प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी: जागतिक उत्पादन उत्कृष्टतेसाठी AI-चालित तपासणी

आजच्या अत्यंत स्पर्धात्मक जागतिक बाजारपेठेत, उत्पादक सतत प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करण्याचे, खर्च कमी करण्याचे आणि उत्पादनाची गुणवत्ता वाढवण्याचे मार्ग शोधत असतात. पारंपारिक गुणवत्ता नियंत्रण पद्धती, ज्या अनेकदा मॅन्युअल तपासणी आणि स्टॅटिस्टिकल सॅम्पलिंगवर अवलंबून असतात, त्या वेळखाऊ, श्रमाधिष्ठित आणि मानवी चुकांना बळी पडणाऱ्या असू शकतात. प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) द्वारे समर्थित, गुणवत्ता व्यवस्थापनासाठी एक परिवर्तनकारी दृष्टिकोन सादर करते, ज्यामुळे उत्पादकांना संभाव्य दोष उत्पादनावर परिणाम होण्यापूर्वी किंवा ग्राहकांपर्यंत पोहोचण्यापूर्वी आधीच ओळखता येतात आणि त्यावर उपाययोजना करता येते.

प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी म्हणजे काय?

प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी संभाव्य गुणवत्ता समस्यांचा अंदाज घेण्यासाठी विविध स्त्रोतांकडून - मशीनमधील सेन्सर डेटा, उत्पादन लाइनमधील प्रतिमा, ऐतिहासिक दोषांचा डेटा आणि पर्यावरणीय घटक - मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी AI, विशेषतः मशीन लर्निंग (ML) आणि कॉम्प्युटर व्हिजनचा वापर करते. दोष आढळल्यानंतर त्यावर प्रतिक्रिया देण्याऐवजी, प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी उत्पादकांना त्यांचा अंदाज घेऊन त्यांना प्रतिबंधित करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे कार्यक्षमता, खर्चात बचत आणि ग्राहकांच्या समाधानात लक्षणीय सुधारणा होते.

याला उत्पादनासाठी एक "जादुई गोल" समजा, जो तुम्हाला संभाव्य समस्या पाहण्याची आणि त्या प्रत्यक्षात येण्यापूर्वी सुधारात्मक कारवाई करण्याची परवानगी देतो. हा सक्रिय दृष्टिकोन पारंपारिक प्रतिक्रियात्मक गुणवत्ता नियंत्रण उपायांपेक्षा पूर्णपणे भिन्न आहे.

प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटीमागील प्रमुख तंत्रज्ञान

अनेक प्रमुख AI तंत्रज्ञान प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी सिस्टम्सचा आधार आहेत:

• मशीन लर्निंग (ML): ML अल्गोरिदमला संभाव्य दोष दर्शवणारे नमुने आणि परस्परसंबंध ओळखण्यासाठी ऐतिहासिक डेटावर प्रशिक्षित केले जाते. हे अल्गोरिदम कालांतराने नवीन डेटामधून शिकू शकतात, त्यांची अचूकता आणि भविष्य सांगण्याची क्षमता सुधारतात. उदाहरणार्थ, मशीनमधील कंपनांच्या डेटामधील सूक्ष्म विसंगती ओळखण्यासाठी मशीन लर्निंग मॉडेलला प्रशिक्षित केले जाऊ शकते, जे एखाद्या घटकाच्या विफलतेपूर्वी सूचित करते, ज्यामुळे प्रतिबंधात्मक देखभाल करणे आणि उत्पादन थांबवणे टाळता येते.
• कॉम्प्युटर व्हिजन: कॉम्प्युटर व्हिजन सिस्टम कॅमेरे आणि इमेज प्रोसेसिंग अल्गोरिदम वापरून उत्पादनांची दृश्य दोषांसाठी आपोआप तपासणी करतात. हे तंत्रज्ञान मानवी निरीक्षकांपेक्षा जास्त वेगाने आणि अचूकतेने स्क्रॅच, डेंट, चुकीची जुळवणी आणि इतर अपूर्णता शोधू शकते. कल्पना करा की एक कॅमेरा सिस्टम रिअल-टाइममध्ये सर्किट बोर्डचे विश्लेषण करत आहे, आणि कोणत्याही सोल्डर जॉइंटमधील अनियमितता त्वरित सुधारण्यासाठी फ्लॅग करत आहे.
• सेन्सर डेटा विश्लेषण: उत्पादन उपकरणे आणि प्रक्रियांमध्ये एम्बेड केलेले सेन्सर तापमान, दाब, कंपन आणि इतर पॅरामीटर्सवर मोठ्या प्रमाणात डेटा तयार करतात. AI अल्गोरिदम या डेटाचे विश्लेषण करून सामान्य ऑपरेटिंग परिस्थितीतील विचलन ओळखू शकतात जे संभाव्य गुणवत्ता समस्या दर्शवू शकतात. उदाहरणार्थ, प्लास्टिक मोल्डिंग प्रक्रियेदरम्यान तापमानात अचानक वाढ झाल्यास मोल्ड किंवा सामग्रीमध्ये संभाव्य समस्या दर्शवू शकते, ज्यामुळे त्वरित तपासासाठी अलर्ट ट्रिगर होतो.
• AI द्वारे वर्धित स्टॅटिस्टिकल प्रोसेस कंट्रोल (SPC): AI अधिक अत्याधुनिक विश्लेषण आणि भविष्यवाणी क्षमता प्रदान करून पारंपारिक SPC पद्धतींना वाढवते. SPC प्रक्रिया भिन्नतेचे निरीक्षण करण्यासाठी स्टॅटिस्टिकल चार्टवर अवलंबून असते, तर AI मानवी विश्लेषकांकडून सुटू शकणारे सूक्ष्म नमुने आणि ट्रेंड ओळखू शकते, ज्यामुळे अधिक सक्रिय हस्तक्षेप शक्य होतो.

AI-चालित तपासणीचे फायदे

AI द्वारे समर्थित प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटीचा अवलंब केल्याने जगभरातील उत्पादकांना अनेक फायदे मिळतात:

• दोष दरात घट: संभाव्य गुणवत्ता समस्यांना सक्रियपणे ओळखून आणि त्यावर उपाययोजना करून, प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी ग्राहकांपर्यंत पोहोचणाऱ्या सदोष उत्पादनांची संख्या लक्षणीयरीत्या कमी करते. यामुळे स्क्रॅप दर कमी होतो, वॉरंटी क्लेम कमी होतात आणि ग्राहकांचे समाधान सुधारते. एका जागतिक इलेक्ट्रॉनिक्स उत्पादकाने, उदाहरणार्थ, AI-चालित व्हिज्युअल तपासणी प्रणाली लागू केल्यानंतर आपला दोष दर २५% ने कमी केला.
• सुधारित प्रक्रिया ऑप्टिमायझेशन: उत्पादन डेटाचे AI-चालित विश्लेषण उत्पादन प्रक्रियेतील छुपी अकार्यक्षमता आणि अडथळे उघड करू शकते. गुणवत्तेच्या समस्यांची मूळ कारणे ओळखून, उत्पादक थ्रुपुट सुधारण्यासाठी आणि कचरा कमी करण्यासाठी त्यांच्या प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करू शकतात. एका ऑटोमोटिव्ह उत्पादकाने AI चा वापर करून वेल्डिंग पॅरामीटर्स ओळखले आणि ऑप्टिमाइझ केले, ज्यामुळे वेल्डिंग दोषांमध्ये १५% घट झाली.
• कमी खर्च: दोष दर कमी करणे आणि प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करणे थेट उत्पादन खर्चात घट करते. प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी स्क्रॅप, रिवर्क आणि वॉरंटी क्लेम कमी करते, ज्यामुळे खर्चात लक्षणीय बचत होते. शिवाय, AI-चालित तपासणी मानवी निरीक्षकांद्वारे पूर्वी केली जाणारी कामे स्वयंचलित करू शकते, ज्यामुळे मजुरीचा खर्च कमी होतो.
• वाढीव उत्पादकता: डाउनटाइम कमी करून आणि उत्पादन प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करून, प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी एकूण उत्पादकता वाढवते. मशीन अधिक कार्यक्षमतेने चालतात आणि उत्पादन लाइन अधिक सुरळीत चालतात, ज्यामुळे उत्पादन वाढते आणि बाजारात लवकर पोहोचता येते.
• डेटा-आधारित निर्णय घेणे: प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी उत्पादकांना त्यांच्या उत्पादन प्रक्रियेबद्दल मौल्यवान अंतर्दृष्टी प्रदान करते, ज्यामुळे त्यांना केवळ अंदाजावर अवलंबून न राहता डेटाच्या आधारावर अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेता येतात. हा डेटा-आधारित दृष्टिकोन सतत सुधारणा करण्यास प्रोत्साहन देतो आणि गुणवत्ता उत्कृष्टतेची संस्कृती वाढवतो.
• सुधारित ट्रेसिबिलिटी: AI-चालित प्रणाली संपूर्ण उत्पादन प्रक्रियेदरम्यान उत्पादनांचा मागोवा घेऊ शकतात, ज्यामुळे साहित्य, प्रक्रिया आणि तपासणी परिणामांचा संपूर्ण ऑडिट ट्रेल मिळतो. ही वाढीव ट्रेसिबिलिटी विशेषतः फार्मास्युटिकल्स आणि एरोस्पेस सारख्या कठोर नियामक आवश्यकता असलेल्या उद्योगांसाठी महत्त्वाची आहे.
• उपकरणांच्या समस्या लवकर ओळखणे: सेन्सर डेटाचे विश्लेषण करून उपकरणांच्या विफलतेचा अंदाज त्या होण्यापूर्वीच लावता येतो. AI द्वारे चालविलेली प्रिडिक्टिव्ह मेंटेनन्स देखभाल वेळापत्रक ऑप्टिमाइझ करते, डाउनटाइम कमी करते आणि महत्त्वपूर्ण उपकरणांचे आयुष्य वाढवते.

विविध उद्योगांमध्ये प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटीचे अनुप्रयोग

प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी सोल्यूशन्स विविध उद्योगांमध्ये तैनात केली जात आहेत, यासह:

• ऑटोमोटिव्ह: गुणवत्ता आणि सुरक्षितता सुनिश्चित करण्यासाठी वेल्ड्स, पेंट फिनिश आणि घटक असेंब्लीची तपासणी करणे. उदाहरणार्थ, AI कॅमेरा प्रतिमांचे विश्लेषण करून कारच्या बॉडीवरील अगदी लहान स्क्रॅच किंवा डेंट शोधते, ज्यामुळे परिपूर्ण पेंट गुणवत्ता सुनिश्चित होते.
• इलेक्ट्रॉनिक्स: सर्किट बोर्ड, सेमीकंडक्टर आणि इतर इलेक्ट्रॉनिक घटकांमधील दोष शोधणे. मशीन लर्निंग मॉडेल्स अत्यंत उच्च अचूकतेने सदोष सोल्डर जॉइंट्स किंवा चुकीच्या पद्धतीने जुळवलेले घटक ओळखू शकतात.
• फार्मास्युटिकल्स: स्वयंचलित व्हिज्युअल तपासणी आणि सेन्सर डेटा विश्लेषणाद्वारे औषधांची गुणवत्ता आणि शुद्धता सुनिश्चित करणे. AI वायल्समधील योग्य फिल लेव्हलची पडताळणी करू शकते आणि कोणत्याही कणांच्या प्रदूषणाचा शोध घेऊ शकते.
• अन्न आणि पेय: प्रदूषण, बाह्य वस्तू आणि इतर गुणवत्ता समस्यांसाठी अन्न प्रक्रिया लाइनचे निरीक्षण करणे. कॉम्प्युटर व्हिजन सिस्टीम अयोग्य आकाराची किंवा आकाराची उत्पादने ओळखू शकतात, ज्यामुळे सातत्यपूर्ण गुणवत्ता सुनिश्चित होते.
• एरोस्पेस: सुरक्षितता आणि विश्वसनीयता सुनिश्चित करण्यासाठी विमानांच्या घटकांची क्रॅक, गंज आणि इतर दोषांसाठी तपासणी करणे. AI गंभीर विमान भागांमधील पृष्ठभागाखालील दोष शोधण्यासाठी अल्ट्रासॉनिक चाचणी डेटाचे विश्लेषण करते.
• टेक्सटाईल्स: कापडाची गुणवत्ता सुधारण्यासाठी गाठी, छिद्रे आणि रंगांमधील फरक यासारखे कापडातील दोष शोधणे. उच्च-रिझोल्यूशन कॅमेरे आणि AI अल्गोरिदम कापड विणकाममधील अगदी लहान अपूर्णता देखील ओळखू शकतात.
• धातू आणि खाणकाम: सामग्रीची अखंडता सुनिश्चित करण्यासाठी मेटल कास्टिंग, फोर्जिंग आणि रोल्ड स्टील उत्पादनांमधील दोष शोधणे. AI मॉडेल्स प्रतिमा आणि सेन्सर डेटाचे विश्लेषण करून सामग्रीच्या विफलतेचा अंदाज त्या होण्यापूर्वीच लावू शकतात.

प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी प्रणाली लागू करणे: महत्त्वाचे विचार

प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी प्रणाली लागू करण्यासाठी काळजीपूर्वक नियोजन आणि अंमलबजावणी आवश्यक आहे. येथे काही महत्त्वाचे विचार आहेत:

• स्पष्ट ध्येये आणि उद्दिष्टे परिभाषित करा: तुम्ही कोणत्या विशिष्ट गुणवत्ता समस्या सोडवण्याचा प्रयत्न करत आहात? यशासाठी तुमचे प्रमुख कार्यप्रदर्शन निर्देशक (KPIs) कोणते आहेत? तुमची ध्येये स्पष्टपणे परिभाषित केल्याने तुम्हाला तुमचे प्रयत्न केंद्रित करण्यास आणि तुमच्या प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी उपक्रमाचा प्रभाव मोजण्यात मदत होईल.
• संबंधित डेटा स्रोत ओळखा: तुमच्याकडे आधीपासून कोणता डेटा उपलब्ध आहे? तुम्हाला कोणता अतिरिक्त डेटा गोळा करण्याची आवश्यकता आहे? सेन्सर्स, कॅमेरे, उत्पादन लॉग, गुणवत्ता नियंत्रण नोंदी आणि इतर स्त्रोतांकडून डेटाचा विचार करा. डेटा उच्च दर्जाचा आणि तुमच्या उद्दिष्टांशी संबंधित असल्याची खात्री करा.
• योग्य AI तंत्रज्ञान निवडा: तुमच्या विशिष्ट गरजा आणि डेटासाठी सर्वोत्तम अनुकूल असलेले AI तंत्रज्ञान निवडा. तुमच्याकडे असलेल्या डेटाचा प्रकार, समस्येची जटिलता आणि आवश्यक अचूकतेची पातळी यासारख्या घटकांचा विचार करा. तुम्हाला मशीन लर्निंग, कॉम्प्युटर व्हिजन आणि रिअल-टाइम सेन्सर डेटा विश्लेषणाचे संयोजन आवश्यक असू शकते.
• तज्ञता तयार करा किंवा भागीदारी करा: प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी प्रणाली लागू करण्यासाठी आणि त्याची देखभाल करण्यासाठी AI, डेटा सायन्स आणि उत्पादन प्रक्रियांमध्ये विशेष तज्ञता आवश्यक आहे. तुम्हाला एक अंतर्गत टीम तयार करण्याची किंवा आवश्यक कौशल्ये असलेल्या बाह्य विक्रेत्याशी भागीदारी करण्याची आवश्यकता असू शकते.
• विद्यमान प्रणालींसह एकत्रित करा: अखंड डेटा प्रवाह आणि कार्यक्षम ऑपरेशन्स सुनिश्चित करण्यासाठी तुमची प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी प्रणाली तुमच्या विद्यमान मॅन्युफॅक्चरिंग एक्झिक्युशन सिस्टम (MES), एंटरप्राइझ रिसोर्स प्लॅनिंग (ERP) सिस्टम आणि इतर संबंधित प्रणालींसह एकत्रित करा.
• लहान सुरुवात करा आणि हळूहळू वाढवा: तुमच्या उत्पादन ऑपरेशनच्या विशिष्ट क्षेत्रात पायलट प्रोजेक्टने सुरुवात करा. एकदा तुम्ही यश मिळवल्यावर, तुम्ही हळूहळू ही प्रणाली इतर क्षेत्रांमध्ये वाढवू शकता.
• डेटा गोपनीयता आणि सुरक्षिततेकडे लक्ष द्या: डेटा गोपनीयता नियमांचे पालन सुनिश्चित करा आणि संवेदनशील डेटाचे संरक्षण करण्यासाठी योग्य सुरक्षा उपाय लागू करा.
• प्रशिक्षण आणि समर्थन प्रदान करा: तुमच्या कर्मचाऱ्यांना प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी प्रणाली प्रभावीपणे वापरता यावी आणि परिणामांचा अर्थ लावता यावा यासाठी पुरेसे प्रशिक्षण आणि समर्थन द्या.

आव्हाने आणि निवारण धोरणे

प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी महत्त्वपूर्ण फायदे देत असली तरी, विचारात घेण्यासाठी काही आव्हाने देखील आहेत:

• डेटा गुणवत्ता आणि उपलब्धता: प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी प्रणालीची अचूकता आणि परिणामकारकता डेटाच्या गुणवत्तेवर आणि उपलब्धतेवर अवलंबून असते. उत्पादकांना त्यांचा डेटा विश्वसनीय आणि पूर्ण असल्याची खात्री करण्यासाठी डेटा संकलन आणि साफसफाईच्या प्रयत्नांमध्ये गुंतवणूक करण्याची आवश्यकता असू शकते. निवारण: मजबूत डेटा गव्हर्नन्स धोरणे लागू करा, डेटा गुणवत्ता साधनांमध्ये गुंतवणूक करा आणि डेटा संकलन प्रक्रिया चांगल्या प्रकारे परिभाषित आणि सातत्याने पाळल्या जात असल्याची खात्री करा.
• तज्ञतेचा अभाव: प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी प्रणाली लागू करण्यासाठी आणि त्याची देखभाल करण्यासाठी AI, डेटा सायन्स आणि उत्पादन प्रक्रियांमध्ये विशेष तज्ञता आवश्यक आहे. अनेक उत्पादकांकडे या प्रणाली यशस्वीरित्या लागू करण्यासाठी अंतर्गत तज्ञतेचा अभाव असू शकतो. निवारण: आवश्यक तज्ञता असलेल्या बाह्य विक्रेत्यांशी भागीदारी करा किंवा अंतर्गत क्षमता तयार करण्यासाठी प्रशिक्षण आणि विकास कार्यक्रमांमध्ये गुंतवणूक करा.
• एकीकरणाची जटिलता: प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी प्रणालीला विद्यमान उत्पादन प्रणालींसह एकत्रित करणे जटिल आणि आव्हानात्मक असू शकते. उत्पादकांना अनेक विक्रेत्यांसोबत काम करण्याची आणि भिन्न प्रणाली एकत्रित करण्याची आवश्यकता असू शकते. निवारण: तुमच्या विद्यमान प्रणालींसह एकत्रित करण्याचा अनुभव असलेल्या विक्रेत्यांना निवडा आणि एक व्यापक एकीकरण योजना विकसित करा. एकीकरण सुलभ करण्यासाठी मुक्त मानके आणि APIs वापरा.
• बदलाला विरोध: नोकरी गमावण्याच्या भीतीमुळे किंवा तंत्रज्ञानाबद्दलच्या समजाच्या अभावामुळे कर्मचारी प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी प्रणालीच्या अवलंबनाला विरोध करू शकतात. निवारण: कर्मचाऱ्यांपर्यंत प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटीचे फायदे पोहोचवा, त्यांना अंमलबजावणी प्रक्रियेत सामील करा आणि पुरेसे प्रशिक्षण आणि समर्थन द्या.
• नैतिक विचार: उत्पादनात AI चा वापर अल्गोरिदममधील पूर्वग्रह आणि नोकरी गमावण्याची शक्यता यासारख्या नैतिक विचारांना जन्म देतो. AI प्रणाली नैतिक आणि जबाबदारीने वापरली जात असल्याची खात्री करा. निवारण: पूर्वग्रह शोधणे आणि निवारण तंत्र लागू करा, AI निर्णय प्रक्रियेत पारदर्शकता सुनिश्चित करा आणि कर्मचाऱ्यांच्या पुनर्प्रशिक्षण आणि कौशल्य विकासासाठी संधी उपलब्ध करून द्या.

प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटीचे भविष्य

प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटीचे भविष्य उज्ज्वल आहे, AI आणि सेन्सर तंत्रज्ञानातील सततच्या प्रगतीमुळे आणखी नवनवीन शोध लागत आहेत. आपण हे पाहण्याची अपेक्षा करू शकतो:

• अधिक अत्याधुनिक AI अल्गोरिदम: मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगमधील सततची प्रगती गुणवत्ता समस्यांचे अधिक अचूक आणि विश्वसनीय अंदाज लावण्यास सक्षम करेल.
• एज कंप्युटिंगचा वाढता वापर: स्त्रोताच्या जवळ डेटावर प्रक्रिया केल्याने लेटन्सी कमी होईल आणि रिअल-टाइम निर्णय घेणे शक्य होईल.
• डिजिटल ट्विन्ससह एकीकरण: डिजिटल ट्विन्स उत्पादन प्रक्रियेचे व्हर्च्युअल प्रतिनिधित्व प्रदान करतील, ज्यामुळे उत्पादकांना त्यांच्या ऑपरेशन्सचे सिम्युलेशन आणि ऑप्टिमायझेशन करता येईल.
• अधिक स्वायत्तता: प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी प्रणाली अधिक स्वायत्त होतील, मानवी हस्तक्षेपाशिवाय आपोआप गुणवत्ता समस्या शोधून त्या दुरुस्त करू शकतील.
• उद्योगांमध्ये व्यापक अवलंब: उत्पादक या परिवर्तनकारी तंत्रज्ञानाचे फायदे ओळखतील तसतसे प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी अधिक उद्योगांमध्ये एक मानक सराव बनेल.

निष्कर्ष

प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी, AI द्वारे समर्थित, उत्पादकांना संभाव्य गुणवत्ता समस्या सक्रियपणे ओळखण्यास आणि त्यावर उपाययोजना करण्यास सक्षम करून उत्पादनात क्रांती घडवत आहे. दोष दर कमी करून, प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करून आणि खर्च कमी करून, प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटी उत्पादकांना अधिक कार्यक्षमता, नफा आणि ग्राहकांचे समाधान मिळविण्यात मदत करते. AI तंत्रज्ञान जसजसे विकसित होत जाईल, तसतसे आपण जगभरात उत्पादने बनवण्याच्या पद्धतीत बदल घडवून आणणाऱ्या प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटीचा उद्योगांमध्ये आणखी मोठा अवलंब पाहण्याची अपेक्षा करू शकतो. आजच्या स्पर्धात्मक जागतिक बाजारपेठेत यशस्वी होऊ इच्छिणाऱ्या उत्पादकांसाठी प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटीचा स्वीकार करणे ही आता चैन नसून गरज बनली आहे. प्रिडिक्टिव्ह क्वालिटीचा प्रवास डेटाने सुरू होतो. AI ची शक्ती अनलॉक करण्यासाठी आणि तुमच्या गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रियेत परिवर्तन घडवण्यासाठी आजच तुमचा उत्पादन डेटा गोळा करणे, स्वच्छ करणे आणि त्याचे विश्लेषण करणे सुरू करा.