ਮਲਟੀ-ਐਕਸਿਸ ਸੀਐਨਸੀ ਮਿਲਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਕ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲਈ ਐਜ-ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ-ਸਮਰੱਥ ਆਈਓਟੀ ਫਰੇਮਵਰਕ

ਸਮੱਗਰੀ ਮੀਨੂ

●ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

●ਸੀਐਨਸੀ ਮਿਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਆਈਓਟੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

●ਐਜ-ਇਨੇਬਲਡ ਆਈਓਟੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ

●ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ: ਕਦਮ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ

●ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਜਿੱਤਾਂ

●ਦੇਖਣ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

●ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੈ?

●ਸਿੱਟਾ

●ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ

●ਹਵਾਲੇ

 

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਫੈਕਟਰੀ ਦੇ ਫਰਸ਼ 'ਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁ-ਧੁਰੀ ਦੇ ਗੂੰਜ ਨਾਲ ਘਿਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।ਸੀਐਨਸੀ ਮਿਲਿੰਗਏਰੋਸਪੇਸ ਟਰਬਾਈਨ ਬਲੇਡਾਂ, ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਕੈਮਸ਼ਾਫਟਾਂ, ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮਪਲਾਂਟ ਨੂੰ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਆਧੁਨਿਕ ਨਿਰਮਾਣ ਦਾ ਦਿਲ ਹਨ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ - ਮੰਨ ਲਓ, ਕੋਈ ਔਜ਼ਾਰ ਖਰਾਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਪਿੰਡਲ ਵਾਈਬ੍ਰੇਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਤਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਖਰਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਕ੍ਰੈਪ ਕੀਤੇ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਖੁੰਝੀਆਂ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਨਾ ਕਰਨਾ। ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦਾ ਹੈ, IoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਬੂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੜਨ ਲਈ। ਟੁੱਟਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ 'ਤੇ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਰਹਿ ਰਹੇ ਹੋ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਚੱਲਦਾ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਬਜਟ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹੋ।

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਹੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਦੂਰ ਦੇ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਭੇਜਣਾ। ਇਹ ਤੇਜ਼, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, IoT ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਰਵਸ ਸਿਸਟਮ ਦੇਣ ਵਰਗਾ ਹੈ—ਹਰ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਤਾਪਮਾਨ, ਜਾਂ ਬਲ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੈਂਸਰ, ਸਮਾਰਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸੂਝ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਉਹ CNC ਮਿਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਗੇਮ-ਚੇਂਜਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਸੁਸਤ ਟੂਲ ਜਾਂ ਇੱਕ ਡਗਮਗਾ ਰਹੀ ਬੇਅਰਿੰਗ ਵਰਗੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ $10,000 ਵਰਕਪੀਸ ਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੱਭਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਮਲਟੀ-ਐਕਸਿਸ ਸੀਐਨਸੀ ਮਿੱਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਜਦੇ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਹੀ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ—ਸੈਂਸਰ, ਐਜ ਡਿਵਾਈਸ, ਡੇਟਾ ਫਲੋ—ਅਤੇ ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਰੋਸਪੇਸ ਪਲਾਂਟ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਦੁਕਾਨਾਂ, ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਬੱਚਤਾਂ ਦੇ ਠੋਸ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਠੋਸ ਖੋਜ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਵਿਹਾਰਕ ਰੱਖਾਂਗਾ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰ ਦਰਦ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸੁਝਾਅ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਦੁਕਾਨਦਾਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਰ ਜੋ ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਚੁਸਤ ਕੰਮ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ।

ਸੀਐਨਸੀ ਮਿਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਆਈਓਟੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਤੁਹਾਡੀ CNC ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਮਿੰਨੀ-ਦਿਮਾਗ ਰੱਖਣ ਵਾਂਗ ਹੈ। ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ - ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਪਾਈਕਸ, ਸਪਿੰਡਲ ਟੈਂਪਸ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ - ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ ਸਰਵਰ ਤੇ ਭੇਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਉੱਥੇ ਹੀ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਛੋਟੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਜੋ ਮਿੱਲ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਓਨੀ ਹੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰੰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਧਾਤ ਨੂੰ ਕੱਟਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਬੈਂਡਵਿਡਥ 'ਤੇ ਸਸਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੱਸ ਕੇ ਬੰਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਦੋਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਏਰੋਸਪੇਸ ਪਾਰਟਸ ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲ ਰਹੇ ਹੋ।

ਟਰਬਾਈਨ ਬਲੇਡ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਏਅਰੋਸਪੇਸ ਦੁਕਾਨ ਨੂੰ ਹੀ ਲੈ ਲਓ। ਇੱਕ ਮਾੜਾ ਕੱਟ $15,000 ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੈਂਸਰ ਅਜੀਬ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚੁੱਕ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਔਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਫ਼ਤ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰਿਪ ਲੈ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਸਕਿੰਟ - ਜੋ ਕਿ ਛੋਟਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਬਲੇਡ ਦਾਅ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਅੜਚਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ।

ਆਈਓਟੀ: ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ

IoT ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਬਿੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਪਣੀ ਮਿੱਲ 'ਤੇ ਸੈਂਸਰ ਹਨ ਜੋ ਸਪਿੰਡਲ ਸਪੀਡ, ਕੱਟਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ, ਜਾਂ ਕੂਲੈਂਟ ਤਾਪਮਾਨ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਬੇਅਰਿੰਗ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਟੂਲ ਜੋ ਟੁੱਟਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਸਮਾਰਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਜਿਹੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ "ਮੈਨੂੰ ਹੁਣੇ ਠੀਕ ਕਰੋ" ਚੀਕਦੇ ਹਨ।

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਪਲਾਂਟ ਕੈਮਸ਼ਾਫਟਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਂਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸੈਂਸਰ ਸਪਿੰਡਲ ਵਾਈਬਸ ਨੂੰ ਫੜਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਜ ਸਿਸਟਮ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਟੈਂਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਬੇਅਰਿੰਗ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਫੈਕਟਰੀ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਪੜ੍ਹਿਆ ਸੀ ਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਾਊਨਟਾਈਮ 20% ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $50,000 ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਬਚਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਸੈਂਸਰ ਚੁਣਨੇ ਪੈਣਗੇ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਐਕਸੀਲੇਰੋਮੀਟਰ ਜਾਂ ਗਰਮੀ ਲਈ ਥਰਮੋਕਪਲ—ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤਾਰ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਉਹ ਕੂਲੈਂਟ ਜਾਂ ਧਾਤ ਦੀ ਧੂੜ 'ਤੇ ਘੁੱਟ ਨਾ ਜਾਣ। ਇਸ ਲਈ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੰਭਾਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗੱਲ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਪੁਰਾਣੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕਾਰ ਨੂੰ ਤੇਲ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਜਾਂਚਾਂ - ਹਰ 100 ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਅਦਲਾ-ਬਦਲੀ - ਜੇਕਰ ਔਜ਼ਾਰ ਠੀਕ ਹੈ ਤਾਂ ਪੈਸੇ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਖਰਾਬੀ ਦੀ ਉਡੀਕ ਹੋਰ ਵੀ ਮਾੜੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਫਸ ਗਏ ਹੋ, ਪੁਰਜ਼ੇ ਬਰਬਾਦ ਹੋ ਗਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰ ਕੋਈ ਤਣਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਕਹਿਣ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ, "ਓਏ, ਇਸਨੂੰ ਹੁਣੇ ਬਦਲੋ," ਜਦੋਂ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਮੈਡੀਕਲ ਇਮਪਲਾਂਟ ਮਿਲਿੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਦੁਕਾਨ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਾਈਟੇਨੀਅਮ ਗੋਡਿਆਂ ਦੇ ਜੋੜ, ਇੱਕ ਮਾੜੇ ਔਜ਼ਾਰ ਦਾ ਮਤਲਬ $20,000 ਦੀ ਗਲਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ ਨੇ ਟੂਲ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜਨ ਲਈ IoT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਅਣਯੋਜਿਤ ਸਟਾਪਾਂ ਨੂੰ 15% ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ $100,000 ਦੀ ਬਚਤ ਕੀਤੀ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਐਕੋਸਟਿਕ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਐਜ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਣਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਚੀਕਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਨਾ ਜਾਓ। ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਸੈਂਸਰ ਅਜ਼ਮਾਓ, ਸ਼ਾਇਦ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਮਾਨੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ $1,000 ਦਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਤੇ ਰਾਸਬੇਰੀ ਪਾਈ ਵਰਗਾ ਇੱਕ ਸਸਤਾ ਐਜ ਬਾਕਸ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਇੱਕ ਟੁੱਟਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅੱਗੇ ਹੋ।

ਐਜ-ਇਨੇਬਲਡ ਆਈਓਟੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ

ਸੈਂਸਰ: ਅੱਖਾਂ ਅਤੇ ਕੰਨ

ਸੈਂਸਰ ਉਹ ਥਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੋਂ ਇਹ ਸਭ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੀਐਨਸੀ ਮਿੱਲਾਂ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ:

- ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸੈਂਸਰ (ਐਕਸੀਲੇਰੋਮੀਟਰ): ਸਪਾਟ ਟੂਲ ਦੇ ਖਰਾਬ ਹੋਣ ਜਾਂ ਬੇਅਰਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ। ਲਗਭਗ $100–$500 ਪ੍ਰਤੀ ਪੌਪ।- ਤਾਪਮਾਨ ਸੈਂਸਰ (ਥਰਮੋਕਪਲ): ਸਪਿੰਡਲ ਜਾਂ ਕੂਲੈਂਟ ਗਰਮੀ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ। $50–$200।- ਫੋਰਸ ਸੈਂਸਰ: ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਟੂਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਫੜੋ। $500–$1,000।- ਐਕੋਸਟਿਕ ਸੈਂਸਰ: ਗੱਲਬਾਤ ਸੁਣੋ ਜਾਂ ਦੂਜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕਰੈਕਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰੋ। $200–$800।

ਏਰੋਸਪੇਸ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਟਰਬਾਈਨ ਬਲੇਡ ਮਿੱਲ ਇੱਕ ਸਪਿੰਡਲ 'ਤੇ ਚਾਰ ਐਕਸੀਲੇਰੋਮੀਟਰ ਥੱਪੜ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ 1,000 ਵਾਰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਲੂਓ ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਖੋਜ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਇਸਨੇ ਟੂਲ ਵੀਅਰ ਦੇ 95% ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਫੜ ਲਿਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ $200,000 ਦੀ ਬਚਤ ਹੋਈ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਸੈਂਸਰ ਅਵਿਨਾਸ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹਨ - ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਾਵਧਾਨ ਨਹੀਂ ਹੋ ਤਾਂ ਕੂਲੈਂਟ ਅਤੇ ਚਿਪਸ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਬਾਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਕੈਮਸ਼ਾਫਟ ਦੁਕਾਨ ਨੇ ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸੈਂਸਰਾਂ 'ਤੇ $5,000 ਖਰਚ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਡੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੁੱਟ ਗਈ। ਸੁਝਾਅ: IP68-ਰੇਟ ਕੀਤੇ ਸੈਂਸਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ; ਉਹ ਪਾਣੀ ਅਤੇ ਧੂੜ 'ਤੇ ਹੱਸਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਭਟਕ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਜਾਂਚੋ।

ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਿਸ: ਦਿਮਾਗ਼

ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਮਾਸਪੇਸ਼ੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਭਾਰੀ ਭਾਰ ਚੁੱਕਦੀਆਂ ਹਨ - ਉਦਯੋਗਿਕ ਪੀਸੀ ਜਾਂ NVIDIA ਜੈੱਟਸਨ ਵਰਗੇ ਸੰਖੇਪ ਯੂਨਿਟਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ, ਜੋ $500–$5,000 ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮੌਕੇ 'ਤੇ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕ "ਸਿਹਤਮੰਦ" ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਉਲਟੀਆਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਚੀਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵਰਮਾ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮਪਲਾਂਟ ਦੁਕਾਨ ਨੇ ਐਕੋਸਟਿਕ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ 90% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਟੂਲ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $10,000 ਖਰਚ ਆਏ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ 30% ਕਟੌਤੀ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ $150,000 ਦੀ ਬਚਤ ਹੋਈ। ਰੁਕਾਵਟ? ਐਜ ਡਿਵਾਈਸ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਤਲਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਦਮ ਘੁੱਟ ਨਾ ਜਾਣ।

ਸੁਝਾਅ: ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ TensorFlow Lite ਵਰਗੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਖਰੀਦੋ। ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $2,000–$10,000 ਦਾ ਬਜਟ, ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਫੈਂਸੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ: ਸਭ ਕੁਝ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖਣਾ

IoT ਨੂੰ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਤੱਕ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਪਾਈਪਲਾਈਨ—ਈਥਰਨੈੱਟ, ਵਾਈ-ਫਾਈ, ਸ਼ਾਇਦ 5G—ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਹੈਕ ਕੀਤੀ ਮਿੱਲ ਖਰਾਬ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਏਰੋਸਪੇਸ ਪਲਾਂਟ ਮਿਲਿੰਗ ਬਲੇਡ ਤੁਰੰਤ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਲਈ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $15,000 ਦੀ ਲਾਗਤ ਆਈ, ਪਰ ਇਸਨੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਲਾਗਤ 25% ਘਟਾ ਦਿੱਤੀ। ਪਟੇਲ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਐਜ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਲਾਉਡ-ਓਨਲੀ ਨਾਲੋਂ 40% ਤੇਜ਼ ਸਨ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਮਜ਼ੋਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਂ ਮਾੜੇ ਸੰਰਚਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੁਝਾਅ: ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ MQTT ਜਾਂ OPC UA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ—ਇਹ ਹਲਕੇ ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਹਨ। ਹੈਕਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਫਾਇਰਵਾਲ 'ਤੇ $1,000 ਖਰਚ ਕਰੋ।

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ: ਕਦਮ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ

ਕਦਮ 1: ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕੀ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ

ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੀਆਂ ਮਿੱਲਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀ ਅਸਫਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਏਅਰੋਸਪੇਸ ਦੁਕਾਨਾਂ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੇ ਘਸਾਉਣ ਦਾ ਸੌਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀ ਓਪਸ $5,000 ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਪਲਾਂਟ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਪਿੰਡਲ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਿਰ ਦਰਦ ਦਾ 60% ਕਾਰਨ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਲੌਗਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਦੋ ਤਾਂ ਜੋ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਹੈ।

ਲਾਗਤ: ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਘਰ ਵਿੱਚ ਕਰਨ ਲਈ $1,000–$5,000। ਸੁਝਾਅ: ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ—ਤੁਹਾਡੇ ਪੈਸੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਧਮਾਕਾ।

ਕਦਮ 2: ਸੈਂਸਰ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਰੱਖੋ

ਆਪਣੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮਪਲਾਂਟ ਮਿੱਲ ਨੂੰ ਟੂਲ ਚੈਟਰ ਲਈ ਐਕੋਸਟਿਕ ਅਤੇ ਫੋਰਸ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕੁੱਲ $2,000। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਦਿਨ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, $500–$1,000 ਮਿਹਨਤ ਵਿੱਚ।

ਲੂਓ ਦੇ ਕੰਮ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੇ ਟੂਲ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋਣ ਨੂੰ 20% ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ, ਜਿਸਦੀ ਕੀਮਤ ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $3,000 ਸੀ। ਸੁਝਾਅ: ਆਪਣੇ ਅਮਲੇ ਨੂੰ ਸੈਂਸਰ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਬਾਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ—ਢਿੱਲੀਆਂ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਮਾੜਾ ਡਾਟਾ।

ਕਦਮ 3: ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਸੈੱਟ ਅੱਪ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸ ਲਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ। ਸਧਾਰਨ ਕੈਮਸ਼ਾਫਟ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ $1,000 ਦੀ ਜੈੱਟਸਨ ਨੈਨੋ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਏਅਰੋਸਪੇਸ ਲਈ $5,000 ਪੀਸੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸੈੱਟਅੱਪ—ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ—$5,000–$20,000 ਤੱਕ ਚੱਲਦੇ ਹਨ।

ਵਰਮਾ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਨਾਲ 15% ਅਪਟਾਈਮ ਉਛਾਲ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ, ਜਿਸਦੀ ਕੀਮਤ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੱਲ $10,000 ਸੀ। ਸੁਝਾਅ: ਕੋਡਿੰਗ 'ਤੇ ਬੱਚਤ ਕਰਨ ਲਈ ਐਜਐਕਸ ਫਾਊਂਡਰੀ ਵਰਗੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਕਦਮ 4: ਇਸਨੂੰ ਹੁੱਕ ਅੱਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰੋ

ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨਾਲ ਤਾਰ ਲਗਾਓ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਚੱਕਰ ਦਿਓ। ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਵਰਗੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਇੱਕ ਟਰਬਾਈਨ ਬਲੇਡ ਦੀ ਦੁਕਾਨ ਨੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ $3,000 ਖਰਚ ਕੀਤੇ ਪਰ ਸਪਿੰਡਲ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜਨ 'ਤੇ $50,000 ਦੀ ਬਚਤ ਕੀਤੀ।

ਸੁਝਾਅ: ਟੈਸਟਾਂ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੀ ਪੁਰਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਚਲਦਾ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਜੇਕਰ ਕੁਝ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਲਟਕਦੇ ਨਾ ਰਹੋ।

ਕਦਮ 5: ਇਸਨੂੰ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਵੱਡੀ ਬਣੋ। ਇੱਕ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਦੁਕਾਨ ਨੇ 10 ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ $100,000 ਖਰਚ ਕੀਤੇ ਅਤੇ 18 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ 30% ਘੱਟ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਦੇ ਨਾਲ ਟੁੱਟ ਗਿਆ। ਪਟੇਲ ਦੀ ਖੋਜ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਾਗਤਾਂ 10% ਘਟਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸੁਝਾਅ: ਹਰ ਕਦਮ ਲਿਖੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਜੋੜਨਾ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਪੂਰੇ ਸੌਦੇ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $10,000–$20,000 ਦਾ ਬਜਟ ਰੱਖੋ।

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਜਿੱਤਾਂ

ਏਅਰੋਸਪੇਸ: ਟਰਬਾਈਨ ਬਲੇਡ

ਟਰਬਾਈਨ ਬਲੇਡਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ—ਇੱਕ ਮਾੜੇ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਕੀਮਤ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ $10,000–$50,000 ਹੈ। ਇੱਕ ਦੁਕਾਨ ਨੇ ਟੂਲ ਵੀਅਰ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ IoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਐਜ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ 90% ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਲਦੀ ਹੀ ਹੱਲ ਹੋ ਗਈਆਂ। ਸੈੱਟਅੱਪ ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $20,000 ਸੀ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ $300,000 ਦੀ ਬਚਤ ਕੀਤੀ। ਲੂਓ ਦੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ - ਗਤੀ ਲਈ ਕਿਨਾਰੇ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਲਈ ਕਲਾਉਡ - ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਕੰਮ ਕੀਤਾ।

ਜਿੱਤ: 25% ਘੱਟ ਸਕ੍ਰੈਪ। ਰੁਕਾਵਟ: ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸੈੱਟਅੱਪ।

ਆਟੋਮੋਟਿਵ: ਕੈਮਸ਼ਾਫਟ

ਕੈਮਸ਼ਾਫਟ ਮਿੱਲਾਂ ਗਰਮ ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਚੱਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਡਾਊਨਟਾਈਮ $5,000 ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਦੇ ਨਾਲ। ਇੱਕ ਡੈਟਰਾਇਟ ਪਲਾਂਟ ਨੇ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੁੱਟਣ ਦੀ ਦਰ 20% ਘਟੀ। ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $15,000 ਦੀ ਲਾਗਤ ਆਈ, ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਵਰਮਾ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਐਜ ਅਲਰਟ 50% ਤੇਜ਼ ਸਨ।

ਜਿੱਤ: 15% ਹੋਰ ਆਉਟਪੁੱਟ। ਰੁਕਾਵਟ: ਸੈਂਸਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।

ਮੈਡੀਕਲ: ਇਮਪਲਾਂਟ

ਟਾਈਟੇਨੀਅਮ ਹਿੱਪ ਇਮਪਲਾਂਟ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਨੁਕਸ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ। ਇੱਕ ਦੁਕਾਨ ਨੇ ਐਕੋਸਟਿਕ ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਐਜ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 30% ਸਕ੍ਰੈਪ ਡਿੱਗ ਗਿਆ। ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $12,000 ਦੀ ਲਾਗਤ ਆਈ, ਸਾਲਾਨਾ $200,000 ਦੀ ਬਚਤ ਹੋਈ। ਪਟੇਲ ਦੇ ਆਈਓਟੀ ਸੈੱਟਅੱਪ ਨੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰੱਖਿਆ।

ਜਿੱਤ: ਬਿਹਤਰ ਕੁਆਲਿਟੀ। ਰੁਕਾਵਟ: ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕ ਬਾਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ।

ਦੇਖਣ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਲਾਰਮ

ਐਜ ਡਿਵਾਈਸ ਬੇਅੰਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਗਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਰੋਂਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਏਰੋਸਪੇਸ ਦੁਕਾਨ ਨੇ ਆਪਣਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਠੀਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ 'ਤੇ $10,000 ਸਾੜ ਦਿੱਤੇ। ਲੂਓ ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਰਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ।

ਸੁਝਾਅ: ਮੁੱਖ ਸਿਗਨਲਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਪਾਈਕਸ, ਹਰ ਬਲਿੱਪ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।

ਇਹ ਸਸਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $10,000–$20,000 ਖਰਚ ਕਰਨ ਨਾਲ ਛੋਟੀਆਂ ਦੁਕਾਨਾਂ ਡਰ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਐਜ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਕੈਮਸ਼ਾਫਟ ਪਲਾਂਟ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਆਈ। ਵਰਮਾ ਨੇ ਦਰਦ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਿਊਲਰ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ।

ਸੁਝਾਅ: ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਸਾਮਾਨ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲਓ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਇੱਕ IoT ਪ੍ਰੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।

ਹੈਕਰਾਂ ਨੂੰ ਜੁੜੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਪਸੰਦ ਹਨ

IoT ਮੁਸੀਬਤਾਂ ਦੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਦੁਕਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੈਨਸਮਵੇਅਰ ਦਾ ਡਰ ਸੀ, ਜਿਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ $5,000 ਦੀ ਲਾਗਤ ਆਈ। ਪਟੇਲ ਦੀ ਸਲਾਹ: ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰੱਖੋ।

ਸੁਝਾਅ: ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਐਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $1,000 ਫਾਇਰਵਾਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੈ?

ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਤੇਜ਼ 5G ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋਏ, ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ - ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪਲਾਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ - ਵਾਅਦਾ ਦਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸੜਕ ਦੇ ਹੇਠਾਂ, ਸੀਐਨਸੀ ਮਿੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀ ਹੋਈ ਹਕੀਕਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਮੁਰੰਮਤ ਜਾਂ ਬਲਾਕਚੈਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਲੌਗਸ ਨਾਲ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਓ।

ਇੱਕ ਏਰੋਸਪੇਸ ਦੁਕਾਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਐਜ ਏਆਈ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਟੂਲ ਦੇ ਘਿਸਾਵਟ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ 10% ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸਪਿੰਡਲ ਸਪੀਡ ਨੂੰ ਵੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਜਾਂ ਇੱਕ ਕੈਮਸ਼ਾਫਟ ਪਲਾਂਟ ਜੋ ਡਿਜੀਟਲ ਜੁੜਵਾਂ - ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਕਲੋਨ - ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਬੋਲਟ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਫਿਕਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਪੰਜ ਤੋਂ ਦਸ ਸਾਲ ਸੋਚੋ।

ਸਿੱਟਾ

ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਆਈਓਟੀ ਖੇਡ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨਸੀਐਨਸੀ ਮਿਲਿੰਗ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜਨ ਅਤੇ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਚਲਦਾ ਰੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਟਰਬਾਈਨ ਬਲੇਡਾਂ 'ਤੇ $300,000 ਦੀ ਬਚਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਮਪਲਾਂਟ 'ਤੇ $150,000 ਤੱਕ, ਅੰਕੜੇ ਝੂਠ ਨਹੀਂ ਬੋਲਦੇ - ਘੱਟ ਡਾਊਨਟਾਈਮ, ਘੱਟ ਗਲਤੀਆਂ, ਖੁਸ਼ ਬੌਸ। ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਲਾਗਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ, ਸੈੱਟਅੱਪ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਪਰ ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਾ ਦੇਖੋਗੇ।

ਏਰੋਸਪੇਸ, ਆਟੋਮੋਟਿਵ, ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਦੁਕਾਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸੰਭਵ ਹੈ—ਅਸਲੀ ਬੱਚਤ, ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ। ਲੂਓ, ਵਰਮਾ ਅਤੇ ਪਟੇਲ ਵਰਗੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਬਚਣਾ ਹੈ। ਅੱਗੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਤੇਜ਼ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਜੁੜਵਾਂ ਵਰਗੀ ਤੇਜ਼ ਤਕਨੀਕ ਮਿੱਲਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਗੋਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗੀ। ਫਰਸ਼ 'ਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ, ਕਾਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਕਿਨਾਰੇ ਅਤੇ IoT ਨਾਲ ਜੁੜੋ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਪਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਅੱਗੇ ਦੌੜਦੇ ਹਨ।

ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ

ਸਵਾਲ: ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਬੌਸ ਨੂੰ IoT ਅਤੇ ਐਜ ਟੈਕ ਲਈ ਵੱਡਾ ਖਰਚ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵੇਚਾਂ?

ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੈਸੇ ਦਿਖਾਓ। $15,000 ਦਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਖਰਾਬ ਪੁਰਜ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ $50,000–$200,000 ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਦੁਕਾਨਾਂ ਨੇ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਅਜ਼ਮਾਓ—ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਹਰ ਵਾਰ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਪਿੱਚ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸਵਾਲ: ਇਸਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?

ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਥੱਪੜ ਮਾਰਨਾ। ਗਲਤ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਜੰਕ ਡੇਟਾ—ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਜਾਂ ਖੁੰਝੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ। ਇੱਕ ਦੁਕਾਨ ਨੇ ਭੂਤਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ $5,000 ਬਰਬਾਦ ਕੀਤੇ। ਆਪਣੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਔਜ਼ਾਰ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦਿਨ ਕੱਢੋ।

ਸਵਾਲ: ਕੀ ਕੋਈ ਛੋਟੀ ਦੁਕਾਨ ਇਸਨੂੰ ਸਵਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?

ਬਿਲਕੁਲ। $2,000 ਦੀ ਕਿੱਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ—ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਸਤਾ ਐਜ ਬਾਕਸ। ਛੋਟੀਆਂ ਮੈਡੀਕਲ ਦੁਕਾਨਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਤੀ ਮਸ਼ੀਨ $20,000 ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਬਚਾਇਆ। ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲੀਜ਼ 'ਤੇ ਲੈਣ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਬਟੂਏ ਨੂੰ ਖੁਸ਼ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਸਵਾਲ: ਮੈਂ ਹੈਕਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਮਿੱਲਾਂ ਨਾਲ ਛੇੜਛਾੜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕਾਂ?

ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰੋ ਅਤੇ MQTT ਜਾਂ OPC UA ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਦੁਕਾਨ ਨੇ $1,000 ਫਾਇਰਵਾਲ ਨਾਲ ਮੁਸ਼ਕਲ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਰੱਖਿਆ। ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਬੋਰਿੰਗ ਟ੍ਰੈਂਡ ਡੇਟਾ ਭੇਜੋ।

ਸਵਾਲ: ਇਸ ਲਈ ਮੇਰੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?