ઇનલાઇન વિસ્કોમીટર ચોકસાઈ તેલ પ્રવાહ ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને આર્થિક કાર્યક્ષમતાને કેવી રીતે ચલાવે છે

૪.૦ ઔદ્યોગિક વિસ્કોમેટ્રીમાં ભૂલ અને ચોકસાઇનું વ્યવસ્થિત વિશ્લેષણ

જો ભૂલના વિવિધ સ્ત્રોતોને સંપૂર્ણપણે સમજવામાં અને ઘટાડવામાં ન આવે તો સૌથી અદ્યતન ઇનલાઇન વિસ્કોમીટર પણ ભૂલભરેલા વાંચન ઉત્પન્ન કરી શકે છે. આ સ્ત્રોતોને વ્યાપકપણે પ્રવાહી-વિશિષ્ટ મુદ્દાઓ અને સાધન અથવા પ્રક્રિયાગત પરિબળોમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. આને સંબોધવામાં નિષ્ફળતા નકારાત્મક વ્યવસાયિક પરિણામોનો કાસ્કેડ તરફ દોરી શકે છે.

૪.૧ માપનની અચોક્કસતા અને પુનરાવર્તિત ન થવાના સ્ત્રોતો

• પ્રવાહી-વિશિષ્ટ ભૂલો: પ્રવાહીના અંતર્ગત ગુણધર્મો અને સ્થિતિ ભૂલનો પ્રાથમિક સ્ત્રોત છે. સ્નિગ્ધતા તાપમાન પ્રત્યે અત્યંત સંવેદનશીલ હોય છે; ફક્ત એક કે બે ડિગ્રીનો ફેરફાર પણ વાંચનમાં નોંધપાત્ર ફેરફાર લાવી શકે છે. યોગ્ય તાપમાન વળતરનો અભાવ સમગ્ર માપન ડેટાસેટને નકામું બનાવી શકે છે. ઘણા ઔદ્યોગિક પ્રવાહી, જેમ કે ડ્રિલિંગ કાદવ અથવા પોલિમર સોલ્યુશન, બિન-ન્યુટોનિયન હોય છે, જેનો અર્થ છે કે તેમની સ્નિગ્ધતા શીયર રેટ સાથે બદલાય છે. એક જ, અવ્યાખ્યાયિત શીયર રેટ પર કાર્યરત વિસ્કોમીટરનો ઉપયોગ આ પ્રવાહી માટે ખૂબ જ ગેરમાર્ગે દોરનારા પરિણામો તરફ દોરી શકે છે. વધુમાં, હવાના પરપોટા, કણો અથવા અન્ય પ્રક્રિયા પ્રવાહીમાંથી દૂષણ ભૂલભરેલા અને અસ્થિર વાંચનનું કારણ બની શકે છે, જે ઇનલાઇન સિસ્ટમો માટે ખાસ ચિંતાનો વિષય છે જેને સરળતાથી પૂર્વ-સારવાર કરી શકાતી નથી.

• વાદ્ય અને પ્રક્રિયાગત ભૂલો: વાદ્ય પોતે અને તેના ઉપયોગને નિયંત્રિત કરતા પ્રોટોકોલ એ બીજું મુખ્ય પરિબળ છે. યાંત્રિક ઘસારો અને પર્યાવરણીય સંપર્કને કારણે બધા વિસ્કોમીટર સમય જતાં "ડ્રિફ્ટ" થવાની સંભાવના ધરાવે છે, જેના કારણે ચોકસાઈ સુનિશ્ચિત કરવા માટે પ્રમાણભૂત પ્રવાહી સાથે નિયમિત, ટ્રેસેબલ કેલિબ્રેશનની જરૂર પડે છે. સેન્સર અને તેના સેટઅપની પસંદગી પણ મહત્વપૂર્ણ છે. રોટેશનલ સિસ્ટમ્સ માટે, ખોટા સ્પિન્ડલ અથવા ગતિનો ઉપયોગ તોફાની પ્રવાહ તરફ દોરી શકે છે, જે વાંચનને વિકૃત કરે છે, ખાસ કરીને ઓછી સ્નિગ્ધતાવાળા પ્રવાહી માટે. તેવી જ રીતે, ખોટી સેન્સર પ્લેસમેન્ટ અથવા નિમજ્જન ડિપોઝિટનું કારણ બની શકે છે અને અચોક્કસ ડેટા તરફ દોરી શકે છે. છેલ્લે, કઠોર ઓપરેટિંગ વાતાવરણ - જેમાં પંપ અને ભારે સાધનોના સ્પંદનો, તેમજ ભારે દબાણ અને પ્રવાહ વેગનો સમાવેશ થાય છે - ચોક્કસ વિસ્કોમીટર તકનીકોની ચોકસાઈ અને પુનરાવર્તિતતા સાથે સમાધાન કરી શકે છે.

૪.૨ અચોક્કસતાની સાચી કિંમત

અચોક્કસ વિસ્કોમીટર રીડિંગ નકારાત્મક ઘટનાઓની સીધી અને પરિણામી સાંકળ શરૂ કરે છે. પ્રથમ, નિયંત્રણ પ્રણાલી ખોટો સંકેત મેળવે છે, જે પ્રક્રિયા પરિમાણના ખોટા ગોઠવણ તરફ દોરી જાય છે, જેમ કે પ્રવાહીમાં વધુ પડતું મંદન ઉમેરવું અથવા પમ્પિંગ દબાણને અયોગ્ય રીતે ગોઠવવું. આ ખોટી ક્રિયા તાત્કાલિક ઓપરેશનલ નિષ્ફળતામાં પરિણમે છે, જેમ કે ઉત્પાદનનો ઓફ-સ્પેક બેચ, બિનકાર્યક્ષમ ઉર્જા વપરાશ, અથવા વધુ પડતા સાધનોનો ઘસારો. આ ઓપરેશનલ નિષ્ફળતા પછી વ્યવસાયમાં લહેરાવે છે, જેનાથી વ્યાપક અસરો સર્જાય છે જેમાં સામગ્રીના કચરામાંથી ખર્ચમાં વધારો, ઘટાડો ઉપજ, સંભવિત ઉત્પાદન રિકોલ અને નિયમનકારી બિન-પાલનનો પણ સમાવેશ થાય છે. અચોક્કસતાના આ છુપાયેલા ખર્ચ એક નોંધપાત્ર વ્યવસાયિક જોખમ રજૂ કરે છે જે વધુ ચોક્કસ સાધનમાં રોકાણ કરવાના ખર્ચ કરતાં ઘણો વધારે છે.

૪.૩ કોષ્ટક ૨: સામાન્ય વિસ્કોમીટર ભૂલ સ્ત્રોતો અને શમન વ્યૂહરચનાઓ

આ કોષ્ટક એક વ્યવહારુ નિદાન અને સક્રિય આયોજન સાધન તરીકે કામ કરે છે, જે ભૂલના ચોક્કસ સ્ત્રોતોને તેમની અવલોકનક્ષમ અસરો અને ભલામણ કરેલ શમન વ્યૂહરચનાઓનું મેપિંગ કરે છે.

૫.૦ ઉત્પાદન પરિણામોમાં ચોકસાઈનું ભાષાંતર: કેસ સ્ટડીઝ અને ઔદ્યોગિક લાભો

ઉચ્ચ-ચોકસાઈ વિસ્કોમેટ્રીના ફાયદા સૈદ્ધાંતિક નથી; તેઓ તેલ અને ગેસ મૂલ્ય શૃંખલામાં સીધા જ મૂર્ત સુધારાઓમાં અનુવાદ કરે છે.

૫.૧ તેલ અને ગેસ મૂલ્ય શૃંખલામાં અરજીઓ

• ડ્રિલિંગ ફ્લુઇડ્સ: કાર્યક્ષમ અને સલામત ડ્રિલિંગ કામગીરી માટે ડ્રિલિંગ કાદવની સ્નિગ્ધતા મહત્વપૂર્ણ છે. માર્સેલસ શેલમાં એક પ્રોજેક્ટમાં દર્શાવ્યા મુજબ, રીઅલ-ટાઇમ વિસ્કોમીટર ડેટા ડ્રિલિંગ કાદવની સ્નિગ્ધતામાં તાત્કાલિક ગોઠવણોને માર્ગદર્શન આપી શકે છે, વિવિધ ખડકોની રચનાઓમાં શ્રેષ્ઠ કામગીરી અને વેલબોર સ્થિરતા સુનિશ્ચિત કરે છે. આ સક્રિય અભિગમ ડ્રિલિંગ ગૂંચવણોને અટકાવે છે અને એકંદર કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરે છે.

• પાઇપલાઇન પરિવહન: ભારે ક્રૂડ તેલની અપવાદરૂપે ઊંચી સ્નિગ્ધતા પરિવહન માટે એક મહત્વપૂર્ણ અવરોધ છે, જેને ગરમી અથવા મંદન દ્વારા સ્નિગ્ધતા ઘટાડવાની જરૂર પડે છે. સતત, સચોટ માપન પ્રદાન કરીને, ઇનલાઇન વિસ્કોમીટર આ પ્રક્રિયાઓ પર વાસ્તવિક સમય નિયંત્રણ સક્ષમ કરે છે. આ ખાતરી કરે છે કે પ્રવાહી પાઇપલાઇન પરિવહન માટે નિયમનકારી સ્નિગ્ધતા ધોરણોમાં રહે છે, જ્યારે પમ્પિંગ માટે જરૂરી ઊર્જા ઘટાડે છે અને વધુ પડતા મંદન ઉપયોગ સાથે સંકળાયેલા ખર્ચમાં ઘટાડો કરે છે.

• રિફાઇનિંગ અને અંતિમ ઉત્પાદન નિયંત્રણ: લુબ્રિકન્ટ્સ અને ઇંધણ જેવા શુદ્ધ ઉત્પાદનો માટે સ્નિગ્ધતા એ મુખ્ય ગુણવત્તા માપદંડ છે. ઉદાહરણ તરીકે, એક મુખ્ય યુરોપિયન તેલ રિફાઇનરી ઉપયોગ કરે છેઇનલાઇન વિસ્કોમીટરઅવશેષ તેલની સ્નિગ્ધતાનું સતત નિરીક્ષણ કરવા માટે, એક સ્વચાલિત નિયંત્રણ લૂપને ડેટા પૂરો પાડે છે જે દહન પહેલાં પરમાણુકરણને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે. આ પ્રક્રિયા સંપૂર્ણ દહન સુનિશ્ચિત કરે છે અને હાનિકારક થાપણો ઘટાડે છે, એન્જિનનું આયુષ્ય લંબાવે છે અને એકંદર કામગીરીમાં સુધારો કરે છે.

૫.૨ ચોકસાઇનો સક્રિય લાભ

પરંપરાગત અને અદ્યતન સ્નિગ્ધતા દેખરેખ વચ્ચેનો મુખ્ય તફાવત પ્રતિક્રિયાશીલથી સક્રિય નિયંત્રણ તરફના પરિવર્તનમાં રહેલો છે. ઓછી ચોકસાઈવાળા વિસ્કોમીટર ધરાવતી સિસ્ટમ અથવા વિલંબિત લેબ પરિણામો પર આધાર રાખતી સિસ્ટમ પ્રતિક્રિયાશીલ રીતે કાર્ય કરે છે; તે સેટપોઇન્ટમાંથી વિચલન પહેલાથી જ આવી ગયા પછી શોધી કાઢે છે. ઓપરેટર અથવા સ્વચાલિત સિસ્ટમે પછી સુધારાત્મક કાર્યવાહી શરૂ કરવી આવશ્યક છે, જેના પરિણામે સ્પષ્ટીકરણ વિનાના ઉત્પાદન, સામગ્રીનો બગાડ અને ડાઉનટાઇમનો સમયગાળો આવે છે. તેનાથી વિપરીત, ઉચ્ચ-ચોકસાઈવાળી ઇનલાઇન સિસ્ટમ વાસ્તવિક સમયમાં સ્થિર, વિશ્વસનીય સિગ્નલ પ્રદાન કરે છે. આ નોંધપાત્ર વિચલન થાય તે પહેલાં સેટપોઇન્ટ જાળવવા માટે તાત્કાલિક, ચોક્કસ અને સ્વચાલિત ગોઠવણો માટે પરવાનગી આપે છે. આ સક્રિય ક્ષમતા ઉત્પાદન પરિવર્તનશીલતાને ઘટાડે છે, ખામીઓ ઘટાડે છે અને થ્રુપુટ અને ઉપજને મહત્તમ કરે છે, જે બધા સીધા અને હકારાત્મક રીતે નીચે લીટી પર અસર કરે છે.

૬.૦ આગામી સીમા: બુદ્ધિશાળી સિસ્ટમ્સ અને સેન્સર ફ્યુઝનનું સંકલન

ઉચ્ચ-ચોકસાઈ વિસ્કોમેટ્રીની સાચી સંભાવના સંપૂર્ણપણે સાકાર થાય છે જ્યારે ડેટાને હવે અલગ રીતે ગણવામાં આવતો નથી પરંતુ પ્રક્રિયા દેખરેખના મોટા, બુદ્ધિશાળી ઇકોસિસ્ટમમાં સંકલિત કરવામાં આવે છે.

૬.૧ ડેટા એકીકરણની શક્તિ

ઉચ્ચ-ચોકસાઈવાળા વિસ્કોમીટર્સ વ્યૂહાત્મક સંપત્તિ બની જાય છે જ્યારે તેમના ડેટાને તાપમાન, દબાણ અને પ્રવાહ દર જેવા અન્ય મહત્વપૂર્ણ પ્રક્રિયા ચલો સાથે જોડવામાં આવે છે. આ ડેટા એકીકરણ એકંદર સિસ્ટમ સ્થિતિનું વધુ વ્યાપક અને સચોટ ચિત્ર પ્રદાન કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઉચ્ચ-ચોકસાઈવાળા વિસ્કોમીટરને હકારાત્મક વિસ્થાપન ફ્લોમીટર સાથે જોડીને સંપૂર્ણ માસ ફ્લો માપન પ્રાપ્ત કરી શકાય છે, જે ફક્ત લિટરને બદલે કિલોગ્રામમાં બળતણ વપરાશનું વધુ વિશ્વસનીય માપ પ્રદાન કરે છે. આ સંકલિત ડેટા વધુ સૂક્ષ્મ અને સચોટ પરિમાણ ગોઠવણો માટે પરવાનગી આપે છે.

૬.૨ બુદ્ધિશાળી અલ્ગોરિધમ્સનો ઉદય

એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ અને મશીન લર્નિંગ (ML) સ્નિગ્ધતા ડેટાનું અર્થઘટન અને ઉપયોગ કેવી રીતે થાય છે તે બદલી રહ્યા છે. k-NN (k-નજીકના પાડોશી) અને SVM (સપોર્ટ વેક્ટર મશીન) જેવા ML અલ્ગોરિધમ્સને વિસ્કોમીટર ડેટા પર તાલીમ આપી શકાય છે જેથી નોંધપાત્ર ચોકસાઈ સાથે સ્નિગ્ધતાની ગણતરી કરી શકાય, એક અભ્યાસમાં અજાણ્યા પ્રવાહી માટે 98.9% સુધીની ચોકસાઈ પ્રાપ્ત થાય.

સરળ ગણતરી ઉપરાંત, સૌથી નોંધપાત્ર પ્રગતિ સેન્સર ફ્યુઝન દ્વારા આગાહી જાળવણી અને વિસંગતતા શોધમાં રહેલી છે. આ અભિગમમાં વિસ્કોમીટર, તાપમાન સેન્સર અને વાઇબ્રેશન મોનિટર સહિત બહુવિધ સ્ત્રોતોમાંથી ડેટાને જોડવાનો અને SFTI-LVAE ફ્રેમવર્ક જેવા ડીપ લર્નિંગ મોડેલ્સ સાથે તેનું વિશ્લેષણ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. આ મોડેલ સિસ્ટમ માટે સતત "સ્વાસ્થ્ય સૂચકાંક" બનાવે છે, જે ડેટામાં સૂક્ષ્મ, બહુવિધ ફેરફારોને અધોગતિના પ્રારંભિક સંકેતો સાથે સાંકળે છે. લુબ્રિકેટિંગ તેલ પરના એક અભ્યાસમાં દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે આ પદ્ધતિ 96.67% શોધ ચોકસાઈ અને શૂન્ય ખોટા એલાર્મ સાથે 6.47 કલાક અગાઉ લ્યુબ્રિકેશન નિષ્ફળતાની પ્રારંભિક ચેતવણી પ્રદાન કરી શકે છે.

૬.૩ નિયંત્રણથી આગાહી સુધી

બુદ્ધિશાળી અલ્ગોરિધમ્સનું એકીકરણ ઓપરેશનલ ફિલસૂફીમાં મૂળભૂત પરિવર્તનનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. પરંપરાગત સિસ્ટમ એ એક સરળ નિયંત્રણ લૂપ છે જે સ્નિગ્ધતામાં ફેરફાર પર પ્રતિક્રિયા આપે છે. જોકે, AI-સંચાલિત સિસ્ટમ, અન્ય સેન્સર ઇનપુટ્સ સાથે વ્યાપક સંદર્ભમાં વિસ્કોમીટર ડેટાનું વિશ્લેષણ કરે છે, સૂક્ષ્મ વલણોને ઓળખે છે જે માનવ ઓપરેટર અથવા સરળ અલ્ગોરિધમ દ્વારા ચૂકી જશે. સ્વચાલિત, પ્રતિક્રિયાશીલ સિસ્ટમથી આગાહીત્મક, બુદ્ધિશાળી સિસ્ટમમાં આ સંક્રમણ "સ્વાયત્ત જાળવણી" સક્ષમ કરે છે. તે ઓપરેટરની ભૂમિકાને પ્રતિક્રિયાશીલ મુશ્કેલીનિવારણથી વ્યૂહાત્મક દેખરેખ સુધી ઉન્નત કરે છે, જેના કારણે સિસ્ટમ ડાઉનટાઇમમાં નાટકીય ઘટાડો થાય છે, જાળવણી ખર્ચમાં ઘટાડો થાય છે અને ખર્ચાળ સાધનો માટે વધુ અસરકારક સેવા જીવન પ્રાપ્ત થાય છે.

૭.૦ ટેક્નો-ઇકોનોમિક વિશ્લેષણ: રોકાણનું સમર્થન અને ROI માળખું

૭.૧ માલિકીની કુલ કિંમત (TCO) વિશ્લેષણ

ઉચ્ચ-ચોકસાઈવાળા ઇનલાઇન વિસ્કોમીટર માટે પ્રારંભિક રોકાણ મૂળભૂત લેબ યુનિટ માટે આશરે $1,295 થી લઈને વ્યાવસાયિક-ગ્રેડ ઇનલાઇન સિસ્ટમ માટે $17,500 થી વધુ હોઈ શકે છે. જો કે, ઓછી પ્રવેશ કિંમતનો અર્થ ઓછો TCO હોવો જરૂરી નથી. વ્યાપક TCO વિશ્લેષણમાં સાધનોના સંપૂર્ણ જીવનચક્રનો સમાવેશ થવો જોઈએ, જેમાં પ્રારંભિક ખરીદી અને ઇન્સ્ટોલેશન ખર્ચ, ચાલુ જાળવણી આવશ્યકતાઓ, કેલિબ્રેશન આવર્તન અને પ્રક્રિયા ડાઉનટાઇમના સંભવિત ખર્ચનો સમાવેશ થાય છે. ઓછી જાળવણી અને લાંબા ગાળાની સ્થિરતા માટે રચાયેલ સિસ્ટમો, જેમ કે કોઈ ગતિશીલ ભાગો વિના, ઉચ્ચ પ્રારંભિક ખર્ચ હોવા છતાં તેમના કાર્યકારી જીવનકાળ દરમિયાન ઓછો TCO ઓફર કરી શકે છે.

૭.૨ રોકાણ પર વળતર (ROI) નું પ્રમાણ નક્કી કરવું

ઉચ્ચ-ચોકસાઈ સ્નિગ્ધતા નિયંત્રણમાં રોકાણ કરવા માટેનો ROI મૂર્ત, પરિમાણીય બચતના સંયોજન દ્વારા પ્રાપ્ત થાય છે.

• ઇંધણ અને ઊર્જા બચત: ફ્લીટ ઓપરેટરોના વાસ્તવિક દુનિયાના કેસ સ્ટડીઝ દર્શાવે છે કે એન્જિન ઓઇલ સ્નિગ્ધતાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાથી ઇંધણ ખર્ચમાં 1.5% થી 2.5% ઘટાડો થઈ શકે છે. આ એન્જિનમાં આંતરિક ઘર્ષણમાં ઘટાડો થવાને કારણે છે, જેના કારણે તેલ પંપ કરવા માટે ઓછી ઊર્જાની જરૂર પડે છે અને એકંદર ઇંધણ અર્થતંત્રમાં સુધારો થાય છે. આ સિદ્ધાંતો પાઇપલાઇન્સ અને રિફાઇનિંગ જેવા ઔદ્યોગિક એપ્લિકેશનોમાં સીધા અનુવાદ કરે છે, જ્યાં ક્રૂડ ઓઇલની સ્નિગ્ધતાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાથી પંપિંગ માટે ઊર્જા વપરાશ નોંધપાત્ર રીતે ઓછો થઈ શકે છે.

• સામગ્રીની બચત: ચોકસાઇ વિસ્કોમેટ્રી ખર્ચાળ સામગ્રીનો બગાડ ઘટાડે છે. ઉદાહરણ તરીકે, કોટિંગ એપ્લિકેશનમાં, કોટિંગ સામગ્રીના 2% જેટલા ઓછા બચત કરવાથી સાધનો માટે ટૂંકા વળતરનો સમયગાળો થઈ શકે છે.

• શ્રમ અને જાળવણી બચત: સ્વચાલિત સ્નિગ્ધતા નિયંત્રણ પ્રણાલીઓ મેન્યુઅલ પરીક્ષણ અને શ્રમ-સઘન ગોઠવણોની જરૂરિયાતને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડી શકે છે. એક કેસ સ્ટડીમાં એક કંપનીનો સમાવેશ થતો હતો જેણે સ્વચાલિત સિસ્ટમ સાથે તેમની પ્રક્રિયાને સ્થિર કરીને છ વ્યક્તિઓના ટચ-અપ ક્રૂને એક વ્યક્તિ સુધી ઘટાડી દીધો હતો. આ કર્મચારીઓને અન્ય, ઉચ્ચ-મૂલ્યના કાર્યો માટે મુક્ત કરે છે.

• ખામી ઘટાડો અને ઉપજમાં સુધારો: સ્નિગ્ધતાને ચુસ્તપણે નિયંત્રિત કરવાથી ખામીઓ અને વિશિષ્ટતાઓ વિનાના ઉત્પાદનોની ઘટનાઓ ઓછી થાય છે, જે ઉચ્ચ ઉપજ અને પુનઃકાર્ય અથવા ઉત્પાદન રિકોલના ખર્ચમાં ઘટાડો તરફ દોરી જાય છે.

૭.૩ કોષ્ટક ૩: ખર્ચ-લાભ વિશ્લેષણ: ROI મોડેલિંગ

આ માળખું ઉચ્ચ-ચોકસાઈ સ્નિગ્ધતા દેખરેખમાં રોકાણ કરવા માટેના નાણાકીય વાજબીપણાને માપે છે, જે મૂડી ખર્ચના નિર્ણયો માટે સ્પષ્ટ મોડેલ પૂરું પાડે છે.

ઇનલાઇન વિસ્કોમીટર્સની ચોકસાઈ એ કોઈ નાની ટેકનિકલ સ્પષ્ટીકરણ નથી પરંતુ તેલ અને ગેસ ઉદ્યોગમાં ઓપરેશનલ અને નાણાકીય કામગીરીનો મૂળભૂત નિર્ણાયક છે. વિશ્લેષણ સતત દર્શાવે છે કે પ્રતિક્રિયાશીલ, સુધારાત્મક ઓપરેશનલ મોડેલથી સક્રિય, વાસ્તવિક-સમય અને આખરે, આગાહીત્મક મોડેલ તરફ જવા માટે ઉચ્ચ-ચોકસાઈ સિસ્ટમ્સ આવશ્યક છે. આ પરિવર્તન નોંધપાત્ર ખર્ચ ઘટાડા, સુધારેલ ઉત્પાદન ગુણવત્તા અને ઉન્નત પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતા સહિત મૂર્ત, માત્રાત્મક લાભો આપે છે. સ્નિગ્ધતા દેખરેખનું ભવિષ્ય ઉચ્ચ-ચોકસાઇવાળા હાર્ડવેરના બુદ્ધિશાળી સોફ્ટવેર સાથેના સંકલનમાં રહેલું છે, જે ડેટા-સંચાલિત, સ્વાયત્ત પ્રક્રિયા નિયંત્રણના નવા યુગને સક્ષમ બનાવે છે.