ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਤੱਕ, ਏਆਈ "ਲਾਸਟ ਮੀਲ" 'ਤੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ

ਅਗਲੇ ਪੰਜ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟ 36.1% CAGR ਵਧਣ ਲਈ

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

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਈਕੋ-ਇੰਡਸਟਰੀ ਵਧਦੀ-ਫੁੱਲਦੀ ਹੈ

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕੋਪ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਵਪਾਰਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ।ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਲਈ, ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਵਪਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੋਣੀ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਨਾਲ ਹੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਡ ਕਰਨ ਦੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਯੋਗਤਾ।

ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਚਿੱਪ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਡਿਵਾਈਸ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।ਚਿੱਪ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅੰਕਗਣਿਤ ਚਿਪਸ ਨੂੰ ਸਿਰੇ-ਸਾਈਡ ਤੋਂ ਕਿਨਾਰੇ-ਸਾਈਡ ਤੋਂ ਕਲਾਉਡ-ਸਾਈਡ ਤੱਕ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ-ਸਾਈਡ ਚਿਪਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹ ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ ਕਾਰਡ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਰੇਤਾ ਆਮ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕੋਰ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਉਦਯੋਗ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਲ ਜਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਉਪਕਰਣ ਵਿਕਰੇਤਾ ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਭਰਪੂਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਚਿੱਪ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪੂਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਤੱਕ ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਸਟੈਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਖਾਸ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਜਾਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ-ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ

ਸਮਾਰਟ ਸਿਟੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ

ਸ਼ਹਿਰੀ ਸੰਪੱਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਜਾਂਚ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਦਸਤੀ ਨਿਰੀਖਣ ਦੇ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਸਤੀ ਨਿਰੀਖਣ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸਮਾਂ-ਬਰਬਾਦ ਅਤੇ ਲੇਬਰ-ਸਹਿਤ ਲਾਗਤਾਂ, ਵਿਅਕਤੀਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਮਾੜੀ ਕਵਰੇਜ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ। ਕੰਟਰੋਲ.ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਨਿਰੀਖਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਸ਼ਕਤੀਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸੰਪਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਮੋਬਾਈਲ ਨਿਰੀਖਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਨੇ ਇੱਕ ਸ਼ਹਿਰੀ ਗਵਰਨੈਂਸ AI ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ ਵਾਹਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼, ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਡੈਫੀਨੇਸ਼ਨ ਕੈਮਰੇ, ਆਨ-ਡੈਫੀਨੇਸ਼ਨ ਕੈਮਰੇ ਵਰਗੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਬੋਰਡ ਡਿਸਪਲੇਅ, ਅਤੇ ਏਆਈ ਸਾਈਡ ਸਰਵਰ, ਅਤੇ "ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਸਿਸਟਮ + ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਮਸ਼ੀਨ + ਸਟਾਫ ਸਹਾਇਤਾ" ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।ਇਹ ਸ਼ਹਿਰੀ ਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਕੈਨੀਕਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੱਕ, ਅਨੁਭਵੀ ਨਿਰਣੇ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ, ਅਤੇ ਸਰਗਰਮ ਖੋਜ ਲਈ ਪੈਸਿਵ ਜਵਾਬ ਤੋਂ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਉਸਾਰੀ ਸਾਈਟ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ

ਕਿਨਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਨਿਰਮਾਣ ਸਾਈਟ ਹੱਲ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਉਸਾਰੀ ਉਦਯੋਗ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਸਾਰੀ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਿਨਾਰੇ AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟਰਮੀਨਲ ਰੱਖ ਕੇ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵੀਡੀਓ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਖੋਜੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੈਲਮੇਟ ਪਹਿਨਣ ਜਾਂ ਨਾ ਪਾਉਣ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ), ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ, ਵਾਤਾਵਰਣ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ ਪੁਆਇੰਟ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਅਲਾਰਮ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲ ਕਰਨਾ ਕਾਰਕ, AI ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਗਾਰਡਿੰਗ, ਮੈਨਪਾਵਰ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ, ਨਿਰਮਾਣ ਸਾਈਟਾਂ 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, ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਕਲਾਉਡ ਸਾਈਡ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਨਾਰੇ-ਸਾਈਡ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। - ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਾਲਾ ਪਾਸਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।

ਵਾਹਨ-ਸੜਕ ਤਾਲਮੇਲ, ਹੋਲੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨਾਂ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ, ਅਤੇ ਰੇਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਰਗੇ ਖਾਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਯੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਨਿਕਾਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਲਾਰਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਜਿੱਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ 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 ਵਿਪਰੀਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਉਦਯੋਗਿਕ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ

ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼: ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਪੂਰਣਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੂਚਕਾਂਕ ਡੇਟਾ ਗਣਨਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਢਿੱਲੀ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਵਰਤਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਮਾਡਲ-ਆਧਾਰਿਤ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਫਲੋ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਅਰਥ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਹਰੀਜੱਟਲ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਲੰਬਕਾਰੀ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਕਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ। ਮਲਟੀ-ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਿਊਜ਼ਨ, ਡਿਸਕਰੀਟ ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡਾਟਾ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ।

ਉਪਕਰਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼: ਉਦਯੋਗਿਕ ਉਪਕਰਨਾਂ ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਮੁਰੰਮਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਰੋਕਥਾਮ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ।ਰੀਸਟੋਰਟਿਵ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਸਾਬਕਾ ਪੋਸਟ ਫੈਕਟੋ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ, ਨਿਵਾਰਕ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਸਾਬਕਾ-ਪੂਰਵ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਾਂ, ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਸਾਈਟ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਸਾਜ਼-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਨਿਯਮਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲਈ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਘੱਟ ਜਾਂ ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤਜਰਬਾ, ਸੰਵੇਦਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੁਆਰਾ ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ, ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਉਦਯੋਗਿਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਦ੍ਰਿਸ਼: ਉਦਯੋਗਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨਿਰੀਖਣ ਖੇਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਰਵਾਇਤੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਆਪਟੀਕਲ ਨਿਰੀਖਣ (AOI) ਰੂਪ ਹੈ, ਪਰ AOI ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੁਣ ਤੱਕ, ਕਈ ਨੁਕਸ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸ ਕਾਰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ ਅਧੂਰਾ ਹੈ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਮਾੜੀ ਵਿਸਤਾਰਯੋਗਤਾ, ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਚਕਦਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਪਰੰਪਰਾਗਤ AOI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।ਇਸ ਲਈ, AI ਉਦਯੋਗਿਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ + ਸਮਾਲ ਨਮੂਨਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਉਦਯੋਗਿਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਣ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਰੀਖਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਦੋ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਿਆ ਹੈ।