කාර්මික යෙදුම්

කාර්මික නිෂ්පාදකයින් ක්‍රියාකාරී කාලය, ගුණාත්මකභාවය සහ කාර්යක්ෂමතාව සඳහා ප්‍රශස්ත කරයි. හේතුඵල machine learning මඟින් සැබවින්ම කාර්ය සාධනය මෙහෙයවන්නේ කුමන ක්‍රියාවලි පරාමිති සහ උපකරණ තත්ත්වයන්ද යන්න හෙළි කරයි, එමඟින් ප්‍රතික්‍රියාශීලී නඩත්තුව සහ සංඛ්‍යානමය දළ ඇස්තමේන්තු වෙනුවට නිරවද්‍ය ඉංජිනේරු විද්‍යාව ක්‍රියාත්මක කිරීමට ඉඩ ලබා දේ.

සංකීර්ණ ව්‍යාපාරික අභියෝග විසඳීම සඳහා අපිCausal Machine Learningඅංශයේ නවෝත්පාදනයන් ඇති කිරීම සඳහා අපි කාර්මික යෙදුම්භාවිතා කරමු.

අනාවැකිමය නඩත්තුව මඟින් මුල් සංවේදක පිරිහීමේ සිට උපකරණ අසාර්ථක වීම දක්වා වූ සැබෑ හේතුඵල මාර්ග හඳුනා ගැනීමෙන් සීමාකාරී නිරීක්ෂණවලින් ඔබ්බට යයි. හේතුඵල සොයාගැනීමේ ඇල්ගොරිතම මඟින් අසාර්ථක මාදිලි පුරෝකථනය කරන්නේ කුමන සංවේදක සංයෝජනද යන්න හෙළි කරයි, එමඟින් බරපතල බිඳවැටීමකට පෙර ඉලක්කගත පරීක්ෂා කිරීම් සහ ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීම් සිදු කිරීමට ඉඩ ලබා දේ. ගුණාත්මක පාලනය මඟින් අමුද්‍රව්‍ය ලක්ෂණ, ක්‍රියාවලි පරාමිති සහ උපකරණ තත්ත්වයන් සැබවින්ම දෝෂ අනුපාතවලට බලපාන ආකාරය හඳුනා ගැනීමට හේතුඵල අනුමානය භාවිතා කරයි. ක්‍රියාවලි ප්‍රශස්තකරණය මඟින් සැබෑ බාධාවන් සහ කුඩා වෙනස්කම් මඟින් විශාල කාර්යක්ෂමතා ලාභයක් ලබා දෙන ලීවර ලක්ෂ්‍ය හඳුනා ගැනීමට හේතුඵල විශ්ලේෂණය භාවිතා කරයි. [ප්‍රශස්ත නැවත වැඩ කිරීමේ ප්‍රතිපත්ති](/research#optimal-rework-policy) පිළිබඳ අපගේ පර්යේෂණ මඟින් මෙම ක්‍රම ප්‍රායෝගිකව නිරූපණය කරයි.

අපගේ වේදිකාව භාවිතා කරන නිෂ්පාදකයින් ප්‍රශස්ත ක්‍රියාවලි පරාමිති හරහා මැනිය හැකි ඵලදායීතා වැඩිදියුණු කිරීම්, අනපේක්ෂිත අක්‍රිය කාලය අඩු වීම සහ බලශක්ති කාර්යක්ෂමතා ලාභ අත්විඳිති. සැපයුම් දාමයේ ඔරොත්තු දීමේ හැකියාව වැඩි දියුණු වන්නේ සැපයුම්කරුගේ ගුණාත්මක විචලනයන් සැබවින්ම නිෂ්පාදනයට බලපාන්නේ කෙසේදැයි ඔබ තේරුම් ගන්නා නිසාත් ඒ අනුව සාකච්ඡා කළ හැකි නිසාත් ය. බහු පහසුකම් සහිත ක්‍රියාකරුවන් එක් පහසුකමකින් ලබා ගන්නා හොඳම භාවිතයන් අනෙක් ඒවා වෙත විශ්වාසයෙන් යුතුව මාරු කරයි.

අපගේ කාර්මික IoT ඒකාබද්ධතාවය ස්ට්‍රීමිං සංවේදක දත්ත හසුරුවයි, ඒවා හේතුඵල විශ්ලේෂණය හරහා සකසයි, සහ නිෂ්පාදන ඉංජිනේරු කණ්ඩායම් වෙත තථ්‍ය කාලීන ඇඟවීම් සහ නිර්දේශ ලබා දෙයි.