ଡେର୍ ଆଡଭାନ୍ସ ଆନାଲିଟିକ୍ସ ଉପସ୍ଥାପନ କରେ, ପେଣ୍ଟ ଦୋକାନଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ପ୍ରଥମ ବଜାର-ପ୍ରସ୍ତୁତ AI ପ୍ରୟୋଗ |DXQanalyze ଉତ୍ପାଦ ଶୃଙ୍ଖଳାର ଅତ୍ୟାଧୁନିକ ମଡ୍ୟୁଲର ଏକ ଅଂଶ, ଏହି ସମାଧାନ ମେକାନିକାଲ୍ ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ କ୍ଷେତ୍ରରେ ଅତ୍ୟାଧୁନିକ IT ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ଏବଂ ଡୁରର ଅଭିଜ୍ଞତାକୁ ମିଶ୍ରଣ କରେ, ତ୍ରୁଟିର ଉତ୍ସଗୁଡ଼ିକୁ ଚିହ୍ନଟ କରେ, ସର୍ବୋତ୍ତମ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ପ୍ରୋଗ୍ରାମକୁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରେ, ପୂର୍ବରୁ ଅଜ୍ଞାତ ସମ୍ପର୍କକୁ ଟ୍ରାକ୍ କରେ ଏବଂ ଏହି ଜ୍ଞାନକୁ ବ୍ୟବହାର କରିଥାଏ | ସ୍ୱ-ଶିକ୍ଷଣ ନୀତି ବ୍ୟବହାର କରି ସିଷ୍ଟମରେ ଆଲଗୋରିଦମ |
କାହିଁକି ଖଣ୍ଡଗୁଡ଼ିକ ବାରମ୍ବାର ସମାନ ତ୍ରୁଟି ଦେଖାଏ?କେତେବେଳେ ଅତ୍ୟାଧୁନିକ ଯେ ରୋବଟରେ ଥିବା ଏକ ମିକ୍ସର୍ ମେସିନ୍ ବନ୍ଦ ନକରି ବଦଳାଯାଇପାରିବ?ଏହି ପ୍ରଶ୍ନଗୁଡିକର ସଠିକ୍ ଏବଂ ସଠିକ୍ ଉତ୍ତର ପାଇବା ନିରନ୍ତର ଅର୍ଥନ success ତିକ ସଫଳତା ପାଇଁ ମ fundamental ଳିକ ଅଟେ କାରଣ ଏହା ପ୍ରତ୍ୟେକ ତ୍ରୁଟି କିମ୍ବା ପ୍ରତ୍ୟେକ ଅନାବଶ୍ୟକ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣକୁ ଏଡାଇ ଦିଆଯାଇପାରେ ଯାହା ଅର୍ଥ ସଞ୍ଚୟ କରିଥାଏ କିମ୍ବା ଉତ୍ପାଦର ଗୁଣବତ୍ତାକୁ ଉନ୍ନତ କରିଥାଏ |“ବର୍ତ୍ତମାନ ପୂର୍ବରୁ, ବହୁତ କମ୍ ଠୋସ୍ ସମାଧାନ ଥିଲା ଯାହା ଆମକୁ ଗୁଣାତ୍ମକ ତ୍ରୁଟି କିମ୍ବା ବିଫଳତାକୁ ତୁରନ୍ତ ଚିହ୍ନଟ କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦେଇଥାନ୍ତା |ଏବଂ ଯଦି ସେଠାରେ ଥାଆନ୍ତା, ସେମାନେ ସାଧାରଣତ the ତଥ୍ୟର ତ୍ରୁଟିପୂର୍ଣ୍ଣ ମାନୁଆଲ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ କିମ୍ବା ପରୀକ୍ଷା-ଏବଂ-ତ୍ରୁଟି ପ୍ରୟାସ ଉପରେ ଆଧାରିତ |ଆର୍ଟିଫିସିଆଲ୍ ଇଣ୍ଟେଲିଜେନ୍ସ ଦ୍ୱାରା ଏହି ପ୍ରକ୍ରିୟା ବର୍ତ୍ତମାନ ଅଧିକ ସଠିକ୍ ଏବଂ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ହୋଇଛି ”
Dürr ର DXQanalyze ଡିଜିଟାଲ୍ ଉତ୍ପାଦ ସିରିଜ୍, ଯାହାକି ଉତ୍ପାଦନ ତଥ୍ୟ ହାସଲ କରିବା ପାଇଁ ଡାଟା ଅଧିଗ୍ରହଣ ମଡ୍ୟୁଲ୍, ଏହାକୁ ଭିଜୁଆଲାଇଜ୍ କରିବା ପାଇଁ ଭିଜୁଆଲ୍ ଆନାଲିଟିକ୍ସ ଏବଂ ଷ୍ଟ୍ରିମିଂ ଆନାଲିଟିକ୍ସ ବର୍ତ୍ତମାନ ନୂତନ ସ୍ learning ୟଂ ଶିକ୍ଷା ଆଡଭାନ୍ସ ଆନାଲିଟିକ୍ସ ପ୍ଲାଣ୍ଟ ଏବଂ ପ୍ରକ୍ରିୟା ମନିଟରିଂ ସିଷ୍ଟମ ଉପରେ ନିର୍ଭର କରିପାରିବ |
AI ପ୍ରୟୋଗର ସ୍ମୃତି ଅଛି |
ଆଡଭାନ୍ସଡ ଆନାଲିଟିକ୍ସର ବିଶେଷତ୍ୱ ହେଉଛି ଏହି ମଡ୍ୟୁଲଟି ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ସହିତ historical ତିହାସିକ ତଥ୍ୟ ସହିତ ବହୁ ପରିମାଣର ତଥ୍ୟକୁ ଏକତ୍ର କରିଥାଏ |ଏହାର ଅର୍ଥ ହେଉଛି ଯେ ସ୍ୱ-ଶିକ୍ଷଣ AI ପ୍ରୟୋଗର ନିଜସ୍ୱ ସ୍ମୃତି ଅଛି ଏବଂ ଏହା ଅତୀତର ତଥ୍ୟକୁ ବହୁ ପରିମାଣର ତଥ୍ୟରେ ଜଟିଳ ସମ୍ପର୍କକୁ ଚିହ୍ନିବା ପାଇଁ ବ୍ୟବହାର କରିପାରିବ ଏବଂ କରେଣ୍ଟ ଉପରେ ଆଧାର କରି ଏକ ଉଚ୍ଚ ସଠିକତା ସହିତ ଭବିଷ୍ୟତରେ ଏକ ଘଟଣାର ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିପାରିବ | ଏକ ଯନ୍ତ୍ରର ଅବସ୍ଥା |ପେଣ୍ଟ୍ ଦୋକାନଗୁଡିକରେ ଉପାଦାନ, ପ୍ରକ୍ରିୟା କିମ୍ବା ଉଦ୍ଭିଦ ସ୍ତରରେ ଏହା ପାଇଁ ଅନେକ ପ୍ରୟୋଗ ଅଛି |
ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଉଦ୍ଭିଦ ଡାଉନଟାଇମ୍ ହ୍ରାସ କରେ |
ଯେତେବେଳେ ଏହା ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକ ବିଷୟରେ ଆସେ, ଆଡଭାନ୍ସଡ ଆନାଲିଟିକ୍ସ ପୂର୍ବାନୁମାନ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଏବଂ ମରାମତି ସୂଚନା ମାଧ୍ୟମରେ ଡାଉନଟାଇମ୍ ହ୍ରାସ କରିବାକୁ ଲକ୍ଷ୍ୟ ରଖିଥାଏ, ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ ଏକ ମିକ୍ସର୍ ର ଅବଶିଷ୍ଟ ସେବା ଜୀବନକୁ ପୂର୍ବାନୁମାନ କରି |ଯଦି ଉପାଦାନଟି ଅତି ଶୀଘ୍ର ବଦଳାଯାଏ, ଅତିରିକ୍ତ ଅଂଶଗୁଡ଼ିକର ମୂଲ୍ୟ ବୃଦ୍ଧି ହୁଏ ଏବଂ ଫଳସ୍ୱରୂପ ସାଧାରଣ ମରାମତି ଖର୍ଚ୍ଚ ଅନାବଶ୍ୟକ ଭାବରେ ବ increase େ |ଅନ୍ୟ ପଟେ, ଯଦି ଏହା ଅଧିକ ସମୟ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଚାଲିଯାଏ, ଏହା ଆବରଣ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଏବଂ ମେସିନ୍ ଷ୍ଟପେଜ୍ ସମୟରେ ଗୁଣାତ୍ମକ ସମସ୍ୟା ସୃଷ୍ଟି କରିପାରେ |ଉନ୍ନତ ଆନାଲିଟିକ୍ସ ଉଚ୍ଚ-ଫ୍ରିକ୍ୱେନ୍ସି ରୋବଟ୍ ଡାଟା ବ୍ୟବହାର କରି ପୋଷାକର ସୂଚକ ଏବଂ ପୋଷାକର ସାମୟିକ pattern ାଞ୍ଚା ଶିଖିବା ଦ୍ୱାରା ଆରମ୍ଭ ହୁଏ |ଯେହେତୁ ତଥ୍ୟ କ୍ରମାଗତ ଭାବରେ ରେକର୍ଡ ଏବଂ ନୀରିକ୍ଷଣ କରାଯାଏ, ମେସିନ୍ ଲର୍ଣ୍ଣିଂ ମଡ୍ୟୁଲ୍ ପ୍ରକୃତ ବ୍ୟବହାର ଉପରେ ଆଧାର କରି ସମ୍ପୃକ୍ତ ଉପାଦାନ ପାଇଁ ବାର୍ଦ୍ଧକ୍ୟ ଧାରାକୁ ପୃଥକ ଭାବରେ ଚିହ୍ନିଥାଏ ଏବଂ ଏହି ଉପାୟରେ ସର୍ବୋଚ୍ଚ ପ୍ରତିସ୍ଥାପନ ସମୟ ଗଣନା କରେ |
ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ଦ୍ୱାରା କ୍ରମାଗତ ତାପମାତ୍ରା ବକ୍ରଗୁଡିକ ଅନୁକରଣ କରାଯାଇଛି |
ଉନ୍ନତ ଆନାଲିଟିକ୍ସ ଅସନ୍ତୁଳନ ଚିହ୍ନଟ କରି ପ୍ରକ୍ରିୟା ସ୍ତରରେ ଗୁଣବତ୍ତାକୁ ଉନ୍ନତ କରିଥାଏ, ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ ଚୁଲିରେ ଏକ ଉତ୍ତାପ ବକ୍ରକୁ ଅନୁକରଣ କରି |ଅଦ୍ୟାବଧି, ନିର୍ମାତାମାନେ କେବଳ ମାପ ଚାଲିବା ସମୟରେ ସେନ୍ସର ଦ୍ୱାରା ନିର୍ଣ୍ଣୟ କରାଯାଇଥିବା ତଥ୍ୟ ରଖିଥିଲେ |ଅବଶ୍ୟ, ହଟ୍ ଅପ୍ ବକ୍ରଗୁଡିକ ଯାହା କାର୍ ଶରୀରର ଭୂପୃଷ୍ଠ ଗୁଣ ଦୃଷ୍ଟିରୁ ମ fundamental ଳିକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ, ଚୁଲି ଯୁଗରୁ ମାପ ଚାଲିଥାଏ |ଏହି ପୋଷାକ ପରିବେଶର ଅବସାଦ ଘଟାଇଥାଏ, ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ ବାୟୁ ପ୍ରବାହର ତୀବ୍ରତାରେ |“ଅଦ୍ୟାବଧି, ହଜାରେରୁ ଅଧିକ ଶରୀର ଉତ୍ପନ୍ନ ହୁଏ ଯାହା ପ୍ରକୃତ ତାପମାତ୍ରା ଜାଣି ନଥାଏ ଯେଉଁଥିରେ ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ଶରୀର ଗରମ ହୋଇଛି |ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ବ୍ୟବହାର କରି, ଆମର ଆଡଭାନ୍ସ ଆନାଲିଟିକ୍ସ ମଡ୍ୟୁଲ୍ ବିଭିନ୍ନ ଅବସ୍ଥାରେ ତାପମାତ୍ରା କିପରି ପରିବର୍ତ୍ତନ ହୁଏ ତାହା ଅନୁକରଣ କରେ |ଏହା ଆମର ଗ୍ରାହକମାନଙ୍କୁ ପ୍ରତ୍ୟେକ ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ଅଂଶ ପାଇଁ ଗୁଣବତ୍ତାର ଏକ ସ୍ଥାୟୀ ପ୍ରମାଣ ପ୍ରଦାନ କରେ ଏବଂ ସେମାନଙ୍କୁ ଅସନ୍ତୁଷ୍ଟତା ଚିହ୍ନଟ କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦିଏ |
ଉଚ୍ଚତର ପ୍ରଥମ ରନ୍ ହାର ସାମଗ୍ରିକ ଉପକରଣର କାର୍ଯ୍ୟକାରିତାକୁ ବ increases ାଇଥାଏ |
ପ୍ରତିରୋପଣ ପାଇଁ, DXQplant.analytics ସଫ୍ଟୱେର୍ ଉପକରଣର ସାମଗ୍ରିକ କାର୍ଯ୍ୟକାରିତା ବ to ାଇବା ପାଇଁ ଆଡଭାନ୍ସ ଆନାଲିଟିକ୍ସ ମଡ୍ୟୁଲ୍ ସହିତ ମିଳିତ ଭାବରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |ଜର୍ମାନ ଉତ୍ପାଦକଙ୍କ ବୁଦ୍ଧିମାନ ସମାଧାନ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ମଡେଲ ପ୍ରକାର, ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ରଙ୍ଗ କିମ୍ବା ଶରୀରର ବିଭିନ୍ନ ଅଂଶରେ ବାରମ୍ବାର ଗୁଣାତ୍ମକ ତ୍ରୁଟି ଟ୍ରାକ୍ କରେ |ବିଚ୍ୟୁତି ପାଇଁ ଉତ୍ପାଦନ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ କେଉଁ ପଦକ୍ଷେପ ଦାୟୀ ତାହା ବୁ cost ିବାକୁ ଗ୍ରାହକଙ୍କୁ ଅନୁମତି ଦିଏ |ଏହିପରି ତ୍ରୁଟି ଏବଂ କାରଣ ସମ୍ବନ୍ଧ ଭବିଷ୍ୟତରେ ପ୍ରଥମ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ ହସ୍ତକ୍ଷେପକୁ ଅନୁମତି ଦେଇ ପ୍ରଥମ ରନ୍ ହାର ବୃଦ୍ଧି କରିବ |
ଉଦ୍ଭିଦ ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ଏବଂ ଡିଜିଟାଲ୍ ପାରଦର୍ଶୀତା ମଧ୍ୟରେ ମିଶ୍ରଣ |
AI- ସୁସଙ୍ଗତ ଡାଟା ମଡେଲଗୁଡିକର ବିକାଶ ଏକ ଜଟିଳ ପ୍ରକ୍ରିୟା |ବାସ୍ତବରେ, ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ସହିତ ଏକ ବୁଦ୍ଧିମାନ ଫଳାଫଳ ଉତ୍ପାଦନ କରିବାକୁ, “ସ୍ମାର୍ଟ” ଆଲଗୋରିଦମରେ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ପରିମାଣର ତଥ୍ୟ ସନ୍ନିବେଶ କରିବା ପର୍ଯ୍ୟାପ୍ତ ନୁହେଁ |ଉତ୍ପାଦନରୁ ସଂରକ୍ଷିତ ଅତିରିକ୍ତ ସୂଚନା ସହିତ ପ୍ରଯୁଜ୍ୟ ସଙ୍କେତଗୁଡିକ ସଂଗୃହିତ, ଯତ୍ନରୂପେ ମନୋନୀତ ଏବଂ ଏକୀକୃତ ହେବା ଜରୁରୀ |Dürr ଏକ ସଫ୍ଟୱେର୍ ଡିଜାଇନ୍ କରିବାରେ ସକ୍ଷମ ହୋଇଥିଲା ଯାହା ବିଭିନ୍ନ ବ୍ୟବହାର ପରିସ୍ଥିତିକୁ ସମର୍ଥନ କରେ, ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ମଡେଲ୍ ପାଇଁ ଏକ ଚାଲିବା ସମୟ ପରିବେଶ ପ୍ରଦାନ କରେ ଏବଂ ମଡେଲ୍ ଟ୍ରେନିଂ ଆରମ୍ଭ କରେ |“ଏହି ସମାଧାନର ବିକାଶ କରିବା ଏକ ପ୍ରକୃତ ଆହ୍ was ାନ ଥିଲା କାରଣ ସେଠାରେ କ valid ଣସି ବ valid ଧ ମେସିନ୍ ଲର୍ନିଂ ମଡେଲ୍ ନଥିଲା ଏବଂ କ suitable ଣସି ଉପଯୁକ୍ତ ଚାଲିବା ସମୟ ପରିବେଶ ନଥିଲା ଯାହାକୁ ଆମେ ବ୍ୟବହାର କରିପାରୁ |ଉଦ୍ଭିଦ ସ୍ତରରେ AI ବ୍ୟବହାର କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ ହେବା ପାଇଁ, ଆମେ ଯାନ୍ତ୍ରିକ ଏବଂ ଉଦ୍ଭିଦ ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ବିଷୟରେ ଆମର ଜ୍ଞାନକୁ ଆମର ଡିଜିଟାଲ୍ କାରଖାନା ବିଶେଷଜ୍ଞଙ୍କ ସହିତ ଯୋଡିଛୁ |ପେଣ୍ଟ ଦୋକାନଗୁଡିକ ପାଇଁ ଏହା ପ୍ରଥମ କୃତ୍ରିମ ବୁଦ୍ଧିମତା ସମାଧାନର କାରଣ ହୋଇଛି ବୋଲି ଗେର୍ହର୍ଡ ଆଲୋନସୋ ଗାରସିଆ କୁହନ୍ତି |
ଉନ୍ନତ ଆନାଲିଟିକ୍ସର ବିକାଶ ପାଇଁ ଦକ୍ଷତା ଏବଂ ଜ୍ଞାନ ମିଳିତ |
ଡାଟା ବ scientists ଜ୍ଞାନିକ, କମ୍ପ୍ୟୁଟର ବ scientists ଜ୍ଞାନିକ ଏବଂ ପ୍ରକ୍ରିୟା ବିଶେଷଜ୍ଞମାନଙ୍କୁ ନେଇ ଏକ ଆନ୍ତ d ବିଭାଗୀୟ ଦଳ ଏହି ବୁଦ୍ଧିମାନ ସମାଧାନର ବିକାଶ କରିଛନ୍ତି |ଅନେକ ପ୍ରମୁଖ ଅଟୋମୋବାଇଲ୍ ଉତ୍ପାଦନକାରୀଙ୍କ ସହ ଡୁର୍ ସହଯୋଗ ସହଭାଗୀତା ମଧ୍ୟ କରିଛନ୍ତି |ଏହି ଉପାୟରେ, ବିକାଶକାରୀମାନଙ୍କର ବିଭିନ୍ନ ପ୍ରୟୋଗ ମାମଲାଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଉତ୍ପାଦନରେ ବାସ୍ତବ ଜୀବନର ଉତ୍ପାଦନ ତଥ୍ୟ ଏବଂ ବିଟା ସାଇଟ୍ ପରିବେଶ ଥିଲା |ପ୍ରଥମେ, ଆଲଗୋରିଦମଗୁଡିକ ବହୁ ସଂଖ୍ୟକ ପରୀକ୍ଷଣ ମାମଲା ବ୍ୟବହାର କରି ଲାବୋରେଟୋରୀରେ ତାଲିମ ପ୍ରାପ୍ତ ହେଲା |ପରବର୍ତ୍ତୀ ସମୟରେ, ଆଲଗୋରିଦମଗୁଡିକ ରିଅଲ୍ ଲାଇଫ୍ ଅପରେସନ୍ ସମୟରେ ଅନ-ସାଇଟ୍ ଶିଖିବା ଜାରି ରଖିଥିଲେ ଏବଂ ନିଜକୁ ପରିବେଶ ଏବଂ ବ୍ୟବହାରର ଅବସ୍ଥା ସହିତ ଖାପ ଖୁଆଇଥିଲେ |ନିକଟରେ ବିଟା ପର୍ଯ୍ୟାୟ ସଫଳତାର ସହିତ ସମାପ୍ତ ହୋଇଥିଲା ଏବଂ ଏହାର କେତେ AI ସମ୍ଭାବନା ଅଛି ତାହା ଦର୍ଶାଇଲା |ପ୍ରଥମ ବ୍ୟବହାରିକ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ଦର୍ଶାଉଛି ଯେ ଡ ü ରରୁ ସଫ୍ଟୱେର୍ ଉଦ୍ଭିଦ ଉପଲବ୍ଧତା ଏବଂ ଚିତ୍ରିତ ଶରୀରର ପୃଷ୍ଠଭୂମି ଗୁଣବତ୍ତାକୁ ଉନ୍ନତ କରିଥାଏ |
ପୋଷ୍ଟ ସମୟ: ମାର୍ଚ -16-2022 |