स्मार्ट कारखाना निर्मितीला कोणते मूलभूत उपकरण पाठबळ देतात?

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) आणि वास्तविक-वेळेतील डेटा कनेक्टिव्हिटी

स्मार्ट उत्पादनात संबंधित औद्योगिक उपकरणांचा वाढता कल

आजकालच्या कारखान्यांमध्ये प्रति स्थान अंदाजे 15 हजार कनेक्टेड उपकरणे बसवली जातात, गेल्या वर्षीच्या पोनेमनच्या अहवालानुसार, फॅन्सी स्मार्ट सेन्सर्सपासून ते स्वयंचलित रोबोट्सपर्यंत सर्व काही. ही अतिरिक्त कनेक्टिव्हिटी खरोखर एक मोठी समस्या सोडवते जी उत्पादन क्षेत्राला शतकानुशतके त्रास देत आहे. सुमारे 57 टक्के अनपेक्षित उत्पादन बंद होण्याचे कारण असे असते की काही उपकरण अचानक बिघडते जेव्हा कोणीच लक्ष देत नसतो. जेव्हा उत्पादक आपल्या यंत्रांना इंटरनेट ऑफ थिंग्स तंत्रज्ञानाद्वारे केंद्रीय नियंत्रण पॅनल्सशी जोडतात, तेव्हा त्यांना ऑपरेशन्सचे असे आश्चर्यकारक पक्षाचे दृष्टिकोन मिळते जे आधी पूर्णपणे विखुरलेले असत. मूलत: कामाच्या प्रवाहात आता अंध ठिकाणे राहिलेली नाहीत.

स्मार्ट फॅक्टरी सिस्टममध्ये IIoT कसे निर्बाध डेटा प्रवाह सक्षम करते

OPC UA आणि MQTT सारख्या औद्योगिक IoT प्रोटोकॉल्सच्या मदतीने जुन्या कारखान्यातील उपकरणांना नवीन डिजिटल प्रणालीशी जोडता येते. उदाहरणार्थ, इंजेक्शन मोल्डिंग प्रेसेस. एज गेटवे सह जोडल्यावर, या यंत्रांमधून त्यांचे कामगिरी डेटा थेट क्लाउड-आधारित ERP प्रणालींमध्ये पाठवला जाऊ शकतो. फॅक्टरी मॅनेजर्सना वापरल्या जाणार्‍या सामग्रीच्या प्रमाणाबरोबर कोणत्याही क्षणी ऊर्जा वापर कसा आहे याबद्दल लाईव्ह अद्यतने मिळतात. वेगवेगळ्या प्रणालींमध्ये संवाद साधण्याच्या क्षमतेमुळे उत्पादन क्षमतेत खरोखरच फरक पडला आहे. ऑटोमोटिव्ह प्लांट्सच्या अनेक प्रकरण अभ्यासांनुसार, अशा प्रकारच्या प्रणाली एकत्रिकरणामुळे उत्पादन ओळीच्या विशिष्ट सेटअप आणि देखभाल पद्धतींनुसार सामान्यत: 18% ते 22% पर्यंत वाया जाणार्‍या सामग्रीत कपात होते.

प्रकरण अभ्यास: AWS IoT Greengrass सह दूरस्थ निरीक्षण

एका अग्रगण्य ऑटोमोटिव्ह भाग पुरवठादाराने 14 जागतिक कारखान्यांमध्ये उपकरणांच्या कंपन डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी एज कॉम्प्युटिंग नोड्स राबवले. या सेटअपमुळे अनपेक्षित बंदपणात 41%अंदाजे दुरुस्तीच्या इशार्‍यांमुळे, तर मोबाइल डेटा प्रेषण खर्च कमी करून $290k वार्षिक दुरुस्ती संघ आता 83% असामान्यता उत्पादनावर परिणाम होण्यापूर्वी सोडवतात.

धोरण: सुरक्षित, मोजमापी आणि अंतर्संवाद्य IIoT नेटवर्क बांधणे

या फ्रेमवर्कचा अवलंब करणारे उत्पादक सांगतात सिलो केलेल्या आर्किटेक्चरच्या तुलनेत नवीन IIoT अ‍ॅप्लिकेशन्ससाठी 3.1× वेगवान तैनाती चक्र (PwC 2023).

हुशार कारखान्यांमध्ये कमी लेटेन्सीसाठी एज कॉम्प्युटिंग

एकाच मेघ-आधारित आर्किटेक्चरला 100–500 मिलिसेकंदांच्या लेटेन्सी उसळ्यांसह सामना करावा लागतो, ज्यामुळे रोबोटिक अ‍ॅसेंब्ली लाइन्स किंवा रासायनिक बॅच नियंत्रण सारख्या वेळेवर अवलंबून असलेल्या औद्योगिक प्रक्रियांसाठी ते अविश्वसनीय ठरते. एज कॉम्प्युटिंग उत्पादन उपकरणे आणि सेन्सर्सवर स्थानिकरित्या डेटा प्रक्रिया करून ही विलंब केवळ 1–10 मिलिसेकंदांपर्यंत कमी करते, ज्यामुळे तापमान, दाब आणि यंत्राच्या जुळणीवर वास्तविक-वेळेत समायोजन करणे शक्य होते.

वितरित बुद्धिमत्तेसाठी एज आणि क्लाउड कॉम्प्युटिंगचे संयोजन

हायब्रिड प्रणाली सेटअपमध्ये, सुमारे दोन तृतीयांश सर्व ऑपरेशनल डेटा थेट एज नोड्सकडे पाठवला जातो जेथे त्याची प्रक्रिया तात्काळ केली जाऊ शकते, फक्त सारांशित निष्कर्ष मुख्य क्लाउड सर्व्हर्सकडे नंतर खोल विश्लेषणासाठी पाठवले जातात. उदाहरणार्थ, सीएनसी मशीन्सवर लावलेले कंप सेन्सर्स - ते स्थानिक प्रोसेसर्ससोबत काम करतात जे साधने घिसण्यास सुरुवात केल्याचे सुमारे 5 मिलिसेकंदात ओळखतात, ज्यामुळे गोष्टी सुरळीतपणे चालू ठेवण्यासाठी स्वयंचलित अॅडजस्टमेंट्स सुरू होतात. एकाच वेळी, हे एज गेटवे कालांतराने कामगिरीचा डेटा गोळा करतात आणि दररोज एकदा सुमारे क्लाउड-आधारित प्रिडिक्टिव्ह राखण दुरुस्ती प्रणालीकडे अद्यतने पाठवतात. ही पद्धत उत्पादन ऑपरेशन्समध्ये वास्तविक-वेळ प्रतिसाद आणि दीर्घकालीन रणनीतिक आखणी यांचे संतुलन राखते.

स्थानिक प्रक्रियेद्वारे प्रतिसाद वेळ आणि बँडविड्थ इष्टतम करणे

जेव्हा कंपन्या क्लाउड मॉडेलवर अवलंबून न राहता स्थानिक डेटा प्रोसेसिंग लागू करतात, तेव्हा त्यांना सामान्यतः नेटवर्क बँडविड्थ वापरात सुमारे 90% कपात आणि असामान्यता शोधण्यात सुमारे 20% वाढ दिसून येते. एज कॉम्प्युटिंग अंगीकारलेल्या उत्पादन सुविधांमध्ये अप्रत्याशित बंद होण्याच्या घटना खूप कमी झाल्या आहेत, कारण ते उत्पादन होत असलेल्या ठिकाणीच यंत्रसामग्रीच्या स्थितीचे निरीक्षण करू शकतात. प्रमुख क्लाउड सेवा पुरवठादार कंपन्या एज फ्रेमवर्क्स ऑफर करतात ज्यामध्ये आपत्कालीन परिस्थितीत यंत्रे बंद करणे यासारख्या महत्त्वाच्या इशार्‍यांना प्राधान्य देणारे अंतर्निर्मित विश्लेषण साधने असतात, नंतरच नियमित दुरुस्तीच्या नोंदींचा विचार केला जातो. मानवांबरोबर काम करणाऱ्या रोबोट्ससाठी आम्ही नवीन स्थापना 5G कनेक्टिव्हिटीसह एज हार्डवेअर जोडताना पाहत आहोत, ज्यामुळे कारखान्याच्या आवारातून येणाऱ्या व्हिडिओ इनपुटच्या आधारे त्यांच्या मुठीच्या बळात सुधारणा करण्यासाठी 10 मिलिसेकंदापेक्षा कमी प्रतिसाद वेळ मिळते. स्वतंत्र अभ्यासात उत्पादकांना अनुभव येत असलेल्या गोष्टींची पुष्टी होते: कॉम्प्युटर चिप्स बनवणे यासारख्या अत्यंत अचूकता आवश्यक असलेल्या क्षेत्रांमध्ये ही संकरित प्रणाली निर्माण होणाऱ्या अपवाहात सुमारे 25% ची कपात करते, कारण कारखान्याच्या आवारातील स्मार्ट कॅमेरे आणि काम करणारे रोबोटिक आर्म यांच्यात त्वरित संपर्क साधला जातो.

AWS आयोटी साइटवाईज आणि मालमत्ता मॉडेलिंगसह औद्योगिक डेटा एकीकरण

एकत्रित ऑपरेशनल दृश्यमानतेसाठी डेटा सिलोचे विघटन

हुशार कारखाने सामान्य उत्पादन रचनांच्या तुलनेत सुमारे 2.5 पट जास्त डेटा तयार करतात, परंतु बहुतांश कंपन्या अद्याप अशा विभक्त प्रणालींमध्ये अडकलेल्या आहेत ज्यामुळे वास्तविक वेळेत नेमके काय चालले आहे हे पाहणे कठीण जाते, गेल्या वर्षीच्या पॉनेमन संशोधनानुसार. चांगली बातमी अशी आहे की AWS आयोटी साइटवाईज ही समस्या सर्व प्रकारचा कारखान्यातील डेटा - मशीन कामगिरीचे आकडे, ERP प्रणालीचे निकाल आणि गुणवत्ता नियंत्रण नोंदी - एका केंद्रीय डेटाबेसमध्ये एकत्र आणून सोडवण्यास मदत करते. या सेटअपसह, व्यवस्थापक संपूर्ण सुविधांवरील सविस्तर डॅशबोर्ड्सवर प्रवेश करू शकतात जे सुविधेभर प्रकाशित विद्युत वापर, एकूण उपकरण प्रभावीता किंवा ओईई म्हणून संक्षिप्त, आणि उत्पादन आउटपुट दर यासारख्या विविध घटकांचे एकमेकांशी कसे संबंधित आहेत हे दर्शवतात.

AWS आयोटी साइटवाईज वापरून सेन्सर आणि उपकरणे डेटाचे संदर्भीकरण

आजच्या उत्पादन सेटअपमध्ये प्रत्येक असेंब्ली लाइनवर 300 पेक्षा जास्त सेन्सर्स स्थापित केलेले असतात, तरीही त्या सर्व संख्यांकडून आपल्याला कारखान्याच्या फरशीवर खरोखर काय चालले आहे याबद्दल फारसे कळत नाही. येथेच AWS IoT SiteWise ची भूमिका येते. हे प्लॅटफॉर्म त्या कच्च्या डेटाला त्याच्या श्रेणीबद्ध मालमत्ता मॉडेल्सद्वारे आयोजित करून अर्थ प्रदान करते. एखाद्या विशिष्ट मोटर असेंब्लीच्या कंपन मापनाशी संबंध जोडणे किंवा तयार होत असलेल्या विशिष्ट उत्पादन बॅचशी तापमान वाचने थेट जोडणे याचा विचार करा. जेव्हा अंदाजित देखभाल प्रणाली कोणत्या मालमत्ता सर्वात महत्त्वाच्या आहेत याचे निरीक्षण करू शकतात, तेव्हा त्यांना प्रथम कोठे लक्ष केंद्रित करायचे याची खात्री असते. 2024 मधील उद्योग संशोधनानुसार ज्यात कंपन्या औद्योगिक IoT सोल्यूशन्स कसे राबवतात याचा अभ्यास केला गेला, SiteWise अवलंबलेल्या टीमनी त्यांच्या विश्लेषण पाइपलाइनची सेटअप वेळ स्वतः सर्व काही नवीन तयार करण्याच्या तुलनेत सुमारे 40 टक्क्यांनी कमी झाल्याचे नोंदवले.

प्रकरण अभ्यास: प्लांट-वाइड कामगिरी विश्लेषणासाठी एकत्रित मालमत्ता मॉडेल्स

23 कारखान्यांमध्ये AWS आयओटी साइटवाइजचा वापर करून 12,000 पेक्षा जास्त सीएनसी मशीन्स मानकीकृत करणाऱ्या जागतिक ऑटोमोटिव्ह पुरवठादाराने पुढील गोष्टी साध्य केल्या:

• गुणवत्तेमध्ये बदलाचे कारण शोधण्यासाठी 25% अधिक वेगवान प्रक्रिया
• केंद्रीकृत मागणी अंदाजाद्वारे 18% ऊर्जा बचत
• पुरातन आणि आधुनिक पीएलसी (प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर) प्रणालींमध्ये एकात्मिक के.पी.आय.

प्रवृत्ती: स्मार्ट कारखान्यांमध्ये बहु-विक्रेता डेटा स्वरूपाचे मानकीकरण

76% पेक्षा जास्त उत्पादक आता 15+ उपकरण विक्रेत्यांकडून डेटा सामान्यीकरणासाठी OPC UA आणि MTConnect मानकांचा वापर करतात (2024 उत्पादन डेटा सर्वेक्षण). AWS आयओटी साइटवाइज ही प्रक्रिया पूर्वनिर्मित औद्योगिक डेटा कनेक्टर्सद्वारे गती देते, मिश्रित फ्लीट वातावरणात प्रोटोकॉल भाषांतराच्या प्रयत्नांना 60% ने कमी करते.

सायबर-फिजिकल सिस्टम्स (CPS) आणि बुद्धिमान नियंत्रणासाठी स्वचलन

डिजिटल ट्विन्स, नेटवर्किंग आणि भौतिक प्रक्रियांचे एकीकरण

आजच्या स्मार्ट कारखान्यांवर डिजिटल मॉडेल आणि वास्तविक कारखान्याच्या यंत्रसामग्रीमध्ये दुमार्गी संप्रेक्षण चॅनेल्स तयार करण्यासाठी साइबर फिजिकल सिस्टम (CPS) वर अवलंबून असतात. जेव्हा कंपन्या त्यांच्या डिजिटल ट्विन तंत्रज्ञानाला OPC UA सारख्या मानक औद्योगिक नेटवर्कशी जोडतात, तेव्हा संपूर्ण उत्पादन सेटअपमध्ये वास्तविक वेळेत समन्वयित ऑपरेशन्स होतात. व्यवहारिक दृष्ट्या याचा अर्थ असा की, समस्या निर्माण होण्यापूर्वीच यंत्रे समायोजन करू शकतात, ज्यामुळे अचूक उत्पादन कार्यांदरम्यान वाया जाणाऱ्या सामग्रीत कपात होते. काही अभ्यासांनुसार, गेल्या वर्षी 'नेचर' मध्ये प्रकाशित झालेल्या संशोधनानुसार, सामग्रीच्या बचतीचा दर जवळपास 9% ते 14% पर्यंत आहे. कमी नफा असलेल्या उत्पादकांसाठी, खर्च नियंत्रित ठेवताना स्पर्धात्मक राहण्यासाठी अशा प्रकारच्या कार्यक्षमतेचे मोठे महत्त्व असते.

स्मार्ट उत्पादन वातावरणातील CPS ची मूलभूत आर्किटेक्चर

एक मजबूत CPS फ्रेमवर्क तीन महत्त्वाच्या घटकांचे संयोजन करते:

• स्थानिक निर्णय घेण्यासाठी एज कॉम्प्युटिंग नोड्स
• बहु-विक्रेता उपकरण डेटाचे मानकीकरण करणारे एकत्रित मालमपात्र मॉडेल
• मशीन-टू-क्लाउड संप्रेक्षणसाठी सुरक्षित MQTT/AMQP प्रोटोकॉल

अलीकडील अंमलबजावणीद्वारे दाखवले गेले आहे की ही वास्तू फक्त क्लाउड असलेल्या सिस्टमच्या तुलनेत गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रियांमध्ये 800ms ने विलंब कमी करते.

प्रकरण अभ्यास: आभासी उत्पादन प्रणालींसह डिजिटल कारखाना अंमलबजावणी

CPS-सक्षम डिजिटल ट्विनचा वापर करून एक जागतिक उपकरण उत्पादक कंपनीने असेंब्ली लाइन पुन्हा रचनेचा वेळ 32% ने कमी केला. अभियंत्यांनी ऑप्टिमल रचना अंमलात आणण्यापूर्वी 18 उत्पादन परिदृश्यांची आभासी चाचणी घेतली, आणि AWS IoT SiteWise वर्चुअल आणि भौतिक नियंत्रण प्रणाली दोन्हीमध्ये कामगिरीचे डेटा प्रवाहित करते.

मानव-मशीन कार्यप्रवाहांना सुधारणारे सहकारी रोबोट (कोबॉट्स)

CPS-सक्षम कोबॉट्स आता ऑटोमोटिव्ह असेंब्ली प्लांटमध्ये पुनरावृत्ती होणाऱ्या कार्यांचे 42% हाताळतात आणि <0.1mm स्थान अचूकता टिकवून ठेवतात. या प्रणाली मानवी ऑपरेटर सामायिक कार्यस्थानात प्रवेश करतात तेव्हा वास्तविक वेळेत लिडार डेटाचा वापर करून गतिमार्ग गतिशीलपणे समायोजित करतात, ज्यामध्ये उन्नत मानव-CPS सहकार्याचे उदाहरण दिसून येते.

हुशार उत्पादनामध्ये अंदाजे विश्लेषणासाठी AI आणि मशीन लर्निंग

स्व-अनुकूलित आणि अनुकूलनशील उत्पादन प्रणालींची मागणी

आजच्या स्मार्ट कारखान्यांना स्वतःहून बदलत्या साहित्य गुणवत्ता, विविध उपकरणे स्थिती आणि अचानक आदेश बदल हाताळू शकणाऱ्या प्रणालींची आवश्यकता असते. २०२३ मधील मॅकिन्से च्या एका अहवालानुसार, अशा प्रकारच्या अनुकूलनशील AI सोल्यूशन्स लागू करणाऱ्या कंपन्यांनी त्यांच्या उत्पादन ओळींचा वेग पारंपारिक स्वचलित नियमांवर भर देणाऱ्या कंपन्यांच्या तुलनेत सुमारे १८% ने वाढवला आहे. याला शक्यता देणारे काय? ही बुद्धिमत्तापूर्ण प्रणाली कारखान्याच्या फरशीभरून येणारे भूतकाळातील कामगिरीचे मापदंड आणि जिवंत सेन्सर डेटा यांचे सतत संसाधन करतात. त्यानंतर ते रोबोटिक आर्मच्या स्थिती, कन्व्हेअर बेल्टच्या वेगापासून ते स्वीकार्य उत्पादन गुणवत्ता मानदंड म्हणून काय मोजले जाते यापर्यंत सर्व काही समायोजित करतात—त्यादरम्यान कोणत्याही व्यक्तीला संचालनादरम्यान हस्तक्षेप करणे किंवा काहीतरी ओव्हरराइड करणे आवश्यक नसते.

AI-च्या आधारे गुणवत्ता अंदाज आणि असामान्यता शोध प्रणाली

आजच्या शीर्ष ऑटोमोटिव्ह कारखान्यांमध्ये, मशीन लर्निंग प्रणाली एकाच वेळी अनेक सेन्सर रिडिंग्जचे विश्लेषण करून सुमारे 99.2% अचूकतेने उत्पादन समस्या ओळखत आहेत. ही न्यूरल नेटवर्क मॉडेल्स भूतकाळातील दोषांपासून शिकत असताना कालांतराने अधिक चांगली होत जातात आणि काहीतरी चुकीचे होण्यापूर्वीच यंत्रांच्या कंपन आणि उष्णतेमध्ये होणारे लहान बदल ओळखतात. परिणाम? जुन्या सांख्यिकी पद्धतींपेक्षा सुमारे 47% वेगवान गंभीर समस्यांचे निराकरण होते. टेक्सटाईल उत्पादनावर केलेल्या काही अभ्यासांमध्ये असे दिसून आले आहे की साध्या थ्रेशोल्ड इशार्‍यांच्या तुलनेत या AI मॉडेल्सने खोट्या इशाऱ्यांमध्ये सुमारे 63% घट केली आहे. त्याशिवाय, ते दिवस-रात्र एका छंदात बिनथांब ऑपरेशन्सचे निरीक्षण करत राहतात.

प्रकरण अभ्यास: ML च्या सहाय्याने सेमीकंडक्टर फॅब्रिकेशनमध्ये स्क्रॅप दर कमी करणे

नॅनोस्केल तापमानामुळे होणाऱ्या किनारपासून ठेवण्याच्या अनियमिततेचे पूर्वानुमान घेण्यासाठी एक सिलिकॉन वेफर उत्पादकाने एन्सेम्बल मशीन लर्निंग मॉडेल्सचा अंमलात आणला. वास्तविक-वेळेतील थर्मल इमेजिंग उपकरण लॉग्जसह एकत्रित करून, प्रणाली प्रत्येक 11 सेकंदांनी प्लाझमा एट्च पॅरामीटर्स स्वयंचलितपणे समायोजित करते, ज्यामुळे पुढील गोष्टी साध्य झाल्या:

उदयोन्मुख प्रवृत्ती: क्रॉस-कारखाना मॉडेल प्रशिक्षणसाठी फेडरेटेड लर्निंग

आता उत्पादक 12+ जागतिक सुविधांमध्ये कच्चा डेटा सामायिक न करता असामान्यता शोधण्याच्या मॉडेल्सचे संयुक्त प्रशिक्षण करण्यासाठी गोपनीयता राखणाऱ्या फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क्सचा वापर करतात. 2024 च्या इंडस्ट्रियल एआय कंसोर्टियमच्या अहवालानुसार, एकाच कारखान्यातील प्रशिक्षणाच्या तुलनेत या पद्धतीने मॉडेलची अचूकता 29% ने सुधारते, तसेच GDPR आणि IP संरक्षण आवश्यकतांचे पालन होते.

FAQs

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) म्हणजे काय?

औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT) म्हणजे इंटरनेटशी जोडलेल्या तंत्रज्ञानाचे औद्योगिक प्रक्रियांमध्ये एकीकरण, ज्यामुळे स्मार्ट उत्पादन वातावरणात निर्बाध डेटा प्रवाह आणि सुधारित ऑपरेशनल दृश्यता सुनिश्चित होते.

एज कॉम्प्युटिंग उत्पादन क्षमता सुधारण्यास कशी मदत करते?

एज कॉम्प्युटिंग उत्पादन उपकरणे आणि सेन्सर्सवर स्थानिक पातळीवर डेटा प्रोसेस करून उत्पादन क्षमता सुधारते, विलंब कमी करते, प्रतिसाद वेळेचे ऑप्टिमाइझेशन करते आणि नेटवर्क बँडविड्थचा वापर कमी करते. हे तापमान आणि दाब यासारख्या महत्त्वाच्या घटकांवर वास्तविक-वेळेत समायोजन करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे उत्पादन वातावरणात त्वरित प्रतिसाद क्षमता सुधारते.

स्मार्ट उत्पादनात एआय ची भूमिका काय आहे?

स्मार्ट उत्पादन वातावरणातील एआय मॉडेल्स वास्तविक-वेळेतील डेटावर आधारित स्वयं-ऑप्टिमाइझ करणाऱ्या आणि क्रियांमध्ये समायोजन करणाऱ्या अ‍ॅडॅप्टिव्ह सिस्टम्सद्वारे प्रिडिक्टिव्ह अ‍ॅनॅलिटिक्स सुधारतात. एआय-चालित अ‍ॅनॅलिटिक्स कार्यक्षमता सुधारतात, उत्पादन त्रुटी कमी करतात आणि असामान्यता शोधण्यात मदत करतात, ज्यामुळे कार्यात्मक परिणाम अधिक वेगवान आणि विश्वासार्ह होतात.

उत्पादकांसाठी फेडरेटेड लर्निंग महत्त्वाचे का आहे?

फेडरेटेड लर्निंग हे उत्पादकांसाठी महत्त्वाचे आहे कारण ते सुविधांमध्ये मॉडेल्सचे सहकार्याने प्रशिक्षण करण्याची परवानगी देते, जेव्हा डेटाची गोपनीयता राखली जाते. यामुळे मॉडेलची अचूकता आणि GDPR सारख्या नियमनांचे पालन सुधारते, ज्यामुळे क्रॉस-फॅक्टरी डेटा विश्लेषणासाठी हा एक आकर्षक दृष्टिकोन बनतो.