काम कर रहे हैं।
मूल प्रश्न पर वापस जाएं, तो आपके पास ऐसा बॉक्स क्यों है जो लोगों के साथ ऑनलाइन होता है? इसका उत्तर यह है कि हम यह धारणा नहीं बना रहे हैं कि जो चीजें पहले ही स्वचालित हो चुकी हैं, वे डेटा प्रदान करती हैं जो वास्तव में अभी तक मूल्यवान हैं। हमने वास्तव में बाहर जाने और डेटा प्राप्त करने के लिए एक प्रणाली बनाई है जो हमें लगता है कि बहुत अधिक मूल्यवान है। यह वर्तमान में आसानी से उपलब्ध नहीं है। वह डेटा हमें इस विश्लेषण इंजन के पहले टुकड़े, इस खुफिया इंजन का निर्माण करने में सक्षम बनाता है।
लिएंडर: हां। [क्रॉसस्टॉक ००:५१:०१] मशीन लर्निंग।
अन्ना-कैटरीना: हां। मशीन लर्निंग के साथ। हमारे पास जो मशीन सीखने की विशेषताएं हैं, वे इस पूरे खुफिया इंजन पर ड्रेप के कोने को पीछे हटाते हुए, कोने को पीछे खींच रही हैं। हम निर्माण और प्रदर्शन के लिए निर्माण कर रहे हैं कि पहले से ही इस तकनीक की शक्ति क्या है और इसमें क्या हो सकता है की क्षमता की ओर पहुंच रहे हैं भविष्य।
लिएंडर: सही। ठीक है, हाँ। बुद्धिमान स्वचालित निर्माण-
अन्ना-कैटरीना: हमने एक बॉक्स बनाया। यह उन लाइनों पर जाता है जहां लोग काम कर रहे हैं या संक्रमण लाइनों पर जहां मशीनों में लोग हैं। लेकिन यह उस डेटा को एकत्रित करता है जो वर्तमान में उपलब्ध नहीं है, इसलिए हमें बॉक्स बनाना है।
लिएंडर: क्या आप स्पष्ट रूप से सामाजिक मुद्दों, सभी व्यावहारिक मुद्दों पर विचार करते हैं। चुनाव को देखते हुए यह अभी एक हॉट बटन विषय है। क्या आप विनिर्माण को संयुक्त राज्य अमेरिका में वापस आते हुए देखते हैं? मानव निर्माण? फिर दूसरा प्रश्न, जो उससे संबंधित है, यदि आप उन नौकरियों को हटा देते हैं, तो क्या यह उन नौकरियों को बदलने के लिए नई नौकरियां, अलग-अलग नौकरियां पैदा करता है?
अन्ना-कैटरीना: हां। मैं इस मुद्दे पर कई राजनीतिक विचारों का सम्मान करता हूं, क्योंकि मुझे लगता है कि यह वास्तव में एक बहुत ही जटिल मुद्दा है। मुझे लगता है कि विनिर्माण में प्रौद्योगिकी प्रगति के प्रवाह को रोकना एक गलती होगी।
लिएंडर: और असंभव, है ना?
अन्ना-कैटरीना: इस बिंदु पर यह अपरिहार्य है कि स्वचालन होगा। कुछ ऐसे ऑपरेशन हो सकते हैं जो आने वाले लंबे समय तक लोगों द्वारा किए जाते हैं, लेकिन जो ऑपरेशन मशीनें कर सकती हैं, हमें उन्हें मशीनों को करने देना चाहिए। इस पर मेरा दृष्टिकोण यही कारण है कि हमें ऐसा करने की आवश्यकता है ताकि हम अगले चरण पर काम कर सकें। हम अगले चरण पर काम करना शुरू कर सकते हैं... हमें अगले चरण पर काम करना शुरू करने के लिए हार्डवेयर का एक टुकड़ा बनाने की जरूरत है, क्योंकि रोबोट मौजूद नहीं हैं। यदि रोबोट मौजूद होते, तो हम केवल रोबोट के डेटा का उपयोग कर सकते थे। हमें वास्तव में अगले चरण पर जाने के लिए किसी चीज़ का एक टुकड़ा बनाना था। हम चाहते हैं, मुझे लगता है, एक देश के रूप में, एक समाज के रूप में, एक दुनिया के रूप में, प्रौद्योगिकी पर काम करना जो संसाधनों को बचाता है, चाहे वह पैसा, समय, सामग्री और कच्चा माल हो। हमें उस पर काम करना चाहिए।
बुद्धिमत्ता यह महान अवसर है और यह वास्तव में शक्तिशाली भी है। मुझे लगता है कि विनिर्माण में बुद्धिमत्ता का आगमन वास्तव में वही है जिसके बारे में हमें सोचना चाहिए। आप एक आदमी को [अश्रव्य 00:53:19] दे सकते हैं या आप उसे एक चम्मच दे सकते हैं और वे दोनों एक छेद खोदने में सक्षम होंगे। हम सोचेंगे कि आज यह हास्यास्पद होगा। हमें इन तकनीकी विकासों को अपनाना चाहिए और मेरा मानना है कि समाज में तब क्या होता है, इस पर बहुत काम किया जाना है। मुझे विश्वास करना होगा कि अतीत में हर दूसरे तकनीकी विकास, जैसे कंपनी के आगमन ने बहुत से टाइपिस्टों को बाहर कर दिया काम करते हैं, लेकिन उन सभी नौकरियों को देखें जो अब कंप्यूटर के कारण मौजूद हैं जो अस्तित्व में नहीं होतीं, अगर हम अभी भी टाइप. का उपयोग कर रहे थे लेखकों के। मुझे लगता है कि आंतरिक रूप से एक आशावादी के रूप में, मुझे विश्वास करना होगा कि यह कुछ ऐसा है जिसे हम समझेंगे।
लिएंडर: उस लाइन पर काम करने के बाद, मैंने कारखानों में काम किया है, वे फरिश्ते योग्य काम नहीं हैं। मुझे लगता है कि आपको यह देखकर दुख नहीं होगा कि विधानसभा की ये नौकरियां चली गई हैं।
अन्ना-कैटरीना: निश्चित रूप से, कुछ लोग उन नौकरियों को जाते देख दुखी होंगे। मुझे लगता है कि यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यहां एक बहुत ही मानवीय कारक है। लेकिन मुझे यह भी लगता है कि यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एक वैश्विक समाज कारक है कि कृत्रिम रूप से खुद को पीछे रखना हमें आगे के लिए बहुत बड़े पैमाने पर पीछे रख रहा है। मुझे लगता है कि हमें उन जोखिमों को एक साथ तौलना होगा और साथ में समाधान निकालना होगा। मुझे लगता है कि बहुत सारे लोग हैं जो इस क्षेत्र में समस्याओं के बारे में बात करते हैं, और बहुत से लोग यहां काम नहीं कर रहे हैं या वास्तव में समाधान लागू कर रहे हैं। यह फोकस का एक क्षेत्र है जिस पर मैं और अधिक समय व्यतीत करना चाहता हूं।
लिएंडर: आखिरी सवाल यह होगा कि इस स्पेस में और कितने लोग काम कर रहे हैं? क्या आप अकेले हैं या आपके प्रतिस्पर्धी हैं?
अन्ना-कैटरीना: यह एक बहुत ही दिलचस्प जगह है जिसमें यह अभी खुलना शुरू हो रहा है। कई बड़ी कंपनियां और बड़े उद्यम हैं जो कुछ ऐसे विचारों पर काम कर रहे हैं जिनमें हम रुचि रखते हैं, चाहे वह उपकरण पक्ष पर हो, जहां वे हैं वास्तव में उपकरण का निर्माण, जो यह स्वचालन करता है या माप करता है और इस उन्नत तकनीक का निर्माण करता है या चाहे वह इस विनिर्माण डेटा साइट पर हो। ऐसी बहुत सी कंपनियां हैं जो उपलब्ध मशीनों में प्लग इन कर रही हैं और वे मशीन पर मौजूद डेटा को ले सकती हैं और उसमें डाल सकती हैं लाइन लीडर का कार्यालय और वे सभी डेटा की समीक्षा कर सकते हैं और शायद यह समझने में सक्षम हो सकते हैं कि अंतर्दृष्टि हो सकती है, से उत्पन्न की जा सकती है वह। हम थोड़ा अलग तरीका अपनाते हैं जिसमें हमें लगता है कि यहां शक्ति अंतर्दृष्टि के साथ डेटा का संयोजन है। डेटा सिर्फ यह बताता है कि आपको कोई समस्या है। हमारे पास विफलता दर है, विफलता दर यह है। अंतर्दृष्टि आपको बताती है कि उस समस्या के बारे में क्या करना है। अंतर्दृष्टि एक ऐसी चीज है जिसके साथ बुद्धि आती है, जो आज लोग करते हैं।
ईमानदारी से कहूं तो मैं एक उत्पाद डिजाइन इंजीनियर था, मैं बहुत अच्छा था, मुझे लगता है कि मेरे साथ काम करने वाले ज्यादातर लोग कहेंगे। लेकिन मैं सीमित था, क्योंकि मेरा सिर मांस से भरा है। मुझे वह सब कुछ याद नहीं है जो मैंने कभी देखा है, मुझे सीरियल नंबर याद नहीं हैं, मेरे दिमाग में इस डेटा का कैटलॉग नहीं है। लेकिन कंप्यूटर इसे वास्तव में आसानी से कर सकते हैं। मुझे लगता है कि मनुष्यों को वह करने देने का अवसर है जो हम सबसे अच्छा करते हैं और मशीनों को वह करने देते हैं जो वे सबसे अच्छा करते हैं और उन दोनों का एक साथ लाभ उठाते हैं। मशीनें बहुत सारे डेटा को क्रंच कर सकती हैं जो अंतर्दृष्टि के निर्माण को सक्षम बनाता है और जिस पर हम काम कर रहे हैं वह उस बुद्धिमत्ता का निर्माण कर रहा है। ऐसी कंपनियां हैं जिन्होंने विभिन्न क्षेत्रों को छुआ है, लेकिन हमें लगता है कि हम बाजार में इस विशेष स्थान में अद्वितीय हैं।
बड़े खिलाड़ी हैं जो मैन्युफैक्चरिंग में कई समस्याओं पर काम कर रहे हैं, इसमें ये भी शामिल है कि ये सारा डेटा कहां जाता है, इससे क्या मेल खाता है, अनुबंध निर्माता स्वयं बहुत सारे उपकरण और प्रौद्योगिकी का निर्माण कर रहे हैं खुद। यह गहन, गहन विकास का क्षेत्र है। मुझे संदेह है कि ऐसी १० कंपनियां हैं जो अभी तक अमेरिका में और चीन में १० और भारत में १० और कंपनियां चोरी से बाहर नहीं आई हैं। कि यह एक ऐसा क्षेत्र है जो बढ़ रहा है और आने वाले वर्षों में और अधिक प्रचलित होने जा रहा है।
लिएंडर: ठीक। आप जैसी और भी कंपनियां हैं, स्टार्ट-अप।
अन्ना-कैटरीना: शायद, हाँ।
लिएंडर: [क्रॉसस्टॉक 00:57:14]।
अन्ना-कैटरीना: एक संस्थापक के रूप में, हर किसी के बारे में पागल होना मेरा काम है। हम यह धारणा नहीं बनाते हैं कि हम ही इस पर काम कर रहे हैं। कहा जा रहा है, हमें एक शानदार शुरुआत मिली है। हमारे पास फॉर्च्यून 500 कंपनियां हैं जो हमारे उपकरण और सॉफ्टवेयर का उपयोग करती हैं, जो दोहराए जाने वाले व्यवसाय के लिए वापस आ गई हैं। हमारे पास ऐसी कंपनियां हैं जो हमारे साथ अपने अनुबंधों का विस्तार कर रही हैं। वर्तमान में हम इस समय कई फॉक्सकॉन और फ्लेक्सट्रॉनिक्स और कई देशों, तीन देशों में तैनात हैं। इस बाजार में हमारी शुरुआती पहुंच अच्छी है। लेकिन यह अभी शुरुआत है। हम इतने अहंकारी नहीं हैं कि यह विश्वास कर सकें कि हम अकेले हैं।
लिएंडर: आपने अभी AI मशीन लर्निंग के बारे में बहुत कुछ पढ़ा है। मुझे लगता है कि यह वास्तव में एक अच्छा उदाहरण है कि कैसे यह हमारे जीवन के लगभग हर पहलू में एकीकृत हो रहा है। मैं इस तरह की प्रतियोगिता के बारे में पूछता हूं कि यह सिर्फ आप ही नहीं हैं जिनके पास यह विचार था, यह एक सामान्य प्रवृत्ति है जो पूरे उद्योग में चल रही है।
अन्ना-कैटरीना: मशीन लर्निंग उन शब्दों में से एक है जो बहुत ही चर्चा का विषय बन गया है। एक कंपनी के रूप में हम जितना हो सके इन चर्चा वाले शब्दों से दूर रहने की कोशिश करते हैं, लेकिन यह वह तकनीक है जिसका हम उपयोग करते हैं और इसका लाभ उठाते हैं। वास्तव में अवसर यह है कि हम नेटफ्लिक्स जैसी चीजों के लिए उपभोक्ता स्थान में विकसित और विकसित प्रौद्योगिकी ले रहे हैं, सिफारिशें प्रदान करते हैं और एक रेस्तरां में। वह सभी अनुशंसा इंजन सामग्री मशीन सीखने के लिए एक प्रारंभिक अनुप्रयोग है। ट्रोल टिप्पणियों को नीचे धकेलने के लिए टिप्पणियों पर धोखाधड़ी का पता लगाना। यह अक्सर मशीन लर्निंग द्वारा किया जाता है। धोखाधड़ी का पता लगाना जो ट्रोल टिप्पणियों को नीचे धकेलता है वह विसंगति का पता लगाने के समान है, जो कि हमारा सॉफ्टवेयर करता है। हमारा फोटोग्राफिक स्पेस में है, जो कि नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग स्पेस में है।
उपभोक्ता में विकसित की गई इन तकनीकों को लेना और उन्हें लेना और उन्हें एक ऐसे उद्योग में लाना जो ईमानदारी से, बहुत अधिक अनदेखी हो जाती है। यह बहुत ही अनसेक्सी स्पेस है। मुझे लगता है कि यह वास्तव में बहुत बढ़िया है, लेकिन यह आम तौर पर बेकार है। यह दोनों के बीच एक अवसर पैदा करता है। कहा जा रहा है, एक दिलचस्प सवाल जो मुझसे अक्सर पूछा जाता है कि हम इस विशेष काम को करने के लिए इस विचार के साथ कैसे आते हैं? क्या यह वाकई इतना अनूठा है। इंजीनियरों के रूप में हमने हमेशा यही किया है कि हम बाहर निकलना चाहते हैं और हम उन लोगों से बात करना चाहते हैं जिनके लिए हम एक उत्पाद बनाने जा रहे हैं। Apple छोड़ने के बाद, मैंने कई महीने बिताए... हमने सोचा कि हम वास्तव में रोबोट बनाने जा रहे हैं। हमने एक रोबोट कंपनी के रूप में शुरुआत की थी। हम दो मैकेनिकल इंजीनियर हैं। बेशक, हम एक रोबोट कंपनी शुरू करेंगे।
लिएंडर: रोबोट कंपनी, हाँ।
अन्ना-कैटरीना: लेकिन जब हम गए तो हमें क्या एहसास हुआ और हमने कम से कम 100 इंजीनियरों, अलग-अलग आकार की कंपनियों और कारखानों से बात की, न केवल इंजीनियरों, बल्कि कारखानों से भी। वे क्या चाहते थे और उन्होंने क्या देखा। हमने महसूस किया कि रोबोट डेटा की तुलना में कम दिलचस्प थे और विनिर्माण क्षेत्र में बहुत अधिक सॉफ़्टवेयर शक्ति नहीं लगाई जा रही थी। भले ही ऐसे इंजीनियर थे जो हमें बता सकते थे, “ओह, यार। आप उस चीज़ का निर्माण कर रहे हैं, मैं हमेशा से वह चीज़ चाहता हूँ। मैंने हमेशा उस चीज़ का सपना देखा है। इन छवियों को कहीं से भी देखने की क्षमता, जो कमाल की होगी। मैं वह चाहता था। मैंने एक साल पहले इसके बारे में सोचा था।"
यह एक बहुत ही सामान्य प्रतिक्रिया है लेकिन किसी ने वास्तव में ऐसा नहीं किया है। मुझे लगता है कि एक कंपनी के रूप में हमारे पास जो अनूठा लाभ है, वह यह है कि हम मैकेनिकल इंजीनियरों के लिए सॉफ्टवेयर बना रहे हैं, जो बहुत बार नहीं होता है। और हम शुरू करने के लिए मैकेनिकल इंजीनियर हैं। हम उन वास्तविक समस्याओं के लिए सॉफ़्टवेयर बना रहे हैं जिनका हमने सामना किया है और जिन इंजीनियरों से हमने बात की है, उनका भी सामना करना पड़ा है। इसने हमें जो बनाया है उसे ट्यून करने में सक्षम बनाया है। हमने रोबोट बनाने के विचार को बहुत जल्दी खत्म कर दिया। इसके बजाय, डेटा और सॉफ़्टवेयर की इस शक्ति पर ध्यान केंद्रित किया। हां, दो मैकेनिकल इंजीनियरों ने एक सॉफ्टवेयर कंपनी की स्थापना की है। ऐसा अक्सर नहीं होता है, लेकिन फिर से, मुझे लगता है कि यही हमें खास बनाता है।
लिएंडर: ठीक। बहुत ही शांत। बहुत बहुत धन्यवाद और मैं आपको शुभकामनाएं देता हूं।
अन्ना-कैटरीना: धन्यवाद।
लिएंडर: इस सप्ताह के लिए हमारे पास बस इतना ही समय है। मैं इंस्ट्रुमेंटल के सीईओ और संस्थापक अन्ना-कैटरीना शेडलेट्स्की को धन्यवाद देना चाहता हूं। आप Instrumental के बारे में अधिक जानकारी Instrumental.com पर प्राप्त कर सकते हैं। आपcultofmac.com भी देख सकते हैं। इस सप्ताह हमारे पास अन्ना-कैटरीना और उनकी कंपनी के बारे में कुछ पोस्ट हैं। वह था कैंडी का कॉर्नर, Apple की दुनिया के बारे में एक साप्ताहिक पॉडकास्ट। हर हफ्ते नए एपिसोड सामने आते हैं। कृपया iTunes या अपने पसंदीदा पॉडकास्टिंग ऐप की सदस्यता लें। यदि आप शो को पसंद करते हैं, तो समीक्षा या रेटिंग छोड़ दें, इससे बहुत मदद मिलती है। कृपयाcultofmac.com देखें और हमें ट्विटर या फेसबुक पर फॉलो करें। ट्विटर पर हम @cultofmac हैं। और फेसबुक facebook.com/cultofmac है। फिर मिलते हैं।
