AI ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ? 

ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ AI ਸੁਣਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਅਕਸਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ, ਲਾਈਟ-ਆਊਟ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦੇ ਦਰਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਛਾਲ ਮਾਰਦੇ ਹਨ—ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਪਰ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਆਦਰਸ਼। ਸਥਿਰਤਾ 'ਤੇ ਅਸਲ, ਗੰਭੀਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਅਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਸਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਇਹ ਊਰਜਾ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ, ਅਦਿੱਖ ਖੂਨ, ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਪਤ, ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮਯੋਗ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਭੂਮਿਕਾ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਮੇਰਾ ਆਪਣਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ, ਫੈਕਟਰੀ ਦੇ ਫ਼ਰਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲਣ ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹੁਲਾਰਾ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੱਲ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਹਾਰਕ, ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਪਣਯੋਗ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸੁਧਾਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਹੇਠਲੀ ਲਾਈਨ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਪਦ-ਪ੍ਰਿੰਟ।

ਹਾਈਪ ਤੋਂ ਪਰੇ: ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਦੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਦਿੱਖ ਹੈ. ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ, ਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਯਤਨ ਅਕਸਰ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੇ ਕੰਮ ਹੁੰਦੇ ਸਨ — ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਭਾਵੇਂ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਨਾ, ਇਤਿਹਾਸਕ ਔਸਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਲਕ ਸਮੱਗਰੀ ਆਰਡਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਓਵਰਹੈੱਡ ਵਜੋਂ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ। ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਸਟਨਰ ਉਤਪਾਦਨ ਸਹੂਲਤ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਯਾਦ ਹੈ, ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਨਹੀਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ ਨਾਲ ਲੱਭੋਗੇ. ਹੈਂਡਨ ਜ਼ੀਟਾਈ ਫਾਸਟੇਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਕੰਪਨੀ, ਲਿਮਟਿਡ Yongnian ਵਿੱਚ, ਚੀਨ ਦੇ ਮਿਆਰੀ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਦਿਲ. ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਇੱਕ ਆਮ ਸੀ: ਉੱਚ-ਸ਼ਕਤੀ ਵਾਲੇ ਬੋਲਟ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਬੈਚ ਦੇ ਕੱਚੇ ਸਟੀਲ ਤਾਰ ਦੀ ਖਪਤ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੈਪ ਮੈਟਲ ਵੇਸਟ ਦੋਵੇਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਚੱਲਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਸੀ।

ਅਸੀਂ ਕੋਲਡ ਫੋਰਜਿੰਗ ਹੈਡਰ ਅਤੇ ਥਰਿੱਡ ਰੋਲਰਸ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਐਰੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। AI ਦਾ ਕੰਮ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਸੀ ਬਲਕਿ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਸੀ — ਅੰਬੀਨਟ ਤਾਪਮਾਨ, ਵਾਇਰ ਫੀਡ ਸਪੀਡ, ਡਾਈ ਵੇਅਰ ਇੰਡੀਕੇਟਰ, ਲੁਬਰੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ — ਹਰ ਇੱਕ ਟੁਕੜੇ ਦੇ ਫਾਈਨਲ ਯੂਨਿਟ ਦੇ ਭਾਰ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਨਾਲ। ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਪੈਟਰਨ ਉਭਰਿਆ: ਵਾਇਰ ਫੀਡ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ, ਸੂਖਮ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ, ਸ਼ਿਫਟ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੌਰਾਨ ਵਧਿਆ, ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ 1.8% ਵੱਧ-ਖਪਤ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਇਹ ਕੋਈ ਕਸੂਰ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੇ ਲੌਗ ਕੀਤਾ ਸੀ; ਇਹ ਹਰ ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਟੈਕਸ ਸੀ।

ਫਿਕਸ ਏਆਈ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਫਿਕਸ ਇੱਕ ਮਕੈਨੀਕਲ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਸੀ ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਟਵੀਕ ਸੀ। AI ਨੇ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਪਹਿਲਾ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਹੁਲਾਰਾ ਹੈ: ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਟੀਚੇ ਤੋਂ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟੀਕ, ਗਿਣਨਯੋਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਇਸ ਪਾਸੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ Y ਕਾਰਨ ਪੁਆਇੰਟ X 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ 1.8% ਗੁਆ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਊਰਜਾ: ਸਥਿਰ ਲਾਗਤ ਤੋਂ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੱਕ

ਊਰਜਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਲਟਕਣ ਵਾਲੇ ਫਲ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਿਰਮਾਤਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਊਰਜਾ-ਸੰਬੰਧੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੀਟ ਟ੍ਰੀਟਮੈਂਟ ਜਾਂ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਪਲੇਟਿੰਗ - ਹੈਂਡਨ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਫਾਸਟਨਰ ਉਦਯੋਗ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਆਮ - ਪਾਵਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੋਨੋਲਿਥਿਕ ਬਿੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਸਤੇ ਟੈਰਿਫ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਰ ਜਾਂ ਫਰਨੇਸ ਪ੍ਰੀ-ਹੀਟ ਚੱਕਰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਅਕਸਰ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਐਨਰਜੀ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ AI-ਚਾਲਿਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲੋਡ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਰ ਅਨੁਸੂਚੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ. ਇਸਨੇ ਹਰੇਕ ਭੱਠੀ ਦੀ ਥਰਮਲ ਜੜਤਾ, ਪਲੇਟਿੰਗ ਲਾਈਨਾਂ ਤੋਂ ਅਸਲ ਮੰਗ ਸੰਕੇਤਾਂ, ਅਤੇ ਖੇਤਰੀ ਊਰਜਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਥਾਨਕ ਗਰਿੱਡ ਕਾਰਬਨ ਤੀਬਰਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵੀ ਕੀਤੀ। ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ-ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਚਲਾਓ-ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਦੇਰੀ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵੇਗ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਖੇਤਰੀ ਕਾਰਬਨ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਹੋਣ 'ਤੇ ਪੀਕ ਗਰਿੱਡ ਪੀਰੀਅਡ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਫੋਰਜ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੀ ਐਨੀਲਿੰਗ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ 20 ਮਿੰਟਾਂ ਲਈ ਫਾਸਟਨਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬੈਚ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਮੁਦਰਾ ਲਾਗਤ ਸਮਾਨ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਲਾਗਤ-ਬਚਤ ਨੂੰ ਕਾਰਬਨ-ਕਟੌਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਥਿਰ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਬੱਚਤਾਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਵਿੱਚ ਨਾਟਕੀ ਨਹੀਂ ਸਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਚੌਥਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਪੀਕ ਡਿਮਾਂਡ ਚਾਰਜ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਬਨ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਕਾਫ਼ੀ ਸੀ। ਇਸ ਨੇ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਜਵਾਬਦੇਹ ਵੇਰੀਏਬਲ ਬਣਾਇਆ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਪਿਛੋਕੜ।

ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਦੁਬਿਧਾ

ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਮਾਰਿਆ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬੈਚ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਫਲੋਰ ਮੈਨੇਜਰ ਕੋਲ ਇੱਕ ਟਰੱਕ ਸ਼ਾਮ 4 ਵਜੇ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਟਕਰਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਜੋ ਮੈਂ ਪਾਲਣਾ ਦਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿੱਚ ਬਣਦੇ ਵੇਖੇ ਹਨ। AI ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਓਵਰਰਾਈਡਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਜੇਕਰ ਸਿਸਟਮ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਇੱਕ ਅਟੱਲ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਫੈਕਟਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗ ਹੈ, ਟੇਕਓਵਰ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਗੜਬੜ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਟਿਊਨਿੰਗ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ: ਸਰੋਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਆਧਾਰ ਪੱਥਰ

ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਿਪੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਸਥਿਰਤਾ ਕੋਣ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਘੱਟ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਤੋਂ ਬਚਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇੱਕ ਹਾਈ-ਸਪੀਡ ਵਾਇਰ ਡਰਾਇੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਫਲ ਬੇਅਰਿੰਗ ਸਿਰਫ ਟੁੱਟਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਵਧੇ ਹੋਏ ਰਗੜ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਊਰਜਾ ਡਰਾਅ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਰਨ ਨਾਲ ਸਿਰਫ ਖਿਚਾਅ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਇਹ ਉਪ-ਸਤਹ ਦੇ ਨੁਕਸ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਹਿੱਸੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪੂਰੀ ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।

ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਧੁਨੀ ਅਤੇ ਥਰਮਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਤੋਂ ਸਥਿਤੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵੱਲ ਜਾਣ ਨਾਲ, AI ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੌਲੀ, ਫਾਲਤੂ ਪਤਨ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਕੇਸ ਯਾਦ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਇਸਦੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਦਸਤਖਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਪ੍ਰੈਸਰ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ. ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਲੌਗ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਇਹ ਸਾਰੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੁਆਰਾ ਠੀਕ ਸੀ। ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਨ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਵਾਲਵ ਚਿਪਕਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਯੂਨਿਟ ਨੂੰ ਦਬਾਅ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ 7% ਸਖ਼ਤ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਪਿਆ। ਇਹ 7% ਹੋਰ ਬਿਜਲੀ ਹੈ, ਹਰ ਘੰਟੇ, ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਜੋ ਅਗਲੀ ਨਿਯਤ ਸੇਵਾ ਤੱਕ ਹੋਰ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਖੁੰਝ ਗਈ ਹੋਵੇਗੀ।

ਇੱਥੇ ਸਥਿਰਤਾ ਲਾਭ ਦੋ-ਗੁਣਾ ਹੈ: ਇਹ ਉਪਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਬਰਬਾਦ ਕੀਤੀ ਊਰਜਾ ਨੂੰ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂੰਜੀ ਸੰਪਤੀ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੇਵਾ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਜ਼-ਸਾਮਾਨ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾ ਬਦਲਾਅ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਟੁੱਟ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੰਨਣਾ ਜਿਸਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ: ਅੱਪਸਟਰੀਮ ਲੀਵਰੇਜ

ਪ੍ਰਭਾਵ ਫੈਕਟਰੀ ਦੇ ਗੇਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। Zitai ਫਾਸਟਨਰਜ਼ ਵਰਗੇ ਨਿਰਮਾਤਾ ਲਈ, ਜਿਸਦਾ ਬੀਜਿੰਗ-ਗੁਆਂਗਜ਼ੂ ਰੇਲਵੇ ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਆਵਾਜਾਈ ਧਮਨੀਆਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਸਥਾਨ ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕਲ ਫਾਇਦਾ ਹੈ, AI ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਉਸ ਬਹੁਤ ਫਾਇਦੇ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉੱਨਤ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟਰਾਂਸਪੋਰਟ ਮੋਡਾਂ ਅਤੇ ਰੂਟਾਂ ਦੇ ਕਾਰਬਨ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਨੂੰ ਹਰੇ ਪਰ ਹੌਲੀ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਵਸਤੂ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਵਧੇਰੇ ਸੂਖਮਤਾ ਨਾਲ, ਗ੍ਰਾਹਕਾਂ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਭਾਗ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਇੱਕ ਬਰੈਕਟ ਘੱਟ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਬਦਲਾਅ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ? ਜੇ ਨਿਰਮਾਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਤਾਂ ਕੀ ਘੱਟ ਊਰਜਾ-ਤੀਬਰ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਟੀਲ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਗ੍ਰੇਡ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਟਿਕਾਊ ਡਿਜ਼ਾਈਨ-ਲਈ-ਨਿਰਮਾਣ ਵਾਰਤਾਲਾਪ ਲਈ ਇੱਕ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਆਰਡਰ ਦੇ ਰੱਖੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਲ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਠੋਕਰ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਉਮੀਦਾਂ

ਇਹ ਸਭ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਮੁੰਦਰੀ ਸਫ਼ਰ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਜੋ ਮੈਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਸਮੁੰਦਰੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਉਬਾਲਣਾ: ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ, ਪੌਦੇ-ਵਿਆਪਕ ਡਿਜੀਟਲ ਜੁੜਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਆਪਣੇ ਹੀ ਭਾਰ ਹੇਠ ਮਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਫਲਤਾ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਦਰਦਨਾਕ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਦੀ ਧਾਰਾ ਨੂੰ ਚੁੱਕਣ ਤੋਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ — ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਪਤ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ — ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਨਾਲ। ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਕੇਲ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਦਾ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੈ. ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ, ਵੱਖ-ਵੱਖ PLC ਅਤੇ ਮੈਨੁਅਲ ਲੌਗਸ ਤੋਂ ਸਾਫ਼, ਸਮਾਂ-ਸਮਕਾਲੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ 80% ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਰੋਧ ਦਾ ਵੀ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ AI ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਊਰਜਾ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਿਸੇ ਆਪਰੇਟਰ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਸ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਜੋਂ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ।

ਤਾਂ, AI ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੁਲਾਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਕੋਈ ਜਾਦੂ ਦੀ ਛੜੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡਦਰਸ਼ੀ ਸ਼ੀਸ਼ਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਹੈ। ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੁਕੀਆਂ, ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਅਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਜੀਣਾ ਸਿੱਖ ਲਿਆ ਹੈ - ਵਾਧੂ ਕਿਲੋਵਾਟ-ਘੰਟਾ, ਬਰਬਾਦ ਸਟੀਲ ਦਾ ਗ੍ਰਾਮ, ਮਸ਼ੀਨ ਦਾ ਹੌਲੀ ਸੜਨਾ। ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਬੂਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਚੁਸਤ, ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਪੈਰਾਂ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਨੂੰ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁੰਗੜਦੇ ਹਨ। ਬੂਸਟ ਸੰਚਤ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ, ਅਤੇ ਡੂੰਘਾ ਵਿਹਾਰਕ ਹੈ। ਇਹ ਬੋਰਡਰੂਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਟਿਕਾਊ ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਲਾਲਸਾ ਨੂੰ ਦੁਕਾਨ ਦੇ ਫਲੋਰ 'ਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।