اے آئی صنعتی استحکام کو کس طرح فروغ دیتا ہے؟ 

جب لوگ اے آئی اور استحکام کے بارے میں بات کرتے ہیں تو ، گفتگو اکثر سیدھے مستقبل کے نظارے کی طرف چھلانگ لگاتی ہے: خود مختار گرڈ ، خود کو بہتر بنانے والے شہر۔ اصل مینوفیکچرنگ کی خندقوں میں ، حقیقت زیادہ حوصلہ افزائی اور بڑھتی ہوئی ہے۔ اصل فروغ انسانوں کو روبوٹ سے تبدیل کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ ان نظاموں میں فیصلہ سازی کو بڑھانے کے بارے میں ہے جو بدنام زمانہ بیکار اور مبہم ہیں۔ غلط فہمی یہ ہے کہ استحکام صرف کم توانائی کے استعمال کے بارے میں ہے۔ یہ گہرا ہے - یہ خام مال سے لے کر لاجسٹکس تک سیسٹیمیٹک ریسورس انٹیلیجنس کے بارے میں ہے ، اور یہی وہ جگہ ہے جہاں مشین لرننگ ماڈل ، نہ صرف عام AI ، خاموشی سے کھیل کو تبدیل کر رہے ہیں۔

فاؤنڈیشن: ڈیٹا وفاداری اور تاریک فیکٹری فلور

آپ جس چیز کی پیمائش نہیں کرسکتے اس کا انتظام نہیں کرسکتے ہیں ، اور برسوں سے ، صنعتی استحکام کا اندازہ تھا۔ ہمارے پاس توانائی کے بل تھے ، ہاں ، لیکن پروڈکشن لائن 3 پر کسی خاص بیچ میں کھپت میں اضافے کا تعلق رکھنا اکثر ناممکن تھا۔ پہلا ، غیر متزلزل اقدام سینسر پھیلاؤ اور ڈیٹا کی تاریخی تاریخ ہے۔ میں نے ایسے پودوں کو دیکھا ہے جہاں میراثی کمپریسر سسٹم پر سادہ کمپن اور تھرمل سینسر نصب کرتے ہوئے چکولک نااہلیوں کا انکشاف ہوا جس نے ان کی پاور ڈرا کا 15 فیصد ضائع کیا۔ اے آئی بوسٹ یہاں شروع ہوتا ہے: توانائی اور مادی بہاؤ کی اعلی مخلص ڈیجیٹل جڑواں تشکیل دینا۔ اس فاؤنڈیشن کے بغیر ، کسی بھی استحکام کا دعوی صرف مارکیٹنگ ہے۔

یہ پلگ اینڈ پلے نہیں ہے۔ سب سے بڑی رکاوٹ ڈیٹا سیلوس ہے۔ پیداوار کا ڈیٹا MES میں ، کسی دوسرے سسٹم میں معیاری ڈیٹا ، اور یوٹیلیٹی میٹر سے توانائی کے اعداد و شمار میں بیٹھتا ہے۔ وقت کی ہم آہنگی کا نظارہ حاصل کرنا ایک ڈراؤنا خواب ہے۔ کسی بھی ماڈل کی تربیت سے قبل ہم نے ایک پروجیکٹ پر مہینوں کو ڈیٹا پائپ لائن بنانے میں صرف کیا۔ کلید ایک فینسی الگورتھم نہیں تھی ، بلکہ ایک مضبوط ڈیٹا اونٹولوجی تھی - ہر ڈیٹا پوائنٹ کو سیاق و سباق (مشین ID ، پروسیس مرحلہ ، پروڈکٹ SKU) کے ساتھ جوڑتا ہے۔ یہ گرانولریٹی وہی ہے جو بعد میں بامقصد استحکام کے تجزیے کی اجازت دیتی ہے۔

ایک فاسٹنر مینوفیکچر پر غور کریں ، جیسے ہینڈن زیتائی فاسٹنر مینوفیکچرنگ کمپنی ، لمیٹڈ. ان کے عمل میں مہر ثبت ، تھریڈنگ ، حرارت کا علاج ، اور چڑھانا شامل ہے۔ ہر مرحلے میں توانائی کے مختلف پروفائلز اور مادی پیداوار ہوتی ہے۔ ان کی بھٹیوں اور چڑھانے والے حماموں کو آلہ سازی کرکے ، وہ ماہانہ یوٹیلیٹی اوسط سے فی کلوگرام آف آؤٹ پٹ انرجی لاگت میں جاسکتے ہیں۔ یہ بیس لائن اہم ہے۔ یہ کارپوریٹ کے پی آئی سے استحکام کو ایک پروڈکشن لائن متغیر میں بدل دیتا ہے جسے فرش مینیجر حقیقت میں متاثر کرسکتا ہے۔

پیش گوئی کی بحالی: گہری جڑوں کے ساتھ کم پھانسی والا پھل

ٹائم ٹائم سے گریز کرنے کے ساتھ اس آغاز پر زیادہ تر گفتگو۔ استحکام کا زاویہ زیادہ مجبور ہے: تباہ کن ناکامی توانائی اور مواد کو ضائع کرتی ہے۔ ایک اعلی ٹارک اسٹیمپنگ پریس میں ناکام اثر صرف نہیں ٹوٹتا ہے۔ یہ ہفتوں تک غلط فہمی کا سبب بنتا ہے ، جس کی وجہ سے آف اسپیک پرزے (مادی فضلہ) اور بجلی کی قرعہ اندازی میں اضافہ ہوتا ہے۔ ہم نے موٹر سے چلنے والے نظاموں کے لئے ایک کمپن تجزیہ ماڈل نافذ کیا جس نے صرف ناکامی کی پیش گوئی نہیں کی ، لیکن سب سے زیادہ کارکردگی کی ریاستوں کی نشاندہی کی۔ یہ ٹھیک ٹھیک حصہ ہے۔ ماڈل نے ایک پمپ کو پرچم لگایا جو ابھی تک چل رہا تھا لیکن اس نے 8 فیصد کارکردگی کو کھو دیا تھا ، یعنی یہ کام کرنے کے لئے زیادہ موجودہ ڈرائنگ کر رہا تھا۔ اس کو ٹھیک کرنے سے توانائی کی بچت ہوئی اور موٹر کی زندگی کو بڑھایا ، جس سے مجسم کاربن کو متبادل سے کم کیا گیا۔

ناکامی یہ فرض کر رہی تھی کہ تمام سامان کو ایک ہی نگرانی کی ضرورت ہے۔ ہم نے ایک پوری اسمبلی لائن کو زیادہ نقل کیا ، جو مہنگا تھا اور شور کا ڈیٹا تیار کیا گیا تھا۔ ہم نے سرجیکل بننا سیکھا: اعلی توانائی کے صارفین اور اہم معیار کے نوڈس پر توجہ دیں۔ زیتائی جیسی کمپنی کے لئے ، جس کے بڑے نقل و حمل کے راستوں جیسے بیجنگ-گونگزو ریلوے کے قریب لاجسٹکس کی کارکردگی پر توجہ مرکوز کرتی ہے ، جس سے اپنے HVAC اور کمپریسڈ ایئر سسٹم میں اسی طرح کی پیش گوئی کرنے والے ماڈل کا اطلاق ہوتا ہے-اکثر پلانٹ کی سب سے بڑی توانائی کی نالیوں کو-براہ راست کاربن کی بچت حاصل ہوگی۔ زیتائی فاسٹنرز ویب سائٹ ان کے پروڈکشن پیمانے کو اجاگر کرتی ہے۔ اس حجم میں ، ہوا کے بہاؤ کے ماڈل کے ذریعہ شناخت کردہ کمپریسڈ ہوا کے رساو میں 2 ٪ کمی ، بڑے پیمانے پر مالی اور ماحولیاتی منافع میں ترجمہ کرتی ہے۔

یہاں بھی ایک ثقافتی تبدیلی ہے۔ کسی ایسے حصے کو تبدیل کرنے کے لئے ماڈل کی سفارش جو ٹھیک نظر آتی ہے اس کے لئے اعتماد کی ضرورت ہوتی ہے۔ بحالی ٹیموں سے خریداری حاصل کرنے کے لئے ہمیں کلو واٹ اور ڈالر میں متوقع توانائی کے فضلے کو دکھاتے ہوئے سادہ ڈیش بورڈز بنانا پڑا۔ یہ تقویت اپنانے کے لئے بہت ضروری ہے۔

عمل کی اصلاح: سیٹ پوائنٹس سے پرے

روایتی عمل کنٹرول ایک مقررہ نقطہ کو برقرار رکھنے کے لئے پی آئی ڈی لوپ کا استعمال کرتا ہے ، جیسے فرنس کا درجہ حرارت۔ لیکن دیئے گئے بیچ کے لئے زیادہ سے زیادہ سیٹ پوائنٹ کیا ہے؟ اس کا انحصار محیط نمی ، خام مال کی کھوٹ کی مختلف حالتوں ، اور مطلوبہ تناؤ کی طاقت پر ہے۔ مشین لرننگ ماڈل متحرک طور پر اس کو بہتر بناسکتے ہیں۔ گرمی کے علاج کے عمل میں ، ہم نے کم سے کم درجہ حرارت کے ریمپ کو تلاش کرنے کے لئے ایک کمک سیکھنے کا ماڈل استعمال کیا اور میٹالرجیکل چشمیوں کو حاصل کرنے کے لئے درکار وقت کو بھگا دیا۔ اس کا نتیجہ ہر بیچ میں قدرتی گیس کی کھپت میں 12 فیصد کمی تھی ، جس میں معیار پر کوئی سمجھوتہ نہیں کیا گیا تھا۔

کیچ؟ آپ کو اجر کی تقریب کو احتیاط سے بیان کرنے کی ضرورت ہے۔ ابتدائی طور پر ، ہم نے مکمل طور پر توانائی کے ل optim بہتر بنایا ، اور ماڈل نے کم درجہ حرارت کی تجویز پیش کی جس نے نادانستہ طور پر بعد کے چڑھانا کے مراحل میں سنکنرن کی شرحوں میں اضافہ کیا - ماحولیاتی بوجھ کو بدلتے ہوئے۔ ہمیں ایک کثیر مقصدی اصلاح کا فریم ورک ، توازن توانائی ، مادی پیداوار ، اور بہاو عمل کی عملداری کو اپنانا تھا۔ یہ جامع نظریہ حقیقی صنعتی استحکام کا جوہر ہے۔ یہ دوسرے کے خرچ پر ایک علاقے کو ذیلی اصلاح کرنے سے گریز کرتا ہے۔

معیاری حصوں کی پیداوار کی بنیاد کے لئے ، ہزاروں ٹن آؤٹ پٹ میں اس طرح کی اصلاح وہ جگہ ہے جہاں میکرو اثر پڑتا ہے۔ یہ بوائلر کے کمرے سے استحکام کو مینوفیکچرنگ کی بنیادی ترکیب میں منتقل کرتا ہے۔

سپلائی چین اور رسد: نیٹ ورک کا اثر

یہیں سے اے آئی کی صلاحیت وسیع اور مایوس کن محسوس کرتی ہے۔ ایک فیکٹری ہائپر موثر ہوسکتی ہے ، لیکن اگر اس کی سپلائی چین بیکار ہے تو ، خالص فائدہ محدود ہے۔ اے آئی ذہین روٹنگ اور انوینٹری کی پیش گوئی کے ذریعے یہاں استحکام کو بڑھاتا ہے۔ ہم نے خام اسٹیل کنڈلی کے لئے ان باؤنڈ لاجسٹکس کو بہتر بنانے کے لئے ایک پروجیکٹ پر کام کیا۔ سپلائر مقامات ، پیداوار کے نظام الاوقات اور ٹریفک کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرکے ، ایک ماڈل نے ڈلیوری ونڈوز تیار کیا جس نے ٹرک کے بیکار وقت کو کم سے کم کیا اور مکمل بوجھ کی اجازت دی۔ اس نے کارخانہ دار اور سپلائر دونوں کے لئے اسکوپ 3 کے اخراج کو کم کردیا۔

مایوسی ڈیٹا شیئرنگ سے حاصل ہوتی ہے۔ سپلائی کرنے والے اکثر حقیقی وقت کی صلاحیت یا مقام کے ڈیٹا کو بانٹنے سے گریزاں ہوتے ہیں۔ پیشرفت زیادہ پیچیدہ الگورتھم کے ساتھ نہیں آئی ، بلکہ ایک سادہ بلاکچین پر مبنی لیجر (اجازت نامہ ، کریپٹو نہیں) کے ساتھ آئی جس نے ملکیتی تفصیلات کو بے نقاب کیے بغیر وعدوں کو لاگ ان کیا۔ اعتماد ، ایک بار پھر ، رکاوٹ ہے۔

ہینڈن زیتائی فاسٹنر مینوفیکچرنگ کمپنی ، لمیٹڈبڑی شاہراہوں اور ریل لائنوں سے متصل ’اسٹریٹجک مقام ایک قدرتی لاجسٹک اثاثہ ہے۔ ایک AI- ڈرائیونگ سسٹم متحرک طور پر احکامات کو مستحکم کرنے اور فوری طور پر کم سے کم کاربن ٹرانسپورٹ موڈ (ریل بمقابلہ ٹرک) کا انتخاب کرکے آؤٹ باؤنڈ لاجسٹکس کو بہتر بنا سکتا ہے ، جس میں اس جغرافیائی فائدہ کو فائدہ اٹھایا جاسکتا ہے تاکہ جغرافیائی فائدہ ہو تاکہ اس کے کاربن کے ہر شپمنٹ کو کم سے کم کیا جاسکے۔

سرکلریٹی اور معیاری ذہانت

استحکام کا سب سے براہ راست راستہ کم مواد استعمال کرنا اور کم فضلہ پیدا کرنا ہے۔ معیار کے معائنہ کے لئے کمپیوٹر وژن عام ہے ، لیکن اس کا استحکام سے لنک گہرا ہے۔ ابتدائی طور پر پائے جانے والے خامی کا مطلب ہے کہ کسی حصے کو دوبارہ کام کیا جاسکتا ہے یا پلانٹ میں ری سائیکل کیا جاسکتا ہے ، اسے کسی صارف کو بھیجنے کی توانائی کی لاگت سے گریز کیا جاسکتا ہے ، مسترد ہوجاتا ہے ، اور واپس بھیج دیا جاسکتا ہے۔ مزید اعلی درجے کی پیداوار کے دوران سپیکٹرمل تجزیہ کا استعمال معیار کی پیش گوئی کے لئے ہے ، جس سے ریئل ٹائم عمل میں ایڈجسٹمنٹ کی جاسکتی ہے۔ ہم نے اسے ایک چڑھانا لائن میں دیکھا: ایک XRF تجزیہ کار نے ایک ایسے ماڈل میں ڈیٹا کھلایا جس میں چڑھانا غسل کیمسٹری کو کنٹرول کیا جاتا ہے ، جس سے بھاری دھات کے استعمال اور کیچڑ کے فضلہ کو 20 ٪ سے کم کیا جاتا ہے۔

پھر سرکلر معیشت کا زاویہ ہے۔ AI ری سائیکلنگ کے لئے مادی چھانٹنے کی سہولت فراہم کرسکتا ہے۔ دھات کے فاسٹنرز کے لئے ، زندگی کے آخر میں چھانٹنا ایک چیلنج ہے۔ ہم نے ہائپر اسپیکٹرل امیجنگ اور ایک سی این این کا استعمال کرتے ہوئے ایک سسٹم کو پائلٹ کیا تاکہ خود بخود جستی اسٹیل سکریپ سے سٹینلیس کو ترتیب دیا جاسکے ، جس سے ری سائیکل فیڈ اسٹاک کی پاکیزگی اور قیمت میں اضافہ ہوتا ہے۔ اس سے مادی لوپ کو معاشی طور پر قابل عمل قرار دیا جاتا ہے۔

ایک اہم پیداوار کی بنیاد کے لئے ، اس معیار کی ذہانت کو مربوط کرنا معیاری حصہ مینوفیکچرنگ چین کا مطلب ہے کم کنواری مواد نکالا گیا اور کم فضلہ لینڈ فل پر بھیج دیا گیا۔ یہ لاگت کے مرکز سے کوالٹی کنٹرول کو بنیادی استحکام ڈرائیور میں تبدیل کرتا ہے۔

انسانی عنصر اور عمل درآمد کوگمائر

اس میں سے کوئی بھی لوگوں کے بغیر کام نہیں کرتا ہے۔ میں نے سب سے بڑی ناکامی کا مشاہدہ کیا تھا وہ لائٹس آؤٹ آپٹیمائزیشن پروجیکٹ تھا جسے انجینئرز نے خلا میں ڈیزائن کیا تھا۔ ماڈلز شاندار تھے ، لیکن انہوں نے آپریٹرز کے متنازعہ علم کو نظرانداز کیا جو جانتے تھے کہ مشین 4 مرطوب دوپہر کے وقت گرم چلتی ہے۔ نظام ناکام ہوگیا۔ کامیابی اس وقت ہوئی جب ہم نے ہائبرڈ ایڈوائزری سسٹم بنائے۔ ماڈل ایک مقررہ نقطہ کی تجویز کرتا ہے ، لیکن آپریٹر اس تاثرات سے سیکھنے کے نظام کے ساتھ اسے منظور ، مسترد یا ایڈجسٹ کرسکتا ہے۔ اس سے اعتماد پیدا ہوتا ہے اور انسانی بدیہی کا فائدہ اٹھاتا ہے۔

عمل درآمد ایک میراتھن ہے۔ اس کے لئے ڈیٹا انفراسٹرکچر بنانے کے لئے صبر کی ضرورت ہوتی ہے ، کسی ایک پروسیس لائن کے ساتھ شروع کرنے کے لئے عاجزی ، اور کراس فنکشنل ٹیمیں جو او ٹی ، آئی ٹی اور پائیداری کی مہارت کو مل جاتی ہیں۔ مقصد ایک چمکدار AI سے چلنے والی پریس ریلیز نہیں ہے۔ یہ سیکڑوں چھوٹی چھوٹی اصلاحات کا غیر متزلزل ، مجموعی اثر ہے: یہاں ایک بھٹی سے کچھ ڈگری منڈوا دی گئی ، وہاں ٹرک کا راستہ مختصر ہوگیا ، سکریپ کا ایک بیچ اس سے گریز کیا۔ اسی طرح اے آئی حقیقی طور پر صنعتی استحکام کو فروغ دیتا ہے۔