Views: 8 စာရေးသူ - ဆိုဒ်အယ်ဒီတာကိုအချိန်အကြာင်းကိုထုတ်ဝေသည်။ 2025-09-11 မူလအစ - ဆိုဘ်ဆိုက်
စမတ်စက်ရုံစျေးကွက်ပေါက်ကွဲကြီးထွားမှုကြုံနေရသည်။ 2030 တွင် 2030 တွင် ဒေါ်လာ 169.73 ဘီလီယံအထိရောက်ရှိရန်စီစဉ်ထားသည် ။ 10.2% CEG ဖြင့် 2025 ချဉ်းကပ်လာသည်နှင့်အမျှထုတ်လုပ်သူများသည်ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာနည်းပညာ, AI-Drigital Twin Technology နှင့် Industrial IT ပလက်ဖောင်းများကိုလက်ခံရန်ဖိအားပေးမှုများတိုးပွားလာသည်။ ဒီအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်လမ်းညွှန်သည်ဆန်းသစ်တီထွင်မှု, သင်အမွေအနှစ်စနစ်များကိုခေတ်မီအောင်ပြုလုပ်ခြင်း,
ကျွန်ုပ်တို့၏ရှုထောင့်များစွာရမှတ်မော်ဒယ်သည်ထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာ ဦး စားထားရာများကိုရောင်ပြန်ဟပ်စေသောအရေးကြီးသောစံနှုန်းငါးခုကို ဖြတ်. ရောင်းချသူတစ် ဦး စီကိုအကဲဖြတ်သည်။
ဆန်းသစ်တီထွင်မှု (30%) - နည်းပညာတိုးတက်မှု, R & D ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့်မူပိုင်ခွင့်အစုစု
စကေး (25%) - လေယာဉ်မှူးမှစီးပွားရေးလုပ်ငန်း -and ဖြန့်ကျက်ရန်လေယာဉ်မှူးမှကြီးထွားနိုင်စွမ်း
ပေါင်းစည်းမှုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် (20%): ရှိပြီးသားစနစ်များနှင့်ပွင့်လင်း apis နှင့်လိုက်ဖက်ခြင်း
ဖောက်သည်များ၏အောင်မြင်မှုပုံပြင်များ (15%) - သက်သေပြထားသောရလဒ်များနှင့်အဖြစ်အပျက်လေ့လာမှုအတည်ပြုချက်
ပိုင်ဆိုင်မှုစုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ် (10%) - ရေရှည်ဘဏ် financial ာရေးဆိုင်ရာသက်ရောက်မှုနှင့် roi အလားအလာ
ရောင်းချသူတစ် ဦး စီသည်အချက် 100 တွင်ပေါင်းစပ်ရမှတ်တစ်ခုရရှိသည်။ လျင်မြန်သောနည်းပညာပြဥပဒေဆိုင်ရာဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်တွင်အပြိုင်အဆိုင်အကျိုးအမြတ်ကိုမောင်းနှင်သောကြောင့်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုသည်အမြင့်ဆုံးအလေးချိန်ကိုသယ်ဆောင်သည်။ ပေါင်းစပ်ရမှတ်သည်ပျမ်းမျှအားဖြင့်စံသတ်မှတ်ချက်တန်ဖိုးများကိုကိုယ်စားပြုသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏သုတေသနဖောင်ဒေးရှင်းသည်တိကျမှန်ကန်မှုနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကိုသေချာစေရန်လုပ်ပိုင်ခွင့်အရင်းအမြစ်မျိုးစုံကိုပေါင်းစပ်ထားသည်။ အဓိကအရင်းအမြစ်များတွင်ပါဝင်သည် စျေးကွက်ကနေစျေးကွက်အစီရင်ခံစာများ, Deloitte , ရောင်းချသူဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုများမှစက်မှုလုပ်ငန်းစစ်တမ်းများနှင့် တတိယပါတီလေ့လာသုံးသပ်သူအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ.
ကျွန်ုပ်တို့၏အတည်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည်အနည်းဆုံးလွတ်လပ်သောအရင်းအမြစ်နှစ်ခုရှိသောအချက်အလက်များတစ်ခုစီကိုစစ်ဆေးသည်။ 2023-2025 မှမကြာသေးမီကကိန်းဂဏန်းများကို ဦး စားပေးဆောင်ရွက်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်ဖော်ပြထားသောစာရင်းဇယားတိုင်းတွင်ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိစေရန်နှင့်စာဖတ်သူများအားသတင်းအချက်အလက်များကိုလွတ်လပ်စွာအတည်ပြုရန် enable လုပ်ရန်အတွက်ကိုးကားချက်များပါဝင်သည်။
Ruihua ၏အထင်ကရပလက်ဖောင်းသည်စက်မှုလုပ်ငန်းစံသတ်မှတ်ထားသည့်အဓိကတိုင်လေးခုမှတစ်ဆင့်ပြည့်စုံသောစမတ်ထုတ်လုပ်နိုင်သောစွမ်းရည်များကိုဖြည့်ဆည်းပေးသည် -
End-to-end connection သည် unified iot Gateway, Real-time Analytics Dashboard နှင့် AI-Time Analytics Dashboard နှင့် AI-Perfected Provantive Maintenance ကို 35% အထိလျှော့ချသည်။ ပလက်ဖောင်း၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာအင်ဂျင်သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဖြန့်ချိခြင်းမပြုမီထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများကို virtual simulation များကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။
Edge-to-cloud fochestration သည် Premise Plcs နှင့် Cloud 0 န်ဆောင်မှုများအကြားကောင်းမွန်သောအချက်အလက်များစီးဆင်းမှုကိုပိုမိုကောင်းမွန်သောပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဖြင့်ထောက်ပံ့သည်။ Built-in Zero-Trust ဗိသုကာလက်ရာများ အတွက် OT ကွန်ယက်များအတွက်စက်မှုဇုန်လုံခြုံရေးကိုအမြင့်ဆုံးစံနှုန်းများကိုထိန်းသိမ်းထားစဉ်ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများကိုကာကွယ်ခြင်းကိုကာကွယ်ပေးသည်။
Ruihua Smart Platform သည် AI-Drivens Provisentive Maintenance နှင့် Industrial Edge Computing တွင်ထူးချွန်သောထုတ်လုပ်သူများနှင့်စက်မှုလုပ်ငန်းများနှင့်ပြည့်စုံသောဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းမှုများကိုရှာဖွေခြင်းရလဒ်များကိုရှာဖွေရန်အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။
အလယ်အလတ်အရွယ်အီလက်ထရွန်နစ်ပစ္စည်းထုတ်လုပ်သူသည် Ruihua ၏ပလက်ဖောင်းကို Q2 2024 တွင်ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းသုံးခုဖြင့်ချထားပြီးခြောက်လအတွင်းခြွင်းချက်ရလဒ်များရရှိခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီအနေဖြင့်ကြိုတင်စီစဉ်ထားသောအချိန်ကို 28% လျှော့ချပြီးကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းခြင်း algorithms နှင့်အချိန်နှင့်တပြေးညီအရည်အသွေးဆိုင်ရာစောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းတို့ဖြင့်ပထမ - ပထမ ဦး ဆုံးဖြတ်သန်းမှုကို 18% တိုးလာသည်။
'ဒီဂျစ်တယ်အမွှာကထုတ်လုပ်မှုကိုရပ်တန့်စရာမလိုဘဲအပြောင်းအလဲများကိုစစ်ဆေးရန်ကျွန်ုပ်တို့အားယုံကြည်မှုရှိကြောင်းပြောကြားခဲ့သည်။ 'အမျိုးမျိုးသောအခြေအနေမျိုးကိုတုပနိုင်ပြီးစက်ရုံကြမ်းပြင်ပေါ်ပြောင်းလဲမှုများမလုပ်ဆောင်မီ parameters တွေကို outimize လုပ်နိုင်ပါတယ်။ ROI သည်ကျွန်ုပ်တို့၏မျှော်လင့်ချက်များထက်ကျော်လွန်ခဲ့သည်။
အကောင်အထည်ဖော်မှုသည်နှစ်စဉ်စုစုပေါင်းစုဆောင်းမှုများ, ပိုမိုကောင်းမွန်သောစွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကိုလျှော့ချခြင်း, ပိုမိုကောင်းမွန်သောပစ္စည်းကိရိယာများလျော့နည်းသွားခြင်းတို့ဖြင့်ထုတ်လုပ်သည်။
အောင်မြင်သော Ruihua ပလက်ဖောင်းဖြန့်ကျက်မှုသည်ဂရုတစိုက်စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းနှင့်ပြင်ဆင်မှုလိုအပ်သည်။ ဖြင့်စတင်ပါ ။ အဆင်သင့်စွာအကဲဖြတ်ခြင်း ရှိပြီးသားအာရုံခံကိရိယာအခြေခံအဆောက်အအုံနှင့်မြေပုံအမွေအပြည့်အစုံ PLC protocols များကိုစစ်ဆေးရန်
ပုံမှန်အကောင်အထည်ဖော်မှုသည်စတုရန်းပေ 5000 စတုရန်းပေစက်ရုံအတွက် 3-4 လတာအချိန်ကိုစစ်ဆေးသည်။ အရင်းအမြစ်လိုအပ်ချက်များ တွင်သီးခြားစီမံကိန်းမန်နေဂျာ, ပေါင်းစည်းရေးအင်ဂျင်နီယာနှစ် ဦး နှင့်အော်ပရေတာလေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်များပါဝင်သည်။ စွန့်စားမှုများအားလျော့ပါးစေရန်နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုအတည်ပြုရန်အတွက်အပြည့်အ 0 ထုတ်ယူခြင်းမပြုမီထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတစ်ခုတွင်ယာဉ်ရှေ့ပြေးနေရာချထားမှုပြုလုပ်ရန်ကျွန်ုပ်တို့အကြံပြုပါသည်။
Siemens သည်ပြည့်စုံသောဒီဂျစ်တယ်အမွှာနည်းပညာကိုစက်ရုံ virtualization စွမ်းရည်ဖြင့်ပေးသည်။ သူတို့၏ဒစ်ဂျစ်တယ်စက်မှုလုပ်ငန်းများအစုစုပါ 0 င်သည် 0.001% အောက်အမှားအယွင်းနှုန်း.
အဆင့်မြင့်စက်ရုပ်ပေါင်းစည်းမှုသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော PLC များနှင့်အလိုအလျောက်ဂေဟစနစ်များကိုဖန်တီးရန်ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Platform သည် , NETOMMIT မှအတည်ပြုခြင်း
Siemens 'စက်မှုလုပ်ငန်းအလိုအလျောက် suite သည်ရှုပ်ထွေးသောထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင်တိကျသောထိန်းချုပ်မှုနှင့်ပြည့်စုံသောဒီဂျစ်တယ်မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်လိုအပ်သောအဆောက်အအုံများတွင်ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်သည်။
Siemens ၏ကိုယ်ပိုင် Amberg စက်ရုံသည်ဒီဂျစ်တယ်ထုတ်လုပ်ခြင်းစွမ်းရည်ကိုပြသသည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်စက်မှုလုပ်ငန်းဖြေရှင်းနည်းများကိုအကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက်စက်ရုံ throughput ကို 30% တိုးလာသည် ။ အရည်အသွေးစံနှုန်းများကိုထိန်းသိမ်းနေစဉ်
အပင်သည်အနိမ့်ဆုံးလူသားတို့ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုများဖြင့်နှစ်စဉ်အလားတူထုတ်ကုန် 15 သန်းကျော်ကိုထုတ်လုပ်သည်။
Siemens Solutions များသည် ကြီးမားသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်သင့်တော်သည် ။ ကျယ်ပြန့်သောအင်ဂျင်နီယာအရင်းအမြစ်များနှင့်ရှုပ်ထွေးသောထုတ်လုပ်မှုလိုအပ်ချက်များနှင့်အတူ ပိုမိုမြင့်မားသော Upfront Capex သည် 5 နှစ်ကျော်ပိုင်ဆိုင်မှုစုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်ကိုဂရုတစိုက်အကဲဖြတ်ရန်လိုအပ်သည်။
Siemens ၏ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ 0 န်ဆောင်မှုကွန်ယက်ကိုဖြေရှင်းရန် Resolution နှင့်ဆက်လက်အထောက်အပံ့များအတွက် Leverage Siemens ၏ 0 န်ဆောင်မှုကွန်ယက်ကို Leverage ။ ပလက်ဖောင်း၏ရှုပ်ထွေးမှုသည်စက်မှုလုပ်ငန်းအလိုအလျောက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုစနစ်များနှင့်ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်သောအင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့များကိုတောင်းဆိုသည်။
Ge ၏စွမ်းဆောင်ရည်ဂေဟစနစ်သည်ပေါင်းစည်းထားသော AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရေးနှင့်ပေါင်းစည်းထားသော MES နှင့် SCADA တို့ကိုပေးပို့သည်။ Proficy Plant applications များသည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများ၌ Real-time KPI စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းနှင့်စွမ်းဆောင်ရည်အကောင်းမြင်များကိုပေးသည်။
Cloud -Native Architecture သည် အခြေခံအဆောက်အအုံအတားအဆီးမရှိဘဲထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများကိုအထောက်အကူပြုရန်,
Proficy သည်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနည်းပညာကိုသတင်းအချက်အလက်နည်းပညာဖြင့်ပေါင်းစပ်ပြီးကုန်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအကြားမြင်သာနိုင်မှုကိုဖန်တီးပေးသည်။
အမေရိကန်မော်တော်ယာဉ်များပေးသွင်းသူသည် 2023 ခုနှစ်တွင် GE ၏ Profice Proficial Profice A ဟောမီအရည်အသွေး module ကိုအကောင်အထည်ဖော်ခဲ့ပြီးအပိုင်းအစနှုန်း 18% လျှော့ချခြင်းရရှိခဲ့သည်။ AI-powered system သည်ချို့ယွင်းချက်ရှိသောအစိတ်အပိုင်းများမတိုင်မီအရည်အသွေးရှိသောပြ issues နာများကိုဖော်ထုတ်နိုင်ပြီးအာမခံကုန်ကျစရိတ်များနှင့်ပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်းစရိတ်များ၌နှစ်စဉ် 800,000 0 ယ်ယူခဲ့သည်။
အကောင်အထည်ဖော်မှုသည်အရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှုအားပြန်လည်ထူထောင်ခြင်းမှကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း,
Proficy သည် လိုက်ဖက် သည်။ လက်ရှိ ERP စနစ်များ, အထူးသဖြင့် SAP ပတ် 0 န်းကျင်များနှင့် သို့သော်အောင်မြင်သောဖြန့်ကျက်မှုသည် In-House မှလေ့လာသုံးသပ်သူများအတွက်အထူးပြုအချက်အလက်များကိုလေ့လာရန်အတွက် AI စွမ်းရည်ကိုတိုးမြှင့်ပေးရန်အတွက်အထူးပြုလုပ်ထားသောအချက်အလက်များကိုသိပ္ပံပညာနှင့်သက်ဆိုင်သည်။
ပလက်ဖောင်း၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစွမ်းအင်သည်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုသေချာစေရန်သန့်ရှင်းသော, စနစ်တကျအချက်အလက်သွင်းအားစုများနှင့်မော်ဒယ်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုလိုအပ်သည်။
Rockwell ၏စက်မှု ဒေတာများပလက်ဖောင်းသည် ဒေတာပိုက်လိုင်းဖန်တီးမှုနှင့်စီမံခန့်ခွဲမှုများကိုအလိုအလျောက်သတင်းအချက်အလက်များကိုကုန်ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များတွင်စီးဆင်းမှုကိုဖွင့်သည်။ ချိတ်ဆက်ထားသော 0 န်ဆောင်မှုများသည် အဝေးမှရှာဖွေမှုဆိုင်ရာရှာဖွေမှုများနှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းရေးကိုပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုစွမ်းရည်များကိုပေးပြီး 0 န်ဆောင်မှုလိုအပ်ချက်များကိုလျှော့ချပေးသည်။
Factorytalk Suite သည် Visualization နှင့် Control စွမ်းရည်များကိုဖြန့်ကျက်ရန်အတွက်ရှိပြီးသား allen hardware ဂေဟစနစ်များနှင့်ပေါင်းစပ်ထားသည်။
Rockwell သည်စက်မှုဆိုင်ရာအချက်အလက်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့်ဝေးလံခေါင်သီသော 0 န်ဆောင်မှုပေးခြင်းနှင့်ဝေးလံခေါင်သီသော 0 န်ဆောင်မှုပေးခြင်းများကိုအာရုံစိုက်သည်။
အစားအစာပြုပြင်ထုတ်လုပ်သည့်အပင်သည်ပစ္စည်းကိရိယာများကိုထိရောက်စွာ (Oee) ကိုတိုးမြှင့်ခဲ့သည် Rockwell ရဲ့ဒေတာဖြေရှင်းချက်ကိုဖြန့်ကျက်ပြီးနောက် 12% ။ Platform ထုတ်လွှင့်သောထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများကို ဖြတ်. Buttercecks နှင့် optimization အခွင့်အလမ်းများကိုဖော်ထုတ်နိုင်သည့်ပလက်ဖောင်း။
အလိုအလျောက်ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်လက်စွဲစာအုပ်အစီရင်ခံသည့်အချိန်ကို 75% လျှော့ချပြီးအော်ပရေတာများကိုဒေတာ 0 င်ရောက်မှုထက်တန်ဖိုးထပ်တိုးလုပ်ဆောင်မှုများကိုအာရုံစိုက်ရန်ခွင့်ပြုသည်။
Rockwell ၏ဖြေရှင်းနည်းများသည် အပင်များရရှိနိုင်ပါသည် ။ 2 မှ 10 ခုမှ 10 ခုမှ 10 ခုမှ 10 ခုအထိတိုးချဲ့ခြင်းအတွက်အပင်များအတွက် ပလက်ဖောင်း၏ Modular ဗိသုကာလက်ရာများသည် phased ဖြန့်ကျက်မှုနှင့်တဖြည်းဖြည်းစွမ်းရည်တိုးချဲ့ခြင်းကိုထောက်ခံသည်။
ချိတ်ဆက်ထားသောကုန်ထုတ်လုပ်မှုပတ် 0 န်းကျင်အတွက်လုံခြုံရေးလိုအပ်ချက်များကိုအကဲဖြတ်သည့်အခါ Rockwell ၏စက်မှုအဆင့်ဆိုက်ဘာလဆိုက်ဘာလဆိုက်ဘာလဆိုက်ဘာလဆိုက်ဘာလဆိုက်ဘာလဆိုက်ဘာလဆိုက်ဘာလဆိုက်ကူးလက်မှတ်ကိုစဉ်းစားပါ။
Schneider ၏ Ecostruxure စင်မြင့်ဆိုင်ရာပလက်ဖောင်းတွင် Iot-ReadySESSESS များကို သီးခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစွမ်းရည်များပါ 0 င်သည်။ ပေါင်းစည်းထားသောစွမ်းအင်စီမံခန့်ခွဲမှုသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကောင်းမွန်စေရန်စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုမက်ထရစ်နှင့်ထုတ်လုပ်မှုအချက်အလက်များကိုပေါင်းစပ်ထားသည်။
Api Architecture ကိုဖွင့်ပါ ။
Ecostruxuxureuruxure သည်စွမ်းအင်ထိရောက်သောထုတ်လုပ်မှုထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများကိုအဓိကအားဖြင့်ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲသောရည်မှန်းချက်ပန်းတိုင်များနှင့်ပေါင်းစပ်ခြင်းများကိုပေါင်းစပ်ထားသည်။
ဓာတုဗေဒထုတ်လုပ်သူ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို 9% လျှော့ချခဲ့သည် ။ Ecostruxure rollout ပြီးနောက်ထုတ်လုပ်မှု output ကိုထိန်းသိမ်းထားစဉ် ဘက်ပေါင်းစုံပလက်ဖောင်းသည်စွမ်းအင်စွန့်ပစ်ပစ္စည်းပုံစံများနှင့်အကောင်းဆုံးပစ္စည်းကိရိယာများကိုစီစဉ်ရန်စီစဉ်ထားသည်။
အကောင်အထည်ဖော်မှုသည်နှစ်စဉ်စွမ်းအင်ချွေတာမှုတွင်ဒေါ်လာ 400,000 ရရှိခဲ့ပြီးထုတ်လုပ်မှုယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့်ကိရိယာများကိုတိုးတက်ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။
Ecostruxureuruxure သည် သဟဇာတ ဖြစ်စေရန်, ပေါင်းစည်းမှုရှုပ်ထွေးမှုနှင့်ဖြန့်ကျက်မှုအန္တရာယ်များကိုလျှော့ချနိုင်သည်။ အမွေကျောက်ကဒပိုင်းစနစ်များနှင့် ပလက်ဖောင်းသည် Saas နှင့် On-Empise Determentment Models နှစ်ခုလုံးကိုထောက်ပံ့ပေးပြီးမတူကွဲပြားသောအခြေခံအဆောက်အအုံလိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းပေးသည်။
Schneider စွမ်းအင်စီမံခန့်ခွဲမှုအပေါ်အာရုံစူးစိုက်မှုကဤဖြေရှင်းချက်ကိုရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုနှင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချရေးကို ဦး စားပေးထုတ်လုပ်သူများအတွက်တန်ဖိုးရှိသည်။
Honeywell ၏ Process Control Suite သည် AI မှမောင်းနှင်သောအနိမျ့လှည့်ရှာဖွေရေးကိုစောစီးစွာပြ problem နာကိုဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်ကာကွယ်ခြင်းအတွက်ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။ Honeywell Forge သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုအဆောက်အအုံများနှင့်ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များကိုကျယ်ပြန့်စွာမြင်နိုင်သည်။
Edge Optimized Analytics သည် ထုတ်လုပ်မှုကာလတွင်အလမွမ်းနိုင်သည့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း,
Honeywell သည်လုံခြုံစိတ်ချရသောအရေးပါသောထုတ်လုပ်မှုဝန်းကျင်တွင်လိုက်နာမှုနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရမှုစံနှုန်းများကိုလိုအပ်သည်။
Aerospace အစိတ်အပိုင်းများထုတ်လုပ်သူ 25% အား 25% လျှော့ချခြင်း။ Honeywell's Ai Vision System ကို အသုံးပြု. အလိုအလျောက်အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုစနစ်သည်ချို့ယွင်းချက်များကိုလက်စွဲစစ်ဆေးခြင်းနည်းလမ်းများထက်ပိုမိုမြန်ဆန်စွာနှင့်ပိုမိုတိကျစွာဖော်ပြထားသည်။
Aerospace application များအတွက်လိုအပ်သောအရည်အသွေးရှိသောစံနှုန်းများကိုထိန်းသိမ်းထားစဉ်အတွင်းအကောင်အထည်ဖော်မှုသည်ထုတ်လုပ်မှုနှုန်းကိုတိုးတက်စေခဲ့သည်။
Honeywell Solutions များသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းလိုက်နာမှု နှင့်လုံခြုံမှုစံနှုန်းများကိုအလေးထားသည်။ စည်းမျဉ်းသတ်မှတ်ထားသည့်စက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက်သင့်တော်စေရန်အတွက် သို့သော် full full full full full access access သည် honeywell-certified hardware အစိတ်အပိုင်းများကိုအကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည့်ကုန်ကျစရိတ်များတိုးမြှင့်နိုင်သည်။
Plaptom ၏လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်ပလက်ဖောင်း၏စွမ်းအားသည်ဓာတု, ဆေးဝါးနှင့်စွမ်းအင်ထုတ်လုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက်သင့်တော်စေသည်။
ABB ၏ ပူးပေါင်းစက်ရုပ်များ (Cobots) သည် လုံခြုံသောလူ့စက်ရုပ်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုအတွက်အဆင့်မြင့်အင်အားသုံးတုံ့ပြန်ချက်ကိုထိန်းချုပ်ရန်ထိန်းချုပ်ထားသည်။ Robototstudio သည် စက်ရုပ်စနစ်များအတွက် offline ပရိုဂရမ်းမင်းနှင့်ဒီဂျစ်တယ်အမွှာ simulation များကိုဖွင့်ပေးသည်။
ပေါင်းစပ်လှုပ်ရှားမှုထိန်းချုပ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးသောထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများအတွက်တိကျသော positioning နှင့် timing လိုအပ်သောထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများအတွက်ပုဆိန်နှင့်စက်ရုပ်စနစ်များကိုညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်သည်။
ABB သည်အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းများကိုကန့်သတ်ထားသောထုတ်လုပ်သူများနှင့်အလိုအလျောက်အသုံးချနိုင်ရန်အတွက်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုဆိုင်ရာစက်ရုပ်နည်းပညာကိုကမ်းလှမ်းသည်။
ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးအချက်အချာနေရာ pallet ကိုင်တွယ်မြန်နှုန်းကို 40% တိုးမြှင့်ခဲ့သည် ။ ABB's Yumi Cobots သုံးပြီး ပူးပေါင်းစက်ရုပ်များသည်လူတို့၏အတားအဆီးများမရှိဘဲလူသားအော်ပရေတာများနှင့်အတူအလုပ်လုပ်ခဲ့သည်။
ဖြန့်ကျက်မှုသည်အလုပ်ခွင်ဘေးကင်းလုံခြုံမှုကိုတိုးမြှင့်ခြင်းနှင့်ထပ်တလဲလဲတင်းမာမှုများဒဏ်ရာများလျှော့ချနေစဉ်အလုပ်သမားများအား 30% လျှော့ချခဲ့သည်။
Cobots သည်ရိုးရာစက်မှုစက်ရုပ်များထက်ကြမ်းပြင်နေရာနည်းပါးသည် ။ လိုက်နာပါ ။ ISO / TS 15066 စံသတ်မှတ်ချက်များကို အလုပ်ခွင်ဘေးကင်းရေးကိုသေချာစေရန်
ABB ၏အသုံးပြုရထိုက်သောပရိုဂရုရေမွေးမြူရေးမျက်နှာပြင်များသည်လေ့ကျင့်ခန်းလိုအပ်ချက်များကိုလျော့နည်းစေသည်။
Watson Ai သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းအရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုကိုထိန်းချုပ်ထားပြီးစက်များသင်ယူခြင်းဖြင့်ကျွမ်းကျင်သောစက်များဖြင့်စွမ်းအားမြင့်စွမ်းအင်ကိုတွက်ချက်သည်။ Hybrid cloud ပလက်ဖောင်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများအတွက်အစွန်းရောက်သည့်ဒေတာများကိုစီးဆင်းစေသည်။
သဘာဝဘာသာစကားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရေးများသည် လွင်ပြင်တွင်အော်ပရေတာများကိုလွင်ပြင်ဖြင့်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုပေးပြီးနည်းပညာဆိုင်ရာမဟုတ်သည့် 0 န်ထမ်းများထံမှရှုပ်ထွေးသောအချက်အလက်များကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။
IBM သည် AI-powered ထုတ်လုပ်သည့်ဥာဏ်ပညာကိုအဓိကထားပြီးကုန်ကြမ်းများကိုစီးပွားရေးထိုးထွင်းသိမြင်မှုအဖြစ်ပြောင်းလဲခြင်း။
စားသုံးသူအီလက်ထရောနစ်စက်ရုံ အာမခံချက်ကို 13% လျှော့ချသည် ။ Watson ၏ချွတ်ယွင်းချက်ပုံစံကိုအကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် AI System သည် 0 ယ်ယူသူများထံတင်ပို့သည့်ထုတ်ကုန်များမတင်မီအရည်အသွေးဆိုင်ရာပြ issues နာများကိုဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။
အကောင်အထည်ဖော်မှုသည်အာမခံကုန်ကျစရိတ်များနှင့်ဖောက်သည်ကျေနပ်မှုရရှိသောဖောက်သည်များကျေနပ်မှုရရှိရန်အတွက်နှစ်စဉ်ဒေါ်လာ 2.1 သန်းကိုသိမ်းဆည်းခဲ့သည်။
ဒေတာအဆင်သင့်သည် Watson ဖြန့်ကျက်မှုအတွက်အလွန်အရေးကြီးသည်။ သန့်ရှင်းသောသန့်ရှင်းခြင်း, Configuration နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုသေချာစေရန် IBM ၏ AI အထူး 0 န်ဆောင်မှုများကိုသုံးသပ်ကြည့်ပါ။
ပလက်ဖောင်း၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုခေတ်မီဆန်းစစ်ခြင်းသည် AI မော်ဒယ်များကိုအချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှဒေတာသိပ္ပံကျွမ်းကျင်မှုကိုတောင်းဆိုသည်။
Cisco ၏ စက်မှု Ethernet ခလုတ်များသည် အချိန်ဝေဖန်သုံးမှုဆိုင်ရာလျှောက်လွှာများအတွက်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း။ Secure Edge Architecture သည် ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများမှလည်ပတ်မှုနည်းပညာကွန်ယက်များကိုကာကွယ်ပေးသည်။
5G-RABY router များသည် Advanced Automation နှင့် Remote Monitoring Applications များအတွက် Ultra-Littletency ဆက်သွယ်မှုကို Enable လုပ်ထားသည်။
Cisco သည်စက်မှုဇုန်ဆိုင်ရာကွန်ရက်အခြေခံအဆောက်အအုံတွင်အထူးပြုသည်။
မော်တော်ယာဉ်စည်းဝေးပွဲလိုင်း 99.8% ကွန်ယက်ကိုအချိန်ပိုရရှိခဲ့သည် ။ Cisco ၏စက်မှုကွန်ယက်ချိတ်ဆက်မှုများကိုဖြန့်ချိပြီးနောက် Redundant Network ဗိသုကာလက်ရာများသည်ဆက်သွယ်မှုပြ issues နာများကြောင့်ထုတ်လုပ်မှုပြတ်တောက်မှုများကိုဖယ်ရှားပေးသည်။
အကောင်အထည်ဖော်မှုသည်ကွန်ရက်နှင့်သက်ဆိုင်သည့်အချိန်ကို 95% လျှော့ချပြီး,
တစ်ခုကိုလုပ်ဆောင်ပါ ။ site စစ်တမ်း ဖြန့်ကျက်ခြင်းမပြုမီ Sensor Density နှင့် Network လိုအပ်ချက်များကိုမြေပုံရေးဆွဲရန် ပြည့်စုံသော ရွေးချယ်ပါ ။ Modular ခလုတ်များကို လာမည့် 5G ကိုအနာဂတ်အထောက်အကူပြုရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများအတွက်အဆင့်မြှင့်တင်သော
Cisco ၏ကွန်ယက်ကျွမ်းကျင်မှုသည်ဤဖြေရှင်းချက်ကိုဆက်သွယ်မှုယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့်ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးကို ဦး စားပေးထုတ်လုပ်သူများအတွက်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။
CR-Robots သည် အဆင့်မြင့်မျိုးကျသောအစိတ်အပိုင်းများကိုကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့်အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းအတွက်အဆင့်မြင့်သောအမြင်စနစ်များကိုပေါင်းစပ်ထားသည်။ r -b-b-b-b-b-30 controller သည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှုအတွက်တောင်းဆိုမှုများအတွက်အချိန်နှင့်တပြေးညီလှုပ်ရှားမှုတိကျမှန်ကန်မှုကိုပေးသည်။
Easy-programming interfaces သည် robotics ကျွမ်းကျင်မှုများကိုကျယ်ပြန့်စွာဖြန့်ကျက်ထားနိုင်ပြီးအကောင်အထည်ဖော်မှုအချိန်နှင့်လေ့ကျင့်ရေးလိုအပ်ချက်များကိုလျှော့ချခြင်းများကိုလျှော့ချနိုင်သည်။
FANUC သည်တိကျမှန်ကန်မှုကိုမြင့်မားသောထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက်အလိုအလျောက်ဖြေရှင်းနည်းများကိုပေးသည့်တိကျသောစက်ရုပ်နည်းပညာများကိုပေးထားသည်။
ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစက်ပစ္စည်းထုတ်လုပ်သူ Comportly Requily Time ကို 22% လျှော့ချသည်။ Can Collative Robot စနစ်ကို အသုံးပြု. လက်စွဲစာအုပ်အမှားများကိုလျှော့ချနေစဉ်တိကျသောအလိုအလျောက်ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးတိုးတက်လာသည်။
အကောင်အထည်ဖော်မှုသည်ကုန်ထုတ်စွမ်းအားတိုးတက်လာခြင်းနှင့်အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချခြင်းမှတစ်ဆင့် 18 လခန့်ရွယ်သည်။
ပေးပါ ။ On-site operator အလုပ်ရုံဆွေးနွေးပွဲများကို လျင်မြန်စွာကျွမ်းကျင်မှုရယူခြင်းနှင့်စနစ်အသုံးချမှုအတွက် Sanc ၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းဝန်ဆောင်မှုသတိပေးချက်များကို အသုံးပြုပါ။ အရေးပေါ်ပြင်ဆင်မှုထက်စီစဉ်ထားသည့်အချိန်အတန်ကြာနေစဉ်အတွင်းစီစဉ်ထားသောပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကိုအချိန်ဇယားဆွဲရန်အတွက်
ပလက်ဖောင်း၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့်လွယ်ကူခြင်းက၎င်းကိုထုတ်လုပ်သူများနှင့်ပူးပေါင်းစက်ရုပ်နည်းပညာအသစ်များအတွက်သင့်လျော်သည်။
ပြည့်စုံသောဒစ်ဂျစ်တယ်ရင့်ကျက်မှုအကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့်ရောင်းချသူရွေးချယ်ခြင်းကိုစတင်ပါ။ သင်၏လက်ရှိစွမ်းရည်များကိုအဓိကရှုထောင့်လေးခုအနှံ့တွင်အကဲဖြတ်ပါ - အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းအခြေခံအဆောက်အအုံ, ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစွမ်းရည်များ,
Sensor ဖြ ကျက် န့် မှု, အချက်အလက်ပေါင်းစည်းမှုစနစ်များ, အဓိကထုတ်လုပ်သူ 70 ရာခိုင်နှုန်းသည်ဒစ်ဂျစ်တယ်အမြွှာနည်းပညာကိုဖြန့ ် ကျက်ထားကြောင်းသတိပြုမိခြင်း,
ဤအကဲဖြတ်ချက်သည်အားနည်းချက်များကိုဖြေရှင်းစဉ်လက်ရှိအားသာချက်များကိုဖြည့်စွက်ပေးသည့်ဖြေရှင်းနည်းများဆီသို့ 0 င်ရောက်နိုင်သည့်စွမ်းရည်များသို့ 0 င်ရောက်နိုင်သည်။
အရည်အချင်းမ ပြည့်မီသောအနှံ့အပြားလိုအပ်ချက်များ , ERP / MES ပေါင်းစည်းရေး, AI / ML အထောက်အပံ့နှင့်စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်။ အသေးစိတ်လိုအပ်ချက်များကိုဖန်တီးပါ Matrix SHESTING သည်ရည်မှန်းချက်ရောင်းချသူနှိုင်းယှဉ်မှုအတွက်ကောင်းမွန်စွာ - မှပါ 0 င်သောအင်္ဂါရပ်များရှိသည်။
လိုအပ်ချက်များကိုသတ်မှတ်သောအခါအနာဂတ်တိုးတက်မှုအစီအစဉ်များနှင့်နည်းပညာလမ်းပြမြေပုံများကိုသုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ဖြေရှင်းနည်းများသည်အဓိကဗိသုကာအပြောင်းအလဲများမရှိဘဲ 3-5 နှစ်တိုးချဲ့မှုအစီအစဉ်များကိုနေရာချထားသင့်သည်။
0 ါဒလိုအပ်ချက်နှင့်မဟာဗျူဟာဆိုင်ရာရည်ရွယ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ. အလေးချိန်လိုအပ်ချက်များသည်ရောင်းချသူရွေးချယ်မှုများကိုအဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာရည်မှန်းချက်များနှင့်ကိုက်ညီမှုရှိစေရန်သေချာစေရန်။
ပြည့်စုံသော TCO analysis တွင်လိုင်စင်ကြေး, ဟာ့ဒ်ဝဲကုန်ကျစရိတ်များ, ပေါင်းစည်းရေး 0 န်ဆောင်မှုများ, သုံးပါ ။ ကွန်ယက်၏လက်ရှိတန်ဖိုးပုံစံများကို 0 ါရှင်များနှင့်အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာအချိန်ကာလအတွက်အချိန်တန်ဖိုးများကိုနှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက်
အကောင်အထည်ဖော်မှု, အပိုဆောင်းအခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာလိုအပ်ချက်များနှင့်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကုန်ကျစရိတ်များအတွင်းစနစ်ကျသောကုန်ကျစရိတ်များကိုစဉ်းစားပါ။
စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသောထိရောက်မှုများထံမှအလားအလာရှိသောကုန်ကျစရိတ်သက်သာခြင်း,
ရောင်းချသူတောင်းဆိုမှုများကိုအတည်ပြုရန်နှင့်အစစ်အမှန်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအတည်ပြုရန်အတွက်တစ်ခုတည်းထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများအတွက် အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရက် 30 လေယာဉ်မှူးအစီအစဉ်များကို နှင့်အစစ်အမှန်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကဲဖြတ်ရန်။ လက်ရှိ ERP, MES နှင့် SCADA စနစ်များနှင့်အတူစမ်းသပ်အရေးပါသောပေါင်းစည်းမှုအချက်များ။
Sensor Count, Data Volume , နှင့် အသုံးပြုသူလက်လှမ်းမီမှုကိုသေချာစေရန် 2X တိုးခြင်း စွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးမြှင့်ဝန်အောက်မှာလက်ခံနိုင်ဖွယ်အဆင့်ဆင့်ကိုထိန်းသိမ်းရန်စွမ်းဆောင်ရည်အတည်ပြုအတည်ပြု။
အကောင်အထည်ဖော်မှုအစီအစဉ်များကိုပြုပြင်ရန်နှင့်အပြည့်အဝဖြန့်ကျက်ခြင်းမပြုမီအလားအလာရှိသောစိန်ခေါ်မှုများကိုဖော်ထုတ်ရန်လေယာဉ်ပေါ်ရှိလေယာဉ်ပေါ်ရှိရလဒ်များကိုသုံးပါ။ 2025 အတွက်ညာဘက်စမတ်ထုတ်လုပ်မှုရောင်းချသူကိုရွေးချယ်ခြင်းသည် 2025 အတွက်သင်၏သတ်သတ်မှတ်မှတ်လိုအပ်ချက်များ, ဒစ်ဂျစ်တယ်ရင့်ကျက်မှုနှင့်တိုးတက်မှုရည်မှန်းချက်များကိုဂရုတစိုက်အကဲဖြတ်ရန်လိုအပ်သည်။ ထိပ်တန်းရောင်းချသူ 10 ဦး တွင် Ruhua ၏ပေါင်းစည်းထားသောပလက်ဖောင်းသည်သာလွန်ကောင်းမွန်သော AI-Driven ပလက်ဖောင်းများနှင့်ပြည့်စုံသောစွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားခြင်း, အောင်မြင်မှုသည်အသေးစိတ်ကျသောလိုအပ်ချက်နှင့်အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့်ပိုင်ဆိုင်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်စုစုပေါင်းကုန်ကျစရိတ်များပေါ်တွင်မူတည်သည်။ စမတ်စက်ရုံစျေးကွက်သည် 2030 တွင်ဒေါ်လာ 169.73 ဘီလီယံသို့အလျင်အမြန်တိုးချဲ့မှုကိုဆက်လက်ပြုလုပ်နေစဉ် 2030 တွင်အပြင်းအထန်တိုးချဲ့ခြင်းသည်စွမ်းဆောင်ရည်, အရည်အသွေးနှင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှတစ်ဆင့်အစောပိုင်းမွေးစားမှုများသည်သိသာထင်ရှားသည့်ပြိုင်ဘက်များရရှိလိမ့်မည်။ သင်၏ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများသည်စမတ်စက်ရုံတော်လှန်ရေးကိုအမြတ်ထုတ်ရန်အဆင်သင့်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက်သင်၏ရောင်းချသူအကဲဖြတ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကိုယခုစတင်ပါ။
လွတ်လပ်သောအတည်ပြုချက်လေ့လာမှုများမှတိကျသောတိကျမှန်ကန်မှုရာခိုင်နှုန်းနှင့်အစစ်အမှန်ကမ္ဘာ့စွမ်းဆောင်ရည်မက်ထရစ်များကိုတောင်းဆိုခြင်းဖြင့်စတင်ပါ။ II မော်ဒယ်ပွင့်လင်းမြင်သာမှုးကိုရောင်းချသူသည်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကိုရှင်းပြပြီးမော်ဒယ်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကိုမည်သို့ပေးမည်ကိုအကဲဖြတ်ပါ။ Ruihua Hardware ၏ AI-Powered Provaled Provaled Provaled Provaled Provisent Provaled Provalated Prefected Profated Profated ပလက်ဖောင်းများသည် Real-time analytics dashboard များဖြင့်တည်ဆောက်ထားသောပွင့်လင်းမြင်သာမှုဆိုင်ရာအင်္ဂါအစိတ်အပိုင်းများကိုပြသသည်။
ဒေတာပိုးမွှားများ, ဖြန့်ချိသော APIs များကိုဖြည့်ဆည်းပေးခြင်း, Ruihua Hardware ၏ပလက်ဖောင်းသည်စည်းလုံးညီညွတ်သော iot Gateways နှင့် Edge-to-cloud orchestration နှင့်အဆုံးသတ်ထားသောဆက်သွယ်မှုနှင့်ပြည့်စုံသောဆက်သွယ်မှုနှင့်ပြည့်စုံသောဆက်သွယ်မှုများနှင့်ပြည့်စုံသောပတ် 0 န်းကျင်နှင့်သက်ဆိုင်သည့်ပတ်ဝန်းကျင်ရှိသည့်ပြ issues နာများကိုဖယ်ရှားပေးသည်။
အလယ်အလတ်အရွယ်ရှိစက်ရုံများသည်လေယာဉ်မှူးအဆင့်များအပြီးတွင် 3-6 လအကြာတွင်အပြည့်အ 0 အပြည့်အဝထုတ်ပြန်သောအပြည့်အ 0 ထုတ်ပြန်သောအပြည့်အ 0 ထုတ်ပြန်သောအပြည့်အ 0 ထုတ်ပြန်ကြသည်။ ရိုးရှင်းသော IT IT ဖြန့်ကျက်မှုများသည် 1-2 လကြာပြီးနောက်ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာအကောင်အထည်ဖော်မှုသည် 6-12 လလိုအပ်သည်။ Ruihua Hardware ၏ပုံမှန်အကောင်အထည်ဖော်မှုအချိန်သည် 3-6 လအတွက် 3-6 လအတွက်အန္တရာယ်များကိုအပြည့်အ 0 အသုံးမပြုမီထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတွင်စမ်းသပ်ခြင်းအပါအ 0 င် 5000 စတုရန်းပေစက်ရုံအတွက် 3-6 လဖြစ်သည်။
ရောင်းချသူရွေးချယ်ခြင်းမပြုမီပြည့်စုံသောသဟဇာတဖြစ်သောစာရင်းစစ်ခြင်းကိုပြုလုပ်ပါ။ လက်ရှိအာရုံခံအခြေခံအဆောက်အအုံနှင့်အမွေအနှစ် PLC protocols များကိုအာရုံစိုက်ပါ။ ဆက်သွယ်ရေးကွာဟချက်များကိုပေါင်းကူးပေးရန် Gateway adders သို့မဟုတ် Edge Translators ကိုသုံးပါ။ Ruihua Hardware ၏ပလက်ဖောင်းတွင်အမွေအနှစ် PLC များနှင့်အလုပ်လုပ်သော Protocol မြေပုံရေးဆွဲခြင်းစွမ်းရည်များပါ 0 င်သည်။
Oee တိုးတက်မှု, ကျချိန်လျှော့ချခြင်း, အပိုင်းလျှော့ချခြင်း, ခြစ်နှုန်းကျဆင်းခြင်း, Payback ကို အသုံးပြု. ငွေပေးချေခြင်းကိုတွက်ချက်ပါ (နှစ်စဉ်စုစုပေါင်းငွေစု÷စုစုပေါင်းအကောင်အထည်ဖော်မှုကုန်ကျစရိတ်) × 100% ROI ။ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းမပြုမီအခြေခံတိုင်းတာမှုများနှင့်လစဉ်တိုးတက်မှုကိုစောင့်ကြည့်ပါ။ Ruihua Hardware ၏ Rehardware ၏ Real-time Analytics Dashboard သည်ဤမက်ထရစ်ကိုအလိုအလျောက်ခြေရာခံသည်,
