ਸੰਪਤੀ ਪ੍ਰਸੰਸਕਰਨ: ਅੱਗੇ ਵਧੀ ਹੋਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ?

ਇੰਡਸਟਰੀਅਲ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ ਥਿੰਗਜ਼ (IIoT) ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸੰਪਤੀ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ

IIoT ਸੰਪਤੀ ਪ੍ਰਸੰਸਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤ੍ਰ ਕਰਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਈਓਟੀ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਈਆਈਓਟੀ, ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਸਮਾਰਟ ਸੈਂਸਰ ਲਗਾ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਉਪਕਰਣ ਕੰਪਨ, ਗਰਮੀ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਉਸ ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਤੱਕ ਭੇਜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਈਆਈਓਟੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕੰਪ੍ਰੈਸਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਫੈਕਟਰੀ ਦੇ ਹਾਲ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਉਹ ਕੰਪ੍ਰੈਸਰ ਅਜੀਬ ਦਬਾਅ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਿਖਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਣ, ਤਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਕੁੱਝ ਖਰਾਬ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਣ। ਕੁੱਝ ਖਰਾਬ ਹੋਣ ਤੱਕ ਉਡੀਕਣ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੁਰੰਮਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਫਰਕ ਹੈ? ਜਦੋਂ ਉਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਪਹੁੰਚ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਪੌਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 25% ਤੋਂ 35% ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਪੈਸੇ ਦੀ ਬੱਚਤ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣਾ।

ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਸੈਂਸਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਤੇਜ਼ ਉਦਯੋਗਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲਈ

ਅੱਜ ਦੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਈਓਟੀ ਸੈਟਅੱਪਸ ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਕੰਢੇ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਦੇ ਕਲਾਊਡ ਸਰਵਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਕੰਢੇ ਦੇ ਉਪਕਰਣ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉੱਥੇ ਹੀ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਜ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਟਰਬਾਈਨ ਨਿਰਮਾਣ ਲਾਈਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਲਓ। ਇਸ ਸੈਟਅੱਪ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਸਟਮ ਖੁਦ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਬੇਅਰਿੰਗਜ਼ ਦੇ ਪਹਿਨਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਲਗਭਗ ਤੁਰੰਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰਫਤਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਅਸਚਰਜ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਪੁਰਾਣੇ ਢੰਗਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 80 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਘਟਾਉਣਾ। ਜ਼ਰੂਰ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪੈਟੀਬਿਲਟੀ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਹਨ, ਪਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਲਾਭ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ।

ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਆਈਆਈਓਟੀ ਅਪਣਾਉਣਾ

67% ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿਰਮਾਤਾ ਹੁਣ IIoT ਸਮਾਧਾਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, 2021 ਤੋਂ ਖਾਣ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਦਰ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੰਯੰਤਰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ:

ਭਾਰੀ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਓਪਰੇਟਰ IIoT ਨੂੰ AI-ਡਰਾਈਵਨ ਕੰਪਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਤੇ 40% ਤੇਜ਼ ਐਨੋਮਲੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸਮਾਰਟਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਪੁਰਾਣੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨਾਲ IIoT ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ

ਪੁਰਾਣੇ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਨੂੰ IIoT ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮੁੜ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਮਾਪਣਯੋਗ ROI ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। CNC ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ 2022 ਦੀ ਇੱਕ ਮੁੜ-ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਹਿਲ ਨੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ:

• ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਸੈਂਸਰ ਐਡੈਪਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ 90% ਸਫਲ ਏਕੀਕਰਨ ਦਰ
• ਸਮਾਰਟ ਮੀਟਰਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਵਿੱਚ 50% ਘਟਾਓ
• $120K/ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਬੱਚਤ

ਡੇਟਾ ਗੇਟਵੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਐਨਾਲੌਗ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ IIoT-ਅਨੁਕੂਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰੈਸਾਂ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦਰਾਰ ਨੂੰ ਪੱਟੀ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਆਧੁਨਿਕ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ

ਭਾਰੀ ਉਪਕਰਣਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ

ਆਧੁਨਿਕ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਅੱਜ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਰੋਬੋਟਾਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਹਰ ਥਾਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਚਾਹੇ ਵੱਡੇ ਜਹਾਜ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਵੈਲਡਿੰਗ ਸਟੇਸ਼ਨ ਹੋਣ ਜਾਂ ਫਿਰ ਹਵਾਈ ਜਹਾਜ਼ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਉੱਚ ਤਕਨੀਕੀ CNC ਮਸ਼ੀਨਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦੇ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੀਏ ਤਾਂ ਕੁੱਝ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕ ਬਾਹਾਂ ਇੰਜਣ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 1.5 ਟਨ ਦਾ ਭਾਰ ਚੁੱਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ 0.02mm ਦੀ ਹਰਕਤ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਕਾਫੀ ਹੈਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ 60% ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੇ ਕੋਲ ਖਾਸ ਸੈਂਸਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਲ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੈਮਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਤੁਰੰਤ ਅਨੁਕੂਲਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਠੋਰ ਧਾਤੂਆਂ ਜਾਂ ਕੰਪੋਜਿਟਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।

ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪੌਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਰਿਮੋਟ-ਕੰਟਰੋਲਡ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਉਪਕਰਣ

ਖਾਣ ਉਦਯੋਗ ਨੇ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਹੌਲ ਟਰੱਕਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ AI ਦੁਆਰਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਰਸਤਿਆਂ 'ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ, 320 ਟਨ ਦੇ ਭਾਰੀ ਬੋਝ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਈਂਧਣ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 12 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਘੱਟ ਈਂਧਣ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸਮੇਂ, ਬੇਕਰੀਆਂ ਅਤੇ ਭੋਜਨ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੋਬੋਟਸ ਨਾਮਕ ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਰੋਬੋਟ ਕੰਮੇਦਾਰਾਂ ਤੋਂ ਮਦਦ ਮਿਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪੇਸਟਰੀਆਂ ਅਤੇ ਕੇਕਾਂ ਨੂੰ ਲਪੇਟਦੇ ਸਮੇਂ ਆਪਣੀ ਪਕੜ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਹਰ ਘੰਟੇ ਦੋ ਗੁਣਾ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਕੁਝ ਤੋੜੇ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਜਾਣਾ ਤਾਕਤ ਬਣਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਫ਼ੀ ਮਜ਼ਦੂਰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਕੰਮ ਦੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗਲਤੀਆਂ ਪੈਸੇ ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਜਾਨਾਂ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮਾਮਲਾ ਅਧਿਐਨ: ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਡ ਅਸੈਂਬਲੀ ਲਾਈਨਾਂ

ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਟੀਲ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਡ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਮਾਰਟ ਸਕੈਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਛੋਟੇ ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ ਕਾਰਟ ਹਨ ਜੋ ਏ.ਜੀ.ਵੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਮ ਨਾਲ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਟਾਈਮ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਲੜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ 8,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਟੀਲ ਕੋਇਲਜ਼ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੋਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ 0.004% ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਊਰਜਾ ਦੇ ਬਿੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਲਗਭਗ 40% ਦੀ ਕਮੀ ਆਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਦਾ ਸ਼੍ਰੇਅ ਕੁਝ ਚਲਾਕ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਊਰਜਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਉਹ ਆਰਾਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨਾਲ ਹੀ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਖਾਨੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਕੰਮ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੂਜਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਬਜਾਏ, ਆਧੁਨਿਕ ਉਤਪਾਦਨ ਹੁਣ ਇੰਟਰਕੰਨੈਕਟਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਜੀਵ ਵਾਂਗ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਮੁਰੰਮਤ

ਉਪਕਰਣ ਦੀ ਉਮਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਐ.ਆਈ. ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀ ਇਸ਼ਨਾਨ ਕਰਨਾ

ਅੱਜ ਦੇ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੈੱਟਅੱਪਸ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਨੂੰ ਮਿਲ ਰਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਘਿਸਾਅ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਓ। ਜਦੋਂ AI ਸੀਐਨਸੀ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਬੇਅਰਿੰਗਸ ਦੇ ਕੰਪਨ ਵਿੱਚ ਅਸਾਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਹੀਨਿਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਦੁਕਾਨਾਂ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਸਮੇਂ ਤੋਂ 3 ਤੋਂ 6 ਹਫ਼ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਕੜ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ, ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਚੁਸਤ ਸਿਸਟਮ ਵੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਉਡਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਠੀਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟਾਰਕ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰੇਗਾ ਜਾਂ ਆਰਪੀਐਮ ਦਰਜਾ ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਰੀ 'ਤੇ ਵਾਧੂ ਦਬਾਅ ਪਾਏ ਬਿਨਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੌਦਾ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਟੁੱਟਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿਚਾਲੇ ਇਹ ਸੰਤੁਲਨ ਏਆਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁੱਲ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੀਡਿਕਟਿਵ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਅਲਰਟਸ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ

ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਐਆਈ ਮਾਡਲ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ:

• ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਟਾਈਮ-ਟੂ-ਫੇਲਰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ
• ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਰਾਸ-ਸਿਸਟਮ ਫੇਲਰ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ
• ਐਨੋਮਲੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਸਬਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੀਵੀਏਸ਼ਨਸ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ

2023 ਦੇ ਇੱਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਗਲਤ ਅਲਰਟਾਂ ਵਿੱਚ 62% ਦੀ ਕਮੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਐੱਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਫੈਕਟਰੀ ਫ਼ਰਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਹੀ ਕੰਪਨ, ਥਰਮਲ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਖਪਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਸਲ ਵਕਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਦੇਰੀ 50 ਮਿਲੀਸੈਕਿੰਡ ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰੀਡਿਕਟਿਵ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ: ਉਪਕਰਣ ਦੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਨੂੰ 40% ਤੱਕ ਘਟਾਉਣਾ

ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਿਰਮਾਤਾ 35–40% ਘੱਟ ਅਣਉਮੀਦ ਵਾਲੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੰਦੇ ਹਨ::

1. ਨਿਰਧਾਰਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਘੱਟ-ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁਰੰਮਤ ਨੂੰ ਸੁਮੇਲ
2. ਸਪੇਅਰ ਪਾਰਟਸ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਦਾ ਇਸ਼ਟਤਮ ਕਰਨਾ ਅਸਫਲਤਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ
3. ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਮੋਟਰ ਦੀ ਉਮਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ IIoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਸ਼ੀਲ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕੁੱਲ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ (OEE) ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ 19% ਉੱਚੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿੱਚ AI ਭਰੋਸੇ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ

ਹੁਣ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਐਆਈ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦੇ ਉਪਕਰਣ ਡਾਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਨੁਭਵੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। 2024 ਦੇ ਇੱਕ ਹਾਲੀਆ ਸਰਵੇਖਣ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਉਹਨਾਂ ਪੌਦਾ ਟੀਮਾਂ ਨੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੈਨੂਅਲ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿਕਲਪ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੇ ਸਨ, ਐਆਈ ਨੂੰ ਹਵਾ ਦੀ ਨਮੀ ਪਾਈ ਸਿਸਟਮ ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਲਗਭਗ 28 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਮਯਾਬੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਜੋ ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਵੇਖਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਪੁਰਾਣੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਮੇਲ ਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਲੈਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹ ਲੱਭ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਕਰਣ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪੜਤਾਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਨਾਰੇ ਨਾ ਲਾਉਂਦੀ ਹੋਵੇ।

ਡੇਟਾ-ਡਰਿਵਨ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦਾ ਇਸ਼ਨਾਨ

ਐਆਈ ਅਤੇ ਆਈਆਈਓਟੀ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਉੱਨਤ ਹਾਲਤ ਨਿਗਰਾਨੀ

ਅੱਜ ਦੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਸਿਹਤ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਇੰਡਸਟਰੀਅਲ ਆਈਓਟੀ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਾਰਟ ਸਿਸਟਮ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਕੰਪਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਗਰਮੀ ਦੇ ਹਸਤਾਖਰ ਸਮੇਤ 15 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਜਾਂਚਾਂ ਨਾਲੋਂ ਲਗਭਗ 35% ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਿਸੇ ਹੋਏ ਬੈਅਰਿੰਗਸ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਨੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ, ਅਚਾਨਕ ਬੰਦ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 20% ਦੀ ਕਮੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪੁਰਾਣੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ 'ਤੇ ਹਰ ਟਨ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 92 ਡਾਲਰ ਦੀ ਬੱਚਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅੰਕੜੇ ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੌਦਾ ਮੈਨੇਜਰ ਹੁਣ ਇਸ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲੈ ਰਹੇ ਹਨ।

ਪੌਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਵਰਤੋਂ

ਕ੍ਰੈਸ਼ਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ ਤੱਕ ਦੇਖਣ ਲਈ ਖਣਨ ਖੇਤਰ ਹੁਣ ਟੌਰਕ ਵੇਰੀਅੰਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਾਹਰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਲਗਭਗ ਸੱਤ ਲੱਖ ਚਾਲੀ ਹਜ਼ਾਰ ਡਾਲਰ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ ਨਿਰਮਾਣ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਚੁੱਲ੍ਹੇ ਦੇ ਤਾਪਮਾਨ ਨੂੰ ਮੈਟਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟ ਥਰਮਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ AI ਪਾਵਰਡ ਟੂਲਜ਼ ਨਾਲ ਊਰਜਾ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 22% ਦੀ ਕਮੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਭਾਰੀ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਯੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਲਈ ਵੀ ਕੁੱਝ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਤੀਜੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰੈਸਾਂ ਅਤੇ CNC ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਰੀਟਰੋਫਿਟ ਆਈਓਟੀ ਕਿੱਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੌਦਾ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਅੱਧੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਸਟੀਲ ਮਿੱਲਾਂ, ਫਾਊਂਡਰੀਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ ਵਿੱਚ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਫਰਕ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਰੁਝਾਨ: ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ

ਸਮਾਰਟ ਉਪਕਰਣ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਐ.ਆਈ., ਆਈਆਈ.ਓ.ਟੀ., ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ

ਅੱਜ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਯੂਨਿਟ ਵਧੇਰੇ ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਰਟ ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕ੍ਰਿਤਰਿਮ ਬੁੱਧੀ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਜਿਹੜੇ ਫੈਂਸੀ IIoT ਸੈਂਸਰ ਹਨ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਤਾਂ ਜੋ ਸਮਾਰਟਰ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸ਼ਾਪ ਫਲੋਰ ਤੋਂ ਲਾਈਵ ਡਾਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮੈਟਲ ਫੈਬਰੀਕੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਪਸ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਲਓ। ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ AI ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਲਗਾਏ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਸ ਨੂੰ ਬੈਂਡਿੰਗ ਆਪ੍ਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਦੌਰਾਨ ਹਿੱਸੇ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਣੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ 0.03 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਸਹੀ ਦੱਸਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸਮੇਂ IIoT ਗੇਟਵੇ ਪੂਰੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸਾਈਟਸ 'ਤੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਪੌਦੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਕ੍ਰੈਪ ਦਰ ਲਗਭਗ 18 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਘਟਾਏ ਅਤੇ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਆਟੋਮੈਟਿਡ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਗਭਗ 22% ਬਿਹਤਰ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ।

ਆਟੋਨੋਮਸ, ਸਵੈ-ਅਨੁਕੂਲਣਯੋਗ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਦਾ ਉਦਯੋਗ

ਇਹਨਾਂ ਦਿਨੀਂ ਨਵੀਨਤਮ ਉਪਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲੋਜ਼ਡ ਲੂਪ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਨੁਸਾਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਮੁਤਾਬਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਟੋਨੋਮਸ CNC ਰਾਊਟਰ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਜਦੋਂ ਟੂਲਜ਼ ਪਹਿਨਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਉਹ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਨੂੰ ਵੇਖ ਕੇ ਅਤੇ ਕੱਟਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਾਕਤਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪ ਕੇ ਅਸਲੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਯੋਗ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਲਗਪਗ 40% ਤੱਕ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇਗਾ। ਪਰ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਆਮ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਦੇਈਏ। ਹਾਲੀਆ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਲਗਪਗ 10 ਵਿੱਚੋਂ 6 ਨਿਰਮਾਤਾ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਮਾਰਟ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਨਵੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ: ਉੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਅਪਣਾਉਣਾ ਬਨਾਮ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦਲ ਦੀ ਤਿਆਰੀ

ਲਗਪਗ 83 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਉਤਪਾਦਨ ਕੰਪਨੀਆਂ 2025 ਤੱਕ ਐਆਈ ਸਮਰੱਥਿਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਲਗਪਗ 34 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੀ ਆਪਣੇ ਤਕਨੀਕੀ ਸਟਾਫ ਲਈ ਢੁੱਕਵੇਂ ਪ੍ਰਸ਼ਿਕਸ਼ਣ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸ਼ਿਕਸ਼ਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਕੁਝ ਸਮਝਦਾਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮਿਸ਼ਰਤ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਿਕਸ਼ਣ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਵਾਸਤਵਿਕਤਾ ਦੀਆਂ ਅਵਸ਼ਗਿਆਂ ਨਾਲ ਆਈਓਟੀ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਕੰਮ ਮਿਲਾ ਕੇ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਹੁਣ ਡਿਜੀਟਲ ਜੁੜਵਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਮੁਲਾਜ਼ਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚਲਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੈਸਾਂ ਅਤੇ ਵੈਲਡਿੰਗ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ 'ਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਸਲ ਫੈਕਟਰੀ ਦੇ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਗਲਾ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਮੁਲਾਜ਼ਮ ਅੱਜ ਜਾਣਦੇ ਹਨ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਉਪਕਰਣ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਈਆਈਓਟੀ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?

ਆਈਆਈਓਟੀ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟ ਸੈਂਸਰ ਲਗਾ ਕੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਉਪਕਰਣ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸੁਗਲਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭੱਜਣ ਅਤੇ ਗਰਮੀ ਦੇ ਪੱਧਰ ਵਰਗੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਣਉਮੀਦ ਬੰਦ ਹੋਣ ਘੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਈਓਟੀ ਸੈੱਟਅੱਪਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ?

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਈਓਟੀ ਸੈੱਟਅੱਪਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਸਰਵਰਾਂ ਵੱਲ ਭੇਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਹੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਦਯੋਗਿਕ ਫੈਸਲੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਭਾਰੀ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਲਾਭ ਹਨ?

ਭਾਰੀ ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਹੀਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੈਂਬਲੀ ਗਲਤੀਆਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਰੋਬੋਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਭਾਰੀ ਇੰਜਣ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਉਠਾਉਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਉਪਕਰਣ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿੱਚ ਐਆਈ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ?

ਏ.ਆਈ. ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਘਿਸਾਵ ਅਤੇ ਖਰਾਬਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਅੱਗੇ ਮੁੱਕ ਕੇ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਅਪਟਾਈਮ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਉੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ?

ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਰਮਚਾਰੀ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਠੀਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਜੋ ਕਿ ਏ.ਆਈ. ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਨਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।