AI କିପରି ଉତ୍ପାଦନରେ ସ୍ଥିରତା ବୃଦ୍ଧି କରେ? 

ଯେତେବେଳେ ଲୋକମାନେ ଉତ୍ପାଦନରେ AI ଶୁଣନ୍ତି, ସେମାନେ ପ୍ରାୟତ fully ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ସ୍ autonomous ୟଂଶାସିତ, ଲାଇଟ୍ ଆଉଟ୍ କାରଖାନାଗୁଡ଼ିକର ଦୃଶ୍ୟକୁ ଡେଇଁପଡନ୍ତି - ଏକ ଚମତ୍କାର କିନ୍ତୁ କିଛି ମାତ୍ରାରେ ବିଭ୍ରାନ୍ତକାରୀ ଆଦର୍ଶ | ସ୍ଥିରତା ଉପରେ ପ୍ରକୃତ, ଗ୍ରୀଟି ପ୍ରଭାବ ମଣିଷକୁ ବଦଳାଇବା ବିଷୟରେ ନୁହେଁ; ଏହା ଆମର ଅପାରଗତା ଦେଖିବା ଏବଂ କାର୍ଯ୍ୟ କରିବା ପାଇଁ ଆମର ଦକ୍ଷତା ବୃଦ୍ଧି ବିଷୟରେ, ଯାହାକୁ ଆମେ ପାରମ୍ପାରିକ ଭାବରେ କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ ଖର୍ଚ୍ଚ ଭାବରେ ଗ୍ରହଣ କରିଛୁ | ଏହା ସ୍ଥିର, ଅଦୃଶ୍ୟ ଶକ୍ତିର ରକ୍ତ, କଞ୍ଚାମାଲ ଅତ୍ୟଧିକ ବ୍ୟବହାର, ଏବଂ ପ୍ରତିରୋଧଯୋଗ୍ୟ ବର୍ଜ୍ୟବସ୍ତୁରେ ଅଛି ଯାହା AI ଏହାର ବହୁମୂଲ୍ୟ ଭୂମିକା ପାଇଥାଏ | ମୋର ନିଜସ୍ୱ ଦୃଷ୍ଟିକୋଣ, କାରଖାନା ଚଟାଣରେ ଚାଲିବା ଦ୍ aped ାରା ଆକୃଷ୍ଟ ହୋଇଛି, ବୃଦ୍ଧି ହେଉଛି ଏକ ବୃହତ ସମାଧାନରୁ ନୁହେଁ, ବରଂ ବିଦ୍ୟମାନ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ବ୍ୟବହାରିକ, ତଥ୍ୟ ଚାଳିତ ହସ୍ତକ୍ଷେପରୁ | ଲକ୍ଷ୍ୟ ସିଦ୍ଧତା ନୁହେଁ, କିନ୍ତୁ ମାପଯୋଗ୍ୟ, ପୁନରାବୃତ୍ତି ଉନ୍ନତି ଯେଉଁଠାରେ ଏହା ଗଣନା କରେ: ନିମ୍ନ ରେଖା ଏବଂ ପରିବେଶ ପାଦଚିହ୍ନ |

ହାଇପ୍ରୋଫାଇଲ୍: ବର୍ଜ୍ୟବସ୍ତୁକୁ ପିନପଏଣ୍ଟ୍ କରିବା |

ପ୍ରାରମ୍ଭ ବିନ୍ଦୁ ହେଉଛି ଦୃଶ୍ୟମାନତା | ଦଶନ୍ଧି ଧରି, ସ୍ଥିରତା ପ୍ରୟାସ ପ୍ରାୟତ gu ଅନୁମାନ କରାଯାଉଥିଲା - ନିର୍ଦ୍ଧିଷ୍ଟ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଆବଶ୍ୟକ କି ନୁହେଁ, historical ତିହାସିକ ହାରାହାରି ଉପରେ ଆଧାର କରି ବଲ୍କ ସାମଗ୍ରୀ ଅର୍ଡର, ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ଓଭରହେଡ୍ ଭାବରେ ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର | ମୁଁ ଏକ ଫାଷ୍ଟେନର୍ ଉତ୍ପାଦନ ସୁବିଧାରେ ଏକ ପ୍ରୋଜେକ୍ଟକୁ ମନେ ପକାଉଛି, ଏକ ପ୍ରମୁଖ ଖେଳାଳୀ ସହିତ ତୁମେ ଯାହା ପାଇବ ତାହା ତୁଳନାରେ ନୁହେଁ | ହ୍ୟାଣ୍ଡାନ୍ ଜିଟାଇ ଫାଷ୍ଟେନର୍ ଉତ୍ପାଦନ କୋ, ଲିମିଟେଡ୍ | ୟୋଙ୍ଗନିଆରେ, ଚାଇନାର ମାନକ ଅଂଶ ଉତ୍ପାଦନର ହୃଦୟ | ସେମାନଙ୍କର ଆହ୍ a ାନ ଏକ ସାଧାରଣ ଥିଲା: ଉଚ୍ଚ-ଶକ୍ତି ବୋଲ୍ଟର ବ୍ୟାଚ୍ ପ୍ରତି କଞ୍ଚା ଷ୍ଟିଲ୍ ତାର ବ୍ୟବହାରରେ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଭିନ୍ନତା, ଯାହା ଉଭୟ ମୂଲ୍ୟ ଏବଂ ସ୍କ୍ରାପ୍ ଧାତୁ ବର୍ଜ୍ୟବସ୍ତୁକୁ ନେଇଥାଏ | ଅନୁମାନଟି ଥିଲା ଯେ, ଯନ୍ତ୍ରଗୁଡ଼ିକ ଠିକ୍ ସେହିପରି ଥିଲା |

ଶୀତଳ ଫର୍ଜିଙ୍ଗ୍ ହେଡର୍ ଏବଂ ଥ୍ରେଡ୍ ରୋଲର୍ ଉପରେ ଆମେ ଅପେକ୍ଷାକୃତ ସରଳ ମେସିନ୍ ଭିଜନ୍ ଏବଂ ସେନ୍ସର ଆରେ ନିୟୋଜିତ କରିଛୁ | AI ର କାର୍ଯ୍ୟ ଯନ୍ତ୍ରକୁ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ କରିବା ନୁହେଁ ବରଂ ହଜାରେ ଡାଟା ପଏଣ୍ଟ - ପରିବେଶ ତାପମାତ୍ରା, ତାର ଫିଡ୍ ସ୍ପିଡ୍, ମରିବା ପରିଧାନ ସୂଚକ, ତେଲ ଲଗାଇବା ଚାପ - ପ୍ରତ୍ୟେକ ଖଣ୍ଡର ଅନ୍ତିମ ୟୁନିଟ୍ ଓଜନ ଏବଂ ଗୁଣ ସହିତ ସମ୍ପର୍କ କରିବା | ସପ୍ତାହ ମଧ୍ୟରେ, pattern ାଞ୍ଚା ଉତ୍ପନ୍ନ ହେଲା: ତାର ଫିଡ୍ ଯନ୍ତ୍ରକ in ଶଳରେ ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ, ସୂକ୍ଷ୍ମ ପରିବର୍ତ୍ତନ, ଶିଫ୍ଟ ପରିବର୍ତ୍ତନ ସମୟରେ ବ ac ିଗଲା, କ୍ରମାଗତ 1.8% ଅତ୍ୟଧିକ ବ୍ୟବହାର ଘଟାଉଥିଲା | ଏହା କ a ଣସି ଦୋଷ ନୁହେଁ ଯେ କେହି ଲଗ୍ କରିଥିଲେ; ପ୍ରତ୍ୟେକ କିଲୋଗ୍ରାମ ସାମଗ୍ରୀ ଉପରେ ଏହା ଏକ ଲୁକ୍କାୟିତ ଟ୍ୟାକ୍ସ ଥିଲା |

ଫିକ୍ସ AI ନୁହେଁ | ଫିକ୍ସଟି ଏକ ଯାନ୍ତ୍ରିକ ଆଡଜଷ୍ଟମେଣ୍ଟ୍ ଏବଂ ଅପରେଟର୍ ପ୍ରଣାଳୀରେ ଏକ ଟ୍ୱିକ୍ | AI ରୋଗ ନିର୍ଣ୍ଣୟ ପ୍ରଦାନ କଲା | ଏହା ହେଉଛି ପ୍ରଥମ ସ୍ତରର ବୃଦ୍ଧି: ଦାର୍ଶନିକ ଲକ୍ଷ୍ୟରୁ ସ୍ଥିରତାକୁ ଏକ ସଠିକ୍, ପରିମାଣ ଯୋଗ୍ୟ ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ସମସ୍ୟାରେ ପରିଣତ କରିବା | ଏହା ବାର୍ତ୍ତାଳାପକୁ ଘୁଞ୍ଚାଏ ଯାହାକୁ ଆମେ ସାମଗ୍ରୀ ସଞ୍ଚୟ କରିବା ଉଚିତ କାରଣ Y. କାରଣରୁ ଆମର X ସାମଗ୍ରୀରେ 1.8% ହରାଉଛି |

ଶକ୍ତି: ସ୍ଥିର ମୂଲ୍ୟଠାରୁ ଡାଇନାମିକ୍ ଭେରିଏବଲ୍ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ |

ଶକ୍ତି ପରିଚାଳନା ହେଉଛି କମ୍ hang ୁଲୁଥିବା ଫଳ ସହିତ ଅନ୍ୟ ଏକ କ୍ଷେତ୍ର | ଅନେକ ଉତ୍ପାଦକ, ବିଶେଷତ energy ଉତ୍ତାପ ଚିକିତ୍ସା କିମ୍ବା ଇଲେକ୍ଟ୍ରୋପ୍ଲେଟିଂ ପରି ଶକ୍ତି-ପ୍ରଚେଷ୍ଟା ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ - ହାଣ୍ଡାନ୍ର ଫାଷ୍ଟେନର୍ ଇଣ୍ଡଷ୍ଟ୍ରି କ୍ଲଷ୍ଟରରେ ସାଧାରଣ - ଶକ୍ତିକୁ ଏକଚାଟିଆ ବିଲ୍ ଭାବରେ ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତି | ସେମାନେ ଶସ୍ତା ଶୁଳ୍କ ୱିଣ୍ଡୋ ସହିତ ସଜ୍ଜିତ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ କାର୍ଯ୍ୟସୂଚୀରେ ଅଣ-ଅତ୍ୟାବଶ୍ୟକ ସଙ୍କୋଚକ କିମ୍ବା ଚୁଲା ପ୍ରି-ଉତ୍ତାପ ଚକ୍ର ଚଳାଇ ପାରନ୍ତି, କିନ୍ତୁ ତାହା ପ୍ରାୟତ the ସୀମା ଅଟେ |

ଆମେ ଏକ ବାସ୍ତବ ସମୟର ଶକ୍ତି ମନିଟରିଂ ସିଷ୍ଟମ୍ ସହିତ AI- ଚାଳିତ ପୂର୍ବାନୁମାନ ଭାର ସନ୍ତୁଳନକୁ ଏକତ୍ରିତ କରିଛୁ | ଏହା କେବଳ ଉପଯୋଗୀତା ହାର ସୂଚୀକୁ ଦେଖିନଥିଲା | ଏହା ପ୍ରତ୍ୟେକ ଚୁଲାର ତାପଜ ନିଷ୍କ୍ରିୟତା, ପ linesingে ଟିଂ ଲାଇନରୁ ପ୍ରକୃତ ଚାହିଦା ସଙ୍କେତ, ଏବଂ ଆଞ୍ଚଳିକ ଶକ୍ତି ମିଶ୍ରଣ ତଥ୍ୟ ଉପରେ ଆଧାର କରି ସ୍ଥାନୀୟ ଗ୍ରୀଡ୍ କାର୍ବନ ତୀବ୍ରତାର ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିଥିଲା ​​| ସିଷ୍ଟମ୍ ତାପରେ ପରାମର୍ଶ ଦେଇପାରେ - ଏବଂ ପରେ, ସ୍ aut ତ onom ସ୍ପୃତ ଭାବରେ ଏକଜେକ୍ୟୁଟ୍ - ଅଣ-ଜଟିଳ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ମାଇକ୍ରୋ-ବିଳମ୍ବ କିମ୍ବା ତ୍ୱରାନ୍ୱିତ |

ଉଦାହରଣ ସ୍ .ରୁପ, ଏହା ହୁଏତ ଏକ ବ୍ୟାଚ୍ ଫାଷ୍ଟେନର୍ ପୋଷ୍ଟ-ଫୋର୍ଜ୍ ଆନ୍ନାଲିଙ୍ଗ୍ କ୍ୟୁରେ ଅତିରିକ୍ତ 20 ମିନିଟ୍ ପାଇଁ ଏକ ଶିଖର ଗ୍ରୀଡ୍ ଅବଧିକୁ ଏଡାଇବା ପାଇଁ ପରାମର୍ଶ ଦେଇପାରେ ଯେତେବେଳେ ଆଞ୍ଚଳିକ କାର୍ବନ ଫୁଟ୍ ପ୍ରିଣ୍ଟ ସର୍ବାଧିକ ଥିଲା, ଯଦିଓ ମୁଦ୍ରା ମୂଲ୍ୟ ସମାନ ଥିଲା | ଏହା କାର୍ବନ-ହ୍ରାସ ସହିତ ମୂଲ୍ୟ-ସଞ୍ଚୟକୁ ଏକ ସ୍ଥିରିକୃତ କାର୍ଯ୍ୟସୂଚୀ କେବେ ବି କରିପାରିବ ନାହିଁ | କ single ଣସି ଘଣ୍ଟାରେ ସଞ୍ଚୟ ନାଟକୀୟ ହୋଇନଥିଲା, କିନ୍ତୁ ଏକ ଚତୁର୍ଥାଂଶରୁ ଅଧିକ ସମୟ ମଧ୍ୟରେ ଶିଖର ଚାହିଦା ହ୍ରାସ ଏବଂ ଜଡିତ କାର୍ବନ ଫୁଟ୍ ପ୍ରିଣ୍ଟ ଯଥେଷ୍ଟ ଥିଲା | ଏହା ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାରକୁ ଏକ ଗତିଶୀଳ, ପ୍ରତିକ୍ରିୟାଶୀଳ ଭେରିଏବଲ୍, ପୃଷ୍ଠଭୂମି ନୁହେଁ |

ହ୍ୟୁମାନ୍-ଇନ୍-ଲୁପ୍ ଡିଲେମା |

ଏହିଠାରେ ଆପଣ ଏକ ବ୍ୟବହାରିକ ସ୍ନାଗ୍ ମାରନ୍ତି | ସର୍ବୋଚ୍ଚ ମଡେଲ୍ ହୁଏତ ଏକ ବ୍ୟାଚ୍ ବିଳମ୍ବ କରିବାକୁ କହିପାରେ, କିନ୍ତୁ ଫ୍ଲୋର୍ ମ୍ୟାନେଜରଙ୍କର ଏକ ଟ୍ରକ୍ 4 PM ରେ ପହଞ୍ଚୁଛି | ଶୁଦ୍ଧ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ଲଜିଷ୍ଟିକ୍ ବାସ୍ତବତା ସହିତ ସଂଘର୍ଷ କରିପାରେ | ସବୁଠାରୁ ସଫଳ କାର୍ଯ୍ୟକାରିତା ମୁଁ ଏକ ଅନୁପାଳନ ହାର ମେଟ୍ରିକରେ ନିର୍ମାଣ ଦେଖିଛି | AI ପ୍ରସ୍ତାବ ଦେଇଥାଏ, ମଣିଷ ନିଷ୍କାସନ କରେ, ଏବଂ ସିଷ୍ଟମ ଓଭରବ୍ରିଡରୁ ଶିଖେ | ସମୟ ସହିତ, ଯଦି ସିଷ୍ଟମ୍ ଦେଖେ ଯେ ସିପିଂ କାର୍ଯ୍ୟସୂଚୀ ଏକ ଅକ୍ଷୟ ପ୍ରତିବନ୍ଧକ, ଏହା ଏହା ପୂର୍ବରୁ ଫ୍ୟାକ୍ଟ୍ରି କରିବା ଆରମ୍ଭ କରେ | ଏହା ଏକ ସହଯୋଗ, ଏକ ନିଆଯିବା ନୁହେଁ | ଏହି ବିଶୃଙ୍ଖଳିତ, ପୁନରାବୃତ୍ତି ଟ୍ୟୁନିଂ ହେଉଛି ବାସ୍ତବ ଦୁନିଆ ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକରୁ ଏକାଡେମିକ୍ ପ୍ରୋଜେକ୍ଟଗୁଡ଼ିକୁ ପୃଥକ କରେ |

ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ: ଉତ୍ସ ଦକ୍ଷତାର କୋଣାର୍କ |

ଏହା ବୋଧହୁଏ ସବୁଠାରୁ ପରିପକ୍ୱ ପ୍ରୟୋଗ, କିନ୍ତୁ ଏହାର ସ୍ଥିରତା କୋଣ ବେଳେବେଳେ ଅଣ୍ଡରପ୍ଲେଡ୍ | ଏହା କେବଳ ଡାଉନଟାଇମକୁ ଏଡାଇବା ବିଷୟରେ ନୁହେଁ | ଏକ ହାଇ ସ୍ପିଡ୍ ତାରର ଚିତ୍ରାଙ୍କନ ଯନ୍ତ୍ରରେ ଏକ ବିଫଳତା କେବଳ ଭାଙ୍ଗିବ ନାହିଁ; ଏହା ପ୍ରଥମେ ବର୍ଦ୍ଧିତ ଘର୍ଷଣ ସୃଷ୍ଟି କରେ, ସପ୍ତାହେ ପାଇଁ ଶକ୍ତି ଡ୍ରକୁ ଚଲାଇଥାଏ | ସାମାନ୍ୟ ଭୁଲ୍ ମରିବା କେବଳ ସ୍ନାପ୍ ନୁହେଁ; ଏହା ଉପ-ପୃଷ୍ଠ ତ୍ରୁଟିର ଏକ ବ rising ୁଥିବା ଶତକଡ଼ା ଉତ୍ପାଦନ କରିଥାଏ, ଯାହାକି ଅଂଶଗୁଡିକରେ ପରିଣତ ହୁଏ ଯାହା ପୂର୍ଣ୍ଣ ଶକ୍ତି ଏବଂ ସାମଗ୍ରୀରେ ବିନିଯୋଗ ହେବା ପରେ ଗୁଣାତ୍ମକ ଯାଞ୍ଚରେ ବିଫଳ ହୁଏ |

କମ୍ପନ, ଆକାଶବାଣୀ, ଏବଂ ତାପଜ ବିଶ୍ଳେଷଣ ବ୍ୟବହାର କରି ନିର୍ଧାରିତ ସ୍ଥିତିରୁ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣକୁ ଯାଇ, AI ମଡେଲଗୁଡିକ ପ୍ରକ୍ରିୟାର ମନ୍ଥର, ଅପଚୟ ଅବକ୍ଷୟକୁ ରୋକିଥାଏ | ମୋର ଏକ ମାମଲା ମନେ ଅଛି ଯେଉଁଠାରେ ମଡେଲ୍ ଏହାର ବ electrical ଦୁତିକ ସ୍ ature ାକ୍ଷରର ସୂକ୍ଷ୍ମ ପରିବର୍ତ୍ତନ ଉପରେ ଆଧାର କରି ଧ୍ୟାନ ପାଇଁ ଏକ ସଙ୍କୋଚକକୁ ଫ୍ଲାଗ୍ କରିଥିଲା ​​| ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଲଗ୍ ଦର୍ଶାଇଲା ଯେ ଏହା ସମସ୍ତ ମାନକ ମେଟ୍ରିକ୍ ଦ୍ୱାରା ଭଲ ଅଟେ | ଯାଞ୍ଚ ପରେ, ଏକ ଛୋଟ ଭଲଭ୍ ଷ୍ଟିକ୍ ହେବାକୁ ଲାଗିଲା, ଯାହା ଚାପକୁ ବଜାୟ ରଖିବା ପାଇଁ ୟୁନିଟ୍ 7% କଠିନ ପରିଶ୍ରମ କଲା | ତାହା ହେଉଛି 7% ଅଧିକ ବିଦ୍ୟୁତ୍, ପ୍ରତି ଘଣ୍ଟାରେ, ଏକ ସମସ୍ୟା ପାଇଁ ଯାହା ପରବର୍ତ୍ତୀ ନିର୍ଦ୍ଧାରିତ ସେବା ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଆଉ ତିନିମାସ ପାଇଁ ବଞ୍ଚିତ ହୋଇଥାନ୍ତା |

ଏଠାରେ ସ୍ଥାୟୀତ୍ୱ ଲାଭ ଦୁଇଗୁଣ ଅଟେ: ଏହା ଉପକରଣକୁ ଖରାପ କରି ଶକ୍ତି ନଷ୍ଟ କରିଥାଏ ଏବଂ ପୁଞ୍ଜି ସମ୍ପତ୍ତିର ସମୁଦାୟ ସେବା ଜୀବନକୁ ବ ends ାଇଥାଏ, ଉତ୍ପାଦନର ପରିବେଶ ମୂଲ୍ୟ ହ୍ରାସ କରିଥାଏ ଏବଂ ମେସିନ୍ ବଦଳାଇଥାଏ | ଯନ୍ତ୍ରପାତିଗୁଡିକୁ ଏପରି କିଛି ପରି ବ୍ୟବହାର କରିବା ଠାରୁ ଏହା ଏକ ଗଭୀର ପରିବର୍ତ୍ତନ, ଯେପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଏହା ଭାଙ୍ଗିବା ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଚାଲିବ, ଏହାକୁ ଏକ ସିଷ୍ଟମ୍ ଭାବରେ ବ୍ୟବହାର କରିବା ଯାହାର ଦକ୍ଷତା କ୍ରମାଗତ ଭାବରେ ଜଗି ରହିବା ଆବଶ୍ୟକ |

ଯୋଗାଣ ଶୃଙ୍ଖଳା ଏବଂ ଡିଜାଇନ୍: ଅପଷ୍ଟ୍ରିମ୍ ଲିଭରେଜ୍ |

ଏହାର ପ୍ରଭାବ କାରଖାନା ଫାଟକ ବାହାରେ ବିସ୍ତାରିତ | ଜିତାଇ ଫାଷ୍ଟେନର୍ସ ପରି ଏକ ଉତ୍ପାଦକଙ୍କ ପାଇଁ, ଯାହାର ବେଜିଂ-ଗୁଆଙ୍ଗଜୋ ରେଲୱେ ପରି ପ୍ରମୁଖ ପରିବହନ ଧମନୀ ନିକଟରେ ଏକ ଲଜିଷ୍ଟିକ୍ ସୁବିଧା, AI ସ୍ଥିରତା ପାଇଁ ସେହି ସୁବିଧାକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିପାରିବ | ଉନ୍ନତ ଯୋଜନା ପ୍ରଣାଳୀ ବର୍ତ୍ତମାନ କେବଳ ମୂଲ୍ୟ ଏବଂ ସମୟ ନୁହେଁ, ବିଭିନ୍ନ ପରିବହନ ମୋଡ୍ ଏବଂ ମାର୍ଗର ଅଙ୍ଗାରକାମ୍ଳ ପାଦଚିହ୍ନ, ସବୁଜ କିନ୍ତୁ ଧୀର ପରିବହନ ବିକଳ୍ପଗୁଡ଼ିକ ସହିତ ଭଣ୍ଡାର ସ୍ତରକୁ ସନ୍ତୁଳିତ କରିପାରେ |

ଅଧିକ ସୂକ୍ଷ୍ମ ଭାବରେ, ଜେନେରେଟିଭ୍ ଡିଜାଇନ୍ ଆଲଗୋରିଦମ, ଗ୍ରାହକଙ୍କ ସହଯୋଗରେ ବ୍ୟବହୃତ, ଅଂଶ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ପାଇଁ ପରାମର୍ଶ ଦେଇପାରେ | ସାମାନ୍ୟ ଡିଜାଇନ୍ ପରିବର୍ତ୍ତନ ହେଲେ ଏକ ବ୍ରାକେଟ୍ କମ୍ ପଦାର୍ଥ ବ୍ୟବହାର କରିପାରିବ କି? କମ୍ ଶକ୍ତି-ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟା ସହିତ ଏକ ଭିନ୍ନ ଗ୍ରେଡ୍ ଇସ୍ପାତ, ଯଦି ଉତ୍ପାଦନ ପାରାମିଟରଗୁଡିକ ସଜାଡାଯାଏ, ଯଥେଷ୍ଟ ହୋଇପାରେ କି? ଏହିଠାରେ AI ସ୍ଥାୟୀ ଡିଜାଇନ୍-ଉତ୍ପାଦନ ବାର୍ତ୍ତାଳାପ ପାଇଁ ଏକ ଅନୁକ୍ରମଣିକା ଭାବରେ କାର୍ଯ୍ୟ କରିଥାଏ, ଉତ୍ପାଦନ କ୍ରମାଙ୍କ ସ୍ଥାନିତ ହେବା ପୂର୍ବରୁ ସାମଗ୍ରୀ ଏବଂ ଶକ୍ତି ଭାରକୁ ହ୍ରାସ କରିଥାଏ | ଏହା ମୂଲ୍ୟ ଶୃଙ୍ଖଳରେ ସ୍ଥିରତାକୁ ଅପଷ୍ଟ୍ରିମକୁ ଘୁଞ୍ଚାଏ |

Umb ୁଣ୍ଟିବା ବ୍ଲକ ଏବଂ ବାସ୍ତବବାଦୀ ଆଶା |

ଏହା ସମସ୍ତେ ସୁଗମ ଯାତ୍ରା କରିନାହାଁନ୍ତି | ସବୁଠାରୁ ବଡ ବିଫଳତା ମୋଡ୍ ଯାହା ମୁଁ ଦେଖିଛି ତାହା ହେଉଛି ସମୁଦ୍ର ଆଭିମୁଖ୍ୟକୁ ଫୁଟାଇବା: ପ୍ରଥମ ଦିନରୁ ଏକ ସିଦ୍ଧ, ଉଦ୍ଭିଦ-ପ୍ରଶସ୍ତ ଡିଜିଟାଲ୍ ଯାଆଁଳା ନିର୍ମାଣ କରିବାକୁ ଚେଷ୍ଟା କରିବା | ଡାଟା ଭିତ୍ତିଭୂମି ଭାଙ୍ଗିଯାଏ, ମଡେଲଗୁଡିକ ଅତ୍ୟଧିକ ଜଟିଳ ହୋଇଯାଏ, ଏବଂ ପ୍ରକଳ୍ପଟି ନିଜ ଓଜନ ତଳେ ମରିଯାଏ | ସଫଳତା ଏକ, ଯନ୍ତ୍ରଣାଦାୟକ ବର୍ଜ୍ୟବସ୍ତୁକୁ ବାଛିବା - ସାମଗ୍ରୀ ଅତ୍ୟଧିକ ବ୍ୟବହାର ଉଦାହରଣ ପରି - ଏବଂ ଏହାର ସମାଧାନରୁ ଆସିଥାଏ | ମୂଲ୍ୟ ପ୍ରମାଣ କର, ତାପରେ ସ୍କେଲ କର |

ଅନ୍ୟ ଏକ ସମସ୍ୟା ହେଉଛି ଡାଟା ଗୁଣବତ୍ତା | ପୁରୁଣା ଉତ୍ପାଦନ ରେଖା ଉପରେ, ଭିନ୍ନ PLC ଏବଂ ମାନୁଆଲ୍ ଲଗ୍ ରୁ ସଫା, ସମୟ-ସିଙ୍କ୍ରୋନାଇଜଡ୍ ତଥ୍ୟ ପାଇବା ଏକ ସ୍ମରଣୀୟ କାର୍ଯ୍ୟ | ବେଳେବେଳେ, ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ପ୍ରକଳ୍ପର 80% କେବଳ ଏକ ନିର୍ଭରଯୋଗ୍ୟ ଡାଟା ପାଇପଲାଇନ ନିର୍ମାଣ କରୁଛି | ଆପଣ ମଧ୍ୟ ସାଂସ୍କୃତିକ ପ୍ରତିରୋଧର ସମ୍ମୁଖୀନ ହୁଅନ୍ତି; ଯଦି AI ର ପରାମର୍ଶ ଶକ୍ତି ସଞ୍ଚୟ କରେ କିନ୍ତୁ ଏକ ଅପରେଟର ପାଇଁ ଏକ ପଦକ୍ଷେପ ଯୋଗ କରେ, ତେବେ ଏହାକୁ ଅଣଦେଖା କରାଯିବ ଯଦି ଏହା ସେମାନଙ୍କ କାର୍ଯ୍ୟକୁ ସହଜ କିମ୍ବା ଦୀର୍ଘ ସମୟ ମଧ୍ୟରେ ଅଧିକ ସ୍ଥିର କରିବା ଭଳି ଫ୍ରେମ୍ ହୋଇନଥାଏ |

ତେବେ, AI କିପରି ସ୍ଥିରତା ବୃଦ୍ଧି କରେ? ଏହା ଏକ ମ୍ୟାଜିକ୍ ୱାଣ୍ଡ୍ ନୁହେଁ | ଏହା ଏକ ବଡ଼ ଆକାରର ଗ୍ଲାସ ଏବଂ ଏକ ନିରନ୍ତର କାଲକୁଲେଟର | ଏହା ଲୁକ୍କାୟିତ, ମହଙ୍ଗା ଅପାରଗତା ଉପରେ ଆଲୋକ ପ୍ରଦାନ କରେ ଯାହା ସହିତ ଆମେ ବଞ୍ଚିବାକୁ ଶିଖିଲୁ - ଅତିରିକ୍ତ କିଲୋୱାଟ ଘଣ୍ଟା, ଇସ୍ପାତର ନଷ୍ଟ ହୋଇଥିବା ଗ୍ରାମ୍, ଏକ ଯନ୍ତ୍ରର ଧୀର କ୍ଷୟ | ଉନ୍ନତ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ବିନିଯୋଗକୁ ଯଥାର୍ଥତା ଦେବା ପାଇଁ ଏହା ଆବଶ୍ୟକ ପ୍ରମାଣ ପ୍ରଦାନ କରେ ଏବଂ ମନୁଷ୍ୟକୁ ଅଧିକ ଚତୁର, ଅଧିକ ସୂଚନାପୂର୍ଣ୍ଣ ନିଷ୍ପତ୍ତି ନେବାକୁ ଶକ୍ତି ପ୍ରଦାନ କରେ ଯାହା ସାମୂହିକ ଭାବରେ ଜିନିଷ ତିଆରି କରିବାର ପରିବେଶ ପାଦ ଚିହ୍ନକୁ ସଙ୍କୋଚନ କରେ | ବୃଦ୍ଧି ଏକତ୍ରିତ, ପୁନରାବୃତ୍ତି ଏବଂ ଗଭୀର ବ୍ୟବହାରିକ | ଏହା ଏକ ବୋର୍ଡରୁମରେ ଥିବା ଏକ ରିପୋର୍ଟରୁ ଦୋକାନ ଚଟାଣରେ ଏକ ଦ daily ନନ୍ଦିନ ଅଭ୍ୟାସରେ ସ୍ଥାୟୀ ଉତ୍ପାଦନର ଅଭିଳାଷକୁ ପରିଣତ କରେ |