ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਤੱਕ, ਏਆਈ "ਆਖਰੀ ਮੀਲ" 'ਤੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟ ਅਗਲੇ ਪੰਜ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ 36.1% CAGR ਨਾਲ ਵਧੇਗਾ

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਸਥਿਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਦੇ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਵਧਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, IDC ਦੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰਵਰਾਂ ਦਾ ਸਮੁੱਚਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਆਕਾਰ 2021 ਵਿੱਚ US$3.31 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰਵਰਾਂ ਦਾ ਸਮੁੱਚਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਆਕਾਰ 2020 ਤੋਂ 2025 ਤੱਕ 22.2% ਦੀ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਸਾਲਾਨਾ ਵਿਕਾਸ ਦਰ ਨਾਲ ਵਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਸੁਲੀਵਾਨ ਨੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਆਕਾਰ 2027 ਵਿੱਚ RMB 250.9 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, 2023 ਤੋਂ 2027 ਤੱਕ 36.1% ਦੇ CAGR ਦੇ ਨਾਲ।

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਈਕੋ-ਇੰਡਸਟਰੀ ਵਧਦੀ-ਫੁੱਲਦੀ ਹੈ

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਇਸ ਸਮੇਂ ਫੈਲਣ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਵਪਾਰਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਲਈ, ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੋਣਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨਾਲ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਹੋਵੇ, ਨਾਲ ਹੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਉਤਾਰਨ ਦੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਯੋਗਤਾ ਵੀ ਹੋਵੇ।

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਇੰਡਸਟਰੀ ਚੇਨ ਨੂੰ ਚਿੱਪ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਡਿਵਾਈਸ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਚਿੱਪ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਐਂਡ-ਸਾਈਡ ਤੋਂ ਐਜ-ਸਾਈਡ ਤੋਂ ਕਲਾਉਡ-ਸਾਈਡ ਤੱਕ ਅੰਕਗਣਿਤ ਚਿਪਸ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਜ-ਸਾਈਡ ਚਿਪਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹ ਪ੍ਰਵੇਗ ਕਾਰਡ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਆਮ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਰ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਉੱਦਮ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਲ ਜਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਪਕਰਣ ਵਿਕਰੇਤਾ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਰੂਪ ਲਗਾਤਾਰ ਅਮੀਰ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਚਿੱਪ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਤੱਕ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਸਟੈਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਖਾਸ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਜਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ-ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਇੰਡਸਟਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ

ਸਮਾਰਟ ਸਿਟੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ

ਸ਼ਹਿਰੀ ਜਾਇਦਾਦ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਨਿਰੀਖਣ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਸਤੀ ਨਿਰੀਖਣ ਦੇ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਸਤੀ ਨਿਰੀਖਣ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ-ਸੰਬੰਧੀ ਲਾਗਤਾਂ, ਵਿਅਕਤੀਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਮਾੜੀ ਕਵਰੇਜ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ। ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਨਿਰੀਖਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਸਸ਼ਕਤੀਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸੰਪਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਮੋਬਾਈਲ ਨਿਰੀਖਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਨੇ ਇੱਕ ਸ਼ਹਿਰੀ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ AI ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਨਿਰੀਖਣ ਵਾਹਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਇੰਟਰਨੈਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼, ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਾਈ-ਡੈਫੀਨੇਸ਼ਨ ਕੈਮਰੇ, ਆਨ-ਬੋਰਡ ਡਿਸਪਲੇਅ ਅਤੇ AI ਸਾਈਡ ਸਰਵਰ ਵਰਗੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ "ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਸਿਸਟਮ + ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਮਸ਼ੀਨ + ਸਟਾਫ ਸਹਾਇਤਾ" ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਹਿਰੀ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਕਰਮਚਾਰੀ-ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤੋਂ ਮਕੈਨੀਕਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਅਨੁਭਵੀ ਨਿਰਣੇ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ, ਅਤੇ ਪੈਸਿਵ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਤੋਂ ਸਰਗਰਮ ਖੋਜ ਤੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਨਿਰਮਾਣ ਸਾਈਟ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ-ਅਧਾਰਤ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਨਿਰਮਾਣ ਸਾਈਟ ਹੱਲ ਰਵਾਇਤੀ ਉਸਾਰੀ ਉਦਯੋਗ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਏਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਸਾਰੀ ਵਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਿਨਾਰੇ AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟਰਮੀਨਲ ਰੱਖ ਕੇ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਕੇ, ਖੋਜੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਖੋਜ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਹੈਲਮੇਟ ਪਹਿਨਣ ਜਾਂ ਨਾ ਪਹਿਨਣ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ), ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ, ਵਾਤਾਵਰਣ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ ਬਿੰਦੂ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਅਲਾਰਮ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, AI ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਲਾਗਤ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਪਹਿਲ ਕਰਨਾ, ਉਸਾਰੀ ਵਾਲੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਜਾਇਦਾਦ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ।

ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ

ਕਲਾਉਡ-ਸਾਈਡ-ਐਂਡ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਲਾਉਡ ਸਾਈਡ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲਾ ਸਾਈਡ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਨਾਰੇ-ਸਾਈਡ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਾਲਾ ਸਾਈਡ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।

ਵਾਹਨ-ਸੜਕ ਤਾਲਮੇਲ, ਹੋਲੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ, ਅਤੇ ਰੇਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਰਗੇ ਖਾਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਯੰਤਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਯੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਐਗਜ਼ਿਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਲਾਰਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਜਿੱਤ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕਰਾਸ-ਲੇਅਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਉਦਯੋਗਿਕ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ

ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦ੍ਰਿਸ਼: ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਧੂਰੀਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਉਪਕਰਣ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੂਚਕਾਂਕ ਡੇਟਾ ਗਣਨਾਵਾਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਢਿੱਲੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਨੁਕੂਲਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਪਕਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਅਰਥ-ਪੱਧਰੀ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਿਤਿਜੀ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਲੰਬਕਾਰੀ ਸੰਚਾਰ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਫੀਲਡ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਤ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ ਮਲਟੀ-ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਿਊਜ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਵੱਖਰੇ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ।

ਉਪਕਰਣ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦ੍ਰਿਸ਼: ਉਦਯੋਗਿਕ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਮੁਰੰਮਤਤਮਕ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਰੋਕਥਾਮ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ। ਬਹਾਲੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਸਾਬਕਾ ਪੋਸਟ ਫੈਕਟੋ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਰੋਕਥਾਮ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਸਾਬਕਾ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਪਹਿਲਾ ਸਮਾਂ, ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਸਾਈਟ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਨਿਯਮਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲਈ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਘੱਟ ਜਾਂ ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੁਆਰਾ, ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਸੰਚਾਲਨ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਫਲਤਾ ਕਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਉਦਯੋਗਿਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਦ੍ਰਿਸ਼: ਉਦਯੋਗਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨਿਰੀਖਣ ਖੇਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਰਵਾਇਤੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਆਪਟੀਕਲ ਨਿਰੀਖਣ (AOI) ਰੂਪ ਹੈ, ਪਰ ਹੁਣ ਤੱਕ AOI ਦਾ ਵਿਕਾਸ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਅਧੂਰਾ ਹੈ, ਅਨੁਕੂਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਮਜ਼ੋਰ ਐਕਸਟੈਂਸੀਬਿਲਟੀ, ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਚਕਦਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਰਵਾਇਤੀ AOI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ + ਛੋਟੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ AI ਉਦਯੋਗਿਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਉਦਯੋਗਿਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਰੀਖਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਦੋ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਿਆ ਹੈ।