AI ಸುಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ? 

AI ಸುಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಜನರು ಕೇಳಿದಾಗ, ತಕ್ಷಣದ ಆಲೋಚನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭವ್ಯವಾದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಿಗೆ ಜಿಗಿಯುತ್ತದೆ: ಜಾಗತಿಕ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ರಾತ್ರೋರಾತ್ರಿ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವುದು. ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ತಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ನೆಲದ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮವು ಹೆಚ್ಚು ಹರಳಿನ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಗೊಂದಲಮಯ ಮತ್ತು ಬೆಳ್ಳಿಯ ಬುಲೆಟ್‌ನಿಂದ ದೂರವಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ನೋಡಿದ್ದೇನೆ. AI ನಿರ್ವಾತದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆ-ಅದು ಅಲ್ಲ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಮರ್ಥವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಹುದುಗಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಅದರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ಹರಿವುಗಳು, ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ತ್ಯಾಜ್ಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು. ಇದು ನಿಜವಾಗಿ ಆಡುವ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಎಡವಿ ಬೀಳುವ ಕೆಲವು ಪ್ರದೇಶಗಳ ಮೂಲಕ ನನಗೆ ನಡೆಯಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಿ.

ಕಾಂಕ್ರೀಟ್: ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್

ಫಾಸ್ಟೆನರ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ಘಟಕದಂತಹ ವಿಶಿಷ್ಟ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಶಕ್ತಿಯ ಹೊರೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ; ಫೋರ್ಜಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಶಾಖ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಇದು ಸ್ಪೈಕ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಐತಿಹಾಸಿಕ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳವಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ನಾವು ಹೆಬೈಯಲ್ಲಿನ ಸೌಲಭ್ಯದಲ್ಲಿ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ-ಯೋಂಗ್ನಿಯನ್ ಜಿಲ್ಲೆಯ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಗುರಿಯು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸುವುದು ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ಬೇಡಿಕೆಯ ಸ್ಪೈಕ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ದಿಗ್ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸುವುದು. ಇದರ ಫಲಿತಾಂಶವು ಗರಿಷ್ಠ-ಲೋಡ್ ಶುಲ್ಕಗಳಲ್ಲಿ 7-8% ಕಡಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ನೇರವಾಗಿ ಇಂಗಾಲದ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ನೂರಾರು ಕುಲುಮೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೆಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಚಿತ ಪರಿಣಾಮವು ಗಣನೀಯವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ AI ಯೋಚಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ; ಇದು ತುಂಬಾ ಗದ್ದಲದ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಇದು ಟ್ರಿಕಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ. ಅನೇಕ ಸಸ್ಯಗಳು, ಸಹ ಗಣನೀಯವಾದವುಗಳನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತವೆ ಹಟ್ಟನ್ ಜಿಟೈ ಫಾಸ್ಟೆನರ್ ಮ್ಯಾನ್ಯೂಫ್ಯಾಕ್ಚರಿಂಗ್ ಕಂ, ಲಿಮಿಟೆಡ್., ಪರಂಪರೆಯ SCADA ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಅಂಗಡಿಯ ಮಹಡಿಯಿಂದ ಕ್ಲೀನ್, ಸಮಯ-ಮುದ್ರೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮೊದಲ ಅಡಚಣೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪೋಷಿಸಲು ಮೂಲಭೂತ IoT ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ನಾವು ವಾರಗಳನ್ನು ಕಳೆದಿದ್ದೇವೆ - ಹೊಳಪು ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ ಹಂತವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಇಲ್ಲದೆ, ಯಾವುದೇ AI ಮಾದರಿಯು ಕೇವಲ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವ್ಯಾಯಾಮವಾಗಿದೆ. ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ https://www.zitaifasteners.com ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಸುಸ್ಥಿರತೆಯ ಲಾಭವು ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಪರಸ್ಪರ ಮಾತನಾಡಲು ಎಂದಿಗೂ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸದ ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳ ಸಮಗ್ರ ಏಕೀಕರಣದಲ್ಲಿ.

ಮತ್ತೊಂದು ಕೋನವು ವಸ್ತು ಇಳುವರಿಯಾಗಿದೆ. ಫಾಸ್ಟೆನರ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ, ಕಾಯಿಲ್ ಸ್ಟೀಲ್ ಪಂಚ್ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ AI-ಚಾಲಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈಗ ಸ್ಟಾಂಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ದೋಷಗಳಿಗಾಗಿ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತ್ಯಾಜ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕತ್ತರಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ನಾವು ಇದನ್ನು ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಪೈಲಟ್ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಸೆಟಪ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಬ್ಯಾಚ್ ರನ್‌ಗಳಿಗೆ ROI ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ: ಸಮರ್ಥನೀಯತೆಗಾಗಿ AI ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಪಾವತಿಸಲು ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣದ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಪಕ್ವತೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ.

ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಹಿಡನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್

ಸಾರಿಗೆಯು ಬೃಹತ್ ಕಾರ್ಬನ್ ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಮಾರ್ಗದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಪಾತ್ರವು ಚಿರಪರಿಚಿತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಅದನ್ನು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬೀಜಿಂಗ್-ಗುವಾಂಗ್‌ಝೌ ರೈಲ್ವೆ ಮತ್ತು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಹೆದ್ದಾರಿ 107 ಬಳಿ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿರುವ ತಯಾರಕರಿಗೆ, Zitai ನಂತಹ, ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಕೇವಲ ಕಡಿಮೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತಿಲ್ಲ. ಇದು ಭಾಗಶಃ ಲೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸುವುದು, ಪೋರ್ಟ್ ವಿಳಂಬಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಟ್ರಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಐಡಲ್ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಹ ಅಪವರ್ತನಗೊಳಿಸುವುದು. ನಾವು ಇದನ್ನು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತಂದಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಇಂಧನ ಉಳಿತಾಯವು ಸುಮಾರು 12% ನಷ್ಟಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಿಸ್ಟಂನ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ರವಾನೆದಾರರು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದರು, ಅವರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಅನುಭವವನ್ನು ನಂಬುತ್ತಾರೆ - ಇದು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಮಾನವ-AI ಸಹಯೋಗದ ಸವಾಲು.

ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ದಾಸ್ತಾನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಇದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ದಾಸ್ತಾನುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಂಡವಾಳ ಮತ್ತು ಜಾಗವನ್ನು ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ತ್ಯಾಜ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಶೆಲ್ಫ್-ಲೈಫ್ ಕಾಳಜಿಯೊಂದಿಗೆ ಲೇಪಿತ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಫಾಸ್ಟೆನರ್‌ಗಳಿಗೆ). ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾ, ಕಾಲೋಚಿತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾದ ಆರ್ಥಿಕ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳು ದಾಸ್ತಾನು ಮಟ್ಟವನ್ನು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಸ್ಟಾಕ್-ಔಟ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸದೆ ನಾವು ಸುರಕ್ಷತಾ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು 15% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಿದ ಒಂದು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಾನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ. ಆದರೆ ಹಠಾತ್ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ನೀತಿ ಬದಲಾವಣೆಯು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಿದಾಗ ಮಾದರಿಯು ಅದ್ಭುತವಾಗಿ ವಿಫಲವಾಯಿತು - ಅಂತಹ ಕಪ್ಪು ಹಂಸ ಘಟನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿಲ್ಲ. AI ಮಾದರಿಗಳು ಅವರು ನೋಡಿದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಇದು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಅವರು ಹೊಸ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಆಘಾತಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತಾರೆ.

ವಿಸ್ತೃತ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯು ಅದು ವಿಸ್ತಾರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಆರ್ಥಿಕ ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉತ್ಪನ್ನದ ಜೀವನಚಕ್ರ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾದ ಸೌರ ಫಾರ್ಮ್‌ನಿಂದ ಫಾಸ್ಟೆನರ್‌ಗಳ ಬ್ಯಾಚ್ ಮರು-ಬಳಕೆ ಅಥವಾ ಮರುಬಳಕೆಗಾಗಿ ಯಾವಾಗ ಲಭ್ಯವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಅದು ಊಹಿಸಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ವರ್ಜಿನ್ ವಸ್ತುಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಇನ್ನೂ ಹೊಸದಾಗಿದೆ, ಆದರೆ EU ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಯೋಜನೆಗಳು ಇದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿವೆ. ಇದು ಸುಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕೇವಲ ದಕ್ಷತೆಯಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸೈಕ್ಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾನಿಟರಿಂಗ್, ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಪುಶ್

ಇಂದು ಸುಸ್ಥಿರತೆಗೆ ಕಠಿಣ ಅಳತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. AI ಪರಿಸರದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತ್ಯಾಜ್ಯನೀರಿನ ಮಾಸಿಕ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಬದಲಿಗೆ, AI ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವೇದಕ ಜಾಲಗಳು ನಿರಂತರ, ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಲೋಹಲೇಪ ಕಾರ್ಯಾಗಾರದಲ್ಲಿ ಬಾಷ್ಪಶೀಲ ಸಾವಯವ ಸಂಯುಕ್ತ (VOC) ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ನಾವು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. AI ಕೇವಲ ಅಳತೆ ಮಾಡಲಿಲ್ಲ; ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉತ್ಪಾದನಾ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಎಮಿಷನ್ ಸ್ಪೈಕ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆ, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವೆಚ್ಚ ಕೇಂದ್ರದಿಂದ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಒಳನೋಟದ ಮೂಲವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಒಂದು ವಿಷಯ; ಅದನ್ನು ನಂಬುವುದು ಇನ್ನೊಂದು. AI- ರಚಿತವಾದ ಸಮರ್ಥನೀಯತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ESG ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಗಾಗಿ ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ದಾಖಲೆಗಳ ಅಗತ್ಯತೆಯ ನಡುವೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಒತ್ತಡವಿದೆ. ನಿಯಂತ್ರಕರು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆದಾರರು ಕಾರ್ಬನ್ ಅಕೌಂಟಿಂಗ್‌ನ AI ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ನಂಬಬಹುದೇ? ಡೇಟಾ ಕ್ರಂಚಿಂಗ್‌ನ ಭಾರ ಎತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು AI ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಾವು ಇದ್ದೇವೆ, ಆದರೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮಾನವ ತಜ್ಞರು ಇನ್ನೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಉಪಕರಣವು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ವೃತ್ತಿಪರ ತೀರ್ಪಿನ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಬದಲಿಸಿಲ್ಲ.

ಮ್ಯಾಕ್ರೋ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, AI ಸಂಕೀರ್ಣ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಇಂಗಾಲದ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪೂರೈಕೆದಾರ ಪೋರ್ಟಲ್‌ಗಳು, ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಮ್ಯಾನಿಫೆಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಎನರ್ಜಿ ಬಿಲ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ವಿಶಾಲವಾದ ಉತ್ಪಾದನಾ ನೆಲೆಯ ಭಾಗವಾಗಿರುವ Zitai ಯಂತಹ ಕಂಪನಿಗೆ, ಸ್ಕೋಪ್ 3 ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಒತ್ತಡದಲ್ಲಿರುವ ಯುರೋಪ್ ಅಥವಾ ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾದಲ್ಲಿನ ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಈ ಗೋಚರತೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸುಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಬದ್ಧತೆಯಿಂದ ವ್ಯಾಪಾರದ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ, ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಘಟಕವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೋಸಗಳು ಮತ್ತು ಕಡೆಗಣಿಸಲಾದ ವೆಚ್ಚಗಳು

ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಧನಾತ್ಮಕ ಅಲ್ಲ. ದೊಡ್ಡ AI ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಚಾಲನೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ವೆಚ್ಚವು ಸ್ವತಃ ಪರಿಸರದ ಹೊರೆಯಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಖಾನೆಯಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಯೋಜನೆಯು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಕ್ಲೌಡ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಬಳಸುವ ಶಕ್ತಿಯ ವಿರುದ್ಧ ತೂಗಬೇಕು. ನಮ್ಮ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ, ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ವಿವೇಚನಾರಹಿತ ಶಕ್ತಿಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ವಿಶೇಷ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಬದಲಾಯಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಸರಳವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಯು 1% ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ 80% ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. AI ಮೂಲಕ ಸಮರ್ಥನೀಯತೆಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಇನ್ನೊಂದರ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಅಪಾಯವೂ ಇದೆ. ನಾವು ಒಮ್ಮೆ ಶಕ್ತಿಯ ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ಕೆಲವು ಉಪಕರಣಗಳ ಮೇಲೆ ಉಡುಗೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು, ಹೆಚ್ಚು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬದಲಿ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವಸ್ತು ತ್ಯಾಜ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ನಿಜವಾದ ಸಮರ್ಥನೀಯತೆಯು ಸ್ಥಳೀಯ ಗರಿಷ್ಠತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ಸಿಸ್ಟಮ್-ವೈಡ್ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಒಟ್ಟು ಪ್ರಭಾವ. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಹು-ಉದ್ದೇಶದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಮಾನವ ಅಂಶ. AI-ಚಾಲಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನುರಿತ ಸಿಬ್ಬಂದಿ, ಬದಲಾವಣೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮುಂಗಡ ಬಂಡವಾಳದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ಬೆಲ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ, ಆದ್ಯತೆಯು ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಆದೇಶದ ನೆರವೇರಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಸುಸ್ಥಿರತೆಯ ವಾದವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ಅಲ್ಪ-ಮಧ್ಯಮ-ಅವಧಿಯ ಆರ್ಥಿಕ ಲಾಭದೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿಕೊಂಡಿರಬೇಕು. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಾನು ನೋಡಿದ ಅತ್ಯಂತ ಯಶಸ್ವಿ ಪೈಲಟ್‌ಗಳು ಕಡಿಮೆ ನೇತಾಡುವ ಹಣ್ಣುಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ: ದುಬಾರಿ ಅಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ತ್ಯಾಜ್ಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಥವಾ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳೊಳಗೆ ಮರುಪಾವತಿ ಮಾಡುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಲೈಟಿಂಗ್/ಹೀಟಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು.

ಮುಂದೆ ನೋಡುತ್ತಿರುವುದು: ಏಕೀಕರಣ, ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯಲ್ಲ

ಆದ್ದರಿಂದ, AI ಸಮರ್ಥನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ? ಇದು ಉತ್ತಮ ಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮಿನುಗುವ, ಸ್ವತಂತ್ರ AI ಮೂಲಕ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಉತ್ಪಾದನೆ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯಂತಹ ಉದ್ಯಮಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸ್ಟಾಕ್‌ಗೆ ಅದರ ಕ್ರಮೇಣ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅನ್ಸೆಕ್ಸಿ, ಏಕೀಕರಣದ ಮೂಲಕ. ಇದು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಮರ್ಥನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ದಕ್ಷತೆ ಈ ಹಿಂದೆ ಅಗೋಚರವಾಗಿರುವ ತ್ಯಾಜ್ಯ ಹೊಳೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ, ಸ್ಪಂದಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಭವಿಷ್ಯವು, ನನ್ನ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ, ಎಂಬೆಡೆಡ್ AI ನಲ್ಲಿದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಕನಿಷ್ಠ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಅದರ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಯಂತ್ರ ಅಥವಾ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಕಡಿಮೆ-ಇಂಗಾಲದ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಇದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಉಪಕ್ರಮವಲ್ಲ. ಯೋಂಗ್ನಿಯನ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ನೆಲೆಯಂತಹ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿನ ಕೆಲಸವು ಅದರ ದಟ್ಟವಾದ ತಯಾರಕರ ಜಾಲದೊಂದಿಗೆ, ಈ ಸಮಗ್ರ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮೈದಾನವಾಗಿದೆ.

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, AI ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಸಮರ್ಥನೀಯತೆಗೆ ಅದರ ಕೊಡುಗೆಯು ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕೈಗಳು ಮತ್ತು ಅವರು ಪರಿಹರಿಸಲು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದ ನಿರ್ದೇಶಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಬೂಸ್ಟ್ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಮೇಲೆ ಪಟ್ಟುಹಿಡಿದ ಗಮನದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ, ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಲಾಭಗಳು, ನಾವು ಈಗ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಯಾಣವಾಗಿದೆ, ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದಿಂದ ತುಂಬಿದೆ, ಪ್ರಚೋದನಕಾರಿ ಚಕ್ರದಿಂದ ದೂರವಿದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿಯೇ ಸುಸ್ಥಿರ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅದರ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.