विकास और कारखाने से मिलने वाली प्रतिक्रिया को जोड़ने के लिए Changshin ने Palantir AI का सहारा लिया

Changshin और Palantir Technologies ने 4 नवंबर 2026 को साझेदारी की घोषणा की, जिसके तहत जूते बनाने वाली कंपनी के विकास और उत्पादन कार्यों में Palantir Foundry और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म यानी AIP का इस्तेमाल किया जाएगा। प्रस्तावित प्रणाली जूता विकास और नमूना नियोजन से लेकर कारखाने में उत्पादन तक की जानकारी और कार्यप्रवाहों को जोड़ेगी।

इस प्रणाली का उद्देश्य शुरू से अंत तक की दृश्यता देना है, ताकि टीमें फैसलों में तालमेल बिठा सकें, समस्याओं पर पहले कार्रवाई कर सकें और कारखाने के नतीजों से सीख सकें। इसके तहत विकास और नमूना नियोजन को कारखाने के उत्पादन के साथ एक ही जुड़ी हुई प्रक्रिया में रखा जाएगा, जिससे अलग-अलग चरणों के बीच जानकारी और प्रतिक्रिया का प्रवाह संभव होगा।

AgentCamp से कारखाने के कार्यप्रवाहों तक

यह साझेदारी ऐसे AgentCamp के बाद आगे बढ़ रही है, जहाँ Changshin के इंजीनियरों और Palantir ने Changshin के वास्तविक समय के डेटा के साथ काम करके शुरुआती कार्यप्रवाहों का प्रदर्शन किया था। उस सत्र ने अगले चरण की नींव रखी, जिसमें विकास संबंधी फैसलों को कारखाने की योजना और कामकाज से जोड़ा जाएगा। प्रस्तावित विस्तार में कंपनी के डेटा के साथ कार्यप्रवाहों का प्रदर्शन करने से आगे बढ़कर उन टीमों को जोड़ना शामिल है, जो जूते के किसी मॉडल के विकास और निर्माण के लिए ज़िम्मेदार हैं।

Changshin के CEO CI Nam ने इस निर्भरता को संक्षेप में बताया: “विकास के दौरान लिए गए फैसले तय करते हैं कि हम कारखाने के कार्यस्थल पर कैसे काम करते हैं।” Nam ने कहा कि इन फैसलों को उत्पादन से मिलने वाली प्रतिक्रिया से जोड़ने का उद्देश्य टीमों को समस्याओं की पहले पहचान करने, अधिक प्रभावी ढंग से तालमेल बिठाने और सीखे गए सबक को अगले मॉडल तक पहुँचाने में मदद करना है। उन्होंने यह भी कहा कि इस साझेदारी के ज़रिए Changshin अपनी विनिर्माण विशेषज्ञता के आधार पर विशिष्ट क्षमताएँ विकसित कर सकती है, जिसमें अपने कामकाज में डेटा और AI को शामिल करना भी है।

Foundry और AIP सॉफ़्टवेयर की परतें उपलब्ध कराते हैं

Foundry डेटा और संचालन की परत उपलब्ध कराता है। Palantir का कहना है कि उसका Ontology डेटा, विश्लेषण और संचालन से जुड़ी टीमों को कारोबारी वस्तुओं, कार्रवाइयों और प्रक्रियाओं का एक साझा निरूपण देता है। इससे वे फैसले लेने के तर्क साझा कर सकते हैं और परिस्थितियों में बदलाव के साथ मिलकर काम कर सकते हैं। यह बाद में सीखने के लिए फैसलों का रिकॉर्ड रख सकता है और अंतर्निहित परिसंपत्तियों की नकल किए बिना या सत्य के मौजूदा स्रोतों को बाधित किए बिना उद्यम का डेटा और मॉडल शामिल कर सकता है।

Changshin के लिए, इस डिज़ाइन का महत्व विकास और उत्पादन के बीच काम सौंपने के चरणों में है। साझा कारोबारी वस्तुएँ और फैसले लेने के तर्क, संचालन से जुड़ी जानकारी को कारखाने की योजना और कामकाज तक पहुँचाने का तरीका देते हैं, जबकि दर्ज किए गए फैसले Nam द्वारा बताए गए सीखने के चक्र में मदद कर सकते हैं।

AIP AI अनुप्रयोगों और एजेंटों की परत को संभालता है। Palantir के उत्पाद दस्तावेज़ों में AI ऐप, कार्रवाइयों और एजेंटों के लिए Workflow Builder, उत्पादन कार्यप्रवाहों को तैयार करने और बेहतर बनाने के मूल्यांकन उपकरण, और स्वचालन के नियमों तथा निष्पादन का इतिहास दिखाने वाले नियंत्रणों का वर्णन है। मानव संचालक AI द्वारा सुझाई गई कार्रवाइयों को मंज़ूरी भी दे सकते हैं। Palantir के CRO और CLO Ryan Taylor ने कहा कि दोनों कंपनियाँ शुरू से अंत तक की प्रक्रियाओं में Foundry और AIP लागू कर रही हैं, जबकि AI के इस्तेमाल के तरीके पर Changshin का नियंत्रण बना रहेगा।

Changshin का विनिर्माण पैमाना

इस सॉफ़्टवेयर संरचना के साथ Changshin का बड़ा विनिर्माण आधार भी जुड़ा है। 1981 में स्थापित और दक्षिण कोरिया के बुसान में मुख्यालय वाली इस कंपनी ने 1994 में वियतनाम में अपनी पहली विदेशी सहायक कंपनी बनाई और फिर चीन तथा इंडोनेशिया में विस्तार किया। कंपनी में लगभग 80,000 लोग काम करते हैं और उसने बताया कि अप्रैल 2025 तक वह कुल मिलाकर एक अरब जोड़ी जूते बना चुकी थी।

Changshin की कॉर्पोरेट वेबसाइट पर चार देशों और नौ विनिर्माण संयंत्रों का उल्लेख है। वेबसाइट में विनिर्माण के ऐसे दृष्टिकोण का भी वर्णन है, जिसमें डिजिटल तकनीक, डेटा और AI को मिलाया जाता है। Palantir की यह परियोजना इसी दिशा को विकास और उत्पादन के बीच के कार्यप्रवाहों पर लागू करती है, जिनमें नमूनों से जुड़े फैसले, कारखाने में कामकाज और बाद के मॉडलों के लिए प्रतिक्रिया शामिल हैं।

इस संचालन व्यवस्था की कसौटी यह है कि क्या साझा कार्यप्रवाह कारखाने की समस्याओं को इतनी जल्दी सामने लाते हैं कि तालमेल बेहतर हो सके और उपयोगी सबक अगले जूता मॉडल तक पहुँचाए जा सकें। यही प्रतिक्रिया चक्र इस साझेदारी से मिलने वाली अपेक्षित दृश्यता का व्यावहारिक पैमाना है: उत्पादन का अनुभव बाद के मॉडलों को बेहतर बनाने में काम आना चाहिए और समस्याओं की पहले पहचान से विकास और कारखाने की टीमों के बीच समन्वित कार्रवाई होनी चाहिए।