متنوع ڈیٹا کو جوڑنے کے لیے قابل بنانے والے اور رکاوٹیں

مینوفیکچرنگ کے عمل کے ہر قدم پر مزید ڈیٹا اکٹھا کیا جا رہا ہے، جس سے انجینئرنگ کے مسائل کو حل کرنے کے لیے نئے طریقوں سے ڈیٹا کو یکجا کرنے کے امکانات بڑھ رہے ہیں۔ لیکن یہ آسان نہیں ہے، اور نتائج کو یکجا کرنا ہمیشہ ممکن نہیں ہوتا ہے۔

سیمی کنڈکٹر انڈسٹری کی ڈیٹا کی پیاس پیدا ہو گئی ہے۔ اس کے سمندر مینوفیکچرنگ کے عمل سے. اس کے علاوہ، بڑے اور چھوٹے سیمی کنڈکٹر ڈیزائن میں اب آن ڈائی سرکٹری ہوتی ہے، جو ان ڈیٹا سمندروں میں بہنے والی اضافی برقی جانچ کی معلومات فراہم کرتی ہے۔ انجینئرنگ ٹیموں کو ڈیٹا کے اس سیلاب کا انتظام کرنے کی ضرورت ہے اور انہیں مختلف انجینئرنگ ٹیموں کے ذریعہ ڈیٹا کو استعمال کرنے میں سہولت فراہم کرنے کی ضرورت ہے۔

ماضی کے مقابلے میں زیادہ ڈیٹا کو ایک ساتھ جوڑا جا سکتا ہے، لیکن یہ تمام نہیں اور وقت کا 100% نہیں۔ یہاں تک کہ جہاں بھی یہ ممکن ہے، اس کے لیے اکثر انجینئرنگ کی ایک جدید کوشش کی ضرورت ہوتی ہے۔ کسی ایک پروڈکٹ کے لیے، تمام ڈیٹا کے ذرائع کو ایک سسٹم یا ماڈل سے جوڑنا ضروری نہیں ہے کہ روزمرہ کی انجینئرنگ کے لیے عملی یا ضروری ہو۔

CMOS ٹیکنالوجیز کی پیچیدگی نے مینوفیکچرنگ کے عمل کے دوران جمع کیے گئے ڈیٹا کی مقدار اور اقسام دونوں میں اضافہ کیا ہے۔ زیادہ تر حصے کے لیے، انجینئرز نے اس ڈیٹا کو خاموش انداز میں استعمال کیا ہے، خاص طور پر ویفر فیبریکیشن، اسمبلی کے عمل، اور متعلقہ ٹیسٹ کے عمل کے دوران۔ اعلی درجے کے CMOS پروسیس نوڈس (22nm اور اس سے نیچے) کے چیلنجوں کا سامنا کرنے کے لیے، انجینئرز نے تیزی سے پیداوار اور معیار کے اہداف کو پورا کرنے کے لیے مختلف قسم کے ڈیٹا کو ضم کرنے کا رخ کیا ہے۔ مثالوں میں شامل ہیں:

• ٹول ہسٹری کا ڈیٹا اور یونٹ لیول کے ٹیسٹ کے نتائج جڑ کی وجہ سے حاصل ہونے والی سیر کا تعین کرنے کے لیے؛
• پیداواری صلاحیت کو بہتر بنانے کے لیے پروڈکٹ کا فزیکل لے آؤٹ ڈیٹا اور والیوم ٹیسٹ؛
• آن ڈائی سرکٹ مانیٹر اور ٹیسٹ کے ڈیٹا کو ٹیسٹ پاس/فیل کی حدوں کو ٹیون کرنے کے لیے، اور
• ٹیسٹ لاگت کو بہتر بنانے کے لیے 100٪ معائنہ اور ٹیسٹ ڈیٹا۔

"بہت سے کثیر جہتی ڈیٹا ذرائع کو یکجا کرنے کی خواہش ایک طویل عرصے سے رائج ہے۔ تجزیہ کرنے اور نتائج کے اعلیٰ معیار کو حاصل کرنے کے لیے بہت سے مختلف ڈیٹا ذرائع دستیاب ہونے کے درمیان براہ راست تعلق ہے، کیوں کہ مسائل کو الگ تھلگ کرنے میں مدد کے لیے آپ ایک دوسرے کے ساتھ جوڑ سکتے ہیں، گائے کورٹیز نے کہا۔ Synopsys. "تاہم، جس چیز نے صارفین کو روک رکھا ہے وہ تمام مختلف ڈیٹا کو اکٹھا کرنے میں ان کی نااہلی ہے - اور اگر ان کے پاس ڈیٹا تھا، تو سمجھیں کہ مناسب وقت میں ڈیٹا کو پارس، الائن، نارمل، ضم، اور اسٹیک کیسے کیا جائے۔"

آن ڈائی مانیٹر، جو حفاظتی اور مشن کے لیے اہم ایپلی کیشنز میں زیادہ عام ہوتے جا رہے ہیں، جہاں آلات سے طویل زندگی تک مسلسل کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کی توقع کی جاتی ہے، نے صرف ڈیٹا کی مقدار میں اضافہ کیا ہے۔

"جیسا کہ ہم سلیکون لائف سائیکل سلوشنز کو نافذ کرتے ہیں، ڈیٹا مینجمنٹ کا مسئلہ بہت زیادہ زندہ ہے،" ایلین ریان، پورٹ فولیو حکمت عملی کے سینئر ڈائریکٹر، ٹیسنٹ سلیکون لائف سائیکل سلوشنز نے کہا۔ سیمنز ای ڈی اے۔. "اب بہت سارے ڈیٹا ذرائع ہیں۔ مینوفیکچرنگ کا عمل (بشمول مینوفیکچرنگ ٹیسٹ) ایک ہے۔ لیکن چپ میں شامل فنکشنل، سٹرکچرل، اور پیرامیٹرک مانیٹر ابتدائی لانے اور ڈیبگ کے مرحلے کے دوران اور فیلڈ میں چپ کی زندگی کے ذریعے بھی معلومات اکٹھا کر سکتے ہیں۔

متنوع ڈیٹا ذرائع کو یکجا کرنے کا یہ رجحان بالغ ٹیکنالوجیز میں بھی دیکھا جا سکتا ہے، جن میں عام طور پر کم ASPs ہوتے ہیں۔ ان ٹکنالوجیوں میں، متنوع ڈیٹا کے ذرائع کو یکجا کرنے سے انجینئرز کو سیر کے لیے زیادہ تیزی سے جواب دینے اور حتمی امتحان میں اضافی 2% سے 3% کی پیداوار کو نچوڑنے کے قابل بناتا ہے۔ ایک ہی متوازی دونوں جدید اور بالغ پیکیجنگ ٹیکنالوجیز میں دیکھا جا سکتا ہے۔

"جدید مینوفیکچرنگ سہولیات 25 سال سے زیادہ عرصے سے آپریشنل بہتری کے مقاصد کے لیے ڈیٹا کو یکجا کر رہی ہیں۔ یہ کامیاب مینوفیکچرنگ سہولیات کے لیے کوئی نئی سرگرمی نہیں ہے۔ حالیہ برسوں میں یہ سرگرمی کارکردگی میں تبدیلیوں اور بڑے پیمانے پر ڈیٹا بیس کے لیے تعمیراتی صلاحیتوں میں پیشرفت کی وجہ سے مرکزی دھارے میں چلی گئی ہے،" مائیک میکانٹائر نے کہا بدعت میں. "چونکہ یہ ڈیٹا بیس اب 100 یا 200 ٹیرا بائٹس سے زیادہ ہو سکتے ہیں، وہ اب بھی مطلوبہ ڈیٹا کو بروقت حاصل کرنے میں موثر ہیں۔ وہ ٹولز جو ڈیٹا بیس میں داخل ہونے سے پہلے ڈیٹا کو پراسیس کرنے اور اسے صاف کرنے میں مدد کرتے ہیں، اور ساتھ ہی ایسے انٹرفیس جو ایک عام صارف اس ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے کے لیے تشریف لے سکتا ہے، نے ان بڑے ڈیٹا اسٹورز کو مزید قیمتی بنانے میں مدد کی ہے۔"

معلومات اور سمارٹ مینوفیکچرنگ ٹیکنالوجی کے قابل بنانے والے
انجینئرز ہمیشہ زیادہ ڈیٹا کی قدر کرتے ہیں، لیکن اس کے لیے سیاق و سباق کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ حقیقی وقت اور مہینوں یا اس کی تخلیق کے بعد بھی سالوں میں فیصلوں کو قابل بنایا جا سکے۔ ڈیٹا سٹوریج اور ڈیٹا بیس کے فن تعمیرات وہ بنیاد فراہم کرتے ہیں جس پر انجینئرنگ سے متعلق استفسار کیا جا سکتا ہے۔ کمپیوٹیشنل اختیارات اس کی پیروی کرتے ہیں، اور انہیں فیصلوں کی اقسام پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔

وہ فیصلے سادہ سے پیچیدہ تک ہوتے ہیں، بعد میں کمپیوٹیشنل آرکیٹیکچرز کے مطالبات کو بڑھاتے ہیں۔ معیاری تجزیے جیسے شماریاتی عمل کو کنٹرول کرنے والے چارٹس اور پیداوار کے ڈیش بورڈز بالترتیب فیکٹری آپریشنز اور مصنوعات کی صحت کی عمومی نگرانی میں مدد کرتے ہیں۔ اسے ایک نشان تک لے جانا ویفر نقشوں میں بڑے پیمانے پر ٹیسٹ ڈیٹا کو یکجا کرنے کی صلاحیت ہے، اور پھر بے ضابطگیوں اور ٹول ہسٹری کے دستخطوں کو سمجھنے کے لیے ڈرل ڈاؤن کی اجازت دینا ہے۔

دو دہائیوں سے زیادہ عرصے سے، انجینئرنگ ٹیموں نے انحصار کیا ہے۔ مشین لرننگ ویفر اور پیکج کے لیے معائنے کی. لیکن یہ ڈیٹا کے مزید متنوع سیٹوں کو جوڑنے کا امکان ہے - معائنہ، ویفر ٹیسٹ، یونٹ ٹیسٹ، ٹول ہسٹری - جو انجینئرز اور ڈیٹا تجزیہ کار پلیٹ فارم فراہم کنندگان گہرے سیکھنے کے حساب کے ساتھ ڈیٹا کے سمندروں میں تلاش کریں۔

اعلی معیار اور قابل اعتماد توقعات کو پورا کرنے کے لیے، 100% معائنہ کو مزید ویفر لیئرز اور اسمبلی پروسیسنگ کے مراحل تک بڑھایا جا رہا ہے۔ اس کے نتیجے میں ڈیٹا کو منظم کرنے اور استعمال کرنے میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے۔ روایتی طور پر، انجینئرز نے اس ڈیٹا کو مخصوص آلات اور پروسیسنگ کے مراحل کے لیے فیڈ بیک کے طور پر استعمال کیا ہے۔ اب وہ ٹیسٹ میں پاس/فیل فیصلوں کو بڑھانے کے لیے کچھ ایپلی کیشنز کے لیے فیڈ فارورڈنگ انسپکشن ڈیٹا ہیں۔

ڈیٹا سیلاب میں ایک اور شراکت دار کو اپنانا ہے۔ IOT فیکٹریوں میں اور بعد میں آئی او ٹی سینسر ڈیٹا کی اسٹریمنگ۔ یہ ڈیٹا کی ریئل ٹائم پروسیسنگ کو قابل بناتا ہے اور اس وجہ سے سمجھی جانے والی بے ضابطگیوں پر ریئل ٹائم ردعمل۔

"وفر فرنٹ انجینئرنگ کے عمل میں (مثال کے طور پر، ایچ، ڈیپوزیشن، ایٹم لیئر ڈیپوزیشن) ایمبیڈڈ ڈیوائسز میں زیادہ صلاحیت ہے، جس نے کمپیوٹ وسائل کو ڈیٹا پروسیسنگ، اسٹریمنگ اور انضمام پر براہ راست لاگو کرنے کی اجازت دی ہے۔ یہ مقامی طور پر ہو سکتا ہے، یا ڈیٹا تیار کرنے والے آلات کے قریب ہو سکتا ہے، یا تھوڑی دور ایک ساتھ جمع کیا جا سکتا ہے،" ایلی روتھ کے سمارٹ مینوفیکچرنگ پروڈکٹ مینیجر نے کہا۔ ٹیراڈائن. "بہتر بینڈوڈتھ اور ایج کمپیوٹ کی صلاحیت اسٹریمنگ اینالیٹکس کو سپورٹ کرتی ہے۔ ٹائم سیریز کے تجزیات، عمل یا بہاؤ میں متفرق اداروں کے انضمام کے ساتھ، کنکشنز اور انفرنسز کی شناخت کے قابل بنا رہے ہیں۔ نسخے کا تجزیہ ان تمام نئے باہم مربوط ڈیٹا کو قابل عمل ذہانت میں تبدیل کرتا ہے۔

متنوع ڈیٹا کو جوڑنے کی کلید فیکٹری سیٹنگ میں انضمام ہے۔

"بڑی تبدیلیاں جنہوں نے ہمارے صارفین کو اینڈ ٹو اینڈ پروڈکٹ ڈیٹا کو قبول کرنے کے قابل بنایا ہے وہ ہیں فیکٹری انضمام کے ساتھ ٹولز/آلات کی زیادہ کنیکٹیوٹی، زیادہ نفیس آلات اور ٹیسٹرز جو زیادہ ڈیٹا تیار کرتے ہیں، اور بڑے پیمانے پر قابل توسیع کلاؤڈ بیسڈ اینالیٹکس سلوشنز جو کم پیش کرتے ہیں۔ ڈیٹا سٹوریج کی قیمت فی ٹیرا بائٹ کے ساتھ اعلی کارکردگی والے اسٹوریج اور تیز تر تجزیات کے لیے ڈیٹا کی بازیافت کے ساتھ، "گریگ پریوٹ نے کہا، Exensio سلوشنز کے ڈائریکٹر پی ڈی ایف حل.

اسمبلی اور ٹیسٹ سروسز کے پچھلے سرے میں، انجینئرنگ ٹیمیں بہاوی آلات کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے IoT ریئل ٹائم سینسر ڈیٹا کے فوائد بھی حاصل کرتی ہیں۔ اعداد و شمار کے تصورات کے ساتھ سیکڑوں ٹیسٹ سیلز کے ٹیسٹ فلور سے ڈیٹا کا جائزہ لینا ناکاریوں کی نشاندہی کرنے کے بوجھ کو کم کرتا ہے۔ یہ سب اسٹوریج، نیٹ ورکنگ اور کمپیوٹنگ کے لیے آئی ٹی کے بنیادی ڈھانچے میں مزید سرمایہ کاری کی ضرورت ہے۔

"کنٹینرز، Kubernetes، مصنوعی ذہانت کے الگورتھم، اور سینسر کے ساتھ منسلک آلات اور آلات حالیہ کلیدی ٹیکنالوجی کی پیشرفت ہیں،" جارج ہیرس، عالمی ٹیسٹ سروسز کے نائب صدر نے نوٹ کیا۔ امکور ٹکنالوجی. "ڈیٹا ٹرانسمیشن اور اعلی کمپیوٹ آرکیٹیکچرز کی آمد (ذریعہ، کنارے، ڈیٹا سینٹر، اور کلاؤڈ) کے ساتھ خصوصی پروسیسرز (CPUs بمقابلہ DSPs بمقابلہ GPUs) اور میموری/اسٹوریج تیزی سے بڑھتے ہوئے کو منتقل کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کے لیے اہم رہے ہیں۔ ڈیٹا کی شدت۔"

کلاؤڈ اسٹوریج، کلاؤڈ کمپیوٹنگ، اور مشین لرننگ ڈیٹا کے سمندروں سے نمٹنے کے لیے ضروری ہیں جو ڈیٹا کے متنوع ذرائع سے آتے ہیں۔

"سب سے اہم کلاؤڈ ہوسٹڈ ڈیٹا اینالیٹکس پلیٹ فارمز ہیں جو متعدد ذرائع، سائٹس اور جغرافیہ سے گہرے ڈیٹا کو ایک مربوط اور توسیع پذیر ڈیٹا لیک میں اپ لوڈ کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ پھر، مشین لرننگ ان بڑے ڈیٹا سیٹس سے بامعنی اور قابل عمل بصیرت کو پروسیس کرنے اور تیار کرنے کا بہترین طریقہ ہے،" نیر سیور، پروڈکٹ مارکیٹنگ کے سینئر ڈائریکٹر نے کہا۔ proteanTecs. "بہترین نقطہ نظر یہ جاننا ہے کہ پہلی جگہ ڈیٹا تیار کرتے وقت کیا دیکھنا ہے۔ اگر تجزیات کو ذہن میں رکھتے ہوئے ڈیٹا کو نکالا جائے، تو یہ مسائل کی ایک بہت زیادہ مربوط تصویر فراہم کرتا ہے۔"

دوسرے تجزیات کو ذہن میں رکھتے ہوئے ڈیٹا نکالنے کی ضرورت پر متفق ہیں۔ اونٹو انوویشن کے ایپلی کیشنز مینیجر میلون لی وی ہینگ نے کہا کہ ڈیٹا کے سائز میں اضافے کے ساتھ ہی مخصوص ڈیٹا ٹائپ ٹیگنگ اہم ہو جاتی ہے۔ "ڈیٹا ٹیگ کتنی درست اور کتنی جلدی ڈیٹا کا حوالہ دے سکتے ہیں یہ اہم ہو جاتا ہے جیسے جیسے ڈیٹا کا سائز بڑھتا ہے۔ ڈیٹا کی ریئل ٹائم پروسیسنگ کے قریب جب ڈیٹا اکٹھا کیا جائے تو مستقبل میں ایک معمول بن سکتا ہے۔

ڈیٹا کو یکجا کرنے میں چیلنجز
کمپیوٹیشن آرکیٹیکچرز، ڈیٹا بیس ڈھانچے، اور ڈیٹا اسٹوریج ٹیکنالوجیز میں حالیہ پیشرفت مختلف ڈیٹا کی اقسام کے امتزاج کو قابل بناتی ہے۔ لیکن آپریشنل رکاوٹیں اسے مکمل طور پر بنانے میں برقرار ہیں۔ دو عام مسائل اسمبلی آلات میں معیاری ڈیٹا فارمیٹ کی کمی اور موجودہ کی تعمیل کی کمی ہیں۔ ایس ٹی ڈی ایف ATE سے تیار کردہ ڈیٹا کے لیے فارمیٹ۔ اس کے علاوہ، سیمی کنڈکٹر ڈیوائس سپلائی چین کے ٹکڑے ٹکڑے ہونے سے مختلف ذرائع سے ڈیٹا کا فائدہ اٹھانا پیچیدہ ہوتا ہے۔

ان مسائل پر قابو پایا جا سکتا ہے، لیکن انجینئرنگ کی محنت کے بغیر نہیں۔ اگرچہ فیب، اسمبلی اور ٹیسٹ آلات سے ڈیٹا پورٹ کرنے کے لیے کچھ معیارات موجود ہیں، لیکن نام دینے کے کنونشنز (عرف ڈیٹا گورننس) کے لیے کوئی معیار نہیں ہے۔

"ایک اہم چیلنج ڈیٹا کے نام کی صلاحیت ہے۔ مثال کے طور پر، کچھ اسے WAT (وفر قبولیت ٹیسٹ) کہتے ہیں، کچھ اسے WET (وفر الیکٹریکل ٹیسٹ) کہتے ہیں، اور کچھ اسے SST (سکرائب سٹرکچر ٹیسٹ) کہتے ہیں،‘‘ اونٹوز ہینگ نے کہا۔ "نیز، ڈیٹا فارمیٹ کا ڈھانچہ ایک بڑا چیلنج ہے۔ چونکہ سپلائی چین میں بیک اینڈ پیکیجنگ زیادہ اہم ہوتی جارہی ہے، اب بھی کوئی معیاری فارمیٹ ڈیٹا ڈھانچہ نہیں ہے۔ اور ہم اس وقت مارکیٹ میں جو مشاہدہ کر رہے ہیں وہ یہ ہے کہ بہت سی کمپنیاں بیک اینڈ پیکیجنگ کی دنیا میں دستیاب سامان کی وسیع مقدار سے مختلف فارمیٹ آؤٹ پٹ کے ساتھ جدوجہد کرتی ہیں۔ ڈیٹا بیس کے ڈھانچے میں لوڈ کرنے سے پہلے ڈیٹا کو پارس اور فارمیٹ کرنا ایک عام کام بن جاتا ہے جس کی ضرورت ہے۔

اکثر غیر کہی جانے والی چیلنج یہ ہے کہ کوئی ایک انجینئر یا انجینئرنگ ٹیم وسیع سمندر میں موجود تمام ڈیٹا کو نہیں سمجھتی ہے جو مقامی طور پر یا بادل میں محفوظ ہے۔ یہ فاؤنڈری/فیبلس ماڈل میں خاص طور پر درست ہے۔ غور کریں کہ کسی بھی ڈیزائن ہاؤس کے لیے ایک IC ڈیوائس میں کم از کم دو فاؤنڈری اور دو OSATs اپنی مصنوعات تیار کر سکتے ہیں۔ ان فیکٹریوں کے درمیان ڈیٹا کو سیدھ میں لانا تاکہ ڈیزائن ہاؤس مجموعی تصویر دیکھ سکے ڈیٹا گورننس کے مسائل اور ڈیٹا سیکیورٹی کے خدشات کی وجہ سے آپریشنل رکاوٹ ہے۔

"اہم چیلنجوں میں سے ایک صنعت کی تفریق اور کنٹریکٹ مینوفیکچرنگ کے بہاؤ کی طرف بڑھنا ہے۔ ان معاملات میں مختلف فریقوں کے پاس ٹولز ہیں، جو کہ ڈیٹا کے ذرائع ہیں، جیسا کہ IDM ماڈلز میں ہر چیز 'ایک ہی چھت کے نیچے' ہونے کے برعکس جو برسوں پہلے غالب تھے،'' کین بٹلر کے اسٹریٹجک بزنس تخلیق مینیجر نے نوٹ کیا۔ ایڈوانسٹ امریکہ. "یہ نئی حدود مختلف کھلاڑیوں کے ڈیٹا کے ذرائع کو مربوط کرنا اور اب بھی ہر ایک کی معلومات کی حفاظت اور دانشورانہ املاک کو برقرار رکھنا زیادہ مشکل بناتی ہیں۔"

اگرچہ فیبلس/فاؤنڈری ایکو سسٹم قریب سے حفاظتی عمل اور آئی پی ڈیزائن کے تناؤ کو ظاہر کرتا ہے، یہ تبدیل ہونا شروع ہو رہا ہے۔

"IDMs کو ڈیزائن، مینوفیکچرنگ اور ٹیسٹ ڈومینز میں ڈیٹا کا اشتراک کرنے میں کم رکاوٹوں سے ایک فطری فائدہ ہے،" جے راتھرٹ نے کہا، اسٹریٹجک تعاون کے سینئر ڈائریکٹر KLA. "لیکن فاؤنڈریوں کے لیے ایک بہت بڑی ترغیب ہے کہ وہ ڈیٹا کو ایک مناسب سطح پر ڈیٹا شیئر کرنے کے لیے آگے بڑھنے کا راستہ تلاش کریں جو ان کے پراسیس آئی پی کو محفوظ رکھتا ہے، لیکن جو ٹیسٹ انجینئرز کو ہر آنے والے آلے کے لیے مناسب ٹیسٹ کا طریقہ منتخب کرنے کی اجازت دیتا ہے تاکہ اس کے واقعات کو کم کیا جا سکے۔ کم وشوسنییتا میدان میں بھاگتے ہوئے مر جاتے ہیں۔"

نتیجہ
انجینئرز کو سیمی کنڈکٹر مینوفیکچرنگ سپلائی چین میں متنوع ڈیٹا ذرائع کو جوڑنے سے فائدہ ہوتا ہے۔ اعداد و شمار کو نئے طریقوں سے ملانا ان کے معیار اور پیداوار کو بڑھانے کے مشن کی حمایت کرتا ہے، اور ساتھ ہی مینوفیکچرنگ لاگت کو بھی کم کرتا ہے۔

متعدد ڈیٹا ذرائع کو مربوط کرنے کے لیے تجزیاتی پلیٹ فارمز آج موجود ہیں۔ پھر بھی سیمی کنڈکٹر ڈیوائس مینوفیکچرنگ ڈیٹا کے سمندروں کا انتظام کرنا ایک غیر معمولی کام ہے۔ یہ اتنا زیادہ نہیں ہے کیونکہ انجینئرز کے پاس ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور ترتیب دینے کے لیے ٹیکنالوجیز نہیں ہیں۔ یہ زیادہ ہے کیونکہ ڈیٹا کو جوڑنے کے لیے ڈومین کی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ ڈیٹا کے کن ذرائع کو ایک دوسرے سے مربوط کرنا ہے۔ اس کے اوپری حصے میں، ڈیٹا گورننس کے مسائل اور ڈیٹا سیکیورٹی کے خدشات ہیں، جو انجینئرز کو متنوع ڈیٹا کی اقسام کو مؤثر اور مؤثر طریقے سے مربوط کرنے سے روکتے ہیں۔ لہذا ہمیشہ متنوع ڈیٹا کی اقسام کا ہموار انضمام نہیں ہوتا ہے، لیکن انجینئرنگ ٹیمیں ان رابطوں کے لیے کوشش کرنے میں ثابت قدم رہتی ہیں۔

"ڈیٹا علم کی طرف لے جاتا ہے، اور علم مسائل کو مؤثر طریقے سے حل کرنے کی صلاحیت کا باعث بنتا ہے،" اونٹو کے میکانٹائر نے کہا۔ "بنیادی طور پر یہ وہ محرک ہے جو ہمارے صارفین کو ایک منظم ڈیٹا ریپوزٹری میں جو ابتدائی طور پر انتہائی متناسب ڈیٹا تھا کو یکجا کرنے پر مجبور کرتا ہے۔ اعداد و شمار کے اس مجموعہ کے بغیر، فیکٹریوں میں انجینئرز اپنے روزمرہ کے مسائل کو حل کرنے کی کوشش میں رکاوٹ بنیں گے۔

متعلقہ خبریں:

بہت زیادہ فیب اور ٹیسٹ ڈیٹا، کم استعمال
ابھی کے لیے، جمع کیے گئے ڈیٹا کی ترقی نے انجینئرز کی ان سب کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت کو پیچھے چھوڑ دیا ہے۔

چپ مینوفیکچرنگ میں ڈیٹا کے مسائل بڑھ رہے ہیں۔
ماسٹر ڈیٹا پریکٹسز پروڈکٹ انجینئرز اور فیکٹری آئی ٹی انجینئرز کو ڈیٹا کی اقسام اور معیار سے نمٹنے کے قابل بناتے ہیں۔

کلاؤڈ بمقابلہ آن پریمائز تجزیات
تمام اعداد و شمار کے تجزیات کلاؤڈ پر نہیں جائیں گے، لیکن اس کے بارے میں سوچنا ہی ایک بنیادی تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے۔

بہتر ڈیٹا کے ساتھ ٹیسٹ کو شفاف بنانا
نیا ٹیسٹ ڈیٹا اسٹینڈرڈ کس طرح ٹیسٹ فلور کو ریئل ٹائم میں مزید قابل رسائی بنا سکتا ہے۔

بگ ڈیٹا میں بڑی تبدیلیاں
کیوں کلاؤڈ اور ایج کمپیوٹنگ کی ترقی اور زیادہ ڈیٹا کی پروسیسنگ کا سیمی کنڈکٹر ڈیزائن اور مینوفیکچرنگ پر گہرا اثر پڑے گا۔

ماخذ: https://semiengineering.com/enablers-and-barriers-for-connecting-diverse-data/