ແນວໂນ້ມການຜະລິດ 2025: AI, AIROMATIATE, ແລະການສະຫນອງຄວາມຢືດຢຸ່ນ

ການຜະລິດໃນປີ 2025 ຈະຖືກກໍານົດໂດຍສາມຄວາມສາມາດທີ່ສໍາຄັນ: ການເຊື່ອມໂຍງ AI, ການອັດຕະໂນມັດ, ແລະການສະຫນອງຄວາມຢືດຢຸ່ນ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບໍ່ມີການຍົກລະດັບທາງເລືອກອື່ນແຕ່ຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການຢູ່ລອດໃນການແຂ່ງຂັນທີ່ມີການແຂ່ງຂັນ. ນໍາ 89% ຂອງຜູ້ຜະລິດວາງແຜນການເຊື່ອມໂຍງ AI ແລະຄວາມເຄັ່ງຕຶງດ້ານທໍລະນີສາດໄດ້ຟື້ນຟູລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງໂລກ, ບໍລິສັດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງດ້ານການຮັບຮອງເອົາ. ການເຊື່ອມໂຍງກັບຂອບຄອມພິວເຕີ້ຂອບ, ຫຸ່ນຍົນທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້, ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍການສ້າງໂອກາດທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການສຶກສາໃນຂະນະທີ່ກໍາລັງສ້າງຄວາມຕ້ານທານຕໍ່ຕ້ານການລົບກວນໃນອະນາຄົດ.

ຄວາມເປັນທໍາທາງຍຸດທະສາດ: ເປັນຫຍັງ AI, ການອັດຕະໂນມັດ, ແລະຄວາມຕ້ານທານບໍ່ເປັນທາງເລືອກອີກຕໍ່ໄປ

ພູມສັນຖານການຜະລິດໄດ້ຍ້າຍຈາກການເບິ່ງ AI ແລະອັດຕະໂນມັດຄືກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນອະນາຄົດໃນການຮັບຮູ້ພວກມັນເປັນສິ່ງທີ່ຈໍາເປັນໃນທັນທີ. ການຫັນເປັນນີ້ແມ່ນຖືກຂັບເຄື່ອນໂດຍຫລາຍກໍາລັງທີ່ປ່ຽນແປງທີ່ເຮັດໃຫ້ການຜະລິດການຜະລິດແບບດັ້ງເດີມບໍ່ພຽງພໍສໍາລັບ 2025 ແລະຕໍ່ໄປ.

ຄວາມເຄັ່ງຕຶງດ້ານພູມສາດ, ການຂາດແຄນການສະຫນອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະພາບແວດລ້ອມ, ແລະຜົນກະທົບທີ່ຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງວິກິດການໂລກທີ່ຜ່ານມາໄດ້ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ກໍາລັງກໍານົດຄວາມຢູ່ລອດຂອງຕະຫຼາດ. ການຄົ້ນຄ້ວາສະແດງໃຫ້ເຫັນ 89% ຂອງຜູ້ຜະລິດກໍາລັງວາງແຜນທີ່ຈະລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນເຄືອຂ່າຍການຜະລິດຂອງພວກເຂົາ, ເປັນສັນຍານໃຫ້ຜູ້ນໍາດູດເອົາອຸດສາຫະກໍາຈາກ Laggards.

ຄວາມກົດດັນດ້ານການແຂ່ງຂັນຈາກຜູ້ນໍາດ້ານອັດຕະໂນມັດຈາກ ABB, Siemens, ແລະ Fanuc ແມ່ນເພີ່ມຂື້ນຍ້ອນວ່າບໍລິສັດເຫຼົ່ານີ້ເລັ່ງການເລື່ອນຂອງພວກເຂົາແລະຈັບພາບສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດຈາກຄູ່ແຂ່ງທີ່ເຄື່ອນໄຫວ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການທີ່ສົມບູນແບບຂອງຮາດແວຂອງ Ruihua ໃຫ້ກັບຜູ້ຜະລິດຂະຫນາດກາງທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງເສັ້ນທາງທີ່ມີຂະຫນາດກາງເພື່ອແຂ່ງຂັນກັບຜູ້ທີ່ມີເປົ້າຫມາຍທີ່ມີປະສິດຕິຜົນໂດຍຜ່ານການວິທີແກ້ໄຂທີ່ມີປະສິດຕິຜົນ. ຜູ້ຜະລິດຂະຫນາດກາງປະເຊີນກັບຈຸດຕັດສິນທີ່ສໍາຄັນ: ລົງທຶນໃນຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ດຽວນີ້ຫລືຄວາມສ່ຽງຈະກາຍເປັນຄວາມຄາດຫວັງຂອງລູກຄ້າສໍາລັບຄຸນນະພາບ, ແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຈະສືບຕໍ່ເພີ່ມຂື້ນ.

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການສະຫນອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການລົບກວນໄດ້ກາຍເປັນຄວາມເຈັບປວດທີ່ຈະແຈ້ງ, ກັບ ອັດຕາການຂົນສົ່ງ transpacific ແລະການຜະລິດທີ່ແຜ່ຂະຫຍາຍໄດ້ຊັກຊ້າຊັກຊ້າໃຫ້ບໍລິສັດຮັບຮອງເອົາ 'ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງຄວາມຢືດຢຸ່ນ '. ການປ່ຽນແປງນີ້ຮັບຮູ້ວ່າການຊົດເຊີຍແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແມ່ນລາຄາຖືກກວ່າການດູດຊຶມຜົນກະທົບຢ່າງເຕັມທີ່ຂອງຄວາມວຸ້ນວາຍຂອງອະນາຄົດ.

ການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ເກີດຂື້ນໃນຖານະເປັນຜູ້ທີ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສໍາຄັນໃນສະພາບແວດລ້ອມນີ້. ການປະຕິບັດນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການໃຊ້ວິເຄາະການວິເຄາະທີ່ແທ້ຈິງແລະຮູບແບບການຄາດເດົາເພື່ອແນະນໍາທາງເລືອກໃນການດໍາເນີນງານ, ເຄື່ອນຍ້າຍໄປໃນການຈັດການກັບຄວາມສໍາເລັດທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຕັ້ງໃຈ ບໍລິສັດຊ່ວຍໃຫ້ມີຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ລາຍງານການປັບປຸງທີ່ສໍາຄັນໃນປະສິດທິພາບ, ຄຸນນະພາບ, ແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ.

ຄົນຂັບຕະຫລາດແລະຄວາມກົດດັນດ້ານການແຂ່ງຂັນ

ສີ່ແນວໂນ້ມທີ່ສໍາຄັນແມ່ນການປ່ຽນແປງການຜະລິດສໍາລັບປີ 2025:

• AI ການເຊື່ອມໂຍງ : ສູດການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການຄວບຄຸມທີ່ມີຄຸນນະພາບ, ແລະການບໍາລຸງຮັກສາ

• ອັດຕະໂນມັດອຸດສາຫະກໍາ : ຫຸ່ນຍົນແບບພິເສດແລະ COBots ທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໄດ້, ການຜະລິດປັບຕົວ

• ຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງທ້ອງຖິ່ນ : ຍຸດທະສາດການຊອກຫາພາກພື້ນຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາອາໄສການເພິ່ງພາຜູ້ສະຫນອງທີ່ຫ່າງໄກ

• ຄວາມຕ້ອງການດ້ານພະລັງງານ AI-Drime : SMART Systems ການດຸ່ນດ່ຽງປະສິດທິພາບການຜະລິດດ້ວຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານ

ການລິເລີ່ມຂອງຄູ່ແຂ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຮີບດ່ວນຂອງການຫັນປ່ຽນນີ້. ABB ແມ່ນ 2025 ໂດລາສະຫະລັດອາເມລິກາສຸມໃສ່ການອັດຕະໂນມັດທີ່ເປີດໃຊ້ງານ AI, ໃນຂະນະທີ່ Siemens 'Production Productions AIB, ການລົງທືນເຫລົ່ານີ້ສ້າງຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ແຂ່ງຂັນ.

ຄວາມສ່ຽງຂອງການກະຕຸ້ນ: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການລົບກວນ

ຜົນກະທົບດ້ານການເງິນຂອງຄວາມອ່ອນແອຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງໄດ້ເຮັດໃຫ້ມີການປ່ຽນແປງຍຸດທະສາດຢ່າງກວ້າງຂວາງ. 57% ຂອງບໍລິສັດອຸດສາຫະກໍາຈີນກໍາລັງຮັບຮອງເອົາ 'ຜູ້ສະຫນອງ + ຜູ້ສະຫນອງ + 1 ' 1 '1 ( '

ຂໍ້ບົກຜ່ອງດ້ານລະບົບຕ່ອງໂສ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງຂອງພວກເຂົາໃນການດໍາເນີນງານ, ໂດຍມີການຂົນສົ່ງທີ່ຫຼຸດລົງແລະສ່ວນປະກອບທີ່ກໍານົດການປິດການຜະລິດໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາ. ບໍລິສັດທີ່ບໍ່ມີເຄືອຂ່າຍການສະຫນອງທີ່ມີຄວາມລະອຽດບໍ່ພຽງແຕ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປະຕິບັດງານທັນທີເທົ່ານັ້ນແຕ່ຍັງມີການເຊາະເຈື່ອນສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດຍາວນານ.

ການຕັດສິນໃຈທີ່ຜັກດັນຂໍ້ມູນເປັນຜູ້ທີ່ແຕກຕ່າງ

ການວິເຄາະການຄາດເດົາເປັນຕົວແທນຂອງການນໍາໃຊ້ພາກປະຕິບັດຂອງ AI ໃນການຜະລິດການຕັດສິນໃຈ. ເທັກໂນໂລຢີນີ້ວິເຄາະຮູບແບບປະຫວັດສາດແລະຂໍ້ມູນເວລາທີ່ໃຊ້ເວລາໃນການຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອຸປະກອນ, ບັນຫາທີ່ມີຄຸນນະພາບ, ແລະການຜະລິດແລະການຜະລິດທີ່ມີຄຸນນະພາບກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂື້ນ. ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ແບບປົກກະຕິກ່ຽວຂ້ອງກັບການຊອກຄົ້ນຫາໃນເວລາຈິງ, ບ່ອນທີ່ລະບົບວິໄສທັດຂອງຄອມພິວເຕີກໍານົດບັນຫາທີ່ມີຄຸນນະພາບຫຼັງຈາກເກີດຂື້ນໂດຍມີຄວາມຄືບຫນ້າຜ່ານສາຍການຜະລິດ.

ການວິເຄາະ Ai-Enabled ສົ່ງຜົນປະໂຫຍດທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນການລະບາຍແລະປັບປຸງກໍາໄລໂດຍຜ່ານການຈັດສັນຊັບສິນທີ່ດີທີ່ສຸດແລະການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ.

AI ແລະຮາດແວ: ກະດູກສັນຫຼັງໃຫມ່ຂອງໂຮງງານສະໂມສອນ Smart

ຄອມພິວເຕີ້ຂອບໄດ້ກາຍເປັນພື້ນຖານຂອງການຜະລິດທີ່ສະຫຼາດ, ເຮັດໃຫ້ການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ໃກ້ກັບແຫຼ່ງເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຄວາມສາມາດໃນການຕອບໂຕ້ດ່ວນ. ການຄວບຄຸມຂອບຂອງແຂບເປັນຫນ່ວຍບໍລິການຮາດແວທີ່ມີຢູ່ໃນພື້ນທີ່ໃນຊັ້ນບໍລິການໂດຍກົງໃນຊັ້ນຮ້ານ, ການລົບລ້າງຄວາມອ່ອນໂຍນຂອງລະບົບທີ່ອີງໃສ່ເມຄ.

ການຮັກສາການຄາດຄະເນທີ່ໃຊ້ໃນການເຄື່ອນໄຫວ AI ເປັນຕົວແທນຫນຶ່ງໃນການນໍາໃຊ້ທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ສຸດຂອງຄອມພິວເຕີ້ຂອບ, ປ່ຽນຍຸດທະສາດການບໍາລຸງຮັກສາຈາກການແຊກແຊງກໍານົດເວລາ. ການຫັນເປັນນີ້ຫຼຸດຜ່ອນການຫຼຸດລົງຂອງການວາງແຜນໃນຂະນະທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈັດສັນຊັບພະຍາຍາມຊັບພະຍາກອນ.

ຮາດແວ Ruihua ນໍາຫນ້າຕະຫຼາດໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໂຄງລ່າງທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການໂຮງງານທີ່ມີຄວາມສຸກໂດຍຜ່ານຕົວເຊັນເຊີ ທາງແກ້ໄຂຂອງພວກເຮົາທີ່ມີສະເຫນີຕໍ່ຄູ່ແຂ່ງທີ່ມີສະຕິໃນການສະເຫນີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນການເຊື່ອມໂຍງ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການເປັນເຈົ້າຂອງ.

ການວິເຄາະຄອມພິວເຕີ້ຂອບແລະການວິເຄາະເວລາຈິງ

ເວລາສໍາລັບການຕອບສະຫນອງການຕອບຮັບທີ່ມີຄຸນນະພາບໃນການຄວບຄຸມທີ່ມີຄຸນນະພາບ. ປະໂຫຍດອັນອົດທົນນີ້ແມ່ນສໍາຄັນທີ່ສຸດສໍາລັບການສະຫມັກເຊັ່ນການກວດກາວິໄສທັດທີ່ມີຄວາມໄວສູງແລະການຄວບຄຸມຂັ້ນຕອນໃນຄວາມໄວສູງ.

ສະຖານທີ່ປະມວນຜົນ	latency ປົກກະຕິ	ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ດີທີ່ສຸດ
ແຂບ / on--pre	<1ms	ການຄວບຄຸມເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ລະບົບຄວາມປອດໄພ
ການປຸງແຕ່ງເມຄ	50-200ms	ການວິເຄາະປະຫວັດສາດ, ການລາຍງານ
ລູກປະສົມ	1-10ms	ການວິເຄາະຄາດຄະເນ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ

AI-enabload ບໍາລຸງຮັກສາການຄາດເດົາ

ການບໍາລຸງຮັກສາການຄາດເດົາແມ່ນປ່ຽນຈາກການກໍານົດເວລາ - ໂດຍອີງໃສ່ຍຸດທະກໍາທີ່ ໃຊ້ໃນການໃຊ້ຂໍ້ມູນແລະການຮຽນຮູ້ຂອງອຸປະກອນເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫລວຂອງອຸປະກອນກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂື້ນ. ວິທີການນີ້ປົກກະຕິຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃນການສ້ອມແປງ (MTTR) ໂດຍ 30-50% ໂດຍຜ່ານການແຊກແຊງໃນຕົ້ນແລະການຮັກສາການຮັກສາທີ່ດີທີ່ສຸດ.

ສູດທີ່ມີປະສິດທິຜົນສໍາລັບການບໍາລຸງຮັກສາ AI-Dribren ສະແດງໃຫ້ເຫັນການປັບປຸງທີ່ສໍາຄັນ: Mettr recuctions - ປະຕິບັດການສຶກສາລະບົບເຕືອນໄພ AI, ໂດຍອີງໃສ່ການສຶກສາຄະດີ AI, ໂດຍອີງໃສ່ການສຶກສາຄະດີທີ່ມີປະສິດຕິພາບ.

ພາລະບົດບາດຂອງຮາດແວ Ruihua: solyors, ຜູ້ຄວບຄຸມຂອບ, ແລະເວທີ iOT ອຸດສາຫະກໍາ

Ruihua Hardware ສະຫນັບສະຫນູນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໂຮງງານທີ່ສະຫຼາດໂດຍຜ່ານສາມປະເພດສິນຄ້າຫຼັກທີ່ສົ່ງຜົນງານທີ່ດີກວ່າໃຫ້ທຽບໃສ່ກັບວິທີແກ້ໄຂແບບດັ້ງເດີມ:

1. ແກັບ ອຸດສາຫະກໍາຂອງ

2. ເຄື່ອງຄວບຄຸມແຂບ : GPU-enable Hardware ສໍາລັບການປຸງແຕ່ງແລະການປຸງແຕ່ງທີ່ໃຊ້ເວລາໃນການປຸງແຕ່ງແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງອຸດສາຫະກໍາ

3. ແພລະຕະຟອມ IOT : ຂໍ້ມູນທີ່ເປັນເອກະພາບ, ການວິເຄາະ dashboards, ແລະ API ການເຊື່ອມໂຍງສໍາລັບການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບທີ່ບໍ່ມີລະບົບແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ບໍ່ເຫມາະສົມ

ການນໍາໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂຂອງ Ruihua ທີ່ຜ່ານມາໄດ້ສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການຫຼຸດຜ່ອນ 35% ໃນການຊອກຫາຂໍ້ບົກພ່ອງແລະການສະແດງຜົນປະໂຫຍດທີ່ເຫມາະສົມຂອງລະບົບເຄື່ອງຄອມພິວເຕີແບບປະສົມປະສານແລະເກີນອຸດສາຫະກໍາປົກກະຕິ.

ອັດຕະໂນມັດໄດ້ກໍານົດ: ຈາກຫຸ່ນຍົນທີ່ມີກໍານົດເພື່ອປັບຕົວ, ລະບົບພະລັງງານ - ປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານ

ອັດຕະໂນມັດການຜະລິດທີ່ທັນສະໄຫມໄດ້ພັດທະນານອກເຫນືອຈາກຫຸ່ນຍົນເສັ້ນທາງແບບດັ້ງເດີມເພື່ອຮັບເອົາ Cobots ທີ່ມີການຮ່ວມມືທີ່ຮຽນຮູ້ແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບການປ່ຽນແປງຄວາມຕ້ອງການການຜະລິດ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ລວມເຂົ້າຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນຂະນະທີ່ປະກອບເປັນລະບົບການຄວບຄຸມພະລັງງານທີ່ຫຼຸດລົງ 15-20% ທຽບໃສ່ອັດຕະໂນມັດທໍາມະດາ.

ວິວັດທະນາການນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດຕອບຮັບຢ່າງໄວວາຕໍ່ການປ່ຽນແປງຂອງຜະລິດຕະພັນແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງຕະຫຼາດໃນຂະນະທີ່ຮັກສາປະສິດທິພາບໃນການດໍາເນີນງານແລະເປົ້າຫມາຍຄວາມຍືນຍົງ.

ຫຸ່ນຍົນທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ແລະ COBots ຮ່ວມມື

COBOT (ຫຸ່ນຍົນຮ່ວມມື) ຖືກອອກແບບໃຫ້ເຮັດວຽກຢ່າງປອດໄພພ້ອມກັບລະບົບຄວາມປອດໄພທີ່ມີຄວາມປອດໄພແລະ AI-drivend ທີ່ສາມາດເຮັດວຽກທີ່ມີຄວາມປອດໄພໂດຍບໍ່ມີສິ່ງກີດຂວາງດ້ານຄວາມປອດໄພ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ດີເລີດໃນການວາງແຜນ Pathning Path ທີ່ມີຄວາມລະອຽດແລະມີວິໄສທັດ, ປັບປຸງການເຄື່ອນໄຫວຂອງພວກເຂົາໂດຍອີງໃສ່ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ໃຊ້ເວລາໃນເວລາຈິງ.

COBOTS ຮຽນຮູ້ຈາກການປະທ້ວງຂອງມະນຸດແລະສາມາດ reprogrammed ສໍາລັບວຽກງານໃຫມ່, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເຫມາະສໍາລັບຜູ້ຜະລິດທີ່ມີສາຍຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຫຼືມີການປ່ຽນແປງເລື້ອຍໆ. ຄວາມສາມາດປັບຕົວຂອງພວກເຂົາຫຼຸດຜ່ອນເວລາການຕັ້ງຄ່າແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນໂດຍລວມ.

ອັດຕະໂນມັດພະລັງງານທີ່ດີທີ່ສຸດ

Ai algorithms ສາມາດເຮັດໃຫ້ຄວາມໄວໃນການຜະລິດໄດ້ສະຫລາດກັບການຊົມໃຊ້ພະລັງງານ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງມໍເຕີ, ລະບົບຄວາມຮ້ອນ, ແລະການໃຊ້ອາກາດທີ່ບີບອັດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການແລະພະລັງງານທີ່ແທ້ຈິງ. ການປະສົມປະສານຂອງ AI ແລະປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານນີ້ ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດຮັກສາການຜະລິດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານແລະຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມ.

ລະບົບການກໍານົດເວລາທີ່ສະຫຼາດສາມາດປ່ຽນການປະຕິບັດງານພະລັງງານໃນຊົ່ວໂມງທີ່ສູງສຸດໃນເວລາທີ່ອັດຕາໄຟຟ້າຕ່ໍາກວ່າ, ເຮັດໃຫ້ມີລາຄາປະຕິບັດງານໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍຄ່າ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງສາຍການຜະລິດການຜະລິດແບບ AI

ຜູ້ຜະລິດສ່ວນປະກອບລົດຍົນທີ່ມີຂະຫນາດກາງປະກອບມີຂະບວນການເພີ່ມປະສິດທິພາບ AI-Drime ກັບຜົນໄດ້ຮັບຕໍ່ໄປນີ້:

ການປະຕິບັດພື້ນຖານ :

• ອັດຕາການຂູດ 12% ຍ້ອນການປ່ຽນແປງທີ່ມີຄຸນນະພາບ

• ພະລັງງານ 8% overrun ຈາກການກໍານົດເວລາທີ່ບໍ່ມີປະສິດຕິພາບ

ການແຊກແຊງ :

• AI-Powered Schediller

• ການປັບຕົວເຂົ້າກັບການນໍາພາວິໄສທັດ

• ການຕິດຕາມກວດກາທີ່ມີເວລາໃນເວລາຈິງ

ຜົນໄດ້ຮັບຫຼັງຈາກ 6 ເດືອນ :

• ອັດຕາການຂູດຫຼຸດລົງເປັນ 4% ໂດຍຜ່ານການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບການຄາດເດົາ

• ການບໍລິໂພກພະລັງງານຫຼຸດລົງໂດຍ 18% ຜ່ານການກໍານົດເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດ

• ປະສິດທິຜົນຂອງອຸປະກອນໂດຍລວມໄດ້ຮັບການປັບປຸງໃຫ້ດີຂື້ນ 22%

ການກໍ່ສ້າງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງທີ່ມີຢູ່, ທ້ອງຖິ່ນທີ່ມີການສະຫນອງທີ່ມີຢູ່ໃນກະແສຂໍ້ມູນທີ່ສະຫຼາດ

ຍຸດທະສາດ 'ຜູ້ສະຫນອງ + 1 ' ແນວທາງນີ້ຕ້ອງມີການພັດທະນາແລະການປະສົມປະສານທີ່ລະມັດລະວັງແຕ່ໃຫ້ຄວາມຕ້ານທານທີ່ຈໍາເປັນແກ່ຄວາມຢືດຢຸ່ນ.

ເຕັກໂນໂລຍີຄູ່ແຝດດິຈິຕອລຊ່ວຍໃຫ້ການສະຫນອງຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງທີ່ສຸດໂດຍການສ້າງແບບຈໍາລອງຂອງເຄືອຂ່າຍສະຫນອງທີ່ມີການປັບປຸງໃນເວລາຈິງ. ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຫມາຍດີຈີຕອນຈາກຫລາຍແຫຼ່ງຕ່າງໆເພື່ອສະຫນອງຄວາມສາມາດໃນການຊອກຫາແບບຈໍາລອງແລະສະຖານະການທີ່ສົມບູນແບບ.

ເຕັກໂນໂລຢີ BlockChain ຊ່ວຍຍົກສູງຄວາມປອດໄພໃນການສະຫນອງການບັນທຶກການເຮັດທຸລະກໍາທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງແລະປັບປຸງຄວາມລະອຽດໃນການແກ້ໄຂ, ປັບປຸງຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃນລະຫວ່າງຄູ່ຮ່ວມງານ.

ຜູ້ສະຫນອງ - ບວກກັບຍຸດທະສາດຫນຶ່ງ

ປະຕິບັດຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຜູ້ສະຫນອງທີ່ມີປະສິດຕິຜົນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການທີ່ເປັນລະບົບ:

1. ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງ : ກໍານົດສ່ວນປະກອບທີ່ສໍາຄັນແລະການເພິ່ງພາອາໄສແຫຼ່ງດຽວ

2. ຄຸນວຸດທິຂອງຜູ້ສະຫນອງ : ພັດທະນາຜູ້ສະຫນອງຜູ້ສະຫນອງຮອງຂັ້ນສອງແລະມາດຕະຖານປະຕິບັດຕາມ

3. ການເຊື່ອມໂຍງ : ລວມເອົາຜູ້ສະຫນອງສໍາຮອງເຂົ້າໃນການຈັດຊື້ວຽກງານການຈັດຊື້ແລະລະບົບ ERP

4. ການກວດສອບເປັນປົກກະຕິ : ຮັກສາຄວາມສໍາພັນແລະຄວາມສາມາດຂອງຜູ້ສະຫນອງໂດຍຜ່ານການປະເມີນຜົນທີ່ກໍາລັງດໍາເນີນຢູ່

5. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນສັນຍາ : ຂໍ້ຕົກລົງໂຄງສ້າງເຮັດໃຫ້ການຂະຫຍາຍການຂະຫຍາຍຢ່າງໄວວາເມື່ອຈໍາເປັນ

ຄູ່ແຝດດິຈິຕອສໍາລັບການສະຫນອງຕ່ອງໂສ້ການເບິ່ງເຫັນ

ລະບົບ Twin Digital Systems ລວມເອົາຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍແບບລວມທັງ solders iot, ອາຫານ ERP, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການການຂົນສົ່ງເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງຕ່ອງໂສ້ທີ່ສົມບູນ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ສະຖານະການ, ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດທົດສອບຜົນກະທົບຂອງການລົບກວນທີ່ອາດເກີດຂື້ນແລະເພີ່ມປະສິດຕິຜົນຍຸດຕິທໍາຂອງການຕອບໂຕ້.

ຜົນໄດ້ຮັບລວມມີການຕິດຕາມສິນຄ້າຄົງຄັງໃນເວລາຈິງ, ແລະແຈ້ງເຕືອນແບບອັດຕະໂນມັດສໍາລັບບັນຫາການສະຫນອງທີ່ມີທ່າແຮງ, ແທນທີ່ຈະມີການເຄື່ອນໄຫວຫຼາຍກ່ວາການຄຸ້ມຄອງຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງທີ່ມີປະຕິກິລິຍາ.

ການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນ Bloodchain & Secure

ງານເຮັດວຽກງານ BlockChain ເປັນຜູ້ນໍາໃຊ້ທີ່ແຈກຢາຍໃຫ້ບັນທຶກການເຮັດທຸລະກິດທີ່ບໍ່ສຸພາບໃນຫລາຍຝ່າຍ, ສ້າງເສັ້ນທາງກວດສອບການກວດສອບຄວາມສາມາດພິສູດໄດ້. ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ສະຫນອງໃຫ້ຫຼາຍປະໂຫຍດສໍາຄັນ:

• ຄວາມບໍ່ສະຖຽນລະພາບ : ການເບິ່ງເຫັນຄົບຖ້ວນສົມບູນຂອງຕົ້ນກໍາເນີດສ່ວນປະກອບແລະການຈັດການ

• ບັນທຶກຫຼັກຖານສະແດງຄວາມສາມັກຄີ : ເອກະສານຕ້ານອະທິບາຍຂອງໃບຢັ້ງຢືນຄຸນນະພາບແລະການປະຕິບັດຕາມຄຸນນະພາບ

• ການຕັ້ງຖິ່ນຖານໄວຂື້ນ : ການເຮັດສັນຍາທີ່ສະຫຼາດແບບອັດຕະໂນມັດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຊັກຊ້າໃນການຈ່າຍເງິນ

• ຄວາມໄວ້ວາງໃຈທີ່ເພີ່ມຂື້ນ : ການເບິ່ງເຫັນທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນຫຼຸດຜ່ອນການຂັດແຍ້ງແລະປັບປຸງການຮ່ວມມື

ແຜນທີ່ເປັນເສັ້ນທາງສໍາລັບຜູ້ຜະລິດຂະຫນາດກາງ: ROI, ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ, ແລະການຂະຫຍາຍແບບຍືນຍົງ

ການປະຕິບັດທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ມີຄວາມສົມດຸນການລົງທືນກັບຜົນຕອບແທນໃນຂະນະທີ່ການເຕີບໂຕໃນອະນາຄົດ. ກອບນີ້ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາພາກປະຕິບັດຕົວຈິງສໍາລັບການປະເມີນໂຄງການ, ການຈັດການທີ່ຖືກເລື່ອນເວລາ, ແລະຮັບປະກັນຄວາມຍືນຍົງໃນໄລຍະຍາວ.

ກໍລະນີທຸລະກິດແລະການວັດແທກໂຣໂບ

ການວັດແທກທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການປະເມີນການລົງທືນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີການຜະລິດ:

• Capex ທຽບກັບເງິນຝາກປະຢັດ OPEX : TIG REAM TIGHT OPROW SALGAW SAVITE EABLE ມີໃຫ້ເກີນ 20% ພາຍໃນ 3 ປີ

• ການຫຼຸດຜ່ອນ MTTR : ​​ມາດຕະການຫຼຸດລົງຫຼຸດລົງຕະຫຼອດການຜ່ານການບໍາລຸງຮັກສາ

• ອັດຕາການຫຼຸດລົງ : ປະລິມານການປັບປຸງຄຸນນະພາບແລະການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ

• ການຫລີກລ້ຽງພະລັງງານ : ຄິດໄລ່ເງິນຝາກປະຢັດຈາກການບໍລິໂພກພະລັງງານທີ່ດີທີ່ສຸດ

ແນະນໍາໃຫ້ໃຊ້ແບບຈໍາລອງໃນປະຈຸບັນຂອງສຸດທິ (NPV) ທີ່ມີຂອບເຂດ 5 ປີເພື່ອບັນຊີເຕັກໂນໂລຢີວິວັດທະນາການເຕັກໂນໂລຢີແລະການຂູດຮີດຕະຫຼອດເວລາ.

ໄລຍະການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໄລຍະໄກ

ໄລຍະທີ 1: ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການທົດລອງ (3-6 ເດືອນ)

• ນໍາໃຊ້ໃນສາຍການຜະລິດດຽວ

• ສຸມໃສ່ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະຄອມພິວເຕີ້ຂອບ

• ສ້າງການວັດແທກພື້ນຖານແລະການວັດແທກ ROI

ໄລຍະທີ 2: ການຂະຫຍາຍແລະການເຊື່ອມໂຍງ (6-12 ເດືອນ)

• ຂະຫຍາຍໄປຍັງສາຍການຜະລິດທີ່ຢູ່ຕິດກັນ

• ປະສົມປະສານກັບ ERP ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແລະ MEs Systems

• ພັດທະນາຄວາມຊໍານານພາຍໃນແລະໂຄງການຝຶກອົບຮົມ

ໄລຍະທີ 3: Rollout ວິສາຫະກິດ (12-24 ເດືອນ)

• ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ກວ້າງຂວາງບໍລິສັດ

• ເພີ່ມ digital ຄູ່ແຝດແລະຄວາມສາມາດ blockchain

• ສ້າງຂະບວນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ

ການພິສູດໃນອະນາຄົດໂດຍຜ່ານສະຖາປັດຕະຍະກໍາແບບໂມດ

ການອອກແບບຮາດແວແບບໂມດູນຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັບ Plug-and-play ແລະຍົກລະດັບລະບົບງ່າຍໂດຍບໍ່ມີການປ່ຽນແປງພື້ນຖານໂຄງລ່າງ. ຊອບແວ APIS ໃຫ້ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນການລວມເອົາຄວາມສາມາດໃຫມ່ໃນຂະນະທີ່ພວກມັນມີ.

ການຮັບຮອງເອົາມາດຕະຖານເປີດເຊັ່ນ OPC UA ປ້ອງກັນຜູ້ຂາຍລັອກແລະຮັບປະກັນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ກັບການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີໃນອະນາຄົດ, ປົກປ້ອງມູນຄ່າການລົງທືນໃນໄລຍະຍາວໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ. ການປ່ຽນແປງການຜະລິດຂອງປີ 2025 ນໍາສະເຫນີທັງກາລະໂອກາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນແລະສິ່ງທ້າທາຍທີ່ມີຢູ່. ບໍລິສັດທີ່ຮັບເອົາການເຊື່ອມໂຍງ AI, ອັດຕະໂນມັດອັດຕະໂນມັດ, ແລະຄວາມຢືດຢຸ່ນ ການປ່ຽນແປງຂອງການປຽບທຽບຄອມພິວເຕີ້, ຫຸ່ນຍົນທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້, ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບຂີ່ບໍ່ແມ່ນສະຖານະການໃນອະນາຄົດທີ່ຫ່າງໄກແຕ່ມີຄວາມເປັນຈິງໃນການປ່ຽນແປງການແຂ່ງຂັນອຸດສາຫະກໍາ. ຄວາມສໍາເລັດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຄື່ອນຍ້າຍໄປສູ່ໂຄງການທົດລອງທີ່ເປັນລະບົບເປັນລະບົບ, ສະຫນັບສະຫນູນໂດຍສະຖາປັດຕະຍະກໍາແບບໂມເລກຸນແລະຂອບເຂດ ROI. ຄໍາຖາມແມ່ນບໍ່ວ່າຈະຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້, ແຕ່ວ່າມັນສາມາດປະສົມປະສານໄດ້ຢ່າງໄວວາແລະມີປະສິດຕິຜົນໃນການເກັບໂອກາດຕະຫຼາດໃນຂະນະທີ່ຕ້ານທານກັບຄວາມຢືດຢຸ່ນໃນອະນາຄົດ.

ຄໍາຖາມທີ່ມັກຖາມເລື້ອຍໆ

ຜູ້ຜະລິດສາມາດປະເມີນຜົນໂຄງການອັດຕະໂນມັດຂອງ Ai-Driven ໄດ້ແນວໃດ?

ຄິດໄລ່ ROI ໂດຍການປຽບທຽບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງຫມົດຂອງການເປັນເຈົ້າຂອງ (Capex, opex, ການຝຶກອົບຮົມ) ທຽບໃສ່ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຫຼຸດລົງ, ອັດຕາການຂູດຕ່ໍາ, ແລະການປະຫຍັດພະລັງງານ. ສຸມໃສ່ການ metrics ເຊັ່ນ Mettra ຫຼຸດລົງ mett (30-50% ປົກກະຕິ), ການປັບປຸງອັດຕາການປັບປຸງ, ແລະການຫລີກລ້ຽງການໃຊ້ຈ່າຍດ້ານພະລັງງານ. ໃຊ້ NPV Models ທີ່ມີຂອບເຂດ 5 ປີແລະຜົນກະທົບເປົ້າຫມາຍເກີນ 20% ພາຍໃນ 3 ປີ. Ruihua Hardware ຂອງ Hardware ໃຫ້ Dashboards ທີ່ເປັນເອກະພາບທີ່ຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດການປະຕິບັດທີ່ສໍາຄັນເຫຼົ່ານີ້, ເຮັດໃຫ້ການວັດແທກ ROI ທີ່ຖືກຕ້ອງໃນລະບົບລິເລີ່ມ.

ມີບາດກ້າວອັນໃດແດ່ທີ່ຄວນປະຕິບັດໃນການເຊື່ອມໂຍງຮາດແວທີ່ມີເວທີ ERP / MES ທີ່ມີຢູ່?

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍງານວາງແຜນແຜນທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ສົມບູນແບບເພື່ອກໍານົດກະແສຈຸດເຊື່ອມໂຍງແລະກະແສຂໍ້ມູນ. ໃຊ້ພື້ນທີ່ຂອບທີ່ເປີດເຜີຍມາດຕະຖານ APIs ມາດຕະຖານເຊັ່ນ OPC UA ສໍາລັບການເຊື່ອມຕໍ່ Seamless. ຕັ້ງຄ່າການແກ້ໄຂລະບົບແບ່ງແຍກ Middewarge ເພື່ອ Synchronize ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີທີ່ໃຊ້ເວລາໃນເວລາຈິງກັບລະບົບ ERP / MES. ເຄື່ອງຄວບຄຸມຂອບຂອງຮາດແວ Ruihua ມີຄຸນນະສົມບັດທີ່ມີຢູ່ໃນລະບົບການເຊື່ອມໂຍງກັບ API ທີ່ມີຢູ່ໃນລະບົບ MESI / ERP, ໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນເປັນລະບົບໃນລະບົບປະຕິບັດງານແລະທຸລະກິດໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການກວດສຸຂະພາບ.

ຂ້ອຍຈະຫຼຸດຜ່ອນການບໍລິໂພກພະລັງງານທີ່ເພີ່ມຂື້ນຂອງ AI Workloads ໃນໂຮງງານຂອງຂ້ອຍໄດ້ແນວໃດ?

ໃຊ້ຕົວແບບ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຖືກປັບປຸງໃຫມ່ສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາ ຈັດຕາຕະລາງເວລາ AI Ini ທີ່ເຂັ້ມຂົ້ນໃນລະຫວ່າງຊົ່ວໂມງປິດໃນເວລາທີ່ອັດຕາໄຟຟ້າຕ່ໍາກວ່າ. ປະຕິບັດລະບົບການຄຸ້ມຄອງພະລັງງານພະລັງງານທີ່ສະຫຼາດທີ່ຍອດເງິນ AI ການປຸງແຕ່ງຄວາມຕ້ອງການດ້ວຍການບໍລິໂພກສິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກໂດຍລວມ. ຕົວຄວບຄຸມຂອບຂອງຮາດແວຣ໌ຂອງຮາດແວລວມເອົາເຕັກໂນໂລຢີ GPU ທີ່ມີປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານແລະກໍານົດເວລາໃນການກໍານົດເວລາເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຊົມໃຊ້ພະລັງງານໂດຍ 15-20% ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາການປະຕິບັດ AI.

ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການສ້າງຍຸດທະສາດ 'ຜູ້ສະຫນອງ + 1' ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຕ້ານທານລະບົບຕ່ອງໂສ້ຂອງການສະຫນອງ?

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການປະເມີນຄວາມສ່ຽງເພື່ອກໍານົດສ່ວນປະກອບທີ່ສໍາຄັນແລະການເພິ່ງພາອາໄສແຫຼ່ງດຽວ. ມີຄຸນສົມບັດຂອງຜູ້ສະຫນອງຂັ້ນສອງທີ່ຕອບສະຫນອງມາດຕະຖານທີ່ມີຄຸນນະພາບແລະປະຕິບັດຕາມໂດຍຜ່ານຂະບວນການປະເມີນຜົນຢ່າງເຂັ້ມງວດ. ປະສົມປະສານຜູ້ສະຫນອງສໍາຮອງເຂົ້າໄປໃນລະບົບການຈັດຊື້ທີ່ມີສັນຍາສອງດ້ານແລະຈັດສັນປະຕິບັດການປະຕິບັດງານເປັນປົກກະຕິ. ຮັກສາຄວາມສໍາພັນໂດຍຜ່ານການສື່ສານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການຈັດວາງຄໍາສັ່ງເປັນໄລຍະເວລາ. ເທັກໂນໂລຍີຝາແຝດດິຈິຕອລສາມາດເຮັດໃຫ້ສະຖານະການຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງສະຫນອງໃຫ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບແກ່ຍຸດທະສາດທີ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຜູ້ສະຫນອງຂອງທ່ານແລະລະບຸຄວາມອ່ອນແອທີ່ມີທ່າແຮງກ່ອນທີ່ມັນຈະມີຜົນກະທົບ.

ຖ້າການແຈ້ງເຕືອນບໍາລຸງຮັກສາຄວາມລົ້ມເຫລວທີ່ສໍາຄັນ, ຄວນດໍາເນີນການໃດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃດທີ່ຫຼຸດຜ່ອນເວລາດ່ວນ?

ປະຕິບັດຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດການມາດຕະຖານມາດຕະຖານສຸກເສີນທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນຂອງທ່ານ: ໂດດດ່ຽວອຸປະກອນທີ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບເພື່ອປ້ອງກັນໄພອັນຕະລາຍຈາກຄວາມປອດໄພຫຼືຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ໄປ. ແຈກຢາຍເຮືອບໍາລຸງຮັກສາທີ່ມີອາໄຫຼ່ທີ່ຕ້ອງການໂດຍອີງໃສ່ການຄາດຄະເນລົ້ມເຫຼວຂອງ AI ຂອງລະບົບ. ກະຕຸ້ນສາຍການຜະລິດສໍາຮອງຫຼືການເຮັດວຽກທາງເລືອກໃນຂະນະທີ່ບັນຫາດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ. ລາຍການບໍາລຸງຮັກສາຂອງ Hardware ຂອງ Ruihua ໃຫ້ບໍລິການຕົວຈິງແລະບັນຊີລາຍຊື່ອາໄຫຼ່ທີ່ແນະນໍາໃຫ້ເຮັດໃຫ້ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການຕອບສະຫນອງກັບຄວາມແມ່ນຍໍາໂດຍ 30-50%.