5 ترند جدید در حوزه فناوری

اگر اخبار مربوط به روندهای فناوری هیجان انگیز مانند هوش مصنوعی را دنبال کرده اید، احتمالاً می دانید که فناوری های نوظهور در حال تغییر روش کار و تعامل ما با دیگران هستند. در واقع، با محبوبیت فزاینده‌ای مانند یادگیری ماشینی و تجارت لمسی در هر صنعت، از بانکداری گرفته تا مراقبت‌های بهداشتی، آموزش تهویه مطبوع، فناوری در نحوه انجام کسب و کار ما متحول می‌شود و رویکردهای فناوری پیشرفته را به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما تبدیل می‌کند. در این مطلب پنج گرایش برتر فناوری که برای کار در هر صنعتی باید بدانید آورده شده است.

واقعیت توسعه یافته (XR)

واقعیت توسعه یافته یا XR یک اصطلاح جمعی است که به فناوری‌های فراگیر از جمله واقعیت مجازی، واقعیت افزوده و واقعیت ترکیبی اشاره دارد. واقعیت بسط یافته (XR) یک اصطلاح جهانی است که شامل فناوری‌های یادگیری همهجانبه واقعیت مجازی (VR)، واقعیت افزوده (AR) و واقعیت ترکیبی (MR) می‌شود.

واقعیت مجازی – آموزش VR یک محیط یادگیری شبیه سازی شده ایجاد می کند که در آن زبان آموزان می توانند تعاملات واقعی با اشیا و افراد را کامل کنند.

واقعیت افزوده – آموزش واقعیت افزوده عناصر تعاملی و دیجیتالی را از طریق تلفن، تبلت یا هدست به یک محیط واقعی و زنده اضافه می کند.

واقعیت ترکیبی – از فناوری پیشرفته رایانه، گرافیک و سیستم های ورودی برای ترکیب دنیای فیزیکی و دیجیتال استفاده می کند.

این فناوری‌ها واقعیت را با افزودن یا شبیه‌سازی دنیای واقعی از طریق مواد دیجیتال گسترش می‌دهند و راهی مؤثر برای مدرن‌سازی برنامه‌های آموزشی شرکت‌ها هستند. XR یک اصطلاح جهانی است که شامل فناوری‌های یادگیری همهجانبه VR، AR و MR می‌شود. این فناوری‌ها واقعیت را با افزودن یا شبیه‌سازی دنیای واقعی از طریق مواد دیجیتال گسترش می‌دهند و راهی مؤثر برای مدرن‌سازی برنامه‌های آموزشی شرکت‌ها هستند. با ادغام XR در آموزش خود، می توانید فراگیران خود را در یک محیط چندحسی غوطه ور کنید که تعاملی تر، جذاب تر و درازمدت موثرتر است. اکنون که می دانیم آموزش XR چیست، بیایید عمیق تر به فناوری های اصلی XR بپردازیم:

واقعیت مجازی کاربران را در یک محیط مجازی قرار می دهد. کاربران واقعیت مجازی معمولاً از هدستی استفاده می کنند که آنها را به دنیای مجازی منتقل می کند – یک لحظه در یک اتاق فیزیکی ایستاده اند و لحظه ای دیگر در یک محیط شبیه سازی شده غوطه ور می شوند. جدیدترین فناوری‌های واقعیت مجازی این مرزها را پشت سر می‌گذارند و باعث می‌شوند این محیط‌ها بیشتر شبیه دنیای واقعی به نظر برسند و رفتار کنند. آنها همچنین پشتیبانی از حواس اضافی، از جمله لمس، صدا و بویایی را اضافه می کنند.

با VR، گیمرها می توانند به طور کامل در یک بازی ویدیویی غوطه ور شوند، طراحان و مشتریان می توانند پروژه های ساختمانی را برای نهایی کردن جزئیات قبل از ساخت بررسی کنند، و خرده فروشان می توانند نمایشگرهای مجازی را قبل از انجام یک بازی فیزیکی آزمایش کنند. واقعیت افزوده زمانی است که یک تصویر رندر شده بر روی دنیای واقعی قرار می گیرد.

بازی موبایل Pokémon GO با نشان دادن هیولاهای کامپیوتری که روی چمن ها و پیاده روها ایستاده اند و بازیکنان در محله هایشان پرسه می زنند، AR را به جریان اصلی تبدیل کرد. گرافیک AR از طریق تلفن های همراه، تبلت ها و سایر دستگاه ها قابل مشاهده است و نوع جدیدی از تجربه تعاملی را برای کاربران به ارمغان می آورد. برای مثال جهت‌یابی جهت‌ها را می‌توان با AR بهبود بخشید. به جای دنبال کردن یک نقشه دوبعدی، یک شیشه جلو می‌تواند جهت‌ها را بر روی نمای جاده قرار دهد، با فلش‌های شبیه‌سازی شده راننده را دقیقاً به کجا هدایت می‌کند.

واقعیت ترکیبی یک ادغام یکپارچه از دنیای واقعی و گرافیک رندر شده است که محیطی را ایجاد می کند که در آن کاربران می توانند مستقیماً با دنیای دیجیتال و فیزیکی با هم تعامل داشته باشند. با MR، اشیاء واقعی و مجازی با هم ترکیب می شوند و در یک نمایشگر واحد نمایش داده می شوند. کاربران می توانند محیط های MR را از طریق هدست، تلفن یا تبلت تجربه کنند و می توانند با جابجایی اشیاء دیجیتالی یا قرار دادن آنها در دنیای فیزیکی با آنها تعامل داشته باشند.

آخرین روند در XR

XR با کیفیت بالا به طور فزاینده ای در دسترس است. مصرف کنندگان در سرتاسر جهان در حال خرید AIO هستند تا XR را تجربه کنند، از بازی همه جانبه گرفته تا یادگیری از راه دور تا آموزش مجازی. شرکت های بزرگ XR را به جریان کار و فرآیندهای طراحی خود اضافه می کنند. XR اجرای طراحی را با گنجاندن یک دوقلو دیجیتال به شدت بهبود می بخشد.

و یکی از بزرگترین روندهای امروزی پخش تجربیات XR از طریق 5G از ابر است. این نیاز به اتصال به ایستگاه های کاری یا محدود کردن تجربیات به یک فضای واحد را از بین می برد.

با پخش جریانی 5G از فضای ابری، مردم می‌توانند از دستگاه‌های XR استفاده کنند و بدون در نظر گرفتن مکان و زمان، از قدرت محاسباتی برای اجرای تجربیات XR از یک مرکز داده برخوردار شوند. راه‌حل‌های پیشرفته‌ای مانند NVIDIA CloudXR جریان همهجانبه را در دسترس‌تر می‌کنند، بنابراین کاربران XR بیشتری می‌توانند محیط‌های با وفاداری بالا را از هر کجا تجربه کنند.

AR نیز رایج تر می شود. پس از اینکه Pokémon GO به یک نام آشنا تبدیل شد، AR در تعدادی از حوزه‌های متمرکز بر مصرف‌کننده ظاهر شد. بسیاری از پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی فیلترهایی را اضافه کردند که کاربران می‌توانستند روی چهره‌شان بپوشانند. سازمان‌های خرده‌فروشی AR را برای نمایش محصولات سه‌بعدی رندر شده فوتورئالیستی گنجانده‌اند و به مشتریان این امکان را می‌دهند که این محصولات را در یک اتاق قرار دهند و آن را در هر فضایی تجسم کنند.

به علاوه، شرکت‌ها در صنایع مختلف مانند معماری، تولید، مراقبت‌های بهداشتی و غیره از این فناوری برای بهبود گسترده گردش کار و ایجاد تجربیات تعاملی و منحصر به فرد استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، معماران و تیم های طراحی در حال ادغام AR برای نظارت بر پروژه های ساخت و ساز هستند، بنابراین می توانند پیشرفت در محل را ببینند و آن را با طرح های دیجیتال مقایسه کنند.

و اگرچه هنوز نسبتاً جدید است، MR در فضای XR در حال توسعه است. روندها از طریق ظهور بسیاری از هدست های جدید ساخته شده برای MR، از جمله Varjo XR-3 نشان داده شده است. با هدست‌های MR، متخصصان مهندسی، طراحی، شبیه‌سازی و تحقیق می‌توانند مدل‌های سه بعدی خود را در زندگی واقعی توسعه دهند و با آن‌ها تعامل داشته باشند.

آینده XR

با پیشرفت فناوری XR، فناوری دیگری کاربران را به عصر جدیدی سوق می دهد:

هوش مصنوعی نقش مهمی در فضای XR ایفا خواهد کرد، از دستیاران مجازی که به طراحان در VR کمک می‌کنند تا پوشش‌های هوشمند واقعیت افزوده که می‌توانند افراد را در پروژه‌های خود انجام دهید.

به عنوان مثال، تصور کنید که یک هدست به سر دارید و از طریق گفتار و حرکات طبیعی به محتوا بگویید چه کاری انجام دهد. با آماده بودن عوامل مجازی مبتنی بر هندزفری و گفتار، حتی افراد غیرمتخصص نیز می‌توانند طرح‌های شگفت‌انگیزی ایجاد کنند، پروژه‌های بسیار پیچیده را تکمیل کنند و از قابلیت‌های برنامه‌های کاربردی قدرتمند استفاده کنند.

یادگیری ماشینی (Machine Learning)

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) و علوم کامپیوتر آموزشگاه فنی است که بر استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای تقلید از روشی که انسان‌ها یاد می‌گیرند تمرکز دارد و به تدریج دقت آن را بهبود می‌بخشد. طی چند دهه گذشته، پیشرفت‌های تکنولوژیکی در زمینه ذخیره‌سازی و قدرت پردازش، برخی از محصولات نوآورانه مبتنی بر یادگیری ماشینی، مانند موتور توصیه‌ای نتفلیکس و خودروهای خودران را قادر ساخته است.

یادگیری ماشینی جزء مهمی از حوزه رو به رشد علم داده است. از طریق استفاده از روش های آماری، الگوریتم ها برای طبقه بندی یا پیش بینی و کشف بینش های کلیدی در پروژه های داده کاوی آموزش داده می شوند. این بینش‌ها متعاقباً تصمیم‌گیری را در برنامه‌ها و کسب‌وکارها هدایت می‌کنند و به طور ایده‌آل بر معیارهای رشد کلیدی تأثیر می‌گذارند. با ادامه گسترش و رشد داده های بزرگ، تقاضای بازار برای دانشمندان داده افزایش می یابد. از آنها خواسته می شود تا به شناسایی مرتبط ترین سؤالات تجاری و داده های پاسخ به آنها کمک کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً با استفاده از چارچوب‌هایی ایجاد می‌شوند که توسعه راه‌حل را تسریع می‌کنند

یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق در مقابل شبکه های عصبی

از آنجایی که یادگیری عمیق و یادگیری ماشین به جای یکدیگر مورد استفاده قرار می گیرند، ارزش توجه به تفاوت های ظریف بین این دو را دارد. یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی همگی زیر شاخه های هوش مصنوعی هستند. با این حال، شبکه های عصبی در واقع زیر شاخه ای از یادگیری ماشینی هستند و یادگیری عمیق زیر شاخه ای از شبکه های عصبی است. تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در نحوه یادگیری هر الگوریتم است. یادگیری ماشینی «عمیق» می‌تواند از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده، که به عنوان یادگیری نظارت‌شده نیز شناخته می‌شود، برای اطلاع‌رسانی الگوریتم خود استفاده کند، اما لزوماً به یک مجموعه داده برچسب‌دار نیاز ندارد. یادگیری عمیق می‌تواند داده‌های بدون ساختار را به شکل خام (مثلاً متن یا تصاویر) وارد کند و می‌تواند به طور خودکار مجموعه‌ای از ویژگی‌هایی را تعیین کند که دسته‌های مختلف داده‌ها را از یکدیگر متمایز می‌کند. این امر برخی از مداخلات انسانی مورد نیاز را حذف می کند و امکان استفاده از مجموعه داده های بزرگتر را فراهم می کند. همانطور که لکس فریدمن در این سخنرانی MIT اشاره می کند، می توانید یادگیری عمیق را به عنوان “یادگیری ماشین مقیاس پذیر” در نظر بگیرید (پیوند در خارج از ibm.com قرار دارد).

یادگیری ماشین کلاسیک یا “غیر عمیق” بیشتر به مداخله انسان برای یادگیری وابسته است. متخصصان انسانی مجموعه ای از ویژگی ها را برای درک تفاوت بین ورودی های داده تعیین می کنند که معمولاً برای یادگیری به داده های ساختاریافته بیشتری نیاز دارند.

شبکه‌های عصبی یا شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، از لایه‌های گرهی تشکیل شده‌اند که شامل یک لایه ورودی، یک یا چند لایه پنهان و یک لایه خروجی است. هر گره یا نورون مصنوعی به دیگری متصل می شود و دارای وزن و آستانه مرتبط است. اگر خروجی هر گره فردی بالاتر از مقدار آستانه مشخص شده باشد، آن گره فعال می شود و داده ها را به لایه بعدی شبکه ارسال می کند. در غیر این صورت، هیچ داده ای توسط آن گره به لایه بعدی شبکه منتقل نمی شود. “عمیق” در یادگیری عمیق فقط به تعداد لایه های یک شبکه عصبی اشاره دارد. یک شبکه عصبی که از بیش از سه لایه تشکیل شده است – که شامل ورودی و خروجی می شود – می تواند یک الگوریتم یادگیری عمیق یا یک شبکه عصبی عمیق در نظر گرفته شود. یک شبکه عصبی که فقط سه لایه دارد، فقط یک شبکه عصبی اولیه است. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی باعث تسریع پیشرفت در زمینه‌هایی مانند بینایی رایانه، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار می‌شوند.

یادگیری ماشین چگونه کار می کند

UC Berkeley (پیوند در خارج از ibm.com قرار دارد) سیستم یادگیری یک الگوریتم یادگیری ماشین را به سه بخش اصلی تقسیم می کند.

فرآیند تصمیم گیری: به طور کلی، الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی یا طبقه بندی استفاده می شود. بر اساس برخی از داده های ورودی، که می توانند دارای برچسب یا بدون برچسب باشند، الگوریتم شما تخمینی در مورد یک الگو در داده ها ایجاد می کند.

یک تابع خطا: یک تابع خطا پیش بینی مدل را ارزیابی می کند. اگر نمونه های شناخته شده وجود داشته باشد، یک تابع خطا می تواند مقایسه ای برای ارزیابی دقت مدل انجام دهد.

یک فرآیند بهینه سازی مدل: اگر مدل بتواند بهتر با نقاط داده در مجموعه آموزشی تناسب داشته باشد، وزن ها برای کاهش اختلاف بین مثال شناخته شده و برآورد مدل تنظیم می شوند. الگوریتم این فرآیند “ارزیابی و بهینه سازی” را تکرار می کند و وزن ها را به طور مستقل تا رسیدن به آستانه دقت به روز می کند.

اعتماد دیجیتال (Digital Trust)

تصور کنید مشتریان در حال خرید از فروشگاه خرده فروشی شما هستند و اعلانی در گوشی هوشمند خود دریافت می کنند که می گوید: «به فروشگاه ما خوش آمدید! در اینجا یک کوپن تخفیف 10٪ برای خرید امروز شما وجود دارد. اما آنها مطمئن نیستند که آیا این یک کلاهبرداری است، بنابراین در استفاده از آن تردید دارند. اینجاست که اعتماد دیجیتال مطرح می‌شود. اگر یک کسب‌وکار یک پایه اعتماد دیجیتال قوی داشته باشد، مشتریان با استفاده از چیزهایی مانند کوپن‌های دیجیتال احساس امنیت خواهند کرد. اعتماد دیجیتال در دنیای دیجیتال امروزی برای موفقیت کسب و کار بسیار مهم است. این فقط داشتن یک وب سایت یا برنامه ایمن نیست، بلکه قابل اعتماد بودن، شفاف بودن و ارائه یک تجربه عالی برای مشتری است. وقتی مشتریان به یک کسب و کار اعتماد می کنند، به احتمال زیاد به استفاده از آن ادامه می دهند و آن را به دیگران توصیه می کنند. در طول همه‌گیری، اعتماد دیجیتال اهمیت بیشتری پیدا کرد زیرا مردم بیشتر به خدمات آنلاین متکی شدند. کسب‌وکارهایی که اعتماد دیجیتالی ایجاد نمی‌کنند، در خطر از دست دادن مشتریان و از دست دادن فرصت‌های رشد هستند.

چگونه می توانیم اعتماد دیجیتال را تعریف کنیم؟

بر اساس مجمع جهانی اقتصاد، اعتماد دیجیتال به این صورت تعریف می‌شود: «انتظار افراد مبنی بر اینکه فناوری‌ها و خدمات دیجیتال – و سازمان‌هایی که آنها را ارائه می‌دهند – از همه منافع ذینفعان محافظت کرده و از انتظارات و ارزش‌های اجتماعی حمایت کنند.» به طور خاص، اعتماد دیجیتال شامل ایجاد یک شهرت آنلاین قوی، ایجاد اعتبار و شفافیت، و ارائه یک تجربه استثنایی برای مشتری است. این شامل اجرای اقدامات امنیتی برای محافظت در برابر تهدیدات سایبری، شفاف بودن در مورد نحوه جمع‌آوری و استفاده از داده‌های مشتری، و اطمینان از اینکه تمام تعاملات آنلاین یکپارچه و بدون اصطکاک است.

مهم است که درک کنیم که اعتماد دیجیتال فراتر از حوزه دیجیتال است و همچنین شامل دنیای فیزیکی. به عنوان مثال، وقتی مشتری سفارشی را به صورت آنلاین انجام می دهد، تحویل به موقع و ایمن محصول خود را پیش بینی می کند. با این حال، اگر محصول آسیب دیده وارد شود یا اصلاً وارد نشود، ممکن است اعتماد مشتری به کسب و کار کاهش یابد. به طور مشابه، اگر یک مرکز خرید، استادیوم یا موزه یک برنامه ناوبری برای کمک به بازدیدکنندگان در جهت یابی در فضای خود ارائه دهد، اما این برنامه نادرست یا غیرقابل اعتماد باشد، می تواند در کل کسب و کار در چشم مصرف کننده تردید ایجاد کند.

چهار الگوی اعتماد دیجیتال

امنیت: امنیت جزء اساسی اعتماد دیجیتال است. مشتریان باید بدانند که اطلاعات شخصی آنها هنگام تعامل آنلاین با یک تجارت امن و ایمن است. این به معنای اجرای تدابیر امنیتی قوی برای محافظت در برابر تهدیدات سایبری، استفاده از رمزگذاری برای محافظت از داده‌های حساس، و اطمینان از ذخیره امن همه داده‌ها است.

شفافیت: شفافیت برای اعتماد دیجیتال نیز ضروری است. مشتریان می خواهند بدانند اطلاعات شخصی آنها چگونه جمع آوری، ذخیره و استفاده می شود. کسب‌وکارها باید در مورد شیوه‌های جمع‌آوری داده‌های خود شفاف باشند و خط‌مشی‌های حریم خصوصی واضح و مختصری ارائه دهند که نحوه استفاده از داده‌های مشتری را مشخص می‌کند.

قابلیت اطمینان: قابلیت اطمینان یکی دیگر از مؤلفه‌های کلیدی اعتماد دیجیتال است. مشتریان می‌خواهند بدانند که می‌توانند به یک کسب‌وکار برای انجام وعده‌هایش تکیه کنند. این به معنای ارائه اطلاعات دقیق محصول، ارائه محصولات و خدمات به موقع، و ارائه خدمات عالی به مشتریان است.

تجربه کاربری: مشتریان وقتی با یک تجارت آنلاین تعامل دارند، انتظار تجربه یکپارچه و بدون اصطکاک را دارند. این به معنای ارائه یک وب‌سایت کاربرپسند یا برنامه تلفن همراه، اطمینان از بارگیری سریع صفحات و تسهیل انجام معاملات برای مشتریان است.

اعتماد دیجیتال چگونه می تواند به کسب و کارها کمک کند؟

مدیریت یک کسب و کار که نیاز به جمع آوری و تجزیه و تحلیل منظم اطلاعات در مورد مشتریان دارد، یک کار چالش برانگیز است. با هر تعامل و نقطه تماس، مشتریان ممکن است در مورد ایمنی و امنیت اطلاعات شخصی خود تعجب کنند. اینجاست که اعتماد دیجیتال به پایه و اساس یک رابطه پایدار و معنادار بین مشاغل و مشتریان تبدیل می شود.

تاثیر اعتماد دیجیتال بر رفتار مشتری

هنگامی که مشتریان به یک کسب و کار اعتماد می کنند، در اشتراک گذاری اطلاعات شخصی خود و خرید آنلاین احساس راحتی بیشتری می کنند. این اعتماد می‌تواند الهام‌بخش اقدامات قوی حفاظت از داده‌های یک کسب‌وکار باشد که باعث می‌شود مشتریان بیشتر با بازاریابی دیجیتال و خدمات شخصی‌شده درگیر شوند. به طور کلی، اعتماد دیجیتال نقش مهمی در شکل‌دهی رفتار مصرف‌کننده از جمله تمایل آن‌ها به اشتراک‌گذاری اطلاعات و خرید آنلاین دارد.

پرینت سه بعدی (3D Printing)

پرینت سه بعدی یا ساخت افزودنی فرآیندی است که در آن اجسام جامد سه بعدی از یک فایل دیجیتال ساخته می شوند. ایجاد یک شی پرینت سه بعدی با استفاده از فرآیندهای افزایشی به دست می آید. در یک فرآیند افزایشی، یک شی با گذاشتن لایه‌های متوالی از مواد تا زمانی که جسم ایجاد شود، ایجاد می‌شود. هر یک از این لایه ها را می توان به عنوان یک برش نازک مقطع از جسم مشاهده کرد. چاپ سه‌بعدی برعکس تولید کاهشی است که برش یا خالی کردن یک قطعه فلز یا پلاستیک با استفاده از دستگاه فرز است. پرینت سه بعدی شما را قادر می سازد تا با استفاده از مواد کمتر نسبت به روش های سنتی، اشکال پیچیده تولید کنید.

صنعت چاپ سه بعدی

پذیرش چاپ سه بعدی به حجم بحرانی رسیده است، زیرا کسانی که هنوز تولید مواد افزودنی را در زنجیره تامین خود ادغام نکرده اند، اکنون بخشی از یک اقلیت در حال کوچک شدن هستند. جایی که پرینت سه بعدی در مراحل اولیه فقط برای نمونه سازی و تولید یکباره مناسب بود، اکنون به سرعت در حال تبدیل شدن به یک فناوری تولید است.

بیشتر تقاضای فعلی برای چاپ سه بعدی ماهیت صنعتی دارد. تحقیقات و مشاوره Acumen پیش بینی می کند که بازار جهانی چاپ سه بعدی تا سال 2026 به 41 میلیارد دلار برسد. همانطور که تکامل می یابد، فناوری چاپ سه بعدی تقریباً هر صنعت بزرگ را متحول می کند و نحوه زندگی، کار و بازی ما را در آینده تغییر می دهد.

نمونه هایی از پرینت سه بعدی

پرینت سه بعدی انواع مختلفی از فناوری ها و مواد را در بر می گیرد زیرا پرینت سه بعدی تقریباً در تمام صنایعی که فکرش را بکنید استفاده می شود. مهم است که آن را به عنوان مجموعه ای از صنایع متنوع با کاربردهای بی شماری ببینیم.

– محصولات مصرفی (عینک، کفش، طراحی، مبلمان)

– محصولات صنعتی دوره مهندسی عمران (ابزار ساخت، نمونه های اولیه، قطعات کاربردی نهایی)

– محصولات دندانپزشکی

– مبحث اعضای مصنوعی

– مدل‌ها و ماکت‌های مقیاس معماری

– بازسازی فسیل ها

– تکرار آثار باستانی

– بازسازی شواهد در آسیب شناسی قانونی

– وسایل فیلم

مزایا و موارد استفاده

شرکت ها از اواخر دهه هفتاد از پرینترهای سه بعدی در فرآیند طراحی خود برای ایجاد نمونه های اولیه استفاده کرده اند. استفاده از چاپگرهای سه بعدی برای این اهداف، نمونه سازی سریع نامیده می شود.

از ایده گرفته تا مدل سه بعدی گرفته تا نگه داشتن نمونه اولیه در دستانتان به جای هفته ها، چند روز است. تکرارها ساده تر و ارزان تر هستند و نیازی به قالب یا ابزار گران قیمت ندارید. علاوه بر نمونه سازی سریع، چاپ سه بعدی نیز برای تولید سریع استفاده می شود. تولید سریع یک روش جدید تولید است که در آن مشاغل از چاپگرهای سه بعدی برای تولید سفارشی کوتاه مدت / دسته کوچک استفاده می کنند.

 تولیدکنندگان خودرو برای مدت طولانی از پرینت سه بعدی استفاده می کنند. شرکت‌های خودروسازی قطعات یدکی، ابزار، جیگ‌ها و وسایل را چاپ می‌کنند و همچنین قطعات مصرفی نهایی را نیز چاپ می‌کنند. پرینت سه بعدی تولید بر اساس تقاضا را امکان پذیر کرده است که منجر به کاهش سطح موجودی شده و چرخه های طراحی و تولید را کوتاه کرده است.

علاقه مندان به خودرو در سراسر جهان از قطعات پرینت سه بعدی برای بازسازی خودروهای قدیمی استفاده می کنند. یکی از این نمونه ها زمانی است که مهندسان استرالیایی قطعاتی را چاپ کردند تا یک Delage Type-C را به زندگی برگردانند. در انجام این کار، آنها مجبور بودند قطعاتی را چاپ کنند که برای چندین دهه از تولید خارج شده بودند.

هوانوردی عاشق تولید مواد افزودنی است، که عمدتاً به دلیل وعده سازه های سبک وزن و قوی تر ارائه شده توسط چاپ سه بعدی است. ما اخیراً تعداد زیادی از نوآوری ها را در حوزه حمل و نقل هوایی مشاهده کرده ایم که ظاهراً بخش های مهم تری در حال چاپ هستند.

Datafication

Datafication یک کلمه کلیدی چند سال اخیر است که به طور فعال در صنعت Big Data استفاده می شود. راستش را بخواهید، اگر عبارت «داده‌افکنی» را در اینترنت جستجو کنید، احتمالاً آنقدر اطلاعات نسبی در مورد آن پیدا نخواهید کرد، اما این واژه‌ای است که این روزها زیاد می‌شنویم. با این حال، پس از تجزیه و تحلیل خود موضوع، می توانم بگویم که بسیاری از ما معنای این اصطلاح را درک می کنیم، اما احتمالاً آن را به شکل دیگری نام گذاری کرده ایم.

به گفته MayerSchoenberger و Cukier، داده‌سازی تبدیل کنش اجتماعی به داده‌های کمی آنلاین است، بنابراین امکان ردیابی بلادرنگ و تحلیل پیش‌بینی را فراهم می‌کند. به طور ساده، این در مورد گرفتن فرآیند/فعالیت نامرئی قبلی و تبدیل آن به داده است که می تواند نظارت، ردیابی، تجزیه و تحلیل و بهینه سازی شود. جدیدترین فناوری‌هایی که ما استفاده می‌کنیم راه‌های جدید زیادی را برای «تعیین» فعالیت‌های روزانه و اساسی ما فعال کرده‌اند.

به طور خلاصه، داده‌سازی یک روند فناوری است که بسیاری از جنبه‌های زندگی ما را به داده‌های رایانه‌ای تبدیل می‌کند و با استفاده از فرآیندهایی برای تبدیل سازمان‌ها به شرکت‌های داده‌محور از طریق تبدیل این اطلاعات به اشکال جدید ارزش، استفاده می‌کند. داده‌سازی به این واقعیت اشاره دارد که تعاملات روزانه موجودات زنده را می‌توان در قالب داده ارائه کرد و برای استفاده اجتماعی قرار داد.

موارد استفاده

به عنوان مثال، پلتفرم‌های اجتماعی، فیس‌بوک یا اینستاگرام، اطلاعات داده‌های دوستی‌های ما را جمع‌آوری و نظارت می‌کنند تا محصولات و خدمات را برای ما بازاریابی کنند و خدمات نظارتی را برای آژانس‌ها که به نوبه خود رفتار ما را تغییر می‌دهد. تبلیغاتی که روزانه در شبکه های اجتماعی مشاهده می کنیم نیز نتیجه داده های نظارت شده است. در این مدل، داده ها برای بازتعریف نحوه ایجاد محتوا توسط داده سازی استفاده می شود که برای اطلاع رسانی محتوا به جای سیستم های توصیه استفاده می شود.

با این حال، صنایع دیگری وجود دارد که در آنها فرآیند داده‌سازی به طور فعال مورد استفاده قرار می‌گیرد:

• بیمه: داده هایی که برای به روز رسانی توسعه پروفایل ریسک و مدل های کسب و کار استفاده می شود.
• بانکداری: داده هایی که برای ایجاد قابلیت اعتماد و احتمال بازپرداخت وام توسط شخص استفاده می شود.
• منابع انسانی: داده هایی که برای شناسایی به عنوان مثال استفاده می شود. پروفایل های ریسک پذیر کارکنان
• استخدام و استخدام: داده هایی که برای جایگزینی آزمون های شخصیتی استفاده می شوند.
• تحقیقات علوم اجتماعی: داده‌سازی جایگزین تکنیک‌های نمونه‌گیری می‌شود و شیوه انجام تحقیقات علوم اجتماعی را بازسازی می‌کند.

منابع:

The Concept of Datafication; Definition & Examples

https://blogs.nvidia.com/blog/2022/05/20/what-is-extended-reality/

https://mapsted.com/blog/what-is-digital-trust

https://www.ibm.com/topics/machine-learning