ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। 2024 ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਦੇਸ਼ ਦਾ ML ਬਾਜ਼ਾਰ 500 ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ। $21 ਬਿਲੀਅਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ "ਸਿਖਾਈਆਂ" ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਉੱਚ ਮੰਗ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ।

ਡਰੇਇਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਅੱਗ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਤੱਕ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਕੁਝ ML ਸਿਸਟਮ ਦੇਖੇ ਹਨ। ਏਕੀਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਖੇਤਰ ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿੱਚ ਹੱਥੀਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਢੱਕਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਸਟੋਰੇਜ ਟੈਂਕਾਂ, ਸਮੁੰਦਰੀ ਢਾਂਚੇ, ਅਤੇ ਦੱਬੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਉਪਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੁਝ ਫਾਇਦੇ ਹਨ। ਖਰਾਬ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਚੋ ਨੁਕਸਾਨ।

ਰਵਾਇਤੀ ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ

ਆਮ ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ (ਭਾਵੇਂ ਗੈਲਵੈਨਿਕ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੰਟ) ਧਾਤ ਦੀ ਸਤ੍ਹਾ ਤੋਂ ਖੋਰ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਚਿਰ ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨਿਯਮਤ ਨਿਰੀਖਣ ਸਮੇਂ-ਅਧਾਰਤ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸੇਵਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਮਾਸਿਕ "ਵਾਕਅਰਾਊਂਡ" ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਜਾਂ ਸਾਲਾਨਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਅੰਤਰਾਲ ਸਰਵੇਖਣ (ਸੀਆਈਐਸ)।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਪਰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਜੇਕਰ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਡਿਗ੍ਰੇਡੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਦੇਖਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਕਿੰਨੇ ਸਰੋਤ ਬਚਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ IoT (ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼) ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫ਼ਰਕ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੰਭਾਲ ਕੀ ਹੈ?

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੰਭਾਲ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਸਿੱਧੀ ਹੈ। ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਾਪਰ ਚੁੱਕਾ ਹੈ ਉਸ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਰੁਝਾਨਾਂ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਪਰਿਵਰਤਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਾਪਮਾਨ, ਨਮੀ, ਪਾਣੀ ਦਾ ਪੱਧਰ, ਅਤੇ ਮਿੱਟੀ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕਤਾ), ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ "ਤਿਆਰ ਸਟੇਸ਼ਨ" 'ਤੇ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੋਣ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨੀਂਦ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਦੇਖੇ ਗਏ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਿਗਾੜ ਜਾਂ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਦੇਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਜਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸੀਪੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ

ML ਏਕੀਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਪੜਾਅ ਹਨ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ML ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ IoT ਮਾਨੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

• ਪਾਈਪ-ਤੋਂ-ਮਿੱਟੀ ਸਮਰੱਥਾ (PSP)
• ਰੀਕਟੀਫਾਇਰ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ
• ਐਨੋਡ ਕਰੰਟ ਘਣਤਾ
• ਹਵਾਲਾ ਸੈੱਲ ਵੋਲਟੇਜ
• ਸਥਾਨਕ ਮਿੱਟੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ
• ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਕਾਰਕ (ਤਾਪਮਾਨ, pH, ਨਮੀ)

ਇਹ ਸਾਰੇ ਸੈਂਸਰ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਇੰਟਰਾਨੈੱਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ PSP ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਗਿਰਾਵਟ। ML ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਿੱਥੇ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਇਸਦੀ "ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ" ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਹਰੇਕ ਸੈਂਸਰ ਜਾਂ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।

ਕੁਝ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ML ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਪ੍ਰਸਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਉੱਨਤ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਿਸਟਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਰਾਸ-ਕੰਟਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਹੈ।

ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਉਦਾਹਰਣ: ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ

ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਨਿਰੀਖਣ ਦਾ ਮੁੱਲ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ML ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਨਹੀਂ ਬਦਲੇਗਾ। ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਨਾML ਜੋ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਜੋੜਨਾ।

ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੰਟ ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਾਲੀ 200-ਮੀਲ ਤੇਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਇਸ ਦਾਇਰੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵੋਲਟੇਜ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਦੋ ਵਾਰ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਮੀਲ-ਦਰ-ਮੀਲ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

IoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਵਾਲਾ ML ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੀਲ-ਦਰ-ਮੀਲ ਜਾਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ "ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ" ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਅਜਿਹੇ ਏਕੀਕਰਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ML ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਪਾਲਣਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਤੋਂ ਰਣਨੀਤਕ ਸੰਪਤੀ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਸਹੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੇਲ ਅਤੇ ਗੈਸ ਵਰਗੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬੱਚਤਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਥਿਰ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੀਪੀ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ

ਆਧੁਨਿਕ ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ ਕੁਝ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਉੱਨਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇਗੀ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਧਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ।

ਇੱਕ ਲਈ, ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਕੁਝ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਸਿਲੋ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਜਾਂ ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਅਜੇ ਤੱਕ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ML ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੈਂਸਰ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।

ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਧਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਏਕੀਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਛੋਹ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਕੈਥੋਡਿਕ ਸਿਸਟਮ. ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ML ਸਿਸਟਮ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਜੇਕਰ ਸੰਦਰਭ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀਆਂ ਕੋਈ ਢੁਕਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾ ਹੋਣ।

ਪੁਰਾਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ML ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਲਈ ਦੂਜੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। API ਬ੍ਰਿਜ ਬਣਾਏ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਾਲੇ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ML ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਕੁਝ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਲਾਗਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਾਂ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਚਿੰਤਾ ਹੈ। IoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਫੌਜ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਸਾਈਬਰ ਹਮਲੇ ਦੇ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਪੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਗੁਪਤ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਖਤਰਨਾਕ ਅਦਾਕਾਰ ਹਮਲੇ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਵਜੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨਗੇ। ਜੋ ਵੀ ML ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਦਯੋਗਿਕ-ਗ੍ਰੇਡ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਜਾਂਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮਾਹਿਰਾਂ ਵਜੋਂ ਸਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਹਾਂ, ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਜਾਂ ਆਈਟੀ ਮਾਹਿਰਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।

ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਲੰਬੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਾਲੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

• ਖੋਰ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਮਿੱਟੀ ਦੇ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ
• ਬਿਜਲਈ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਢਾਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ
• ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ
• ਪੂਰੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ
• ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼

ਤੁਸੀਂ ਡਰੇਇਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿਖੇ ਸਾਡੇ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਚ ਹੁਨਰਮੰਦ ਟੀਮਾਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸਹੀ ਖੋਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅਤੇ ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸੂਝ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ। ਇਹ ML ਅਤੇ IoT ਸੈਂਸਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਰਗੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੇਗਾ। ਸਾਡੀਆਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਟੀਮਾਂ ML ਤਿਆਰੀ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ CP ਸਿਸਟਮਾਂ ਦਾ ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੈਂਸਰ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਬਾਰੇ ਸਲਾਹ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਫਰਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰੋਡਮੈਪ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੇ:

• ਮੌਜੂਦਾ ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ
• ਇੱਕ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀ ਸੰਪਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ
• ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਯੋਜਨ
• ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੇ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ML ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ
• ਜੇਕਰ ਕਵਰੇਜ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੈ

ML ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਹਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਹੋਵੇਗਾ, ਸਿਸਟਮ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਓਨਾ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ। ਡਰੀਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ML ਨੂੰ ਆਨਬੋਰਡ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਧਦੀਆਂ ਤਕਲੀਫ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਖੋਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਭਵਿੱਖ

ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਖੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਖਤਰਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਕੈਥੋਡਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਅਜਿਹੇ ਖਤਰਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਬਚਾਅ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਆਈ ਹੈ। ਉੱਨਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਮਾਯੋਜਨ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਪੁਨਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ, ਲਾਗਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਵੰਡ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ। ML ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਟੈਂਕਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਢਾਂਚੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ।