Dürr Advanced Analytics نى تونۇشتۇرىدۇ ، بۇ بازاردا تەييارلانغان سۈنئىي ئەقىل قوللىنىشچان پروگرامما.DXQanalyze مەھسۇلات يۈرۈشلۈكىدىكى ئەڭ يېڭى مودۇلنىڭ بىر قىسمى ، بۇ ھەل قىلىش چارىسى ئەڭ يېڭى IT تېخنىكىسى ۋە دۇرنىڭ ماشىنىسازلىق كەسپىدىكى تەجرىبىسىنى بىرلەشتۈرۈپ ، كەمتۈكلۈكنىڭ كېلىش مەنبەسىنى ئېنىقلاپ ، ئەڭ ياخشى ئاسراش پروگراممىلىرىنى بەلگىلەيدۇ ، ئىلگىرى نامەلۇم باغلىنىشنى ئىز قوغلايدۇ ۋە بۇ بىلىملەردىن پايدىلىنىپ ماسلىشىدۇ. ئۆزلۈكىدىن ئۆگىنىش پرىنسىپىنى ئىشلىتىپ سىستېمىغا ھېسابلاش ئۇسۇلى.
نېمە ئۈچۈن پارچىلار دائىم ئوخشاش نۇقسانلارنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ؟ماشىنا ئادەمنى ئارىلاشتۇرماي تۇرۇپ ماشىنا ئادەمدىكى ئارىلاشتۇرغۇچنى قاچان ئالماشتۇرغىلى بولىدۇ؟بۇ سوئاللارغا توغرا ۋە توغرا جاۋابقا ئېرىشىش ئىمكانىيەتلىك سىجىل ئىقتىسادىي مۇۋەپپەقىيەت قازىنىشنىڭ ئاساسى ، چۈنكى ئۇ ساقلانغىلى بولىدىغان ھەر بىر نۇقسان ياكى زۆرۈر بولمىغان ئاسراشلارنى تېجەپ قالالايدۇ ياكى مەھسۇلات سۈپىتىنى ئۆستۈرىدۇ.«بۇنىڭدىن ئىلگىرى ، سۈپەت جەھەتتىكى كەمتۈكلۈك ياكى مەغلۇبىيەتنى تېزدىن پەرقلەندۈرەلەيدىغان كونكرېت ھەل قىلىش چارىسى ناھايىتى ئاز ئىدى.ئەگەر بار بولسا ، ئۇلار ئادەتتە سانلىق مەلۇماتنى قولدا باھالاش ياكى سىناق-خاتالىق سىنىقىنى ئاساس قىلغان.سۈنئىي ئىدراكنىڭ ياردىمىدە بۇ جەريان ھازىر تېخىمۇ توغرا ۋە ئاپتوماتىك بولدى »، دېدى Dürr دىكى MES & كونترول سىستېمىسىنىڭ مۇئاۋىن رەئىسى Gerhard Alonso Garcia.
Dürr نىڭ DXQanalyze رەقەملىك مەھسۇلات يۈرۈشلۈكى ، ئۇ ئاللىقاچان ئىشلەپچىقىرىش سانلىق مەلۇماتلىرىغا ئېرىشىش ئۈچۈن سانلىق مەلۇمات ئېلىش مودۇلى ، ئۇنى تەسۋىرلەش ئۈچۈن Visual Analytics ۋە Streaming Analytics نى ئۆز ئىچىگە ئالغان بولۇپ ، ئۇ ھازىر ئۆزلۈكىدىن ئۆگىنىدىغان ئىلغار ئانالىز زاۋۇتى ۋە جەرياننى نازارەت قىلىش سىستېمىسىغا تايانالايدۇ.
AI قوللىنىشچان پروگراممىسىنىڭ ئىچكى ساقلىغۇچ بار
Advanced Analytics نىڭ ئالاھىدىلىكى شۇكى ، بۇ مودۇلدا تارىخىي سانلىق مەلۇماتلارنى ئۆز ئىچىگە ئالغان نۇرغۇن سانلىق مەلۇماتلار بىرلەشتۈرۈلگەن.دېمەك ، ئۆزلۈكىدىن ئۆگىنىدىغان سۈنئىي ئەقىل قوللىنىشچان پروگراممىسىنىڭ ئۆزىگە خاس ئەستە ساقلاش ئىقتىدارى بار ، شۇڭلاشقا ئۇ ئۆتمۈشتىكى ئۇچۇرلاردىن پايدىلىنىپ ، نۇرغۇن سانلىق مەلۇماتتىكى مۇرەككەپ باغلىنىشنى تونۇپ يېتەلەيدۇ ھەمدە كەلگۈسىگە ئاساسەن يۇقىرى ئېنىقلىق بىلەن كەلگۈسىدىكى ھادىسىنى ئالدىن پەرەز قىلالايدۇ. ماشىنىنىڭ شارائىتى.بوياق دۇكانلىرىدا مەيلى زاپچاس ، جەريان ياكى ئۆسۈملۈك سەۋىيىسىدە بولسۇن بۇنىڭ ئۈچۈن نۇرغۇن قوللىنىشچان پروگراممىلار بار.
ئالدىن پەرەز قىلىش ئۆسۈملۈكنىڭ چۈشۈش ۋاقتىنى قىسقارتىدۇ
زاپچاسلارغا كەلسەك ، Advanced Analytics ئالدىن پەرەز قىلىش ۋە رېمونت قىلىش ئۇچۇرلىرى ئارقىلىق چۈشۈش ۋاقتىنى قىسقارتىشنى مەقسەت قىلىدۇ ، مەسىلەن ئارىلاشتۇرغۇچنىڭ قالغان خىزمەت ۋاقتىنى مۆلچەرلەش.ئەگەر زاپچاس بەك بالدۇر ئالماشتۇرۇلسا ، زاپچاسلارنىڭ تەننەرخى ئاشىدۇ ، نەتىجىدە ئادەتتىكى رېمونت ھەققى بىھۇدە ئاشىدۇ.يەنە بىر جەھەتتىن ، ئەگەر ئۇ بەك ئۇزۇن ئىجرا قىلىنسا ، سىرلاش ۋە ماشىنا توختىتىش جەريانىدا سۈپەت مەسىلىلىرىنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ.ئىلغار ئانالىز يۇقىرى چاستوتىلىق ماشىنا ئادەم سانلىق مەلۇماتلىرى ئارقىلىق ئۇپراش كۆرسەتكۈچى ۋە ئۇپراشنىڭ ۋاقىتلىق ئەندىزىسىنى ئۆگىنىشتىن باشلىنىدۇ.سانلىق مەلۇماتلار ئۇدا خاتىرىلىنىپ ۋە كۆزىتىلىدىغان بولغاچقا ، ماشىنا ئۆگىنىش مودۇلى ئەمەلىي ئىشلىتىشكە ئاساسەن مۇناسىۋەتلىك زاپچاسلارنىڭ قېرىش يۈزلىنىشىنى ئايرىم-ئايرىم تونۇيدۇ ۋە بۇ ئۇسۇلدا ئەڭ ياخشى ئالماشتۇرۇش ۋاقتىنى ھېسابلايدۇ.
ماشىنا ئۆگىنىش ئارقىلىق تەقلىدىي تېمپېراتۇرا ئەگرى سىزىقى
ئىلغار ئانالىزلار نورمالسىزلىقنى پەرقلەندۈرۈش ئارقىلىق جەريان سەۋىيىسىنى ئۆستۈرىدۇ ، مەسىلەن ئوچاقتىكى ئىسسىقلىق ئەگرى سىزىقىنى تەقلىد قىلىش.ھازىرغا قەدەر ، ئىشلەپچىقارغۇچىلار پەقەت ئۆلچەش جەريانىدا سېنزور تەرىپىدىن بېكىتىلگەن سانلىق مەلۇماتلارغا ئىگە بولغان.قانداقلا بولمىسۇن ، ئۆلچەش يۈگۈرگەن ئارىلىقتا ماشىنا گەۋدىسىنىڭ يەر يۈزىنىڭ سۈپىتى جەھەتتە نېگىزلىك ئەھمىيەتكە ئىگە بولغان ئىسسىقلىق ئەگرى سىزىقلىرى تونۇر دەۋرىدىن باشلاپ ئوخشىمايدۇ.بۇ ئۇپراش مۇھىتنىڭ داۋالغۇشىنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ ، مەسىلەن ھاۋا ئېقىمىنىڭ كۈچلۈكلۈك دەرىجىسى.«ھازىرغا قەدەر ، مىڭلىغان جەسەتلەر يەككە بەدەننىڭ قىزىغان كونكرېت تېمپېراتۇرىسىنى بىلمەي تۇرۇپ ئىشلەپچىقىرىلىدۇ.ماشىنا ئۆگىنىشى ئارقىلىق ، بىزنىڭ ئىلغار ئانالىز مودۇلىمىز ئوخشىمىغان شارائىتتا تېمپېراتۇرىنىڭ قانداق ئۆزگىرىدىغانلىقىنى تەقلىد قىلىدۇ.Gerhard Alonso Garcia چۈشەندۈرۈپ مۇنداق دېدى: بۇ خېرىدارلىرىمىزنى ھەر بىر بۆلەكنىڭ سۈپىتىنىڭ مەڭگۈلۈك ئىسپاتى بىلەن تەمىنلەيدۇ ۋە نورمالسىزلىقنى پەرقلەندۈرىدۇ.
بىرىنچى يۈرۈش نىسبىتى يۇقىرى بولسا ئۈسكۈنىلەرنىڭ ئومۇمىي ئۈنۈمىنى ئۆستۈرىدۇ
كۆچۈرۈشكە كەلسەك ، DXQplant.analytics يۇمشاق دېتالى ئىلغار ئانالىز مودۇلى بىلەن بىرلەشتۈرۈلۈپ ئۈسكۈنىلەرنىڭ ئومۇمىي ئۈنۈمىنى ئۆستۈرىدۇ.گېرمانىيە ئىشلەپچىقارغۇچىنىڭ ئەقلىي ئىقتىدارلىق ھەل قىلىش لايىھىسى ئالاھىدە مودېل تىپلىرى ، ئالاھىدە رەڭلەر ياكى يەككە بەدەن قىسمىدا تەكرارلىنىدىغان سۈپەت كەمتۈكلۈكىنى ئىز قوغلايدۇ.بۇ كىيىم-كېچەكنىڭ ئىشلەپچىقىرىش جەريانىدىكى قايسى باسقۇچنىڭ چەتنەپ كېتىشكە مەسئۇل ئىكەنلىكىنى چۈشىنىشكە شارائىت ھازىرلاپ بېرىدۇ.بۇ خىل كەمتۈكلۈك ۋە باغلىنىشلىق باغلىنىش ناھايىتى بالدۇر ئارىلىشىشقا يول قويۇش ئارقىلىق كەلگۈسىدە بىرىنچى يۈرۈش نىسبىتىنى ئۆستۈرىدۇ.
ئۆسۈملۈك قۇرۇلۇشى بىلەن رەقەملىك تەجرىبىنىڭ بىرىكىشى
سۈنئىي ئەقىلگە ماس كېلىدىغان سانلىق مەلۇمات مودېللىرىنى تەرەققىي قىلدۇرۇش ئىنتايىن مۇرەككەپ جەريان.ئەمەلىيەتتە ، ماشىنا ئۆگىنىشى بىلەن ئەقلىي ئىقتىدارلىق نەتىجىنى قولغا كەلتۈرۈش ئۈچۈن ، «ئەقىللىق» ھېسابلاش ئۇسۇلىغا ئېنىق بولمىغان سانلىق مەلۇماتلارنى قىستۇرۇش يېتەرلىك ئەمەس.مۇناسىۋەتلىك سىگناللارنى توپلاش ، ئەستايىدىل تاللاش ۋە ئىشلەپچىقىرىشتىن قۇرۇلمىلىق قوشۇمچە ئۇچۇرلار بىلەن بىرلەشتۈرۈش كېرەك.دۇر ئوخشىمىغان ئىشلىتىش سىنارىيەسىنى قوللايدىغان ، ماشىنا ئۆگىنىش ئەندىزىسىنى ئىجرا قىلىش مۇھىتى بىلەن تەمىنلەيدىغان ۋە مودېل مەشىقىنى قوزغىتىدىغان يۇمشاق دېتال لايىھەلەيدىغان بولدى.«ئۈنۈملۈك ماشىنا ئۆگىنىش ئەندىزىسى بولمىغاچقا ، بىز ئىشلىتەلەيدىغان ماس كېلىدىغان مۇھىت مۇھىتى بولمىغاچقا ، بۇ ھەل قىلىش چارىسىنى تەرەققىي قىلدۇرۇش ھەقىقىي رىقابەت ئىدى.سۈنئىي ئەقىلنى زاۋۇت سەۋىيىسىدە ئىشلىتەلەيدىغان قىلىش ئۈچۈن ، بىز ماشىنىسازلىق ۋە زاۋۇت قۇرۇلۇشىغا ئائىت بىلىملىرىمىزنى رەقەملىك زاۋۇت مۇتەخەسسىسلىرىمىز بىلەن بىرلەشتۈردۇق.بۇ بوياق دۇكىنىنىڭ تۇنجى سۈنئىي ئىدراك ھەل قىلىنىشىنى كەلتۈرۈپ چىقاردى »، دېدى گېرخارد ئالونسو گارسىيا.
ماھارەت ۋە بىلىم بىرلەشتۈرۈلۈپ ئىلغار ئانالىزنى تەرەققىي قىلدۇرىدۇ
سانلىق مەلۇمات تەتقىقاتچىلىرى ، كومپيۇتېر ئالىملىرى ۋە جەريان مۇتەخەسسىسلىرىدىن تەركىب تاپقان پەنلەر ئارا گۇرۇپپا بۇ ئەقلىي ئىقتىدارلىق ھەل قىلىش چارىسىنى بارلىققا كەلتۈردى.دۇر يەنە بىر قانچە ئاساسلىق ماشىنا ئىشلەپچىقارغۇچىلار بىلەن ھەمكارلىق مۇناسىۋىتى ئورناتتى.بۇنداق بولغاندا ، پروگراممېرلار ئوخشىمىغان قوللىنىشچان ئەھۋاللار ئۈچۈن ئىشلەپچىقىرىشتا ئەمەلىي تۇرمۇش سانلىق مەلۇماتلىرى ۋە سىناق تور بېكەت مۇھىتىغا ئىگە بولدى.بىرىنچىدىن ، ھېسابلاش ئۇسۇلى تەجرىبىخانىدا نۇرغۇن سىناق دېلولىرىنى ئىشلىتىپ مەشىقلەندۈرۈلدى.ئۇنىڭدىن كېيىن ، ھېسابلاش ئۇسۇلى ئەمەلىي مەشغۇلات جەريانىدا نەق مەيداندا ئۆگىنىشنى داۋاملاشتۇرۇپ ، مۇھىت ۋە ئىشلىتىش شارائىتىغا ماسلاشتى.سىناق باسقۇچى يېقىندا مۇۋەپپەقىيەتلىك تاماملىنىپ ، سۈنئىي ئەقىلنىڭ قانچىلىك يوشۇرۇن كۈچى بارلىقىنى كۆرسىتىپ بەردى.تۇنجى ئەمەلىي قوللىنىشچان پروگراممىلار Dürr دىن كەلگەن يۇمشاق دېتالنىڭ ئۆسۈملۈكلەرنىڭ ئىشلىتىلىشچانلىقى ۋە بويالغان گەۋدىلەرنىڭ يەر يۈزى سۈپىتىنى ئەلالاشتۇرىدىغانلىقىنى كۆرسىتىپ بەردى.
يوللانغان ۋاقتى: Mar-16-2022