ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, അതിന്റെ ഉപവിഭാഗമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയുടെ കാര്യം വരുമ്പോൾ, മെറ്റൽ ഫാബ്രിക്കേഷൻ വ്യവസായത്തിലെ പലരും അവ വിദൂര ഭാവിയിൽ മാത്രമേ പ്രയോഗിക്കുന്നുള്ളൂ. അത് അങ്ങനെയായിരിക്കണമെന്നില്ല. ഇരുപതാം നൂറ്റാണ്ടിന്റെ തുടക്കത്തിൽ വൻതോതിലുള്ള ഉൽപാദന വിപ്ലവവും തുടർന്നുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ, ഡാറ്റാ സംഭരണ ഉപകരണങ്ങളുടെ കണ്ടുപിടുത്തവും മുതൽ, നിർമ്മാതാക്കൾ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും പ്രവർത്തനക്ഷമമായ വിവരങ്ങളായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. ഇതിൽ നിന്ന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രോസസ്സ് കൺട്രോളും ടാഗുച്ചി രീതികളും വന്നു, ഇത് പരീക്ഷണത്തിന്റെ രൂപകൽപ്പനയിലൂടെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പുതിയ മാർഗങ്ങളായി പരിണമിക്കുകയും എന്റർപ്രൈസിന്റെ ബിസിനസ്സ്, പ്രവർത്തന വശങ്ങളിൽ ഗുണനിലവാരത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൽപാദന കാഴ്ചപ്പാടുകൾ വിശാലമാക്കുകയും ചെയ്തു.

ആ രീതികൾ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ബയോടെക്നോളജി, മാർക്കറ്റിംഗ്, ഉൽപാദനത്തിനപ്പുറം മറ്റ് മേഖലകളിലേക്ക് വ്യാപിച്ചു. വൈകല്യ അവസരങ്ങളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുക, വ്യതിയാനം കുറയ്ക്കുക, ഗുണനിലവാരവും കാര്യക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുക, സ്ഥിരമായ ആവർത്തനക്ഷമതയ്ക്കും പുനരുൽപാദനക്ഷമതയ്ക്കും വേണ്ടി പരിശ്രമിക്കുക എന്നിവയിലൂടെ ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് അവർ സിക്സ് സിഗ്മയും മറ്റ് ഉപകരണങ്ങളും കൊണ്ടുവന്നു. ക്രമേണ, ആ ഉപകരണങ്ങൾ മെറ്റൽ ഫാബ്രിക്കേഷൻ ഷോപ്പുകളിലേക്ക് വഴി കണ്ടെത്തി.

ധനകാര്യം, സോഷ്യൽ മീഡിയ, മറ്റിടങ്ങൾ എന്നിവയിലുള്ളവർ ഈ രീതികളിലൂടെ ഡാറ്റയുടെ ചൂഷണത്തെ സമൃദ്ധമായ വാലറൈസേഷൻ സംവിധാനങ്ങളാക്കി മാറ്റി, ഇത് ഇപ്പോൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ സ്വീകരിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. മെറ്റൽ ഫാബ്രിക്കേറ്റർമാർ നിരീക്ഷകരായി ഒരു വശത്ത് ഇരിക്കരുത്; അവർക്ക് പങ്കെടുക്കാനും ലീഡ് വീണ്ടെടുക്കാനും കഴിയും.

ഡാറ്റയും ഭാവി ഫാബ്രിക്കേറ്ററും

ഈ പരിണാമങ്ങളിലുടനീളം, നിർമ്മാണത്തിന്റെയും മെറ്റൽ ഫാബ്രിക്കേഷന്റെയും അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ മാറ്റമില്ലാതെ തുടർന്നു. നിരീക്ഷിച്ച ഔട്ട്പുട്ടുകളും ഇൻപുട്ടുകളും തമ്മിലുള്ള പരസ്പരബന്ധം വിശദീകരിക്കുന്ന ഫിഷ്ബോൺ അല്ലെങ്കിൽ ഇഷികാവ രേഖാചിത്രങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക. ആരോഗ്യം, സുരക്ഷ, പാരിസ്ഥിതിക പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ, ഗുണനിലവാരം, ഉൽപാദനക്ഷമത, ലാഭക്ഷമത എന്നിവ ഔട്ട്പുട്ടുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. മെറ്റീരിയൽ, മെഷീൻ, രീതി, മനുഷ്യൻ, അളവെടുക്കൽ, പ്രകൃതി മാതാവ് എന്നീ നിർമ്മാണത്തിന്റെ “6 എം എസ്” എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഇൻപുട്ടുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആ ആറും മാറ്റമില്ലാതെ തുടരുന്നു, എന്നിട്ടും അവയെല്ലാം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഉപവിഭാഗമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്ന ഏഴാമത്തെ എം ആയി മാറാൻ വിധിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ സ്വീകരിക്കുന്ന ഫാബ്രിക്കേറ്റർമാർ വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുകയും ഉൽപാദന, ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും പ്രവർത്തനപരവും ഗുണനിലവാരപരവുമായ വൈകല്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കുകയും തടയുകയും ചെയ്യും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്താണ്, ഫാബ്രിക്കേറ്റർമാർ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയെ എങ്ങനെ സമീപിക്കണം?

മനുഷ്യന്റെ കഴിവുകളെ മറികടക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണതയുടെയും വേഗതയുടെയും തലത്തിൽ പഠനം, ധാരണ, ആശയവിനിമയം എന്നിവയ്ക്കുള്ള മനുഷ്യ ശേഷികളെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന ഏതൊരു സംവിധാനമാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്. നമ്മുടെ തലച്ചോറിന് വളരെ വേഗത്തിൽ മാത്രമേ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയൂ. ചുരുങ്ങിയ സമയത്തിനുള്ളിൽ വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് കഴിയും. നിയമാധിഷ്ഠിത നിർദ്ദേശങ്ങൾ കോഡ് ചെയ്യാതെ നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്നതിന് പ്രോഗ്രാമിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്.

പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാനുമുള്ള മനുഷ്യരുടെ കഴിവ് അനുകരിക്കുന്നതിന് ഒന്നോ ഒരു കൂട്ടം അൽഗോരിതങ്ങളോ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും അവയെ “പാരാമീറ്ററൈസ്” ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ മികച്ചതാണെങ്കിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ തീരുമാനങ്ങൾ കൂടുതൽ കൃത്യമായിത്തീരുന്നു. ഒരു പടി കൂടി മുന്നോട്ട് പോകുമ്പോൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗിന് സ്വയം (മേൽനോട്ടമില്ലാതെ) ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ “പഠിക്കാനും” അവ സംയോജിപ്പിക്കാനും കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ തീരുമാന നിയമങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും. അത്തരം ആഴത്തിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് യഥാർത്ഥത്തിൽ സ്വയം നന്നാക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന പുനരുജ്ജീവന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കും.

ഇതെല്ലാം മാന്ത്രികമായി തോന്നാം, പക്ഷേ യാഥാർത്ഥ്യം എന്തെന്നാൽ, പരിശോധനയില്ലാത്ത സിമുലേഷൻ ഒരു ആനിമേഷൻ മാത്രമായതുപോലെ, മെഷീൻ ലേണിംഗിന് തുടക്കം മുതൽ അല്ലെങ്കിൽ വഴിയിൽ നിർമ്മിച്ച പ്രായോഗിക അൽഗോരിതങ്ങൾക്കുള്ളിൽ കുറച്ച് ശാസ്ത്രം ആവശ്യമാണ്. ഇക്കാരണത്താൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എല്ലായ്പ്പോഴും എക്സിക്യൂഷൻ ഘട്ടത്തിലേക്ക് പോകുന്നതിനുമുമ്പ് പഠിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഒരു സാമ്പിൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്നു. ഓരോ എക്സിക്യൂഷൻ സൈക്കിളും ഗ്രേഡ് ചെയ്യുകയും അധ്യാപന പൂളിലേക്ക് ചേർക്കുകയും ചെയ്യാം.

ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്ന പരിതസ്ഥിതികളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കുന്നു: ക്യാമറകൾ പിടിച്ചെടുക്കുകയും ഇമേജ് ഉള്ളടക്കം ടാഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന വിഷ്വൽ ഡാറ്റ; യന്ത്രങ്ങൾ, സെൻസറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ആളുകൾ ശേഖരിച്ച സംഖ്യാ ഡാറ്റ; കീവേഡുകളും വാക്യങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളിലും പോസ്റ്റിംഗുകളിലും രേഖപ്പെടുത്തിയ വാചക ഡാറ്റ. ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങളുടെ വരവ് ജിഗാ-ഡാറ്റ ഉൽപാദനത്തിന്റെയും സംഭരണത്തിന്റെയും ആഗോള ശൃംഖല നിർമ്മിച്ചു.

എന്തുകൊണ്ട് ഇതെല്ലാം പ്രധാനമാണ്

ഉയർന്ന പണപ്പെരുപ്പവും അതിനെ നേരിടുന്ന ഉയർന്ന പലിശനിരക്കും മൂലധനത്തിലേക്കുള്ള പ്രവേശനവും വരുമാനവും കൂടുതൽ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാക്കുന്നു. ബാങ്ക് പരാജയങ്ങൾ, വിതരണ ശൃംഖലയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രവർത്തന വെല്ലുവിളികൾ, ഊർജ്ജ പരിവർത്തന ചാഞ്ചാട്ടം, വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന തൊഴിൽ ചെലവുകൾ, നൈപുണ്യ ക്ഷാമം എന്നിവയുമായി ഇത് സംയോജിപ്പിക്കുക. ഈ ചേരുവകളെല്ലാം, എത്ര ക്ഷണികമാണെങ്കിലും, സ്ഥിരമായ മാറ്റങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ ഉത്തേജകം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരുമിച്ച് ചേരുന്നു.

വ്യവസായത്തിന്റെ ഡീകാർബണൈസേഷൻ, മൊബിലിറ്റിയുടെ വൈദ്യുതീകരണം, കൂടുതൽ ചെറുകിട സംരംഭങ്ങൾ സ്വീകരിച്ച ഓട്ടോമേഷന്റെ ജനാധിപത്യവൽക്കരണം, “സ്മാർട്ടിഫിക്കേഷൻ”, അഡിറ്റീവ് മാനുഫാക്ചറിംഗ് വളർച്ച എന്നിവയെ നയിക്കുന്ന ഒഇഎമ്മുകളുടെ ഒരു പുതിയ ആവാസവ്യവസ്ഥ വ്യവസായം 4.0 ന്റെ പരിവർത്തനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഡിജിറ്റൈസേഷന്റെ സ്കെയിലിംഗ് ആണ് ഇൻഡസ്ട്രി 4.0 യുടെ അവസാന ഘട്ടം. ഇവിടെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒരു ശക്തമായ ആക്സിലറേറ്ററായി മാറുകയാണ്.

ജോലിസ്ഥലത്ത് ഡിജിറ്റൈസേഷൻ: മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് സ്പാറ്റർ അളക്കൽ

അനാവശ്യ ഉപോൽപ്പന്നമായ സ്പാറ്ററിന്റെ കണികകൾ വെൽഡിംഗ് കാര്യക്ഷമതയെയും ഗുണനിലവാരത്തെയും കുറിച്ചുള്ള ചില സവിശേഷതകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. കാലക്രമേണ, വെൽഡർമാർ സ്പാറ്ററിന്റെ പുറന്തള്ളൽ “വായിക്കാൻ” പഠിക്കുന്നു, പലപ്പോഴും ഒരു സുരക്ഷാ ഹെൽമെറ്റിന്റെ ഇരുണ്ട ജാലകത്തിലൂടെ. ഒരു ഷിഫ്റ്റിൽ 10 തവണയിലധികം സ്പാറ്റർ വിലയിരുത്തുക, വെൽഡിംഗ് സമയത്ത് സമയാസമയങ്ങളിൽ പരിശോധിക്കുക, ഓരോ പുതിയ ജോലിക്കും മുമ്പ് അവരുടെ സജ്ജീകരണം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ വിപുലീകൃത പ്രവർത്തന സമയത്തിന് ശേഷം ജോലി പുനരാരംഭിക്കുക. ഒരു വയർ സ്പൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഗ്യാസ് സിലിണ്ടറിന് മുകളിൽ മാറിയതിന് ശേഷം സ്പാറ്റർ പരിശോധനകൾ സംഭവിക്കാം; അല്ലെങ്കിൽ ഒരു രാത്രി, വാരാന്ത്യം, ഉച്ചഭക്ഷണം അല്ലെങ്കിൽ കോഫി ബ്രേക്ക് എന്നിവയ്ക്ക് ശേഷം ജോലി പുനരാരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്.

ഇതൊന്നും സ്വാഭാവികമായും മോശമല്ല. അതാണ് നല്ല വെൽഡർമാർ ചെയ്യുന്നത്. എന്നാൽ മനുഷ്യന്റെ കണ്ണിനെ ആശ്രയിക്കുന്ന അത്തരം നിരീക്ഷണങ്ങൾക്ക് അതിന്റെ ദോഷങ്ങളുണ്ട്. ഒന്നാമതായി, ഇത് ഗുണപരവും ആത്മനിഷ്ഠവുമാണ്, ഒരു വെൽഡറുടെ വൈദഗ്ധ്യത്തെ വളരെയധികം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഏറ്റവും മികച്ച, ഏറ്റവും മനഃസാക്ഷിയുള്ള വെൽഡർ പോലും ഒരു മോശം ദിവസം ഉണ്ടായേക്കാം. ഇത് കണ്ടെത്താൻ കഴിയില്ല, അതിനാൽ ചാർട്ട് ചെയ്യുന്നത് അസാധ്യമോ അപ്രായോഗികമോ ആണ്.

ഇമേജുകളുടെ മെഷീൻ-ലേണിംഗ് പവർ സംഖ്യാ ചികിത്സ ചേർക്കുക, സാഹചര്യം മാറുന്നു. ഇന്ന്, സ്മാർട്ട്ഫോണുകളുള്ള വെൽഡർമാർക്ക് വെൽഡ് ചെയ്ത വർക്ക്പീസിന്റെ ഉപരിതലത്തിൽ നിന്ന് അകറ്റുന്നതിനുമുമ്പ് വെൽഡ് സ്പാറ്റർ അടയാളങ്ങളുടെ ഫോട്ടോ എടുക്കാൻ കഴിയും. അത്തരം ചിത്രങ്ങൾ വ്യാവസായിക ഡാറ്റയിലേക്ക് സംഖ്യാപരമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് 27 വ്യത്യസ്ത വേരിയബിളുകൾ നൽകുന്നു. വർക്ക്പീസിൽ വീണുപോയ റീസോളിഡിഫൈഡ് സ്പാറ്റർ തുള്ളികളുടെ ശരാശരി വലുപ്പവും ഫോട്ടോയുടെ കാഴ്ചാമണ്ഡലത്തിനുള്ളിൽ ഒരു ചതുരശ്ര ഇഞ്ചിന് അവയുടെ വിതരണ സാന്ദ്രതയും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആത്യന്തികമായി, ഈ ഫോട്ടോ അളവിൽ നിന്ന് ഒരു കംപ്യൂട്ടഡ് ഹെൽത്ത് സ്പാറ്റർ ഇൻഡിക്കേറ്റർ നമ്പർ നൽകുന്നു. ഇത് രക്തസമ്മർദ്ദ പരിശോധനയ്ക്ക് സമാനമാണ്. ഇത് അളവുറ്റതും പക്ഷപാതരഹിതവും വിശ്വസനീയവും ആവർത്തിക്കാവുന്നതും പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്നതും കണ്ടെത്താവുന്നതുമാണ്.

അത്തരം ഉപകരണങ്ങൾ ആത്മവിശ്വാസം വർദ്ധിപ്പിക്കും, പ്രത്യേകിച്ചും പരിചയക്കുറവുള്ള വെൽഡർമാർക്ക്. വെൽഡർമാർക്ക് ട്രെൻഡുകൾ നിരീക്ഷിക്കാനും സ്വയം ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യാനും ഒരു പ്രൊഫഷണൽ അല്ലെങ്കിൽ സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ അവരുടെ ആരോഗ്യ സൂചകം പങ്കിടാനും കഴിയും. ചെറിയ വെൽഡിംഗ് ഷോപ്പുകൾക്ക് അവയുടെ സ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും അവയുടെ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കൂടുതൽ ആവശ്യമുള്ളതും ലാഭകരവുമായ ജോലികൾക്ക് യോഗ്യത നേടാനും കഴിയും.

ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള തീരുമാനം

അത്തരം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ-ലേണിംഗ്-പവർ ഉപകരണങ്ങൾ ഒരു വെൽഡറിന്റെ സാങ്കേതികതയും വൈദഗ്ധ്യവും പോലുള്ള കണക്കാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ജോലികൾ അളക്കാൻ സഹായിക്കും. കുറഞ്ഞ അളവിൽ ഉയർന്ന ഉൽപ്പന്ന മിശ്രിതം കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ പോലും, ത്രൂപുട്ടിലും ഗുണനിലവാരത്തിലും സ്ഥിരതയും പ്രവചനവും നേടുന്നതിന് ഒരു പ്രത്യേക പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യണോ എന്നതുൾപ്പെടെ ഒരു ഷോപ്പിന്റെ വിശാലമായ ബിസിനസ്സ് തന്ത്രത്തെ ഇത് ബാധിച്ചേക്കാം. മാനുവൽ വെൽഡിംഗ് കൂടുതൽ പ്രവചനാതീതമല്ലാത്തത് എന്തുകൊണ്ട്? ചിലപ്പോൾ കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള ജോലികൾ മടുപ്പുളവാക്കുന്നതും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും അപകടകരവും വൃത്തികെട്ടതും അല്ലെങ്കിൽ അളക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, മറ്റ് സമയങ്ങളിൽ, ഇത് പരിശീലനത്തിന്റെയും അനുഭവത്തിന്റെയും അഭാവം മൂലമാണ്.

ഇവിടെയും, മാനുവൽ വെൽഡിംഗ് കഴിവ് അളക്കുന്നതിനുള്ള വ്യവസ്ഥാപിതവും വസ്തുനിഷ്ഠവും അളവറ്റതുമായ മാർഗ്ഗം പ്രാപ്തമാക്കിക്കൊണ്ട് കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് സഹായിക്കും. വിശാലമായി പറഞ്ഞാൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എല്ലാവർക്കും പഠനത്തെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും ഓരോ പ്രക്രിയയും മാനുവൽ അല്ലെങ്കിൽ ഓട്ടോമേറ്റഡ് കൂടുതൽ നിയന്ത്രിക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യും.

ആദ്യം അടിസ്ഥാനം

തീർച്ചയായും, ഒരാളുടെ ഉൽ പാദന പ്രക്രിയകളെക്കുറിച്ചും ബിസിനസ്സ് മുൻഗണനകളെക്കുറിച്ചും ശക്തമായ അടിസ്ഥാന ധാരണ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. അതിനാൽ, മെറ്റൽ ഫാബ്രിക്കേറ്റർമാർ ഭയപ്പെടേണ്ടതില്ല, പകരം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ സ്വീകരിക്കണം, പ്രത്യേകിച്ചും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ നൽകുന്ന നേട്ടങ്ങളും യഥാർത്ഥ മൂല്യ വ്യത്യാസവും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ. മാനുവൽ അല്ലെങ്കിൽ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആകട്ടെ, അവർക്ക് ഏത് പ്രക്രിയയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. അനേകരും വിചാരിക്കുന്നതിനു വിപരീതമായി, മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ നല്ല ഉപയോഗം വൈദഗ്ധ്യമുള്ളവരെ കൂടുതൽ മൂല്യവത്താക്കും— കുറവല്ല.

മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ ടീമിനെ പരിചയപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് ആരംഭിക്കുക; തുടർന്ന്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിതവും ആവർത്തിച്ചുള്ളതും സമയ സംവേദനക്ഷമതയുള്ളതുമായ പ്രക്രിയകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിലും തരംതിരിക്കലിലും ജാഗ്രത പാലിക്കേണ്ടതുണ്ട്, “മാലിന്യം അകത്തേക്ക്, മാലിന്യം പുറത്തേക്ക്” എന്ന ചതിക്കുഴി ഒഴിവാക്കാൻ.

കൃത്യത, കൃത്യത, പൂർണ്ണത, സമയബന്ധിതത, പ്രസക്തി എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പരിശീലനത്തിന്റെയും ഉൽ പാദന ഡാറ്റയുടെയും ഗുണനിലവാരവും സ്ഥിരതയും ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. കൂടാതെ, പങ്കാളികളിൽ നിന്ന് വാങ്ങൽ നേടുന്നത് നിർണായകമാണ്, കാരണം മെഷീൻ ലേണിംഗ് തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും സ്വകാര്യതാ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് കടന്നുകയറുകയും ചെയ്യും.

അവസാനമായി, മെറ്റൽ ഫാബ് ഷോപ്പുകളുടെ ശ്രദ്ധ ദീർഘകാല വ്യവസ്ഥാപരമായ ഡിജിറ്റൽ പരിവർത്തനത്തിലായിരിക്കണം, സാങ്കേതിക പിന്തുണയ്ക്കായി ആകസ്മികമായി, പെട്ടെന്നുള്ള പരിഹാരം തേടുന്നതിനുപകരം. വാസ്തവത്തിൽ, കൂടുതൽ അനുയോജ്യമായ പദം ഡിജിറ്റൽ പരിണാമമായിരിക്കാം, ആ പരിണാമം ശരിയായ ഡാറ്റയിൽ നിന്നാണ് ആരംഭിക്കുന്നത്, അത് ലേസർ കട്ടിംഗ് ഹെഡ്സിലെ ഹീറ്റ് സെൻസറിൽ നിന്നോ അല്ലെങ്കിൽ വെൽഡ് സ്പാറ്റർ കാണിക്കുന്ന ഫോട്ടോയിലെ പിക്സലുകളിൽ നിന്നോ ആകാം.

ക്രമേണ, ഈ ഡിജിറ്റൽ പരിണാമം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മാനുഫാക്ചറിംഗ് “എംഎസ്” ൽ ഏറ്റവും നിർണായകമാക്കും, രീതികൾ, മെറ്റീരിയലുകൾ, മെഷീനുകൾ, അതിന് മുമ്പുള്ള മറ്റെല്ലാ എംഎസ് എന്നിവ വർദ്ധിപ്പിക്കും. ആത്യന്തികമായി, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഓരോ മെറ്റൽ ഫാബ്രിക്കേറ്ററിന്റെയും ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ആസ്തിയെ വേർതിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കും: അതിന്റെ ആളുകൾ.