Kā mēs izmantojam mašīnmācību, lai ātri samazinātu DTH būvniecības staciju darba laiku

Boļšānis tagad ir vieglāks un ātrāks, paldies par jaunu un uzmodīgu tehnoloģiju no Hongwuhuan. Vai jūs esat dzirdējuši par Dieboche de licking? Tas ir, kad ieskrieniet cauri zemei, lai atrastu gravu uzvaru materiālus, piemēram, naftu un ūdeni, kas ir svarīgs un bezcenas resurss visiem.

Boļšānis var būt garš un dārgs. Tas var būt frustrējoši, kad lielie mašīnas, ko mēs izmantojam boļšanai, strādā slikti. Tas arī var palēnināt mūsu darbu. Bet ar Hongwuhuan jauno tehnoloģiju mēs varam boļoties ātrāk un kopumā veikt labāku darbu.

Mūsu boļšanas palīdzība ar datoriem

Viens no lielajiem aspektiem, ko mēs darām, ir tā saucamais masīvo apmācību pielietošana, kas mums palīdz boļšanā. Masīvā apmācība ir moders veids, kā teikt, ka datori mācās un risināt problēmas paši ar minimālu cilvēka iesaistīšanos. Mēs varam apmācīt datorus, lai mācītos, kā mums palīdzēt boļoties ātrāk un precīzāk, mācot tos darīt savu darbu labāk.

Tas, ko mēs darām, ir tāds, ka, kad mums ir izkaisīšanas projekts, mēs varam izmantot masīnavas mācību, lai pārskatītu dažādas iespējas, kā veikt izkaisīšanu. Dators var pētīt iepriekšējos projektus un ieteikt metodes, kādas vajadzētu izmantot. Laika un ērtību saglabāšanai šis process mums palīdz.

Intelektuālo lēmumu pieņemšana ar AI

Vēl viens brīnišķīgs veids, kā mēs samazinām izkaisīšanas laiku, ir AI optimizācijas izmantošana. AI nozīmē artificiālo intelektu. Tas nozīmē, ka mēs izmantojam datorus, lai pieņemtu intelektuālus lēmumus un darītu lietas daudz efektīvāk nekā cilvēki. AI spēj analizēt lielu datu apjomu ļoti īsā laikā.

Tagad, izmantojot AI optimizāciju, mēs varam teikt datoriem: atradi man labāko veidu, kā izkaisīt caurumu. Mēs jautājam, ko vēlamies sasniegt, un tie rāda mums, kā to darīt vieglākā veidā. Tas padara izkaisīšanu efektīvāku — mazāk laika un naudas. Piemēram, ja mums jāizveido caurums noteiktā vietā, AI mums var palīdzēt noteikt ātrāko maršrutu vai optimālo metodi.

Datu balstīts: Visu uzturēšana kursā

Tādējādi ir ļoti svarīgi pārbaudīt visu, kamēr mēs izcirtam un pārliecināmies, ka viss strādā pareizi. Mašīnas var nobrukot; mēs varētu zaudēt piegādes avotus. Tas var mūs palēnināt un padarīt cirtienu procesu nozīmīgi ilgāku, nekā mēs to gribētu.

Šeit nāk datu balstītās iezinājuma nozīme! Tas nozīmē, ka cirtot, mēs iegūstam informāciju par to, kas notiek, un izmantojam to, lai uzlabotu lēmumu pieņemšanu. Piemēram, cirtot, mēs varam iegūt datus, lai paredzētu, kad mašīna var nobrukt, un tādējādi to var labot, pirms tā pilnībā nobruka, lai novērstu pilnu neveiksmi. Tas nodrošina, ka mums nebūs kavējumi, un mēs spējam turēt savus cirtiena projektus laikā.

Pētījuma divi galvenākie jautājumi ir: Kur tai vajadzētu cirst? Un kā?

Tas nozīmē ne tikai burtisku izbūvēšanu, kad mums jābūt pārliecinātiem, ka mēs izbūvējam pareizajā vietā. Tagad ir ļoti svarīgi noteikt, kur rakt. Mums jāzina, kur jāizbūvē un cik dziļi jāiet. Kad mēs izbūvējam pareizajā vietā, tas mums ietaupa daudz laika un enerģijas.

Mēs izmantojam metodi, ko sauc par inteliģentu analīzi, lai to atbalstītu. "Ar to mēs pielietojam datorus, lai analizētu datus un noteiktu labākās vietas, kur izbūvēt." Mēs varam noteikt ražošanas punktus, pamatojoties uz informāciju par zemi (piemēram, cik tā ir cieša un vai tur ir noteiktas akmenes veida piemēri). Tas ļaus mums izbūvēt ātrāk un precīzāk, kas ir ļoti svarīgi mūsu profesijā.