پينٽ جو دڪان هاڻي ڊور جي مصنوعي ذهانت تي ڀروسو ڪري سگهي ٿو

Dürr پيش ڪري ٿو ترقي يافته تجزيي، رنگ جي دڪانن لاءِ پهرين مارڪيٽ لاءِ تيار AI ايپليڪيشن.DXQanalyze پراڊڪٽ سيريز ۾ جديد ماڊل جو حصو، هي حل ميڪيڪل انجنيئرنگ شعبي ۾ جديد آئي ٽي ٽيڪنالاجي ۽ ڊور جي تجربي کي ضم ڪري ٿو، خرابين جي ذريعن کي سڃاڻي ٿو، بهتر سار سنڀال جي پروگرامن جي وضاحت ڪري ٿو، اڳ ۾ اڻڄاتل لاڳاپن کي ٽريڪ ڪري ٿو ۽ هن علم کي استعمال ڪري ٿو خود سکيا اصول استعمال ڪندي سسٽم کي الگورتھم.

ڇو ٽڪرا اڪثر ڪري ساڳيا عيب ڏيکاريندا آهن؟جڏهن تازو آهي ته روبوٽ ۾ هڪ ميڪر مشين کي روڪڻ کان سواء تبديل ڪري سگهجي ٿو؟انهن سوالن جا درست ۽ درست جواب حاصل ڪرڻ پائيدار معاشي ڪاميابيءَ لاءِ بنيادي آهي ڇو ته اها هر نقص يا هر غير ضروري سار سنڀال جنهن کان بچي سگهجي ٿو پئسو بچائي ٿو يا پيداوار جي معيار کي بهتر بڻائي ٿو."هاڻي کان اڳ، اتي تمام ٿورا ڪنڪريٽ حل هئا جيڪي اسان کي فوري طور تي معيار جي خرابين يا ناڪامين جي نشاندهي ڪرڻ جي اجازت ڏين ها.۽ جيڪڏهن موجود هئا، اهي عام طور تي ڊيٽا يا آزمائشي-۽-غلطي جي ڪوششن جي سخت دستي تشخيص تي ٻڌل هئا.اهو عمل هاڻي مصنوعي ذهانت جي مهرباني گهڻو وڌيڪ صحيح ۽ خودڪار آهي“، وضاحت ڪري ٿو گيرارڊ الونسو گارسيا، وائيس پريزيڊنٽ ايم اي ايس اينڊ ڪنٽرول سسٽم Dürr ۾.
Dürr's DXQanalyze ڊجيٽل پراڊڪٽ سيريز، جنهن ۾ اڳ ۾ ئي شامل هئا ڊيٽا حاصل ڪرڻ جا ماڊل پيداوار جي ڊيٽا حاصل ڪرڻ لاءِ، ان کي ڏسڻ لاءِ Visual Analytics، ۽ اسٽريمنگ اينالائيٽڪس، هاڻي ڳڻپ ڪري سگهن ٿا نئين سيلف لرننگ Advanced Analytics پلانٽ ۽ پروسيس مانيٽرنگ سسٽم تي.

AI ايپليڪيشن کي ان جي ياداشت آهي
اعليٰ تجزيي جي خاصيت اها آهي ته هي ماڊل وڏي مقدار ۾ ڊيٽا کي گڏ ڪري ٿو جنهن ۾ تاريخي ڊيٽا به شامل آهي مشين سکيا سان.ان جو مطلب اهو آهي ته سيلف لرننگ AI ايپليڪيشن کي پنهنجي ميموري هوندي آهي ۽ ان ڪري اها ماضي جي معلومات کي استعمال ڪري سگهي ٿي ته جيئن ڊيٽا جي وڏي مقدار ۾ پيچيده باهمي لاڳاپن کي سڃاڻي سگهي ۽ مستقبل ۾ ڪنهن واقعي جي اڳڪٿي ڪري سگهي ٿي جيڪا موجوده صورتحال جي بنياد تي اعليٰ درجي جي درستگي سان. مشين جون حالتون.رنگن جي دڪانن ۾ ھن لاءِ ڪيتريون ئي ايپليڪيشنون آھن، ڇا ته جزو، عمل، يا ٻوٽي جي سطح تي.

اڳڪٿي واري سار سنڀال پلانٽ جي گھٽتائي کي گھٽائي ٿي
جڏهن اهو اجزاء تي اچي ٿو، ترقي يافته تجزيي جو مقصد پيش گوئي جي سار سنڀال ۽ مرمت جي معلومات ذريعي، مثال طور هڪ ميڪر جي باقي خدمت زندگي جي اڳڪٿي ڪندي.جيڪڏهن جزو تمام جلدي تبديل ڪيو وڃي، اسپيئر پارٽس جي قيمت وڌائي ٿي ۽ نتيجي ۾ عام مرمت جي قيمت غير ضروري طور تي وڌي ٿي.ٻئي طرف، جيڪڏهن اهو تمام گهڻي عرصي تائين هليو وڃي ٿو، اهو ڪوٽنگ جي عمل ۽ مشين جي اسٽاپ دوران معيار جي مسئلن جو سبب بڻجي سگهي ٿو.اعليٰ تجزيي شروع ٿئي ٿي لباس جي اشارن کي سکڻ سان ۽ لباس جي عارضي نمونن کي استعمال ڪندي اعليٰ فريڪوئنسي روبوٽ ڊيٽا.جيئن ته ڊيٽا کي مسلسل رڪارڊ ۽ مانيٽر ڪيو وڃي ٿو، مشين لرننگ ماڊل انفرادي طور تي لاڳاپيل جزن جي عمر جي رجحانن کي حقيقي استعمال جي بنياد تي سڃاڻي ٿو ۽ اهڙي طرح حساب ڪري ٿو وڌ کان وڌ متبادل وقت.

مسلسل درجه حرارت وکر مشين جي سکيا ذريعي ٺاهيل
اعليٰ تجزياتي معيار کي بهتر بڻائي ٿو پروسيس جي سطح تي بي ضابطگين جي نشاندهي ڪندي، مثال طور تندور ۾ گرمي پد جي وکر کي ترتيب ڏيڻ سان.هينئر تائين، ٺاهيندڙن کي صرف ماپ جي رنن دوران سينسرز طرفان مقرر ڪيل ڊيٽا هئي.بهرحال، گرميءَ جا وکر جيڪي ڪار جي جسم جي مٿاڇري جي معيار جي لحاظ کان بنيادي اهميت رکن ٿا، اوون جي عمر کان وٺي، ماپ جي وچ ۾ وقفي دوران مختلف ٿين ٿا.هي لباس ماحولي حالتن ۾ ڦيرڦار جو سبب بڻائيندو آهي، مثال طور هوا جي وهڪري جي شدت ۾.”هن وقت تائين، هزارين جسم پيدا ڪيا ويا آهن بغير ڄاڻ جي صحيح درجه حرارت جنهن تي انفرادي جسم کي گرم ڪيو ويو آهي.مشين لرننگ استعمال ڪندي، اسان جو ڳوڙهي تجزياتي ماڊل نقل ڪري ٿو ته مختلف حالتن ۾ درجه حرارت ڪيئن بدلجي ٿو.هي اسان جي گراهڪن کي پيش ڪري ٿو معيار جو هڪ مستقل ثبوت هر فرد جي حصي لاءِ ۽ انهن کي اجازت ڏئي ٿو ته هو بي ضابطگين جي نشاندهي ڪن“، وضاحت ڪري ٿو گيرارڊ الونسو گارشيا.

اعلي فرسٽ رن جي شرح مجموعي سامان جي اثرائتي وڌائي ٿي
جيئن ته امپلانٽ لاءِ، DXQplant.analytics سافٽ ويئر استعمال ڪيو ويندو آهي ڳوڙهي تجزياتي ماڊل سان ميلاپ ۾ ته جيئن سامان جي مجموعي تاثير کي وڌايو وڃي.جرمن ٺاهيندڙ جو ذھني حل مخصوص ماڊل جي قسمن، مخصوص رنگن يا انفرادي جسم جي حصن ۾ بار بار معيار جي خرابين کي ٽريڪ ڪري ٿو.اهو گراهڪ کي سمجهڻ جي اجازت ڏئي ٿو ته پيداوار جي عمل ۾ ڪهڙو قدم انحراف لاء ذميوار آهي.اهڙين خرابين ۽ سببن جي لاڳاپن کي تمام ابتدائي مرحلي ۾ مداخلت جي اجازت ڏيڻ سان مستقبل ۾ پهرين رن جي شرح وڌائي ويندي.

پلانٽ انجنيئرنگ ۽ ڊجيٽل ماهر جي وچ ۾ ميلاپ
AI-مطابقت رکندڙ ڊيٽا ماڊلز کي ترقي ڪرڻ هڪ تمام پيچيده عمل آهي.حقيقت ۾، مشين جي سکيا سان هڪ ذهين نتيجو پيدا ڪرڻ لاء، اهو ڪافي ناهي ته ڊيٽا جي اڻ ڄاڻايل مقدار کي "سمارٽ" الگورتھم ۾ داخل ڪرڻ لاء.لاڳاپيل سگنلن کي گڏ ڪيو وڃي، احتياط سان چونڊيو وڃي ۽ پيداوار جي اضافي معلومات سان ضم ڪيو وڃي.Dürr هڪ سافٽ ويئر ڊزائين ڪرڻ جي قابل هو جيڪو مختلف استعمال جي منظرنامن کي سپورٽ ڪري ٿو، مشين جي سکيا واري ماڊل لاء رن ٽائم ماحول فراهم ڪري ٿو ۽ ماڊل ٽريننگ شروع ڪري ٿو."هن حل کي ترقي ڪرڻ هڪ حقيقي چئلينج هو ڇو ته اتي ڪو صحيح مشين سکيا وارو ماڊل نه هو ۽ نه ئي مناسب رن ٽائم ماحول جيڪو اسان استعمال ڪري سگهون ها.پلانٽ جي سطح تي AI کي استعمال ڪرڻ جي قابل ٿيڻ لاءِ، اسان ميڪيڪل ۽ پلانٽ انجنيئرنگ جي ڄاڻ کي اسان جي ڊجيٽل فيڪٽري جي ماهرن سان گڏ ڪيو آهي.اهو رنگن جي دڪانن لاءِ پهريون مصنوعي ذهانت حل جو سبب بڻيو“، گيرارڊ الونسو گارسيا چوي ٿو.

اعليٰ تجزيي کي ترقي ڪرڻ لاءِ مهارت ۽ علم گڏيل
ڊيٽا سائنسدانن، ڪمپيوٽر سائنسدانن ۽ پروسيس جي ماهرن تي مشتمل هڪ بين الضابطه ٽيم هن ذهين حل کي تيار ڪيو.Dürr ڪيترن ئي وڏن گاڏين ٺاهيندڙن سان تعاون جي ڀائيواري ۾ پڻ داخل ڪيو آهي.هن طريقي سان، ڊولپرز وٽ حقيقي زندگي جي پيداوار جي ڊيٽا ۽ بيٽا سائيٽ ماحول جي پيداوار ۾ مختلف ايپليڪيشن ڪيسن لاء.پهريون، الورورٿمس کي تربيت ڏني وئي ليبارٽري ۾ وڏي تعداد ۾ ٽيسٽ ڪيس استعمال ڪندي.ان کان پوء، الورورٿمس حقيقي زندگي جي آپريشن دوران سائيٽ تي سکيا جاري رکيا ۽ پاڻ کي ماحول ۽ استعمال جي حالتن سان ترتيب ڏنو.بيٽا مرحلو تازو ئي ڪاميابيءَ سان مڪمل ڪيو ويو ۽ ڏيکاريو ويو ته ان ۾ ڪيتري AI صلاحيت آهي.پهرين عملي ايپليڪيشنون ڏيکاري رهيا آهن ته ڊور کان سافٽ ويئر ٻوٽن جي دستيابي ۽ رنگ ٿيل جسم جي سطح جي معيار کي بهتر بڻائي ٿو.