कल्पना कीजिए इंजीनियरिंग के सबसे बेहतरीन शॉर्टकट की: जटिल उत्पादों के प्रदर्शन का पूर्वानुमान कुछ ही सेकंड में लगाना, बजाय इसके कि हफ्तों तक भौतिक परीक्षण अभियान चलाने पड़ें। आधुनिक विनिर्माण में कृत्रिम intelऔर मशीन लर्निंग का यही विशाल वादा है। लेकिन अगर आपने कभी भी ऐतिहासिक परीक्षण डेटा को न्यूरल नेटवर्क में डालने की कोशिश की है, तो आप कठोर वास्तविकता से वाकिफ होंगे। एआई मॉडल बेहद संवेदनशील होते हैं; वे वास्तविक भौतिक घटना और दोषपूर्ण सेंसर के बीच अंतर नहीं कर सकते। वे दोनों को ही सीख लेते हैं।.

परंपरागत रूप से, हम परीक्षण डेटा को अत्यधिक विशिष्ट, पृथक इंजीनियरिंग प्रश्नों के उत्तर देने के लिए एकत्रित करते थे—मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं। इसके चलते डेटा वैज्ञानिकों और परीक्षण इंजीनियरों को अपना लगभग 80% समय पुराने डेटासेट को मैन्युअल रूप से साफ करने, लेबल करने और मान्य करने में व्यतीत करना पड़ता था। Simcenter टेस्टलैब 2606, Siemens इस समस्या का समाधान कर रहा है और एक एकीकृत, एआई-तैयार डेटा वर्कफ़्लो प्रस्तुत कर रहा है जो भौतिक परीक्षण और मशीन लर्निंग के बीच की खाई को पाटता है।

एआई-रेडी टेस्ट डेटा इंजीनियरिंग का नया स्वर्ण मानक क्यों है?

शोर, कंपन और कठोरता (NVH) या गतिशील पर्यावरणीय परीक्षण में AI के उपयोग की बात करें तो, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अक्सर बाधा नहीं बनते। असली चुनौती डेटा में होती है। यदि आपके प्रशिक्षण डेटा में निरंतरता, पता लगाने की क्षमता या उचित एनोटेशन की कमी है, तो आपका AI मॉडल अविश्वसनीय पूर्वानुमान उत्पन्न करेगा।.

इस समस्या को हल करने के लिए, Simcenter टेस्टलैब 2606 कच्चे भौतिक मापों को संरचित, विश्वसनीय और पुन: प्रयोज्य डिजिटल संपत्तियों में बदलने पर केंद्रित है। सेंसर से एआई प्रशिक्षण प्लेटफॉर्म तक एक कनेक्टेड पाइपलाइन स्थापित करके, इंजीनियरिंग टीमें मैन्युअल डेटा-सफाई की बाधाओं को दूर कर सकती हैं और अपने डिज़ाइन चक्र को गति दे सकती हैं।

Simcenter टेस्टलैब 2606 में एआई-रेडी टेस्ट डेटा के 7 स्तंभ

Siemens ने परीक्षण डेटा के लिए सात महत्वपूर्ण स्तंभों की रूपरेखा तैयार की है, जिन्हें पूरा करने पर ही उसे सही मायने में "एआई-रेडी" माना जा सकता है। आइए देखें कि नवीनतम सॉफ्टवेयर रिलीज़ इन आवश्यकताओं में से प्रत्येक को कैसे पूरा करता है।.

1. गुणवत्ता

एक एआई मॉडल सेंसर ड्रिफ्ट, एक्सेलेरोमीटर के ढीले सिग्नल या क्लिप्ड चैनल को वास्तविक भौतिक व्यवहार की तरह आसानी से सीख लेता है। उच्च गुणवत्ता वाला डेटा अधिग्रहण हार्डवेयर आपकी सुरक्षा की पहली पंक्ति है। Simcenter SCADAS हार्डवेयर का उपयोग करके माप बिंदु पर ही सिग्नल की अखंडता सुनिश्चित की जाती है। यह चैनल ओवरलोड, सेंसर कनेक्टिविटी और कैलिब्रेशन रिकॉर्ड जैसे महत्वपूर्ण मेटाडेटा को सीधे डेटा फ़ाइलों में एम्बेड करता है, जिससे आपके प्रशिक्षण इनपुट पूरी तरह से विश्वसनीय होते हैं।

2. वैधता

क्या आपकी सहेजी गई फ़ाइलें वास्तव में सही हैं, या किसी ने गलती से गलत रन पर सेव बटन दबा दिया है? घंटों के टाइम-सीरीज़ डेटा का मैन्युअल सत्यापन एक थकाऊ प्रक्रिया है। Simcenter Testlab Neo, प्रोसेस डिज़ाइनर समय डेटा, ब्लॉक परिणामों और एकल मानों के सत्यापन को स्वचालित करता है। ब्लॉक डेटा को लक्ष्य वक्रों या विशिष्ट थ्रेशोल्ड स्तरों के विरुद्ध स्वचालित रूप से जाँच कर, सिस्टम विसंगतियों को आपकी डेटा साइंस टीम तक पहुँचने से पहले ही चिह्नित कर देता है।

3. पता लगाने की क्षमता

बिना लेबल वाला डेटासेट मशीन लर्निंग मॉडल के लिए बेकार है। यदि आप किसी विशिष्ट परीक्षण के वाहन कॉन्फ़िगरेशन, परिचालन स्थितियों या परीक्षण वातावरण की तुरंत पहचान नहीं कर सकते, तो आप इसका उपयोग प्रशिक्षण के लिए नहीं कर सकते। Simcenter वर्णनात्मक डेटा मॉडल और टेम्पलेट संपादक ASAM-अनुरूप एनोटेशन मॉडल डिज़ाइन करने में आपकी सहायता करके इस समस्या का समाधान करता है। परीक्षण अभियान शुरू होने से पहले ही आप इन मेटाडेटा लेबलों में से 90% तक को पहले से भर सकते हैं, जिससे केवल वास्तविक समय के चर (जैसे मौसम की स्थिति) ही साइट पर भरने के लिए रह जाते हैं।

4. पूर्णता

एक विश्वसनीय न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए, आपके डेटासेट विभिन्न अभियानों में एक समान होने चाहिए। यदि अलग-अलग ऑपरेटर अलग-अलग प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं, तो परिणामी डेटा की आसानी से तुलना नहीं की जा सकती। Simcenter Testlab Neo में नया Schedule Acquisition वर्कबुक आपके संपूर्ण मापन अभियान को स्वचालित और मानकीकृत करता है। यह ऑपरेटरों को इंस्ट्रूमेंटेशन, निष्पादन और रिपोर्टिंग के माध्यम से चरण-दर-चरण मार्गदर्शन करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक परीक्षण समान परिस्थितियों में चलाया जाए।

5. मात्रा

भौतिक प्रोटोटाइप महंगे होते हैं, और परीक्षण टीमों पर लगातार कम से कम भौतिक परीक्षण करने का दबाव रहता है। हालांकि, एआई मॉडल को भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। इस कमी को पूरा करने के लिए, Simcenter टेस्टलैब 2606 आपको उच्च-गुणवत्ता वाले सिम्युलेटेड डेटा के साथ भौतिक मापों को पूरक करने की सुविधा देता है। कंपोनेंट-बेस्ड ट्रांसफर पाथ एनालिसिस (सी-टीपीए) और वर्चुअल प्रोटोटाइप असेंबली का लाभ उठाकर , आप महत्वपूर्ण डेटा अंतराल को भरने और अपनी प्रशिक्षण लाइब्रेरी का विस्तार करने के लिए सिंथेटिक डेटासेट उत्पन्न कर सकते हैं।

6. पहुंच

डेटा वैज्ञानिकों को ईमेल या चैट संदेशों के ज़रिए परीक्षण परिणामों की खोज करने की ज़रूरत नहीं होनी चाहिए। Simcenter टेस्टलैब डेटा मैनेजमेंट एक केंद्रीय रूप से तैनात, ASAM-ODS-अनुरूप डेटाबेस प्रदान करता है। यह केंद्रीकृत भंडार टीमों को विभिन्न विभागों और वैश्विक साइटों में ऐतिहासिक NVH परीक्षण डेटा को तुरंत खोजने, फ़िल्टर करने और प्राप्त करने की सुविधा देता है।

7. कनेक्टिविटी

अंतिम चरण आपके एकत्रित डेटा को सीधे आपके मशीन लर्निंग वातावरण से जोड़ना है। Simcenter टेस्टलैब वर्कफ़्लो ऑटोमेशन (TWA) को अपग्रेड किया गया है ताकि यह आपके केंद्रीकृत डेटाबेस में संग्रहीत डेटा को सीधे खोज और संसाधित कर सके। आप एक खोज क्वेरी परिभाषित कर सकते हैं—जैसे किसी विशिष्ट परीक्षण स्थल पर लिए गए सभी हाइब्रिड वाहन मापों को प्राप्त करना—और सिस्टम स्वचालित रूप से डेटा को निकालेगा, संसाधित करेगा और सीधे रैपिडमाइनर एआई स्टूडियो।

कार्यप्रवाह तुलना: पारंपरिक बनाम एआई-तैयार

इन अपडेट्स के व्यावहारिक प्रभाव को समझने के लिए, आइए तुलना करें कि एक पारंपरिक परीक्षण वातावरण में परीक्षण डेटा को कैसे प्रबंधित किया जाता है और 2606 रिलीज़ के स्वचालित वर्कफ़्लो में इसे कैसे प्रबंधित किया जाता है।.

शून्य प्रोटोटाइपिंग की ओर मार्ग

भौतिक परीक्षण को वर्चुअल सिमुलेशन और मशीन लर्निंग के साथ एकीकृत करके, इंजीनियरिंग विभाग कार्यप्रवाह दक्षता में 60% तक की वृद्धि कर सकते हैं और साथ ही सिस्टम-स्तरीय प्रदर्शन की जानकारी पहले ही प्राप्त कर सकते हैं। चाहे आप वर्चुअल शेकर टेस्टिंग के माध्यम से अंतरिक्ष यान योग्यता के जोखिम को कम कर रहे हों या ऑटोमोटिव एनवीएच (ध्वनि कंपन प्रतिरोध) को अनुकूलित कर रहे हों, संरचित, विश्वसनीय और पुन: प्रयोज्य परीक्षण डेटा उत्पन्न करने की क्षमता क्रांतिकारी साबित होती है।.

आपकी इंजीनियरिंग टीम मशीन लर्निंग में बदलाव को वर्तमान में कैसे संभाल रही है? क्या आपके डेटा साइंटिस्ट अभी भी अपना अधिकांश समय पुराने डेटा फ़ाइलों को साफ़ करने में बिता रहे हैं, या आपने अपने टेस्ट डेटा पाइपलाइन को स्वचालित करना शुरू कर दिया है? नीचे कमेंट्स में अपने विचार ज़रूर साझा करें!

यह गाइड Siemens ब्लॉग से प्राप्त जानकारियों पर आधारित है। आधिकारिक

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