Შედუღება და გაჭრა მთავარ როლს ასრულებს ინდუსტრიულ წარმოებაში, ძირეულად ისინი აერთიანებენ და აფორმებენ ყველა იმ ლითონისგან დამზადებულ ნაწილს, რომელსაც ჩვენ ყველგან ვხედავთ. რაც როდიღაც მთლიანად ხელით შესრულებად სამუშაოდ იწყებოდა, დროთა განმავლობაში სრულიად შეიცვალა. დღესდღეობით საწარმოები იყენებენ საკმაოდ მაღალტექნოლოგიურ ავტომატიზირებულ სისტემებს, რომლებიც იყენებენ რობოტებს, ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიებს და სხვადასხვა სახის მონაცემთა ანალიზის ინსტრუმენტებს, რომლებიც რეალურ დროში მუშაობენ. თანამედროვე ინტელექტუალური შედუღების და გაჭრის მოწყობილობები მოწყობილია სენსორებით და მანქანური სწავლების სისტემებით, რომლებიც ზოგჯერ საშუალებას აძლევს მათ თვითონ გადაწყვიტონ პარამეტრები, შეცვალონ ისინი საჭიროების შემთხვევაში და უწყვეტლად მონიტორინგი განახორციელონ ხარისხზე მთელი პროცესის განმავლობაში. ეს ყველა ტექნოლოგია ახლა საშუალებას იძლევა შეიქმნას ისეთი საწარმოები, რომლებსაც ხალხი უწოდებს „გონიერ ქარხნებს“. ამ საწარმოებში სხვადასხვა მანქანა უწყვეტლად ურთიერთობაშია ერთმანეთთან, რაც ხელს უწყობს წარმოების ხაზების გამარტივებას და აცილებს მუშებს საშიშ მდგომარეობებს ან მექანიკურ სამუშაოებს, რომლებიც დროთა განმავლობაში მათ ფიზიკურად ამყარებს.
Წარმოება ძალიან განვითარდა იმ დროიდან, როდესაც ხელით შედუღება და ჭრა იყო ერთადერთი ვარიანტი. ავტომატიზაციის პირველ დღეებში კომპანიებმა მექანიკური მოწყობილობების გამოყენება დაიწყეს, რომლებმაც ნაწილობრივ შეამსუბუქეს მუშების ფიზიკური დატვირთვა, მაგრამ მაინც საჭირო იყო ადამიანის მუდმივი ზედამხედველობა. დღეს კი ჩვენ ვადევნებთ თვალს უფრო მაღალი ტექნოლოგიების გამოყენებას. ახლა ურთიერთთანამშრომლობის რობოტები ერთად მუშაობენ ადამიანებთან საწარმოში, ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები უწყვეტად ახდენენ პროცესების კორექტირებას, ხოლო დეტალური მონაცემთა ანალიზი მენეჯერებს საშუალებას აძლევს მიიღონ ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ რამდენად ეფექტურად მიმდინარეობს პროდუქციის წარმოება. შედეგები თავისთვის საუბრობს. საწარმოები, რომლებმაც გამოიყენეს ინტელექტუალური შედუღების ტექნოლოგია, როგორც წესი, აღნიშნავენ წარმოების სიჩქარის ზრდას 18%-დან 22%-მდე. ამავე დროს, პროდუქტის ერთგვაროვნება მნიშვნელოვნად აიმაღლდა და ბევრად ნაკლებად მოხდება შეცდომების შესწორება მოგვიანებით.
Ინდუსტრია 4.0-ის პრინციპები ნამდვილად აძლიერებს კომპანიების ინტელექტუალური შედუღებისა და ჭრის სისტემების დანერგვას თავიანთ ქარხნებში. ეს თანამედროვე სისტემები ყველაფერს აკავშირებს ერთმანეთთან, რათა მწარმოებლებმა უფრო ჭკვიანური ოპერაციები შეძლონ, რომლებიც სწრაფად რეაგირებენ იმაზე, რაც ხდება საწარმოში. დაფიქრდით ამაზე ასე: როდესაც შედუღებლები დაკავშირდებიან IoT ქსელებთან, იყენებენ ღრუბლოვან შენახვას ისტორიული მონაცემებისთვის და აწარმოებენ რთულ ანალიტიკურ ინსტრუმენტებს, ისინი საბოლოოდ იღებენ საწარმოო ხაზებს, რომლებიც თითქმის მომენტალურად თავსასწორდებიან, როდესაც რაღაც იც ზოგიერთი სისტემა ახლა აღჭურვილია სენსორების ფუზიის ტექნოლოგიით, რომელიც ნახევარი მილიმეტრის სისქის მასალებში უმნიშვნელო განსხვავებებს აღნიშნავს! როდესაც ეს ხდება, მანქანა თვითონვე აკეთებს კორექტირებებს, რათა შედუღების ხარისხი შეინარჩუნოს უმაღლეს დონეზე. რას ნიშნავს ეს ყველაფერი ბიზნესისთვის? ნაკლები დრო დახარჯული ხარვეზების გამოსასწორებლად, ელექტროენერგიის ფასი უფრო დაბალია, რადგან მანქანები უფრო ეფექტურად მუშაობენ და პროდუქტები, რომლებიც დამონტაჟების ხაზებიდან გადიან, ზუსტად ერთნაირად გამოიყურებიან, იქნება ეს მანქანებისთვის თუ კოსმოსური ხომალდებისთვის. ეჲბპვ ჲბჟვნჲ ჟრპანა, აკჲ ჟვ ოჲმთჟლთრვ.
Სველდინგის ავტომატიზაციის უახლესი მიღწებები ხელოვნურ ინტელექტს და კოლაბორაციულ რობოტებს, რომლებსაც ჩვენ ვუწოდებთ კობოტებს, ერთად აერთიანებს, რაც ბევრად უფრო მოქნილ საწარმოს ქმნის. ტრადიციულ სამრეწველო რობოტებს საჭირო აქვთ დიდი უსაფრთხოების აივნები, მაგრამ კობოტები ადამიანებთან ერთად მუშაობენ საწარმოში. ისინი ყველა იმ მონოტონურ სველდინგის სამუშაოს ასრულებენ საკმაოდ შესანიშნავი სიზუსტით, მაგალითად, მეათედი მილიმეტრის სიზუსტით. ეს სისტემები აღჭურვილია ინტელექტუალური კამერებით, რომლებიც ადგენენ სველდინგის შეერთების ადგილებს და შესაბამისად ცვლიან ფაკელის კუთხეს და სიჩქარეს. იმ საწარმოებმა, რომლებმაც მიიღეს ამ ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი კობოტები, რეალური სარგებლობაც იხილეს. მორგება თითქმის ნახევრად ნაკლებ დროს სჭირდება, ვიდრე ადრე და სამრეწველო ეფექტიანობის მონაცემების მიხედვით, სადაზღვევო ლითონის დაახლოებით 30%-ით ნაკლები რაოდენობა გადის ნაგავში. ამ სისტემის უპირატესობა იმაში მდგომარეობს, რომ ის ადამიანურ მუშაკებს ინტელექტუალურ მანქანებთან აერთიანებს. მთელი სისტემა კარგად მორგებულია სხვადასხვა პროდუქციის შერევებზე ხარისხის სტანდარტების შენარჩუნებით.
Ხელოვნურმა ინტელექტმა სრულიად შეცვალა წვრთნის რობოტები, გადააქცია ისინი მარტივი დაპროგრამებული მანქანებიდან ბევრად ჭკვიან მანქანებად, რომლებსაც შეუძლიათ მუშაობის დროს გადაწყვიტონ გადაწყვეტილებები. ნეირონული ქსელები ამუშავებს სენსორული მონაცემების სხვადასხვა სახეობას, როგორიცაა რკალის ძაბვის მაჩვენებლები, თერმული სურათები და შერწყმის სივრცის თარიღი, რათა საჭიროების შემთხვევაში შეცვალოს წვრთნის პარამეტრები სიარულში. როდესაც იცვლება მასალის სისქე, შეერთების ხარისხი ან როდესაც თბობის გამო იწყება დისტორსია, ეს ჭკვიანი სისტემები ავტომატურად აკომპენსირებს ცვლილებებს, რათა შენარჩუნდეს წვრთნის ხარისხი, შესაბამისი გამჭვირვალობა და ლამაზი შერწყმის პროფილი. ზოგიერთი კვლევის მიხედვით, ხელოვნური ინტელექტით შესრულებული წვრთნა პირველ ჯერზე დადასტურდება 99,7%-ში, მაშინ როდესაც ჩვეულებრივი ავტომატიზირებული წვრთნა აღწევს მხოლოდ 92%-ს, რაც მითითებულია მსხვილი მრეწველობის ტექნოლოგიების მიმოხილვაში წლის ბოლოს. რთული ფორმებისა და იმ ვითარებებისთვის, როდესაც პირობები მუდმივად იცვლება, ეს დამოუკიდებლობა საკმაოდ მნიშვნელოვანია, რადგან ძველი წინასწარ დაპროგრამებული რობოტის ტრაექტორიები უკვე ვეღარ უმკლავდება ამას.
Ერთ-ერთმა ავტომობილის დიდმა წარმოებლამ უახლეს დროს შეიმუშავა ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი შედუღების რობოტები, რომლებიც მიზნად ისახავდნენ შეუთავსებელი შასის დამზადების პრობლემების გადაჭრას. მათი სისტემა დაყრდნობული იყო ღრმა სწავლის ალგორითმებზე, რომლებიც იყენებდნენ 50,000-ზე მეტი წარსული შედუღებიდან მოპოვებულ მონაცემებს, რათა განესაზღვრა სხვადასხვა ტიპის შეერთებებისთვის საუკეთესო პარამეტრები. მათ დაამატეს თერმული ვიზუალიზაცია სითბოს გავრცელების მოსაწყობად ლითონზე, ასევე ლაზერული სკანირების ტექნოლოგია შედუღების ძირის ფორმის შესამოწმებლად მისი ჩამოყალიბებისას. დაახლოებით ნახევარი წლის განმავლობაში საწარმოში მიმდინარე გამოყენების შემდეგ, მცენარემ დაფიქსირა ნაღვლისებრობის პრობლემების დაბრუნება თითქმის 60%-ით, ხოლო ცუდი შედუღების შემდეგ საჭირო დამატებითი მუშაობა თითქმის სრულიად გაქრა. საინტერესო იმაშია, რომ ხელოვნური ინტელექტი დროთა განმავლობაში უფრო გონიერი ხდებოდა. ის აღიქვამდა მასალებში ნაკლებად მჩივნი ვარიაციებს, რომლებიც ადამიანებმა ადრე არ შეამჩნიეს, რაც საშუალებას აძლევდა ტექნიკოსებს პრობლემების წარმოქმნამდე პროცესების გასწორებას. ეს საშუალება გახდა მოწყობილობების ეფექტიანობის დაახლოებით 22%-ით გაზრდისთვის, როგორც აღნიშნულია მიმდინარე წლის Automotive Production Quarterly-ის მიერ. ამ მაგალითის განხილვა აჩვენებს, თუ რატომ არის ჭეშმარიტი შედუღების ტექნოლოგია იმდენად მნიშვნელოვანი საწარმოებისთვის, რომლებიც დიდ მასშტაბებში აწარმოებენ პროდუქციას, სადაც მცირე გაუმჯობესებებიც კი შეიძლება მოახდინოს დიდი გავლენა პროდუქტის ხარისხზე და წარმოების სიჩქარეზე.
Დღეს წარმოების სახლები თავისი ოპერაციების მასშტაბში სენსორების, მანქანების და ხარისხის შემოწმების საშუალებით აგროვებენ მონაცემების ტონებს. როდესაც წარმოების კომპანიები ანალიზს აკეთებენ ამ ინფორმაციას რეალურ დროში, მათ უფრო ნათელი წარმოდგენა აქვთ იმის შესახებ, თუ რა ხდება შედუღების დროს და ჭრის პროცესებში. ეს ხელს უწყობს პრობლემების დროულად გამოვლენაში, მიუხედავად იმისა, თუ არასტაბილური მასალები მოდის შემოთავსების ადგილზე თუ მანქანები არ მუშაობენ მოსალოდნელად. მიმდინარე წლის ინდუსტრიის ანგარიშის მიხედვით, რომელიც Number Analytics-მა გამოაქვეყნა, კომპანიები, რომლებიც ამგვარ მონაცემთა ანალიზს იყენებენ, ჩვეულებრივ აღნიშნავენ წარმოებითობის ზრდას 10-დან 25%-მდე, ხოლო მოწყობილობების ეფექტიანობა იზრდება დაახლოებით 18%-ით. მაგრამ რეალურად მნიშვნელოვანია ყველა ამ რიცხვის გარდაქმნა ისეთ სასარგებლო ინსტრუმენტად, რომელიც საწარმოს მენეჯერებსა და ტექნიკოსებს დროულად შეუძლიათ პოტენციური პრობლემების გამოვლენა, რათა თავიდან აიცილონ ძვირადღირებული შეჩერებები ან პროდუქტის ნაკლოვანებები.
Ავტომატიზებული შედუღების შესახებ როდესაც ვსაუბრობთ, რეალურ დროში მონიტორინგი ხარისხის კონტროლისთვის ყველაზე მნიშვნელოვან განსხვავებას წარმოადგენს. სისტემა მomentალურად აძლევს ინფორმაციას როგორიცაა რევის სტაბილურობა, რამდენი სითბო გამოიყენება და ხორციელდება თუ არა მეტალის საჭირო ღრმად გამაგრება. ინტელექტუალური პროგრამული უზრუნველყოფა ადრე ამჩნევს იმ ნიმუშებს, რომლებიც შესაძლოა შედუღების პრობლემებისკენ მიუთითებდნენ, ამიტომ მომხმარებლებს შეუძლიათ პარამეტრების წინასწარ გასწორება. იმ საწარმოებმა, რომლებმაც ეს ტექნოლოგია შეიმუშავეს, აღნიშნეს დაახლოებით 13 პროცენტით ნაკლები გაუთვალისწინებელი შეჩერება და დაახლოებით 7 პროცენტით უფრო სწრაფი წარმოების ციკლი, შედუღების ერთგვაროვნების შენარჩუნებით. ყველაზე კარგი ის არის, რომ პრობლემები დასამთავრებლად ირიბად არ ელოდებიან, არამედ უშუალოდ გადაიწყვეტა, სანამ საბოლოო შემოწმებამ მათ გამო არ იპოვა. ეს მიდგომა ამცირებს ხარჯიან ხელახლა დამუშავებას და იმ მასალებს იკიდებს, რომლებიც სხვა შემთხვევაში დაინაგვებოდა.
Რაც უმეტესობას არ ახსიათ ამჟამად შედუღების შესახებ, სინამდვილეში საერთოდ არ ეხება ინფორმაციის დეფიციტს. ნამდვილი პრობლემა მდგომარეობს ჩვენ მიერ შეგროვებული მონაცემების გააზრების შესაძლებლობაში. სმარტ ანალიტიკური ინსტრუმენტები ახლა იყენებენ მანქანური სწავლების მეთოდებს, რათა განასხვავონ სასარგებლო სიგნალები ფონური ხმაურისგან და ზუსტად განსაზღვრონ, თუ რა ფაქტორები ახდენენ უდიდეს გავლენას შედუღების ხარისხზე. ეს დამატებით გაუმჯობესებული სისტემები შეტყობინებებს ალაგებენ მათი სიმძიმისა და გავლენის მიხედვით, რათა მუშები შეძლონ დაეკონცენტრირდნენ იმაზე, რაც ნამდვილად მნიშვნელოვანია, და არ დაიკარგონ შეტყობინებების ზღვაში. თერმულ გამოსახულებებთან, შედუღების რკალის შესახებ ინფორმაციასთან და სხვადასხვა მასალების თვისებების ცოდნასთан ერთად, ეს პლატფორმები მოწოდებენ ფასეულ ინფორმაციას, რომელიც ეხმარება შედუღებისა და კვეთის ოპერაციების გაუმჯობესებაში მასშტაბურად. ისინი შექმნილია იმისთვის, რომ მოწოდებინათ პრაქტიკული რჩევები რეალური პირობების საფუძველზე, არა მხოლოდ რიცხვების მთელი მასივი, რომლის გამოყენებაც არავის უცით როგორ უნდა მოხდეს.
Ამჟამად შედუღების მოწყობილობები იყენებენ მანქანური სწავლის მეთოდებს, რომლებიც ანალიზებენ სენსორების მიერ მიწოდებულ ინფორმაციას, რათა დროულად გამოავლინონ პრობლემები პროცესის მსვლელობის დროს. ინტელექტუალური ალგორითმები იღებენ მონაცემებს კამერებიდან, რომლებიც აკვირდებიან შედუღების წყალბუშტს, სითბოს სენსორებიდან, რომლებიც ზომავენ ტემპერატურის ცვალებადობას, და მოწყობილობებიდან, რომლებიც ზომავენ თვითონ შედუღების რეჟიმს. ეს სისტემები ადრე გამოავლინავენ მცირე არარეგულარობებს, კიდევ მაშინ, როდესაც ზიანი ჯერ არ აქვს მოუხდენა საბოლოო პროდუქის მიმაგრებას. მათი ნამდვილი ღირებულება მდგომარეობს იმაში, რომ ისინი დროთა განმავლობაში უმჯობესდებიან. რაც უფრო მეტ მონაცემს აგროვებენ ნამდვილი წარმოების სერიებიდან, მით უკეთესად იღებენ აზრად სხვადასხვა მასალების შესახებ კანონზომიერებები და ავტომატურად ადაპტირდებიან საწარმოში მოცემულ პირობებში მომხდარი ცვლილებების შესაბამისად. ეს ნიშნავს, რომ წარმოების მონაკვეთების მიხედვით მწარმოებლებს შეუძლიათ მაღალი ხარისხის სტანდარტების შენარჩუნება ტექნიკოსების მუდმივი ზედამხედველობის გარეშე.
Სმარტ შედუღებისა და ჭრის სისტემები ახლა იყენებენ ნეირონულ ქსელებს, რათა გაასწორონ ძაბვის პარამეტრები, დენის დონეები და გამათბობლის მოძრაობის სიჩქარე მასალებზე. სისტემა უწყვეტად აკვირდება რეალურ შედუღების აუზს და წაიკითხავს რკალის შესახებ ინფორმაციას, რათა განსაზღვროს, თუ რამდენი ენერგია უნდა შევიდეს შედუღების ზონაში, ასევე იმის შესახებ, თუ როდი და სად უნდა მოხდეს მასალის დატოვება. ასეთი სმარტ კონტროლის შედეგად შემცირდება შედუღების დროს ხშირად გამომწვევი პრობლემები, როგორიცაა პატარა ჰაერის ბუშტუკები (პორისტობა) ან მასალის ნაკლებობა კიდეებზე (ამოჭრა). გარდა ამისა, მთელი პროცესი უკეთესად მუშაობს, რაც ამცირებს შეცდომების შესაძლებლობას და შესაბამისად ეკონომიას უზრუნველყოფს დროსა და ფულს წარმოების საწარმოებში.
Მწარმოებლები აცხადებენ 37%-იან შესწორების შემცირებას ხელოვნური ინტელექტით დაფუძნებული პარამეტრების ოპტიმიზაციის განხორციელების შემდეგ (ინტელექტუალური წარმოების ჟურნალი, 2020). მანქანური სწავლების ალგორითმები პროგნოზირებს კონკრეტული მასალებისა და შეერთების ტიპებისთვის ოპტიმალურ შედუღების პირობებს, რედაქტირებს თავის მოდელებს ისტორიული შედეგების საფუძველზე. ეს უკუკავშირი თანდათან ამცირებს დეფექტებს და აუმჯობესებს პირველი გადაცემის მოგების მაჩვენებლებს.
Სმარტულ შედუღებასა და ჭრაში უახლესი პროგრესი მოიცავს ისეთ სისტემებს, რომლებიც თავად იძლევიან საშუალებას გააუმჯობინონ თავისი მუშაობა სწავლის მეთოდების გამოყენებით. ძირეულად, ეს მანქანები მცირე ცვლილებების გაკეთებით აცდენენ საკუთარ პარამეტრებში რეგულარული მოვლის პერიოდებში ან მაშინ, როდესაც წარმოება არ მუშაობს სრულ სიმძლავრით. ისინი თავად განსაზღვრავენ, თუ რა მუშაობს საუკეთესოდ, არ საჭიროებენ ინჟინრების მუდმივ ჩარევას პარამეტრების მორგებისთვის. ამის მნიშვნელობა იმაში მდგომარეობს, რომ შედუღების მოწყობილობა რჩება სწრაფი და ეფექტური, მაშინაც კი, როდესაც მუშაობს სხვადასხვა ლითონებთან, მოხმობილ ხელსაწყოებთან ან ცვალებად საწარმოს ტემპერატურაში. ზოგიერთი მწარმოებლის მიერ აღინიშნება 30%-მდე უმჯობესება შედუღების ერთგვაროვნების მაჩვენებლებში ადაპტიური სისტემების გაშვების შემდეგ, თუმცა შედეგები განსხვავდება იმის მიხედვით, თუ რამდენად კარგად იკრიბებოდა საწყისი სწავლის მონაცემები.
Დღევანდელი ინტელექტუალური შედუღებისა და დაჭრის სისტემები აერთიანებს რამდენიმე სენსორს, რათა მოახდინონ ინფორმაციის შერწყმა ოპტიკური თვითმმართველობის, თერმული გამოსახულებისა და ხმოვანი მონიტორინგის მონაცემების ჩათვლით, რაც ერთ უწყვეტ უკუკავშირს ქმნის. ასეთი ინტეგრაციის შედეგად, რობოტები შედუღების პროცესში გაცილებით უკეთ ხვდებიან იმას, თუ რა ხდება მათ გარშემო. ისინი ამჩნევენ მცირე ცვლილებებს შეერთების ზუსტ შესაბამისობაში, გამოყენებული მასალების განსხვავებებს და სამუშაო ნაწილის გასწვრივ სითბოს განაწილების ცვლილებებსაც კი. როდესაც ამ სისტემები ერთდროულად ამუშავებენ ამ სხვადასხვა მონაცემებს სიღრმისეული მათემატიკური მოდელების გამოყენებით, ისინი ავტომატურად აკორექტირებენ მნიშვნელოვან პარამეტრებს, როგორიცაა ფაკელის მოძრაობის სიჩქარე, ელექტრული პარამეტრები და გამაგრების ძაფის რაოდენობა, რომელიც შედუღების აუზში მიედინება. რა ხდება შემდეგ? ნაკლები ხარვეზიანი შედუღება და შეცდომების შესწორების შემდგომი საჭიროების შემცირება. ეს მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს, განსაკუთრებით სიზუსტის ნაწილებზე მუშაობისას, რომლებიც საჭიროა თვითმფრინავების კომპონენტების ან საწარმოში წარმოებული ავტომობილებისთვის, სადაც უმნიშვნელო ნაკლები არ არის დასაშვები.
Რა როლი აქვს ხელოვნურ ინტელექტს შედუღების ავტომატიზაციაში?
Ხელოვნური ინტელექტის (AI) როლი მნიშვნელოვანია შედუღების ავტომატიზაციაში. ეს საშუალებას აძლევს რობოტებს მიიღონ რეალურ დროში გადაწყვეტილებები სენსორების მონაცემების საფუძველზე, მოქმედი პარამეტრები მოახდინონ და გააუმჯობესონ ხარისხის კონტროლი ადამიანის ჩარევის
Როგორ მოქმედებს ჭკვიანი წარმოების პრინციპები შედუღების და ჭრის სისტემებზე?
Ჭკვიანი წარმოების პრინციპები აკავშირებს სისტემებს უკეთესი ინტეგრაციისთვის, რაც საშუალებას აძლევს შედუღებისა და ჭრის მოწყობილობებს უფრო ეფექტურად იმუშაონ, რითაც შემცირდება ენერგო ხარჯები და გაიზრდება პროდუქტის თანმიმდევრულობა.
Რა სარგებელი მოაქვს კომპანიებს ინტელექტუალური შედუღების სისტემების გამოყენება?
Კომპანიები განიცდიან წარმოების გაუმჯობესებულ სიჩქარეს, პროდუქტის თანმიმდევრულობას, ნაკლებ შეცდომებს, შემცირებულ მასალის ნარჩენებს და ელექტროენერგიის ხარჯების შემცირებას ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების აღჭურვილი ინტელექტუალური
Როგორ აუმჯობესებს მონაცემთა ანალიტიკა რეალურ დროში წარმოების პროცესებს?
Რეალურ დროში მონაცემთა ანალიზი უზრუნველყოფს პროზრახვადობას, რადგან წარმოების ოპერაციების შესახებ ინფორმაცია დამუშავდება და გადაეცემა დროულად, რაც კიბორტებს საშუალებას აძლევს სწრაფად გადაჭრას პრობლემები და ამაღლებული იყოს პროდუქტიულობა და მოწყობილობის ეფექტურობა.
Გამარჯვებული ახალიები
EN
