AI എങ്ങനെയാണ് നിർമ്മാണത്തിൽ സുസ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത്? 

ആളുകൾ നിർമ്മാണത്തിൽ AI എന്ന് കേൾക്കുമ്പോൾ, അവർ പലപ്പോഴും പൂർണ്ണമായും സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള, ലൈറ്റ്-ഔട്ട് ഫാക്ടറികളുടെ ദർശനങ്ങളിലേക്ക് കുതിക്കുന്നു-ഒരു മിന്നുന്ന എന്നാൽ കുറച്ച് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ആദർശം. സുസ്ഥിരതയെ ബാധിക്കുന്ന യഥാർത്ഥവും ക്രൂരവുമായ സ്വാധീനം മനുഷ്യരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചല്ല; പ്രവർത്തനച്ചെലവായി ഞങ്ങൾ പരമ്പരാഗതമായി അംഗീകരിച്ചിട്ടുള്ള കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മകൾ കാണാനും പ്രവർത്തിക്കാനുമുള്ള ഞങ്ങളുടെ കഴിവ് വർധിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്. ഊർജ്ജത്തിൻ്റെ നിരന്തരമായ, അദൃശ്യമായ രക്തസ്രാവം, അസംസ്കൃത വസ്തുക്കളുടെ അമിത ഉപഭോഗം, തടയാവുന്ന മാലിന്യങ്ങൾ എന്നിവയിലാണ് AI അതിൻ്റെ ഏറ്റവും മൂല്യവത്തായ പങ്ക് കണ്ടെത്തുന്നത്. ഫാക്‌ടറി നിലകൾ നടത്തുന്നതിലൂടെ രൂപപ്പെടുത്തിയ എൻ്റെ സ്വന്തം വീക്ഷണം, ഉത്തേജനം ഒരു മഹത്തായ പരിഹാരത്തിൽ നിന്നല്ല, മറിച്ച് നിലവിലുള്ള പ്രക്രിയകളിലേക്ക് പ്രായോഗികവും ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതവുമായ ഇടപെടലുകളിൽ നിന്നാണ്. ലക്ഷ്യം പൂർണതയല്ല, അത് കണക്കാക്കുന്നിടത്ത് അളക്കാവുന്ന, ആവർത്തിച്ചുള്ള മെച്ചപ്പെടുത്തലാണ്: അടിവരയും പാരിസ്ഥിതിക കാൽപ്പാടും.

ബിയോണ്ട് ദി ഹൈപ്പിന്: വേസ്റ്റ് സ്‌ട്രീമുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു

ആരംഭ പോയിൻ്റ് ദൃശ്യപരതയാണ്. പതിറ്റാണ്ടുകളായി, സുസ്ഥിരതാ ശ്രമങ്ങൾ പലപ്പോഴും ഊഹക്കച്ചവടമായിരുന്നു-ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിലും ഇല്ലെങ്കിലും ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ, ചരിത്രപരമായ ശരാശരിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബൾക്ക് മെറ്റീരിയൽ ഓർഡറുകൾ, ഒരു നിശ്ചിത ഓവർഹെഡായി ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം. ഒരു ഫാസ്റ്റനർ പ്രൊഡക്ഷൻ ഫെസിലിറ്റിയിലെ ഒരു പ്രോജക്‌റ്റ് ഞാൻ ഓർക്കുന്നു, ഇത് പോലുള്ള ഒരു പ്രധാന കളിക്കാരനുമായി നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത് പോലെയല്ല ഹാൻഡൻ സിറ്റായ് ഫാസ്റ്റനർ നിർമ്മാണ കമ്പനി, ലിമിറ്റഡ്. ചൈനയുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പാർട്ട് പ്രൊഡക്ഷൻ്റെ ഹൃദയമായ യോങ്നിയനിൽ. അവരുടെ വെല്ലുവിളി പൊതുവായ ഒന്നായിരുന്നു: ഉയർന്ന കരുത്തുള്ള ബോൾട്ടുകളുടെ ഓരോ ബാച്ചിലും അസംസ്കൃത സ്റ്റീൽ വയർ ഉപഭോഗത്തിൽ കാര്യമായ വ്യത്യാസം, ഇത് ചെലവിനും സ്ക്രാപ്പ് മെറ്റൽ മാലിന്യത്തിനും കാരണമാകുന്നു. യന്ത്രങ്ങൾ ഓടുന്ന വഴി മാത്രമാണിതെന്നായിരുന്നു അനുമാനം.

കോൾഡ് ഫോർജിംഗ് ഹെഡറുകളിലും ത്രെഡ് റോളറുകളിലും ഞങ്ങൾ താരതമ്യേന ലളിതമായ മെഷീൻ വിഷൻ, സെൻസർ അറേകൾ വിന്യസിച്ചു. AI-യുടെ ജോലി യന്ത്രത്തെ നിയന്ത്രിക്കുക എന്നതല്ല, മറിച്ച് ആയിരക്കണക്കിന് ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകൾ-ആംബിയൻ്റ് താപനില, വയർ ഫീഡ് വേഗത, ഡൈ വെയർ ഇൻഡിക്കേറ്ററുകൾ, ലൂബ്രിക്കേഷൻ മർദ്ദം-ഓരോ ഭാഗത്തിൻ്റെയും അന്തിമ യൂണിറ്റ് ഭാരവും ഗുണനിലവാരവും ഉപയോഗിച്ച് പരസ്പരബന്ധിതമാക്കുക എന്നതായിരുന്നു. ആഴ്ചകൾക്കുള്ളിൽ, പാറ്റേൺ ഉയർന്നുവന്നു: വയർ ഫീഡ് മെക്കാനിസത്തിലെ ഒരു പ്രത്യേക, സൂക്ഷ്മമായ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ, ഷിഫ്റ്റ് മാറ്റങ്ങളിൽ വർദ്ധിച്ചു, സ്ഥിരമായ 1.8% അമിത ഉപഭോഗത്തിന് കാരണമാകുന്നു. ഇത് ആരും ലോഗിൻ ചെയ്ത തെറ്റല്ല; ഓരോ കിലോഗ്രാം മെറ്റീരിയലിനും ഒരു മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന നികുതിയായിരുന്നു അത്.

തിരുത്തൽ AI ആയിരുന്നില്ല. മെക്കാനിക്കൽ അഡ്ജസ്റ്റ്‌മെൻ്റും ഓപ്പറേറ്ററുടെ നടപടിക്രമത്തിൽ വരുത്തിയ മാറ്റവുമായിരുന്നു തിരുത്തൽ. AI രോഗനിർണയം നൽകി. ഇതാണ് ഫസ്റ്റ് ലെവൽ ബൂസ്റ്റ്: ഒരു ദാർശനിക ലക്ഷ്യത്തിൽ നിന്ന് സുസ്ഥിരതയെ കൃത്യമായ, അളക്കാവുന്ന എഞ്ചിനീയറിംഗ് പ്രശ്നമാക്കി മാറ്റുക. Y എന്ന കാരണത്താൽ പോയിൻ്റ് X-ൽ ഞങ്ങളുടെ മെറ്റീരിയലിൻ്റെ 1.8% നഷ്‌ടപ്പെടുന്നതിന് മെറ്റീരിയൽ സംരക്ഷിക്കണം എന്നതിൽ നിന്ന് ഇത് സംഭാഷണത്തെ ചലിപ്പിക്കുന്നു.

ഊർജം: ഫിക്സഡ് കോസ്റ്റ് മുതൽ ഡൈനാമിക് വേരിയബിൾ വരെ

എനർജി മാനേജ്‌മെൻ്റ് എന്നത് താഴ്ന്ന തൂങ്ങിക്കിടക്കുന്ന പഴങ്ങളാൽ നിറഞ്ഞ മറ്റൊരു മേഖലയാണ്. പല നിർമ്മാതാക്കളും, പ്രത്യേകിച്ച് ഹീറ്റ് ട്രീറ്റ്‌മെൻ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഇലക്‌ട്രോപ്ലേറ്റിംഗ് പോലുള്ള ഊർജ-ഇൻ്റൻസീവ് പ്രക്രിയകളിൽ - ഹന്ദാന് ചുറ്റുമുള്ള ഫാസ്റ്റനർ വ്യവസായ ക്ലസ്റ്ററിൽ സാധാരണമാണ് - പവർ ഒരു മോണോലിത്തിക്ക് ബില്ലായി കണക്കാക്കുന്നു. വിലകുറഞ്ഞ താരിഫ് വിൻഡോകളുമായി വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്ന നിശ്ചിത ഷെഡ്യൂളുകളിൽ അവ അനിവാര്യമല്ലാത്ത കംപ്രസ്സറുകളോ ഫർണസ് പ്രീ-ഹീറ്റ് സൈക്കിളുകളോ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം, പക്ഷേ അത് പലപ്പോഴും പരിധിയാണ്.

ഒരു തത്സമയ ഊർജ്ജ നിരീക്ഷണ സംവിധാനവുമായി ഞങ്ങൾ AI- നയിക്കുന്ന പ്രവചന ലോഡ് ബാലൻസിംഗ് സംയോജിപ്പിച്ചു. ഇത് യൂട്ടിലിറ്റി നിരക്ക് ഷെഡ്യൂൾ മാത്രം നോക്കിയില്ല. ഓരോ ചൂളയുടെയും താപ ജഡത്വം, പ്ലേറ്റിംഗ് ലൈനുകളിൽ നിന്നുള്ള യഥാർത്ഥ ഡിമാൻഡ് സിഗ്നലുകൾ, കൂടാതെ പ്രാദേശിക ഊർജ്ജ മിശ്രിത ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രാദേശിക ഗ്രിഡ് കാർബൺ തീവ്രത പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്തു. നിർണ്ണായകമല്ലാത്ത പ്രക്രിയകളിൽ സൂക്ഷ്മ കാലതാമസങ്ങളോ ത്വരിതപ്പെടുത്തലുകളോ സിസ്റ്റത്തിന് പിന്നീട് ശുപാർശ ചെയ്യാനും പിന്നീട് സ്വയം നിർവ്വഹിക്കാനും കഴിയും.

ഉദാഹരണത്തിന്, പണച്ചെലവ് സമാനമാണെങ്കിൽ പോലും, പ്രാദേശിക കാർബൺ കാൽപ്പാടുകൾ ഏറ്റവും കൂടുതലുള്ള ഒരു പീക്ക് ഗ്രിഡ് കാലയളവ് ഒഴിവാക്കാൻ, ഒരു ബാച്ച് ഫാസ്റ്റനറുകൾ പോസ്റ്റ്-ഫോർജ് അനീലിംഗ് ക്യൂവിൽ 20 മിനിറ്റ് അധികമായി പിടിക്കാൻ നിർദ്ദേശിച്ചേക്കാം. ഇത് സ്റ്റാറ്റിക് ഷെഡ്യൂളുകൾക്ക് ഒരിക്കലും സാധിക്കാത്ത വിധത്തിൽ കാർബൺ കുറയ്ക്കലുമായി ചെലവ് ലാഭിക്കുന്നു. ഒരു മണിക്കൂറിലും സമ്പാദ്യം നാടകീയമായിരുന്നില്ല, എന്നാൽ നാലിലൊന്നിലധികം, പീക്ക് ഡിമാൻഡ് ചാർജുകളിലും അനുബന്ധ കാർബൺ കാൽപ്പാടുകളിലും ഗണ്യമായ കുറവുണ്ടായി. ഇത് ഊർജ്ജ ഉപഭോഗത്തെ ചലനാത്മകവും പ്രതികരിക്കുന്നതുമായ ഒരു വേരിയബിളാക്കി, ഒരു പശ്ചാത്തലമല്ല.

ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് ഡിലമ

ഇവിടെയാണ് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രായോഗിക തകരാർ സംഭവിച്ചത്. ഒപ്റ്റിമൽ മോഡൽ ഒരു ബാച്ച് വൈകുമെന്ന് പറഞ്ഞേക്കാം, എന്നാൽ ഫ്ലോർ മാനേജർക്ക് വൈകുന്നേരം 4 മണിക്ക് ഒരു ട്രക്ക് എത്തുന്നുണ്ട്. ശുദ്ധമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷന് ലോജിസ്റ്റിക്സ് യാഥാർത്ഥ്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയും. ഞാൻ കണ്ടിട്ടുള്ള ഏറ്റവും വിജയകരമായ നടപ്പാക്കലുകൾ ഒരു കംപ്ലയൻസ് റേറ്റ് മെട്രിക്കിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. AI നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, മനുഷ്യൻ വിനിയോഗിക്കുന്നു, അസാധുവാക്കലുകളിൽ നിന്ന് സിസ്റ്റം പഠിക്കുന്നു. കാലക്രമേണ, ഷിപ്പിംഗ് ഷെഡ്യൂളുകൾ ഒരു മാറ്റമില്ലാത്ത നിയന്ത്രണമാണെന്ന് സിസ്റ്റം കാണുകയാണെങ്കിൽ, അത് നേരത്തെ തന്നെ ഫാക്‌ടറിംഗ് ആരംഭിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു സഹകരണമാണ്, ഏറ്റെടുക്കലല്ല. ഈ കുഴഞ്ഞുമറിഞ്ഞതും ആവർത്തിക്കുന്നതുമായ ട്യൂണിംഗാണ് അക്കാദമിക് പ്രോജക്റ്റുകളെ യഥാർത്ഥ ലോക ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നത്.

പ്രവചനാത്മക പരിപാലനം: റിസോഴ്സ് എഫിഷ്യൻസിയുടെ മൂലക്കല്ല്

ഇത് ഒരുപക്ഷേ ഏറ്റവും പക്വതയുള്ള പ്രയോഗമാണ്, പക്ഷേ അതിൻ്റെ സുസ്ഥിരത ആംഗിൾ ചിലപ്പോൾ അണ്ടർപ്ലേ ചെയ്യപ്പെടും. ഇത് പ്രവർത്തനരഹിതമായ സമയം ഒഴിവാക്കുക മാത്രമല്ല. ഒരു ഹൈ-സ്പീഡ് വയർ ഡ്രോയിംഗ് മെഷീനിൽ പരാജയപ്പെടുന്ന ബെയറിംഗ് കേവലം തകരുന്നില്ല; ഇത് ആദ്യം വർദ്ധിച്ച ഘർഷണത്തിന് കാരണമാകുന്നു, ഇത് ആഴ്ചകളോളം ഊർജ്ജം വലിച്ചെടുക്കുന്നു. ചെറുതായി ക്രമരഹിതമായ ഒരു മരണം സ്നാപ്പ് ചെയ്യുന്നില്ല; ഇത് ഉപ ഉപരിതല വൈകല്യങ്ങളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ശതമാനം ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു, പൂർണ്ണ ഊർജ്ജവും മെറ്റീരിയലും നിക്ഷേപിച്ചതിന് ശേഷം ഗുണനിലവാര പരിശോധനയിൽ പരാജയപ്പെടുന്ന ഭാഗങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

വൈബ്രേഷൻ, അക്കോസ്റ്റിക്, തെർമൽ അനാലിസിസ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്തതിൽ നിന്ന് വ്യവസ്ഥാധിഷ്ഠിത അറ്റകുറ്റപ്പണികളിലേക്ക് നീങ്ങുന്നതിലൂടെ, AI മോഡലുകൾ പ്രക്രിയകളുടെ സാവധാനത്തിലുള്ളതും പാഴായതുമായ അപചയം തടയുന്നു. മോഡൽ അതിൻ്റെ വൈദ്യുത ഒപ്പിലെ സൂക്ഷ്മമായ മാറ്റത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ശ്രദ്ധയ്ക്കായി ഒരു കംപ്രസർ ഫ്ലാഗ് ചെയ്ത ഒരു കേസ് ഞാൻ ഓർക്കുന്നു. എല്ലാ സ്റ്റാൻഡേർഡ് മെട്രിക്കുകളിലും ഇത് മികച്ചതാണെന്ന് മെയിൻ്റനൻസ് ലോഗ് കാണിച്ചു. പരിശോധനയിൽ, ഒരു ചെറിയ വാൽവ് പറ്റിനിൽക്കാൻ തുടങ്ങി, ഇത് സമ്മർദ്ദം നിലനിർത്താൻ യൂണിറ്റ് 7% കഠിനമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. അടുത്ത ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്‌ത സേവനം വരെ മൂന്ന് മാസത്തേക്ക് നഷ്‌ടമാകുമായിരുന്ന ഒരു പ്രശ്‌നത്തിന് ഓരോ മണിക്കൂറിലും 7% കൂടുതൽ വൈദ്യുതി.

ഇവിടെ സുസ്ഥിരതയുടെ നേട്ടം ഇരട്ടിയാണ്: ഇത് ഉപകരണങ്ങൾ നശിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ പാഴായിപ്പോകുന്ന ഊർജ്ജത്തെ സംരക്ഷിക്കുകയും മൂലധന ആസ്തിയുടെ മൊത്തം സേവനജീവിതം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് യന്ത്രം നിർമ്മിക്കുന്നതിനും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനുമുള്ള പാരിസ്ഥിതിക ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നു. ഉപകരണങ്ങളെ അത് തകരുന്നത് വരെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒന്നായി കണക്കാക്കുന്നതിൽ നിന്ന്, കാര്യക്ഷമത നിരന്തരം കാത്തുസൂക്ഷിക്കേണ്ട ഒരു സംവിധാനമായി അതിനെ കണക്കാക്കുന്നതിലേക്കുള്ള അഗാധമായ മാറ്റമാണിത്.

വിതരണ ശൃംഖലയും രൂപകൽപ്പനയും: അപ്‌സ്ട്രീം ലിവറേജ്

സ്വാധീനം ഫാക്ടറി ഗേറ്റിന് അപ്പുറത്തേക്ക് വ്യാപിക്കുന്നു. ബീജിംഗ്-ഗ്വാങ്‌ഷു റെയിൽവേ പോലുള്ള പ്രധാന ഗതാഗത ധമനികൾക്ക് സമീപമുള്ള സ്ഥാനം ഒരു ലോജിസ്റ്റിക്കൽ നേട്ടമായ Zitai ഫാസ്റ്റനേഴ്‌സ് പോലുള്ള ഒരു നിർമ്മാതാവിന്, AI-ക്ക് സുസ്ഥിരതയ്ക്കായി ആ നേട്ടം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. നൂതന ആസൂത്രണ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ ചെലവും സമയവും മാത്രമല്ല, വ്യത്യസ്ത ഗതാഗത മോഡുകളുടെയും റൂട്ടുകളുടെയും കാർബൺ കാൽപ്പാടും, പച്ചപ്പുള്ളതും എന്നാൽ മന്ദഗതിയിലുള്ളതുമായ ഷിപ്പിംഗ് ഓപ്ഷനുകൾക്കെതിരെ ഇൻവെൻ്ററി ലെവലുകൾ സന്തുലിതമാക്കുന്നു.

കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായി, ഉപഭോക്താക്കളുമായി സഹകരിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്ന ജനറേറ്റീവ് ഡിസൈൻ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഭാഗിക ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ നിർദ്ദേശിക്കാനാകും. ഒരു ചെറിയ ഡിസൈൻ മാറ്റം വരുത്തിയാൽ ഒരു ബ്രാക്കറ്റിന് കുറച്ച് മെറ്റീരിയൽ ഉപയോഗിക്കാനാകുമോ? ഉൽപ്പാദന പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിച്ചാൽ, കുറഞ്ഞ ഊർജ്ജം-ഇൻ്റൻസീവ് പ്രൊഡക്ഷൻ പ്രക്രിയയുള്ള മറ്റൊരു ഗ്രേഡ് സ്റ്റീൽ മതിയാകുമോ? ഇവിടെയാണ് AI സുസ്ഥിര രൂപകല്പന-നിർമ്മാണ സംഭാഷണങ്ങൾക്കുള്ള ഒരു ഉത്തേജകമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, ഉൽപ്പാദന ഓർഡർ സ്ഥാപിക്കുന്നതിന് മുമ്പായി മെറ്റീരിയൽ, ഊർജ്ജ ഭാരം കുറയ്ക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഇത് മൂല്യ ശൃംഖലയിൽ സുസ്ഥിരതയെ മുകളിലേക്ക് നീക്കുന്നു.

ഇടർച്ചകളും റിയലിസ്റ്റിക് പ്രതീക്ഷകളും

അതെല്ലാം സുഗമമായിരുന്നില്ല. ഞാൻ സാക്ഷ്യം വഹിച്ച ഏറ്റവും വലിയ പരാജയ മോഡ് ബോയ് ദ ഓഷ്യൻ സമീപനമാണ്: ആദ്യ ദിവസം മുതൽ ഒരു തികഞ്ഞ, പ്ലാൻ്റ്-വൈഡ് ഡിജിറ്റൽ ഇരട്ട നിർമ്മിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ തകരുന്നു, മോഡലുകൾ വളരെ സങ്കീർണ്ണമായിത്തീരുന്നു, കൂടാതെ പദ്ധതി സ്വന്തം ഭാരത്തിൽ മരിക്കുന്നു. മെറ്റീരിയൽ അമിതമായ ഉപഭോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം പോലെ, വേദനാജനകമായ ഒരൊറ്റ മാലിന്യ സ്ട്രീം തിരഞ്ഞെടുത്ത് അത് പരിഹരിക്കുന്നതിൽ നിന്നാണ് വിജയം. മൂല്യം തെളിയിക്കുക, തുടർന്ന് സ്കെയിൽ ചെയ്യുക.

മറ്റൊരു പ്രശ്നം ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരമാണ്. പഴയ പ്രൊഡക്ഷൻ ലൈനുകളിൽ, വ്യത്യസ്‌ത PLC-കളിൽ നിന്നും മാനുവൽ ലോഗുകളിൽ നിന്നും വൃത്തിയുള്ളതും സമയ സമന്വയിപ്പിച്ചതുമായ ഡാറ്റ നേടുന്നത് ഒരു മഹത്തായ കടമയാണ്. ചിലപ്പോൾ, പ്രാരംഭ പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ 80% വിശ്വസനീയമായ ഒരു ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ സാംസ്കാരിക പ്രതിരോധവും നേരിടുന്നു; AI യുടെ നിർദ്ദേശം ഊർജ്ജം ലാഭിക്കുകയും ഒരു ഓപ്പറേറ്റർക്ക് ഒരു ചുവടുവെപ്പ് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നുവെങ്കിൽ, അത് അവരുടെ ജോലി എളുപ്പമാക്കുന്നതോ ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ളതോ ആയി രൂപപ്പെടുത്തിയില്ലെങ്കിൽ അത് അവഗണിക്കപ്പെടും.

അപ്പോൾ, എങ്ങനെയാണ് AI യഥാർത്ഥത്തിൽ സുസ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത്? അതൊരു മാന്ത്രിക വടിയല്ല. ഇത് ഒരു ഭൂതക്കണ്ണാടിയും നിരന്തര കാൽക്കുലേറ്ററുമാണ്. നമ്മൾ ജീവിക്കാൻ പഠിച്ച മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന, വിലകൂടിയ കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മ-അധിക കിലോവാട്ട് മണിക്കൂർ, പാഴായ ഗ്രാം സ്റ്റീൽ, ഒരു യന്ത്രത്തിൻ്റെ സാവധാനത്തിലുള്ള ക്ഷയം എന്നിവയിൽ ഇത് വെളിച്ചം വീശുന്നു. മെച്ചപ്പെട്ട പ്രക്രിയകളിലെ നിക്ഷേപങ്ങളെ ന്യായീകരിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ തെളിവുകൾ ഇത് പ്രദാനം ചെയ്യുന്നു, ഒപ്പം കാര്യങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിൻ്റെ പാരിസ്ഥിതിക കാൽപ്പാടുകളെ കൂട്ടായി ചുരുക്കുന്ന, കൂടുതൽ അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ മനുഷ്യരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. ബൂസ്റ്റ് സഞ്ചിതവും ആവർത്തനപരവും ആഴത്തിൽ പ്രായോഗികവുമാണ്. ഒരു ബോർഡ് റൂമിലെ റിപ്പോർട്ടിൽ നിന്നുള്ള സുസ്ഥിരമായ നിർമ്മാണത്തിൻ്റെ അഭിലാഷത്തെ ഇത് ഷോപ്പ് ഫ്ലോറിലെ ദൈനംദിന പരിശീലനമാക്കി മാറ്റുന്നു.