Views: 29 Author: Site Editor ເວລາເຜີຍແຜ່: 2025-09-11 ຕົ້ນກໍາເນີດ: ເວັບໄຊ
ຕະຫຼາດໂຮງງານຜະລິດ smart ແມ່ນປະສົບການຂະຫຍາຍຕົວລະເບີດ, ຄາດວ່າຈະບັນລຸ 169,73 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດໃນປີ 2030 ດ້ວຍ CAGR 10,2%. ເມື່ອພວກເຮົາເຂົ້າໃກ້ປີ 2025, ຜູ້ຜະລິດປະເຊີນກັບຄວາມກົດດັນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ, ການແກ້ໄຂການຜະລິດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI, ແລະເວທີ IoT ອຸດສາຫະກໍາເພື່ອໃຫ້ສາມາດແຂ່ງຂັນໄດ້. ຄູ່ມືລະອຽດນີ້ປະເມີນຜູ້ຜະລິດອັດສະລິຍະອັນດັບຕົ້ນໆ 10 ຄົນໂດຍອີງໃສ່ນະວັດຕະກໍາ, ການຂະຫຍາຍ, ແລະຜົນການພິສູດ. ບໍ່ວ່າທ່ານກໍາລັງປັບປຸງລະບົບມໍລະດົກໃຫ້ທັນສະໄຫມຫຼືສ້າງໂຮງງານອັດສະລິຍະໃຫມ່, ຜູ້ຂາຍເຫຼົ່ານີ້ສະເຫນີເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອເລັ່ງເປົ້າຫມາຍການຜະລິດ 2025 ຂອງທ່ານແລະຫຼາຍກວ່ານັ້ນ.
ຮູບແບບການໃຫ້ຄະແນນຫຼາຍມິຕິລະດັບຂອງພວກເຮົາປະເມີນຜູ້ຂາຍແຕ່ລະຄົນໃນທົ່ວຫ້າເງື່ອນໄຂທີ່ສໍາຄັນທີ່ມີນ້ໍາຫນັກສະເພາະທີ່ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນຄວາມສໍາຄັນຂອງອຸດສາຫະກໍາ:
ນະວັດຕະກໍາ (30%): ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຊີ, ການລົງທຶນ R&D, ແລະຫຼັກຊັບສິດທິບັດ
ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍຂະໜາດ (25%): ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍໂຕຈາກການທົດລອງໄປສູ່ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໃນທົ່ວວິສາຫະກິດ
ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງການເຊື່ອມໂຍງ (20%): ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ກັບລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແລະ APIs ເປີດ
ເລື່ອງຄວາມສໍາເລັດຂອງລູກຄ້າ (15%): ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ພິສູດແລະການກວດສອບກໍລະນີສຶກສາ
ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເປັນເຈົ້າຂອງທັງຫມົດ (10%): ຜົນກະທົບທາງດ້ານການເງິນໄລຍະຍາວແລະທ່າແຮງ ROI
ຜູ້ຂາຍແຕ່ລະຄົນໄດ້ຮັບຄະແນນປະສົມຈາກ 100 ຄະແນນ. ນະວັດຕະກໍາມີນໍ້າໜັກທີ່ສູງທີ່ສຸດ ເພາະວ່າວິວັດທະນາການທາງເທັກໂນໂລຍີຢ່າງວ່ອງໄວເຮັດໃຫ້ໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນໃນພູມສັນຖານການຜະລິດຂອງທຸກມື້ນີ້. ຄະແນນປະສົມສະແດງເຖິງຄ່າສະເລ່ຍນ້ຳໜັກຂອງຄ່າເກນແຕ່ລະບຸກຄົນ, ສະໜອງກອບການຈັດລໍາດັບຈຸດປະສົງ.
ພື້ນຖານການຄົ້ນຄວ້າຂອງພວກເຮົາລວມເອົາແຫຼ່ງທີ່ມີອໍານາດຫຼາຍອັນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື. ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຕົ້ນຕໍປະກອບມີ ບົດລາຍງານຕະຫຼາດຈາກ MarketsandMarkets, ການສໍາຫຼວດອຸດສາຫະກໍາໂດຍ Deloitte , ກໍລະນີສຶກສາຂອງຜູ້ຂາຍ, ແລະ ການຈັດອັນດັບຂອງນັກວິເຄາະພາກສ່ວນທີສາມ.
ຂະບວນການກວດສອບຂອງພວກເຮົາຈະກວດສອບຂໍ້ມູນແຕ່ລະຈຸດໂດຍມີແຫຼ່ງເອກະລາດຢ່າງໜ້ອຍ 2 ແຫຼ່ງ, ໂດຍໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຕົວເລກທີ່ຜ່ານມາແຕ່ປີ 2023-2025. ທຸກໆສະຖິຕິທີ່ອ້າງອີງໃນບົດຄວາມນີ້ລວມມີການອ້າງອີງໃນແຖວເພື່ອຮັກສາຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະໃຫ້ຜູ້ອ່ານສາມາດກວດສອບຂໍ້ມູນໄດ້ຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ.
ແພລດຟອມເຮືອທຸງຂອງ Ruihua ສະໜອງຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດອັດສະລິຍະທີ່ສົມບູນແບບໂດຍຜ່ານສີ່ເສົາຫຼັກຫຼັກທີ່ກໍານົດມາດຕະຖານອຸດສາຫະກໍາ:
ການເຊື່ອມຕໍ່ແບບສິ້ນສຸດ ມີປະຕູ IoT ທີ່ເປັນເອກະພາບ, dashboard ການວິເຄາະໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ແລະ AI-powered ການບໍາລຸງຮັກສາການຄາດຄະເນທີ່ຫຼຸດຜ່ອນການຢຸດເຊົາການທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄດ້ເຖິງ 35%. ຂອງເວທີ ເຄື່ອງຈັກຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ ເຮັດໃຫ້ການຈໍາລອງ virtual ຂອງສາຍການຜະລິດກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວທາງດ້ານຮ່າງກາຍ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນການປະຕິບັດແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງຊັ້ນນໍາຂອງອຸດສາຫະກໍາ.
Edge-to-cloud orchestration ຮັບປະກັນການໄຫຼເຂົ້າຂອງຂໍ້ມູນລະຫວ່າງ PLC ພາຍໃນສະຖານທີ່ ແລະການບໍລິການຄລາວ, ຮອງຮັບແບບຈໍາລອງການນໍາມາໃຊ້ແບບປະສົມທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນດີກວ່າ. ທີ່ມີໃນຕົວ ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Zero-trust ສະຫນອງຄວາມປອດໄພລະດັບອຸດສາຫະກໍາສໍາລັບເຄືອຂ່າຍ OT, ປ້ອງກັນໄພຂົ່ມຂູ່ທາງອິນເຕີເນັດໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມຕໍ່ເນື່ອງຂອງການດໍາເນີນງານໃນມາດຕະຖານສູງສຸດ.
ແພລດຟອມອັດສະລິຍະ Ruihua ດີເລີດໃນການຮັກສາການຄາດເດົາທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ແລະຄອມພິວເຕີ້ຂອບອຸດສາຫະກໍາ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບຜູ້ຜະລິດທີ່ຊອກຫາການຫັນເປັນດິຈິຕອນທີ່ສົມບູນແບບດ້ວຍຜົນໄດ້ຮັບທີ່ພິສູດແລ້ວ.
ຜູ້ຜະລິດເອເລັກໂຕຣນິກຂະຫນາດກາງໄດ້ນໍາໃຊ້ເວທີຂອງ Ruihua ໃນທົ່ວສາມສາຍການຜະລິດໃນ Q2 2024, ບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບພິເສດພາຍໃນຫົກເດືອນ. ບໍລິສັດໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ 28% ແລະປັບປຸງຜົນຜະລິດຜ່ານຄັ້ງທໍາອິດໂດຍ 18% ໂດຍຜ່ານຂັ້ນຕອນການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດເດົາແລະການຕິດຕາມຄຸນນະພາບໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.
'ຄູ່ແຝດດິຈິຕອລໄດ້ໃຫ້ຄວາມຫມັ້ນໃຈແກ່ພວກເຮົາໃນການທົດສອບການປ່ຽນແປງຂະບວນການໂດຍບໍ່ມີການຢຸດການຜະລິດ,' ຜູ້ຈັດການໂຮງງານກ່າວ. 'ພວກເຮົາສາມາດຈຳລອງສະຖານະການຕ່າງໆ ແລະປັບແຕ່ງພາລາມິເຕີຕ່າງໆກ່ອນທີ່ຈະປະຕິບັດການປ່ຽນແປງໃນຊັ້ນໂຮງງານ. ROI ໄດ້ເກີນຄວາມຄາດຫວັງຂອງພວກເຮົາ.'
ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໄດ້ສ້າງລາຍໄດ້ 1.4 ລ້ານໂດລາໃນການປະຫຍັດປະຈໍາປີໂດຍຜ່ານການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ, ປັບປຸງປະສິດທິພາບ, ແລະການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອຸປະກອນ, ສ້າງຕັ້ງ Ruihua ເປັນຜູ້ນໍາທີ່ຊັດເຈນໃນການແກ້ໄຂການຜະລິດອັດສະລິຍະ.
ການຕິດຕັ້ງແພລະຕະຟອມ Ruihua ທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການວາງແຜນແລະການກະກຽມຢ່າງລະມັດລະວັງ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ ການປະເມີນຄວາມພ້ອມ ເພື່ອກວດສອບໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງເຊັນເຊີທີ່ມີຢູ່ ແລະແຜນທີ່ອະນຸສັນຍາ PLC ທີ່ເປັນມໍລະດົກສໍາລັບການລວມເຂົ້າກັນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ.
ການປະຕິບັດແບບປົກກະຕິປະຕິບັດຕາມໄລຍະເວລາ 3-4 ເດືອນທີ່ມີການປັບປຸງສໍາລັບສະຖານທີ່ 5,000 ຕາແມັດ. ຄວາມຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນ ປະກອບມີຜູ້ຈັດການໂຄງການທີ່ອຸທິດຕົນຫນຶ່ງ, ວິສະວະກອນປະສົມປະສານສອງຄົນ, ແລະໂຄງການຝຶກອົບຮົມທາງເລືອກຂອງຜູ້ປະກອບການ. ພວກເຮົາແນະນໍາໃຫ້ດໍາເນີນການທົດລອງນໍາໃຊ້ໃນສາຍການຜະລິດດຽວກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວຢ່າງເຕັມທີ່ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງແລະກວດສອບຜົນປະໂຫຍດປະສິດທິພາບ.
Siemens ສະເຫນີເທກໂນໂລຍີຄູ່ແຝດດິຈິຕອນທີ່ສົມບູນແບບດ້ວຍຄວາມສາມາດ virtualization ຂອງໂຮງງານ. ຫຼັກຊັບອຸດສາຫະກໍາດິຈິຕອນຂອງພວກເຂົາປະກອບມີ ຄູ່ແຝດດິຈິຕອນຂອງໂຮງງານທັງຫມົດ , ເປັນຕົວຢ່າງໂດຍໂຮງງານ Amberg Electronics ບັນລຸໄດ້. ອັດຕາຄວາມຜິດພາດຕໍ່າກວ່າ 0.001%.
ການເຊື່ອມໂຍງຫຸ່ນຍົນແບບພິເສດ ປະສົມປະສານກັບ PLC ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງເພື່ອສ້າງລະບົບນິເວດອັດຕະໂນມັດ. ເວທີສະຫນອງ ການຄຸ້ມຄອງວົງຈອນຊີວິດ ຈາກການອອກແບບເບື້ອງຕົ້ນໂດຍຜ່ານການ decommission, ຮັບປະກັນການເພີ່ມປະສິດທິພາບມູນຄ່າ.
ຊຸດອັດຕະໂນມັດອຸດສາຫະກໍາຂອງ Siemens ເຮັດວຽກໄດ້ດີໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດທີ່ສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ຕ້ອງການການຄວບຄຸມທີ່ຊັດເຈນແລະຄວາມສາມາດໃນການສ້າງແບບຈໍາລອງດິຈິຕອນທີ່ສົມບູນແບບ.
ໂຮງງານ Amberg ຂອງ Siemens ຂອງຕົນເອງໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດດິຈິຕອນ. ຫຼັງຈາກການປະຕິບັດການແກ້ໄຂອຸດສາຫະກໍາດິຈິຕອນ, ສະຖານທີ່ ບັນລຸການເພີ່ມຂຶ້ນ 30% ໃນຂະນະທີ່ການຮັກສາມາດຕະຖານຄຸນນະພາບ.
ໂຮງງານຜະລິດຫຼາຍກວ່າ 15 ລ້ານຜະລິດຕະພັນ SIMATIC ໃນແຕ່ລະປີດ້ວຍການແຊກແຊງຫນ້ອຍທີ່ສຸດຂອງມະນຸດ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງການຜະລິດອັດສະລິຍະອັດຕະໂນມັດ.
ວິທີແກ້ໄຂ Siemens ແມ່ນ ເຫມາະສົມສໍາລັບວິສາຫະກິດຂະຫນາດໃຫຍ່ ທີ່ມີຊັບພະຍາກອນວິສະວະກໍາຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະຄວາມຕ້ອງການການຜະລິດທີ່ສັບສົນ. CAPEX ດ້ານຫນ້າທີ່ສູງຂຶ້ນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະເມີນຜົນຢ່າງລະມັດລະວັງຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງຫມົດຂອງການເປັນເຈົ້າຂອງໃນໄລຍະ 5 ປີ.
ນຳໃຊ້ເຄືອຂ່າຍບໍລິການທົ່ວໂລກຂອງ Siemens ສຳລັບການແກ້ໄຂບັນຫາ ແລະ ການສະໜັບສະໜູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຄວາມສັບສົນຂອງເວທີຕ້ອງການທີມງານວິສະວະກໍາທີ່ອຸທິດຕົນທີ່ຄຸ້ນເຄີຍກັບລະບົບອັດຕະໂນມັດອຸດສາຫະກໍາ.
ລະບົບນິເວດ Proficy ຂອງ GE ສະໜອງຄວາມສາມາດຂອງ MES ແລະ SCADA ທີ່ເປັນເອກະພາບກັບການວິເຄາະ AI ປະສົມປະສານ. Proficy Plant Applications ສະຫນອງການຕິດຕາມ KPI ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດໃນທົ່ວການດໍາເນີນງານການຜະລິດ.
ສະ ຖາປັດຕະຍະກຳພື້ນເມືອງຂອງຄລາວ ເຮັດໃຫ້ສາມາດເກັບຂໍ້ມູນ ແລະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດປັບຂະ ໜາດ ໄດ້, ຮອງຮັບການເຕີບໃຫຍ່ຂອງການຜະລິດໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ຈຳກັດດ້ານພື້ນຖານໂຄງລ່າງ.
Proficy ສົມທົບເຕັກໂນໂລຊີປະຕິບັດງານກັບເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ການສ້າງສາຍຕາໃນທົ່ວຂະບວນການຜະລິດ.
ຜູ້ສະຫນອງຊິ້ນສ່ວນລົດຍົນຂອງສະຫະລັດໄດ້ປະຕິບັດໂມດູນຄຸນນະພາບການຄາດຄະເນ Proficy ຂອງ GE ໃນປີ 2023, ບັນລຸການຫຼຸດຜ່ອນ 18% ໃນອັດຕາການຂູດ. ລະບົບ AI-powered ໄດ້ກໍານົດບັນຫາດ້ານຄຸນນະພາບກ່ອນທີ່ຊິ້ນສ່ວນທີ່ບົກພ່ອງມາຮອດລູກຄ້າ, ປະຫຍັດ $ 800,000 ຕໍ່ປີໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຮັບປະກັນແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຮັດວຽກໃຫມ່.
ການປະຕິບັດໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດຂອງ Proficy ໃນການຫັນປ່ຽນການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບຈາກປະຕິກິລິຍາໄປສູ່ການຄາດເດົາ, ປັບປຸງປະສິດທິພາບການຜະລິດ.
Proficy ສະຫນອງ ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ ກັບລະບົບ ERP ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ໂດຍສະເພາະສະພາບແວດລ້ອມ SAP. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ການນຳໃຊ້ທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີທັກສະດ້ານຂໍ້ມູນ-ວິທະຍາສາດທີ່ອຸທິດຕົນໃຫ້ແກ່ນັກວິເຄາະພາຍໃນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຄວາມສາມາດ AI.
ພະລັງງານການວິເຄາະຂອງແພລະຕະຟອມຕ້ອງການວັດສະດຸປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ, ມີໂຄງສ້າງແລະການບໍາລຸງຮັກສາຕົວແບບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອຮັບປະກັນການປະຕິບັດ.
ອຸດສາຫະກໍາຂອງ Rockwell ແພລະຕະຟອມ DataOps ອັດຕະໂນມັດການສ້າງທໍ່ຂໍ້ມູນແລະການຄຸ້ມຄອງ, ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນໄຫຼຜ່ານລະບົບການຜະລິດ. ການບໍລິການເຊື່ອມຕໍ່ ສະຫນອງການວິນິດໄສຫ່າງໄກສອກຫຼີກແລະຄວາມສາມາດໃນການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດເດົາ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການການບໍລິການຢູ່ໃນສະຖານທີ່.
ຊຸດ FactoryTalk ສະໜອງການເບິ່ງເຫັນ ແລະຄວາມສາມາດໃນການຄວບຄຸມ, ປະສົມປະສານກັບລະບົບນິເວດຮາດແວ Allen-Bradley ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເພື່ອນຳໃຊ້.
Rockwell ສຸມໃສ່ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນອຸດສາຫະກໍາແລະການສະຫນອງການບໍລິການຫ່າງໄກສອກຫຼີກ, ເຫມາະສົມສໍາລັບການດໍາເນີນງານການຜະລິດແຈກຢາຍ.
ໂຮງງານປຸງແຕ່ງສະບຽງອາຫານໄດ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບອຸປະກອນໂດຍລວມ (OEE) ໂດຍ 12% ຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ການແກ້ໄຂ DataOps ຂອງ Rockwell . ເວທີດັ່ງກ່າວໄດ້ກໍານົດຂໍ້ບົກພ່ອງແລະໂອກາດການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນທົ່ວສາຍການຜະລິດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດແລະການວິເຄາະຫຼຸດລົງເວລາການລາຍງານຄູ່ມືໂດຍ 75%, ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ປະກອບການສຸມໃສ່ກິດຈະກໍາທີ່ມີມູນຄ່າເພີ່ມຫຼາຍກ່ວາການປ້ອນຂໍ້ມູນ.
ວິທີແກ້ໄຂຂອງ Rockwell ສະຫນອງ ການຂະຫຍາຍ ໂຮງງານຜະລິດຈາກ 2 ຫາ 10 ສາຍການຜະລິດ. ສະຖາປັດຕະຍະກຳແບບໂມດູລາຂອງແພລດຟອມຮອງຮັບການນຳໃຊ້ແບບໄລຍະໆ ແລະ ການຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດເທື່ອລະກ້າວ.
ພິຈາລະນາການຢັ້ງຢືນຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດລະດັບອຸດສາຫະກໍາຂອງ Rockwell ເມື່ອປະເມີນຄວາມຕ້ອງການຄວາມປອດໄພສໍາລັບສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່.
ແພລະຕະຟອມ EcoStruxure ຂອງ Schneider ມີ ເຊັນເຊີທີ່ກຽມພ້ອມ IoT ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະໃນຕົວ, ກໍາຈັດຄວາມຕ້ອງການຂອງລະບົບການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນແຍກຕ່າງຫາກ. ການຈັດການພະລັງງານແບບປະສົມປະສານ ລວມຂໍ້ມູນການຜະລິດກັບ metrics ການບໍລິໂພກພະລັງງານສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບປະສິດທິພາບ.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ API ເປີດ ຊ່ວຍໃຫ້ການເຊື່ອມໂຍງແອັບພລິເຄຊັນຂອງພາກສ່ວນທີສາມ, ສະຫນັບສະຫນູນ stacks ເຕັກໂນໂລຢີການຜະລິດທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະການແກ້ໄຂທີ່ກໍາຫນົດເອງ.
EcoStruxure ສຸມໃສ່ການດໍາເນີນງານການຜະລິດທີ່ມີປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານ, ສົມທົບການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດກັບເປົ້າຫມາຍຄວາມຍືນຍົງ.
ຜູ້ຜະລິດສານເຄມີ ການບໍລິໂພກພະລັງງານຫຼຸດລົງ 9% ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຜົນຜະລິດການຜະລິດຫຼັງຈາກການເປີດຕົວ EcoStruxure. ແພລະຕະຟອມປະສົມປະສານໄດ້ກໍານົດຮູບແບບສິ່ງເສດເຫຼືອພະລັງງານແລະການກໍານົດເວລາອຸປະກອນທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບປະສິດທິພາບ.
ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດບັນລຸໄດ້ 400,000 ໂດລາໃນການປະຫຍັດພະລັງງານປະຈໍາປີ ໃນຂະນະທີ່ປັບປຸງຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງການຜະລິດໂດຍລວມ ແລະອາຍຸການອຸປະກອນ.
EcoStruxure ສະໜອງ ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ ກັບລະບົບ SCADA ທີ່ເປັນມໍລະດົກ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສັບສົນໃນການເຊື່ອມໂຍງ ແລະຄວາມສ່ຽງໃນການນຳໃຊ້. ແພລດຟອມສະຫນັບສະຫນູນທັງ SaaS ແລະແບບຈໍາລອງການນໍາໄປໃຊ້ໃນພື້ນທີ່ , ຮອງຮັບຄວາມຕ້ອງການຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານ IT ທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
ຈຸດສຸມຂອງ Schneider ກ່ຽວກັບການຄຸ້ມຄອງພະລັງງານເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂນີ້ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບຜູ້ຜະລິດທີ່ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມຍືນຍົງແລະການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານ.
ຂອງ Honeywell ຊຸດຄວບຄຸມຂະບວນການ ປະກອບມີການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສຳລັບການກຳນົດ ແລະປ້ອງກັນບັນຫາເບື້ອງຕົ້ນ. Honeywell Forge ສະຫນອງການເບິ່ງເຫັນທົ່ວວິສາຫະກິດໃນທົ່ວສະຖານທີ່ແລະລະບົບການຜະລິດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
Edge-optimized analytics ຊ່ວຍໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີເວລາຊ້າລົງໃນຈຸດຂອງການຜະລິດ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາຕອບສະຫນອງແລະປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄວບຄຸມຂະບວນການ.
Honeywell ຊ່ຽວຊານໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະຕິບັດຕາມ ແລະມາດຕະຖານຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື.
ຜູ້ຜະລິດຊິ້ນສ່ວນອະວະກາດ ຫຼຸດເວລາກວດກາລົງ 25% ໂດຍໃຊ້ລະບົບວິໄສທັດ AI ຂອງ Honeywell. ລະບົບການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບອັດຕະໂນມັດໄດ້ກໍານົດຂໍ້ບົກພ່ອງໄວແລະຖືກຕ້ອງກວ່າວິທີການກວດກາຄູ່ມື.
ການປະຕິບັດໄດ້ປັບປຸງຂະບວນການຜະລິດໃນຂະນະທີ່ການຮັກສາມາດຕະຖານຄຸນນະພາບທີ່ເຂັ້ມງວດທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຍານອາວະກາດ.
ວິທີແກ້ໄຂ Honeywell ເນັ້ນຫນັກໃສ່ ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ ແລະມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພ, ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາທີ່ມີການຄວບຄຸມສູງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການເຂົ້າເຖິງຄຸນສົມບັດເຕັມຮູບແບບຕ້ອງການອົງປະກອບຮາດແວທີ່ໄດ້ຮັບການຮັບຮອງຈາກ Honeywell, ເຊິ່ງອາດຈະເພີ່ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປະຕິບັດ.
ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງເວທີໃນອຸດສາຫະກໍາຂະບວນການເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບການດໍາເນີນງານການຜະລິດເຄມີ, ຢາ, ແລະພະລັງງານ.
ຂອງ ABB ຫຸ່ນຍົນຮ່ວມມື (cobots) ມີຄຸນສົມບັດການຄວບຄຸມການຕອບໂຕ້ການບັງຄັບຂັ້ນສູງເພື່ອການໂຕ້ຕອບມະນຸດກັບຫຸ່ນຍົນຢ່າງປອດໄພ. RobotStudio ເປີດໃຊ້ການຂຽນໂປລແກລມອອບໄລນ໌ແລະການຈໍາລອງຄູ່ແຝດດິຈິຕອນສໍາລັບລະບົບຫຸ່ນຍົນ.
ການຄວບຄຸມການເຄື່ອນໄຫວແບບປະສົມປະ ສານປະສານງານແກນຫຼາຍແກນແລະລະບົບຫຸ່ນຍົນສໍາລັບວຽກງານການຜະລິດທີ່ສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ຕ້ອງການຕໍາແຫນ່ງທີ່ຊັດເຈນແລະເວລາ.
ABB ສະເໜີເທັກໂນໂລຍີຫຸ່ນຍົນທີ່ຮ່ວມມືກັນ, ເຮັດໃຫ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດສາມາດເຂົ້າເຖິງຜູ້ຜະລິດທີ່ມີປະສົບການດ້ານຫຸ່ນຍົນທີ່ຈຳກັດ.
ເປັນສູນກາງການຂົນສົ່ງ ເພີ່ມຄວາມໄວໃນການຈັດການ pallet ໂດຍ 40% ໂດຍໃຊ້ຄູໂບ້ YuMi ຂອງ ABB. ຫຸ່ນຍົນທີ່ຮ່ວມມືໄດ້ເຮັດວຽກຄຽງຄູ່ກັບຜູ້ປະຕິບັດການຂອງມະນຸດໂດຍບໍ່ມີສິ່ງກີດຂວາງດ້ານຄວາມປອດໄພ, ເຮັດໃຫ້ພື້ນທີ່ໃຊ້ພື້ນທີ່ສູງສຸດ.
ການປະຕິບັດການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແຮງງານລົງ 30% ໃນຂະນະທີ່ປັບປຸງຄວາມປອດໄພໃນບ່ອນເຮັດວຽກແລະຫຼຸດຜ່ອນການບາດເຈັບທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ.
Cobots ຕ້ອງການພື້ນທີ່ພື້ນທີ່ຫນ້ອຍ ກວ່າຫຸ່ນຍົນອຸດສາຫະກໍາແບບດັ້ງເດີມ, ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບສະຖານທີ່ຈໍາກັດພື້ນທີ່. ປະຕິບັດຕາມ ມາດຕະຖານ ISO/TS 15066 ສໍາລັບການຮ່ວມມືລະຫວ່າງມະນຸດກັບຫຸ່ນຍົນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພໃນບ່ອນເຮັດວຽກ.
ການໂຕ້ຕອບການຂຽນໂປລແກລມທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ຂອງ ABB ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການການຝຶກອົບຮົມແລະຊ່ວຍໃຫ້ການໃຊ້ງານໄດ້ໄວຂຶ້ນເມື່ອທຽບໃສ່ກັບການແກ້ໄຂຫຸ່ນຍົນແບບດັ້ງເດີມ.
Watson AI ສະໜອງການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບການຄາດເດົາ ແລະຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ແພລດ ຟອມຄລາວແບບປະສົມ ເຮັດໃຫ້ການໄຫຼເຂົ້າຂໍ້ມູນແບບຂອບຫາຄລາວສຳລັບການວິເຄາະ.
ການວິເຄາະພາສາທໍາມະຊາດ ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຜູ້ປະຕິບັດໃນພາສາອັງກິດທໍາມະດາ, ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນສາມາດເຂົ້າເຖິງບຸກຄະລາກອນທີ່ບໍ່ແມ່ນວິຊາການ.
IBM ເນັ້ນໃສ່ປັນຍາການຜະລິດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI, ປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທາງທຸລະກິດ.
ໂຮງງານຜະລິດເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າ ການຮຽກຮ້ອງການຮັບປະກັນຫຼຸດລົງ 13% ຫຼັງຈາກປະຕິບັດຕົວແບບການຄາດເດົາຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງ Watson. ລະບົບ AI ໄດ້ກໍານົດບັນຫາດ້ານຄຸນນະພາບກ່ອນທີ່ຜະລິດຕະພັນຈະຖືກສົ່ງໄປຫາລູກຄ້າ.
ການປະຕິບັດໄດ້ປະຫຍັດ $2.1 ລ້ານຕໍ່ປີໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຮັບປະກັນແລະປັບປຸງຄະແນນຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າໂດຍ 18%.
ຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນ ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ Watson, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ, ມີປ້າຍຊື່ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ພິຈາລະນາການບໍລິການຜູ້ຊ່ຽວຊານ AI ຂອງ IBM ໃນລະຫວ່າງການເປີດຕົວໃນເບື້ອງຕົ້ນເພື່ອຮັບປະກັນການຕັ້ງຄ່າ ແລະການປະຕິບັດ.
ຄວາມຊັບຊ້ອນໃນການວິເຄາະຂອງແພລດຟອມຕ້ອງການຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອຮັກສາ ແລະປັບປຸງຕົວແບບ AI ໃນໄລຍະເວລາ.
ຂອງ Cisco ສະຫຼັບອີເທີເນັດອຸດສາຫະກໍາ ສະຫນອງຄວາມລ່າຊ້າທີ່ກໍານົດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຜະລິດທີ່ສໍາຄັນທີ່ໃຊ້ເວລາ. Secure Edge Architecture ປົກປ້ອງເຄືອຂ່າຍເຕັກໂນໂລຊີປະຕິບັດງານຈາກໄພຂົ່ມຂູ່ທາງອິນເຕີເນັດ.
ເຣົາເຕີທີ່ພ້ອມແລ້ວ 5G ເປີດໃຊ້ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ມີຄວາມໄວຕໍ່າສຸດສໍາລັບລະບົບອັດຕະໂນມັດຂັ້ນສູງ ແລະແອັບພລິເຄຊັນການຕິດຕາມທາງໄກ.
Cisco ຊ່ຽວຊານໃນໂຄງສ້າງເຄືອຂ່າຍອຸດສາຫະກໍາ, ສະຫນອງພື້ນຖານສໍາລັບການດໍາເນີນງານການຜະລິດເຊື່ອມຕໍ່.
ສາຍປະກອບລົດຍົນ ບັນລຸ 99.8% ເວລາເຮັດວຽກຂອງເຄືອຂ່າຍ ຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ຊຸດເຄືອຂ່າຍອຸດສາຫະກຳຂອງ Cisco. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍຊ້ໍາຊ້ອນໄດ້ລົບລ້າງການຂັດຂວາງການຜະລິດທີ່ເກີດຈາກບັນຫາການເຊື່ອມຕໍ່.
ການປະຕິບັດການຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດເຮັດວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຄືອຂ່າຍລົງ 95%, ປະຫຍັດເວລາການຜະລິດທີ່ສູນເສຍໄປ 1.5 ລ້ານໂດລາຕໍ່ປີ.
ດໍາເນີນ ການສໍາຫຼວດສະຖານທີ່ ທີ່ສົມບູນແບບ ເພື່ອວາງແຜນຄວາມຫນາແຫນ້ນຂອງເຊັນເຊີແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງເຄືອຂ່າຍກ່ອນທີ່ຈະນໍາໃຊ້. ເລືອກ ປຸ່ມສະຫຼັບໂມດູນ ທີ່ຮອງຮັບການອັບເກຣດ 5G ທີ່ຈະມາເຖິງເພື່ອການລົງທຶນປ້ອງກັນອະນາຄົດ.
ຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານເຄືອຂ່າຍຂອງ Cisco ເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບຜູ້ຜະລິດທີ່ໃຫ້ຄວາມສໍາຄັນໃນການເຊື່ອມຕໍ່ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດ.
CR-robots ປະສົມປະສານລະບົບວິໄສທັດແບບພິເສດສໍາລັບການຈັດການພາກສ່ວນທີ່ຊັດເຈນແລະການກວດກາຄຸນນະພາບ. ຕົວ ຄວບຄຸມ R-30iB ສະຫນອງຄວາມແມ່ນຍໍາການເຄື່ອນໄຫວໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການໃນການຜະລິດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ.
ການໂຕ້ຕອບການຂຽນໂປລແກລມທີ່ງ່າຍ ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ຢ່າງໄວວາໂດຍບໍ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານຫຸ່ນຍົນຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາການປະຕິບັດແລະຄວາມຕ້ອງການການຝຶກອົບຮົມ.
Fanuc ສະຫນອງເຕັກໂນໂລຢີຫຸ່ນຍົນທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາ, ສະຫນອງການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດສໍາລັບຂະບວນການຜະລິດທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ.
ຜູ້ຜະລິດອຸປະກອນທາງການແພດ ຫຼຸດເວລາວົງຈອນການປະກອບລົງ 22% ໂດຍໃຊ້ລະບົບຫຸ່ນຍົນຮ່ວມມືຂອງ Fanuc. ອັດຕະໂນມັດຄວາມແມ່ນຍໍາປັບປຸງຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດການປະກອບຄູ່ມື.
ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດບັນລຸ ROI 18 ເດືອນຜ່ານການປັບປຸງຜົນຜະລິດແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຫຼຸດລົງ.
ສະຫນອງ ກອງປະຊຸມຜູ້ປະຕິບັດງານຢູ່ໃນສະຖານທີ່ ສໍາລັບການໄດ້ຮັບທັກສະໄວແລະການນໍາໃຊ້ລະບົບ. ໃຊ້ ຂອງ Fanuc ການແຈ້ງເຕືອນການບໍລິການທີ່ຄາດເດົາ ເພື່ອຈັດຕາຕະລາງການບໍາລຸງຮັກສາໃນລະຫວ່າງການຢຸດເຮັດວຽກທີ່ວາງແຜນໄວ້ແທນທີ່ຈະເປັນການສ້ອມແປງສຸກເສີນ.
ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະຄວາມງ່າຍຂອງການນໍາໃຊ້ຂອງເວທີເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບຜູ້ຜະລິດໃຫມ່ເພື່ອຮ່ວມມືເຕັກໂນໂລຊີຫຸ່ນຍົນ.
ເລີ່ມຕົ້ນການຄັດເລືອກຜູ້ຂາຍດ້ວຍການປະເມີນຄວາມເຕັມທີ່ຂອງດິຈິຕອນທີ່ສົມບູນແບບ. ປະເມີນຄວາມສາມາດໃນປະຈຸບັນຂອງທ່ານໃນສີ່ມິຕິທີ່ສໍາຄັນ: ໂຄງສ້າງພື້ນຖານການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະ, ລະດັບອັດຕະໂນມັດ, ແລະທ່າທາງຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດ.
ສ້າງ ລາຍການກວດສອບການປະເມີນຕົນເອງ ທີ່ກວມເອົາການຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີ, ລະບົບການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ, ເຄື່ອງມືການວິເຄາະ, ແລະໂປຣໂຕຄໍຄວາມປອດໄພ. ດັດຊະນີທຽບກັບຄ່າສະເລ່ຍຂອງອຸດສາຫະກໍາ , ໂດຍສັງເກດວ່າ 70% ຂອງຜູ້ຜະລິດຊັ້ນນໍາໄດ້ນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ.
ການປະເມີນນີ້ກໍານົດຊ່ອງຫວ່າງຄວາມສາມາດແລະນໍາພາການເລືອກຜູ້ຂາຍໄປສູ່ການແກ້ໄຂທີ່ເສີມສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງທີ່ມີຢູ່ໃນຂະນະທີ່ແກ້ໄຂຈຸດອ່ອນ.
ບູລິມະສິດຄວາມຕ້ອງການ ໃນທົ່ວການຂະຫຍາຍ, ການເຊື່ອມໂຍງ ERP/MES, ການສະຫນັບສະຫນູນ AI/ML, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງຫມົດຂອງການເປັນເຈົ້າຂອງ. ສ້າງລາຍການຕາຕະລາງຄວາມຕ້ອງການລາຍລະອຽດທີ່ຕ້ອງມີທຽບກັບຄຸນສົມບັດທີ່ດີທີ່ຈະມີສໍາລັບການປຽບທຽບຜູ້ຂາຍທີ່ມີຈຸດປະສົງ.
ພິຈາລະນາແຜນການການຂະຫຍາຍຕົວໃນອະນາຄົດແລະແຜນທີ່ຖະຫນົນເຕັກໂນໂລຢີໃນເວລາທີ່ກໍານົດຄວາມຕ້ອງການ. ວິທີແກ້ໄຂຄວນຮອງຮັບແຜນການຂະຫຍາຍ 3-5 ປີໂດຍບໍ່ມີການປ່ຽນແປງທາງສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ສໍາຄັນ.
ຄວາມຕ້ອງການນ້ໍາຫນັກໂດຍອີງໃສ່ບູລິມະສິດທຸລະກິດແລະຈຸດປະສົງຍຸດທະສາດເພື່ອຮັບປະກັນການຄັດເລືອກຜູ້ຂາຍສອດຄ່ອງກັບເປົ້າຫມາຍຂອງອົງການຈັດຕັ້ງ.
ການວິເຄາະ TCO ທີ່ສົມບູນແບບລວມມີຄ່າທໍານຽມການອອກໃບອະນຸຍາດ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຮາດແວ, ການບໍລິການການເຊື່ອມໂຍງ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຝຶກອົບຮົມ, ແລະຄ່າທໍານຽມການສະຫນັບສະຫນູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນໄລຍະ 5 ປີ. ໃຊ້ ຕົວແບບມູນຄ່າປັດຈຸບັນສຸດທິ ເພື່ອປຽບທຽບຜູ້ຂາຍຢ່າງມີເປົ້າໝາຍ, ການຄິດໄລ່ມູນຄ່າເວລາຂອງເງິນ ແລະໄລຍະເວລາການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ.
ພິຈາລະນາຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້ເຊັ່ນ: ການຢຸດເຊົາລະບົບໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດ, ຄວາມຕ້ອງການພື້ນຖານໂຄງລ່າງເພີ່ມເຕີມ, ແລະຄ່າບໍາລຸງຮັກສາຕໍ່ເນື່ອງ.
ປັດໄຈໃນການປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ມີທ່າແຮງຈາກການປັບປຸງປະສິດທິພາບ, ການຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດ, ແລະການປັບປຸງຄຸນນະພາບເພື່ອຄິດໄລ່ ROI ທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບແຕ່ລະທາງເລືອກຂອງຜູ້ຂາຍ.
ປະຕິບັດ ໂຄງການທົດລອງ 30 ມື້ ໃນສາຍການຜະລິດດຽວເພື່ອກວດສອບການຮຽກຮ້ອງຂອງຜູ້ຂາຍແລະປະເມີນການປະຕິບັດຕົວຈິງ. ທົດສອບຈຸດເຊື່ອມໂຍງທີ່ສໍາຄັນກັບລະບົບ ERP, MES, ແລະ SCADA ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.
ດໍາເນີນ ການທົດສອບການຂະຫຍາຍຂະຫນາດ ໂດຍການຈໍາລອງການເພີ່ມຂຶ້ນ 2x ໃນຈໍານວນເຊັນເຊີ, ປະລິມານຂໍ້ມູນ, ແລະການເຂົ້າເຖິງຜູ້ໃຊ້ເພື່ອຮັບປະກັນການແກ້ໄຂສາມາດເຕີບໂຕຂຶ້ນກັບທຸລະກິດຂອງທ່ານ. ກວດສອບປະສິດທິພາບຮັກສາລະດັບທີ່ຍອມຮັບພາຍໃຕ້ການໂຫຼດເພີ່ມຂຶ້ນ.
ນຳໃຊ້ຜົນການທົດລອງເພື່ອປັບປ່ຽນແຜນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ແລະ ກຳນົດສິ່ງທ້າທາຍທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນກ່ອນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຢ່າງເຕັມຮູບແບບ. ການເລືອກຜູ້ຜະລິດອັດສະລິຍະທີ່ເໝາະສົມສຳລັບປີ 2025 ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະເມີນຢ່າງລະມັດລະວັງກ່ຽວກັບຄວາມຕ້ອງການສະເພາະ, ການເຕີບໂຕທາງດ້ານດິຈິຕອລ ແລະ ເປົ້າໝາຍການຂະຫຍາຍຕົວຂອງທ່ານ. ໃນບັນດາຜູ້ຜະລິດ 10 ອັນດັບສູງສຸດ, ແພລດຟອມປະສົມປະສານຂອງ Ruihua ໂດດເດັ່ນດ້ວຍຄວາມສາມາດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ເໜືອກວ່າ, ຜົນໄດ້ຮັບ ROI ທີ່ໄດ້ຮັບການພິສູດແລ້ວ, ແລະໄລຍະເວລາການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ປັບປຸງ, ຕິດຕາມມາດ້ວຍການແກ້ໄຂທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກ Siemens, IBM, ແລະຜູ້ຫຼິ້ນອຸດສາຫະກໍາອື່ນໆ. ຄວາມສໍາເລັດແມ່ນຂຶ້ນກັບຄໍານິຍາມຄວາມຕ້ອງການຢ່າງລະອຽດ, ການທົດສອບການທົດລອງ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງຫມົດຂອງການວິເຄາະຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ. ໃນຂະນະທີ່ຕະຫຼາດໂຮງງານອັດສະລິຍະສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງໄວວາໄປສູ່ 169,73 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2030, ຜູ້ຮັບຮອງເອົາຕົ້ນຈະໄດ້ຮັບຂໍ້ໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍຜ່ານການປັບປຸງປະສິດທິພາບ, ຄຸນນະພາບແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນການດໍາເນີນງານ. ເລີ່ມຂັ້ນຕອນການປະເມີນຜູ້ຂາຍຂອງທ່ານດຽວນີ້ເພື່ອຮັບປະກັນການປະຕິບັດງານການຜະລິດຂອງທ່ານພ້ອມທີ່ຈະໃຊ້ທຶນໃນການປະຕິວັດໂຮງງານອັດສະລິຍະ.
ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍການຮ້ອງຂໍອັດຕາສ່ວນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນແລະຕົວຊີ້ບອກການປະຕິບັດຕົວຈິງຂອງໂລກຈາກການສຶກສາການກວດສອບເອກະລາດ. ປະເມີນຄວາມໂປ່ງໃສຂອງຕົວແບບ AI, ລວມທັງວິທີທີ່ຜູ້ຂາຍອະທິບາຍຂະບວນການຕັດສິນໃຈແລະສະຫນອງການບໍາລຸງຮັກສາຕົວແບບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ແພລດຟອມບໍາລຸງຮັກສາການຄາດເດົາທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຂອງ Ruihua Hardware ສະເຫນີຄຸນສົມບັດຄວາມໂປ່ງໃສໃນຕົວດ້ວຍ dashboards ການວິເຄາະເວລາທີ່ແທ້ຈິງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການຄາດຄະເນຢ່າງແທ້ຈິງ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈແລະໄວ້ວາງໃຈຄໍາແນະນໍາຂອງ AI.
ຂໍ້ມູນ silos, ໂປຣໂຕຄໍການສື່ສານທີ່ບໍ່ເຂົ້າກັນໄດ້, ແລະມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພທີ່ແຕກຕ່າງສ້າງສິ່ງທ້າທາຍໃນການເຊື່ອມໂຍງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ. ຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ໂດຍການໃຊ້ APIs ເປີດ, ປະຕິບັດຊັ້ນຂໍ້ມູນ ops ທີ່ມີເອກະພາບ, ແລະສ້າງມາດຕະຖານການເຊື່ອມໂຍງກ່ອນທີ່ຈະເລືອກຜູ້ຂາຍ. ແພລດຟອມຂອງ Ruihua Hardware ມີລັກສະນະການເຊື່ອມຕໍ່ແບບປາຍຫາປາຍດ້ວຍປະຕູ IoT ທີ່ມີເອກະພາບ ແລະ ການຈັດຮຽງແບບແຂບຫາຄລາວ, ລົບລ້າງບັນຫາຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງໂປຣໂຕຄໍທົ່ວໄປທີ່ກໍ່ໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍຕໍ່ສະພາບແວດລ້ອມຂອງຜູ້ຂາຍຫຼາຍອັນ.
ໂຮງງານຂະໜາດກາງສ່ວນໃຫຍ່ຈະສໍາເລັດການເປີດຕົວແບບເຕັມຮູບແບບພາຍໃນ 3-6 ເດືອນຫຼັງຈາກໄລຍະທົດລອງສົບຜົນສໍາເລັດ. ການນຳໃຊ້ IoT ແບບງ່າຍດາຍໃຊ້ເວລາ 1-2 ເດືອນ, ໃນຂະນະທີ່ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຄູ່ແຝດດິຈິຕອນທີ່ສົມບູນແບບຕ້ອງໃຊ້ເວລາ 6-12 ເດືອນ. ໄລຍະເວລາການປະຕິບັດປົກກະຕິຂອງ Ruihua Hardware ແມ່ນ 3-6 ເດືອນສໍາລັບສະຖານທີ່ 5,000 sq ft, ລວມທັງການທົດສອບການທົດລອງໃນສາຍການຜະລິດດຽວກ່ອນທີ່ຈະນໍາໃຊ້ຢ່າງເຕັມທີ່ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ.
ດໍາເນີນການກວດສອບຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ທີ່ສົມບູນແບບກ່ອນທີ່ຈະເລືອກຜູ້ຂາຍ, ສຸມໃສ່ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງເຊັນເຊີທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແລະໂປໂຕຄອນ PLC ທີ່ເປັນມໍລະດົກ. ໃຊ້ອະແດບເຕີປະຕູທາງ ຫຼືຕົວແປຂອບເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ຊ່ອງຫວ່າງການສື່ສານ ແລະພິຈາລະນາການອັບເກຣດຮາດແວເປັນໄລຍະ. ແພລດຟອມຂອງຮາດແວ Ruihua ປະກອບມີຄວາມສາມາດໃນການສ້າງແຜນທີ່ໂປໂຕຄອນທີ່ເຮັດວຽກກັບ PLC ເກົ່າແກ່ທີ່ສຸດ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການຂອງການແກ້ໄຂປະຕູລາຄາແພງແລະການເລັ່ງເວລາການເຊື່ອມໂຍງ.
ຕິດຕາມການປັບປຸງ OEE, ການຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດ, ການຫຼຸດລົງອັດຕາການຂູດ, ແລະການປະຫຍັດພະລັງງານເປັນ KPIs ຕົ້ນຕໍ. ຄິດໄລ່ການຈ່າຍຄືນໂດຍນໍາໃຊ້: (ການປະຢັດປະຈໍາປີ ÷ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປະຕິບັດທັງຫມົດ) × 100% ROI. ສ້າງການວັດແທກພື້ນຖານກ່ອນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ແລະ ຕິດຕາມຄວາມຄືບໜ້າປະຈຳເດືອນ. dashboard ການວິເຄາະເວລາຈິງຂອງ Ruihua Hardware ຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດເຫຼົ່ານີ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ໂດຍມີກໍລະນີສຶກສາສະແດງໃຫ້ເຫັນການຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດເຮັດວຽກ 22% ແລະການປັບປຸງຜົນຜະລິດ 15% ພາຍໃນປີທໍາອິດຂອງການນໍາໃຊ້.
