Views: 11 Author: Site Editor ເວລາເຜີຍແຜ່: 2025-09-11 ຕົ້ນກໍາເນີດ: ເວັບໄຊ
ການຜະລິດໃນປີ 2025 ຈະຖືກກໍານົດໂດຍສາມຄວາມສາມາດທີ່ສໍາຄັນ: ການເຊື່ອມໂຍງ AI, ອັດຕະໂນມັດອັດສະລິຍະ, ແລະຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນການຍົກລະດັບທາງເລືອກອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການຢູ່ລອດໃນພູມສັນຖານທີ່ມີການແຂ່ງຂັນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ກັບ 89% ຂອງຜູ້ຜະລິດວາງແຜນການເຊື່ອມໂຍງ AI ແລະຄວາມເຄັ່ງຕຶງທາງດ້ານພູມສາດທີ່ປ່ຽນແປງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງທົ່ວໂລກ, ບໍລິສັດທີ່ຊັກຊ້າການຮັບຮອງເອົາຄວາມສ່ຽງຈະສູນເສຍສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດທີ່ສໍາຄັນ. ການລວມຕົວຂອງຄອມພິວເຕີ້ຂອບ, ຫຸ່ນຍົນທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້, ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນແມ່ນສ້າງໂອກາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນສໍາລັບການປະຕິບັດງານທີ່ດີເລີດໃນຂະນະທີ່ສ້າງຄວາມທົນທານຕໍ່ກັບການຂັດຂວາງໃນອະນາຄົດ.
ພູມສັນຖານການຜະລິດໄດ້ຫັນປ່ຽນໂດຍພື້ນຖານຈາກການເບິ່ງ AI ແລະອັດຕະໂນມັດເປັນຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນອະນາຄົດເພື່ອຮັບຮູ້ພວກມັນເປັນຄວາມຈໍາເປັນໃນການແຂ່ງຂັນທັນທີ. ການຫັນປ່ຽນນີ້ແມ່ນໄດ້ຮັບການຊຸກຍູ້ໂດຍການໝູນວຽນຫຼາຍຢ່າງທີ່ເຮັດໃຫ້ວິທີການຜະລິດແບບດັ້ງເດີມບໍ່ພຽງພໍໃນປີ 2025 ແລະຕໍ່ໄປ.
ຄວາມເຄັ່ງຕຶງທາງດ້ານພູມສາດທາງດ້ານການເມືອງ, ການຂັດຂວາງການສະຫນອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະພາບອາກາດ, ການຂາດແຄນແຮງງານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະຜົນກະທົບທີ່ຍັງຄົງຄ້າງຂອງວິກິດການທົ່ວໂລກທີ່ຜ່ານມາໄດ້ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຄວາມວ່ອງໄວແລະຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງການດໍາເນີນງານກໍານົດຄວາມຢູ່ລອດຂອງຕະຫຼາດ. ການຄົ້ນຄວ້າສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ 89% ຂອງຜູ້ຜະລິດກໍາລັງວາງແຜນທີ່ຈະປະສົມປະສານ AI ເຂົ້າໃນເຄືອຂ່າຍການຜະລິດຂອງພວກເຂົາ, ເປັນສັນຍານການຮັບຮອງເອົາຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຈະແຍກຜູ້ນໍາອຸດສາຫະກໍາອອກຈາກ laggards.
ຄວາມກົດດັນດ້ານການແຂ່ງຂັນຈາກຜູ້ນໍາດ້ານອັດຕະໂນມັດເຊັ່ນ ABB, Siemens, ແລະ FANUC ກໍາລັງເພີ່ມຂື້ນຍ້ອນວ່າບໍລິສັດເຫຼົ່ານີ້ເລັ່ງການເປີດຕົວເຕັກໂນໂລຢີຂອງພວກເຂົາແລະເກັບກໍາສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດຈາກຄູ່ແຂ່ງທີ່ຊ້າລົງ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການທີ່ສົມບູນແບບຂອງ Ruihua Hardware ຕໍ່ກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານການຜະລິດອັດສະລິຍະເຮັດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດຂະໜາດກາງມີເສັ້ນທາງທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ເພື່ອແຂ່ງຂັນກັບຜູ້ຫຼິ້ນຂະໜາດໃຫຍ່ເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບຜ່ານການແກ້ໄຂທີ່ຄຸ້ມຄ່າ, ຄຸ້ມຄ່າ. ຜູ້ຜະລິດຂະຫນາດກາງປະເຊີນກັບຈຸດຕັດສິນໃຈທີ່ສໍາຄັນ: ລົງທຶນໃນຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ໃນປັດຈຸບັນຫຼືຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະກາຍເປັນຄວາມບໍ່ແຂ່ງຂັນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຍ້ອນວ່າຄວາມຄາດຫວັງຂອງລູກຄ້າສໍາລັບຄຸນນະພາບ, ຄວາມໄວແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຍັງສືບຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນ.
ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການຂັດຂວາງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງໄດ້ກາຍເປັນຄວາມເຈັບປວດຢ່າງຈະແຈ້ງ, ມີ ອັດຕາການຂົນສົ່ງ transpacific ເພີ່ມຂຶ້ນສອງເທົ່າ ແລະການຊັກຊ້າການຜະລິດທີ່ແຜ່ຂະຫຍາຍບັງຄັບໃຫ້ບໍລິສັດຮັບຮອງເອົາແນວຄິດ 'ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຄວາມຢືດຢຸ່ນ'. ການປ່ຽນແປງນີ້ຮັບຮູ້ວ່າການລົງທຶນໃນການຊ້ໍາຊ້ອນແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແມ່ນມີລາຄາແພງຫນ້ອຍກວ່າການດູດຊຶມຜົນກະທົບອັນເຕັມທີ່ຂອງການຂັດຂວາງໃນອະນາຄົດ.
ການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນໄດ້ກາຍມາເປັນຕົວແຍກທີ່ສຳຄັນໃນສະພາບແວດລ້ອມນີ້. ການປະຕິບັດນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ການວິເຄາະໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຮູບແບບການຄາດເດົາເພື່ອນໍາພາທາງເລືອກໃນການດໍາເນີນງານ, ການເຄື່ອນຍ້າຍນອກເຫນືອຈາກການຈັດການທີ່ອີງໃສ່ intuition ໄປສູ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານ. ບໍລິສັດທີ່ນໍາໃຊ້ຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ລາຍງານການປັບປຸງທີ່ສໍາຄັນໃນປະສິດທິພາບ, ຄຸນນະພາບ, ແລະການຕອບສະຫນອງ.
4 ທ່າອ່ຽງທີ່ສຳຄັນແມ່ນການຫັນປ່ຽນການຜະລິດປີ 2025:
ການເຊື່ອມໂຍງ AI : ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ຕາຕະລາງການຜະລິດ, ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ, ແລະການຮັກສາການຄາດເດົາ
ອັດຕະໂນມັດອຸດສາຫະກໍາ : ຫຸ່ນຍົນ ແລະ cobots ຂັ້ນສູງເຮັດໃຫ້ການຜະລິດສາມາດປັບຕົວໄດ້
Localized Supply Chains : ຍຸດທະສາດການຈັດຫາທ້ອງຖິ່ນຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາອາໄສຜູ້ສະໜອງທີ່ຢູ່ຫ່າງໄກ
ຄວາມຕ້ອງການພະລັງງານທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI : ລະບົບອັດສະລິຍະທີ່ສົມດຸນປະສິດທິພາບການຜະລິດດ້ວຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບພະລັງງານ
ຂໍ້ລິເລີ່ມຂອງຄູ່ແຂ່ງໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຮີບດ່ວນຂອງການຫັນປ່ຽນນີ້. ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງສະຫະລັດໃນປີ 2025 ຂອງ ABB ເນັ້ນໃສ່ການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດທີ່ໃຊ້ AI, ໃນຂະນະທີ່ Siemens' Industrie 4.0 rollout ປະສົມປະສານຄູ່ແຝດດິຈິຕອລ ແລະຄອມພິວເຕີຂອບໃນທົ່ວເຄືອຂ່າຍການຜະລິດ. ການລົງທຶນເຫຼົ່ານີ້ສ້າງຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນທີ່ປະສົມປະສານໃນໄລຍະເວລາ, ເຮັດໃຫ້ການຮັບຮອງເອົາຕົ້ນແມ່ນສໍາຄັນ.
ຜົນກະທົບທາງດ້ານການເງິນຂອງຄວາມອ່ອນແອຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງໄດ້ກະຕຸ້ນໃຫ້ມີການປ່ຽນແປງຍຸດທະສາດຢ່າງກວ້າງຂວາງ. 57% ຂອງບໍລິສັດອຸດສາຫະກໍາຈີນກໍາລັງໃຊ້ຍຸດທະສາດ 'ຜູ້ສະຫນອງ + 1' ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງຈຸດດຽວ, ໂດຍຮັບຮູ້ວ່າຄວາມຫຼາກຫຼາຍແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການສືບຕໍ່ການດໍາເນີນງານ.
ການຂອດຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງຂອງພວກເຂົາທີ່ຈະທໍາລາຍການດໍາເນີນງານ, ດ້ວຍການເພີ່ມອັດຕາການຂົນສົ່ງແລະການຂາດແຄນອົງປະກອບທີ່ເຮັດໃຫ້ການປິດການຜະລິດໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາ. ບໍລິສັດທີ່ບໍ່ມີເຄືອຂ່າຍການສະຫນອງທີ່ທົນທານຕໍ່ບໍ່ພຽງແຕ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານທັນທີ, ແຕ່ຍັງມີການເຊາະເຈື່ອນຂອງສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດໃນໄລຍະຍາວຍ້ອນວ່າລູກຄ້າປ່ຽນໄປສູ່ຜູ້ສະຫນອງທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
ການວິເຄາະການຄາດເດົາເປັນຕົວແທນຂອງການປະຕິບັດຕົວຈິງຂອງ AI ໃນການຜະລິດການຕັດສິນໃຈ. ເທກໂນໂລຍີນີ້ວິເຄາະຮູບແບບປະຫວັດສາດແລະຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອຸປະກອນ, ບັນຫາດ້ານຄຸນນະພາບ, ແລະການຂັດຂວາງການຜະລິດກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂື້ນ. ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປກ່ຽວຂ້ອງກັບການກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ບ່ອນທີ່ລະບົບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີກໍານົດບັນຫາດ້ານຄຸນນະພາບ milliseconds ຫຼັງຈາກພວກເຂົາເກີດຂຶ້ນ, ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຜະລິດຕະພັນທີ່ບົກພ່ອງຈາກຄວາມຄືບຫນ້າຂອງສາຍການຜະລິດ.
ການວິເຄາະທີ່ນຳໃຊ້ AI ສະໜອງຜົນປະໂຫຍດທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ໂດຍການຫຼຸດເວລາຢຸດເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ ແລະປັບປຸງອັດຕາກຳໄລຜ່ານການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນທີ່ເໝາະສົມ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ.
Edge computing ໄດ້ກາຍເປັນພື້ນຖານຂອງການຜະລິດອັດສະລິຍະທີ່ທັນສະໄຫມ, ເຮັດໃຫ້ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃກ້ຄຽງກັບແຫຼ່ງຂອງມັນສໍາລັບການວິເຄາະໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຄວາມສາມາດໃນການຕອບສະຫນອງທັນທີ. Edge controller ເຮັດວຽກເປັນຫນ່ວຍງານຮາດແວທ້ອງຖິ່ນທີ່ດໍາເນີນການ AI inference ໂດຍກົງຢູ່ຊັ້ນຮ້ານຄ້າ, ກໍາຈັດຄວາມລ່າຊ້າແລະຄວາມຂຶ້ນກັບການເຊື່ອມຕໍ່ຂອງລະບົບຟັງ.
ການບໍາລຸງຮັກສາການຄາດເດົາທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ເປັນຕົວແທນຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ສຸດຂອງຄອມພິວເຕີ້ຂອບ, ປ່ຽນກົນລະຍຸດການບໍາລຸງຮັກສາຈາກວິທີການໂດຍອີງໃສ່ຕາຕະລາງໄປສູ່ການແຊກແຊງຂໍ້ມູນ. ການຫັນປ່ຽນນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດເວລາຢຸດເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ ໃນຂະນະທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນການບຳລຸງຮັກສາ.
ຮາດແວ Ruihua ເປັນຜູ້ນໍາຕະຫຼາດໃນການສະຫນອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໂຮງງານອັດສະລິຍະເຫຼົ່ານີ້ໂດຍຜ່ານເຊັນເຊີທີ່ທັນສະ ໄໝ, ເຄື່ອງຄວບຄຸມຂອບທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ, ແລະແພລະຕະຟອມ IoT ອຸດສາຫະກໍາທີ່ສົມບູນແບບທີ່ປະສົມປະສານກັບລະບົບ MES ແລະ ERP ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ໂຊລູຊັ່ນຂອງພວກເຮົາມີປະສິດທິພາບດີກວ່າການສະເຫນີຂອງຄູ່ແຂ່ງໃນຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນການເຊື່ອມໂຍງ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງຫມົດຂອງການເປັນເຈົ້າຂອງ.
Edge computing ສະໜອງເວລາຕອບໂຕ້ຍ່ອຍເປັນມິລິວິນາທີສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບທີ່ສໍາຄັນ, ເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂທັນທີທີ່ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຜະລິດຕະພັນຜິດປົກກະຕິແລະຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ. ຂໍ້ໄດ້ປຽບໃນການເລັ່ງເວລານີ້ແມ່ນສຳຄັນຫຼາຍສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການກວດກາສາຍຕາດ້ວຍຄວາມໄວສູງ ແລະການຄວບຄຸມຂະບວນການໃນເວລາຈິງ.
ສະຖານທີ່ປະມວນຜົນ |
Latency ປົກກະຕິ |
ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ດີທີ່ສຸດ |
|---|---|---|
ຂອບ/ໃນບໍລິເວນ |
<1ms |
ການຄວບຄຸມເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ລະບົບຄວາມປອດໄພ |
ການປະມວນຜົນຄລາວ |
50-200ms |
ການວິເຄາະປະຫວັດສາດ, ບົດລາຍງານ |
Hybrid Edge-Cloud |
1-10ms |
ການວິເຄາະການຄາດເດົາ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ |
ການຮັກສາການຄາດເດົາແມ່ນປ່ຽນຈາກແຜນຍຸດທະສາດທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ , ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອຸປະກອນກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ. ວິທີການນີ້ໂດຍປົກກະຕິຈະຫຼຸດຜ່ອນເວລາ Mean Time To Repair (MTTR) 30-50% ໂດຍຜ່ານການແຊກແຊງໃນຕອນຕົ້ນແລະການກໍານົດເວລາການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ດີທີ່ສຸດ.
ສູດປະສິດທິພາບສໍາລັບການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຂັບເຄື່ອນ AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນການປັບປຸງການດໍາເນີນງານທີ່ສໍາຄັນ: ການຫຼຸດຜ່ອນ MTTR = 30-50% ເມື່ອປະຕິບັດລະບົບເຕືອນໄພ AI, ອີງຕາມກໍລະນີສຶກສາອຸດສາຫະກໍາໃນທົ່ວຂະແຫນງການຜະລິດຕ່າງໆ.
ຮາດແວ Ruihua ຮອງຮັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໂຮງງານອັດສະລິຍະຜ່ານສາມປະເພດຜະລິດຕະພັນຫຼັກທີ່ໃຫ້ປະສິດທິພາບທີ່ດີຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເມື່ອທຽບໃສ່ກັບການແກ້ໄຂແບບດັ້ງເດີມ:
ເຊັນເຊີລະດັບອຸດສາຫະກໍາ : ເຊັນເຊີອຸນຫະພູມ, ການສັ່ນສະເທືອນ, ແລະວິໄສທັດທີ່ຖືກອອກແບບມາສໍາລັບສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດທີ່ຮຸນແຮງທີ່ມີຄວາມທົນທານແລະຄວາມຖືກຕ້ອງພິເສດ.
Edge controllers : ຮາດແວທີ່ເປີດໃຊ້ GPU ສໍາລັບການ inference AI ໃນສະຖານທີ່ແລະການປະມວນຜົນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງດ້ວຍພະລັງງານການປຸງແຕ່ງຊັ້ນນໍາຂອງອຸດສາຫະກໍາແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື
ແພລດຟອມ IoT : ການປ້ອນຂໍ້ມູນແບບຮວມຕົວກັນ, ແຜງໜ້າປັດການວິເຄາະ ແລະການເຊື່ອມໂຍງ API ສໍາລັບການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນກັບຄວາມຢືດຢຸ່ນ ແລະຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍທີ່ທຽບເທົ່າ.
ການປະຕິບັດລູກຄ້າທີ່ຜ່ານມາຂອງການແກ້ໄຂຂອບຂອງ Ruihua ເຮັດໃຫ້ມີການຫຼຸດລົງ 35% ໃນການຢຸດເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໂດຍຜ່ານການກວດສອບຄວາມຜິດໃນຕອນຕົ້ນແລະການກໍານົດເວລາການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ດີທີ່ສຸດ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນປະໂຫຍດທາງປະຕິບັດຂອງລະບົບຄອມພິວເຕີ້ຂອບປະສົມປະສານຂອງພວກເຮົາແລະເກີນການປັບປຸງອຸດສາຫະກໍາປົກກະຕິ.
ອັດຕະໂນມັດການຜະລິດທີ່ທັນສະໄຫມໄດ້ພັດທະນານອກເຫນືອຈາກຫຸ່ນຍົນເສັ້ນທາງຄົງທີ່ແບບດັ້ງເດີມເພື່ອຮັບເອົາ cobots ຮ່ວມມືທີ່ຮຽນຮູ້ແລະປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງຄວາມຕ້ອງການການຜະລິດ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ປະສົມປະສານຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ມີປະສິດຕິພາບໃນຂະນະທີ່ລວມເອົາລະບົບການຄວບຄຸມທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບພະລັງງານທີ່ຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ພະລັງງານ 15-20% ເມື່ອທຽບກັບອັດຕະໂນມັດແບບດັ້ງເດີມ.
ວິວັດທະນາການນີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດຕອບສະໜອງໄດ້ໄວຕໍ່ການປ່ຽນແປງຂອງຜະລິດຕະພັນ ແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງຕະຫຼາດ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາປະສິດທິພາບໃນການດໍາເນີນງານ ແລະເປົ້າໝາຍຄວາມຍືນຍົງ.
Cobot (ຫຸ່ນຍົນຮ່ວມມື) ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດວຽກຄຽງຄູ່ມະນຸດຢ່າງປອດໄພ, ມີເຊັນເຊີຂັ້ນສູງ ແລະລະບົບຄວາມປອດໄພທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ພື້ນທີ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໂດຍບໍ່ມີສິ່ງກີດຂວາງດ້ານຄວາມປອດໄພແບບດັ້ງເດີມ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ດີເລີດໃນການວາງແຜນເສັ້ນທາງແບບເຄື່ອນໄຫວ ແລະການປະຕິບັດການເລືອກສະຖານທີ່ຕາມວິໄສທັດ, ປັບປ່ຽນການເຄື່ອນໄຫວຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍອີງໃສ່ສະພາບສິ່ງແວດລ້ອມໃນເວລາຈິງ.
Cobots ຮຽນຮູ້ຈາກການສາທິດຂອງມະນຸດແລະສາມາດ reprogrammed ຢ່າງໄວວາສໍາລັບວຽກງານໃຫມ່, ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບຜູ້ຜະລິດທີ່ມີສາຍຜະລິດຕະພັນທີ່ຫຼາກຫຼາຍຫຼືການປ່ຽນແປງເລື້ອຍໆ. ຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວຂອງພວກເຂົາຫຼຸດລົງເວລາການຕິດຕັ້ງແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນໂດຍລວມ.
AI algorithms ສາມາດດຸ່ນດ່ຽງຄວາມໄວການຜະລິດຢ່າງສະຫຼາດດ້ວຍການບໍລິໂພກພະລັງງານ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຄວາມໄວຂອງມໍເຕີ, ລະບົບຄວາມຮ້ອນ, ແລະການນໍາໃຊ້ອາກາດທີ່ຖືກບີບອັດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍພະລັງງານ. ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງ AI ແລະປະສິດທິພາບພະລັງງານນີ້ ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດຮັກສາຜົນຜະລິດໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານແລະຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມ.
ລະບົບການກໍານົດເວລາອັດສະລິຍະສາມາດປ່ຽນການດໍາເນີນງານທີ່ມີພະລັງງານຫຼາຍໄປສູ່ຊົ່ວໂມງນອກຈຸດສູງສຸດເມື່ອອັດຕາໄຟຟ້າຕ່ໍາ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານຕື່ມອີກໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍເປົ້າຫມາຍການຜະລິດ.
ຜູ້ຜະລິດຊິ້ນສ່ວນລົດຍົນຂະໜາດກາງໄດ້ປະຕິບັດການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ດ້ວຍຜົນໄດ້ຮັບຕໍ່ໄປນີ້:
ປະສິດທິພາບພື້ນຖານ :
12% ອັດຕາການຂູດເນື່ອງຈາກການປ່ຽນແປງທີ່ມີຄຸນນະພາບ
ພະລັງງານເກີນ 8% ຈາກການຈັດຕາຕະລາງທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ
ການແຊກແຊງ :
ຕາຕະລາງການຜະລິດທີ່ໃຊ້ AI
cobots ປັບຕົວດ້ວຍການຊີ້ນໍາວິໄສທັດ
ການຕິດຕາມຄຸນນະພາບໃນເວລາຈິງ
ຜົນໄດ້ຮັບຫຼັງຈາກ 6 ເດືອນ :
ອັດຕາການຂູດຂີ້ເຫຍື້ອຫຼຸດລົງເຖິງ 4% ຜ່ານການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບທີ່ຄາດຄະເນ
ການບໍລິໂພກພະລັງງານຫຼຸດລົງ 18% ໂດຍຜ່ານການກໍານົດເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດ
ປະສິດທິພາບອຸປະກອນໂດຍລວມປັບປຸງໂດຍ 22%
ຍຸດທະສາດ 'supplier + 1' ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຄວາມລົ້ມເຫລວໃນຈຸດດຽວໂດຍການຮັກສາຜູ້ສະຫນອງທາງເລືອກທີ່ມີຄຸນວຸດທິສໍາລັບອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນ. ວິທີການນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການພັດທະນາແລະການເຊື່ອມໂຍງຜູ້ສະຫນອງຢ່າງລະມັດລະວັງແຕ່ສະຫນອງຄວາມຢືດຢຸ່ນທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ການຂັດຂວາງ.
ເທກໂນໂລຍີ Digital Twin ຊ່ວຍໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງແບບປາຍທາງໄດ້ໂດຍການສ້າງແບບຈໍາລອງ virtual ຂອງເຄືອຂ່າຍການສະໜອງທີ່ອັບເດດໃນເວລາຈິງ. ຄູ່ແຝດດິຈິຕອລຮວບຮວມຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງເພື່ອໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນ ແລະຄວາມສາມາດໃນການສ້າງແບບຈໍາລອງສະຖານະການທີ່ສົມບູນ.
ເທກໂນໂລຍີ Blockchain ປັບປຸງຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງໂດຍຜ່ານບັນທຶກການເຮັດທຸລະກໍາທີ່ບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ແລະການປັບປຸງການຕິດຕາມ, ຊ່ວຍໃຫ້ການແກ້ໄຂຂໍ້ຂັດແຍ່ງໄວຂຶ້ນແລະຄວາມໄວ້ວາງໃຈລະຫວ່າງຄູ່ຮ່ວມງານ.
ການປະຕິບັດຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຜູ້ສະຫນອງທີ່ມີປະສິດທິພາບຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການລະບົບ:
ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງ : ກໍານົດອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນ ແລະການຂຶ້ນກັບແຫຼ່ງດຽວ
ຄຸນສົມບັດຂອງຜູ້ສະໜອງ : ພັດທະນາຜູ້ສະໜອງຂັ້ນສອງໃຫ້ໄດ້ມາດຕະຖານດ້ານຄຸນນະພາບ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມ
ການປະສົມປະສານ : ລວມເອົາຜູ້ສະໜອງຂໍ້ມູນສຳຮອງເຂົ້າໃນຂະບວນການຈັດຊື້ ແລະລະບົບ ERP
ການກວດສອບປົກກະຕິ : ຮັກສາຄວາມສໍາພັນຂອງຜູ້ສະຫນອງແລະຄວາມສາມາດໂດຍຜ່ານການປະເມີນຜົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
Contract Optimization : ຂໍ້ຕົກລົງໂຄງສ້າງເຮັດໃຫ້ການຂະຫຍາຍໄດ້ໄວເມື່ອຕ້ອງການ
ລະບົບ Digital Twin ລວບລວມຂໍ້ມູນຈາກວັດສະດຸປ້ອນເຂົ້າຫຼາຍອັນລວມທັງເຊັນເຊີ IoT, ERP feeds, ລະບົບຜູ້ສະຫນອງ, ແລະຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານການຂົນສົ່ງເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງທີ່ສົມບູນແບບ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ການຈໍາລອງສະຖານະການ, ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດທົດສອບຜົນກະທົບຂອງການຂັດຂວາງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຍຸດທະສາດການຕອບສະຫນອງ.
ຜົນໄດ້ຮັບລວມມີການຕິດຕາມສິນຄ້າຄົງຄັງແບບສົດໆ, ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ແລະການແຈ້ງເຕືອນອັດຕະໂນມັດສໍາລັບບັນຫາການສະຫນອງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ, ຊ່ວຍໃຫ້ມີການເຄື່ອນໄຫວແທນທີ່ຈະເປັນການຈັດການຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງທີ່ມີປະຕິກິລິຍາ.
Blockchain ປະຕິບັດຫນ້າທີ່ເປັນບັນຊີລາຍການແຈກຢາຍທີ່ບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ບັນທຶກການເຮັດທຸລະກໍາໃນທົ່ວຫຼາຍພາກສ່ວນ, ການສ້າງເສັ້ນທາງການກວດສອບການຂັດຂວາງສໍາລັບກິດຈະກໍາລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ. ເທກໂນໂລຍີນີ້ໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນຫຼາຍ:
Traceability : ການເບິ່ງເຫັນທີ່ສົມບູນຂອງຕົ້ນກຳເນີດຂອງອົງປະກອບ ແລະການຈັດການ
ການບັນທຶກການພິສູດ Tamper : ເອກະສານທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງຂອງການຢັ້ງຢືນຄຸນນະພາບແລະການປະຕິບັດຕາມ
ການຊໍາລະທີ່ໄວກວ່າ : ສັນຍາອັດສະລິຍະອັດຕະໂນມັດຫຼຸດຜ່ອນການຊັກຊ້າການຈ່າຍເງິນ
ປັບປຸງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ : ການແບ່ງປັນການເບິ່ງເຫັນ ຫຼຸດຜ່ອນການຂັດແຍ້ງ ແລະປັບປຸງການຮ່ວມມື
ການປະຕິບັດທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ສົມດຸນການລົງທຶນກັບຜົນຕອບແທນໃນຂະນະທີ່ສ້າງຄວາມສາມາດສໍາລັບການເຕີບໂຕໃນອະນາຄົດ. ໂຄງຮ່າງການນີ້ສະຫນອງການຊີ້ນໍາພາກປະຕິບັດສໍາລັບການປະເມີນຜົນໂຄງການ, ການຄຸ້ມຄອງການວາງລະດັບ, ແລະການຮັບປະກັນຄວາມຍືນຍົງໃນໄລຍະຍາວ.
ຕົວຊີ້ວັດທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການປະເມີນການລົງທຶນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີການຜະລິດ:
ເງິນຝາກປະຢັດ CAPEX ທຽບກັບ OPEX : ເປົ້າໝາຍການລົງທຶນໃຫ້ເກີນ 20% ພາຍໃນ 3 ປີ
ການຫຼຸດຜ່ອນ MTTR : ວັດແທກການຫຼຸດລົງຂອງເວລາຢຸດເຮັດວຽກໂດຍຜ່ານການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດເດົາ
ການຫຼຸດລົງອັດຕາການຂູດຂີ້ເຫຍື້ອ : ປະລິມານການປັບປຸງຄຸນນະພາບແລະການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ
ການຫຼີກລ່ຽງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍພະລັງງານ : ຄິດໄລ່ການປະຫຍັດຈາກການບໍລິໂພກພະລັງງານທີ່ດີທີ່ສຸດ
ແນະນໍາໃຫ້ໃຊ້ຕົວແບບມູນຄ່າປັດຈຸບັນສຸດທິ (NPV) ທີ່ມີຂອບເຂດ 5 ປີເພື່ອບັນຊີການວິວັດທະນາການເຕັກໂນໂລຢີແລະຜົນປະໂຫຍດການຂະຫຍາຍເວລາ.
ໄລຍະທີ 1: ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການທົດລອງ (3-6 ເດືອນ)
ປະຕິບັດໃນສາຍການຜະລິດດຽວ
ສຸມໃສ່ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະການຄິດໄລ່ຂອບ
ສ້າງການວັດແທກພື້ນຖານແລະການວັດແທກ ROI
ໄລຍະທີ 2: ການຂະຫຍາຍ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງ (6-12 ເດືອນ)
ຂະຫຍາຍໄປສູ່ສາຍການຜະລິດທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງ
ປະສົມປະສານກັບລະບົບ ERP ແລະ MES ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ
ພັດທະນາຄວາມຊໍານານພາຍໃນແລະໂຄງການຝຶກອົບຮົມ
ໄລຍະທີ 3: ການເປີດຕົວວິສາຫະກິດ (12-24 ເດືອນ)
ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທົ່ວບໍລິສັດ
ເພີ່ມຄວາມສາມາດຂອງ Digital Twin ແລະ blockchain
ສ້າງຂະບວນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
ການອອກແບບຮາດແວແບບໂມດູນເຮັດໃຫ້ການເຊື່ອມໂຍງເຊັນເຊີ plug-and-play ແລະການຍົກລະດັບລະບົບໄດ້ງ່າຍໂດຍບໍ່ມີການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ສໍາຄັນ. Software APIs ສະຫນອງຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສໍາລັບການລວມເອົາຄວາມສາມາດໃຫມ່ຍ້ອນວ່າພວກມັນສາມາດໃຊ້ໄດ້.
ການຮັບຮອງເອົາມາດຕະຖານເປີດເຊັ່ນ OPC UA ປ້ອງກັນການລັອກຂອງຜູ້ຂາຍແລະຮັບປະກັນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ກັບການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີໃນອະນາຄົດ, ປົກປ້ອງມູນຄ່າການລົງທຶນໃນໄລຍະຍາວໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນການຍົກລະດັບ. ການຫັນເປັນການຜະລິດຂອງປີ 2025 ສະເໜີທັງກາລະໂອກາດ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ບໍລິສັດທີ່ຍອມຮັບການເຊື່ອມໂຍງ AI, ອັດຕະໂນມັດອັດສະລິຍະ, ແລະຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງຈະໄດ້ຮັບຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນທີ່ຍືນຍົງ, ໃນຂະນະທີ່ບໍລິສັດທີ່ຊັກຊ້າຈະມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຄວາມບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງຕະຫຼາດ. ການລວມຕົວຂອງຄອມພິວເຕີ້ຂອບ, ຫຸ່ນຍົນທີ່ປັບຕົວໄດ້, ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນບໍ່ແມ່ນສະຖານະການໃນອະນາຄົດທີ່ຫ່າງໄກແຕ່ເປັນຄວາມເປັນຈິງໃນທັນທີທີ່ປັບປຸງການແຂ່ງຂັນອຸດສາຫະກໍາ. ຄວາມສໍາເລັດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຄື່ອນຍ້າຍນອກເຫນືອຈາກໂຄງການທົດລອງໄປສູ່ການປະຕິບັດລະບົບ, ສະຫນັບສະຫນູນໂດຍສະຖາປັດຕະຍະກໍາແບບໂມດູລາແລະກອບ ROI ທີ່ຊັດເຈນ. ຄໍາຖາມແມ່ນບໍ່ມີຕໍ່ໄປອີກແລ້ວວ່າຈະຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້, ແຕ່ວ່າພວກເຂົາສາມາດປະສົມປະສານໄດ້ໄວແລະມີປະສິດທິພາບແນວໃດເພື່ອເກັບກໍາໂອກາດຕະຫຼາດໃນຂະນະທີ່ສ້າງຄວາມທົນທານຕໍ່ກັບການຂັດຂວາງໃນອະນາຄົດ.
ຄິດໄລ່ ROI ໂດຍການປຽບທຽບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງຫມົດຂອງການເປັນເຈົ້າຂອງ (CAPEX, OPEX, ການຝຶກອົບຮົມ) ຕໍ່ກັບຜົນປະໂຫຍດທີ່ປະລິມານເຊັ່ນ: ການຫຼຸດຜ່ອນເວລາຫຼຸດລົງ, ອັດຕາການຂູດຂີ້ເຫຍື້ອຕ່ໍາ, ແລະການປະຫຍັດພະລັງງານ. ສຸມໃສ່ການວັດແທກເຊັ່ນການຫຼຸດຜ່ອນ MTTR (30-50% ປົກກະຕິ), ການປັບປຸງອັດຕາການຂູດ, ແລະການຫຼີກເວັ້ນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍພະລັງງານ. ໃຊ້ຮູບແບບ NPV ທີ່ມີຂອບເຂດ 5 ປີແລະຜົນຕອບແທນເປົ້າຫມາຍເກີນ 20% ພາຍໃນ 3 ປີ. ແພລດຟອມ IoT ຂອງ Ruihua Hardware ສະໜອງແຜງໜ້າປັດການວິເຄາະທີ່ເປັນເອກະພາບທີ່ຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດການປະຕິບັດຫຼັກເຫຼົ່ານີ້, ເຮັດໃຫ້ການວັດແທກ ROI ທີ່ຖືກຕ້ອງໃນທົ່ວການລິເລີ່ມລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງທ່ານ.
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍກອງປະຊຸມແຜນທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ສົມບູນແບບເພື່ອກໍານົດຈຸດການເຊື່ອມໂຍງແລະການໄຫລຂອງຂໍ້ມູນ. ນຳໃຊ້ປະຕູທາງຂອບທີ່ເປີດເຜີຍ APIs ມາດຕະຖານເຊັ່ນ OPC UA ສໍາລັບການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ບໍ່ມີຮອຍຕໍ່. ຕັ້ງຄ່າການແກ້ໄຂອຸປະກອນກາງເພື່ອ synchronize ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີໃນເວລາຈິງກັບລະບົບ ERP/MES. ຕົວຄວບຄຸມຂອບຂອງ Ruihua Hardware ມີຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມໂຍງ API ທີ່ມີໃນຕົວ ແລະເຮັດວຽກກັບລະບົບ MES/ERP ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນທີ່ເປັນເອກະພາບໃນທົ່ວລະບົບການດຳເນີນງານ ແລະລະບົບທຸລະກິດ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີການສ້ອມແປງໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ສົມບູນ.
ໃຊ້ຕົວແບບ AI ທີ່ປັບແຕ່ງພະລັງງານທີ່ອອກແບບມາສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນອຸດສາຫະກຳ ແລະ ນຳໃຊ້ຮາດແວຂອບທີ່ມີ GPU ພະລັງງານຕ່ຳເພື່ອຫຼຸດການດຶງພະລັງງານໜ້ອຍລົງ. ກຳນົດເວລາວຽກການອ້າງອີງ AI ທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນໃນລະຫວ່າງຊົ່ວໂມງນອກຈຸດສູງສຸດ ເມື່ອອັດຕາຄ່າໄຟຟ້າຕໍ່າກວ່າ. ປະຕິບັດລະບົບການຈັດການພະລັງງານອັດສະລິຍະທີ່ດຸ່ນດ່ຽງຄວາມຕ້ອງການຂອງການປະມວນຜົນ AI ກັບການບໍລິໂພກສິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກໂດຍລວມ. ຕົວຄວບຄຸມຂອບຂອງ Ruihua ຮາດແວໄດ້ລວມເອົາເທກໂນໂລຍີ GPU ທີ່ມີປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານແລະການກໍານົດເວລາວຽກອັດສະລິຍະເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ພະລັງງານ 15-20% ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາປະສິດທິພາບ AI.
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການປະເມີນຄວາມສ່ຽງເພື່ອກໍານົດອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນແລະຄວາມເພິ່ງພາອາໄສແຫຼ່ງດຽວ. ກໍານົດຜູ້ສະຫນອງຂັ້ນສອງທີ່ມີຄຸນະພາບແລະມາດຕະຖານການປະຕິບັດຕາມໂດຍຜ່ານຂະບວນການປະເມີນຜົນທີ່ເຂັ້ມງວດ. ປະສົມປະສານຜູ້ສະຫນອງສໍາຮອງເຂົ້າໄປໃນລະບົບການຈັດຊື້ດ້ວຍສັນຍາສອງແຫຼ່ງແລະສ້າງການກວດສອບການປະຕິບັດປົກກະຕິ. ຮັກສາສາຍພົວພັນໂດຍຜ່ານການສື່ສານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການຈັດວາງຄໍາສັ່ງແຕ່ລະໄລຍະ. ເທກໂນໂລຍີ Digital Twin ສາມາດຈໍາລອງສະຖານະການລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຍຸດທະສາດຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຜູ້ສະຫນອງຂອງທ່ານແລະກໍານົດຈຸດອ່ອນທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນກ່ອນທີ່ມັນຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການດໍາເນີນງານ.
ປະຕິບັດຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດມາດຕະຖານສຸກເສີນທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນຂອງທ່ານ: ແຍກອຸປະກອນທີ່ຖືກກະທົບທັນທີເພື່ອປ້ອງກັນອັນຕະລາຍດ້ານຄວາມປອດໄພຫຼືຄວາມເສຍຫາຍຕື່ມອີກ. ຈັດສົ່ງລູກເຮືອບໍາລຸງຮັກສາດ້ວຍອາໄຫຼ່ທີ່ຕ້ອງການໂດຍອີງໃສ່ການຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງລະບົບ AI. ເປີດໃຊ້ສາຍການຜະລິດສຳຮອງ ຫຼືຂະບວນການເຮັດວຽກທາງເລືອກໃນຂະນະທີ່ບັນຫາຖືກແກ້ໄຂ. ແພລະຕະຟອມການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດເດົາຂອງ Ruihua Hardware ສະຫນອງການກໍານົດຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫລວສະເພາະແລະລາຍການອາໄຫຼ່ທີ່ແນະນໍາ, ເຮັດໃຫ້ທີມງານບໍາລຸງຮັກສາຕອບສະຫນອງດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍໍາແລະຫຼຸດຜ່ອນ MTTR 30-50%.
