বৈজ্ঞানিক এবং প্রকৌশল গণনায় RPA এর প্রয়োগ

প্রবেশ

স্কুলে, আমাদের জ্ঞানকে একীভূত করার জন্য, আমাদেরকে অনেক অনুরূপ উদাহরণ সমাধান করতে বলা হয়েছিল। আমরা সব সময় বিরক্ত ছিল: এখানে মূল্যবান কি? সূত্রে দুই বা তিনটি মান প্রতিস্থাপন করুন এবং উত্তর পান। এখানে চিন্তার উড়ান কোথায়? বাস্তবতা স্কুলের চেয়েও কঠোর হয়ে উঠল।

এখন আমি একজন আইটি বিশ্লেষক হিসাবে কাজ করি। আইটি ক্ষেত্রে যোগদানের আগে, আমি একজন হিটিং ইঞ্জিনিয়ার, একজন সিএনসি প্রোগ্রামার হিসাবে কাজ করেছি এবং গবেষণা প্রকল্পগুলিতে অংশ নিয়েছি।

আমার নিজের অভিজ্ঞতা থেকে, আমি নিশ্চিত যে প্রকৌশলী এবং বিজ্ঞানীরা তাদের কাজের সময়ের 95% এই ধরনের "একই-ধরনের" কর্মে ব্যয় করেন। সমীকরণ গণনা করুন, পরীক্ষা করুন, ফলাফল রেকর্ড করুন, স্পেসিফিকেশন অনুলিপি করুন। প্রকল্পের পর প্রকল্প, পরীক্ষার পর পরীক্ষা, দিনের পর দিন।

এখানে আমার আগের কাজ থেকে উদাহরণ একটি দম্পতি আছে.

2019 পর্যন্ত, আমি তাপীয় ভ্যাকুয়াম ছাঁচনির্মাণের জন্য লেআউট তৈরি করেছি। যদি এই ধরনের একটি মডেল উত্তপ্ত প্লাস্টিক দিয়ে আচ্ছাদিত হয়, আমরা এমন একটি পণ্য পাব যা এই মডেলের জ্যামিতির পুনরাবৃত্তি করে। প্রযুক্তির বর্ণনা এখানে.

মক-আপ উত্পাদন চক্রের জন্য অত্যন্ত বিশেষায়িত অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি সম্পূর্ণ সেট প্রয়োজন:

• 3D মডেলিংয়ের জন্য অটোডেস্ক উদ্ভাবক;
• ওয়ার্কপিস মাত্রা আপলোড করার জন্য এক্সেল;
• লেআউটের খরচ গণনার জন্য এক্সেল;
• একটি CNC নিয়ন্ত্রণ প্রোগ্রাম তৈরির জন্য HSM মডিউল;
• প্রোগ্রাম ফাইল পরিচালনার জন্য কম্পিউটার ফাইল সিস্টেম;
• একটি CNC মেশিন নিয়ন্ত্রণের জন্য Mach3 পরিবেশ।

পরিবেশ থেকে পরিবেশে ডেটা ম্যানুয়ালি স্থানান্তর করতে হয়েছিল এবং এর মধ্যে সম্পূর্ণ টেবিল এবং মানগুলির অ্যারে অন্তর্ভুক্ত ছিল। প্রক্রিয়াটি ধীর, এবং ভুল প্রায়ই ঘটে।

এর আগে, আমি আলোক নির্দেশিকাগুলির বিকাশ এবং উত্পাদনে অংশ নিয়েছিলাম (লিংক) সেখানে প্রচুর গবেষণা, নকশা এবং গণনা ছিল: তাপ এবং আলোক গণনার জন্য বিশেষ পরিবেশ (Ansys, Dialux), প্লাস খরচ-কার্যকারিতা গণনা, প্লাস মডেল এবং অঙ্কনের জন্য অটোক্যাড এবং উদ্ভাবক। এবং এখানে একই অসুবিধা: একটি অ্যাপ্লিকেশন থেকে গণনার ফলাফল পরবর্তী গণনার জন্য অন্য অ্যাপ্লিকেশনে টেনে আনতে হবে। এবং তাই বেশ কয়েকবার সর্বোত্তম সমাধানের সন্ধানে।

একজন প্রকৌশলীর সময় এবং একজন বিজ্ঞানীর সময় খুবই মূল্যবান সময়। আমরা এখানে বেতনের কথা বলছি না। ইঞ্জিনিয়ারের হিসাবের পিছনে একটি দল নিয়ে একটি বড় প্রকল্প রয়েছে। বিজ্ঞানীর গবেষণার পিছনে একটি সম্পূর্ণ শিল্পের দৃষ্টিভঙ্গি রয়েছে। তবে প্রায়শই একজন উচ্চ যোগ্য বিশেষজ্ঞ "মূর্খতার সাথে" ধারণাগুলি বিকাশ, মডেলিং, ফলাফল ব্যাখ্যা, আলোচনা এবং সহকর্মীদের সাথে চিন্তাভাবনা করার পরিবর্তে একটি প্রোগ্রাম থেকে অন্য প্রোগ্রামে মান স্থানান্তর করে।

আধুনিক ব্যবসায়িক পরিবেশের বৈশিষ্ট্য হল গতি। বাজার ক্রমাগত ধাক্কা খাচ্ছে। 2014 সালে, আমরা একটি লেআউট তৈরি করতে 2-3 সপ্তাহ সময় নিয়েছিলাম। 2018 সালে, এটি তিন দিন ছিল, এবং এটি ইতিমধ্যে অনেক দীর্ঘ বলে মনে হচ্ছে। এখন ডিজাইনারকে একই সময়ে বেশ কয়েকটি সমাধান বিকল্প তৈরি করতে হবে যা আগে শুধুমাত্র একটি বিকল্পের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছিল।

এবং আরও একটি পয়েন্ট - বিনিয়োগ এবং ঝুঁকি। একটি প্রকল্পে "ক্যাচ অন" করার জন্য, একটি এন্টারপ্রাইজকে গ্রাহকের সাথে একটি চুক্তি করার আগে ধারণাগত উন্নয়নে এই প্রকল্পের খরচের ~6% বিনিয়োগ করতে হবে। এই তহবিলগুলি যায়:

• গবেষণার জন্য;
• ধারণাগত নকশা;
• শ্রম খরচ মূল্যায়ন;
• স্কেচ প্রস্তুতি, ইত্যাদি

কোম্পানি তাদের নিজের পকেট থেকে বের করে, এটি তার নিজস্ব ঝুঁকি। ধারণাটির প্রতি মনোযোগ দেওয়ার জন্য বিশেষজ্ঞদের সময় প্রয়োজন এবং তারা রুটিন নিয়ে ব্যস্ত।

একটি আইটি কোম্পানিতে কাজের সরঞ্জামগুলির সাথে পরিচিত হওয়ার পরে, আমি আগ্রহী হয়ে উঠলাম যে ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া অটোমেশন অনুশীলনগুলি ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য কী উপযোগী হতে পারে। এইভাবে, ব্যবসাগুলি দীর্ঘদিন ধরে রুটিন মোকাবেলায় রোবোটিক প্রক্রিয়া অটোমেশন (RPA) ব্যবহার করে আসছে।

RPA নির্মাতারা এই ধরনের একটি অটোমেশন টুলের নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি দাবি করে:

1. বহুমুখিতা (রোবট যেকোন অ্যাপ্লিকেশনের সাথে কাজ করতে সক্ষম, যেকোন তথ্য উৎসের সাথে);
2. শেখার সহজতা (প্রোগ্রামিং এবং প্রশাসনে কোন গভীর দক্ষতার প্রয়োজন নেই);
3. বিকাশের গতি (সমাপ্ত অ্যালগরিদমটি ঐতিহ্যগত প্রোগ্রামিংয়ের চেয়ে কম সময় নেয়);
4. রুটিন অপারেশন থেকে কর্মচারী প্রকৃত ত্রাণ.

এই মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে, আমরা প্রকৌশল/বৈজ্ঞানিক গণনার ক্ষেত্রে RPA ব্যবহার করার প্রভাব কী তা পরীক্ষা করব।

উদাহরণের বর্ণনা

এর একটি সহজ উদাহরণ তাকান. একটি লোড সঙ্গে একটি cantilevered মরীচি আছে।

আসুন এই সমস্যাটিকে একজন প্রকৌশলীর অবস্থান থেকে এবং একজন বিজ্ঞানীর অবস্থান থেকে দেখি।

"ইঞ্জিনিয়ার" কেস: 2 মিটার লম্বা একটি ক্যান্টিলিভারড বিম রয়েছে৷ এটিকে 500-গুণ নিরাপত্তা মার্জিন সহ 3 কেজি ওজনের লোড ধরে রাখতে হবে৷ মরীচি একটি আয়তক্ষেত্রাকার পাইপ দিয়ে তৈরি। GOST ক্যাটালগ অনুযায়ী মরীচির বিভাগটি নির্বাচন করা প্রয়োজন।

কেস "বিজ্ঞানী": কীভাবে লোডের ভর, বিমের ক্রস-সেকশন এবং দৈর্ঘ্য এই মরীচির লোড-ভারিং ক্ষমতাকে প্রভাবিত করে তা খুঁজে বের করুন। রিগ্রেশন সমীকরণটি বের কর।

উভয় ক্ষেত্রেই, মাধ্যাকর্ষণ বলকে বিবেচনায় নেওয়া হয়, যা মরীচির ভরের অনুপাতে রশ্মির উপর কাজ করে।

আসুন প্রথম ক্ষেত্রে বিস্তারিতভাবে অধ্যয়ন করি - "প্রকৌশলী"। "বিজ্ঞানী" কেসটি একইভাবে প্রয়োগ করা হয়।

প্রযুক্তিগতভাবে, আমাদের উদাহরণ খুবই সহজ। এবং একজন বিষয় বিশেষজ্ঞ এটি একটি ক্যালকুলেটরে সহজভাবে গণনা করতে সক্ষম হবেন। আমাদের আরেকটি লক্ষ্য রয়েছে: কাজটি বড় আকারের হয়ে গেলে কীভাবে একটি RPA সমাধান সাহায্য করতে পারে তা দেখানো।

সরলীকরণে, আমরা আরও নোট করি: পাইপের ক্রস-সেকশনটি একটি আদর্শ আয়তক্ষেত্র, কোণগুলিকে বৃত্তাকার না করে, ঢালাইকে বিবেচনায় না নিয়ে।

ইঞ্জিনিয়ারের কাজ

"ইঞ্জিনিয়ার" কেসের সাধারণ স্কিমটি নিম্নরূপ:

1. একটি এক্সেল শীটে আমাদের কাছে GOST অনুযায়ী পাইপের পরিসীমা সহ একটি টেবিল রয়েছে।
2. এই টেবিলের প্রতিটি এন্ট্রির জন্য, আমাদের অবশ্যই Autodesk Inventor-এ একটি 3D মডেল তৈরি করতে হবে।
3. তারপর, উদ্ভাবক স্ট্রেস বিশ্লেষণ পরিবেশে, আমরা একটি শক্তি গণনা করি এবং গণনার ফলাফল html এ আপলোড করি।
4. আমরা ফলাফল ফাইলে "সর্বোচ্চ ভন মিসেস স্ট্রেস" মান খুঁজে পাই।
5. আমরা গণনা বন্ধ করি যদি নিরাপত্তা ফ্যাক্টর (উপাদানের শক্তির সর্বোচ্চ ভন মাইসেস চাপের অনুপাত) 3-এর কম হয়।

আমরা বিশ্বাস করি যে একটি উপযুক্ত ক্রস-সেকশনের একটি মরীচি 3-গুণ নিরাপত্তা মার্জিন প্রদান করবে এবং অন্যান্য বিকল্পগুলির মধ্যে ওজনে ন্যূনতম হবে।

মোট, আমাদের টাস্কে বিশেষজ্ঞ 3টি অ্যাপ্লিকেশন নিয়ে কাজ করেন (উপরের চিত্রটি দেখুন)। একটি বাস্তব পরিস্থিতিতে, অ্যাপ্লিকেশনের সংখ্যা আরও বেশি হতে পারে।

GOST 8645-68 “আয়তক্ষেত্রাকার ইস্পাত পাইপ”-এ 300টি এন্ট্রি রয়েছে। আমাদের ডেমো সমস্যায়, আমরা তালিকাটি ছোট করব: আমরা প্রতিটি আকারের পরিবার থেকে একটি আইটেম নেব। মোট 19টি রেকর্ড রয়েছে, যেখান থেকে আপনাকে একটি বেছে নিতে হবে।

উদ্ভাবক মডেলিং পরিবেশ, যেখানে আমরা মডেল তৈরি করব এবং শক্তি গণনা করব, এতে তৈরি উপকরণের একটি লাইব্রেরি রয়েছে। আমরা এই লাইব্রেরি থেকে মরীচি উপাদান নেব:

উপাদান - ইস্পাত
ঘনত্ব 7,85 গ্রাম/কিউ। সেমি;
ফলন শক্তি 207 MPa;
প্রসার্য শক্তি 345 MPa;
ইয়াং এর মডুলাস 210 GPa;
শিয়ার মডুলাস 80,7692 GPa।

একটি লোডেড বিমের একটি ত্রিমাত্রিক মডেল দেখতে এইরকম:

এবং এখানে শক্তি হিসাবের ফলাফল। সিস্টেমটি মরীচির ঝুঁকিপূর্ণ জায়গাগুলিকে লাল করে। এগুলি এমন জায়গা যেখানে উত্তেজনা সবচেয়ে বেশি। বাম দিকের স্কেলটি মরীচি উপাদানের সর্বোচ্চ চাপের মান দেখায়।

 

এখন কিছু কাজ রোবটে স্থানান্তর করা যাক

কাজের স্কিমটি নিম্নরূপ পরিবর্তিত হয়:

আমরা রোবটটিকে অটোমেশন এনিহোয়ার কমিউনিটি সংস্করণে একত্র করব (এর পরে এটি AA হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে) পরিবেশে৷ আসুন মূল্যায়নের মানদণ্ডে যাই এবং বিষয়গত ইমপ্রেশনগুলি বর্ণনা করি।

বহুমুখতা

RPA সমাধানগুলি (বিশেষত বাণিজ্যিকগুলি) ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করার এবং অফিসের কর্মচারীদের কাজ স্বয়ংক্রিয় করার একটি উপায় হিসাবে অবিরামভাবে অবস্থান করে। উদাহরণ এবং প্রশিক্ষণ কোর্সগুলি ERP, ECM এবং ওয়েবের সাথে মিথস্ক্রিয়া কভার করে। সবকিছু খুব "অফিসের মতো"।

প্রথমে আমাদের সন্দেহ ছিল যে AA আমাদের অটোডেস্ক উদ্ভাবকের ইন্টারফেস এবং ডেটা তুলতে সক্ষম হবে কিনা। কিন্তু সবকিছু সত্যিই কাজ করেছে: প্রতিটি উপাদান, প্রতিটি নিয়ন্ত্রণ সংজ্ঞায়িত এবং রেকর্ড করা হয়েছিল। এমনকি প্যারামিটার টেবিল সহ পরিষেবা ফর্মগুলিতেও, রোবটটি কেবল মাউসকে নির্দেশ করে কাঙ্খিত ঘরে অ্যাক্সেস পেয়েছে।

পরবর্তী একটি শক্তি গণনা স্টুডিও লঞ্চ সঙ্গে একটি পরীক্ষা ছিল. এবং কোন সমস্যা হয় না. এই পর্যায়ে, যখন সিস্টেমটি গণনা সম্পূর্ণ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করে তখন আমাদের ক্রিয়াগুলির মধ্যে বিরতি দিয়ে সাবধানে কাজ করতে হয়েছিল।

ওয়েব থেকে প্রাপ্ত ডেটা পুনরুদ্ধার করা এবং এটিকে এক্সেলে সন্নিবেশ করা সহজভাবে হয়েছে৷
এই কাজের মধ্যে, বহুমুখিতা নিশ্চিত করা হয়েছিল। অন্যান্য RPA বিক্রেতাদের বর্ণনা দ্বারা বিচার করে, বহুমুখিতা সত্যিই এই শ্রেণীর সফ্টওয়্যারের একটি সাধারণ বৈশিষ্ট্য।

শেখা সহজ

এটি মাস্টার করতে বেশ কয়েকটি সন্ধ্যা লেগেছে: কোর্স, প্রশিক্ষণ উদাহরণ - এটি সব আছে। অনেক RPA বিক্রেতা বিনামূল্যে প্রশিক্ষণ প্রদান করে। একমাত্র বাধা: পরিবেশ ইন্টারফেস এবং AA কোর্সগুলি শুধুমাত্র ইংরেজিতে।

উন্নয়নের গতি

আমরা সন্ধ্যায় "ইঞ্জিনিয়ারের সমস্যা" এর জন্য অ্যালগরিদম তৈরি এবং ডিবাগ করেছি। কর্মের ক্রমটি মাত্র 44 টি নির্দেশে সম্পন্ন হয়েছিল। নীচে একটি সমাপ্ত রোবট সহ অটোমেশন এনিহোয়ার ইন্টারফেসের একটি অংশ রয়েছে৷ নিম্ন কোড/কোন কোডের ধারণা নেই - প্রোগ্রাম করার কোন প্রয়োজন ছিল না: আমরা কমান্ড লাইব্রেরি থেকে অপারেশন রেকর্ডার বা ড্রাগ'এন'ড্রপ ব্যবহার করেছি। তারপর বৈশিষ্ট্য উইন্ডোতে পরামিতি কনফিগার করুন।

রুটিন থেকে মুক্তি

রোবটটি একটি রেকর্ড প্রক্রিয়া করতে 1 মিনিট 20 সেকেন্ড ব্যয় করে। আমরা একটি রোবট ছাড়া একটি রেকর্ড প্রক্রিয়াকরণ প্রায় একই পরিমাণ সময় ব্যয়.

যদি আমরা দশ এবং শত শত রেকর্ড সম্পর্কে কথা বলি, তবে একজন ব্যক্তি অনিবার্যভাবে ক্লান্ত হয়ে পড়বে এবং বিভ্রান্ত হতে শুরু করবে। কোনো বিশেষজ্ঞ হঠাৎ করে অন্য কোনো কাজে ব্যস্ত হয়ে পড়তে পারেন। একজন ব্যক্তির সাথে, ফর্মের একটি অনুপাত "যদি একটি কাজ A মিনিট সময় নেয়, তাহলে N এই ধরনের কাজগুলি A * N মিনিটে সম্পন্ন করা যেতে পারে" কাজ করে না - এটি সর্বদা বেশি সময় নেয়।

আমাদের উদাহরণে, রোবট রেকর্ডের মাধ্যমে ক্রমানুসারে বাছাই করবে, সবচেয়ে বড় বিভাগগুলি দিয়ে শুরু করে। বড় অ্যারেতে এটি একটি ধীর পদ্ধতি। গতি বাড়ানোর জন্য, আপনি ধারাবাহিক অনুমান প্রয়োগ করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, নিউটনের পদ্ধতি বা অর্ধেক বিভাগ।
গণনার ফলাফল:

সারণী 1. মরীচি বিভাগ নির্বাচনের ফলাফল

বিজ্ঞানীর কাজ

বিজ্ঞানীর কাজ হল আইনটি নির্ধারণ করার জন্য বেশ কয়েকটি সংখ্যাগত পরীক্ষা চালানো যা অনুসারে একটি মরীচির লোড-ভারবহন ক্ষমতা তার ক্রস-সেকশন, দৈর্ঘ্য এবং লোডের ভরের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হয়। প্রাপ্ত আইন একটি রিগ্রেশন সমীকরণ আকারে প্রণয়ন করা হয়.

একটি রিগ্রেশন সমীকরণ সঠিক হওয়ার জন্য, একজন বিজ্ঞানীকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করতে হবে।

আমাদের উদাহরণের জন্য, ইনপুট ভেরিয়েবলের একটি অ্যারে বরাদ্দ করা হয়েছে:

• পাইপ প্রোফাইল উচ্চতা;
• প্রস্থ;
• প্রাচীর বেধ;
• মরীচি দৈর্ঘ্য;
• লোডের ওজন।

যদি আমাদের প্রতিটি ভেরিয়েবলের কমপক্ষে 3টি মানের জন্য গণনা করতে হয়, তাহলে মোট 243টি পুনরাবৃত্তি। একটি পুনরাবৃত্তির দুই মিনিটের সময়কালের সাথে, মোট সময় হবে 8 ঘন্টা - পুরো কাজের দিন! আরও সম্পূর্ণ অধ্যয়নের জন্য, আমাদের 3টি নয়, 10 বা তার বেশি মান নেওয়া উচিত।

অধ্যয়নের সময়, এটি অবশ্যই স্পষ্ট হয়ে যাবে যে মডেলটিতে অতিরিক্ত কারণগুলি অন্তর্ভুক্ত করা দরকার। উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন গ্রেডের স্টিলের "ড্রাইভ" করুন। গণনার আয়তন দশ এবং শতগুণ বৃদ্ধি পায়।

একটি বাস্তব কাজে, রোবট বিজ্ঞানীকে কয়েক দিনের জন্য মুক্ত করতে সক্ষম হবে, যা বিশেষজ্ঞ প্রকাশনাটি প্রস্তুত করতে ব্যবহার করবেন এবং এটি বিজ্ঞানীর কার্যকলাপের প্রধান সূচক।

সারাংশ

একজন প্রকৌশলীর "পণ্য" সত্যিই একটি কার্যকরী ডিভাইস, একটি নকশা। গণনার রোবটাইজেশন প্রকল্পের গভীর বিকাশের কারণে ঝুঁকি হ্রাস করবে (আরো গণনা, আরও মোড, আরও বিকল্প)।

একজন বিজ্ঞানীর "পণ্য" হল একটি সমীকরণ, প্যাটার্ন বা অন্যান্য কম্প্যাক্ট বর্ণনা। এবং এটি যত বেশি নির্ভুল, বিশ্লেষণে তত বেশি ডেটা জড়িত। একটি RPA সমাধান মডেলের জন্য তথ্য "খাদ্য" তৈরি করতে সাহায্য করবে।

আমাদের উদাহরণ সাধারণীকরণ করা যাক.

গণনা মডেলের ভূমিকা যে কোনও মডেল হতে পারে: একটি সেতু মডেল, একটি ইঞ্জিন মডেল, একটি হিটিং সিস্টেম মডেল। মডেলের সমস্ত উপাদান একে অপরের সাথে সঠিক মিথস্ক্রিয়ায় রয়েছে এবং মডেলটি মূল প্যারামিটার-ভেরিয়েবলের একটি সেট "বাইরে" প্রদান করে তা নিশ্চিত করার জন্য বিশেষজ্ঞের প্রয়োজন।

কম্পিউটিং পরিবেশের ভূমিকা যে কোনও অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা অভিনয় করা হয় যা একজন বিশেষজ্ঞ তার কাজে ব্যবহার করেন। Ansys, Autocad, Solidworks, FlowVision, Dialux, PowerMill, Archicad. অথবা অভ্যন্তরীণ কিছু বিকশিত হয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, একটি উত্পাদন কারখানায় ফ্যান নির্বাচন করার জন্য একটি প্রোগ্রাম (সিস্টেয়ারের সরঞ্জাম নির্বাচন প্রোগ্রাম দেখুন)।

আমরা একটি ওয়েবসাইট, একটি ডাটাবেস, একটি এক্সেল শীট এবং একটি txt ফাইলকে ডেটা উত্স হিসাবে বিবেচনা করি।
কাজের চূড়ান্ত ফলাফল - একটি প্রতিবেদন - স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করা পাঠ্য, একটি এক্সেল চার্ট, স্ক্রিনশটগুলির একটি সেট বা একটি ইমেল নিউজলেটার সহ একটি ওয়ার্ড নথি।

যেখানে ইঞ্জিনিয়ারিং বিশ্লেষণ প্রযোজ্য সেখানে RPA প্রযোজ্য। এখানে কিছু এলাকা আছে:

• শক্তি গণনা এবং বিকৃতি;
• হাইড্রো- এবং গ্যাস গতিবিদ্যা;
• তাপ বিনিময় করা;
• তড়িৎচুম্বকত্ব;
• আন্তঃবিভাগীয় বিশ্লেষণ;
• উত্পাদনশীল নকশা;
• CNC এর জন্য নিয়ন্ত্রণ প্রোগ্রাম (উদাহরণস্বরূপ, নেস্টিং);
• চিকিৎসা এবং জৈবিক গবেষণা;
• ফিডব্যাক বা নন-স্টেশনারি সিস্টেম সহ সিস্টেমের গণনায় (যখন চূড়ান্ত ফলাফলটি উত্স ডেটাতে স্থানান্তর করতে হবে এবং গণনা পুনরাবৃত্তি করতে হবে)।

আজ, আরপিএ সমাধানগুলি ব্যবসায় সক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে এবং ডেটার সাথে কাজ করতে ব্যবহৃত হয়। একজন অফিস কর্মী, একজন প্রকৌশলী এবং একজন বিজ্ঞানীর রুটিনের মধ্যে অনেক মিল রয়েছে। আমরা দেখিয়েছি যে রোবটগুলি প্রকৌশল এবং বিজ্ঞানে দরকারী।

আমাদের ইমপ্রেশন সংক্ষিপ্ত করা যাক.

1. বহুমুখিতা - হ্যাঁ, আরপিএ একটি সর্বজনীন হাতিয়ার।
2. শিখতে সহজ - হ্যাঁ, সহজ এবং অ্যাক্সেসযোগ্য, তবে আপনার একটি ভাষা প্রয়োজন।
3. বিকাশের গতি - হ্যাঁ, অ্যালগরিদমটি দ্রুত একত্রিত হয়, বিশেষত যখন আপনি রেকর্ডারগুলির সাথে কাজ করার হ্যাং পান।
4. রুটিন থেকে নিজেকে মুক্ত করা - হ্যাঁ, এটি সত্যিই বড় মাপের কাজে সুবিধা আনতে পারে।

উত্স: www.habr.com