কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) এ 36 এঙ্গেল স্টিল উত্পাদনে মান নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়াতে বিপ্লব ঘটাচ্ছে। এই প্রযুক্তিগুলি আরও সঠিক এবং দক্ষ মানের পর্যবেক্ষণ সক্ষম করে উত্পাদনের বিভিন্ন পর্যায় থেকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে।
ইস্পাত তৈরির প্রক্রিয়া চলাকালীন, এআই এবং এমএল অ্যালগরিদমগুলি চুল্লি, অবিচ্ছিন্ন কাস্টার এবং ঘূর্ণায়মান মিলগুলিতে ইনস্টল করা সেন্সর থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে। তাপমাত্রা, রাসায়নিক সংমিশ্রণ এবং বাস্তব - সময়ে রোলিং গতির মতো পরামিতিগুলি পর্যবেক্ষণ করে, এই অ্যালগরিদমগুলি হওয়ার আগে সম্ভাব্য মানের সমস্যাগুলি পূর্বাভাস দিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি চুল্লির তাপমাত্রা সর্বোত্তম পরিসীমা থেকে বিচ্যুত হয় তবে সিস্টেম অপারেটরদের সতর্ক করতে পারে এবং A36 এঙ্গেল স্টিলের রাসায়নিক রচনা এবং যান্ত্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি নির্দিষ্টকরণের মধ্যে থাকতে পারে তা নিশ্চিত করার জন্য সংশোধনমূলক পদক্ষেপের পরামর্শ দিতে পারে।
পরিদর্শন পর্যায়ে, AI - চালিত চিত্র স্বীকৃতি সিস্টেমগুলি A36 এঙ্গেল স্টিলের পৃষ্ঠের ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই সিস্টেমগুলি ত্রুটিযুক্ত এবং নন - ত্রুটিযুক্ত ইস্পাত চিত্রগুলির বৃহত ডেটাসেটগুলি ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়। তারা বিভিন্ন ধরণের ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে পারে, যেমন ফাটল, পৃষ্ঠের রুক্ষতা এবং মাত্রিক ত্রুটিযুক্ত, উচ্চ নির্ভুলতার সাথে। এটি কেবল পরিদর্শন প্রক্রিয়াটিকেই গতি দেয় না তবে ম্যানুয়াল পরিদর্শনের সাথে সম্পর্কিত মানব ত্রুটিও হ্রাস করে।
এমএল অ্যালগরিদমগুলি নিদর্শন এবং পারস্পরিক সম্পর্কগুলি সনাক্ত করতে historical তিহাসিক মানের ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে। এ 36 এঙ্গেল স্টিলের গুণমানকে প্রভাবিত করে এমন উপাদানগুলি বোঝার মাধ্যমে, নির্মাতারা তাদের উত্পাদন প্রক্রিয়াগুলি অনুকূল করতে পারে, পণ্যের ধারাবাহিকতা উন্নত করতে পারে এবং বর্জ্য হ্রাস করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, অ্যালগরিদমটি দেখতে পারে যে কাঁচামাল সরবরাহকারী এবং উত্পাদন পরামিতিগুলির একটি নির্দিষ্ট সংমিশ্রণের ফলে উচ্চতর - গুণমান এ 36 কোণ স্টিল হয়, যা প্রস্তুতকারককে সামগ্রিক গুণমান বাড়ানোর জন্য অবহিত সিদ্ধান্ত নিতে দেয়।