एआई ने भारी मशीनरी के रखरखाव के तरीके में क्रांति ला दी है। घिसाव के पैटर्न और पर्यावरणीय कारकों का विश्लेषण करके, एआई उत्खनन ट्रैक के घिसाव का अनुमान लगाने में 92% की प्रभावशाली सटीकता प्राप्त करता है। यह सटीकता यूक्रेन के संघर्ष क्षेत्रों से एकत्रित वास्तविक दुनिया के आंकड़ों को एकीकृत करने से प्राप्त होती है। ये उच्च-तनाव वाले वातावरण इस बात की अनूठी जानकारी प्रदान करते हैं कि मशीनें चरम स्थितियों में कैसे काम करती हैं।

आपके लिए, इस तकनीक का मतलब है कम अप्रत्याशित ब्रेकडाउन और कम रखरखाव लागत।उत्खनन पटरियाँन केवल टूट-फूट की भविष्यवाणी करें, बल्कि विविध परिचालन परिदृश्यों के अनुकूल भी बनें, जिससे यह सुनिश्चित हो कि आपका उपकरण सबसे कठिन वातावरण में भी विश्वसनीय बना रहे।

चाबी छीनना

• एआई 92% सटीकता के साथ उत्खनन ट्रैक के घिसाव का अनुमान लगाता है। इससे अचानक होने वाली खराबी और मरम्मत की लागत कम हो जाती है।
• यूक्रेन के युद्ध क्षेत्रों से प्राप्त डेटा कठिन परिस्थितियों में मॉडल को काम करने में मदद करता है।
• मरम्मत की योजना पहले से बनाने से समस्याओं का शीघ्र पता लगने से महंगी देरी से बचा जा सकता है।
• एआई कई मशीनों की मदद कर सकता है, जिससे खनन और निर्माण कार्य बेहतर हो सकता है।
• एआई उपकरणों से अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए सुरक्षित डेटा प्रणालियाँ महत्वपूर्ण हैं।

एआई उत्खनन ट्रैक: मॉडल को समझना

AI मॉडल कैसे काम करता है

डेटा इनपुट और प्रीप्रोसेसिंग

आप सोच रहे होंगे कि एआई एक्सकेवेटर ट्रैक इतनी उच्च सटीकता कैसे प्राप्त करते हैं। यह प्रक्रिया विविध डेटा इनपुट एकत्र करने से शुरू होती है। इनमें ट्रैक घिसाव माप, संचालन के घंटे, मिट्टी के प्रकार और तापमान व आर्द्रता जैसी पर्यावरणीय स्थितियाँ शामिल हैं। प्रत्येक डेटा बिंदु को एकरूपता सुनिश्चित करने और शोर को दूर करने के लिए पूर्व-प्रसंस्करण से गुजरना पड़ता है। उदाहरण के लिए, सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके अनुपलब्ध मानों को भरा जाता है, और गलत अनुमानों को रोकने के लिए आउटलेयर की पहचान की जाती है। यह चरण सुनिश्चित करता है कि मॉडल को विश्लेषण के लिए स्वच्छ, विश्वसनीय डेटा प्राप्त हो।

प्रयुक्त मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

का मूलएआई उत्खनन ट्रैकइसका मूल सिद्धांत इसके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में निहित है। इंजीनियर सुपरवाइज्ड लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हैं, जहाँ मॉडल लेबल किए गए डेटासेट से सीखता है। रैंडम फ़ॉरेस्ट और ग्रेडिएंट बूस्टिंग जैसे एल्गोरिदम आमतौर पर चरों के बीच जटिल संबंधों को संभालने की अपनी क्षमता के कारण उपयोग किए जाते हैं। ये एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न का विश्लेषण करते हैं, जिससे मॉडल उल्लेखनीय सटीकता के साथ ट्रैक के घिसाव का अनुमान लगा सकता है।

प्रशिक्षण और सत्यापन

प्रशिक्षण प्रक्रिया और पुनरावृत्तियाँ

प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल पैटर्न और सहसंबंधों की पहचान करने के लिए हज़ारों डेटा नमूनों को संसाधित करता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति त्रुटियों को कम करके अपने पूर्वानुमानों को परिष्कृत करती है। इस पुनरावृत्त प्रक्रिया से आपको लाभ होता है क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक चक्र के साथ मॉडल अधिक सटीक होता जाए। इंजीनियर, मॉडल का परीक्षण अदृश्य डेटा पर करने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन जैसी तकनीकों का भी उपयोग करते हैं, जिससे इसकी विश्वसनीयता और बढ़ जाती है।

सत्यापन के माध्यम से सटीकता सुनिश्चित करना

मॉडल की सटीकता बनाए रखने में सत्यापन एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। पूर्वानुमानों की तुलना वास्तविक दुनिया के परिणामों से करके, इंजीनियर विसंगतियों को कम करने के लिए मॉडल को बेहतर बनाते हैं। यह कठोर सत्यापन सुनिश्चित करता है कि AI एक्सकेवेटर ट्रैक चुनौतीपूर्ण परिस्थितियों में भी विश्वसनीय परिणाम प्रदान करें।

मॉडल की मुख्य विशेषताएं

पूर्वानुमान क्षमताएं

एआई एक्सकेवेटर ट्रैक्स, ट्रैक के घिसाव का पूर्वानुमान लगाने में उत्कृष्ट हैं, इससे पहले कि यह गंभीर हो जाए। यह क्षमता आपको रखरखाव का समय पहले से निर्धारित करने और महंगे डाउनटाइम से बचने में मदद करती है। यह मॉडल उन सूक्ष्म घिसाव पैटर्न की पहचान करता है जो पारंपरिक तरीकों से अक्सर छूट जाते हैं, जिससे आपको मशीनरी के रखरखाव में महत्वपूर्ण लाभ मिलता है।

विविध वातावरणों के प्रति अनुकूलनशीलता

एआई एक्सकेवेटर ट्रैक्स की एक प्रमुख विशेषता उनकी अनुकूलन क्षमता है। चाहे आपका उपकरण शुष्क रेगिस्तानों में काम कर रहा हो या कीचड़ भरे संघर्ष क्षेत्रों में, मॉडल पर्यावरणीय कारकों के आधार पर अपने पूर्वानुमानों को समायोजित करता है। यह लचीलापन विभिन्न परिचालन परिदृश्यों में सटीक परिणाम सुनिश्चित करता है, जिससे यह वैश्विक उद्योगों के लिए एक मूल्यवान उपकरण बन जाता है।

यूक्रेन संघर्ष क्षेत्र फ़ील्ड डेटा की भूमिका

संघर्ष क्षेत्रों में डेटा संग्रह

डेटा के स्रोत

यूक्रेन जैसे संघर्ष क्षेत्रों में, डेटा संग्रह स्थल पर निगरानी और रिमोट सेंसिंग तकनीकों के संयोजन पर निर्भर करता है। फील्ड इंजीनियर रखरखाव जाँच के दौरान सीधे उत्खनन ट्रैक से घिसाव माप एकत्र करते हैं। ड्रोन और उपग्रह चित्र अतिरिक्त पर्यावरणीय डेटा प्रदान करते हैं, जैसे कि भू-भाग की स्थिति और मौसम के पैटर्न। ये विविध स्रोत सुनिश्चित करते हैं कि आपको एक व्यापक डेटासेट प्राप्त हो जो वास्तविक दुनिया की चुनौतियों को दर्शाता हो।

एकत्रित डेटा के प्रकार

एकत्र किए गए डेटा में विस्तृत पहनने के पैटर्न शामिल हैंरबर उत्खनन पटरियाँ, परिचालन घंटे, और सामने आने वाले भूभाग के प्रकार। तापमान में उतार-चढ़ाव, आर्द्रता के स्तर और मिट्टी की संरचना जैसे पर्यावरणीय कारकों को भी दर्ज किया जाता है। यह समग्र दृष्टिकोण एआई एक्सकेवेटर ट्रैक्स को यह विश्लेषण करने की अनुमति देता है कि विभिन्न चर कैसे परस्पर क्रिया करते हैं और ट्रैक के घिसाव को कैसे प्रभावित करते हैं।

डेटा संग्रह में चुनौतियाँ

उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों में परिचालन

संघर्ष क्षेत्र डेटा संग्रह के लिए गंभीर जोखिम प्रस्तुत करते हैं। आपको प्रतिबंधित पहुँच, अप्रत्याशित सुरक्षा खतरों और रसद संबंधी बाधाओं जैसी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। फ़ील्ड टीमें अक्सर खतरे को कम करने के लिए कड़ी समय-सीमा में काम करती हैं, जिससे एकत्रित डेटा की मात्रा सीमित हो सकती है।

डेटा की गुणवत्ता और स्थिरता बनाए रखना

ऐसे वातावरण में डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करना एक और चुनौती है। कठोर परिस्थितियों के कारण उपकरण खराब हो सकते हैं, जिससे अधूरी या गलत रीडिंग हो सकती है। इस समस्या से निपटने के लिए, इंजीनियर कठोर सत्यापन प्रोटोकॉल लागू करते हैं और डेटा की सटीकता की दोबारा जाँच करने के लिए अतिरिक्त प्रणालियों का उपयोग करते हैं।

संघर्ष क्षेत्र डेटा का अद्वितीय योगदान

कठोर पर्यावरणीय परिस्थितियों से अंतर्दृष्टि

संघर्ष क्षेत्रों से प्राप्त डेटा इस बात की जानकारी प्रदान करता है कि चरम स्थितियों में उत्खनन ट्रैक कैसे काम करते हैं। उदाहरण के लिए, घर्षणकारी मिट्टी या जमा देने वाले तापमान के लंबे समय तक संपर्क से ऐसे घिसाव पैटर्न का पता चलता है जिन्हें मानक डेटासेट अनदेखा कर सकते हैं। ये जानकारियाँ एआई उत्खनन ट्रैक्स की पूर्वानुमान क्षमताओं को बढ़ाती हैं।

उच्च-तनाव परिचालन परिदृश्य

संघर्ष क्षेत्र उच्च-तनाव वाले परिचालन परिदृश्यों का भी अनुकरण करते हैं, जैसे कि लंबे समय तक निरंतर उपयोग। यह डेटा मॉडल को चुनौतीपूर्ण वातावरणों के अनुकूल होने में मदद करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि अत्यधिक कार्यभार के बावजूद भी इसके पूर्वानुमान विश्वसनीय बने रहें।

एआई उत्खनन ट्रैक की पूर्वानुमान क्षमताओं का मूल्यांकन

माप सटीकता

92% सटीकता कैसे प्राप्त की गई

एआई एक्सकेवेटर ट्रैक्स की 92% सटीकता इसकी विशाल मात्रा में वास्तविक दुनिया के डेटा को संसाधित करने की क्षमता से उपजी है। यह मॉडल घिसाव के पैटर्न, पर्यावरणीय परिस्थितियों और परिचालन कारकों का विश्लेषण करके उन सहसंबंधों की पहचान करता है जो पारंपरिक तरीके अक्सर नज़रअंदाज़ कर देते हैं। इंजीनियर पूर्वानुमानों को परिष्कृत करने के लिए रैंडम फ़ॉरेस्ट और ग्रेडिएंट बूस्टिंग जैसी उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हैं। ये एल्गोरिदम जटिल डेटासेट को संभालने में उत्कृष्ट हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि मॉडल सटीक परिणाम प्रदान करे। कठोर सत्यापन प्रक्रियाएँ पूर्वानुमानों की वास्तविक परिणामों से तुलना करके सटीकता को और बढ़ाती हैं। यह पुनरावृत्त दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आप विश्वसनीय रखरखाव योजना के लिए मॉडल पर भरोसा कर सकते हैं।

पारंपरिक तरीकों से तुलना

ट्रैक घिसाव का अनुमान लगाने के पारंपरिक तरीके मैन्युअल निरीक्षण और ऐतिहासिक औसत पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। ये तरीके अक्सर अचानक पर्यावरणीय परिवर्तनों या अप्रत्याशित कार्यभार जैसे गतिशील कारकों को ध्यान में नहीं रख पाते। इसके विपरीत, एआई एक्सकेवेटर ट्रैक लगातार नए डेटा के अनुसार ढलते रहते हैं और वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करते हैं। यह अनुकूलनशीलता आपको सक्रिय निर्णय लेने में सक्षम बनाती है, जिससे महंगी खराबी का जोखिम कम होता है। पारंपरिक तकनीकों की तुलना में, एआई मॉडल सटीकता और दक्षता दोनों में उल्लेखनीय सुधार प्रदान करता है।

वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग

भारी मशीनरी के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव

एआई एक्सकेवेटर ट्रैक्स, खराब होने से पहले ही समस्याओं की पहचान करके पूर्वानुमानित रखरखाव में क्रांतिकारी बदलाव लाते हैं। आप अनियोजित डाउनटाइम से बचते हुए, इष्टतम समय पर मरम्मत का समय निर्धारित कर सकते हैं। यह सक्रिय दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आपके उपकरण, कठिन परिस्थितियों में भी, चालू रहें।

डाउनटाइम और मरम्मत लागत में कमी

उच्च सटीकता के साथ घिसाव का पूर्वानुमान लगाकर, यह मॉडल अप्रत्याशित खराबी को कम करता है। इससे डाउनटाइम कम होता है और मरम्मत की लागत कम होती है। समस्याओं का शीघ्र समाधान करके आप संसाधनों की बचत करते हैं और अपनी मशीनों का जीवनकाल बढ़ाते हैं।

सीमाएँ और भविष्य की दिशाएँ

मॉडल में सुधार के क्षेत्र

जबकि एआईखुदाई के निशानप्रभावशाली सटीकता प्राप्त करने के लिए, इसमें सुधार की गुंजाइश है। दुर्लभ घिसावट परिदृश्यों को संभालने के लिए अधिक विविध डेटासेट शामिल करने से मॉडल को लाभ हो सकता है। दीर्घकालिक घिसावट के रुझानों की भविष्यवाणी करने की इसकी क्षमता में वृद्धि से भी मूल्यवर्धन होगा।

बेहतर सामान्यीकरण के लिए डेटासेट का विस्तार

डेटासेट का विस्तार करके और अधिक वैश्विक परिवेशों को शामिल करने से मॉडल की अनुकूलन क्षमता में सुधार होगा। अत्यधिक गर्मी या उच्च-ऊंचाई वाले संचालन जैसी विशिष्ट परिस्थितियों वाले क्षेत्रों से प्राप्त डेटा, पूर्वानुमानों को सामान्य बनाने में मदद कर सकता है। यह विस्तार सुनिश्चित करता है कि मॉडल उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में प्रभावी बना रहे।

एआई-संचालित रखरखाव के व्यापक निहितार्थ

लागत बचत और दक्षता

रखरखाव लागत में कमी

एआई-संचालित रखरखाव आपके परिचालन खर्चों को काफ़ी कम कर देता है। टूट-फूट का पूर्वानुमान लगाकर और मरम्मत की समय-सारिणी को सक्रिय रूप से निर्धारित करके, आप महँगे आपातकालीन ब्रेकडाउन से बच सकते हैं। यह दृष्टिकोण बार-बार निरीक्षण और अनावश्यक पुर्जों के प्रतिस्थापन की आवश्यकता को कम करता है। उदाहरण के लिए, समय से पहले पटरियों को बदलने के बजाय, आप रखरखाव के लिए इष्टतम समय निर्धारित करने के लिए एआई पर भरोसा कर सकते हैं। यह सटीकता समय और धन दोनों बचाती है, जिससे आप संसाधनों का अधिक प्रभावी ढंग से आवंटन कर सकते हैं।

मशीनरी का जीवनकाल बढ़ाना

जब आप घिसाव की समस्याओं का जल्द समाधान करते हैं, तो आपकी मशीनें ज़्यादा कुशलता से काम करती हैं और ज़्यादा समय तक चलती हैं। एआई आपको उन सूक्ष्म घिसाव पैटर्न की पहचान करने में मदद करता है जो अन्यथा नज़रअंदाज़ हो सकते हैं। इन जानकारियों पर अमल करके, आप छोटी-छोटी समस्याओं को बड़ी समस्याओं में बदलने से रोकते हैं। यह सक्रिय देखभाल आपके उपकरणों की उम्र बढ़ाती है, जिससे निवेश पर ज़्यादा रिटर्न मिलता है। समय के साथ, इसका नतीजा कम प्रतिस्थापन और कम पूंजीगत व्यय के रूप में सामने आता है।

उत्खननकर्ताओं से परे अनुप्रयोग

अन्य भारी मशीनरी में उपयोग

एआई की पूर्वानुमान क्षमताएँ केवल उत्खनन मशीनों तक ही सीमित नहीं हैं। आप इसी तरह के मॉडल बुलडोज़र, क्रेन और लोडर जैसी अन्य भारी मशीनों पर भी लागू कर सकते हैं। ये मशीनें भी इसी तरह की घिसावट की चुनौतियों का सामना करती हैं, जो उन्हें एआई-संचालित रखरखाव के लिए आदर्श बनाती हैं। इस तकनीक को अपनाकर, आप अपने पूरे बेड़े की विश्वसनीयता और दक्षता बढ़ा सकते हैं।

अंतर-उद्योग क्षमता (जैसे, खनन, निर्माण)

एआई-संचालित रखरखाव विभिन्न उद्योगों में अपार संभावनाएं प्रदान करता है। खनन क्षेत्र में, जहाँ उपकरण कठोर परिस्थितियों में काम करते हैं, पूर्वानुमान मॉडल डाउनटाइम कम करने और सुरक्षा बढ़ाने में आपकी मदद करते हैं। निर्माण क्षेत्र में, एआई यह सुनिश्चित करता है कि महत्वपूर्ण परियोजनाओं के दौरान आपकी मशीनें चालू रहें। ये अनुप्रयोग दर्शाते हैं कि कैसे एआई विभिन्न क्षेत्रों में रखरखाव प्रक्रियाओं में क्रांति ला सकता है।

नैतिक और व्यावहारिक विचार

डेटा गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी चिंताएँ

जब आप एआई का उपयोग करते हैं, तो डेटा गोपनीयता एक महत्वपूर्ण चिंता का विषय बन जाती है। संवेदनशील परिचालन डेटा को अनधिकृत पहुँच से सुरक्षित रखना आवश्यक है। इस जानकारी की सुरक्षा के लिए आपको मज़बूत एन्क्रिप्शन और सुरक्षित संग्रहण समाधानों की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, डेटा सुरक्षा नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करता है कि आपके संचालन नैतिक और पारदर्शी रहें।

संघर्ष क्षेत्रों में एआई तैनात करने की चुनौतियाँ

संघर्ष क्षेत्रों में एआई की तैनाती अनूठी चुनौतियाँ प्रस्तुत करती है। उच्च जोखिम वाले वातावरण में सुसंगत डेटा एकत्र करना मुश्किल हो जाता है। आपको उपकरणों तक सीमित पहुँच और अस्थिर संचार नेटवर्क जैसी रसद संबंधी बाधाओं का भी सामना करना पड़ता है। इन बाधाओं के बावजूद, ऐसे वातावरण से प्राप्त अंतर्दृष्टि एआई मॉडल को बेहतर बनाने के लिए अमूल्य हैं।

बख्शीश:एआई-संचालित रखरखाव के लाभों को अधिकतम करने के लिए, सुरक्षित डेटा प्रबंधन प्रणालियों में निवेश करें और अपने संपूर्ण मशीनरी बेड़े में इसके अनुप्रयोगों का पता लगाएं।

एआई की भविष्यवाणी करने की क्षमताखुदाई रबर ट्रैक92% सटीकता के साथ पहनने की क्षमता, मशीनरी रखरखाव के आपके तरीके को पूरी तरह बदल देती है। यह उपलब्धि यूक्रेन के संघर्ष क्षेत्रों में एकत्रित आंकड़ों को एकीकृत करने से प्राप्त हुई है, जहाँ चरम परिस्थितियाँ अद्वितीय अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं। ये डेटासेट मॉडल को उच्च-तनाव वाले वातावरणों के अनुकूल होने में सक्षम बनाते हैं, जिससे विश्वसनीय पूर्वानुमान सुनिश्चित होते हैं।

इसके निहितार्थ उत्खनन मशीनों से आगे तक फैले हुए हैं। आप इस तकनीक को खनन और निर्माण जैसे उद्योगों में लागू कर सकते हैं, जिससे दक्षता में सुधार होगा और लागत कम होगी। जैसे-जैसे एआई विकसित होगा, भारी मशीनरी के रखरखाव में इसकी भूमिका और बढ़ेगी, जिससे आपको उपकरण प्रबंधन के लिए बेहतर और अधिक टिकाऊ समाधान मिलेंगे।

कुंजी ले जाएंएआई और वास्तविक दुनिया के डेटा का लाभ उठाकर, आप मशीनरी के प्रदर्शन और दीर्घायु को बनाए रखने में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

एआई एक्सकेवेटर ट्रैक्स को पारंपरिक तरीकों से अलग क्या बनाता है?

एआई एक्सकेवेटर ट्रैक वास्तविक समय के आंकड़ों का विश्लेषण करते हैं और बदलती परिस्थितियों के अनुसार ढल जाते हैं। पारंपरिक तरीके मैन्युअल निरीक्षण और ऐतिहासिक औसत पर निर्भर करते हैं, जिससे अक्सर सूक्ष्म घिसाव पैटर्न छूट जाते हैं। एआई सटीक, सक्रिय रखरखाव जानकारी प्रदान करता है, जिससे डाउनटाइम और मरम्मत लागत कम होती है।

92% सटीकता दर कितनी विश्वसनीय है?

92% सटीकता दर कठोर प्रशिक्षण और सत्यापन प्रक्रियाओं को दर्शाती है। इंजीनियर विश्वसनीय पूर्वानुमान सुनिश्चित करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम और वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करते हैं। यह विश्वसनीयता आपको अप्रत्याशित खराबी से बचने और रखरखाव की प्रभावी योजना बनाने में मदद करती है।

क्या एआईउत्खनन पटरियाँचरम वातावरण को कैसे संभालें?

हाँ, एआई एक्सकेवेटर ट्रैक विविध परिस्थितियों के अनुकूल होते हैं, जिनमें संघर्ष क्षेत्रों जैसे कठोर वातावरण भी शामिल हैं। यह मॉडल तापमान, मिट्टी के प्रकार और आर्द्रता जैसे पर्यावरणीय कारकों को शामिल करता है, जिससे परिचालन चुनौतियों के बावजूद सटीक पूर्वानुमान सुनिश्चित होते हैं।

यह तकनीक निर्माण के अलावा अन्य उद्योगों को किस प्रकार लाभ पहुंचाती है?

खनन और कृषि जैसे उद्योगों को मशीनरी के घिसाव से जुड़ी समान चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। एआई एक्सकेवेटर ट्रैक विभिन्न भारी उपकरणों के रखरखाव को अनुकूलित कर सकते हैं, दक्षता में सुधार कर सकते हैं और विभिन्न क्षेत्रों में लागत कम कर सकते हैं।

एआई एक्सकेवेटर ट्रैक्स की सीमाएँ क्या हैं?

इस मॉडल को दुर्लभ क्षति परिदृश्यों से निपटने के लिए विविध डेटासेट की आवश्यकता होती है। अत्यधिक गर्मी या ऊँचाई जैसे विशिष्ट वातावरणों को शामिल करने के लिए डेटा संग्रह का विस्तार करने से इसकी अनुकूलनशीलता और सटीकता में सुधार होगा।