वेल्डिङ र कटिङले औद्योगिक निर्माण कार्यको मूलमा रहेको छ, मूलतः हामीले सबैतिर देख्ने धातुका भागहरूलाई जोड्ने र आकार दिने काम गर्छ। प्रारम्भमा पूर्णतया हाते कामको रूपमा सुरु भएको यो काम समयको साथै पूर्ण रूपमा परिवर्तन भएको छ। आजका कार्यशालाहरूले रोबोटिक्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रविधि र वास्तविक समयमा चलिरहेका विभिन्न प्रकारका डाटा विश्लेषण उपकरणहरू समावेश गर्ने धेरै उन्नत स्वचालित प्रणालीहरू प्रयोग गर्छन्। आधुनिक बुद्धिमान वेल्डिङ र कटिङ उपकरणहरूमा सेन्सर र मेसिन लर्निङको प्रयोग गरिएको हुन्छ जसले तिनीहरूलाई कहिलेकाहीँ आफैं निर्णय लिन, आवश्यकता परेको बेला प्यारामिटरहरू तत्काल समायोजन गर्न र प्रक्रियाको सम्पूर्ण अवधिमा गुणस्तर जाँच गर्न सक्षम बनाउँछ। यस्तो प्रविधिले आज बुद्धिमान कारखानाहरू (स्मार्ट फ्याक्ट्री) को दिशामा ठूलो सुरुवात गरेको छ। यस्ता स्थानहरूमा, विभिन्न मेसिनहरू निरन्तर एक अर्कासँग कुराकानी गर्छन् जसले उत्पादन लाइनहरूलाई सरल बनाउन मद्दत गर्छ र कर्मचारीहरूलाई खतरनाक अवस्थाहरू वा लामो समयसम्म थकाउने दोहोरिएका कामहरूबाट टाढा राख्छ।
उद्योगले शुद्ध रूपमा मानव सञ्चालित वेल्डिङ र कटिङ संचालनको दिनबाट धेरै लामो यात्रा गरेको छ। स्वचालनको प्रारम्भिक दिनहरूमा, कम्पनीहरूले कर्मचारीहरूको भौतिक बोझ केही हदसम्म कम गर्ने आधारभूत यान्त्रिक सेटअपबाट सुरु गरे, तर ती अझै मानव द्वारा निरन्तर निगरानीको आवश्यकता थियो। आजको दिनमा अगाडि बढ्दा, हामी कार्यशालामा जटिल प्रणालीहरू देख्छौं। सहयोगी रोबोटहरूले अहिले कार्यशालामा मानव कर्मचारीहरूसँग साझेदारी गर्छन्, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एल्गोरिदमले चलिरहेका प्रक्रियाहरूलाई निरन्तर समायोजन गर्छन्, र विस्तृत डाटा विश्लेषणले प्रबन्धकहरूलाई उत्पादन कति राम्रोसँग भइरहेको छ भन्ने आन्तरिक दृष्टिकोण प्रदान गर्छ। परिणामहरू आफैंले कुरा गर्छन्। बुद्धिमान वेल्डिङ प्रविधि अपनाएका कारखानाहरूले सामान्यतया उनीहरूको उत्पादन गतिमा 18% देखि 22% सम्मको वृद्धि देख्छन्। यसै समयमा, उत्पादनको स्थिरता ठूलो हदसम्म सुधार हुन्छ, र पछि गल्तीहरू सच्याउनको लागि धेरै कम आवश्यकता पर्छ।
उद्योग ४.० का सिद्धान्तहरूले वास्तवमै कम्पनीहरूले आफ्ना कारखानाहरूमा बुद्धिमत्तापूर्ण वेल्डिङ र कटिङ प्रणालीहरू कसरी कार्यान्वयन गर्छन् भन्ने कुरालाई अगाडि बढाइरहेका छन्। यी आधुनिक सेटअपहरूले सबै कुरालाई जोड्दछ, जसले गर्दा उत्पादकहरूले आफ्नो उत्पादन क्षेत्रमा भएका परिवर्तनहरूको तुरुन्त प्रतिक्रिया दिँदै चलाउन सक्छन्। यसरी सोच्नुहोस्: जब वेल्डरहरू आइओटी नेटवर्कमा जडान हुन्छन्, ऐतिहासिक डाटाका लागि क्लाउड स्टोरेजमा प्रवेश गर्छन् र जटिल विश्लेषण उपकरणहरू चलाउँछन्, तब उनीहरूसँग उत्पादन लाइनहरू हुन्छन् जसले केही पनि परिवर्तन भएमा लगभग तुरुन्त स्वत: समाधान गर्छ। केही प्रणालीहरूमा अब सेन्सर फ्युजन प्रविधि छ जसले आधा मिलिमिटर मोटाइसम्मका सामग्रीमा भएका साना फरकहरू पत्ता लगाउँछ! त्यस्तो अवस्थामा, मेसिनले वेल्ड गुणस्तरलाई उच्च स्तरमा राख्न स्वत: समायोजन गर्छ। यसले व्यवसायहरूका लागि के अर्थ राख्छ? ठप्प भएका मेसिनहरू समाधान गर्न कम समय खर्च, मेसिनहरू अधिक कुशलतापूर्वक संचालन भएकाले बिजुलीको बिल सस्तो, र असेम्बली लाइनबाट निस्कने उत्पादनहरू एकै जस्तै हुन्छन्—चाहे ती कार वा अन्तरिक्ष यानका लागि बनाइएका हुन्। तपाईंले सोच्नुभएको बेला, यो धेरै आश्चर्यजनक कुरा हो।
वेल्डिङ स्वचालनमा भएका नयाँ अग्रगामी प्रगतिले कृत्रिम बुद्धिमत्ता र सहयोगी रोबोटहरू (जसलाई हामी कोबोट्स भन्छौं) लाई एकसाथ ल्याएको छ, जसले धेरै बढी अनुकूलनशील कार्यस्थल बनाउँछ। पारम्परिक औद्योगिक रोबोटहरूले आफ्नो वरिपरि ठूलो सुरक्षा पिञ्जरको आवश्यकता पर्दछ, तर कोबोट्सहरू फर्शमा मानिसहरूको ठीक छेउमा काम गर्न सक्छन्। तिनीहरूले धेरै नै उत्कृष्ट शुद्धताका साथ धेरै नै एकघेरो दोहोरिएका वेल्डिङ कार्यहरू सम्हाल्छन्, लगभग एक मिलिमिटरको दसौं भित्र। यी प्रणालीहरू स्मार्ट क्यामेराहरूसँग आउँछन् जसले वेल्ड जोडहरू कहाँ हुनुपर्छ भन्ने ठाउँ चिन्ह लगाउँछ, त्यसपछि टर्चको कोण र गतिलाई आवश्यकताअनुसार समायोजन गर्छ। यी कृत्रिम बुद्धिमत्ताले संचालित कोबोट्स अपनाएका कार्यशालाहरूले पनि वास्तविक फाइदा देखेका छन्। परिवर्तनहरू अघिल्लो समयको लगभग आधा समयमा लाग्छ, र गत वर्षको उद्योग दक्षता आँकडाहरूअनुसार लगभग ३०% कम फाल्तू धातु बर्बाद भइरहेको छ। यो सेटअपलाई यति राम्रो बनाउने कुरा यो हो कि यसले मानव कर्मचारीहरूलाई बुद्धिमान मेसिनहरूसँग कसरी मिलाउँछ। गुणस्तरको मापदण्डहरू गुमाउनुपर्ने बिना यो पूरा प्रणाली विभिन्न उत्पादन मिश्रणहरूमा धेरै राम्रोसँग अनुकूलन गर्छ।
कृत्रिम बुद्धिमत्ताले वेल्डिङ रोबोटहरूलाई पूरै परिवर्तन गरेको छ, जसले उनीहरूलाई साधारण प्रोग्राम गरिएका मेसिनबाट धेरै बुद्धिमान प्रणालीमा परिणत गरेको छ जसले काम गर्दा नै निर्णय गर्न सक्छ। न्यूरल नेटवर्कले आर्क भोल्टेज मापन, तापक्रमको चित्रहरू, र सिम ट्र्याकिङको जानकारी जस्ता विभिन्न प्रकारका सेन्सर डाटालाई प्रक्रिया गरेर आवश्यकता अनुसार वेल्डिङ सेटिङहरू वास्तविक समयमै समायोजन गर्छ। जब सामग्रीको मोटाइ, जोडहरूको फिटिङको गुणस्तर, वा तापक्रमले विकृति ल्याउँदा परिवर्तन हुन्छ, यी बुद्धिमान प्रणालीहरूले स्वचालित रूपमा भर्पाइ गर्छन् जसले गर्दा वेल्डिङ उचित प्रवेश र राम्रो बिड प्रोफाइलका साथ राम्रो बनिरहन्छ। केही अध्ययनहरूले देखाएका छन् कि AI प्रणालीद्वारा गरिएको वेल्डिङ लाई पहिलो पासमा 99.7% समय स्वीकृति पाउँछ, जबकि नियमित स्वचालित वेल्डिङले गत वर्षको म्यानुफ्याक्चरिङ टेक्नोलोजी रिभ्यु अनुसार मात्र लगभग 92% सम्म पुग्छ। जटिल आकृतिहरू र अवस्थाहरूमा जहाँ परिस्थितिहरू निरन्तर परिवर्तन हुन्छ, यस्तो स्वतन्त्रताले वास्तवमै महत्त्व राख्छ किनभने पुराना प्री-प्रोग्राम गरिएका रोबोट पाथहरूले अब त्यो काम गर्न सक्दैनन्।
एक प्रमुख कार निर्माताले असंगत चेसिस निर्माणका समस्याहरू समाधान गर्न हालै AI संचालित वेल्डिङ रोबोटहरू प्रस्तुत गरेको छ। उनीहरूको प्रणालीले विभिन्न प्रकारका जोडहरूका लागि उत्तम सेटिङ्हरू खोज्न 50,000 भन्दा बढी पुराना वेल्डहरूबाट डाटा लिएर गहिरो सिकाइ एल्गोरिथममा आधारित थियो। उनीहरूले धातुमा तापक्रम कसरी फैलिन्छ भन्ने निगरानी गर्न थर्मल इमेजिङ र वेल्ड बिडको आकार जाँच गर्न लेजर स्क्यानिङ प्रविधि थपे। लगभग छ महिनाको कार्यशालामा प्रयोगपछि, कारखानाले लगभग 60% सम्म पोरोसिटी समस्याहरू घटायो, र खराब वेल्डपछि आवश्यक हुने अतिरिक्त काम पूर्ण रूपमा समाप्त भयो। यसमा रोचक कुरा यो छ कि AI समयको साथै बुद्धिमान बन्दै गयो। यसले सामग्रीमा भएका सूक्ष्म भिन्नताहरू लियो जुन कसैले अघि ध्यान दिएका थिएनन्, जसले गर्दा प्राविधिक कर्मचारीहरूले समस्या आउनु अघि नै प्रक्रियाहरूमा समायोजन गर्न सके। गत वर्षको अटोमोटिभ प्रोडक्शन क्वार्टर्लीका अनुसार यसले उपकरणको दक्षतामा लगभग 22% को वृद्धि गर्यो। यो उदाहरण हेर्दा बुझ्न सकिन्छ कि ठूलो मात्रामा उत्पादन गर्ने कारखानाहरूका लागि बुद्धिमान वेल्डिङ प्रविधिको कति महत्त्व छ जहाँ नगण्य सुधारले पनि उत्पादन गुणस्तर र उत्पादन गतिमा ठूलो फरक पार्न सक्छ।
आजकल उत्पादन कार्यशालाहरूले आफ्नो संचालनको सम्पूर्ण दायरामा विभिन्न प्रकारका सेन्सर, यन्त्र र गुणस्तर जाँचका माध्यमबाट धेरै मात्रामा डाटा संकलन गर्छन्। जब उत्पादकहरूले यस जानकारीको वास्तविक समयमा विश्लेषण गर्छन्, तब तिनीहरूलाई वेल्डिङ कार्य र कटिङ प्रक्रियाको दौरान के भइरहेको छ भन्ने कुराको स्पष्ट तस्वीर प्राप्त हुन्छ। यसले तब समस्या देखा पर्न थाल्दा तुरुन्तै पहिचान गर्न मद्दत गर्छ, चाहे आपूर्ति हुने सामग्री अस्थिर छ वा यन्त्रहरू अपेक्षित अनुसार प्रदर्शन नगरिरहेको होस्। पछिल्लो वर्षको नम्बर एनालिटिक्सको उद्योग सम्बन्धी प्रतिवेदनका अनुसार, यस्तो डाटा विश्लेषण लागू गर्ने कम्पनीहरूले सामान्यतया 10 देखि 25 प्रतिशतसम्म उत्पादकत्वमा वृद्धि देख्न पाउँछन्, साथै उपकरणको प्रभावकारितामा लगभग 18 प्रतिशतको वृद्धि हुन्छ। तर वास्तवमा महत्त्वपूर्ण कुरा यो हो कि यी सबै आँकडाहरूलाई कारखानाका प्रबन्धक र तकनीशियनहरूका लागि उपयोगी बनाइनु पर्छ जसले गर्दा उनीहरूले महँगो उत्पादन बन्द वा उत्पादनमा दोष आउनु अघि नै सम्भावित समस्याहरू पहिचान गर्न सकून्।
स्वचालित वेल्डिङको सन्दर्भमा, गुणस्तर नियन्त्रणका लागि वास्तविक समयमा मोनिटरिङ गर्नुले सबैभन्दा ठूलो फरक पार्छ। यो प्रणालीले आर्क स्थिरता, कति ताप प्रयोग भइरहेको छ, र धातु पूर्ण रूपमा प्रवेश गर्दैछ कि छैन जस्ता कुराहरूको बारेमा तुरुन्त प्रतिक्रिया दिन्छ। बुद्धिमत्तापूर्ण सफ्टवेयरले वास्तविक दोषहरू आउनुभन्दा अघि नै सम्भावित वेल्ड समस्याको संकेत दिने प्रवृत्तिहरू चिन्ह लगाउन सक्छ, जसले गर्दा अपरेटरहरूले समयमै प्राचलहरूमा समायोजन गर्न सक्छन्। यो प्रविधि लागू गरेका कार्यशालाहरूले अप्रत्याशित बन्दको संख्या लगभग १३ प्रतिशतले घटाएको र वेल्डको स्थिरतामा कमी नआएको अवस्थामा उत्पादन चक्रहरू लगभग ७ प्रतिशत छिटो भएको बताएका छन्। सबैभन्दा राम्रो कुरा? समस्याहरू अन्तिम निरीक्षणले पक्राउँदा बेलुका सम्म पर्खिनुको साटो तुरुन्त समाधान गरिन्छ। यसले महँगो पुनःकार्य घटाउँछ र अन्यथा बर्बाद हुने सामग्री बचत गर्छ।
आजकल धेरै मानिसहरूले वेल्डिङ्गको बारेमा जे बुझ्दैनन्, त्यो वास्तवमा जानकारीको कमीको बारेमा होइन। वास्तविक समस्या हामीले संकलन गरेका सबै डाटाहरूको अर्थ बुझ्नमा छ। स्मार्ट एनालिटिक्स उपकरणहरूले अहिले मेशिन लर्निङ्ग प्रविधिहरू प्रयोग गरेर पृष्ठभूमि को शोरबाट उपयोगी संकेतहरू छुट्याउँछन् र वेल्ड गुणस्तरलाई सबैभन्दा बढी प्रभावित गर्ने कारकहरू ठीक छुट्याउँछन्। यी उन्नत प्रणालीहरूले चेतावनीहरूलाई तिनीहरूको गम्भीरता र प्रभावको आधारमा दर्जा गर्छन्, ताकि कामदारहरूले सूचनाको समुद्रमा हराउनुको सट्टामा वास्तवमै महत्त्वपूर्ण कुरामा ध्यान केन्द्रित गर्न सकून्। तापक्रमका चित्रहरू, वेल्डिङ्ग आर्कको बारेमा विवरण, र विभिन्न सामग्रीहरूको ज्ञानसँग संयोजन गर्दा, यी प्लेटफर्महरूले वेल्डिङ्ग र कटिङ्ग प्रक्रियाहरू सुधार्न मद्दत गर्ने मूल्यवान जानकारी प्रदान गर्छन्। यी प्रणालीहरूले अंकहरूको पहाड प्रस्तुत गर्नुको सट्टामा वास्तविक अवस्थाहरूको आधारमा व्यावहारिक सल्लाह दिन डिजाइन गरिएका छन् जसको बारेमा कसैलाई थाहा नहुन सक्छ।
आजका वेल्डिङ्ग उपकरणहरूले प्रक्रियाको बेला समस्याहरू देखा पर्दा तिनीहरूलाई चिन्ह लगाउन सबै प्रकारका सेन्सर जानकारी हेर्ने मेसिन लर्निङ्ग तकनीकहरू समावेश गर्छन्। यी बुद्धिमान एल्गोरिदमहरूले वेल्ड पूललाई हेर्ने क्यामेराबाट, तापक्रमका उतारचढाव मापन गर्ने ताप सेन्सरबाट, र वास्तविक वेल्डिङ्ग आर्कलाई मोनिटर गर्ने उपकरणबाट डाटा लिन्छन्। यी प्रणालीहरूले अन्तिम उत्पादनको बलियोपनलाई प्रभावित गर्न सक्ने कुनै क्षति भएको अघि नै नाना अनियमितताहरू चिन्ह लगाउँछन्। यी प्रणालीहरूको वास्तविक मूल्य उनीहरूको समयको साथै राम्रो हुने क्षमतामा रहेको छ। जतिजति डाटा उत्पादनका चलिरहेका चक्रहरूबाट संकलन गरिन्छ, त्यतित्यति उनीहरूले विभिन्न सामग्रीहरूमा प्रतिरूपहरू चिन्न थाल्छन् र कार्यशालाको वरिपरिको अवस्थामा परिवर्तन आउँदा स्वचालित रूपमा समायोजन गर्छन्। यसको अर्थ उत्पादकहरूले तकनीशियनहरूको निरन्तर निगरानीको आवश्यकता बिना नै ब्याचहरू भरि उच्च गुणस्तरको मानकहरू बनाए राख्न सक्छन्।
अब स्मार्ट वेल्डिङ र कटिङ प्रणालीले भोल्टेज सेटिङ, करेन्ट स्तर, र सामग्रीमा टर्चको गतिको गति समायोजन गर्न न्यूरल नेटवर्कको प्रयोग गर्दछ। यो प्रणालीले वास्तविक वेल्ड पुलमा भइरहेको कुराको निरन्तर अवलोकन गर्दछ र आर्कको बारेमा जानकारी पढेर कति ऊर्जा आवश्यक छ, कहिले र कहाँ सामग्री ठीकसँग जमायत गर्नुपर्छ भन्ने निर्धारण गर्दछ। यस्तो स्मार्ट नियन्त्रणले वेल्डमा हुने सामान्य समस्याहरू जस्तै साना वायुकोठरहरू (पोरोसिटी) वा किनारामा धातु खाइएको (अन्डरकट) जस्ता समस्याहरू घटाउँछ। यसले प्रक्रियालाई समग्र रूपमा राम्रो बनाउँछ, जसले गर्दा पछि केही मर्मत गर्नुपर्ने सम्भावना कम हुन्छ, जसले उत्पादन दुकानहरूमा समय र पैसा बचत गर्छ।
मशिन सिकाइ एल्गोरिदमले विशिष्ट सामग्री र जोडहरूका प्रकारका लागि उत्तम वेल्डिङ सर्तहरू पूर्वानुमान गर्दछ, ऐतिहासिक प्रदर्शनका आधारमा आफ्ना मोडेलहरू सुधार्दछ। यो प्रतिक्रिया लूपले क्रमशः दोषहरूलाई न्यूनीकरण गर्दछ र पहिलो पास उपज दरहरू सुधार्दछ। आईजेर्नल अफ इन्टेलिजेन्ट म्यानुफ्याक्चरिङ २०२० को अनुसार, एआई-संचालित प्यारामिटर अनुकूलन लागू गरेपछि निर्माताहरूले पुनः कार्यमा ३७% को कमी देखाएका छन्।
स्मार्ट वेल्डिङ र कटिङ प्रविधिमा भएका हालैका उन्नति अब पुरस्कार सिकाइ प्रविधिहरू मार्फत आफैंलाई अनुकूलन गर्न सक्ने प्रणालीहरू समावेश गर्दछ। मूलत:, यी मेसिनहरू नियमित रखरखाव अवधिको समय वा उत्पादन पूर्ण क्षमतामा नभएको बेला आफ्ना प्यारामिटरहरूमा साना परिवर्तनहरू गरेर प्रयोग गर्छन्। तिनीहरूले आफैंले नै के काम गर्छ भनेर पत्ता लगाउँछन्, इन्जिनियरहरूले निरन्तर सेटिङहरू हातले समायोजन गर्नुपर्ने आवश्यकता पर्दैन। यसलाई यति मूल्यवान बनाउने कुरा यो हो कि वेल्डिङ उपकरण विभिन्न धातुहरू, घिसिएका औजारहरू वा फ्लोरको तापक्रममा भिन्नता भएको बेला पनि तीव्र र कुशल रहन्छ। केही निर्माताहरूले यी अनुकूलनशील प्रणालीहरू लागू गरेपछि स्थिरताको दरमा 30% सम्म सुधार भएको बताएका छन्, यद्यपि परिणामहरू प्रारम्भिक प्रशिक्षण डाटा कति राम्रोसँग संकलन गरिएको थियो भन्ने कुरामा निर्भर गर्दछ।
आजका स्मार्ट वेल्डिङ र कटिङ प्रणालीले धेरै सेन्सरहरूलाई एकसाथ जोड्दछ ताकि तिनीहरूले अप्टिकल ट्र्याकिङ, थर्मल इमेजिङ, र ध्वनि मोनिटरिङ जस्ता कुराहरूबाट जानकारीलाई एकै सतत प्रतिक्रिया प्रणालीमा एकीकृत गर्न सकून्। यस्तो एकीकरणका कारण, वेल्डिङ क्रियाको समयमा रोबोटहरूले आफ्नो वरिपरिको परिस्थितिबारे धेरै राम्रो बुझाइ पाउँछन्। तिनीहरूले जोडहरू कसरी फिट हुन्छन्, प्रयोग गरिएका सामग्रीमा भिन्नता, र काम गरिएको कार्यपीसमा तापक्रम वितरणमा परिवर्तन जस्ता साना परिवर्तनहरू पनि चिन्ह लगाउँछन्। जब यी प्रणालीहरूले जटिल गणितीय मोडलहरू प्रयोग गरेर यी सबै विभिन्न डाटा स्रोतहरूलाई एकै समयमा प्रक्रिया गर्छन्, तिनीहरूले टर्चको गति, विद्युत सेटिङहरू, र वेल्ड पुलमा कति धातुको तार खुवाइन्छ जस्ता महत्वपूर्ण प्यारामिटरहरू स्वचालित रूपमा समायोजन गर्छन्। त्यसपछि के हुन्छ? कम खराब वेल्डहरू र पछि गल्तीहरू सच्याउनको लागि कम आवश्यकता। यसले विशेष गरी हवाई जहाजका भागहरू वा उत्पादन लाइनबाट निस्कने कारहरूका लागि आवश्यक पर्ने परिशुद्धतामा आधारित भागहरूमा काम गर्दा ठूलो फरक पार्छ जहाँ सानो त्रुटिहरू पनि स्वीकार्य हुँदैनन्।
वेल्डिङ स्वचालनमा कृत्रिम बुद्धिमत्ताको के भूमिका छ?
कृत्रिम बुद्धिमत्ताले सेन्सर डाटाको आधारमा रोबोटहरूलाई वास्तविक समयमा निर्णय गर्न, प्यारामिटरहरू तत्काल समायोजन गर्न र मानव हस्तक्षेप बिना गुणस्तर नियन्त्रण सुधार गर्न अनुमति दिएर वेल्डिङ स्वचालनमा महत्वपूर्ण भूमिका खेल्छ।
स्मार्ट उत्पादन सिद्धान्तहरूले वेल्डिङ र कटिङ प्रणालीहरूलाई कसरी प्रभावित गर्छन्?
स्मार्ट उत्पादन सिद्धान्तहरूले प्रणालीहरूलाई राम्रो एकीकरणका लागि जोड्दछन्, जसले वेल्डिङ र कटिङ उपकरणहरूलाई अधिक कुशलतापूर्वक संचालन गर्न अनुमति दिन्छ, जसले ऊर्जा लागत घटाउँछ र उत्पादन स्थिरता बढाउँछ।
बुद्धिमान वेल्डिङ प्रणालीहरू प्रयोग गरेर कम्पनीहरूले के फाइदा पाउँछन्?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेशिन लर्निङ्गसँग लैस बुद्धिमान वेल्डिङ प्रणालीहरू लागू गरेर कम्पनीहरूले उत्पादन गति सुधार, उत्पादन स्थिरता बढाउने, कम त्रुटि, कम सामग्री बर्बादी र कम बिजुली लागतको अनुभव गर्छन्।
वास्तविक समयको डाटा विश्लेषणले निर्माण प्रक्रियाहरूलाई कसरी बढावा दिन्छ?
वास्तविक समयमा डाटा विश्लेषणले वेल्डिङ र कटिङ संचालनमा तुरुन्तै अन्तर्दृष्टि प्रदान गरेर पारदर्शिता प्रदान गर्दछ, जसले अपरेटरहरूलाई त्वरित समस्याहरू समाधान गर्न अनुमति दिन्छ, जसले उत्पादकत्व र उपकरण प्रभावकारितामा सुधार गर्दछ।
ताजा समाचार 
EN
