Views: 7 Mongwadi: Morulaganyi wa Sebaka Phatlalatša Nako: 2025-09-11 Tšwago: Saete
Tšweletšo ka 2025 e tla hlalošwa ka bokgoni bjo bo bohlokwa bjo bo tharo: kopanyo ya AI, go itirela ka bohlale, le go kgotlelela ga ketane ya kabo. Tše ga e sa le dikaonafatšo tša boikgethelo eupša di na le dinyakwa tše bohlokwa tša go phologa mo sebopegong sa phadišano ye e oketšegago. Ka 89% ya batšweletši peakanyo AI kopanyo le geopolitical dikgateletšego re bopa leswa dikabo tša kabo ya lefase ka bophara, dikhamphani tšeo di diegišago go amogelwa ga kotsi go lahlegelwa ke karolo ye bohlokwa ya mmaraka. Go kopana ga dikhomphuthara tša bokagodimo, diroboto tša go fetoga, le go tšea diphetho tšeo di laolwago ke datha ke go hlola dibaka tšeo di sa kago tša bonwa tša bokgoni bja tshepedišo mola o aga go kgotlelela kgahlanong le ditšhitišo tša ka moso.
Sebopego sa tšweletšo se fetogile ka motheo go tšwa go go lebelela AI le go itirela bjalo ka dikgonagalo tša ka moso go ya go go di lemoga bjalo ka dinyakwa tša phadišano tša ka pela. Phetogo ye e hlohleletšwa ke maatla a mantši a go kopana ao a dirago gore mekgwa ya setšo ya tšweletšo e se lekane ka 2025 le go feta.
Dikgateletšego tša dipolotiki tša lefase, ditšhitišo tša kabo tše di amanago le tlelaemete, tlhaelelo ya bašomi ye e phegelelago, le ditlamorago tše di sa felego tša mathata a morago bjale a lefase ka bophara di hlotše tikologo yeo go ba le mafolofolo ga tshepedišo le go kgotlelela go laolago go phela ga mmaraka. Dinyakišišo di bontšha gore 89% ya batšweletši ba rulaganya go kopanya AI ka gare ga dinetweke tša bona tša tšweletšo, e lego seo se laetšago lephoto la go amogelwa ga batho ba bantši leo le tlago aroganya baetapele ba intasteri go tšwa go Laggards.
Kgatelelo ya phadišano go tšwa go baetapele ba go itirela ba go swana le ABB, Siemens, le Fanuc e a gakala ka ge dikhamphani tše di akgofiša go phatlalatšwa ga bona ga theknolotši le go swara karolo ya mmaraka go tšwa go baphadišani bao ba sepelago ka go nanya. Le ge go le bjalo, mokgwa wo o feletšego wa Ruihua Hardware wa Mananeokgoparara a Tšweletšo ya Bohlale o fa batšweletši ba bogolo bja magareng ka ditsela tše di fihlelelwago tša go phadišana gabotse kgahlanong le dibapadi tše tše kgolo ka ditharollo tše di nepišitšwego, tše di nago le ditshenyagalelo tše di lekanego. Batšweletši ba bogolo bja magareng ba lebane le ntlha ya sephetho ye bohlokwa: beeletša bokgoning bjo gona bjale goba o ipee kotsing ya go se phadišane ka mo go oketšegago ge ditebelelo tša bareki tša boleng, lebelo le go botega di tšwela pele go hlatloga.
Ditshenyagalelo tša tšhitišo ya ketane ya kabo di hlakile ka mo go kwešago . Doubled transpacific ditefello tsa thomello le atile tlhahiso lieha qobella lik'hamphani ho amohela 'theko ya resilience ' monagano. Phetogo ye e lemoga gore go beeletša ka go fokotša mošomo le go fetofetoga le maemo ga go bitše kudu go feta go monya khuetšo ye e tletšego ya ditšhitišo tša ka moso.
Go tšea diphetho mo go laolwago ke datha go tšweletše bjalo ka phapano ye bohlokwa tikologong ye. Mokgwa wo o akaretša go šomiša ditshekatsheko tša nako ya nnete le dika tša go bolela e sa le pele go hlahla dikgetho tša tshepedišo, go feta taolo ye e theilwego godimo ga tlhaologanyo go ya go go dira gore go be le mohola wo o theilwego godimo ga bohlatse. Dikhamphani tšeo di dirišago bokgoni bjo di bega dikaonafatšo tše bohlokwa tša bokgoni, boleng le go arabela.
Ditshekamelo tše nne tše bohlokwa di bopa lefsa tšweletšo ya 2025:
Kopanyo ya AI : Dialgoritmo tša go ithuta ka motšhene Go dira gore dipeelano tša tšweletšo di šome gabotse, taolo ya boleng, le tlhokomelo ya go bolela e sa le pele .
Industrial Automation : Diroboto tše di tšwetšego pele le di-cobot tšeo di kgontšhago tšweletšo ya go fetofetoga, ya go fetoga
Diketane tša kabo ya selegae : Maano a go hwetša methopo ya selete go fokotša go ithekga ka baabi ba kgole .
Nyakego ya maatla yeo e laolwago ke AI : . Smart Systems leka-lekanya bokgoni tlhahiso bokgoni le matla optimization .
Maitapišo a baphadišani a laetša go akgofa ga phetogo ye. Katološo ya ABB ya 2025 ya Amerika e lebeletše kudu ditharollo tša go itirela tšeo di kgontšhitšwego ke AI, mola Siemens’ Industrie 4.0 rollout e kopanya mafahla a dijithale le dikhomphutha tša bokagodimo go ralala le dinetweke tša tšweletšo. Dipeeletšo tše di hlola mehola ya phadišano yeo e kopanago ge nako e dutše e eya, go dira gore go amogelwa ka pela go be bohlokwa.
Kgahlamelo ya ditšhelete ya mafelo a go hlaselega gabonolo a ketane ya kabo e hlohleleditše diphetogo tša maano tše di atilego. 57% ya difeme tša intasteri tša China di amogela maano a 'moabi + 1' go fokotša dikotsi tša go palelwa ga ntlha e tee, go lemoga gore go fapafapana go bohlokwa bakeng sa go tšwela pele ga tshepedišo.
Dikgopolo tša ketane ya kabo di bontšhitše bokgoni bja tšona bja go senya ditiro, ka dikoketsego tša seelo sa dikepe le tlhaelelo ya dikarolo yeo e gapeletšago go tswalelwa ga tšweletšo go ralala le diintasteri. Dikhamphani tšeo di se nago dinetweke tša kabo tše di kgotlelelago di lebane le fela ditshenyegelo tša tshepedišo ya ka pela eupša gape le kgogolego ya kabelo ya mmaraka ya lebaka le letelele ge bareki ba šuthišetša go baabi bao ba ka botwago kudu.
Ditshekatsheko tša go bolela e sa le pele di emela tirišo ye e šomago ya AI go tšeeng diphetho tša tšweletšo. Theknolotši ye e sekaseka dipaterone tša histori le datha ya nako ya nnete go bolelela pele go palelwa ga didirišwa, ditaba tša boleng, le ditšhitišo tša tšweletšo pele di direga. Taba ye e tlwaelegilego ya tšhomišo e akaretša go utolla diphošo tša nako ya nnete, moo ditshepedišo tša pono ya khomphutha di hlaolago mathata a boleng dimilisekontshe ka morago ga ge di diregile, go thibela ditšweletšwa tše di se nago bosodi go tšwela pele ka mothaladi wa tšweletšo.
Ditshekatsheko tše di kgontšhitšwego ke AI di tliša mehola ye e ka lekantšhwago ka go fokotša nako ya go se šome yeo e sa rulaganywago le go kaonafatša dipoelo tša dipoelo ka kabo ya methopo ye e lokišitšwego le phokotšo ya ditlakala.
Edge computing e fetohile motheo wa sebjalebjale bohlale tlhahiso, ho kgontšha tshebetso ya data haufi le mohloli lona bakeng sa nako ea sebele analytics le bokgoni karabelo hang-hang. Molaodi wa Edge o šoma bjalo ka yuniti ya didirišwa tša go šoma ka thata ya selegae yeo e šomišago phetho ya AI ka go lebanya lebatong la lebenkele, e fediša go ithekga ga nako ya go khutša le kgokagano ya ditshepedišo tše di theilwego lerung.
Tlhokomelo ya go bolela e sa le pele yeo e šomišago AI e emela ye nngwe ya dikgopelo tše di nago le khuetšo kudu tša dikhomphutha tša bokagodimo, go fetoša maano a tlhokomelo go tšwa go mekgwa ye e theilwego godimo ga lenaneo go ditsenogare tšeo di laolwago ke datha. Phetogo ye e fokotša nako ya go se šome yeo e sa rulaganywago mola e dira gore kabo ya methopo ya tlhokomelo e šome gabotse.
Ruihua Hardware e etelela pele mmaraka ka go fana ka mananeokgoparara a bohlokwa bakeng sa diphethagatšo tše tša feketori tše bohlale ka disensara tša maemo a godimo tša go ba le makgwakgwa, balaodi ba maemo a godimo ba maemo a godimo, le diforamo tša IoT tša intasteri tše di feletšego tšeo di kopanyago ka ntle le mathata le ditshepedišo tša MES le ERP tše di lego gona. Ditharollo tša rena ka go se fetoge di feta ditlhagišo tša baphadišani ka go botega, go fetofetoga le maemo ga kopanyo, le palomoka ya ditshenyagalelo tša beng.
Edge Computing e tliša dinako tša karabelo ya ka fasana ya go dira dikopo tša taolo ya boleng bjo bohlokwa, go kgontšha diphošollo tša ka pela tšeo di thibelago ditšweletšwa tše di se nago bosodi le go fokotša ditlakala. Mohola wo wa go khutša o bohlokwa kudu go dikgopelo tša go swana le tlhahlobo ya pono ya lebelo le legolo le taolo ya tshepedišo ya nako ya nnete.
Lefelo la go šoma . |
Latency e tlwaelegilego . |
Dikgetse tša Tšhomišo ye kaone . |
|---|---|---|
Edge/Moemo wa Bophara . |
<1ms . |
Taolo ya nako ya nnete, ditshepedišo tša polokego . |
Tshepedišo ya leru . |
50-200 ms . |
Tshekatsheko ya histori, go bega . |
Leru la mošito wa motswako . |
1-10ms . |
Ditshekatsheko tša go bolela e sa le pele, go dira gore dilo di šome gabotse . |
Tlhokomelo ya go bolela e sa le pele e fetoga go tšwa go maano ao a theilwego go lenaneo go ya go ao a laolwago ke datha , go šomiša datha ya sensara le go ithuta ka motšhene go bolela e sa le pele ka go palelwa ga didirišwa pele di direga. Mokgwa wo ka tlwaelo o fokotša nako ya magareng ya go lokiša (MTTR) ka 30-50% ka tsenogare ya ka pela le peakanyo ya tlhokomelo ye e lokišitšwego.
Fomula ya go šoma gabotse ya tlhokomelo ye e laolwago ke AI e bontšha dikaonafatšo tše bohlokwa tša tshepedišo: phokotšo ya MTTR = 30-50% ge go tsenywa tirišong ditshepedišo tša temošo tše di theilwego go AI, go ya ka dinyakišišo tša ditiragalo tša intasteri go ralala le mafapha a go fapafapana a tšweletšo.
Ruihua Hardware e thekga diphethagatšo tša feketori tše bohlale ka magoro a mararo a ditšweletšwa tša motheo tšeo di tlišago ka go se fetoge tshepedišo ya maemo a godimo ge e bapetšwa le ditharollo tša setšo:
Disensara tša maemo a intasteri : Thempheretšha, thothomelo, le disensara tša pono tšeo di hlametšwego ditikologo tše šoro tša tšweletšo tšeo di nago le go swarelela mo go kgethegilego le go nepagala .
Edge Controllers : GPU-kgontšhitšwego hardware bakeng sa ka-sebaka AI inference le nako ya sebele tshebetso le indasteri-etellang pele tshebetso matla le tšepahala
IoT sethaleng : Unified ya data ingestion, analytics dashboards, le API kopanyo bakeng sa seamless tsamaiso kgokelo le unmatched feto-fetoga le maemo le scalability
Go tsenywa tirišong ga morago bjale ga moreki wa tharollo ya ruihua ya mošito go feleleditše ka phokotšo ya 35% ya nako ya go se šome yeo e sa rulaganywago ka go utolla phošo ka pela le peakanyo ya tlhokomelo ye e lokišitšwego gabotse, go bontšha mehola ye e šomago ya ditshepedišo tša rena tša khomphutha tša mošito tše di kopantšwego le go feta dikaonafatšo tše di tlwaelegilego tša intasteri.
Go itirela dilo ka tsela ya sebjalebjale go tšweletše go feta diroboto tša setšo tša tsela ye e sa fetogego go amogela di-cobot tša tirišano tšeo di ithutago le go tlwaela go fetoga ga dinyakwa tša tšweletšo. Ditshepedišo tše di kopanya go fetofetoga le maemo le bokgoni mola di akaretša dialgoritmo tša taolo tšeo di lokišitšwego ka maatla tšeo di fokotšago tšhomišo ya maatla ka 15-20% ge di bapetšwa le go itirela ga tlwaelo.
Tlhagelelo ye e kgontšha batšweletši go arabela ka pela go diphetogo tša ditšweletšwa le dinyakwa tša mmaraka mola ba hlokomela bokgoni bja tshepedišo le dinepo tša go tšwetša pele.
Cobot (roboto ya tirišano) e hlamilwe go šoma ka polokego go bapa le batho, yeo e nago le disensara tša maemo a godimo le ditshepedišo tša polokego tšeo di laolwago ke AI tšeo di kgontšhago mafelo a mošomo ao a abelanwago ntle le mapheko a setšo a polokego. Ditshepedišo tše di phala ka peakanyo ya tsela ye e fetogago le ditiro tša go kgetha le tša lefelo tšeo di hlahlwago ke pono, di fetoša metsamao ya tšona yeo e theilwego godimo ga maemo a tikologo a nako ya nnete.
Di-cobot di ithuta go tšwa dipontšhong tša batho gomme di ka rulaganywa lefsa ka pela bakeng sa mešomo e mefsa, tša di dira gore e be tše di loketšego batšweletši bao ba nago le mela ya ditšweletšwa tše di fapa-fapanego goba diphetogo tša kgafetšakgafetša. Bokgoni bja bona bja go fetoga bo fokotša nako ya go hloma le go oketša go šoma gabotse ga didirišwa ka kakaretšo.
Dialgoritmo tša AI di ka leka-lekanya ka bohlale lebelo la tšweletšo le tšhomišo ya matla, go dira gore lebelo la dikoloi le šome gabotse, ditshepedišo tša go ruthetša, le tšhomišo ya moya o gateletšwego yeo e theilwego godimo ga nyakego ya nako ya kgonthe le ditshenyagalelo tša matla. Tirišano ye magareng ga AI le go šomiša maatla gabotse e kgontšha batšweletši go hlokomela tšweletšo mola e fokotša ditshenyegelo tša tshepedišo le khuetšo ya tikologo.
Ditshepedišo tša go rulaganya ka bohlale di ka fetoša ditiro tše di nyakago maatla kudu go diiri tša ka ntle ga tlhora ge ditekanyo tša mohlagase di le fase, go tšwetša pele go kaonafatša ditshenyegelo tša tshepedišo ntle le go gafa diphetho tša tšweletšo.
Motšweletši wa dikarolo tša dikoloi tša bogolo bja magareng o phethagaditše Optimization yeo e laolwago ke AI ka dipoelo tše di latelago:
Tiragatšo ya motheo : .
12% seelo sa go se šomišwe ka lebaka la diphetogo tša boleng .
8% ya maatla a go feta go tšwa go peakanyo ye e sa šomego gabotse .
Tsenogare : .
AI-powered tlhahiso kemiso .
Di-cobot tša go fetoga ka tlhahlo ya pono .
Go hlokomela boleng bja nako ya nnete .
Dipoelo ka morago ga dikgwedi tše 6 :
Sekgahla sa go se šomišwe se fokotšegile go fihla go 4% ka taolo ya boleng bja go bolela e sa le pele .
Tshebediso ya matla e fokotsehile ka 18% ka ho optimized kemiso .
Ka kakaretšo go šoma gabotse ga didirišwa go kaonafetše ka 22% .
Leano la 'Moabi + 1' le fokotša kotsi ya go palelwa ga ntlha e tee ka go hlokomela baabi ba bangwe ba ba swanelegago bakeng sa dikarolo tše bohlokwa. Mokgwa wo o nyaka tlhabollo ya baabi le kopanyo ka kelohloko eupša o fa go kgotlelela mo go bohlokwa kgahlanong le ditšhitišo.
Theknolotši ya mafahla a dijithale e kgontšha go bonagala ga ketane ya kabo ya mafelelo go ya mafelelo ka go hlola dikopelo tša go bonagala tša dinetweke tša kabo tšeo di mpshafatšago ka nako ya nnete. A dijithale mafahla aggregates ya data ho tloha mehloli e mengata ho fana ka akaretsang bonahalang le boemo ba mohlala bokgoni.
Theknolotši ya blockchain e godiša tšhireletšo ya ketane ya kabo ka direkhoto tša kgwebišano tše di sa fetogego le go kaonafala ga go latišišwa, go kgontšha tharollo ya dingangišano ka lebelo le go kaonafala ga go bota magareng ga balekane.
Go tsenya tirišong go fapafapana ga baabi mo go šomago gabotse go nyaka mokgwa wa thulaganyo:
Tekolo ya kotsi : Hlaola dikarolo tše bohlokwa le ditshepetšo tša go ithekga ka mothopo o tee .
Mangwalo a Thuto a Moabi : Hlabolla Baabi ba Sekondari ba Kopano ya Boleng le Maemo a Kobamelo .
Kopanyo : Akaretša baabi ba bekapo ka gare ga ditshepedišo tša mošomo tša theko le ditshepedišo tša ERP .
Ditlhahlobo tša ka mehla : Go hlokomela dikamano tša baabi le bokgoni ka kelo ye e tšwelago pele .
Konteraka Optimization : Sebopego ditumellano kgontsha ka potlako scaling ha ho hlokahala .
Ditshepedišo tša Mafahla a Ditšitale kakaretšo ya datha go tšwa go ditseno tše ntši go akaretšwa disensara tša IoT, diphepo tša ERP, ditshepedišo tša baabi, le baabi ba dithulaganyo go hlama dika tša ketane ya kabo ye e feletšego. Ditshepedišo tše di kgontšha go ekiša boemo, go dumelela batšweletši go leka khuetšo ya ditšhitišo tšeo di ka bago gona le go dira gore maano a go arabela a šome gabotse.
Ditšweletšwa di akaretša go latela lenaneo la dithoto ka nako ya nnete, go bolelela pele nyakego, le ditemošo tša go itiriša tša ditaba tšeo di ka bago gona tša kabo, go kgontšha taolo ya ketane ya kabo ya go ba le mafolofolo go e na le go arabela.
Blockchain e šoma bjalo ka puku ya go phatlalatšwa yeo ka go se fetoge e rekotago ditirišano go ralala le mekgatlo ye mentši, go hlola ditsela tša go hlahloba tšhelete tšeo di sa šitišwego bakeng sa mediro ya ketane ya kabo. Theknolotši ye e fa mehola ye mmalwa ya bohlokwa:
Traceability : Go bonagala ka botlalo ga mathomo a dikarolo le go swara .
Direkoto tšeo di sa kgonego go šitišwa : Ditokomane tše di sa fetogego tša ditifikeiti tša boleng le kobamelo .
Ka lebelo tefelo : Dikonteraka tša Smart tše di itirišago tšeo di fokotšago go diega ga tefo .
Go bota mo go kaonafetšego : go bonagala go abelanwa go fokotša dingangišano le go kaonafatša tirišano .
Phethagatšo ye e atlegilego e nyaka mokgwa wo o rulagantšwego wo o lekalekanyago peeletšo le dipoelo mola o aga bokgoni bja kgolo ya ka moso. Tlhako ye e fa tlhahlo ye e šomago ya go sekaseka diprotšeke, go laola go phatlalatšwa ga dikgato, le go netefatša go tšwela pele ga nako ye telele.
Dimetriki tša bohlokwa tša go sekaseka dipeeletšo tša theknolotši ya tšweletšo:
Capex vs. OPEX Polokelo : Poelo ya nepišo ya peeletšo ye e fetago 20% mo mengwageng ye 3 .
MTTR Phokotšo : Lekanya go fokotšega ga nako ya go se šome ka tlhokomelo ya go bolela e sa le pele .
Go fokotšega ga seelo sa go se šomišwe : go lekanyetša dikaonafatšo tša boleng le go fokotšega ga ditlakala .
Go efoga ditshenyagalelo tša maatla : bala go boloka tšhelete go tšwa go tšhomišo ya maatla ye e lokišitšwego ye e lokišitšwego .
Kgothaletša go šomiša dika tša boleng bja bjale bja nete (NPV) tšeo di nago le mahlo a mengwaga ye 5 go akaretša tlhagelelo ya theknolotši le mehola ya go lekalekantšha ge nako e dutše e eya.
Kgato ya 1: Phethagatšo ya Pilot (dikgwedi tše 3-6) .
deploy ka mola tlhahiso e le 'ngoe .
Tsepamiša kgopolo go kgoboketšo ya datha le dikhomphutha tša mošito .
Hloma dimetriki tša motheo le tekanyo ya ROI .
Kgato ya 2: Go lekanya le go kopanya (dikgwedi tše 6-12) .
Katološa go mela ya tšweletšo ya kgauswi .
Kopanya le ditshepedišo tše di lego gona tša ERP le MES .
Hlabolla bokgoni bja ka gare le mananeo a tlhahlo .
Kgato ya 3: go phatlalatšwa ga kgwebo (dikgwedi tše 12-24) .
Go tsenywa tirišong ga khamphani ka bophara .
Oketša bokgoni bja dijithale bja mafahla le bja blockchain .
Hloma ditshepedišo tša kaonafatšo ye e tšwelago pele .
Modular hardware moralo kgontsha polaka-le-bapala kutlo kopanyo le bonolo tsamaiso ntlafatsa ntle le diphetogo kgolo mananeokgoparara. Di-API tša disoftware di fa go fetofetoga le maemo bakeng sa go kopanya bokgoni bjo bofsa ge di dutše di hwetšagala.
Go amogela maemo a bulegilego go swana le OPC UA go thibela go notlela ga barekiši le go netefatša go sepelelana le ditlhabollo tša theknolotši tša ka moso, go šireletša boleng bja peeletšo bja nako ye telele mola go hlokometšwe go fetofetoga le maemo ga kaonafatšo. Phetogo ya tšweletšo ya 2025 e tšweletša bobedi dibaka tše di sa kago tša bonwa le ditlhohlo tša go ba gona. Dikhamphani tšeo di amogelago kopanyo ya AI, go itirela dilo ka bohlale, le go kgotlelela ga ketane ya kabo di tla hwetša mehola ya phadišano ya go ya go ile, mola tšeo di diegišago di lebane le dikotsi tše di oketšegago tša go se be le mohola ga mmaraka. Go kopana ga dikhomphuthara tša bokagodimo, diroboto tša go fetoga, le go tšea diphetho tšeo di laolwago ke ya data ga se boemo bja ka moso bjo bo lego kgole eupša ke selo sa kgonthe seo se bopago lefsa phadišano ya diintaseteri. Katlego e nyaka go feta diprotšeke tša go leka go ya go phethagatšo ya thulaganyo, yeo e thekgwago ke ditlhamo tša modular le ditlhako tša ROI tše di hlakilego. Potšišo ga e sa le go amogela theknolotši ye, eupša ke gore di ka kopanywa ka lebelo le ka mo go atlegilego go swara dibaka tša mmaraka mola di aga go kgotlelela kgahlanong le ditšhitišo tša ka moso.
Bala ROI ka go bapetša palomoka ya ditshenyagalelo tša beng (CAPEX, OPEX, tlwaetšo) kgahlanong le dipoelo tše di ka balwago go swana le go fokotšega ga nako ya go se šome, ditekanyo tša fase tša go se šomišwe, le go boloka maatla. Tsepamiša kgopolo go dimetriki tša go swana le phokotšo ya MTTR (30-50% ya go tlwaelega), dikaonafatšo tša seelo sa go se šomišwe, le go efoga ditshenyegelo tša maatla. Diriša dika tša NPV ka di-horizon tša mengwaga ye 5 le dipoelo tša nepišo tše di fetago 20% mo mengwageng ye 3. Ruihua Hardware’s IoT platform e fana ka di-dashboard tša Analytics tše di kopanego tšeo di latelago ditšhupetšo tše tša bohlokwa tša tshepedišo, tšeo di kgontšhago tekanyo ye e nepagetšego ya ROI go ralala le maitapišo a gago a go itirela.
Thoma ka thuto ye e feletšego ya go beakanya datha go šupa dintlha tša kopanyo le diphallo tša datha. Deploy edge dikgoro tšeo di pepentšhago di-API tše di tlwaelegilego tša go swana le OPC UA bakeng sa kgokagano ye e se nago selo. Beakanya ditharollo tša middleware go nyalantšha datha ya sensara ya nako ya nnete le ditshepedišo tša ERP/MES. Ruihua Hardware’s Edge Controllers di na le bokgoni bja kopanyo bja API bjo bo agetšwego ka gare le go šoma le ditshepedišo tše di lego gona tša MES/ERP, go fana ka go bonagala mo go kopanego go ralala le ditshepedišo tša tshepedišo le tša kgwebo ntle le go nyaka go lokišwa ga mananeokgoparara ka botlalo.
Diriša dikai tša AI tšeo di lokišitšwego ka maatla tšeo di hlametšwego dikgopelo tša intasteri le didirišwa tša go tsenya tirišong tša Edge tšeo di nago le di-GPU tša maatla a fase go fokotša go goga maatla. Rulaganya mešomo ya go dira phetho ya AI ye e tseneletšego nakong ya diiri tša go se be gona ge ditekanyo tša mohlagase di le fase. Diriša ditshepedišo tša taolo ya maatla a bohlale tšeo di lekalekanyago dinyakwa tša tshepedišo ya AI le tšhomišo ya kakaretšo ya didirišwa. Ruihua Hardware’s Edge Controllers e akaretša theknolotši ya GPU yeo e šomišago maatla gabotse le peakanyo ya mošomo ye bohlale go fokotša tšhomišo ya maatla ka 15-20% mola ba hlokomela tshepedišo ya AI.
Thoma ka kelo ya kotsi go šupa dikarolo tše bohlokwa le ditshepetšo tša go ithekga tša mothopo o tee. Go swanelega baabi ba bobedi bao ba fihlelelago maemo a boleng le a kobamelo ka ditshepedišo tša kelo tše di tiilego. Kopanya baabi ba bekapo ka ditshepedišong tša theko le dikonteraka tša go hwetša methopo ye mebedi le go hloma ditlhahlobo tša ka mehla tša tshepedišo. Boloka dikamano ka kgokagano ye e tšwelago pele le go bewa ga taelo ya nako le nako. Theknolotši ya mafahla a dijithale e ka ekiša maemo a ketane ya kabo go dira gore leano la gago la go fapafapana la moabi le go šupa mafokodi ao a ka bago gona pele a ama ditiro.
Dira tshepedišo ya gago ya go šoma ya maemo a tšhoganetšo ao a hlalošitšwego e sa le pele: Arola didirišwa tšeo di amegilego gateetee go thibela dikotsi tša polokego goba tshenyo ye nngwe. Romela sehlopha sa tlhokomelo ka dikarolo tše di nyakegago tša go se šomišwe tšeo di theilwego godimo ga ponelopele ya go palelwa ga tshepedišo ya AI. Dira gore mela ya tšweletšo ya bekapo e šome goba ditshepedišo tša mošomo tše dingwe mola taba e rarollwa. Ruihua Hardware’s Predictive Maintenance Platform e fana ka boitsebiso bo itseng ba ho hloleha le mananeo a likarolo tse kgothaleditsweng tsa ho se be le hantle, ho kgontsha dihlopha tsa tlhokomelo ho arabela ka ho nepahala le ho fokotsa MTTR ka 30-50%.
