AI ڪيئن پيداوار ۾ استحڪام کي وڌائيندو آهي؟ 

جڏهن ماڻهو پيداوار ۾ AI ٻڌندا آهن، اهي اڪثر ڪري مڪمل طور تي خودمختار، لائيٽ آئوٽ ڪارخانن جي نظرن ڏانهن ڇڪيندا آهن- هڪ چمڪندڙ پر ڪجهه حد تائين گمراهه ڪندڙ مثالي. استحڪام تي حقيقي، سخت اثر انسانن کي تبديل ڪرڻ بابت نه آهي؛ اهو اسان جي غير موثريت کي ڏسڻ ۽ عمل ڪرڻ جي صلاحيت کي وڌائڻ بابت آهي جنهن کي اسان روايتي طور تي آپريشنل خرچن طور قبول ڪيو آهي. اهو توانائي جي مسلسل، پوشیدہ خونريزي، خام مال جي وڌيڪ استعمال، ۽ روڪڻ واري فضول ۾ آهي جيڪو AI ان جي تمام قيمتي ڪردار کي ڳولي ٿو. منهنجو پنهنجو نظريو، جيڪو ڪارخاني جي فرش تي هلڻ سان ٺهيل آهي، اهو آهي ته واڌارو ڪنهن هڪ وڏي حل مان نه، پر عملي، ڊيٽا تي مبني مداخلتن کي موجوده عملن ۾ آڻڻ سان. مقصد تڪميل نه آهي، پر ماپبل، ٻيهر بهتري جتي اهو شمار ٿئي ٿو: هيٺئين لائن ۽ ماحولياتي نقشن.

هائپ کان ٻاهر: فضول اسٽريمز کي نشانو بڻائڻ

شروعاتي نقطي visibility آهي. ڏهاڪن تائين، پائيداريءَ جون ڪوششون اڪثر اندازا لڳنديون هيون- شيڊول ٿيل سار سنڀال جي ضرورت هجي يا نه، بلڪ مادي آرڊر تاريخي اوسطن جي بنياد تي، توانائي جو استعمال هڪ مقرر اوور هيڊ طور. مون کي ياد آهي هڪ پروجيڪٽ هڪ فاسٽنر پيداوار جي سهولت تي، ان جي برعڪس جيڪو توهان ڪنهن وڏي رانديگر سان ڳوليندا آهيو جهڙوڪ Handan Zitai Fastener Manufacturing Co., Ltd. Yongnian ۾، چين جي معياري حصو پيداوار جي دل. انهن جو چيلنج هڪ عام هو: خام اسٽيل جي تار جي استعمال ۾ اهم تفاوت في بيچ جي اعلي طاقت واري بولٽس، ٻنهي جي قيمت ۽ اسڪريپ ڌاتو ضايع ڪرڻ جي ڪري. گمان اهو هو ته اهو ئي طريقو هو جيئن مشينون هلنديون هيون.

اسان نسبتا سادو مشين وژن ۽ سينسر صفن کي سرد فورجنگ هيڊرز ۽ ٿريڊ رولرز تي لڳايو. AI جو ڪم مشين کي ڪنٽرول ڪرڻ نه هو پر هزارين ڊيٽا پوائنٽس کي ملائڻ هو- محيطي جي درجه حرارت، وائر فيڊ اسپيڊ، مرڻ واري لباس جي اشارن، لوبريڪيشن پريشر- هر پيس جي آخري يونٽ وزن ۽ معيار سان. هفتي اندر، نمونو ظاهر ٿيو: تار فيڊ ميڪانيزم ۾ هڪ مخصوص، ذيلي وهڪري، شفٽ جي تبديلين جي دوران وڌائي، مسلسل 1.8٪ کان وڌيڪ استعمال جو سبب بڻيل هو. هي هڪ غلطي نه هئي ڪنهن کي لاگ ان ڪيو هو؛ اهو هر ڪلوگرام مواد تي پوشيده ٽيڪس هو.

حل AI نه هو. فيڪس هڪ ميڪيڪل ترتيب هئي ۽ آپريٽر جي طريقيڪار ڏانهن هڪ ٽائيڪ. AI تشخيص مهيا ڪئي. هي پهريون سطحي واڌارو آهي: هڪ فلسفياتي مقصد مان پائيداريءَ کي هڪ درست، مقدار جي قابل انجنيئرنگ مسئلي ۾ تبديل ڪرڻ. اها ڳالهه ٻولهه کي منتقل ڪري ٿي ته اسان کي مواد کي بچائڻ گهرجي ته اسان پنهنجي مواد جو 1.8٪ وڃائي رهيا آهيون پوائنٽ X تي Y سبب.

توانائي: مقرر قيمت کان متحرڪ متغير تائين

انرجي مينيجمينٽ هڪ ٻيو علائقو آهي جنهن ۾ گهٽ لٽڪندڙ ميوو آهي. ڪيترائي ٺاهيندڙ، خاص طور تي توانائي جي شدت واري عمل ۾ جهڙوڪ گرمي علاج يا اليڪٽرروپليٽنگ- عام فاسٽنر انڊسٽري ڪلستر ۾ هينڊان جي چوڌاري طاقت کي هڪ واحد بل جي طور تي علاج ڪن ٿا. اهي غير ضروري ڪمپريسر يا فرنس پري هيٽ سائيڪل هلائي سگھن ٿا مقرر ڪيل شيڊولن تي جيڪي سستا ٽريف ونڊوز سان ترتيب ڏنل آهن، پر اهو اڪثر ڪري حد تائين آهي.

اسان AI-driven predictive لوڊ بيلنسنگ کي ريئل ٽائيم انرجي مانيٽرنگ سسٽم سان ضم ڪيو. اهو صرف افاديت جي شرح شيڊول تي نظر نه آيو. اهو هر فرنس جي حرارتي inertia، پلاٽنگ لائنن مان حقيقي گهربل سگنلن، ۽ علائقائي توانائي ميڪس ڊيٽا جي بنياد تي مقامي گرڊ ڪاربن جي شدت جي اڳڪٿي ڪئي. سسٽم وري سفارش ڪري سگهي ٿو- ۽ بعد ۾، خودمختيار طور تي عمل ڪرڻ- مائڪرو-تاخير يا غير نازڪ عملن ۾ تيز رفتار.

مثال طور، اهو تجويز ڪري سگھي ٿو ته فاسٽنرز جي هڪ بيچ کي پوسٽ فورج اينيلنگ قطار ۾ اضافي 20 منٽن لاءِ رکجي ته جيئن چوٽي گرڊ جي مدت کان بچڻ لاءِ جڏهن علائقائي ڪاربن فوٽ پرنٽ سڀ کان وڌيڪ هجي، جيتوڻيڪ مالياتي قيمت ساڳي هئي. هي ڪاربان جي گھٽتائي سان قيمت جي بچت کي ترتيب ڏئي ٿو هڪ طريقي سان جامد شيڊول ڪڏهن به نٿو ڪري سگهي. بچت ڪنهن به هڪ ڪلاڪ ۾ ڊرامائي نه هئي، پر هڪ چوٿين کان وڌيڪ، چوٽي جي طلب جي چارجز ۾ گهٽتائي ۽ لاڳاپيل ڪاربان فوٽ پرنٽ ڪافي هئي. اهو توانائي جي استعمال کي هڪ متحرڪ، جوابي متغير بنايو، نه هڪ پس منظر.

انسانن جي اندر جي لوپ ۾ تڪرار

هي آهي جتي توهان هڪ عملي snag ماريو. بهترين ماڊل شايد بيچ کي دير ڪرڻ لاءِ چئي سگهي ٿو، پر فلور مئنيجر وٽ هڪ ٽرڪ آهي جيڪا 4 PM تي اچي رهي آهي. خالص اصلاح لاجسٽڪ حقيقت سان ٽڪراءُ ڪري سگھي ٿي. سڀ کان وڌيڪ ڪامياب عملدرآمد مون ڏٺو آهي تعميل جي شرح ميٽرڪ ۾ تعمير. AI تجويز ڪري ٿو، انسان کي ختم ڪري ٿو، ۽ سسٽم اوور رائيڊس مان سکي ٿو. وقت گذرڻ سان، جيڪڏهن سسٽم ڏسي ٿو ته شپنگ شيڊول هڪ غير مستحڪم رڪاوٽ آهن، اهو شروع ٿئي ٿو ته اڳ ۾ فڪر ڪرڻ. اهو هڪ تعاون آهي، نه هڪ قبضو. هي گندا، تکراري ٽيوننگ اهو آهي جيڪو تعليمي منصوبن کي حقيقي دنيا جي اوزارن کان جدا ڪري ٿو.

اڳڪٿي واري سار سنڀال: وسيلن جي ڪارڪردگي جو بنياد

اهو شايد سڀ کان وڌيڪ پختو ايپليڪيشن آهي، پر ان جي استحڪام زاويه ڪڏهن ڪڏهن گهٽجي ويندي آهي. اهو صرف وقت کان بچڻ جي باري ۾ ناهي. تيز رفتار تار ڊرائنگ مشين ۾ هڪ ناڪامي بيئرنگ صرف ڀڃي نه ٿو؛ اهو پهريون ڀيرو وڌندڙ رگڙ جو سبب بڻجندو آهي، هفتي تائين توانائي جي ڇڪڻ کي وڌائيندو آهي. هڪ ٿورڙي غلط ترتيب واري مرڻ صرف تصوير نه آهي؛ اهو ذيلي سطح جي خرابين جو وڌندڙ سيڪڙو پيدا ڪري ٿو، جنهن جي نتيجي ۾ اهي حصا جيڪي انهن ۾ مڪمل توانائي ۽ مواد خرچ ڪرڻ کان پوء معيار جي جانچ ۾ ناڪام ٿين ٿا.

وائبريشن، صوتي، ۽ حرارتي تجزيي کي استعمال ڪندي شيڊول کان شرط تي ٻڌل سار سنڀال ڏانهن منتقل ڪندي، AI ماڊل پروسيس جي سست، فضول تباهي کي روڪيندا آهن. مون کي هڪ ڪيس ياد آهي جتي ماڊل هڪ ڪمپريسر کي پنهنجي برقي دستخط ۾ هڪ ذيلي تبديلي جي بنياد تي ڌيان ڏيڻ لاء پرچم ڪيو. سار سنڀال لاگ ڏيکاريو ته اهو تمام معياري ميٽرڪ طرفان ٺيڪ هو. معائني تي، هڪ ننڍڙو والو لٺ ڪرڻ شروع ڪيو ويو، جنهن جي ڪري يونٽ کي دٻاء کي برقرار رکڻ لاء 7٪ سخت ڪم ڪيو ويو. اهو 7 سيڪڙو وڌيڪ بجلي آهي، هر ڪلاڪ، هڪ مسئلي لاءِ جيڪو ايندڙ شيڊول سروس تائين ٻين ٽن مهينن لاءِ مس ڪيو وڃي ها.

استحڪام حاصل ڪرڻ هتي ٻه ڀيرا آهي: اهو سامان خراب ڪرڻ سان ضايع ٿيندڙ توانائي کي بچائيندو آهي ۽ سرمائيدار اثاثن جي ڪل خدمت زندگي کي وڌائيندو آهي، پيداوار جي ماحولياتي قيمت کي گهٽائڻ ۽ مشين کي تبديل ڪرڻ. اهو سامان جي علاج ڪرڻ کان هڪ وڏي تبديلي آهي جيڪو ڪنهن شيءِ جي طور تي هلندو آهي جيستائين اهو ڀڄي نه وڃي، ان کي هڪ سسٽم جي طور تي علاج ڪرڻ جنهن جي ڪارڪردگي کي مسلسل محفوظ رکڻ گهرجي.

سپلائي چين ۽ ڊيزائن: اپ اسٽريم ليوريج

اثر ڪارخاني جي دروازي کان ٻاهر پکڙيل آهي. هڪ ٺاهيندڙ لاءِ جيئن زيتائي فاسٽنرز، جن جي مقام جي ويجهو وڏي ٽرانسپورٽ شريانون جهڙوڪ بيجنگ-گوانگزو ريلوي هڪ لاجسٽڪ فائدو آهي، اي آءِ پائيداريءَ لاءِ ان ئي فائدي کي بهتر ڪري سگهي ٿو. ترقي يافته منصوبه بندي سسٽم هاڻي نه صرف قيمت ۽ وقت ۾ عنصر ڪري سگهن ٿا، پر مختلف ٽرانسپورٽ جي طريقن ۽ رستن جي ڪاربن فوٽ پرنٽ، گرين پر سست شپنگ جي اختيارن جي خلاف انوینٽري جي سطح کي توازن ڪن ٿا.

وڌيڪ ذليل طور تي، گراهڪ جي تعاون سان استعمال ٿيندڙ تخليقي ڊيزائن الگورتھم، جزوي اصلاحن جو مشورو ڏئي سگھن ٿا. ڇا هڪ بریکٹ گهٽ مواد استعمال ڪري سگهي ٿو جيڪڏهن معمولي ڊيزائن جي تبديلي ڪئي وئي هئي؟ ڇا اسٽيل جو مختلف گريڊ، گھٽ توانائي جي شدت واري پيداوار واري عمل سان، ڪافي ٿي سگھي ٿو جيڪڏھن پيداوار جي ماپن کي ترتيب ڏنو ويو؟ اھو اھو آھي جتي AI پائيدار ڊيزائن لاءِ ٺاھيندڙ گفتگو لاءِ ڪيٽيليسٽ جي طور تي ڪم ڪري ٿو ، ممڪن طور تي مواد ۽ توانائي جي بوجھ کي گھٽائڻ کان اڳ پيداوار جو آرڊر پڻ رکيل آھي. اهو قدر جي زنجير ۾ استحڪام کي اڳتي وڌائي ٿو.

رڪاوٽون ۽ حقيقي اميدون

اهو سڀ ڪجهه آسان نه رهيو آهي. سڀ کان وڏي ناڪامي واري موڊ جنهن جو مون ڏٺو آهي ساگر جو رستو ابلڻ آهي: پهرين ڏينهن کان هڪ مڪمل، پلانٽ-وائڊ ڊجيٽل ٽوئن ٺاهڻ جي ڪوشش. ڊيٽا جو بنيادي ڍانچو خراب ٿي ويندو آهي، ماڊل تمام پيچيده ٿي ويندا آهن، ۽ پروجيڪٽ پنهنجي وزن هيٺ مري ويندو آهي. ڪاميابي هڪ واحد، ڏکوئيندڙ فضول وهڪري کي چونڊڻ کان اچي ٿي- جهڙوڪ مواد کان وڌيڪ استعمال جو مثال- ۽ ان کي حل ڪرڻ. قدر ثابت ڪريو، پوء ماپ.

ٻيو مسئلو ڊيٽا جي معيار آهي. پراڻي پيداوار واري لائنن تي، مختلف PLCs ۽ دستي لاگز مان صاف، وقت سان هم وقت سازي ٿيل ڊيٽا حاصل ڪرڻ هڪ يادگار ڪم آهي. ڪڏهن ڪڏهن، شروعاتي منصوبي جو 80٪ صرف هڪ قابل اعتماد ڊيٽا پائپ لائن تعمير ڪري رهيو آهي. توهان کي ثقافتي مزاحمت کي به منهن ڏيڻو پوي ٿو. جيڪڏهن AI جي تجويز توانائي بچائي ٿي پر هڪ آپريٽر لاءِ هڪ قدم وڌائي ٿي، ان کي نظر انداز ڪيو ويندو جيستائين اهو فريم نه ڪيو وڃي ته جيئن انهن جي نوڪري کي آسان بڻائي يا ڊگهي عرصي ۾ وڌيڪ مسلسل.

تنهن ڪري، AI واقعي استحڪام کي ڪيئن وڌائي ٿو؟ اهو هڪ جادو جي ڇنڊڇاڻ نه آهي. اهو هڪ ميگنيفائنگ گلاس ۽ هڪ بيحد ڳڻپيوڪر آهي. اهو لڪايل، قيمتي بيڪاريءَ تي روشني وجهي ٿو، جن سان اسان رهڻ سکيو آهي- اضافي ڪلوواٽ-ڪلاڪ، فولاد جو ضايع ٿيل گرام، مشين جي سست خرابي. اهو ثبوت مهيا ڪري ٿو گهربل سيڙپڪاري کي صحيح ثابت ڪرڻ لاءِ بهتر عملن ۾ ۽ انسانن کي بااختيار بڻائي ٿو هوشيار، وڌيڪ باخبر فيصلا جيڪي مجموعي طور تي شيون ٺاهڻ جي ماحولياتي نقشن کي ڇڪيندا آهن. واڌارو مجموعي، تکراري، ۽ تمام گهڻي عملي آهي. اهو هڪ بورڊ روم ۾ هڪ رپورٽ مان پائيدار پيداوار جي خواهش کي دڪان جي منزل تي روزاني مشق ۾ بدلائي ٿو.