ကမ္ဘာ့စေးစပ်လုပ်ငန်းတွင် ကော်ဒူရောက်ဖြတ်စက်များ၏ အနာဂတ်တိုးတက်မှုများ

နည်းပညာတွင် Corduroy Cutting Machine နည်းပညာ

Corduroy ထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာ တီထွင်မှုသည် စက်ပစ္စည်းဒီဇိုင်းကို ဘယ်လို တွန်းအားပေးနေသနည်း။

နောက်ဆုံးပေါ် ကော်ဒူရွေး ဖြတ်စက်များသည် အထည်အလိပ်များ ဖြတ်တောက်စဉ် ထင်ရှားသော အဘိုးအမျှင်များကို ထိန်းသိမ်းပေးရုံသာမက အထည်အလိပ် အကုန်အကျကိုလည်း လျှော့ချပေးပါသည်။ လွန်ခဲ့သောနှစ်က Textile Tech Journal မှ ဖော်ပြချက်အရ ဓားသွားဒီဇိုင်းအသစ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော တင်းမာမှုထိန်းချုပ်မှုများနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ပစ္စည်းဆုံးရှုံးမှုကို ၁၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပါသည်။ ထုတ်လုပ်သူများသည် ကော်ဒူရွေးအထည်ကို ဖြတ်တောက်စဉ် အထည်၏ အပြုအမူကို တိကျစွာ မည်သို့ဖြစ်မည်ကို စမ်းသပ်မှုများ ပြုလုပ်ကြပြီး ၎င်းသည် အထည်ကို အက်ကွဲမှုများ သို့မဟုတ် ပုံပျက်ခြင်းများ မဖြစ်စေဘဲ အက်ကွဲမှုများကို ကာကွယ်ပေးပါသည်။ ဖောက်သည်များ၏ လိုအပ်ချက်များ တိုးမြင့်လာသည်နှင့်အမျှ အရည်အသွေးကို မစွန့်လွှတ်ဘဲ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နေကြသည်။

တိကျသော အထည်အလိပ် ပြုပြင်ခြင်းအတွက် Airo® နှင့် Airo®24 စနစ်များ ပေါင်းစပ်ခြင်း

Airo24 စနစ်သည် အမျှင်ထူမှုကို တစ်ဖက်စီတွင် ပုံမှန်ရှိစေရန် လေဂျက်တည်ငြိမ်မှုနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ကော်ဒူရွိုက်ကို ပိုမိုမြင့်မားသော အဆင့်သို့ တင်ပေးပါသည်။ မူရင်း Airo စနစ်ရှိ servo မောင်းနှင်ထားသော အစာကျွေးစက်များနှင့် ပေါင်းစပ်ပါက ၃၀၀ မီတာအထိ ရှည်လျားသော အထည်အလိပ်များတွင် တစ်ဝက်မီလီမီတာခန့် တိကျမှုကို ရရှိစေပါသည်။ ထို့အပြင် အထည်၏ အထူအပါးကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်နိုင်သော စင်ဆာများလည်း ပါဝင်ပြီး လိုအပ်သလို ဖြတ်ရာတွင် ဖိအားကို ချိန်ညှိပေးပါသည်။ အထူးသဖြင့် ပိုမိုပါးလွှာသော ၂၁ wale အထည်များနှင့် ပိုမိုထူသော ၈ wale အထည်များကြား သိသိသာသာ ကွဲပြားမှုရှိသောကြောင့် ဤသို့ပြုလုပ်ခြင်းမှာ အဓိပ္ပာယ်ရှိပါသည်။ ဤနည်းပညာများ အားလုံးပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အထည်၏ အစွန်းများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး ပုံပျက်ခြင်းပြဿနာများ လျော့နည်းစေပါသည်။ အထူးသဖြင့် ပိုမိုပါးလွှာသော အထည်များ သို့မဟုတ် ပိုမိုတင်းကျပ်စွာ အက်ပ်ပေါ်သော အထည်များတွင် ပိုမိုသိသာစွာ မြင်တွေ့ရပါသည်။

ကိစ္စလေ့လာမှု - ဦးဆောင်ထုတ်လုပ်သူ၏ နောက်ဆုံးပေါ် ကော်ဒူရွိုက် ဖြတ်စက် စီးရီး

တရုတ်နိုင်ငံမှ စက်ကိရိယာထုတ်လုပ်သည့် အဓိကကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ ထူးချွန်သော ကော်ဒူရွေး ဖြတ်လိုင်းအသစ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ဤစနစ်တွင် စက္ကန့်ကို ၁၂၀ ဖရိမ် နှုန်းဖြင့် လည်ပတ်သော လေဆာ အမှတ်အသား ချိန်ညှိမှု စင်ဆာနှစ်ခု၊ အစားထိုးရန် မလိုအပ်မီ နာရီပေါင်း ၂၀၀၀ ခန့် အသုံးပြုနိုင်သော ကိုယ်တိုင် သွားများပြန်ထက်စေသည့် တန်စတင်ကာဘိုက် ဓားများ ပါဝင်ပါသည်။ ထို့အပြင် လျှပ်စစ်စွမ်းအင် သုံးစွဲမှုကို ၂၂% ခန့် လျှော့ချပေးသည့် စွမ်းအင်ပြန်လည်ရယူမှု လုပ်ဆောင်ချက်များလည်း ပါဝင်ပါသည်။ ၂၀၂၃ တစ်လျှောက် စမ်းသပ်စဉ်က ဤစနစ်သည် တစ်နေ့လျှင် အလေးချိန်များသော ကော်ဒူရွေး ၁၂၀၀၀ မီတာခန့်ကို ကိုင်တွယ်ဖြတ်ဖိုးနိုင်ပြီး အမှားကင်းရှင်းမှု ၉၉.၄% ကို ထိန်းသိမ်းနိုင်ခဲ့သည်။ စုစုပေါင်း ထုတ်လုပ်မှု အမြန်နှုန်းအရ ဟိုက်ဒရောလစ် ဖြတ်စက်များကို သုံးပုံတစ်ပုံခန့် ကျော်လွန်နိုင်ခဲ့သည်။ ထူးခြားသည့် အထည်အလိပ်များကို အသုံးပြုသည့် ထုတ်လုပ်သူများအတွက် ထုတ်လုပ်မှုနှင့် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုတို့တွင် အင်ဂျင်နီယာပိုင်းဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများက မည်မျှအထိ အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိကြောင်း ဤရလဒ်များက စိတ်ဝင်စားဖွယ် ဖော်ပြနိုင်ခဲ့သည်။

ခေတ်မီစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် IoT ကော်ဒူရွေး ထုတ်လုပ်မှု

စီးကွင်းလုပ်ငန်းတွင် စမတ်စက်ရုံများသို့ ကူးပြောင်းလာမှု

ကော်ဒရွိုင်းဖြတ်‌ေတာ်ခြင်းလုပ်ငန်းများကို အကျိုးရှိရှိဆောင်ရွက်နိုင်ရန် ရည်ရွယ်သည့် စက္ကူထည်လုပ်ငန်းရှင်များ၏ ၇၆% ကျော်အတွက် စက်မှုလုပ်ငန်း ၄.၀ ကို အသုံးပြုခြင်းသည် အဓိကလိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်လာပါသည် (McKinsey 2023)။ IoT စက်များနှင့် cloud analytics များကို ချိတ်ဆက်အသုံးပြုသည့် smart factories များသည် ပုံမှန်စနစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပစ္စည်းကုန်ကျစရိတ်ကို ၁၈ မှ ၂၂% အထိ လျှော့ချပေးနိုင်ပါသည်။ ဓားဘလိတ်၏ ပျက်စီးမှုအခြေအနေကို ခြေရာခံ၍ ကြိုတင်ထိန်းသိမ်းပေးသည့် routine များသည် မျှော်လင့်မထားသော downtime များကို ကာကွယ်ပေးပြီး အတိုင်းအဆ များသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ဖြတ်တောက်မှုတိကျမှုကို ထိခိုက်စေခြင်းမရှိဘဲ ဆက်လက်လုပ်ကိုင်နိုင်ရန် အာမခံပေးပါသည်။

IoT ဖြင့် ချိတ်ဆက်ထားသော ကော်ဒရွိုင်းဖြတ်‌ေတာ်စက်များမှတစ်ဆင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်း

IoT နှင့်ချိတ်ဆက်ထားသော ဓားများသည် အထည်တင်းအား ±0.3 N အတွင်း၊ ဓားအပူချိန် 45–50°C တွင်ထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့် မီလီမီတာအောက်ပုံစံတိကျမှုတို့ကို အဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်ပါသည်။ Textile World ၏ 2024 လေ့လာမှုအရ ဤစနစ်များမှ အစီအစဉ်တကျ တုန်ခါမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် အမြန်နှုန်းမြင့် ပရိုဆက်စင်းလုပ်ငန်းများအတွင်း ချို့ယွင်းမှုများကို ဖော်ထုတ်နှုန်းကို 34% တိုးတက်စေပါသည်။ ဝင်လာသော အထည် cuộn များတွင် အစွန်းမမှန်ခြင်းများကို ဖော်ထုတ်ပါက စနစ်သည် အစွန်းအစိတ်အပိုင်းများ၏ တည်ငြိမ်မှုကို ထိန်းသိမ်းပြီး အမှိုက်အစရိတ်အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် ဓားဖြတ်ခြင်း ဆက်တင်များကို အလိုအလျောက် ညှိနှိုင်းပေးပါသည်။

ရှေးဟောင်း ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များကို မဖျက်ဆီးဘဲ ဒေတာပေါင်းစည်းမှုကို ချဲ့ထွင်ခြင်း

ဒစ်ဂျစ်တယ်လုပ်ငန်းသို့ ပြောင်းလဲရေးအတွက် ဖိအားပေးမှုရှိသော်လည်း Deloitte (2023) အရ စက်ရုံ 68% သည် 2010 မတိုင်မီက စက်ကိရိယာများကို ဆက်လက်အသုံးပြုနေဆဲဖြစ်ပါသည်။ ယခုအခါ ပြန်လည်တပ်ဆင်နိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များသည် ရှေးဟောင်းစက်များ၏ ရလဒ်များကို စံသတ်မှတ်ထားသော OPC-UA ပရိုတိုကောများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည့် မော်ဒျူလာ edge computing ကိရိယာများမှတစ်ဆင့် IoT ပေါင်းစည်းမှုကို အဆင်ပြေစေပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အဓိက စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်-

စနစ်အစားထိုးမှု အပြည့်အဝကို ရှောင်ရှားခြင်းဖြင့် ဤအဆင့်ဆင့် ဗျူဟာသည် အကောင်အထည်ဖော်မှု ကုန်ကျစရိတ်ကို 27% လျှော့ချပေးပြီး တည်ထောင်ထားသော စက်ရုံများတွင် ထုတ်လုပ်မှုကို မပြတ်ဆက်လက် ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။

ဘောင်းဘီ ချုပ်လုပ်ခြင်း လုပ်ငန်းများတွင် AI နှင့် ရိုဘော့များ

စက္ကူထည် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းတွင် လုပ်သား အလုံအလောက် မရရှိမှုသည် ရိုဘော့များ အသုံးပြုမှုကို အရှိန်မြှင့်တင်ပေးနေခြင်း

ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ စက္ကူလုပ်ငန်းများတွင် အလုပ်သမားချို့တဲ့မှုပြဿနာက ကော်ဒူရေါးထုတ်လုပ်သူများ၏ သုံးပုံနှစ်ပုံခန့်ကို Textile World ၏ ၂၀၂၃ ခုနှစ်အစီရင်ခံစာအရ ဓားဖြင့်ဖြတ်ရာတွင် စက်ရုပ်များကို အသုံးပြုစေခဲ့သည်။ စက်ရုံအများစုသည် ယခုအခါ အထည်များကို စီထားပြီး ၀.၂ mm အနီးတွင် တိကျမှန်ကန်စွာ အိတ်ချိုးပြုလုပ်နိုင်သည့် ခြောက်ချောင်းရှိသော စက်ရုပ်လက်များကို အသုံးပြုနေကြသည်။ ဤအရာသည် လူသားများ၏ လက်တွေ့ပါဝင်မှုကို လျော့နည်းစေပြီး ထုတ်လုပ်မှုနှုန်းများကို ၃၀% မှ ၅၀% အထိ တိုးတက်စေသည်။ ဤစက်များကို အထူးကောင်းစေသည့်အချက်မှာ အမှားကင်းကင်းဖြင့် တစ်ခုခုကို ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းပင်ဖြစ်သည်။ သို့သော် အလုပ်သမားများကို လုံးဝအစားထိုးခြင်းမဟုတ်ပါ၊ သူတို့သည် ကိုယ်တိုင်လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ခြင်းများအစား လုပ်ငန်းများကို ချောမွေ့စွာလည်ပတ်မှုနှင့် ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းတို့ကို အာရုံစိုက်နိုင်ပါသည်။

ကော်ဒူရေါးအထည်များတွင် ချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေရန် AI အားသုံး မြင်ကွင်းစနစ်များ

ဒီပ်လန်းနည်းပညာကိုအသုံးပြုထားသော မြင်ကွင်းစနစ်များသည် စက္ကန့်ကို ၁၂၀ ခန့်ရှိသော ဖရိမ်များဖြင့် ကော်ဒူရွှေး အထည်ကို စစ်ဆေးနိုင်ပြီး wale spacing မညီညာခြင်း သို့မဟုတ် pile ပျက်စီးခြင်းကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို ၉၉% အနီးစပ်ဆုံး တိကျမှုဖြင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ လုပ်ငန်းများသည် လက်တွေ့စစ်ဆေးမှုမှ ဤအလိုအလျောက်စနစ်သို့ ပြောင်းလဲပါက ပုံမှန်အားဖြင့် ပစ္စည်းကုန်ကျစရိတ် ၁၅ မှ ၂၀% ခန့် ကျဆင်းသွားပါသည်။ အထူးကောင်းမွန်သည့်အချက်မှာ စစ်ဆေးစဉ်အတွင်း အထည်၏ ထင်ရှားသော နားကန်းများကို ဤစနစ်များက မပျက်စီးစေပါ။ ပြဿနာများကို စောစီးစွာ ဖမ်းဆီးတွေ့ရှိခြင်းသည် စက်ရုံလုပ်သားများအား နောက်ပိုင်းတွင် ပိုမိုဆိုးရွားလာမှုမျိုး မဖြစ်မီ ချက်ချင်းပြင်ဆင်နိုင်စေပါသည်။ ဤကြိုတင်ကာကွယ်သော ချဉ်းကပ်မှုသည် နောက်ပိုင်းတွင် အလုပ်ကို ပြန်လုပ်ရန် လိုအပ်မှုကို လျှော့ချပေးပြီး ထုတ်လုပ်မှုတိုးတက်မှုကို အထွေထွေ မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

အလိုအလျောက် ဘလိတ် မှန်ညီမှု အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကိုယ်ပိုင်သင်ယူနိုင်သော အယ်လ်ဂိုရီသမ်များ

အထူအပါးကွဲပြားသော အထည်များကို ဖြတ်ဖို့အခါ သင့်တော်ရုံမှန်းခြေသင်ယူမှုပါဝင်သည့် ကော်ဒူရွိုင်းဖြတ်စက်များသည် ဓားထိပ်များ၏ ထောင့်ကို လိုအပ်သလို ချက်ချင်းပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ်က တောင်ကိုရီးယားရှိ စီးကူးများစက်ရုံများတွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော စမ်းသပ်မှုများတွင် အလွန်ကောင်းမွန်သည့် ရလဒ်များကို ရရှိခဲ့ပါသည်။ လက္ခဏာတစ်လက်မလျှင်း ၈ မှ ၂၁ အထိရှိသော ကော်ဒူရွိုင်းများအတွက် ဖြတ်ဖို့အခါ ၅၃% ပိုမိုတိကျမှန်ကန်မှုကို ရရှိခဲ့ပါသည်။ ထို့အပြင် ဓားများကို အစားထိုးရန် လိုအပ်မှုသည်လည်း သိသိသာသာ ကျဆင်းသွားပြီး ၂၂% လျော့နည်းသွားပါသည်။ ဤအချက်မှာ လူသားများ၏ တိုက်ရိုက်စွက်ဖက်မှုကို မလိုအပ်ဘဲ ကွဲပြားသော ပစ္စည်းများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် စက်များသည် ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေရှိလာကြောင်း ဆိုလိုပါသည်။ လုပ်ငန်းများသည် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လပေါင်းများစွာ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည့်အခါ ဓားများကို ပိုမိုကြာရှည်စွာ အသုံးပြုနိုင်သောကြောင့် ပိုမိုနည်းပါးသော ထိန်းသိမ်းမှုကုန်ကျစရိတ်များကို စတင်မြင်တွေ့လာရပါသည်။

ဥပမာလေ့လာမှု - ဥရောပသုံးစက်ကိရိယာများတွင် ဉာဏ်ရည်တုဖြင့် ထိန်းချုပ်သော ဖြတ်စက်များ တပ်ဆင်အသုံးပြုမှု

ဥရောပမှ စက်ကိရိယာထုတ်လုပ်သည့် ဦးဆောင်ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှ ဖွံ့ဖြိုးတီထွင်ထားသော အဆင့်မြင့် ဉာဏ်ရည်တုဖြင့် ထိန်းချုပ်သည့် ဖြတ်စက်သည် ကြိုးတန်း၏ ဖိအားကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းမှုအတွက် ကြိုတင်သတိပေးချက်များကို ပေါင်းစပ်ထားပါသည်။ ၁၄ လကြာ တပ်ဆင်အသုံးပြုမှုအတွင်း ဖောက်သည်စက်ရုံများမှ အောက်ပါတို့ကို အစီရင်ခံခဲ့ကြပါသည်။

ဖိအားကို အပြောင်းအလဲ ထိန်းချုပ်ခြင်းဖြင့် စနစ်သည် ရိုးရာ ကော်ဒူရောက် အလှအပကို ထိန်းသိမ်းထားပြီး အဆင့်မြင့် သားဝတ်လုံ ထုတ်လုပ်မှုတွင် အလိုအလျောက်စနစ်သည် ရိုးရာ လက်မှုပညာကို အစားထိုးခြင်းမဟုတ်ဘဲ မြှင့်တင်ပေးကြောင်း ပြသထားသည်။

FAQ အပိုင်း

ကော်ဒူရောက် ဖြတ်စက်နည်းပညာတွင် ဘယ်လို တိုးတက်မှုများ ရှိခဲ့ပါသလဲ။

မကြာသေးမီက တိုးတက်မှုများတွင် ဓားဒီဇိုင်းနှင့် တင်းမာမှုထိန်းချုပ်မှုများ တိုးတက်လာပြီး ပစ္စည်းဆုံးရှုံးမှု ၁၈% လျော့ကျစေခဲ့သည်။ Airo နှင့် Airo24 ကဲ့သို့သော နည်းပညာများတွင် လေဂျက်တည်ငြိမ်မှုနှင့် servo-driven feeders များ ပေါင်းစပ်ထားပြီး မျှဝေါဟာရ အမြင့်နှင့် တိကျမှုကို သေချာစေသည်။ ထို့အပြင် လုပ်သားအင်အား လိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းရန်နှင့် တိကျမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရန် AI နှင့် ရိုဘော့များကို အသုံးပြုလာကြသည်။

IoT နှင့် အလိုအလျောက်စနစ်များသည် ကော်ဒူရောက် ဖြတ်တောက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များကို မည်သို့ မြှင့်တင်ပေးပါသလဲ။

IoT ဆင်ဆာများနှင့် cloud analytics တို့သည် ပစ္စည်းကုန်တိုးများကို ၁၈-၂၂% လျှော့ချပေးပြီး စက်ပျက်စီးမှုမဖြစ်မီ ကြိုတင်ကာကွယ်နိုင်သည့် ထိန်းသိမ်းမှုကို ပံ့ပိုးပေးကာ စက်ရပ်တန့်မှုကို လျှော့ချပေးပါသည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့် တိကျမှုရှိစေပြီး ရှေးဟောင်းစနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနိုင်ရန် retrofitting ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးကာ လည်ပတ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

AI မောင်းသော မြင်ကွင်းစနစ်များသည် corduroy စစ်ဆေးမှုကို မည်သို့ ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသနည်း။

AI အသုံးပြုသော မြင်ကွင်းစနစ်များသည် အဝတ်အထည်ကို အလွန်မြန်မြန်စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် ချို့ယွင်းချက်များကို ၉၉% အနီးတွင် တိကျစွာ ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ စစ်ဆေးမှုအမှားများ လျော့နည်းလာခြင်းကြောင့် ပစ္စည်းကုန်တိုးများကို ၁၅-၂၀% လျှော့ချနိုင်ပါသည်။

ခေတ်မီ သားဝတ်လုံထည် ထုတ်လုပ်မှုတွင် robotics များ၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ မည်သို့ရှိပါသနည်း။

Robotics များ၊ အထူးသဖြင့် six-axis robotic arms များသည် အဝတ်အထည်များကို တိကျစွာ စီထားခြင်းနှင့် ကိုင်တွယ်ခြင်းတို့တွင် တိကျမှုနှင့် အမြန်နှုန်းကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ထပ်တလဲလဲ ဖြတ်တောက်ရသော အလုပ်များကို အလွန်တိကျစွာ လုပ်ဆောင်ပေးခြင်းဖြင့် လုပ်သားအင်အား လိုအပ်ချက်များကို လျှော့ချပေးပြီး ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို ၃၀-၅၀% အထိ မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

Corduroy ဖြတ်စက်များတွင် self-learning algorithms များကို မည်သို့အသုံးပြုကြပါသနည်း။

ကိုယ်ပိုင်သင်ယူနိုင်သော အယ်လ်ဂိုရီသမ်များသည် အထည်အလိပ် အထူအပါးကို အလိုအလျောက် ဖြတ်ဖြတ်ရာတွင် ဓားထိပ်များ၏ ထောင့်ကို အလိုအလျောက် ချိန်ညှိပေးပြီး ဖြတ်ဖြတ်ရာတွင် တသမတ်တည်းဖြစ်မှုကို ၅၃% ပိုမိုကောင်းမွန်စေပြီး ဓားထိပ်များ၏ သက်တမ်းကို ၂၂% ပိုမိုရှည်စေသည်။