Anil Lokesh Gadi Real-Time Engine Performance Optimization کے لئے AI-Powered Framework پیش کرتا ہے

ٹیکنالوجی کے رہنما اور محقق Anil Lokesh Gadi نے انجن کی نگرانی کے نظام کو زیادہ مؤثر اور ذہین بنانے کے لئے ایک اہم حصہ دیا ہے.انجن کی کارکردگی کو بہتر بنانے"A Framework for Real-Time Engine Fault Diagnosis using Machine Learning and IoT Enabled Data Pipelines" کا عنوان، International Journal of Finance and Innovation میں شائع کیا گیا تھا، جس میں ان صنعتوں کے لئے ایک کھیل بدلنے والی حل پیش کیا گیا ہے جو مشینریوں پر بہت اعتماد رکھتے ہیں.

Gadi کی تحقیق نے ایک وسیع پیمانے پر اور عملی حل کی تخلیق کی جس میں IoT سینسرز کا استعمال کرتے ہوئے مسلسل نگرانی اور غلطیوں کی تشخیص کی اجازت دیتا ہے. اس کے علاوہ، اس کے فریم ورک کو مشین سیکھنے کے ماڈلوں کے ساتھ منسلک کیا جا سکتا ہے جس میں پیچیدہ ڈیٹا سیٹ کا حقیقی وقت تجزیہ کیا جا سکتا ہے.

Need for Improving Engine Performance Monitoring

آج کے صنعتی ماحول میں جو روزانہ زیادہ ڈیجیٹل ہو رہا ہے، روایتی موٹر تشخیص کی محدودیتوں اور نقصانات کو زیادہ محسوس کیا گیا ہے. یہ روایتی نظام بڑے پیمانے پر منصوبہ بندی کی دیکھ بھال، ہاتھ کی جانچ پڑتال، اور درجہ بندی پر مبنی ڈراپنگ سسٹموں پر منحصر ہیں. ان طریقوں کو اکثر وقت میں مداخلت کرنے کے لئے ضروری حقیقی وقت کی شناخت فراہم کرنے میں ناکام رہتے ہیں. اس کے نتیجے میں، کارکردگی کی خرابی، بڑھتی ہوئی بیک وقت، غیر متوقع ناکامیوں، اور بڑھتی ہوئی بحالی کی لاگتوں کو پتہ نہیں کیا جا سکتا.

اس کے علاوہ، الیکٹرانک کنٹرول یونٹس (ECUs) اور ان کے درمیان منسلک نیس سسٹموں کی آمد کے ساتھ، انجن زیادہ پیچیدہ ہو گئے ہیں. اعلی درجے کی تجزیہ اور گہری ٹیلی میٹرنگ کی رسائی کے بغیر، انسانی کارخانہ داروں کو کارکردگی کے مسائل کی وجہ سے عوامل کی شناخت کرنے کے لئے انتہائی مشکل ہو گیا ہے.

انیل Lokesh Gadi نے اپنے تحقیق کے ذریعے، ایک متحرک، AI ڈرائیور اختیارات پیش کرتے ہوئے تبدیلی کی اس بڑھتی ہوئی ضروریات کا جواب دیا ہے. ایک پیشہ ورانہ نقطہ نظر کے ساتھ، اس کے حقیقی وقت تشخیص کے فریم ورک نے غیر معمولیات کے لئے مسلسل اسکرین کیا ہے اور کارکردگی پر کسی بھی اثرات سے پہلے ناکامیوں کو پیش کرتا ہے.

Understanding the Framework

ذہنی ڈیٹا پائپ لائنز، IoT پر مبنی سینسرنگ، اور مضبوط مشین سیکھنے کے الگورتھم کو ملنے والی لچکدار آرکیٹیکل گادی کی تحقیق کا بنیادی حصہ ہے، جو جاری رہنے کی اجازت دینے کے لئے اہم ہے.انجن کے نظام کی کارکردگی کی نگرانی.

• ڈیٹا کی خریداری اور پیش پروسیسنگ: فریم ورک کے آغاز میں، IoT سینسرز ان کے انجن کے اہم اجزاء، جیسے ایندھن انجیکٹرز، crankshafts، گیس یونٹس، اور ٹھنڈا کرنے کے نظام کے طور پر ڈیزائن کیا جاتا ہے. یہ سینسرز مختلف اہم پیرامیٹرز جیسے رفتار، جھلکیاں، درجہ حرارت، اور دباؤ پر ٹیلی میٹرنگ کا کام کرتے ہیں. اس طرح کے اعداد و شمار کی غیر متوازن نوعیت کی وجہ سے، مضبوط پیش پروسیسنگ روٹینز بھی ان سسٹموں میں شامل ہیں.

• ہائبرڈ ڈپازٹنگ: اس آرکیٹیکل میں بھی کمپیوٹرز کی گہرائی اور حقیقی وقت میں ردعمل کے درمیان ایک توازن ملتا ہے کیونکہ یہ دونوں اڈوں (مجموعی تجزیہ کے لئے) اور رینج (آپریڈ آلہ یا قریب انجن کی پروسیسنگ) میں ڈپازٹنگ کی حمایت کرتا ہے. رینج کمپیوٹرنگ کم تاخیر کی خرابی کی خبروں کو فراہم کرتا ہے، جو وقت کی اہمیت کے ساتھ کام کرنے کے لئے ضروری ہیں. دوسری طرف، کلاؤڈ پر مبنی نظام فلیٹ کے وسیع نقطہ نظر، تاریخی رجحانات کا تجزیہ اور طویل مدتی کارکردگی کی پیشکش کی اجازت دیتا ہے.

• Intelligent Fault Classification: Gadi کی تجویز کردہ فریم ورک نیورل نیٹ ورک اور مشین سیکھنے کے ماڈل کا استعمال کرتا ہے جیسے سپورٹ ویکٹر مشینز (SVM) اور رینڈوم جنگل پر مبنی انجن کی حالتوں کو درج کردہ ڈیٹا سیٹ کی بنیاد پر درج کرنے کے لئے. ان ماڈلوں کو نئے ڈیٹا انٹرویوز پر ٹریننگ کی اجازت دیتا ہے کہ ان ماڈلوں کو اعلی درجہ بندی اور درستگی فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے.

Benefits across Industries

Gadi کا دعوی ہے کہ اس کے فریم ورک کو وسیع پیمانے پر اثر پڑتا ہے اور بہت سے مختلف صنعتوں میں وسیع پیمانے پر لاگو کیا جا سکتا ہے جہاں آپریٹنگ کی پٹھان بڑے پیمانے پر انجن اور میکانی نظام پر منحصر ہے.

• ٹرانسپورٹ اور آٹوموبائل: حقیقی وقت کے تشخیص کاروں اور لوجیسٹسٹک فلیٹ آپریٹرز کو ایندھن کی کارکردگی کو بہتر بنانے، سڑک کے کنارے خرابیوں کو کم کرنے اور موٹر کی زندگی کو بڑھانے میں مدد کرسکتے ہیں.

• ریلوے اور ہوائی جہاز: ہوائی جہاز اور ریلوے کی سرگرمیوں کو اعلی درجے کی غلطیوں کی تشخیص کے نظام کی ضرورت ہے کیونکہ سلامتی ان شعبوں کے لئے انتہائی اہم ہے.

• توانائی اور صارفین: گیس توربینز اور ڈیزل جنریٹرز بجلی کی پیداوار کے شعبے میں دو شعبوں ہیں جہاں یہ نظام ایندھن کو کم کرنے میں انتہائی مفید ہوسکتا ہے، مسلسل بجلی کی فراہمی کو یقینی بناتا ہے، اور اہم انجن کی صحت کے پیرامیٹرز کی نگرانی کرتا ہے.

• صنعتی آلات اور مینوفیکچرنگ: یہ فریم ورک بڑے پیمانے پر پروسیسنگ سسٹموں، جنریٹرز اور سی این سی مشینوں میں استعمال ہونے والے انجن کی نگرانی کے لئے مینوفیکچرنگ فیکٹریوں میں استعمال کیا جا سکتا ہے. ممکنہ خرابیوں کی پیشکش کارخانہ داروں کو منصوبہ بندی شدہ بند وقت کے دوران ریفریجنگ سرگرمیوں کی منصوبہ بندی کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے پیداوار کی روک تھام کو روکتا ہے اور نقصان کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے.

Conclusion

Anil Lokesh Gadi کی طرف سے پیش کردہ AI-powered تشخیص کے فریم ورک کے انجن کی کارکردگی کی نگرانی میں ایک اہم ترقی کا امکان ہے. انہوں نے اس بات کا یقین ہے کہ یہ مشین کی صحت کے انتظام کے لئے ایک ذہین اور زیادہ ردعمل اختیار کی تخلیق کے لئے راستہ کھولنے کے لئے ہے.

"یہ منصوبہ بندی کی آرکیٹیکل نہ صرف حقیقی وقت میں انجن کی خرابیوں کو تشخیص کرنے کے قابل ہے، بلکہ یہ بھی وسیع پیمانے پر اور مختلف قسم کے صنعتی انجن اور آپریٹنگ ماحولوں کے لئے متوازن ہے، "گادیا ختم کرتا ہے. "یہ نظام جدید صنعتی نظاموں میں ذہین تشخیص کو شامل کرنے میں ایک اہم قدم ہے."