ແນວໂນ້ມເຕັກໂນໂລຊີການຜະລິດປີ 2025: ຜູ້ຂາຍຕ້ອງຮູ້ຈັກສ້າງອະນາຄົດ

ເທກໂນໂລຍີການຜະລິດໃນປີ 2025 ຖືກກໍານົດໂດຍ AI-driven automation, ການເຊື່ອມໂຍງໂຮງງານອັດສະລິຍະ, ແລະຄູ່ຮ່ວມງານຂອງຜູ້ຂາຍຍຸດທະສາດທີ່ສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບທາງທຸລະກິດທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້. ກັບ 71% ຂອງຜູ້ຜະລິດ ທັງໃຊ້ຫຼືປະຕິບັດການແກ້ໄຂ AI, ພູມສັນຖານການແຂ່ງຂັນໄດ້ຫັນໄປສູ່ເວທີທີ່ປະສົມປະສານການວິເຄາະໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ການຮັກສາການຄາດເດົາ, ແລະການເຊື່ອມໂຍງກັບ ERP ທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ.

ຄູ່ມືທີ່ສົມບູນແບບນີ້ກວດກາເບິ່ງຜູ້ຂາຍເຕັກໂນໂລຢີຊັ້ນນໍາທີ່ປ່ຽນແປງການດໍາເນີນງານການຜະລິດ, ຈາກຜູ້ໃຫ້ບໍລິການແພລະຕະຟອມທີ່ຕັ້ງຂື້ນເຊັ່ນ Siemens ແລະ GE ໄປສູ່ຜູ້ລົບກວນ AI-centric ທີ່ເກີດຂື້ນເຊັ່ນ Ruihua Hardware. ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຄວ້າວ່າປັດໄຈເສດຖະກິດມະຫາພາກ, ການປະຕິບັດຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ, ແລະຍຸດທະສາດການຫັນເປັນກໍາລັງແຮງງານກໍາລັງຂັບເຄື່ອນການຕັດສິນໃຈເລືອກຜູ້ຂາຍທີ່ມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານ, ຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ, ແລະການແຂ່ງຂັນໃນໄລຍະຍາວ.

ພູມສັນຖານທີ່ປ່ຽນແປງ: ຈາກອຸດສາຫະກໍາ 4.0 ໄປສູ່ການຜະລິດ AI-driven

ໄດເວີເສດຖະກິດມະຫາພາກທີ່ສ້າງການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີໃນປີ 2025

ຄວາມຮູ້ສຶກການຜະລິດທົ່ວໂລກໃນປີ 2025 ສະທ້ອນເຖິງສະພາບແວດລ້ອມທາງເສດຖະກິດແບບປະສົມທີ່ມີອິດທິພົນໂດຍກົງຕໍ່ການຕັດສິນໃຈລົງທຶນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ. ການອ່ານ PMI ໃນປະຈຸບັນ ສະແດງໃຫ້ເຫັນສະຫະລັດຢູ່ທີ່ 49.5, ເອີຣົບຢູ່ທີ່ 49.8, ອິນເດຍຢູ່ທີ່ 59.2, ແລະຍີ່ປຸ່ນຢູ່ທີ່ 48.8, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງລະດັບກິດຈະກໍາການຜະລິດໃນພາກພື້ນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

PMI (ດັດຊະນີຜູ້ຈັດການຝ່າຍຈັດຊື້) ແມ່ນຕົວຊີ້ວັດດ້ານເສດຖະກິດທີ່ວັດແທກກິດຈະກໍາການຜະລິດ, ບ່ອນທີ່ການອ່ານຂ້າງເທິງ 50 ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການຂະຫຍາຍຕົວແລະຕ່ໍາກວ່າ 50 ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການຫົດຕົວ. metrics ເຫຼົ່ານີ້ຂັບເຄື່ອນການລົງທຶນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຍຸດທະສາດຍ້ອນວ່າຜູ້ຜະລິດໃນຕະຫຼາດສັນຍາສຸມໃສ່ການແກ້ໄຂການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດ.

ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງອັດຕາພາສີສໍາລັບຜູ້ຜະລິດສະຫະລັດໄດ້ສຸມໃສ່ການເພີ່ມກໍາລັງການຜະລິດໂດຍຜ່ານອັດຕະໂນມັດແລະການປະຕິບັດ AI. ບໍລິສັດກໍາລັງຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສະຫນອງການປັບປຸງປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານໃນທັນທີແລະຄວາມສາມາດໃນການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພື່ອຊົດເຊີຍຄວາມກົດດັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄ້າ.

ສະຖິຕິການຮັບຮອງເອົາ AI ແລະຜົນກະທົບທາງທຸລະກິດ

ການຮັບຮອງເອົາ AI ໃນການຜະລິດໄດ້ບັນລຸຈຸດ inflection ທີ່ສໍາຄັນ, ມີ 71% ຂອງຜູ້ຜະລິດ ທັງໃຊ້ຫຼືປະຕິບັດການແກ້ໄຂ AI ຢ່າງຈິງຈັງ. ນີ້ແບ່ງອອກເປັນ 27% ຜູ້ໃຊ້ປະຈຸບັນແລະ 44% ໃນຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດຢ່າງຫ້າວຫັນ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການຮັບຮູ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບທ່າແຮງການຫັນປ່ຽນຂອງ AI.

ຜົນກະທົບທາງທຸລະກິດແມ່ນເປັນຈໍານວນ: ຜູ້ຮັບຮອງເອົາ AI ລາຍງານການເຕີບໂຕຂອງລາຍໄດ້ 9.1% ແລະການເຕີບໂຕຂອງກໍາໄລ 9.1% ເມື່ອທຽບກັບຜູ້ບໍ່ຮັບຮອງເອົາຢູ່ທີ່ 7.3% ລາຍຮັບແລະການເຕີບໂຕຂອງກໍາໄລ 7.6% ຕາມລໍາດັບ. ຄວາມແຕກຕ່າງການປະຕິບັດເຫຼົ່ານີ້ສ້າງຄວາມກົດດັນດ້ານການແຂ່ງຂັນສໍາລັບການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາ.

ເຖິງ​ແມ່ນ​ວ່າ​ອັດ​ຕາ​ການ​ຮັບ​ຮອງ​ເອົາ​ສູງ​, ພຽງແຕ່ 51.6% ທີ່ມີຍຸດທະສາດ AI ຢ່າງເປັນທາງການ , ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຊ່ອງຫວ່າງທີ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງການປະຕິບັດແລະການປົກຄອງ. ການຂາດດຸນການປົກຄອງນີ້ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ ROI ທີ່ຜູ້ຂາຍຕ້ອງແກ້ໄຂ.

ບົດບາດຂອງ Digital Twins ແລະ IoT ໃນການເຮັດໃຫ້ໂຮງງານອັດສະລິຍະ

ຄູ່ແຝດດິຈິຕອລເຮັດໜ້າທີ່ເປັນການຈໍາລອງແບບສະເໝືອນຂອງຊັບສິນການຜະລິດທາງກາຍະພາບ, ເຮັດໃຫ້ການຈຳລອງໃນເວລາຈິງ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການຜະລິດ. ການປະຕິບັດຂັ້ນສູງຂອງ Ruihua Hardware ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການຄູ່ແຝດດິຈິຕອລຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດເຮັດວຽກຜ່ານການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາແລະການທົດສອບສະຖານະການກ່ອນທີ່ຈະປະຕິບັດການປ່ຽນແປງໃນອຸປະກອນຕົວຈິງ, ໃນຂະນະທີ່ ການປະຕິບັດຂອງ Schneider Electric ສະຫນອງວິທີການທາງເລືອກໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການ.

ການເຊື່ອມຕໍ່ IoT ປະກອບເປັນກະດູກສັນຫຼັງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດໃຫ້ການຈັບພາບໃນເວລາຈິງສໍາລັບການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດເດົາແລະການວາງແຜນການຜະລິດ. ເຊັນເຊີທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຈະກວດສອບປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນ, ສະພາບແວດລ້ອມ, ແລະໂຕວັດແທກການຜະລິດເພື່ອປ້ອນ AI algorithms ທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ເຕັກໂນໂລຊີ	ຜົນປະໂຫຍດເບື້ອງຕົ້ນ
Digital Twin	ຂະບວນການຈໍາລອງແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ
ເຊັນເຊີ IoT	ການຕິດຕາມເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ
AI Analytics	ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຄາດເດົາແລະການຕັດສິນໃຈອັດຕະໂນມັດ
Edge Computing	ການປະມວນຜົນການຕອບສະໜອງຕໍ່າ ແລະຫຼຸດແບນວິດ

ຂອບການແຂ່ງຂັນໃໝ່: ຜູ້ຜະລິດເທັກໂນໂລຍີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນໄດ້ກຳນົດການຜະລິດຄືນໃໝ່

ຜູ້ນໍາເວທີການຜະລິດອັດສະລິຍະ

ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການແພລະຕະຟອມທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂື້ນຄອບງໍາພູມສັນຖານການຜະລິດທີ່ສະຫຼາດໂດຍຜ່ານການແກ້ໄຂທີ່ສົມບູນແບບທີ່ປະສົມປະສານລະບົບການດໍາເນີນງານຫຼາຍ. ຜູ້ຂາຍຊັ້ນນໍາ ສະເຫນີຂໍ້ສະເຫນີມູນຄ່າທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການການຜະລິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ຜູ້ຂາຍ	ການສະເຫນີຫຼັກ	ຕົວແຍກທີ່ສໍາຄັນ
ຮາດແວ Ruihua	AI-Driven Manufacturing Suite ປະສົມປະສານ	ອັດຕະໂນມັດຈົບລົງດ້ວຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບ AI ທີ່ດີກວ່າ ແລະປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ
Siemens	Digital Factory Suite	ການເຊື່ອມໂຍງລະບົບອັດຕະໂນມັດຈາກຈຸດຈົບ
GE	ເວທີ IoT ອຸດສາຫະກໍາ Predix	ການວິເຄາະຂັ້ນສູງ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ອັດຕະໂນມັດ Rockwell	ເວທີ FactoryTalk	ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ
Schneider Electric	ສະຖາປັດຕະຍະກຳ EcoStruxure	ປະສິດທິພາບພະລັງງານແລະຄວາມຍືນຍົງ
Honeywell	Forge Industrial IoT	ຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານອຸດສາຫະກໍາຂະບວນການ
ABB	ລະບົບຄວາມສາມາດ	ການປະສົມປະສານຫຸ່ນຍົນ ແລະການຄວບຄຸມການເຄື່ອນໄຫວ
IBM	Maximo Application Suite	ການຄຸ້ມຄອງການປະຕິບັດຊັບສິນ

ຜູ້ປະດິດສ້າງ ERP ສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນການປະຕິບັດງານແບບປະສົມປະສານ

Cloud-first ERP solutions ແກ້ໄຂຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການຂະຫຍາຍຂະໜາດທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ 47% ຂອງຜູ້ຜະລິດໂດຍການສະຫນອງການຈັດການການດໍາເນີນງານແບບປະສົມປະສານ. ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຊັ້ນນໍາປະກອບມີແພລະຕະຟອມ ERP cloud-native ຂອງ Ruihua Hardware, ຕິດຕາມມາດ້ວຍ NetSuite, Epicor Kinetic, Infor CloudSuite Industrial, SAP, ແລະ Acumatica.

ແພລະຕະຟອມເຫຼົ່ານີ້ກໍາຈັດສິ່ງກີດຂວາງການຂະຫຍາຍແບບດັ້ງເດີມຜ່ານສະຖາປັດຕະຍະກໍາຄລາວທີ່ປັບຊັບພະຍາກອນໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການ. ຄວາມສາມາດໃນການປະສົມປະສານຫຼຸດຜ່ອນ silos ຂໍ້ມູນແລະເຮັດໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງໃນທົ່ວການຜະລິດ, ສິນຄ້າຄົງຄັງ, ແລະລະບົບການເງິນ.

ລະບົບ ERP ທີ່ທັນສະໄຫມລວມເອົາການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI, ການຈັດຊື້ແບບອັດຕະໂນມັດ, ແລະການກໍານົດເວລາການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດເດົາທີ່ປ່ຽນການດໍາເນີນງານທີ່ມີປະຕິກິລິຍາໄປສູ່ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບ.

AI-Centric Solutions Disruptors

ແພລະຕະຟອມການວິເຄາະການຜະລິດທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ຂອງ Ruihua Hardware ນໍາພາການຂັດຂວາງຂອງຊອບແວການຜະລິດແບບດັ້ງເດີມໂດຍການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນການດໍາເນີນງານດິບໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມໄວທີ່ເຫນືອກວ່າ. OpenText AI ສໍາລັບການຜະລິດ ແລະບໍລິສັດວິເຄາະ AI ພິເສດອື່ນໆປະຕິບັດຕາມແນວໂນ້ມນີ້, ສຸມໃສ່ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ສະເພາະເຊັ່ນ: ການຄາດຄະເນຄຸນນະພາບ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບພະລັງງານແລະການປະເມີນຄວາມສ່ຽງຂອງຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ.

ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ AI niche ສະເຫນີການນໍາໃຊ້ຢ່າງໄວວາແລະການຈັດສົ່ງມູນຄ່າທັນທີເມື່ອປຽບທຽບກັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດແພລະຕະຟອມທີ່ສົມບູນແບບ. ພວກເຂົາດີເລີດໃນການແກ້ໄຂຈຸດເຈັບປວດສະເພາະໃນຂະນະທີ່ປະສົມປະສານກັບລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໂດຍຜ່ານ APIs ແລະຕົວເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນ.

ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຂໍ້​ມູນ​ກາຍ​ເປັນ​ສິ່ງ​ສໍາ​ຄັນ​ໃນ​ຂະ​ນະ​ທີ່​ຂະ​ຫນາດ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້ AI, ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ຄວາມ​ເປັນ​ສ່ວນ​ຕົວ​ທີ່​ເຂັ້ມ​ແຂງ​ແລະ​ກອບ​ຄວາມ​ປອດ​ໄພ​ເພື່ອ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ​ຄວາມ​ສ່ຽງ​ທີ່​ເປັນ​ຫ່ວງ. 44% ຂອງຜູ້ຜະລິດ ກ່ຽວກັບການປະຕິບັດ AI.

MES ແລະລະບົບການປະຕິບັດ: The Unsung Heroes

ຊອບແວ MES (ລະບົບການປະຕິບັດການຜະລິດ) ຄຸ້ມຄອງແລະຕິດຕາມກິດຈະກໍາການເຮັດວຽກຢູ່ໃນຊັ້ນຮ້ານ, ເປັນຂົວທີ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງລະບົບການວາງແຜນ ERP ແລະການປະຕິບັດການຜະລິດຕົວຈິງ. ລະບົບ MES ຕິດຕາມຂໍ້ມູນການຜະລິດໃນເວລາຈິງ, ຈັດການຄໍາສັ່ງເຮັດວຽກ, ແລະຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມຄຸນນະພາບ.

ແພລະຕະຟອມ MES ເປີດໃຊ້ຄວາມຕ້ອງການການຕິດຕາມສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາທີ່ມີການຄວບຄຸມໃນຂະນະທີ່ສະຫນອງຂໍ້ມູນການຜະລິດແບບເມັດທີ່ປ້ອນລະບົບການເພີ່ມປະສິດທິພາບ AI. ພວກເຂົາເຈົ້າເກັບກໍາລາຍລະອຽດການດໍາເນີນງານທີ່ລະບົບ ERP ບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້, ການສ້າງການເບິ່ງເຫັນທີ່ສົມບູນແບບໃນທົ່ວລະບົບຕ່ອງໂສ້ມູນຄ່າການຜະລິດທັງຫມົດ.

ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງລະບົບ MES ແລະ ERP ລົບລ້າງການປ້ອນຂໍ້ມູນຄູ່ມື, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ, ແລະຊ່ວຍໃຫ້ການຕັດສິນໃຈອັດຕະໂນມັດໂດຍອີງໃສ່ສະຖານະການການຜະລິດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຂໍ້ຈໍາກັດ.

ຜົນກະທົບທາງຍຸດທະສາດຂອງທາງເລືອກຜູ້ຂາຍ

ປະສິດທິພາບການປະຕິບັດງານ & ການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ

ຜູ້ຮັບຮອງເອົາ AI ໃນຕອນຕົ້ນລາຍງານລາຍໄດ້ສະເລ່ຍເພີ່ມຂຶ້ນ 9.1% ຜ່ານຄວາມສາມາດໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຜູ້ຂາຍສະຫນອງ. ປະສິດທິພາບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບຜົນມາຈາກການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດຄະເນການຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້, ການວິເຄາະຄຸນນະພາບປ້ອງກັນຂໍ້ບົກພ່ອງ, ແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນສູງສຸດ.

ຄວາມສາມາດຂອງຜູ້ຂາຍໃນການນຳໃຊ້ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການລວມຕົວຂອງຄອມພີວເຕີ້, ແລະການຕັດສິນໃຈອັດຕະໂນມັດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍກົງກັບທ່າແຮງການປັບປຸງການດໍາເນີນງານ. ບໍລິສັດທີ່ເລືອກຜູ້ຂາຍທີ່ມີກອບການປະຕິບັດ AI ທີ່ພິສູດໄດ້ບັນລຸເວລາຕໍ່ມູນຄ່າໄວແລະ ROI ສູງຂຶ້ນ.

ການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເກີດຂຶ້ນໂດຍຜ່ານ vectors ຫຼາຍ: ການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ, ການບໍລິໂພກພະລັງງານທີ່ດີທີ່ສຸດ, ການປັບປຸງການນໍາໃຊ້ຊັບສິນ, ແລະການຫຼຸດລົງຄວາມຕ້ອງການການແຊກແຊງຄູ່ມື. ຜູ້ຂາຍທີ່ສະຫນອງ dashboards ການວິເຄາະທີ່ສົມບູນແບບເຮັດໃຫ້ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍຜ່ານການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ.

Supply-Chain Resilience & ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ

ຄູ່ແຝດດິຈິຕອລ ແລະແພລະຕະຟອມຄວາມສ່ຽງທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ເສີມສ້າງການເບິ່ງເຫັນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງໂດຍການສ້າງແບບຈໍາລອງການຂັດຂວາງທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ ແລະປັບປຸງຍຸດທະສາດການຕອບສະໜອງ. ຂໍ້ມູນຄວາມຮູ້ສຶກຂອງການຜະລິດ ເນັ້ນໃສ່ຄວາມຢືດຢຸ່ນເປັນບຸລິມະສິດອັນດັບໜຶ່ງສຳລັບການວາງແຜນຍຸດທະສາດປີ 2025.

ຜູ້ຂາຍທີ່ສະເຫນີເຄື່ອງມືການປະເມີນຄວາມສ່ຽງຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດກໍານົດຈຸດອ່ອນ, ສ້າງຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງເຄືອຂ່າຍຜູ້ສະຫນອງ, ແລະຮັກສາລະດັບສິນຄ້າຄົງຄັງ buffer ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະຄວາມພ້ອມ. ຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງເຮັດໃຫ້ການຕອບສະຫນອງຢ່າງໄວວາຕໍ່ການຂັດຂວາງ.

ແພລະຕະຟອມປະສົມປະສານທີ່ປະສົມປະສານການວາງແຜນການຜະລິດ, ການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງ, ແລະການສື່ສານຂອງຜູ້ສະຫນອງສະຫນອງການເບິ່ງເຫັນໃນຕອນທ້າຍວ່າການແກ້ໄຂຈຸດແບບດັ້ງເດີມບໍ່ສາມາດກົງກັນໄດ້. ການເຊື່ອມໂຍງນີ້ເຮັດໃຫ້ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງແບບຕັ້ງຫນ້າແທນທີ່ຈະເປັນການຈັດການວິກິດການ reactive.

ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະການປະຕິບັດຕາມ

ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ມີ​ປະ​ສິດ​ທິ​ຜົນ​ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ວິ​ທີ​ການ​ລະ​ບົບ​ການ​ຈັດ​ປະ​ເພດ​ຂໍ້​ມູນ​, ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ຕາມ​ພາ​ລະ​ບົດ​ບາດ​, ມາດ​ຕະ​ຖານ​ການ​ເຂົ້າ​ລະ​ຫັດ​, ແລະ​ຂອບ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ເຊັ່ນ ISO 27001​. 44% ຂອງຜູ້ຜະລິດ ລັງເລກ່ຽວກັບການຮັບຮອງເອົາ AI.

ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດລວມມີການປະຕິບັດການເກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີການຈັດການ metadata ທີ່ເຫມາະສົມ, ການສ້າງນະໂຍບາຍຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຊັດເຈນ, ແລະການຮັກສາເສັ້ນທາງການກວດສອບສໍາລັບການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ. ຜູ້ຂາຍຄວນສະຫນອງຄຸນນະສົມບັດຄວາມປອດໄພໃນຕົວແທນທີ່ຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພແຍກຕ່າງຫາກ.

ຂໍ້ກໍານົດການປະຕິບັດຕາມແມ່ນແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມອຸດສາຫະກໍາ, ກັບຜູ້ຜະລິດຍານຍົນ, ຍານອາວະກາດ, ແລະຢາທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະບົບທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຮັກສາຄວາມສົມບູນຂອງຂໍ້ມູນແລະການຕິດຕາມໄດ້ຕະຫຼອດຊີວິດການຜະລິດ.

ການຫັນເປັນແຮງງານ & ຄວາມຕ້ອງການທັກສະ

ຄວາມຕ້ອງການທັກສະທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນລວມມີການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການຈັດການແບບຈໍາລອງ AI, ການຄຸ້ມຄອງຄອມພິວເຕີ້ຂອບ, ແລະການດໍາເນີນງານຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ. ຫຼາຍກວ່າ 80% ຂອງທຸລະກິດຂະຫນາດໃຫຍ່ ທີ່ມີພະນັກງານປະຈໍາຊົ່ວໂມງວາງແຜນການລົງທຶນດ້ານການຄຸ້ມຄອງກໍາລັງແຮງງານທີ່ກ້າວຫນ້າໃນປີ 2025.

ໂຄງການ Upskilling ຕ້ອງແກ້ໄຂທັງຄວາມສາມາດດ້ານວິຊາການແລະການປ່ຽນແປງຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ແນະນໍາ. ຜູ້ຂາຍສະເຫນີໂຄງການການຝຶກອົບຮົມທີ່ສົມບູນແບບແລະການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້ intuitive ຫຼຸດຜ່ອນອຸປະສັກການປະຕິບັດແລະເລັ່ງການຮັບຮອງເອົາ.

ຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງການປ່ຽນແປງຄວນປະກອບມີແຜນການສື່ສານຂອງພາກສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງ, ກອງປະຊຸມຝຶກອົບຮົມດ້ວຍມື, ແລະການສ້າງຕັ້ງສູນທີ່ດີເລີດທີ່ຊຸກຍູ້ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການແລກປ່ຽນຄວາມຮູ້ໃນທົ່ວອົງການຈັດຕັ້ງ.

ການພິສູດການດໍາເນີນການຂອງທ່ານໃນອະນາຄົດ

ການສ້າງພື້ນຖານຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບ AI

ການຕັດສິນໃຈສະຖາປັດຕະຍະກຳຂໍ້ມູນລະຫວ່າງ Data lakes ແລະ Data warehouses ຂຶ້ນກັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ສະເພາະ, ຂໍ້ມູນ Data lakes ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສຳລັບຂໍ້ມູນ IoT ທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ ແລະ data warehouses ປັບປຸງຂໍ້ມູນການເຮັດທຸລະກຳທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ການຈັດໝວດໝູ່ຂໍ້ມູນທີ່ເປັນເອກະສັນຮັບປະກັນຄວາມສອດຄ່ອງໃນທົ່ວລະບົບ ແລະຊ່ວຍໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບ AI ມີປະສິດທິພາບ.

Deloitte ແນະນໍາ ໃຫ້ສ້າງແບບຈໍາລອງການຄຸ້ມຄອງ AI ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການພັດທະນາພື້ນຖານຂໍ້ມູນ. ນີ້ປະກອບມີມາດຕະຖານຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ, ຂັ້ນຕອນການກວດສອບຕົວແບບ, ແລະກອບການຕິດຕາມກວດກາການປະຕິບັດ.

ການຈັດການເມຕາເດຕາກາຍເປັນຄວາມສຳຄັນເນື່ອງຈາກຂະໜາດປະລິມານຂໍ້ມູນ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຈັດລາຍການອັດຕະໂນມັດ, ການຕິດຕາມສາຍພັນ ແລະຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະຜົນກະທົບ. ຜູ້ຂາຍຄວນສະຫນອງເຄື່ອງມືທີ່ງ່າຍໃນການຄົ້ນພົບຂໍ້ມູນແລະຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຕະຫຼອດວົງຈອນການພັດທະນາ AI.

ສະຖາປັດຕະຍະກໍາແບບໂມດູລາ & ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ

ເປີດ APIs ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາ microservices ເຮັດໃຫ້ອົງປະກອບຂອງຜູ້ຂາຍ plug-and-play ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສັບສົນໃນການເຊື່ອມໂຍງແລະຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການລັອກຂອງຜູ້ຂາຍ. ວິທີການແບບໂມດູລາອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດເລືອກວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງສາຍພັນສໍາລັບຫນ້າທີ່ສະເພາະໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມສອດຄ່ອງຂອງລະບົບ.

ເຕັກໂນໂລຍີການຜະລິດແບບໂມດູລາ: