AI صنعتي استحڪام کي ڪيئن وڌائي ٿو؟ 

جڏهن ماڻهو AI ۽ استحڪام جي باري ۾ ڳالهائيندا آهن، گفتگو اڪثر ڪري سڌو سنئون مستقبل جي خوابن ڏانهن ڇڪيندي آهي: خودمختيار گرڊ، خود بخود شهرين. حقيقي پيداوار جي خندق ۾، حقيقت وڌيڪ سخت ۽ وڌندڙ آهي. حقيقي واڌارو انسانن کي روبوٽ سان تبديل ڪرڻ بابت ناهي؛ اهو سسٽم ۾ فيصلا سازي کي وڌائڻ بابت آهي جيڪي بدنام طور تي فضول ۽ مبهم آهن. غلط فڪر اهو آهي ته استحڪام صرف گهٽ توانائي استعمال ڪرڻ بابت آهي. اهو وڌيڪ اونهو آهي- اهو سسٽماتي وسيلن جي ڄاڻ بابت آهي، خام مال کان لاجسٽڪس تائين، ۽ اهو آهي جتي مشين سکيا جا ماڊل، نه رڳو عام AI، خاموشيء سان راند کي تبديل ڪري رهيا آهن.

فائونڊيشن: ڊيٽا فڊيليٽي ۽ ڊارڪ فيڪٽري فلور

توهان منظم نه ٿا ڪري سگهو جيڪي توهان ماپ نٿا ڪري سگهو، ۽ سالن تائين، صنعتي استحڪام جو اندازو لڳايو ويو هو. اسان وٽ توانائي جا بل هئا، ها، پر پيداوار واري لائن 3 تي هڪ مخصوص بيچ تي واپرائڻ ۾ هڪ اسپيڪ سان لاڳاپو اڪثر ناممڪن هو. پهريون، غير معمولي قدم آهي سينسر جي ڦهلائڻ ۽ ڊيٽا جي تاريخ سازي. مون ٻوٽا ڏٺا آهن جتي ليڊيسي ڪمپريسر سسٽم تي سادي وائبريشن ۽ تھرمل سينسرز کي انسٽال ڪرڻ سان سائيڪل جي نااهلي کي ظاهر ڪيو ويو آهي جيڪي انهن جي پاور ڊرا جو 15 سيڪڙو ضايع ڪن ٿا. AI فروغ هتي شروع ٿئي ٿو: توانائي ۽ مادي وهڪري جو هڪ اعليٰ مخلص ڊجيٽل ٽوئن ٺاهڻ. هن بنياد کان سواء، ڪنهن به پائيدار دعوي صرف مارڪيٽنگ آهي.

هي پلگ ۽ راند نه آهي. سڀ کان وڏي رڪاوٽ ڊيٽا سائلوس آهي. پيداوار جي ڊيٽا MES ۾ رکي ٿي، ٻئي سسٽم ۾ معيار جي ڊيٽا، ۽ يوٽيلٽي ميٽر مان توانائي ڊيٽا. هڪ وقت سان هم وقت سازي وارو نظارو حاصل ڪرڻ هڪ خواب آهي. اسان هڪ پروجيڪٽ تي مهينا گذاريا صرف ڊيٽا پائپ لائن جي تعمير ڪرڻ کان اڳ ڪنهن به ماڊل کي تربيت ڏني وڃي. اهم هڪ فينسي الگورٿم نه هو، پر هڪ مضبوط ڊيٽا آنٽولوجي- هر ڊيٽا پوائنٽ کي حوالي سان ٽيگ ڪرڻ (مشين ID، پروسيس قدم، پراڊڪٽ SKU). هي گرينولرٽي اها آهي جيڪا بعد ۾ بامعني استحڪام تجزيي جي اجازت ڏئي ٿي.

هڪ فاسٽنر ٺاهيندڙ تي غور ڪريو، جهڙوڪ Handan Zitai Fastener Manufacturing Co., Ltd.. انهن جي عمل ۾ اسٽيمپنگ، ٿريڊنگ، گرمي علاج، ۽ پليٽ شامل آهن. هر اسٽيج ۾ مختلف توانائي پروفائلز ۽ مادي پيداوار آهن. انهن جي ڀٽن کي اوزار ڏيڻ ۽ غسل خاني کي پليٽ ڪرڻ سان، اهي هڪ مهيني يوٽيلٽي اوسط کان في ڪلوگرام-آءُوٽ انرجي لاڳت تائين منتقل ٿي سگهن ٿا. هي بيس لائين نازڪ آهي. اهو هڪ ڪارپوريٽ KPI کان استحڪام کي هڪ پيداوار-لائن متغير ۾ تبديل ڪري ٿو جيڪو فرش مينيجر اصل ۾ اثر انداز ڪري سگهي ٿو.

اڳڪٿي سنڀاليندڙ: گھٽ لٽڪندڙ ميوو جن سان گہرے روٽ

هن تي اڪثر بحث مباحثو وقت کان بچڻ سان شروع ٿئي ٿو. استحڪام زاويه وڌيڪ زبردست آهي: تباهي واري ناڪامي توانائي ۽ مواد ضايع ڪري ٿي. هڪ اعلي ٽوڪ اسٽيمپنگ پريس ۾ ناڪامي بيئرنگ صرف ڀڃي نه ٿو. اهو هفتي لاءِ غلط ترتيب جو سبب بڻجندو آهي، جنهن جي نتيجي ۾ آف اسپيڪ پرزون (مٽيريل ويسٽ) ۽ پاور ڊرا ۾ اضافو ٿيندو آهي. اسان موٽر تي هلندڙ نظامن لاءِ وائبريشن تجزيي جو ماڊل لاڳو ڪيو جيڪو نه صرف ناڪامي جي اڳڪٿي ڪئي پر ذيلي بهتر ڪارڪردگي رياستن جي نشاندهي ڪئي. هي ذيلي حصو آهي. ماڊل هڪ پمپ کي نشانو بڻايو جيڪو اڃا تائين هلندڙ هو پر 8 سيڪڙو ڪارڪردگي وڃائي چڪو هو، مطلب ته اهو ساڳيو ڪم ڪرڻ لاءِ وڌيڪ ڪرنٽ ٺاهي رهيو هو. ان کي درست ڪرڻ سان توانائي بچي وئي ۽ موٽر جي زندگي کي وڌايو، بدليل ڪاربان کي گھٽائڻ.

ناڪامي فرض ڪئي وئي هئي ته سڀني سامان جي ساڳئي نگراني جي ضرورت آهي. اسان هڪ پوري اسمبلي لائن کي مٿي ڪيو، جيڪا قيمتي هئي ۽ شور واري ڊيٽا ٺاهي وئي. اسان جراحي ٿيڻ سکيو: اعلي توانائي جي صارفين ۽ نازڪ معيار جي نوڊس تي ڌيان ڏيڻ. Zitai جھڙي ڪمپني لاءِ، جنھن جي جڳھ وڏن ٽرانسپورٽ رستن جي ويجھو آھي جھڙوڪ بيجنگ-گوانگزو ريلوي لاجسٽڪ ڪارڪردگي تي ڌيان ڏئي ٿو، انھن جي HVAC ۽ ڪمپريسڊ ايئر سسٽم تي ساڳيا اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل لاڳو ڪرڻ- اڪثر ٻوٽن جي سڀ کان وڏي توانائي جي نالن- سڌو ڪاربن جي بچت پيدا ڪندي. جي Zitai Fasteners ويب سائيٽ انهن جي پيداوار جي پيماني تي نمايان ڪري ٿي؛ انهي حجم تي، هڪ 2٪ گھٽتائي واري هوا جي رسي ۾ گهٽتائي، هڪ ايئر فلو ماڊل جي سڃاڻپ، وڏي مالي ۽ ماحولياتي موٽڻ جو ترجمو ڪري ٿو.

هتي پڻ ثقافتي تبديلي آهي. ھڪڙي حصي کي تبديل ڪرڻ جي ماڊل جي سفارش جيڪا سٺي لڳندي آھي اعتماد جي ضرورت آھي. اسان کي سادو ڊيش بورڊ ٺاهڻا پوندا هئا جيڪي پروجيڪٽ ڪيل توانائي جي ضايع کي kWh ۽ ڊالرن ۾ ڏيکاريندا هئا ته جيئن سار سنڀال ٽيمن کان خريداري حاصل ڪئي وڃي. هي ٿلهو اپنائڻ لاءِ اهم آهي.

پروسيس جي اصلاح: سيٽ پوائنٽس کان ٻاهر

روايتي پروسيس ڪنٽرول استعمال ڪري ٿو PID لوپ هڪ سيٽ پوائنٽ کي برقرار رکڻ لاء، فرنس جي گرمي وانگر. پر ڏنل بيچ لاءِ بهترين سيٽ پوائنٽ ڇا آهي؟ اهو محيطي نمي تي منحصر آهي، خام مال مصر جي مختلف تبديلين، ۽ گهربل tensile طاقت. مشين سکيا جا ماڊل متحرڪ طور تي هن کي بهتر ڪري سگهن ٿا. گرمي جي علاج جي عمل ۾، اسان استعمال ڪيو هڪ مضبوط سکيا وارو ماڊل گهٽ ۾ گهٽ درجه حرارت جي ريمپ کي ڳولڻ لاء ۽ ميٽالرجيڪل چشمي کي حاصل ڪرڻ لاء گهربل وقت. نتيجو اهو هو ته قدرتي گئس جي استعمال ۾ في بيچ 12 سيڪڙو گهٽتائي، معيار تي ڪو به سمجهوتو نه ڪيو ويو.

پڪڙي؟ توھان کي انعام جي فنڪشن کي احتياط سان بيان ڪرڻ جي ضرورت آھي. شروعات ۾، اسان خالص طور تي توانائيءَ لاءِ بهتر ڪيو، ۽ ماڊل هيٺين درجه حرارت جي تجويز ڏني جيڪا نادانستگي سان بعد ۾ پلاٽنگ جي مرحلن ۾ سنکنرن جي شرح وڌائي ٿي- ماحولياتي بوجھ کي منتقل ڪندي. اسان کي هڪ گھڻ-مقصد اصلاحي فريم ورڪ، توازن توانائي، مادي پيداوار، ۽ هيٺيون وهڪرو عمل جي قابل عمل کي اپنائڻو پيو. هي مجموعي نظر حقيقي صنعتي استحڪام جو جوهر آهي. اهو هڪ علائقي کي ٻئي جي خرچ تي ذيلي اصلاح ڪرڻ کان پاسو ڪري ٿو.

هڪ معياري حصن جي پيداوار جي بنياد لاء، اهڙي اصلاح هزارين ٽن پيداوار جي وچ ۾ آهي جتي ميڪرو اثر آهي. اهو بوائلر روم مان استحڪام کي پيداوار جي بنيادي طريقي ۾ منتقل ڪري ٿو.

سپلائي چين ۽ لوجسٽڪ: نيٽ ورڪ جو اثر

هي اهو آهي جتي AI جي صلاحيت وسيع ۽ مايوسي محسوس ڪري ٿي. هڪ ڪارخانو انتهائي موثر ٿي سگهي ٿو، پر جيڪڏهن ان جي سپلائي زنجير فضول آهي، خالص فائدو محدود آهي. AI هتي ذهانت واري رستي ۽ انوینٽري جي اڳڪٿي جي ذريعي استحڪام کي وڌائي ٿو. اسان خام اسٽيل ڪوئلي لاءِ انبائونڊ لاجسٽڪ کي بهتر ڪرڻ لاءِ هڪ منصوبي تي ڪم ڪيو. سپلائر جي جڳهن، پيداوار جي شيڊول، ۽ ٽرئفڪ ڊيٽا جو تجزيو ڪندي، هڪ ماڊل ٺاهيل ترسيل ونڊوز جيڪي ٽرڪ جي بيڪار وقت کي گھٽائي ۽ مڪمل لوڊ ڪرڻ جي اجازت ڏني. ھن ٺاھيندڙ ۽ سپلائر ٻنهي لاءِ اسڪوپ 3 جي اخراج کي گھٽائي ڇڏيو.

مايوسي ڊيٽا شيئرنگ کان اچي ٿي. سپلائر اڪثر ڪري حقيقي وقت جي صلاحيت يا مقام جي ڊيٽا کي حصيداري ڪرڻ کان ناگزير آهن. پيش رفت هڪ وڌيڪ پيچيده الگورتھم سان نه آئي، پر هڪ سادي بلاڪچين تي ٻڌل ليجر (اجازت ڏني وئي، نه crypto) جيڪا ملڪيت جي تفصيلن کي ظاهر ڪرڻ کان سواءِ واعدن کي لاگ ان ڪيو. اعتماد، ٻيهر، رڪاوٽ آهي.

Handan Zitai Fastener Manufacturing Co., Ltd.وڏين هاءِ ويز ۽ ريل لائينن جي ڀرسان اسٽريٽجڪ مقام هڪ قدرتي لوجسٽڪ اثاثو آهي. هڪ AI-هلائيندڙ سسٽم آئوٽ بائونڊ لوجسٽڪ کي بهتر ڪري سگهي ٿو متحرڪ طور تي آرڊر کي مضبوط ڪري ۽ گهٽ ۾ گهٽ ڪاربن ٽرانسپورٽ موڊ (ريل بمقابله ٽرڪ) کي تڪڙي جي بنياد تي چونڊيو، انهي جاگرافيائي فائدي کي استعمال ڪندي ان جي ڪاربن فوٽ پرنٽ کي گھٽ ڪرڻ لاءِ.

گردش ۽ معيار جي ڄاڻ

استحڪام جو سڀ کان سڌو رستو گهٽ مواد استعمال ڪرڻ ۽ گهٽ فضول پيدا ڪرڻ آهي. معيار جي معائنو لاءِ ڪمپيوٽر جو نظارو عام آهي، پر ان جي استحڪام سان ڳنڍڻو آهي. هڪ نقص جي ابتدائي معلوم ٿيڻ جو مطلب آهي هڪ حصو ٻيهر ڪم ڪري سگهجي ٿو يا ٻوٽي ۾ ٻيهر استعمال ڪري سگهجي ٿو، ان کي گراهڪ تائين پهچائڻ جي توانائي جي قيمت کان بچڻ، رد ٿيڻ، ۽ واپس موڪلڻ. وڌيڪ ترقي يافته معيار جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ پيداوار دوران چشمي تجزيي کي استعمال ڪري رهيو آهي ، حقيقي وقت جي عمل جي ترتيبن جي اجازت ڏئي ٿي. اسان هن کي پليٽنگ لائن ۾ ڏٺو: هڪ XRF تجزيه ڪندڙ ڊيٽا کي هڪ ماڊل ۾ فيڊ ڪيو جيڪو پليٽنگ غسل جي ڪيمسٽري کي ڪنٽرول ڪري ٿو، ڳري ڌاتو جي استعمال کي گھٽائي ٿو ۽ 20 سيڪڙو کان وڌيڪ سلج فضول.

ان کان پوء اتي سرکلر اقتصادي زاويه آهي. AI ري سائیکلنگ لاءِ مواد جي ترتيب کي آسان بڻائي سگھي ٿو. ڌاتو فاسٽنرز لاء، زندگي جي آخري ترتيب هڪ چئلينج آهي. اسان هائپر اسپيڪٽرل اميجنگ ۽ هڪ CNN استعمال ڪندي هڪ سسٽم کي پائلٽ ڪيو ته جيئن خود بخود گليوانائيز اسٽيل اسڪريپ مان اسٽينلیس کي ترتيب ڏيو، ري سائيڪل ٿيل فيڊ اسٽاڪ جي پاڪائي ۽ قدر کي وڌايو. هي مواد لوپ کي بند ڪري ٿو اقتصادي طور تي قابل عمل.

ھڪڙي وڏي پيداوار جي بنياد لاء، ھن معيار جي ڄاڻ کي ضم ڪرڻ معياري حصو پيداوار جي زنجير جو مطلب آهي گهٽ ڪنوار مواد ڪڍيو ويو ۽ گهٽ فضول لينڊ فل ڏانهن موڪليو وڃي. اهو معيار جي ڪنٽرول کي قيمت سينٽر کان بنيادي استحڪام ڊرائيور ۾ تبديل ڪري ٿو.

انساني فڪر ۽ عمل درآمد جي دلدل

هن مان ڪوبه ڪم ماڻهن کان سواءِ. سڀ کان وڏي ناڪامي جيڪا مون ڏٺو آهي هڪ لائيٽ آئوٽ آپٽمائيزيشن پروجيڪٽ هو جنهن کي انجنيئرز هڪ خلا ۾ ڊزائين ڪيو. ماڊل شاندار هئا، پر انهن آپريٽرن جي خفيه ڄاڻ کي نظر انداز ڪيو، جن کي خبر هئي ته مشين 4 نم دوپہر تي گرم هلندي آهي. سسٽم ناڪام ٿيو. ڪاميابي تڏهن آئي جڏهن اسان هائبرڊ ايڊوائزري سسٽم ٺاهيو. ماڊل هڪ سيٽ پوائنٽ جو مشورو ڏئي ٿو، پر آپريٽر ان کي منظور، رد، يا ترتيب ڏئي سگھي ٿو، سسٽم سان گڏ انهي راءِ کان سکيا. اهو اعتماد پيدا ڪري ٿو ۽ انساني وجدان جو فائدو وٺي ٿو.

لاڳو ڪرڻ هڪ marathon آهي. ڊيٽا جي انفراسٽرڪچر کي تعمير ڪرڻ لاءِ صبر جي ضرورت آهي، هڪ واحد پروسيس لائن سان شروع ڪرڻ لاءِ عاجزي، ۽ ڪراس-فنڪشنل ٽيمون جيڪي OT، IT، ۽ استحڪام جي مهارت کي گڏ ڪن ٿيون. مقصد هڪ چمڪندڙ AI-طاقتور پريس رليز ناهي. اهو آهي اڻ وڻندڙ، مجموعي اثرن جي سوين ننڍين اصلاحن جو: چند درجا هتي هڪ فرنس کي بند ڪري ڇڏيو، هڪ ٽرڪ جو رستو اتي ننڍو ٿي ويو، اسڪريپ جي هڪ بيچ کان بچي وئي. اهڙيءَ طرح AI حقيقي طور تي صنعتي استحڪام کي وڌائيندو آهي - هڪ ڌماڪي سان نه، پر هڪ ملين ڊيٽا پوائنٽن سان خاموشي سان هڪ وڌيڪ ڪارائتو، گهٽ فضول رستو اڳتي وڌائيندو آهي.