اس سلسلے میں ایک تحقیق سے پتہ چلا ہے کہ سامان کی کمیاں کیسے کم ہو سکتی ہیں اور اِس کے اخراجات کم ہو سکتے ہیں ۔

ڈیٹا جمع اور تیاری

صنعت کے سامان پر نصب سینسر سے ڈیٹا جمع کیا گیا تھا۔ان سینسر نے پیرامیٹرز کو ریکارڈ کیا جیسے کہ حرارت، ویبرس، دباؤ اور آپریشنل چکر۔ اعداد کا تجزیہ کیا گیا تھا کہ آیا ایک مخصوص وقت میں ناکامی واقع ہوئی ہے یا نہیں۔اسے صاف کرنے، نارمل بنانے اور اس میں شامل کرنے سے قبل ڈیٹا کو اس کی تیاری کے لیے نکال دیا گیا تھا۔

ماڈل انتخاب اور تربیت

کئی تجربہ کار سبق الجبرا کو اغوا کیا گیا جن میں فیصلوں کے درخت، ناگزیر جنگلات اور مدد گار مشینوں کو شامل کیا گیا. حادثاتی جنگلی ماڈل کو اس کی درستی اور تزئین و آرائش کے لیے چنا گیا. ماڈل کو ڈیٹا سیٹ کا 80% محفوظ کیا گیا، اس میں جانچنے کے لیے باقی 20% محفوظ ہیں. کراسشن نے مڈل کی عمومی صلاحیت کو مضبوط کیا۔

نتائج اور مداخلت

تربیت یافتہ ماڈل نے متوقع ناکامیوں کی پیشینگوئی میں 92% کی درستی حاصل کی۔اس میں ابتدائی آگاہی کے اشاروں کی کامیابی حاصل کی، سنبھالنے والی ٹیموں کو فعال طور پر مداخلت کرنے کی اجازت دی۔اس عمل میں شامل ماڈل کو موجودہ نگرانیی نظام میں شامل کرنا، حقیقی وقتی ناکامی اور ہوشیاری فراہم کرنا۔

کلیدی چیزوں کا استعمال

  • صحیح پیشینگوئیوں کے لیے اعلیٰ قسم کے سینسر ڈاٹا بہت ضروری ہے۔
  • مثال کے طور پر ، جب ہم بائبل کی تعلیم حاصل کرتے ہیں تو ہم اِس سے بہت فائدہ حاصل کر سکتے ہیں ۔
  • ابتدائی وقتوں میں کمی اور نگہداشت کے اخراجات کم کرنے میں مدد دیتی ہے ۔
  • وقت کے ساتھ ساتھ اِس کی نگرانی کرنے سے ہم اچھی طرح سے سمجھ سکتے ہیں کہ اِس کی کیا وجہ ہے ۔