ರಬ್ಬರ್ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು IoT ಏಕೀಕರಣ

By ಮೈಕ್ ಚೆನ್, ಉತ್ಪಾದನಾ ನಿರ್ದೇಶಕ | ರಬ್ಬರ್ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ 12+ ವರ್ಷಗಳು |ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು

• ಒಂದು XCJ-G600 ಬ್ಯಾರೆಲ್ ಪ್ರತಿ 20-40 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಗೆ 15 ಕೆಜಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಸೈಕಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ - 8-ಗಂಟೆಗಳ ಶಿಫ್ಟ್‌ಗೆ 1,300 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ-ಭರಿತ ಸೈಕಲ್‌ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ IoT ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿದೆ.
• ಕ್ರಯೋಜೆನಿಕ್ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಘಟಕಗಳು −150 °C ವರೆಗಿನ ತಾಪಮಾನದಲ್ಲಿ 20–70 RPM ರೋಲರ್ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎರಡೂ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಲಾಗಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಸಾರಜನಕ ತ್ಯಾಜ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರೋಧನ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಂಪರ್ಕಿತ ಯಂತ್ರಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿಯನ್ನು ಮೊದಲೇ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದರಿಂದ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯೋಜಿತವಲ್ಲದ ನಿಲುಗಡೆಗಳನ್ನು 30 ನಿಮಿಷಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯ ನಿಗದಿತ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ (ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕ ಯೋಜನೆಗಳಿಂದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳು).
• ರಿಟ್ರೋಫಿಟಿಂಗ್ ಬೀಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು: 7.5 kW XCJ-G600 ನಂತಹ ಇನ್ವರ್ಟರ್-ಚಾಲಿತ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಸ ಖರೀದಿಯ ಬದಲಿಗೆ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಗೇಟ್‌ವೇಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು.

ನಾವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಯಾರಕರು ಈಗಾಗಲೇ ಯಂತ್ರ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಖಾನೆ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮೌನವಾಗಿರುವ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ನಿಯಂತ್ರಕವು ರೋಲರ್ ವೇಗವನ್ನು ತಿಳಿದಿದೆ; ನಿರ್ವಾಹಕರು ಬ್ಯಾಚ್ ತೂಕವನ್ನು ತಿಳಿದಿದ್ದಾರೆ; ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಂಡವು ನಿರಾಕರಣೆ ದರವನ್ನು ತಿಳಿದಿದೆ - ಆದರೆ ಯಾರೂ ಮೂರನ್ನೂ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆ ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತವನ್ನು AI ಮತ್ತು IoT ಯೋಜನೆಗಳು ಸರಿಪಡಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಈ ಲೇಖನವು ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಏಕೀಕರಣದ ನಿಜವಾದ ಅರ್ಥವೇನು, ಯಾವ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೈಪರ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳಿಗಿಂತ ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ರಬ್ಬರ್ ಸ್ಥಾವರಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಹಂತ ಹಂತದ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು IoT ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಅರ್ಥ?

ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (IoT) ಎಂದರೆ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸ, ಇದರಿಂದ ಅದರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಎಂಬುದು ಆ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪದರವಾಗಿದೆ.ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಇವೆರಡೂ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ: IoT ಕಚ್ಚಾ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು AI ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತರುತ್ತದೆ - ರೋಲರ್ ಅನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುವುದು, ಸವೆದ ಬೆಲ್ಟ್ ಅನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಶಂಕಿತ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಸಾಗಿಸುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು.

ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಮೊದಲು ಡೇಟಾ ಮೂಲವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಡಿಬರ್ರಿಂಗ್ ಸಾಧನವಾಗಿ ಯೋಚಿಸುವುದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಚಕ್ರ ಮತ್ತು −120 °C ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ರಯೋಜೆನಿಕ್ ರನ್ ವೇಗ, ಸಮಯ, ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ಲೋಡ್‌ನ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ, ಪೂರ್ಣ ಶಿಫ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ಬ್ಯಾರೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಂತಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು - "ಚಕ್ರದ ಸಮಯಗಳು ಯಾವಾಗ ತೆವಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದವು?" - ಹತ್ತು ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಯಾವ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ?

ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ನಿರ್ಧರಿಸುವ ನಾಲ್ಕು ಅಸ್ಥಿರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ಸೈಕಲ್ ಸಮಯ, ರೋಲರ್ ವೇಗ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚ್ ಲೋಡ್.ಅವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಯಂತ್ರದಲ್ಲೂ ಇರುತ್ತವೆ, ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾದಾಗ ಅವು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ನಕ್ಷೆ ಹಾಕುತ್ತವೆ. ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನೈಜ ಸಲಕರಣೆಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಅದು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡುವ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಲಕರಣೆಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಇಲ್ಲಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆXCJ-G600 ಉತ್ಪನ್ನ ಪುಟಮತ್ತುದ್ರವ ಸಾರಜನಕ ಕ್ರಯೋಜೆನಿಕ್ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಯಂತ್ರದ ವಿಶೇಷಣಗಳು.

ಕ್ರಯೋಜೆನಿಕ್ ಎಂಬ್ರಿಟಲ್ಮೆಂಟ್ ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ನಡುವಿನ ಓಟವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಲಾಗ್ಡ್ ಕೂಲಿಂಗ್ ಕರ್ವ್‌ಗಳು ಕ್ರಯೋಜೆನಿಕ್ ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಏಕೈಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ.8 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗಿ 5 ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಗುರಿಯನ್ನು ತಲುಪುವ ಓಟವು ಅದರ ಚಕ್ರದ 37% ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿದೆ - ಸ್ಟಾಪ್‌ವಾಚ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಗೋಚರವಾಗಿರುವ ಆದರೆ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವ ಉಳಿತಾಯ.

ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ?

ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ - ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಚಕ್ರ ಸಮಯಗಳು, ಮೋಟಾರ್ ಪ್ರವಾಹದ ಏರಿಳಿತಗಳು, ತಾಪಮಾನ ಅಸ್ಥಿರತೆ - ಒಂದು ಘಟಕವು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಸೇವೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು, ನಂತರ ಬದಲಿಗೆ.ಆರ್ಥಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ವಿಫಲವಾದ ಡ್ರೈವ್ ಮೋಟಾರ್ ಮಿಡ್-ಶಿಫ್ಟ್ ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ, ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸ್ಕ್ರಾಂಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಇನ್-ಪ್ರೋಸೆಸ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಎರಡು ವಾರಗಳ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಯೋಜಿತ ವಿನಿಮಯವು ಶಿಫ್ಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

ಗ್ರಾಹಕ ಸ್ಥಾವರಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ನಮ್ಮ ಅನುಭವದಲ್ಲಿ, ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ತ್ರೈಮಾಸಿಕಕ್ಕೆ ಮೂರರಿಂದ ಐದು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಡ್ರಿಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ರಮೇಣ ಸೈಕಲ್-ಸಮಯ ವಿಸ್ತರಣೆ ಮತ್ತು ಅಸಮಂಜಸ ಕ್ರಯೋಜೆನಿಕ್ ಕೂಲ್‌ಡೌನ್ - ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು 30 ನಿಮಿಷಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ನಿಗದಿತ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು (ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕ ಯೋಜನೆಗಳಿಂದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಗಳು; ನಿಖರವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸಂಯುಕ್ತ ಮಿಶ್ರಣ ಮತ್ತು ಶಿಫ್ಟ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ).XCJ-G600 ನಂತಹ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿರುವ 7.5 kW ಇನ್ವರ್ಟರ್ ಈಗಾಗಲೇ ಮೋಟಾರ್ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗಿ ವರದಿ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ಈ ಮಟ್ಟದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಪ್ರವೇಶ ವೆಚ್ಚವು ಗೇಟ್‌ವೇ ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಆಗಿದೆ, ಹೊಸ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಲ್ಲ.

ಅನುಸರಣಾ ಕೋನವೂ ಇದೆ. ಸಸ್ಯಗಳು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟವುಐಎಸ್ಒ 9001ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ; ಪ್ರತಿ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗೆ ಯಂತ್ರ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಡೇಟಾ ಟ್ರಯಲ್ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಪುರಾವೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಗುಣಮಟ್ಟದ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಎಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?

ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾತ್ರ ತೆರೆದಿಡುವ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಯಂತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿ ಮುಚ್ಚುತ್ತದೆ: ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಡಿಫ್ಲಾಶ್ ಮಾಡಿದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು AI ಪದರವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದ ಭಾಗವನ್ನು ಅದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ನಿಖರವಾದ ಚಕ್ರ, ವೇಗ ಮತ್ತು ತಾಪಮಾನಕ್ಕೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ.ಇದು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹಿಂಭಾಗದ ನೋಟ ಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದ ಸ್ಟೀರಿಂಗ್ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸರಪಳಿಯು ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಭಾಗಗಳು ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಬ್ಯಾರೆಲ್ ಅನ್ನು ಬಿಡುತ್ತವೆ, ಉಳಿದಿರುವ ಫ್ಲ್ಯಾಶ್ ಅನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವ ದೃಷ್ಟಿ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧ ಭಾಗಗಳು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತವೆರಬ್ಬರ್ ವಿಭಜಕ ಯಂತ್ರಅದು ಟ್ರಿಮ್ ತ್ಯಾಜ್ಯದಿಂದ ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರಾಕರಣೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿದಾಗ, AI ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾರೆಲ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ: ಇದು ಕೆಟ್ಟ ಸಂಯುಕ್ತವೇ, ತಪ್ಪು ರೋಲರ್ ವೇಗವೇ ಅಥವಾ ಸ್ಪೆಕ್‌ಗಿಂತ 2 ಕೆಜಿ ಹೆಚ್ಚು ಇರುವ ಬ್ಯಾಚ್ ಆಗಿದೆಯೇ?

ಈ ಜೋಡಣೆಯಿಂದ ಕ್ರಯೋಜೆನಿಕ್ ರೇಖೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದ್ದಾಗ ಕ್ರಯೋಜೆನಿಕ್ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ 98% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ-ಉತ್ಪನ್ನ ಪಾಸ್ ದರಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಣ್ಣ ಲಾಗ್ಡ್ ವಿಚಲನ - ಬೇಸ್‌ಲೈನ್‌ಗಿಂತ 10 °C ಬೆಚ್ಚಗೆ ಚಲಿಸುವ ಕೂಲಿಂಗ್ ಕರ್ವ್ - ಇಳುವರಿಯ ಮೂರು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಹಿಡಿಯುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.

ವಾಸ್ತವಿಕ ಏಕೀಕರಣ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ?

ಹೆಚ್ಚಿನ ರಬ್ಬರ್ ಸ್ಥಾವರಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ವಿಧಾನವು ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಸಂಪರ್ಕ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ನಂತರ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು - ಆ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ, ಇಡೀ ಸಾಲಿನ ಮೊದಲು ಒಂದು ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ.ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಮೊದಲೇ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು ನಾವು ಇಂಡಸ್ಟ್ರಿ 4.0 ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ನೋಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

1. ಒಂದು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಮತ್ತು ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.ಹೊಸದಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಇನ್ವರ್ಟರ್-ಚಾಲಿತವಾದ ಒಂದೇ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಯೂನಿಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಡ್ಜ್ ಗೇಟ್‌ವೇ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಸೈಕಲ್ ಸಮಯ, ವೇಗ, ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಅನ್ನು 60 ದಿನಗಳವರೆಗೆ ಏನನ್ನೂ ಬದಲಾಯಿಸದೆ ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ, ಆದ್ದರಿಂದ "ಸಾಮಾನ್ಯ" ಎಂದು ಊಹಿಸುವ ಬದಲು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವಿರುದ್ಧ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ.ತಪಾಸಣೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ನಿರಾಕರಣೆ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ, ಮತ್ತು AI ಪದರವು (ಅಥವಾ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ ಉತ್ತಮ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್) ನಿಯತಾಂಕ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಘಟನೆಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲಿ.
3. ಕ್ಲೋಸ್ಡ್-ಲೂಪ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ.ಬೇಸ್‌ಲೈನ್‌ನಿಂದ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಾಹಕರ ಫೋನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಥಾವರ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗೆ ರೂಟ್ ಮಾಡಿ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಮಾತ್ರ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ - ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ತುರ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹಂತ.

ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮಿತಿಗಳು ಯಾವುವು?

AI ಮತ್ತು IoT ಅಸ್ಥಿರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಸವೆದ ಬ್ಯಾರೆಲ್ ಅಥವಾ ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದ ಅಚ್ಚನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ - ಅವು ಆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ.ಏಕೀಕರಣವು ಉತ್ತಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ; ಅದು ಅದಕ್ಕೆ ಬದಲಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.

ನಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯ ಅನುಭವದಿಂದ ಇನ್ನೂ ಎರಡು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಸಣ್ಣ ಸಂಯುಕ್ತ ರನ್‌ಗಳು ತೆಳುವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ: ಒಂದು O-ರಿಂಗ್ ಗಾತ್ರದ 300 ಚಕ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ AI ಮಾದರಿಯು 40 ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಭಾಗಗಳ ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಉತ್ಪನ್ನ ಮಿಶ್ರಣಕ್ಕೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬೇಕು. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಸಂಪರ್ಕವು ಭದ್ರತಾ ಮೇಲ್ಮೈಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ - ಪ್ರಕಟಿಸಿದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸೈಬರ್‌ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಂತಹ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನಎನ್ಐಎಸ್ಟಿಗೇಟ್‌ವೇ ಲೈವ್ ಆಗುವ ಮೊದಲು ಓದುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಸೆಲ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ವಿರಳವಾಗಿ ಇಂಟರ್ನೆಟ್-ಮುಖವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಸರಿಯಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಖಾನೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಪಾಯವನ್ನು ಮಧ್ಯಮವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ "ಸಾಧಾರಣ" ಎಂಬುದು "ಶೂನ್ಯ"ವಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಜೆಟ್ ಮಾಡಬೇಕು.

ತೀರ್ಮಾನ: ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ

ರಬ್ಬರ್ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ AI ಮತ್ತು IoT ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಒಂದು ಸರಳ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ: ಯಂತ್ರಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ನಿಖರವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿತ, ಪರಿಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. 15 ಕೆಜಿ ಬ್ಯಾಚ್, 20–40 ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಚಕ್ರ, −150 °C ಸೀಲಿಂಗ್, 20–70 RPM ರೋಲರ್ ಶ್ರೇಣಿ - ಇವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಕಾಯುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಮುಂದಿನ ಸಲಕರಣೆ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಿಯಂತ್ರಕಗಳು ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಅನ್ವೇಷಿಸಿಪೂರ್ಣ ರಬ್ಬರ್ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಯಂತ್ರ ಶ್ರೇಣಿಕ್ಸಿಯಾಮೆನ್ ಕ್ಸಿಂಗ್‌ಚಾಂಗ್ಜಿಯಾದಿಂದ, ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಭಾಗ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಮಗೆ ಕಳುಹಿಸಿ - ನಮ್ಮ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡವು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಾವರದ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಸಂಪರ್ಕ ಆಯ್ಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಡಿಫ್ಲಾಶಿಂಗ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ.