Kaip mes taikome mašininio mokymosi technologijas, kad greitai sumažintume GŽR drabužių laiką

Driekimas dabar yra lengvesnis ir greičiau dėka naujai ir nuostabiai technologijai, kurią suteikė Hongwuhuan. Ar jūs kada nors girdėjote apie Dieboche de licking? Tai yra, kai iškauksiame gilų šaltą į žemę, kad rastume pelningus medžiagas, tokias kaip nafta ir vanduo, kurie yra svarbios ir negrįžtamosios ištekliai visiems mums.

Driekimas gali būti ilgas ir brangus. Tai gali būti frustruojančia situacija, kai dideli mechanizmai, kuriuos naudojame driekimui, veikia neefektyviai. Tai taip pat gali uždelstyti mūsų darbą. Tačiau dėka Hongwuhuan naujos technologijos, mes galime driekuoti greičiau ir geriau atlikti visą darbą.

Kompiuterių naudojimas driekimo procese

Vienas iš puikiausių dalykų, kuriuos mes darome, yra mašininio mokymosi naudojimas, padedantis mums driekimui. Mašininis mokymasis yra sudėtingas būdas pasakyti, kad kompiuteriai gali mokytis ir spręsti problemas be geresnio žmonių įsikišimo. Mes galime apmokyti šiuos kompiuterius driekuoti greičiau ir tiksliau, mokant juos geriau atlikti savo užduotį.

„Kas mes darome, tai yra, kai turime būrimo projektą, galime naudoti mašininio mokymosi metodus, kad pažiūrėtume į skirtingus būrimo būdus. Kompiuteris gali ištirti ankstesnius projektus ir pateikti rekomendacijas dėl naudojamų metodų. Kad užtaisytumėmę laiko ir lengviau vykdytume būrimą, tai mums padeda.“

Priimant gerus sprendimus su AI

Dar vienas nuostabus būdas, kaip sumažinti būrimo laiką, yra naudoti AI optimizavimą. AI yra trumpinys iš dirbtinio intelekto. Tai reiškia, kad naudojame kompiuterius, kad priimtų protingus sprendimus ir darytų daug efektyviau nei žmonės. AI gali analizuoti didelius duomenų kiekius per labai trumpą laiką.

Dabar, naudodami AI optimizavimą, galime pasakyti kompiuteriams: raskite man geriausią būrimo būdą. Klausome, ką norime pasiekti, o jie rodo mums, kaip tai padaryti lengviausiai. Tai padaro būrimą efektyvesnį – mažiau laiko ir pinigų. Pavyzdžiui, jei mums reikia atlikti būrimą tam tikru vienu, AI gali mums padėti nustatyti greičiausią maršrutą ar optimalų metodą.

Duomenų pagrįstas: Viskas laikoma kurse

Taigi, ypač svarbu patikrinti viską, kol vedame šaknis ir įsitikinti, kad viskas veikia tinkamai. Gali sugaduoti mašinos; galime išsisklaidyti tiekinius. Tai gali sustabdyti mus ir padaryti, kad šaknies vedimas trunktų žymiai ilgiau, nei norėtume.

Čia ir pasirodo duomenų pagrįsti išvados! Tai reiškia, kad vedant šaknis mes gauname informaciją apie tai, kas vyksta, ir naudojame ją, kad pagerintume sprendimų priėmimą. Pavyzdžiui, vedant šaknis galime surinkti duomenis, kad sugebėtume numatyti, kada mašina gali surengti, ir tada galime ją pataisyti prieš tuo, kai ji visiškai nutruksta, užtikrinant, kad nebūtų delmų, o mes galėtume laikytis šaknies vedimo grafiko.

Ištirkimo metu keliami dvi pagrindinės klausimai: Kur turėtų vedti šaknis? Ir kaip?

Tai ne tik reiškia dengti, kai mums reikia būti tikri, kad dengiam tame tinkamame vieteje. Dabar vieta, kurioje renkamės kaist, yra labai svarbi, ir mums reikia žinoti, kur dengti ir kiek giliai eiti. Kai dengiame teisingame vieteje, tai užtaisa mums daug laiko ir jėgų.

Naudojame technologiją, vadinamą protingu analizu. Tai reiškia, kad pritaikiame kompiuterius analizuoti duomenis ir nustatyti geriausias vietas dengti. Galime nurodyti kaistų vietą, apiežiūrindami informaciją apie žemę (pvz., kaip tvirta ji yra ir ar yra tam tikri akmenų tipai). Tai leis mums dengti greičiau ir su didesniu tikslumu, kas yra labai svarbu mūsų profesijoje.