પેઇન્ટ શોપ હવે ડરની આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ પર આધાર રાખી શકે છે

Dürr એ એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ રજૂ કરે છે, જે પેઇન્ટની દુકાનો માટે પ્રથમ માર્કેટ-રેડી AI એપ્લિકેશન છે.DXQanalyze ઉત્પાદન શ્રેણીમાં નવીનતમ મોડ્યુલનો એક ભાગ, આ સોલ્યુશન મિકેનિકલ એન્જિનિયરિંગ ક્ષેત્રમાં નવીનતમ IT ટેક્નોલોજી અને Dürrના અનુભવને મર્જ કરે છે, ખામીના સ્ત્રોતોને ઓળખે છે, શ્રેષ્ઠ જાળવણી કાર્યક્રમોને વ્યાખ્યાયિત કરે છે, અગાઉના અજાણ્યા સહસંબંધોને ટ્રેક કરે છે અને આ જ્ઞાનનો ઉપયોગ અનુકૂલન કરવા માટે કરે છે. સ્વ-શિક્ષણ સિદ્ધાંતનો ઉપયોગ કરીને સિસ્ટમ માટે અલ્ગોરિધમ.

શા માટે ટુકડાઓ વારંવાર સમાન ખામીઓ દર્શાવે છે?મશીનને રોક્યા વિના રોબોટમાં મિક્સર બદલી શકાય તેવું નવીનતમ ક્યારે છે?આ પ્રશ્નોના સચોટ અને સચોટ જવાબો હોવા એ ટકાઉ આર્થિક સફળતા માટે મૂળભૂત છે કારણ કે તે દરેક ખામી અથવા દરેક બિનજરૂરી જાળવણી જે ટાળી શકાય છે તે નાણાંની બચત કરે છે અથવા ઉત્પાદનની ગુણવત્તામાં સુધારો કરે છે.“હવે પહેલા, ત્યાં બહુ ઓછા નક્કર ઉકેલો હતા જે અમને ગુણવત્તાની ખામીઓ અથવા નિષ્ફળતાઓને તાત્કાલિક ઓળખવાની મંજૂરી આપતા હતા.અને જો ત્યાં હતા, તો તે સામાન્ય રીતે ડેટા અથવા અજમાયશ-અને-ભૂલના પ્રયાસોના અવિચારી મેન્યુઅલ મૂલ્યાંકન પર આધારિત હતા.આ પ્રક્રિયા હવે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ માટે વધુ સચોટ અને સ્વચાલિત છે”, ગેરહાર્ડ એલોન્સો ગાર્સિયા, Dürr ખાતે MES અને કંટ્રોલ સિસ્ટમ્સના વાઇસ પ્રેસિડેન્ટ સમજાવે છે.
Dürr ની DXQanalyze ડિજિટલ પ્રોડક્ટ સિરીઝ, જેમાં પહેલાથી જ ઉત્પાદન ડેટા મેળવવા માટે ડેટા એક્વિઝિશન મોડ્યુલ્સ, તેને વિઝ્યુઅલાઈઝ કરવા માટે વિઝ્યુઅલ એનાલિટિક્સ અને સ્ટ્રીમિંગ એનાલિટિક્સનો સમાવેશ થાય છે, હવે નવા સેલ્ફ-લર્નિંગ એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ પ્લાન્ટ અને પ્રક્રિયા મોનિટરિંગ સિસ્ટમ પર વિશ્વાસ કરી શકે છે.

AI એપ્લિકેશન તેની મેમરી ધરાવે છે
એડવાન્સ્ડ ઍનલિટિક્સની ખાસિયત એ છે કે આ મોડ્યુલ મશીન લર્નિંગ સાથે ઐતિહાસિક ડેટા સહિત મોટી માત્રામાં ડેટાને જોડે છે.આનો અર્થ એ છે કે સ્વ-શિક્ષણ AI એપ્લિકેશનની પોતાની મેમરી હોય છે અને તેથી તે ભૂતકાળની માહિતીનો ઉપયોગ બંને ડેટાના મોટા જથ્થામાં જટિલ સહસંબંધોને ઓળખવા માટે કરી શકે છે અને વર્તમાનના આધારે ઉચ્ચ સ્તરની ચોકસાઈ સાથે ભવિષ્યમાં કોઈ ઘટનાની આગાહી કરી શકે છે. મશીનની શરતો.પેઇન્ટની દુકાનોમાં આ માટે ઘણી બધી એપ્લિકેશનો છે, પછી ભલે તે ઘટક, પ્રક્રિયા અથવા છોડના સ્તરે હોય.

અનુમાનિત જાળવણી પ્લાન્ટ ડાઉનટાઇમ ઘટાડે છે
જ્યારે ઘટકોની વાત આવે છે, ત્યારે એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સનો હેતુ અનુમાનિત જાળવણી અને સમારકામની માહિતી દ્વારા ડાઉનટાઇમ ઘટાડવાનો છે, ઉદાહરણ તરીકે મિક્સરની બાકીની સેવા જીવનની આગાહી કરીને.જો ઘટક ખૂબ વહેલું બદલવામાં આવે છે, તો સ્પેરપાર્ટ્સનો ખર્ચ વધે છે અને પરિણામે સામાન્ય સમારકામ ખર્ચ બિનજરૂરી રીતે વધે છે.બીજી બાજુ, જો તે ખૂબ લાંબા સમય સુધી ચાલતું રહે છે, તો તે કોટિંગ પ્રક્રિયા અને મશીન બંધ થવા દરમિયાન ગુણવત્તાની સમસ્યાઓનું કારણ બની શકે છે.એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ ઉચ્ચ-આવર્તન રોબોટ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને વસ્ત્રોના સૂચકાંકો અને વસ્ત્રોની ટેમ્પોરલ પેટર્ન શીખીને શરૂ થાય છે.ડેટા સતત રેકોર્ડ અને મોનિટર થતો હોવાથી, મશીન લર્નિંગ મોડ્યુલ વાસ્તવિક ઉપયોગના આધારે સંબંધિત ઘટક માટે વૃદ્ધત્વના વલણોને વ્યક્તિગત રીતે ઓળખે છે અને આ રીતે શ્રેષ્ઠ રિપ્લેસમેન્ટ સમયની ગણતરી કરે છે.

મશીન લર્નિંગ દ્વારા સિમ્યુલેટેડ તાપમાનના સતત વળાંક
એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ વિસંગતતાઓને ઓળખીને પ્રક્રિયા સ્તરે ગુણવત્તા સુધારે છે, ઉદાહરણ તરીકે ઓવનમાં હીટ-અપ કર્વનું અનુકરણ કરીને.અત્યાર સુધી, ઉત્પાદકો પાસે માપન રન દરમિયાન માત્ર સેન્સર દ્વારા નિર્ધારિત ડેટા હતો.જો કે, હીટ-અપ વળાંકો જે કારના શરીરની સપાટીની ગુણવત્તાની દ્રષ્ટિએ મૂળભૂત મહત્વ ધરાવે છે તે માપન વચ્ચેના અંતરાલ દરમિયાન, ઓવનની ઉંમરથી બદલાય છે.આ વસ્ત્રો આસપાસની પરિસ્થિતિઓમાં વધઘટનું કારણ બને છે, ઉદાહરણ તરીકે હવાના પ્રવાહની તીવ્રતામાં.“અત્યાર સુધી, વ્યક્તિગત શરીરને કયા તાપમાને ગરમ કરવામાં આવે છે તે ચોક્કસ તાપમાન જાણ્યા વિના હજારો શબ ઉત્પન્ન થાય છે.મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરીને, અમારું એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ મોડ્યુલ વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં તાપમાન કેવી રીતે બદલાય છે તેનું અનુકરણ કરે છે.આ અમારા ગ્રાહકોને દરેક વ્યક્તિગત ભાગ માટે ગુણવત્તાનો કાયમી પુરાવો આપે છે અને તેમને વિસંગતતાઓ ઓળખવા દે છે", ગેરહાર્ડ એલોન્સો ગાર્સિયા કહે છે.

ઉચ્ચ ફર્સ્ટ-રન રેટ એકંદર સાધનોની અસરકારકતામાં વધારો કરે છે
ઇમ્પ્લાન્ટ માટે, DXQplant.analytics સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ મોડ્યુલ સાથે સંયોજનમાં સાધનોની એકંદર અસરકારકતા વધારવા માટે થાય છે.જર્મન ઉત્પાદકનું બુદ્ધિશાળી સોલ્યુશન ચોક્કસ મોડેલ પ્રકારો, ચોક્કસ રંગોમાં અથવા શરીરના વ્યક્તિગત ભાગોમાં પુનરાવર્તિત ગુણવત્તાની ખામીઓને ટ્રેક કરે છે.આનાથી ગ્રાહકને ઉત્પાદન પ્રક્રિયામાં કયું પગલું વિચલનો માટે જવાબદાર છે તે સમજવાની મંજૂરી આપે છે.આવા ખામી અને કારણ સહસંબંધો ખૂબ જ પ્રારંભિક તબક્કે હસ્તક્ષેપને મંજૂરી આપીને ભવિષ્યમાં પ્રથમ-રન દરમાં વધારો કરશે.

પ્લાન્ટ એન્જિનિયરિંગ અને ડિજિટલ કુશળતા વચ્ચેનું સંયોજન
AI-સુસંગત ડેટા મોડેલ્સ વિકસાવવી એ ખૂબ જ જટિલ પ્રક્રિયા છે.વાસ્તવમાં, મશીન લર્નિંગ સાથે બુદ્ધિશાળી પરિણામ લાવવા માટે, "સ્માર્ટ" અલ્ગોરિધમમાં અસ્પષ્ટ માત્રામાં ડેટા દાખલ કરવા માટે તે પૂરતું નથી.સંબંધિત સંકેતો એકત્રિત કરવા, કાળજીપૂર્વક પસંદ કરવા અને ઉત્પાદનમાંથી માળખાગત વધારાની માહિતી સાથે સંકલિત કરવા આવશ્યક છે.Dürr એક સૉફ્ટવેર ડિઝાઇન કરવામાં સક્ષમ હતું જે વિવિધ ઉપયોગના દૃશ્યોને સપોર્ટ કરે છે, મશીન લર્નિંગ મોડલ માટે રનટાઈમ વાતાવરણ પૂરું પાડે છે અને મોડેલ તાલીમ શરૂ કરે છે.“આ સોલ્યુશન વિકસાવવું એ એક વાસ્તવિક પડકાર હતો કારણ કે ત્યાં કોઈ માન્ય મશીન લર્નિંગ મોડલ નહોતું અને કોઈ યોગ્ય રનટાઈમ વાતાવરણ નહોતું જેનો અમે ઉપયોગ કરી શક્યા હોત.પ્લાન્ટ સ્તરે AI નો ઉપયોગ કરવામાં સક્ષમ થવા માટે, અમે અમારા મિકેનિકલ અને પ્લાન્ટ એન્જિનિયરિંગના જ્ઞાનને અમારા ડિજિટલ ફેક્ટરીના નિષ્ણાતો સાથે જોડી દીધું છે.આનાથી પેઇન્ટની દુકાનો માટે પ્રથમ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સોલ્યુશન આવ્યું”, ગેરહાર્ડ એલોન્સો ગાર્સિયા કહે છે.

એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ વિકસાવવા માટે કૌશલ્ય અને જ્ઞાનનું સંયોજન
ડેટા વૈજ્ઞાનિકો, કમ્પ્યુટર વૈજ્ઞાનિકો અને પ્રક્રિયા નિષ્ણાતોની બનેલી આંતરશાખાકીય ટીમે આ બુદ્ધિશાળી ઉકેલ વિકસાવ્યો છે.Dürr એ ઘણા મોટા ઓટોમોટિવ ઉત્પાદકો સાથે સહકાર ભાગીદારીમાં પણ પ્રવેશ કર્યો છે.આ રીતે, વિકાસકર્તાઓ પાસે વિવિધ એપ્લિકેશન કેસો માટે ઉત્પાદનમાં વાસ્તવિક જીવન ઉત્પાદન ડેટા અને બીટા સાઇટ વાતાવરણ હતું.પ્રથમ, પ્રયોગશાળામાં મોટી સંખ્યામાં પરીક્ષણ કેસોનો ઉપયોગ કરીને અલ્ગોરિધમ્સને તાલીમ આપવામાં આવી હતી.ત્યારબાદ, એલ્ગોરિધમ્સે વાસ્તવિક જીવનની કામગીરી દરમિયાન ઓન-સાઇટ શીખવાનું ચાલુ રાખ્યું અને પર્યાવરણ અને ઉપયોગની પરિસ્થિતિઓમાં પોતાને અનુકૂળ બનાવ્યા.બીટા તબક્કો તાજેતરમાં સફળતાપૂર્વક પૂર્ણ કરવામાં આવ્યો હતો અને તે દર્શાવે છે કે તેમાં કેટલી AI સંભવિત છે.પ્રથમ વ્યવહારુ એપ્લિકેશનો દર્શાવે છે કે ડ્યુરનું સોફ્ટવેર છોડની ઉપલબ્ધતા અને પેઇન્ટેડ બોડીની સપાટીની ગુણવત્તાને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે.