২০২৫ সালের জন্য স্পায়রাল পাইপ যন্ত্রপাতি প্রযুক্তির শীর্ষ উদ্ভাবন

বুদ্ধিমান পাইপ উৎপাদনের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং

স্পাইরাল পাইপ উৎপাদনে সিদ্ধান্ত গ্রহণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে সহায়তা করে

স্পাইরাল পাইপ উত্পাদনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একীভূত করা উপকরণের ঘনত্ব নিরীক্ষণ, ওয়েল্ড গুণমান পরীক্ষা এবং উৎপাদন চলাকালীন গতি নিয়ন্ত্রণ কীভাবে করা হয় তা পালটে দিয়েছে। আধুনিক মেশিন লার্নিং সিস্টেম একসঙ্গে পনেরোটির বেশি বিভিন্ন ফ্যাক্টর ট্র্যাক করতে পারে, রোল ফরমিং চাপ এবং ওয়েল্ডিং তাপমাত্রা সহ গুরুত্বপূর্ণ সেটিংসগুলির উপর প্রায় অর্ধেক শতাংশ নির্ভুলতা পর্যন্ত কারখানার অপারেটরদের আরও ভালো নিয়ন্ত্রণ দেয়। বর্জ্য হ্রাসের ক্ষেত্রে ফলাফল নিজেই কথা বলে। গত বছর শিল্প অ্যাপ্লিকেশনে ফোকাস করা একটি অটোমেশন জার্নালে প্রকাশিত সদ্য গবেষণা অনুযায়ী, এই ধরনের স্মার্ট সিস্টেম ব্যবহার করা কারখানাগুলি শুধুমাত্র মানুষের তদারকির উপর নির্ভরশীল কারখানাগুলির তুলনায় প্রায় 18% কম স্ক্র্যাপ উপকরণ উৎপন্ন করে।

কেস স্টাডি: ইউরোপাইপ সলিউশনস-এ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চালিত ডিজাইন অপ্টিমাইজেশন

ইউরোপাইপ সলিউশনস টপোলজি অপ্টিমাইজেশনের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করেছে যা তাদের উৎপাদন প্রক্রিয়াকে প্রায় 22% দ্রুত করতে সাহায্য করেছে। এই সিস্টেমটি 12 হাজারের বেশি পুরানো ডিজাইন রেকর্ড এবং সামগ্রীর সর্বশেষ স্পেসিফিকেশন পর্যালোচনা করে এমন জায়গা খুঁজে বার করে যেখানে তারা ASTM A139 নিয়ম ভাঙার ঝুঁকি ছাড়াই প্রাচীরগুলি পাতলা করতে পারে। আসলে চমকপ্রদ বিষয় হল যে এই পরিবর্তনগুলি করার পরেও, পাইপগুলি এখনও 2,200 পাউন্ড প্রতি বর্গ ইঞ্চি পর্যন্ত চাপ সহ্য করতে পারে। আর্থিকভাবে বলতে গেলে, শুধুমাত্র কাঁচামালের উপর এটি তাদের প্রতি বছর প্রায় সাত লাখ চল্লিশ হাজার ডলার সাশ্রয় করেছে। এটা যুক্তিযুক্ত মনে হয়—আজকের বাজারে প্রতিযোগিতামূলক থাকার চেষ্টা করা উৎপাদকদের জন্য মান অপরিবর্তিত রেখে অর্থ সাশ্রয় করা সবসময় একটি বড় সাফল্য।

প্রবণতা: 2025 সালের মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত সিমুলেশন সফটওয়্যারের প্রসার

শিল্প ভবিষ্যদ্বাণী 2025 এর মধ্যে ভার্চুয়াল প্রোটোটাইপিং টুলগুলির ব্যবহার 40% বৃদ্ধির কথা উল্লেখ করে। এই পরবর্তী প্রজন্মের প্ল্যাটফর্মগুলি চরম অবস্থার অধীনে স্লারি পাইপলাইনে ক্ষয়ের ধরন অনুকরণ করতে কম্পিউটেশনাল ফ্লুইড ডায়নামিক্স (CFD) একীভূত করে, যা শারীরিক পরীক্ষার উপর নির্ভরতা 60% হ্রাস করে।

কৌশল: স্পাইরাল ওয়েল্ডিং প্রক্রিয়ায় অ্যাডাপটিভ এআই নিয়ন্ত্রণ বাস্তবায়ন

শীর্ষ উৎপাদনকারীরা এখন দৃষ্টি-ভিত্তিক এআই সিস্টেম ব্যবহার করে যা প্রতি সেকেন্ডে 500 বার ওয়েল্ডিং প্যারামিটার সামঞ্জস্য করে। এই অ্যাডাপটিভ নিয়ন্ত্রণগুলি বিভিন্ন ইস্পাত গ্রেডের মধ্যে আর্ক স্থিতিশীলতা বজায় রাখে, যা নির্দিষ্ট প্যারামিটার সিস্টেমের তুলনায় ওয়েল্ড ত্রুটিগুলি 32% কমায়। তাপীয় ইমেজিং এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের সমন্বয়ে আসন্ন কুণ্ডলী উপকরণগুলির অসঙ্গতির জন্য স্বয়ংক্রিয় ক্ষতিপূরণ সম্ভব হয়েছে।

অটোমেশন এবং সিএনসি-নিয়ন্ত্রিত নিখুঁত প্রকৌশল

সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় সিএনসি পাইপ ফরমিং লাইনগুলির দিকে পরিবর্তন

আজকে আমরা যেভাবে স্পাইরাল পাইপ তৈরি করি তা মাত্র কয়েক বছর আগের চেয়ে সম্পূর্ণ ভিন্ন। অধিকাংশ কারখানাই ফর্মিংয়ের জন্য এখন সিএনসি মেশিনগুলির দিকে রূপান্তরিত হয়েছে, যা মূলত প্রক্রিয়াটিকে অনুমানের বাইরে নিয়ে যায়। আর হাতে হাতে জিনিসপত্র সামঞ্জস্য করার দরকার হয় না, যা আগে খুবই ঝামেলার ছিল কারণ এটি চূড়ান্ত পণ্যে অসংগতির কারণ হয়ে দাঁড়াত। এখানে নির্ভুলতাও অবিশ্বাস্য – এই সিস্টেমগুলি 0.1 মিলিমিটার পর্যন্ত সীমার মধ্যে নির্ভুলতা অর্জন করতে পারে। 2025 সালের NAMTC-এর কিছু সদ্য প্রাপ্ত তথ্য অনুযায়ী, এই ধরনের নির্ভুলতা প্রায় 18% পুনরায় কাজ কমিয়ে দেয়, যা দিনের পর দিন অপারেশন চালানোর সময় বিশাল পার্থক্য তৈরি করে। এবং স্বয়ংক্রিয় ফিডিং সিস্টেমগুলির কথা ভুলবেন না যা কয়েল আনরোল থেকে শুরু করে এজ মিলিং এবং প্রকৃত স্পাইরাল ওয়েল্ডিং পর্যন্ত সবকিছু পরিচালনা করে, এমনকি প্রায় কারও উপস্থিতি ছাড়াই।

উচ্চ-নির্ভুলতার জন্য উন্নত CNC প্রযুক্তি পাইপ বেঁকানো

বহু-অক্ষ সিএনসি বেঁকানো মেশিনগুলি 3,200মিমি পর্যন্ত ব্যাস নিয়ন্ত্রণ করে যা উপাদানের স্প্রিংব্যাক বিবেচনা করে এমন অ্যাডাপটিভ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। প্রতিটি বেঁকানোর পরে রিয়েল-টাইম লেজার পরিমাপ বক্রতা যাচাই করে, আইএসও 9013 মানদণ্ড মেনে চলার নিশ্চয়তা দেয়। 2024 ফ্যাব্রিকেশন জার্নালের একটি প্রতিবেদন অনুযায়ী, এই ক্ষমতা 92% ক্ষেত্রে পোস্ট-বেঁকানো সোজা করার প্রয়োজন ঘুচিয়ে দেয়।

কেস স্টাডি: তুরস্কের একটি পাইপ প্ল্যান্টে সিমেন্স-সমর্থিত সিএনসি আপগ্রেড

একটি তুরস্কের উৎপাদনকারী সিমেন্স সিনিউমেরিক সিএনসি কন্ট্রোলার সহ তার সুবিধাগুলি পুনর্নির্মাণের পরে 27% উৎপাদন বৃদ্ধি করেছে। আপগ্রেডটি উচ্চ-শক্তির ইস্পাত গ্রেড (X70 থেকে X120) এর মধ্যে নিরবচ্ছিন্ন স্যুইচ করার অনুমতি দিয়েছে এবং শিল্প-ব্যাপী নির্ভুল মেশিনিং মানদণ্ডের সাথে সঙ্গতি রেখে শক্তি খরচ 15% হ্রাস করেছে, যেখানে স্বয়ংক্রিয় গুণগত পরীক্ষা উৎপাদনের সময় মাইক্রন-স্তরের বিচ্যুতি শনাক্ত করে।

মডিউলার সিএনসি সিস্টেম যা কাস্টম ব্যাসের নমনীয়তা সক্ষম করে

মডিউলার সিএনসি ফ্রেমওয়ার্কগুলি 90 মিনিটের কম সময়ে 200 থেকে 4,000মিমি পর্যন্ত কাস্টম ব্যাসের জন্য দ্রুত পুনর্গঠনকে সমর্থন করে। প্রধান উদ্ভাবনগুলির মধ্যে রয়েছে:

• আরএফআইডি-ট্যাগযুক্ত সংস্থান প্রোফাইল সহ বিনিময়যোগ্য রোলার সেট
• স্বয়ং-সমন্বয়কারী স্পিন্ডেল ইউনিট যা প্রাচীরের পুরুত্বের পরিবর্তনের সাথে খাপ খায়
• দ্রুত পরিবর্তনের জন্য ASTM এবং EN স্পেসিফিকেশনের মধ্যে ক্লাউড-ভিত্তিক পূর্বনির্ধারিত লাইব্রেরি

পরিচালনার দক্ষতা বৃদ্ধির জন্য CNC-এর সাথে মানুষ-মেশিন ইন্টারফেস (HMI) একীভূতকরণ

টাচস্ক্রিন HMI-এ এখন CNC ড্যাশবোর্ডে সরাসরি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ প্রদর্শিত হয়, যা যন্ত্রপাতির ক্ষয় এবং উৎপাদনের চাপ দেখায়। উৎপাদন বন্ধ না করেই অপারেটররা ওয়েল্ডিংয়ের গতি ±5% পর্যন্ত পরিবর্তন করে তাৎক্ষণিক সমন্বয় করতে পারে। IMA 2025 উৎপাদনশীলতা জরিপ অনুযায়ী, একীভূত HMI/CNC সিস্টেম ব্যবহার করা সুবিধাগুলিতে নতুন পাইপ প্রোফাইলের জন্য সেটআপের সময় 22% কমেছে

IoT, স্মার্ট সেন্সর এবং রিয়েল-টাইম উৎপাদন নজরদারি

আধুনিক পাইপ প্ল্যান্টগুলিতে IoT-সক্ষম মেশিনের ব্যাপক প্রসার

২০২৫ এর শিল্প জরিপ অনুযায়ী, স্পাইরাল পাইপ উৎপাদনকারীদের ৬৭% এখন আইওটি-সক্ষম মেশিনারি ব্যবহার করছেন। সমন্বিত স্মার্ট সেন্সরগুলি ওয়েল্ডের গুণমান, ব্যাসের ধ্রুব্যতা এবং ফিড হারের মতো গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটারগুলি বাস্তব সময়ে নজরদারি করে। কেন্দ্রীয় ড্যাশবোর্ডগুলি আগে আলাদা থাকা অপারেশনগুলির মধ্যে দৃশ্যমানতা একত্রিত করে, সমন্বয় এবং প্রতিক্রিয়ার গতি উন্নত করে।

স্মার্ট সেন্সর নেটওয়ার্কগুলিতে ডেটা প্রবাহ স্থাপত্য

সুবিধাগুলি কম্পন বিশ্লেষক, তাপীয় ক্যামেরা এবং লেজার পরিমাপ যন্ত্রগুলির সমন্বয়ে স্তরযুক্ত সেন্সর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। ডেটা তিনটি স্তরের মধ্য দিয়ে প্রবাহিত হয়:

• এজ ডিভাইসগুলি উৎসে গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক্সগুলির প্রাথমিক প্রক্রিয়াকরণ করে
• স্থানীয় সার্ভারগুলি কারখানার সমগ্র এলাকার বিশ্লেষণ পরিচালনা করে
• ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলি দূরবর্তী নজরদারির সুযোগ প্রদান করে
  এই স্থাপত্যটি পুরানো সিস্টেমগুলির তুলনায় ত্রুটি শনাক্তকরণের বিলম্ব ৮৩% কমিয়ে দেয় (ইন্ডাস্ট্রিয়াল আইওটি রিপোর্ট ২০২৫)।

কেস স্টাডি: শানঘাই পাইপটেক-এ বাস্তব সময়ে গুণগত মান নজরদারি

২০২৫ সালে রিয়েল-টাইম গুণগত মনিটরিং প্রয়োগের পর শাংহাই পাইপটেক মাত্রার ত্রুটি ১৮% কমিয়েছে। কম্পন সেন্সরগুলি স্পাইরাল ওয়েল্ডিংয়ের সময় অণু-বিকৃতি শনাক্ত করে এবং অস্বাভাবিকতা শনাক্ত হওয়ার ০.৮ সেকেন্ডের মধ্যে ফর্মিং রোলারগুলির স্বয়ংক্রিয় ক্যালিব্রেশন চালু করে।

দ্রুত সাইটে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য এজ কম্পিউটিং একীভূতকরণ

স্থানীয়ভাবে ৯২% সেন্সর ডেটা প্রক্রিয়া করার মাধ্যমে, এজ কম্পিউটিং নোডগুলি সময়-সংবেদনশীল ক্রিয়াকলাপে ক্লাউড লেটেন্সি দূর করে। ২০২৫ সালের একটি বেঞ্চমার্ক অধ্যয়ন দেখায় যে এজ-সক্ষম কারখানাগুলি দ্রুত উৎপাদন সমন্বয়ের সময় ৪০ms প্রতিক্রিয়ার সময় অর্জন করে, যা ক্লাউড-নির্ভর সেটআপে ১.২সেকেন্ডের বিপরীতে।

উৎপাদন লাইন জুড়ে ওয়্যারলেস সেন্সর নোড triển khai

নতুন ইনস্টলেশনগুলিতে এখন ৫৪% হার্ডওয়্যার্ড সিস্টেমকে ওয়্যারলেস সেন্সর মেশ প্রতিস্থাপন করে, যা মনিটরিং পয়েন্টগুলির নমনীয় পুন:কনফিগারেশন প্রদান করে। শক্তি সংগ্রহের ক্ষমতা সহ স্ব-চালিত নোডগুলি অব্যাহত কার্যকারিতা নিশ্চিত করে এবং পাঁচ বছরের মধ্যে রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজনীয়তা ৭৫% কমায়।

আপটাইম অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রেডিক্টিভ মেইনটেন্যান্স এবং ডেটা বিশ্লেষণ

স্পাইরাল পাইপ তৈরি করা কোম্পানিগুলি এখন প্রায় 99.6% আপটাইম অর্জন করছে, যা ঘটছে তাদের সুবিধাগুলিতে সংস্থাপিত সেন্সরগুলির সাথে মেশিন লার্নিং-এর স্মার্ট মেইনটেন্যান্স প্রযুক্তির কারণে। এখন আর শুধু কিছু ভেঙে গেলে তা মেরামত করার বিষয় নয়। নতুন সিস্টেমগুলি উৎপাদন লাইনের বিভিন্ন অংশ থেকে কম্পন, তাপমাত্রা এবং চাপের পরিবর্তন সহ বিপুল পরিমাণ তথ্য বিশ্লেষণ করে। এগুলি সমস্যাগুলিকে ধরে ফেলে যখন সেগুলি বড় সমস্যায় পরিণত হওয়ার আগে, বিশেষ করে যেমন ওয়েল্ডিং হেডগুলির ক্ষয় হওয়ার মতো গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলিতে। 2024 সালের একটি মোল্ডস্টাড শিল্প প্রতিবেদন অনুযায়ী, এই ধরনের প্রাক্‌ক্রিয়ামূলক মনিটরিং প্রয়োগ করা কোম্পানিগুলি তাদের বড় মেশিনগুলিতে প্রায় এক-তৃতীয়াংশ কম অপ্রত্যাশিত থামার সম্মুখীন হয়েছে। রিয়েল-টাইম অ্যালার্টগুলি বড় সমস্যা তৈরি করার আগে অস্বাভাবিক প্যাটার্নগুলি ধরতে সাহায্য করে।

সঠিক ব্যর্থতা ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য মেশিন লার্নিং মডেল

ঐতিহাসিক উৎপাদন তথ্য এবং রিয়েল-টাইম সরঞ্জামের স্বাস্থ্য মেট্রিক্সে প্রশিক্ষিত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি 91% নির্ভুলতার সাথে বিয়ারিংয়ের ব্যর্থতা 45 দিন আগে থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। 2022 সাল থেকে এই মডেলগুলি ব্যবহার করা উৎপাদনকারীদের জরুরি রক্ষণাবেক্ষণের ক্ষেত্রে 40% হ্রাস লক্ষ্য করা গেছে।

কেস স্টাডি: জেনারেল পাইপের রক্ষণাবেক্ষণ খরচে 40% হ্রাস

জেনারেল পাইপ 86টি সেন্সর থেকে ওয়েল্ড-সিমের গুণমানের তথ্য এবং CNC মেশিন প্যারামিটারগুলির সাথে সম্পর্কিত একটি হাইব্রিড অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম বাস্তবায়ন করেছে। এই একীভূতকরণ অপারেটরদের ISO 4063 মানের চেয়ে বিচ্যুতি ঘটার আগে ফর্মিং রোলগুলি পুনরায় ক্যালিব্রেট করতে সক্ষম করে, যার ফলে রক্ষণাবেক্ষণ খরচে বার্ষিক 40% হ্রাস ঘটেছে।

বৈশ্বিক সুবিধা ব্যবস্থাপনার জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম

কেন্দ্রীভূত ড্যাশবোর্ডগুলি বহু কারখানাজুড়ে 120টির বেশি উৎপাদন মেট্রিক্স নজরদারি করতে ব্যবস্থাপকদের সক্ষম করে। ক্লাউড-ভিত্তিক অ্যানালিটিক্স ম্যানুয়াল ডেটা সংহতকরণকে 70% হ্রাস করে এবং বৈশ্বিক কর্মক্ষমতার প্রবণতা ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলির চলমান পুনঃপ্রশিক্ষণকে সমর্থন করে।

শিল্প ৪.০ এর সংযোগ এবং সংযুক্ত পাইপ উৎপাদনের ভবিষ্যৎ

AI, IoT এবং বিগ ডেটার সমন্বয় সর্পিল পাইপ উৎপাদনকে রূপান্তরিত করছে, যেখানে শীর্ষ উৎপাদনকারীরা ঐক্যবদ্ধ স্মার্ট ইকোসিস্টেমের মাধ্যমে ২৫–৩০% দক্ষতা অর্জনের কথা জানিয়েছে (ওয়ার্ল্ড ব্যাংক ২০২৩)। ২০২৫ এর মধ্যে, ৭৮% শিল্প পাইপ উৎপাদক ওয়েল্ডিং প্যারামিটার এবং উপকরণ প্রবাহের জন্য বাস্তব-সময়ে নিরীক্ষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সমন্বয়ের জন্য ডিজিটাল টুইন সিস্টেম চালু করার পরিকল্পনা করছে।

বাস্তব-সময়ে সর্পিল পাইপ লাইন ব্যবস্থাপনার জন্য ডিজিটাল টুইন প্রযুক্তি

ডিজিটাল টুইন—ভৌত উৎপাদন লাইনের ভার্চুয়াল প্রতিকৃতি—উৎপাদকদের চাপের বিন্দুগুলি অনুকরণ করতে এবং আউটপুট অপ্টিমাইজ করতে সক্ষম করে। ২০২৩ এর একটি স্মার্ট ম্যানুফ্যাকচারিং রিপোর্ট খুঁজে পেয়েছে যে উচ্চ-আয়তনের হেলিকাল পাইপ উৎপাদনে এই প্রযুক্তি উপকরণের অপচয় প্রায় ১৮% পর্যন্ত কমায়।

সংযুক্ত কারখানাগুলিতে নতুন ডেটা নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জ

যেহেতু সংযোগক্ষমতা বাড়ছে, তাই প্রস্তুতকারকদের 43% সম্পূর্ণ শিল্প 4.0 গ্রহণের প্রধান বাধা হিসাবে সাইবার নিরাপত্তার কথা উল্লেখ করেন (পনমন ইনস্টিটিউট 2023)। সংবেদনশীল তথ্য—যেমন স্বত্বাধিকার পাইপের মাপ এবং সিএনসি প্রোগ্রামিং লজিক—এর সুরক্ষার জন্য বহুস্তরীয় এনক্রিপশন আদর্শ হয়ে উঠছে।

2025 সালের মধ্যে শিল্প 4.0 প্রোটোকলগুলির মান নির্ধারণ

ইন্টারঅপারেবিলিটি চ্যালেঞ্জগুলি সমাধানের জন্য আইওটি-সক্রিয় সর্পিল পাইপ মেশিনগুলির জন্য সার্বজনীন যোগাযোগ মানগুলি চূড়ান্ত করতে শিল্প গোষ্ঠীগুলি পুরাতন সিস্টেম এবং আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে কাজ করছে।

কৌশল: সমন্বিত শিল্প 4.0 প্ল্যাটফর্মগুলির পর্যায়ক্রমিক বাস্তবায়ন

যে সমস্ত প্রস্তুতকারক দ্রুততম ROI অর্জন করে তারা মডিউলার আপগ্রেড গ্রহণ করে—বিদ্যমান সর্পিল মিলগুলিতে সেন্সর পুনঃস্থাপন দিয়ে শুরু করে, তারপর পূর্ণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-নিয়ন্ত্রিত ফর্মিং লাইনগুলিতে এগিয়ে যায়। সদ্য প্রকাশিত বিশ্লেষণগুলি নিশ্চিত করে যে পর্যায়ক্রমিক সংযোজন ব্যবস্থা ব্যাঘাত কমায় এবং ধীরে ধীরে কর্মীদের দক্ষতা গড়ে তোলে।

AI উপকরণের পুরুত্ব এবং ওয়েল্ড গুণমানের মতো কারণগুলি নজরদারি করে সিদ্ধান্ত গ্রহণের নির্ভুলতা বাড়ায় এবং অপচয় হ্রাস করে।

সিএনসি প্রযুক্তি পাইপ গঠন এবং বাঁকানোর ক্ষেত্রে নির্ভুলতা ও দক্ষতা বৃদ্ধি করে, হাতে-কলমে সমন্বয় হ্রাস করে এবং উৎপাদনের সামঞ্জস্যতা উন্নত করে।

আইওটি-সক্ষম মেশিনগুলি গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটারগুলির বাস্তব-সময়ের নজরদারি উন্নত করে এবং আরও ভালো সমন্বয় ও প্রতিক্রিয়ার গতির জন্য দৃশ্যমানতা একীভূত করে।

প্রেডিক্টিভ রক্ষণাবেক্ষণ ব্যর্থতা আন্দাজ করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, এভাবে চলার সময় সর্বোচ্চ করে এবং অপ্রত্যাশিত বন্ধ হওয়া হ্রাস করে।

শিল্প 4.0 বৃহত দক্ষতা অর্জনের জন্য AI, IoT এবং বিগ ডেটা একীভূত করে, আরও ভালো নজরদারি এবং সমন্বয়ের জন্য ডিজিটাল টুইন সিস্টেমের পরিকল্পিত ব্যবহার সহ।