ბოლოდროინდელ წლებში გაიზარდა კვლევების რაოდენობა, რომელიც ორიენტირებულია მაღალტექნოლოგიური ინსტრუმენტების ინტეგრირებაზე საწარმოო ინსპექტირების პროცესებში, განსაკუთრებით კი დეფექტების აღმოჩენაში. ეს შემაჯამებელი შეისწავლის ამ სფეროში მნიშვნელოვან განვითარებებს, მასში შედის IoT-გამიზნული ინსპექციის სისტემები და ბლოკჩეინის აპლიკაციები საწარმოო პროცესებში. რამდენიმე კვლევამ წარმატებით განახორციელა მანქანური სწავლების ტექნიკები, განსაკუთრებით კი განახლებული YOLO-v3 ალგორითმის გამოყენებით რეალური დროის დეფექტების აღმოჩენის მიზნით რკინის ფირნებზე, რაც იმედისმიცემელი სიზუსტის და აღდგენის მაჩვენებლების მიღწევას გულისხმობს. კიდევ ერთი კვლევა, რომელიც იყენებდა კონვოლუციურ ნეირონულ ქსელებს (CNN), გაამარტივა ცხელი რკინის ფირნების ზედაპირის ნაკლოვანებების ავტომატური ვინახვა, ხოლო CNN-SVM გაწვდილი მოდელი დაეხმარა ციფრული პოტენციური დაფების ნაკლოვანებების კლასიფიკაციას. ეს მანქანური სწავლების ტექნიკები მნიშვნელოვანი შედეგების მატარებელია ხარისხის კონტროლის გასაუმჯობესებლად, რაც გულისხმობს ნაკლოვანებების გამოვლენასა და გამოსწორებას წარმოებულ Goods-ზე. IoT სისტემების მიღება საწარმოო ინსპექციაში ასევე იზრდება, ეს რეალური დროის მონიტორინგისა და მონაცემთა შეგროვების შესაძლებლობის გამო. შემოთავაზებული IoT ჩარჩოებმა დემონსტრირება მოახდინა ნაკლოვანებების აღმოჩენის მაჩვენებლების ზრდისა და ხარისხის კონტროლის ხარჯების შემცირების შემთხვევაში, რაც მოიცავს ტექნოლოგიებს, როგორიცაა_edge computing და_cloud მომსახურება. გარდა ამისა, ბლოკჩეინის ტექნოლოგია გამოყენებულია მიწოდების ჯაჭვის გამჭირვალობის და მონაცემთა მთლიანობის გასაუმჯობესებლად, განსაკუთრებით ჭკვიანი წარმოების კონტექსტებში, სადაც იგი უსაფრთხოდ აგროვებს და გაზიარებს ინსპექციის მონაცემებს. ამ ტექნოლოგიების კომბინირებასთან დაკავშირებით, მკვლევარები დაიწყეს IoT და ბლოკჩეინის შორის სინერგიების შესწავლა საწარმოო პროცესების დამატებითი გაუმჯობესების მიზნით. ინდუსტრიულ IoT აპლიკაციებისთვის შეიქმნა უნიკალური ბლოკჩეინის არქიტექტურა, რომელიც მიმართულია მიწოდების ჯაჭვის რეგისტრაციის გაუმჯობესებაზე და ხარისხიანი ინსპექციების უზრუნველყოფაზე, ხოლო უსაფრთხოებისა და საიმედოობის საკითხებზე. ენერგოეფექტურობის თვალსაზრისით, უახლესი მიღწევები გვიჩვენებს ბლოკჩეინის რესურსების მოთხოვნებთან დაკავშირებულ გამოწვევებს, განსაკუთრებით კი შეთანხმების მექანიზმებში. გენერატიული მოწინააღმდეგე ქსელების განხორციელება ვიდეოსტრიმინგში უფრო მძიმე მედიის ინტერნეტის (IoMT) და მსუბუქი შეთანხმების პროტოკოლების ექსპერიმენტი consortium ბლოკჩეინებს გვიჩვენებს ძალისხმევას გაუმჯობესების სურვილზე და რესურსების მოხმარების შემცირებაზე. ამასთანავე, კვლევები, რომლებიც გაზიარების დაფუძნების მეთოდების ეფექტურობას იკვლევენ მედიის მანიპულაციის აღმოჩენისთვის და IoT გარემოში ოპტიმიზაციის ალგორითმების ინტეგრირებისთვის, მიუთითებენ სისტემის საიმედოობისა და ეფექტურობის ზრდაზე. ეს კვლევა ვაჩვენებთ უნიკალურ IoT-ბლოკჩეინის გადაწყვეტილებას ინვესტიციის დაკვეთის ნაკლოვანებების აღმოსაჩენად, რომლის წარმომადგენლობაც ResNet-ზე დაფუძნებული მანქანური სწავლების მოდელის გამოყენებაა, რომელიც ზუსტ მშვენიერობის განსაზღვრისა და ზომობრივ გაზომვასთან ერთად ბლოკჩეინისთვის უსაფრთხო მონაცემების შენახვას ითვალისწინებს. ამ ტექნოლოგიების ინტეგრაცია ხელს შეუწყობს რეალური დროის პროცესინგს, რეგისტრაციას და ხარისხის სტანდარტების დაცვას სხვადასხვა სექტორებში, მათ შორის automotive და строительстве. მონაცემთა შეგროვება და პროცესი IoT მოწყობილობა, რომელიც აღჭურვილია მაღალი რეზოლუციის კამერით, იღებს ინვესტიციის დაკვეთებს, რომლებიც აუმჯობესებენ გამოსახულების სუფთობას წინასამუშაო პროცესების საშუალებით, როგორიცაა ხმაურის შემცირება და გეომეტრიული რეგულაციები.

ჩაქრობის მიმდევრობა კეთდება ResNet მოდელის მიერ, ნაცვლებით ონკური ნიმუშების, კონტურების და ფერის ცვლილებების საფუძველზე ნაკლოვანებების გამოყოფას. სისტემა გაცნობს ნაკლოვანების მქონე დაურეგულირებლობის ცნობებს გრძელვადიანი კლასიფიკაციის საშუალებით, რაც ხარისხის კონტროლის მონდომებას აუმჯობესებს. მონაცემები ინახება ბლოკჩეინზე, რაც უზრუნველყოფს რომ იგი დაუნდგრებად და რეგისტრირებად დარჩეს, ხოლო საშუალებას იძლევა უბრალოდ შეგროვება და წვდომა. თითოეული ტრანზაქცია ვალიდდება შეთანხმების საშუალებებით, რაც უზრუნველყოფს მონაცემთა მთლიანობას ინსპექციის დროის განმავლობაში. ინსპექციის მოწყობილობა და ღრმა სწავლების მოდელი ნივთების ინსპექციის მოწყობილობა ახდენს პრეციზულ ტექნიკურ კომპონენტების კომბინაციას ეფექტური ნაკლოვანებების აღმოჩენისთვის და ზომისმომიჯვარებისთვის. ResNet ქართული არქიტექტურა ამცირებს ღრმა ნეირონული ქსელების inherent პრობლემებს, რომელიც კავშირს გავრცელებულ ინდივიდუალურ ბლოკებს იყენებს, რაც გაადვილებს იმ წარმატებული პროცესების ჩატარება, ნებისმიერ მოადგილეს. ResNet მოდელის სწავლების ტექნიკური სექრეტები მოიცავდა ადამის ოპტიმიზაციის ტექნოლოგიებს, მისაუბრები მრავალანალიზურ უტმის არჩევების მიმართ, და მონაცემების გაწვდვა მასში დამატებითი გადაწყვეტილების სექრეტებზე. მოდელი მკაცრად გამოცდილი იყო, élevée მაღალი F1-სკორები და სისტემის მომხმარებლური შედეგები, იმ წარმატებით სრულყოფილი დეფექტების განმასხვავებელ და ზომების განსაზღვრულ პროცესში. ბლოკჩეინის ინტეგრირება და საერთო შესრულება ჭკვიანი ხელშეკრულებები ავ자동ებენ გამჭვირვალობას და უსაფრთხოებას სისტემაში, ვალიდაცია და რეგისტრირება დეფექტური მონაცემების ბლოკჩეინზე რეალურ დროში. შესრულების შეფასება გამოავლინა მნიშვნელოვანი გაუმჯობესებები F1-სკორებისა და სხვა კრიტერიუმებზე შედარებით ტრადიციულ მეთოდებთან მიმართებაში, რაც აღნიშნავს IoT-ბლოკჩეინის ინტეგრირების ეფექტურობას. რეალური დროის პროცესი და შედეგები აჩვენებს რომ სისტემა რომელსაც პერსპექტიულ ქურთის გაკეთებისას მხოლოდ 2. 3 წამი საჭიროა, რაც მიუთითებს დიდ გადაცემაზე შესაფერისი მასშტაბური წარმოებისთვის. გარდა ამისა, კომპიუტაციის ეფექტურობა გაიზარდა Edge Computing-ის განხორციელების შედეგზე, ხოლო ბლოკჩეინის მონაცემების საქმიანობის შესაძლებლობებიდან მოყოლებული საშუალოთ, წვდილი და რეგისტრირებული ჩანაწერების სტაბილურობის ადექანსიას. მიუხედავად იმისა, რომ IoT-ბლოკჩეინის სისტემა ცხადყოფს საკმარისი უპირატესობებს, გამოწვევები რომლებსაც შეეხება მასშტაბირებას, რეგულირების კონტექსტებს, ენერგოეფექტურობას და არსებული სისტემების შესაბამის ინტეგრაციას მაინც რჩება. მომავალი გაუმჯობესებები მიმართული იქნება ენერგიის გამოყენებაში ოპტიმიზაციის ხის მიზნით, მასშტაბირების უფრო მაღალი მოცულობის გარემოებით და ძაბვის დაცვას ბევრ ინდუსტრიაში. დასკვნით, IoT და ბლოკჩეინის ტექნოლოგიების ინტეგრირება აღნიშნავს ტრანსფორმაციული განვითარების ნიშნები საწარმოო ინსპექციაში, დეფექტების აღმოჩენისა და ხარისხის უზრუნველყოფის გაუმჯობესების მიზნით. ოპერაციების გამჭვირვალობისა და პროცესების ეფექტურობის გააუმჯობესებით, ეს მოაცილებს გზას ისეთი განვითარებისათვის, რომლებიც მიმართულია Industry 4. 0-ის პრინციპებზე, ხაზგასმით აღნიშნავს უსაფრთხო, ინტელექტუალური და მდგრადი წარმოების გადაწყვეტილებების მთავარ მნიშვნელობას.