မိတ်ဆက်ခြင်း။ စက်မှုတော်လှန်ရေး၏ အသစ်သော အရောင်မှာ
အသစ်သော ထုတ်လုပ်မှု စက်ရုံတွင် အလိုအလျောက် ထုတ်လုပ်မှု လိုင်းများ အသုံးပြုခြင်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်း လုပ်ဆောင်မှုများတွင် အရေးပါသော အပြောင်းအလဲတစ်ရပ်ဖြစ်ပြီး ခေတ်မီ ထုတ်လုပ်မှုတွင် ထိရောက်မှု၊ တိကျမှုနှင့် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုတို့၏ နယ်နိမိတ်များကို ပြန်လည်သတ်မှတ်ပေးနေပါသည်။ ဤနည်းပညာဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုသည် လက်သည်းလုပ်အားကို စက်များဖြင့် အစားထိုးခြင်းသာမဟုတ်ဘဲ ထုတ်လုပ်မှု ယုတ္တိကို စနစ်တကျ ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်းဖြစ်ပြီး ပိုမို လျင်မြန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရကာ အနာဂတ်အတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်သော ထုတ်လုပ်မှု စနစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် ခေတ်မီနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုထားခြင်းဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ စက်မှုလုပ်ငန်းများသည် Industry 4.0 ကို လက်ခံအသုံးပြုရန် ပြိုင်ပွဲဝင်နေကြစဉ် ဤစက်ရုံသည် အလိုအလျောက်စနစ်ကို အသုံးပြု၍ ရိုးရာ ထုတ်လုပ်မှု မော်ဒယ်များကို ပြောင်းလဲ၍ တီထွင်ဆန်းသစ်မှု၏ စွမ်းအားပြည့် ဗဟိုချက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်ကြောင်း ထင်ရှားသော ဥပမာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဤပြောင်းလဲမှု၏ အဓိက ယန္တရားများနှင့် ကျယ်ပြန့်သော သက်ရောက်မှုများအပေါ် စူးစမ်းလိုစိတ်ကို နှိုးဆွပေးနေပါသည်။
အလိုအလျောက် ထုတ်လုပ်မှု လိုင်းများ - အဓိက ကိရိယာများကို ဆန်းစစ်ခြင်း
(I) ဉာဏ်ရည်မြင့် ဦးနှောက် - ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုစနစ်
အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်ရေးစက်တန်း၏ ဗဟိုတွင် ဗဟိုချုပ်ချုပ်စနစ်ရှိပြီး ၎င်းသည် ကုန်ကြမ်းထည့်သွင်းခြင်းမှ နောက်ဆုံးထုတ်ကုန်ထုတ်လုပ်ခြင်းအထိ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ အဆင့်တိုင်းကို ချောမွေ့စွာညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ပေးသည့် ရှုပ်ထွေးသော ပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ "အာရုံကြောဗဟို" အဖြစ်ဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် ၎င်းသည် ချိတ်ဆက်ထားသော ကိရိယာများအားလုံးမှ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာများကို စုစည်းကာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးအဆင့်သို့ ရောက်အောင် စီစဉ်ပေးပြီး နောက်ကျမှု သို့မဟုတ် အမှားအယွင်းများကို ရှောင်ရှားရန် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက် ချိန်ညှိပေးသည်။
ကားထုတ်လုပ်မှုကို ဥပမာအဖြစ်ယူပါ။ ကားချိန်ဆီးတပ်ဆင်မှုတွင် ဗဟိုချုပ်ချားမှုစနစ်သည် ရိုဘော့အမ်များ၊ AGV များနှင့် ဝယ်လ်ဒင်းစက်များ၏ လှုပ်ရှားမှုများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ညှိနှိုင်းပေးပါသည်။ အစိတ်အပိုင်းတိုင်း (ဥပမာ- အက်စ်လ်များ၊ ဘရက်ကက်များ) ကို မှန်ကန်သော တပ်ဆင်မှုတန်းတွင် အတိအကျ အချိန်မှာပို့ဆောင်ပေးခြင်း၊ ဝယ်လ်ဒင်းလုပ်ငန်းများကို အတိအကျ လိုအပ်ချက်အတိုင်း ပြီးမြောက်အောင် ဆောင်ရွက်ပေးခြင်းနှင့် ပြဿနာများ (ဥပမာ- ပစ္စည်းပို့ဆောင်မှုနှောင့်နှေးခြင်း) ကို အရင်းအမြစ်များကို ပြန်လည်ဦးတည်စေခြင်းဖြင့် ချက်ချင်းဖြေရှင်းပေးပါသည်။ ဤဗဟိုချုပ်ချားမှုမရှိပါက ကားထုတ်လုပ်မှု၏ ရှုပ်ထွေးသော အဆင့်များစွာပါဝင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် အမြဲတမ်း ကျပ်တည်းမှုများကို ရင်ဆိုင်ရမည်ဖြစ်ပြီး အရည်အသွေးနှင့် ထိရောက်မှုကို တစ်သမတ်တည်း ထိန်းသိမ်းရန် မဖြစ်နိုင်သလောက် ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။
(II) ပြောင်းလဲမှုကို ချက်ချင်းတုံ့ပြန်နိုင်သော အက်ဂျိုင်းလ် အက်ဇစ် ရိုဘော့အမ်များ
ဤစက်ရုံတွင် 6-ဝင်ရိုးရှိ ရိုဘော့အမျိုးအစား လက်များပါရှိပြီး ၎င်းတို့သည် အလိုအလျောက်စနစ်၏ "လက်" အဖြစ်ဆောင်ရွက်ကာ မိုက်ခရွန်အဆင့် တိကျမှုနှင့် ထင်ရှားသော ပြောင်းလဲဆောင်ရွက်နိုင်မှုတို့ဖြင့် လုပ်ငန်းများကို ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ ရိုးရာ တစ်မျိုးတည်းသော လုပ်ဆောင်ချက်ရှိ စက်များနှင့်မတူဘဲ ဤရိုဘော့လက်များသည် ဝင်ရိုးခြောက်ခုတို့တွင် လည်ပတ်၍ လှုပ်ရှားနိုင်ပြီး လူသား၏ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု အနည်းငယ်ဖြင့်ဖြင့် ဒေါင်းခြင်း၊ ဆေးရောင်ခြယ်ခြင်း၊ အစိတ်အပိုင်းများထည့်သွင်းခြင်းနှင့် တိကျသော ဖြတ်တောက်ခြင်းကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသည့် လုပ်ငန်းများကို ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။
သူတို့၏ လိုက်လျောညီထွေမှုသည် စိတ်ကြိုက်ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အထူးတန်ဖိုးရှိပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားသေးငယ်သော အစိတ်အပိုင်းမှ ပို၍ကြီးမားသော ယန္တရားအစိတ်အပိုင်းကို ထုတ်လုပ်ခြင်းသို့ ပြောင်းလဲသည့်အခါ စက်ရုပ်လက်များသည် ဈေးကြီးပြီး အချိန်ကုန်သက်သာသော ယန္တရားပြန်လည်စီမံခြင်းမဟုတ်ဘဲ သူတို့၏ ရွေ့လျားမှု ပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိရန် ဆော့ဖ်ဝဲအပ်ဒိတ်တစ်ခုသာ လိုအပ်ပါသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် လူသားများက လက်တွေ့လုပ်ကိုင်ထုတ်လုပ်ခြင်းသည် အလုပ်သမားများအား လေ့ကျင့်မှုအသစ်များ ပြုလုပ်ပြီး စုစည်းမှုတန်းကို ပြန်လည်ကိရိယာပြောင်းလဲရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်ပြီး ရက်သတ္တပတ်ပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် ရက်သတ္တပတ်များစွာ ရပ်နားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေမည်ဖြစ်သည်။ ထပ်မံ၍ စက်ရုပ်လက်များသည် ပင်ပန်းမှုမရှိဘဲ ၂၄ နာရီ ၇ ရက် အဆက်မပြတ် လုပ်ကိုင်နိုင်ပြီး လူသားအဖွဲ့များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စုစုပေါင်း ထုတ်လုပ်မှုကို ၃၅% အထိ တိုးတက်စေပါသည်။
(III) ထက်သန်သော စစ်ဆေးသူ - AI အခြေပြု အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု
AI အခြေပြု အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုစနစ်များသည် ထုတ်လုပ်ရေးလိုင်း၏ "မျက်စိ" များကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်ကာ ထုတ်ကုန်တိုင်းသည် အမြင့်ဆုံးအရည်အသွေးစံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီစေရန် သေချာစေပါသည်။ ဤစနစ်များသည် စစ်ဆေးမှုအဓိကအချက်များတွင် အစိတ်အပိုင်းများ၏ အသေးစိတ်ပုံရိပ်များကို ဖမ်းယူရန် အမြင့်အရည်အသွေးကင်မရာများနှင့် စက်ရုပ်မြင်ယူမှုနည်းပညာကို အသုံးပြုပြီး နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု algorithm များဖြင့် ဒေတာကို ဆန်းစစ်ကာ မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် အမှုန်အမှားများ၊ အရွယ်အစားကွဲလွဲမှုများ သို့မဟုတ် ပစ္စည်းအပြုအမူများကဲ့သို့ ချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။
ဤစနစ်ကို ထူးခြားစေသည့်အရာမှာ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သင်ယူပြီး တိုးတက်လာနိုင်စွမ်းဖြစ်သည်။ ဒေတာများကို ပိုမိုစီမံခန့်ခွဲလာသည်နှင့်အမျှ ဒီပ်လ်နာမော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ ချို့ယွင်းချက်များကို မှတ်မိနိုင်စွမ်းကို ပိုမိုတိကျစေပြီး လူသားစစ်ဆေးသူများက လွဲချော်နိုင်သော အလွန်သေးငယ်သည့် ပြဿနာများကိုပါ ဖော်ထုတ်နိုင်စွမ်းရှိသည်—ဥပမာ သတ္တုပစ္စည်းတစ်ခုတွင် 0.01mm ကွာဟမှု (သို့) ပလပ်စတစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုတွင် အလွန်သေးငယ်သော လေအိတ်ပါဝင်မှု။ အီလက်ထရွန်နစ်စက်ပစ္စည်းဘုတ်ထုတ်လုပ်မှုအတွက် စမ်းသပ်အသုံးပြုမှုတွင် AI အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုစနစ်သည် လူသားများဖြင့် စစ်ဆေးမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ချို့ယွင်းချက်နှုန်းကို 60% လျော့ကျစေခဲ့ပြီး စစ်ဆေးမှုအချိန်ကိုလည်း တစ်ဝက်ခန့် လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ ဤကဲ့သို့သော တက်ကြွစွာ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်သည့် ချဉ်းကပ်မှုသည် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ချို့ယွင်းချက်များကို စောစောဖမ်းမိခြင်းဖြင့် အပိုင်းအစများ ဖြုန်းတီးမှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးသည့်အပြင် စက်ရုံ၏ "အရည်အသွေးကို ဦးစားပေး" မူဝါဒကိုလည်း ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။
(IV) ဉာဏ်ရည်မြင့် လော့ဂစ်တစ်ကျွမ်းကျင်သူ- အလိုအလျောက် လမ်းညွှန်ယာဉ်များ (AGVs)
အလိုအလျောက် လမ်းညွှန်ထားသော ယာဉ်များ (AGVs) က စက်ရုံအတွင်း လော့ဂစ်တစ်စနစ်ကို စီမံခန့်ခွဲပြီး ပစ္စည်းများ ဆက်တိုက်စီးဆင်းမှုကို သေချာစေသည့် "သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး အခြေခံ" အဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။ LiDAR စင်ဆာများ (အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အတားအဆီး ရှာဖွေရန်) နှင့် မှန်ဆံပင် ပါသော ပိုက်ဆံတန်းများ (တိကျသော လမ်းကြောင်းကို လိုက်နာရန်) တို့ကို အသုံးပြု၍ AGV များက ကုန်ကြမ်းများ၊ ကုန်ပစ္စည်းများ၏ အလယ်အဆင့် ထုတ်ကုန်များနှင့် ကိရိယာများကို လိုအပ်သည့် တည်နေရာများသို့ အတိအကျ သယ်ဆောင်ပေးပြီး "အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ" ထုတ်လုပ်မှု စနစ်နှင့် ကိုက်ညီစေပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့် စက်ရုံတွင်းရှိ အဆောက်အဦပစ္စည်းများ ထုတ်လုပ်သည့် နေရာတွင် AGV များသည် ယခင်အုပ်စုမှ ပရိုဆက်စ်ပြီးစီးပါက ချက်ချင်း ကြိတ်မှုန့်များကို စုစည်းရာနေရာသို့ ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ကလောင်းပလက်ဖောင်းအခြေပြု လော့ဂစ်တစ်စနစ်သည် ၎င်းတို့၏ လမ်းကြောင်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ တစ်ချို့နေရာများတွင် ယာယီနှောင့်နှေးမှုဖြစ်ပါက ကလောင်းစနစ်သည် AGV များကို အခြားနေရာများသို့ ဦးစားပေးပို့ဆောင်ရန် လမ်းကြောင်းပြောင်းပေးပြီး ပစ္စည်းများစုဝေးမှုနှင့် ကျပ်တည်းမှုများကို ကာကွယ်ပေးပါသည်။ ဤထိရောက်မှုသည် လက်တွေ့လော့ဂစ်တစ်စနစ်နှင့် မတူညီပါ၊ လက်တွေ့စနစ်တွင် လူသားများကိုယ်တိုင် တားလှည်းများကို တွန်းလှည်းရာတွင် လူသားအမှားများ သို့မဟုတ် လမ်းကြောင်းများပြည့်နေခြင်းတို့ကြောင့် နှောင့်နှေးမှုများကို မကြာခဏ ရင်ဆိုင်ရပါသည်။ AGV စနစ်သည် ပစ္စည်းပို့ဆောင်မှုအချိန်ကို ၄၅% လျှော့ချပေးနိုင်ပြီး လော့ဂစ်တစ်နှင့်ဆိုင်သော ရပ်ဆိုင်းမှုများကို လုံးဝဖြစ်ပေါ်မှုကို ကာကွယ်ပေးနိုင်ခဲ့ပါသည်။
(V) စမတ်မန်နေဂျာ - IoT အခြေပြု စောင့်ကြည့်စနစ်
IoT (အင်တာနက် အော့ဖ် သုတေသီ) စောင့်ကြည့်မှုစနစ်သည် စက်ရုံအတွင်းရှိ စက်များနှင့် ပစ္စည်းကိရိယာများအားလုံးကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော ဒေတာပလက်ဖောင်းသို့ ချိတ်ဆက်ပေးကာ စက်၏စွမ်းဆောင်ရည်၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုလိုအပ်ချက်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခြေရာခံနိုင်စေပါသည်။ စက်ကိရိယာတစ်ခုချင်းစီတွင် အပူချိန်၊ တုန်ခါမှုများ၊ လျှပ်စစ်စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကဲ့သို့သော ဒေတာများကို စုဆောင်းသည့် ဆင်ဆာများတပ်ဆင်ထားပြီး ထိုဒေတာများကို ကလောင်းပေါ်သို့ ပို့ဆောင်၍ ဆန်းစစ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ ပြုလုပ်ပေးပါသည်။
ဤစနစ်သည် ရှေ့ပြေးပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကို ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည့် အချိန်တွင် ခန့်မှန်းပေးခြင်းဖြင့် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ကြိုတင်ကာကွယ်နိုင်စေပါသည်။ အချိန်အတိုင်းအတာအလိုက် ပုံမှန်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုများကို လုပ်ဆောင်ခြင်း (၎င်းသည် မလိုအပ်သော ပြင်ဆင်မှုများ သို့မဟုတ် မမျှော်လင့်ဘဲ ပျက်စီးမှုများကို ဖြစ်စေနိုင်သည်) အစား IoT စနစ်သည် စက်ပစ္စည်းတစ်ခု ပျက်စီးလာနိုင်ခြေကို ဒေတာဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့် ခန့်မှန်းပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် စက်အင်ဂျင်၏ တုန်ခါမှု မှုန်စုန်းမှု မြင့်တက်လာပါက (၎င်းသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော အသုံးပြုမှုကို ညွှန်ပြသည့် လက္ခဏာဖြစ်နိုင်သည်)၊ စနစ်သည် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့အား အလိုအလျောက် သတိပေးချက်ပို့ပေးပြီး အဖွဲ့သည် ပုံမှန်အားလပ်ချိန်အတွင်း ပျက်စီးနေသော အစိတ်အပိုင်းကို အစားထိုးနိုင်ပါသည်။ ထိုသို့ဖြင့် တစ်နာရီလျှင် ထောင်နှင့်ချီသော ဒေါ်လာများ ဆုံးရှုံးနိုင်သည့် မမျှော်လင့်ဘဲ ရပ်ဆိုင်းမှုများကို ကာကွယ်နိုင်ပါသည်။ တစ်ခါက ဤစနစ်သည် ကုန်တင်ကြိုးပိုးစက်၏ မော်တာတွင် ဖြစ်ပွားလာမည့် ပျက်စီးမှုကို သုံးရက်ကြိုတင်၍ ခန့်မှန်းနိုင်ခဲ့ပြီး ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းကို မထိခိုက်စေဘဲ ပြုပြင်နိုင်ခဲ့ပါသည်။
အလိုအလျောက်လိုင်းများဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုကို စုံလင်စွာ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း
(I) ထိရောက်မှုတိုးတက်မှု – ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်နှစ်ခုလုံးကို တွဲဖက်၍ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း
အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်ရေးစက်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ် ထိရောက်မှုတို့တွင် သိသိသာသာ တိုးတက်မှုများ ရရှိခဲ့ပါသည်။ စက်ရုံမှ ဒေတာများအရ အလိုအလျောက်စနစ် မိတည်ပြီးနောက် ထုတ်လုပ်မှု ၄၀% တိုးတက်ခဲ့ပြီး အဓိကအားဖြင့် လူသားများ၏ အလုပ်အနား၊ အနားယူချိန်နှင့် ပင်ပန်းမှုတို့ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သော ရပ်ဆိုင်းမှုများကို ဖယ်ရှားနိုင်သည့် ရိုဘော့အများနှင့် AGV များ၏ ၂၄ နာရီ ၇ ရက် လည်ပတ်မှုကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။
တစ်ချိန်တည်းမှာပင် လည်ပတ်ရေးကုန်ကျစရိတ်များ ၃၀% ကျဆင်းသွားခဲ့သည်။ ဤကျဆင်းမှုမှာ အလုပ်သမားကုန်ကျစရိတ်နည်းပါးလာခြင်း (ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်ရသော အလုပ်များအတွက် လူအင်အား လျော့နည်းလာခြင်းကြောင့်)၊ ပစ္စည်းအကုန်အကျ လျော့နည်းခြင်း (အလိုအလျောက်စနစ်များ၏ တိကျမှုကြောင့်) နှင့် စက်ကိရိယာများ၏ အကောင်းဆုံးလည်ပတ်မှုကြောင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု နည်းပါးလာခြင်းတို့ဖြင့် ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် သတ္တုပစ္စည်းများ ထုတ်လုပ်ရာတွင် အလိုအလျောက် ဖြတ်ဖျတ်စက်များသည် သတ္တုပြားများပေါ်တွင် ပိုမိုထိရောက်စွာ ပုံစံခွဲနိုင်သောကြောင့် လက်ဖြင့်ဖြတ်ခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပစ္စည်းအကုန်အကျ ၂၅% လျော့နည်းစေသည်။ လူသားများက လည်ပတ်သော ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်၏ ၆၀-၇၀% သာ ရှိပြီး အလိုအလျောက်လိုင်းများမှာ ၉၀% အထက် စွမ်းဆောင်ရည် အသုံးပြုနိုင်မှုနှုန်းကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ကာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ် အမြတ်အစွန်းကို အများဆုံးရရှိစေသည်။
(II) အရည်အသွေးအာမခံချက် - အရည်အသွေးမြင့် ထုတ်ကုန်များအတွက် အတိကျမှုမြင့်မားခြင်း
အလိုအလျောက်စနစ်များသည် ရိုးရာထုတ်လုပ်မှုတွင် ချို့ယွင်းမှုများ၏ အဓိကအကြောင်းရင်းဖြစ်သော လူ့အမှားများကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးကို အခြေခံအားဖြင့် မြှင့်တင်ပေးခဲ့သည်။ အလိုအလျောက်စနစ်များသည် လုပ်သားများ၏ ပင်ပန်းမှု၊ ဆွဲဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် ကျွမ်းကျင်မှုကွဲပြားမှုကဲ့သို့သော အချက်များကို လွန်ကဲစေခြင်းမရှိဘဲ တသမတ်တည်း တိကျမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်ကြသည်။
ဥပမာအားဖြင့် အလွန်တိကျမှုရှိသော အီလက်ထရွန်နစ်ပစ္စည်းများ (ဥပမာ - စမတ်ဖုန်းဆားကစ်ဘုတ်များ) ကို ထုတ်လုပ်ခြင်းတွင် ရိုဘော့အများသည် ဘုတ်ပြားပေါ်သို့ အလွန်သေးငယ်သော အစိတ်အပိုင်းများ (၀.၁မီလီမီတာခန့်သာရှိသော) ကို ၉၉.၉၉% တိကျမှုဖြင့် တပ်ဆင်ပေးသည်။ ထို့နှင့်မျှမျှတတ လက်ဖြင့်တပ်ဆင်ခြင်းသည် ၂-၃% အမှားနှုန်းကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး ပြန်လည်ပြုပြင်ရန် သို့မဟုတ် စွန့်ပစ်ရန် လိုအပ်သော ချို့ယွင်းသည့် ထုတ်ကုန်များကို ဖြစ်စေသည်။ ဤကဲ့သို့ မြင့်မားသော တိကျမှုသည် ချို့ယွင်းထုတ်ကုန်များ၏ အရေအတွက်ကို လျှော့ချပေးရုံသာမက ထုတ်ကုန်များသည် စွမ်းဆောင်ရည် မျှော်မှန်းချက်များကို အမြဲတမ်း ပြည့်မီခြင်း သို့မဟုတ် ကျော်လွန်ခြင်းကြောင့် စားသုံးသူများ၏ ကျေနပ်မှုကိုပါ မြှင့်တင်ပေးသည်။ လုပ်ရုံ၏ စားသုံးသူများ၏ ဝေဖန်မှုနှုန်းသည် ၆လအတွင်း ၇၅% ကျဆင်းသွားခဲ့ပြီး အလိုအလျောက်စနစ်၏ အရည်အသွေးမြှင့်တင်မှုကြောင့် တိုက်ရိုက်ရလဒ်ဖြစ်သည်။
(III) ဂရင်းထုတ်လုပ်မှု - ရေရှည်တည်တံ့သောဖွံ့ဖြိုးမှုအတွက် အသစ်သော မောင်းနှင်အား
အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်ရေးစက်တန်းများသည် စက်ရုံ၏ ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုကို လျော့ချရာတွင် အထောက်အကူပြုသည့် စဉ်ဆက်မပြတ်ထုတ်လုပ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အရာအဖြစ်လည်း ဆောင်ရွက်ပါသည်။ IoT စောင့်ကြည့်စနစ်သည် ထုတ်လုပ်မှုလိုအပ်ချက်အပေါ် အခြေခံ၍ စက်များ၏ လည်ပတ်မှုကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ လိုအပ်ချက်နည်းပါးသည့် ကာလများအတွင်း မလိုအပ်သော စက်များကို စောင့်ဆိုင်းမှုအဆင့်သို့ ပြောင်းလဲပေးပြီး စွမ်းအင်အသုံးများသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များ (ဥပမာ - အပူပေးခြင်း သို့မဟုတ် အအေးပေးခြင်း) တို့ကို လျှော့ချပေးပါသည်။ ဤအချက်သည် စက်ရုံ၏ စုစုပေါင်းစွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို ၁၈% လျှော့ချပေးနိုင်ခဲ့ပါသည်။
ထို့အပြင် အလိုအလျောက်စနစ်များ၏ တိကျမှုသည် ပစ္စည်းကုန်ကျမှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်စေပြီး ကုန်ကြမ်းများ ထုတ်ယူရန် လိုအပ်ချက်ကို လျော့နည်းစေကာ မြေပိုများသို့ ပို့ဆောင်သည့် စွန့်ပစ်ပစ္စည်းပမာဏကို လျော့နည်းစေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ပလပ်စတစ်ထုတ်လုပ်မှုတွင် အလိုအလျောက်စက်များသည် ပလပ်စတစ်ပမာဏကို အလွန်တိကျစွာ ထိန်းချုပ်ပေးပြီး လက်တွေ့လည်ပတ်မှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကုန်ကျမှုကို ၂၂% လျော့နည်းစေပါသည်။ အလိုအလျောက်စနစ်တွင် ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သော စနစ်များကိုပါ ထည့်သွင်းထားပြီး ပစ္စည်းကုန်ကျမှုများ (သံမဏိအမှုန့်များ သို့မဟုတ် ပလပ်စတစ်အပိုအစိတ်အပိုင်းများ) ကို အလိုအလျောက်စုဆောင်း၍ ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်ရန် စင်တာများသို့ ပို့ဆောင်ပေးပြီး သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် သက်ရောက်မှုကို ပိုမိုလျော့နည်းစေပါသည်။ ဤအရာများသည် ကမ္ဘာ့ရေရှည်တည်တံ့မှု ရည်မှန်းချက်များနှင့် ကိုက်ညီပြီး စက်ရုံကို စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ကို ဂရုစိုက်သော ဦးဆောင်သူအဖြစ် ရပ်တည်စေပါသည်။
စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖြေရှင်းနည်းများ - အလိုအလျောက်စနစ်များ ဖွံ့ဖြိုးရေးတွင် အတားအဆီးများ
(I) နည်းပညာဆိုင်ရာ ပြဿနာများ - စနစ်ပေါင်းစပ်မှုနှင့် နည်းပညာ မွမ်းမံမှုများ
အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်ရေးစက်ရုံများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုများထဲမှ တစ်ခုမှာ စနစ်ပေါင်းစပ်မှု၏ ရှုပ်ထွေးမှုဖြစ်သည်။ ယန္တရားများ၊ AI အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုစနစ်များနှင့် IoT စင်တာများကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းများသည် မကွဲပြားသော ဆော့ဖ်ဝဲများ သို့မဟုတ် ဆက်သွယ်ရေးပရိုတိုကောများကို အသုံးပြုသည့် ကွဲပြားသော ပေးသွင်းသူများထံမှ လာရောက်တတ်ကြသည်။ ထိုသို့သောအခြေအနေမျိုးသည် ကိရိယာများသည် အချက်အလက်များကို ထိရောက်စွာ မျှဝေနိုင်ခြင်းမရှိခြင်းကြောင့် စနစ်တစ်ခုလုံး၏ ထိရောက်မှုကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် ဒေတာသိုလှောင်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
ထိုကဲ့သို့ဖြစ်ရပ်ကို ဖြေရှင်းရန် လုပ်ငန်းခွင်သည် ကိရိယာအားလုံးကို ချိတ်ဆက်ပေးမည့် စနစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် တတိယပါတီ စနစ်ပေါင်းစပ်သူနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခဲ့သည်။ ထိုစနစ်သည် OPC UA ကဲ့သို့သော စံပရိုတိုကောលများကို အသုံးပြု၍ ကွဲပြားသော အစိတ်အပိုင်းများကြား ဒေတာများ အဆက်မပြတ်စီးဆင်းမှုကို သေချာစေပြီး ဗဟိုချုပ်ချားမှုစနစ်အား ကိရိယာတစ်ခုချင်းစီမှ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာများကို ရယူနိုင်စေသည်။ နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုမှာ နည်းပညာ တိုးတက်မှုမြန်နှုန်းကို လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန်ဖြစ်ပြီး AI၊ ရိုဘော့နည်းပညာနှင့် IoT နည်းပညာများ တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ယခင်စနစ်များ အသက်မဝင်တော့သည့်အထိ ဖြစ်လာနိုင်ခြေရှိသည်။ လုပ်ငန်းခွင်သည် မော်ဒျူလာ အလိုအလျောက်စနစ်များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းသည်။ ဥပမာ - အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုစနစ်ရှိ AI အယ်လ်ဂိုရီသမ်ကို အဆင့်မြှင့်ခြင်းကဲ့သို့ တစ်ခုချင်းစီကို အဆင့်မြှင့်တင်နိုင်သော အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်ပြီး စက်တန်းတစ်ခုလုံးကို အစားထိုးစရာမလိုပါ။ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် နည်းပညာအဆင့်မြှင့်တင်မှုစရိတ်ကို လျှော့ချနိုင်ပြီး စက်တန်းသည် နည်းပညာအရ အဆင့်မြင့်နေစေရန် သေချာစေသည်။
(II) လုပ်သားအင်အား ပြောင်းလဲမှု - လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများ ပြောင်းလဲလာခြင်း
အလိုအလျောက်စနစ်များက ဆိုင်ရာဝန်ထမ်းများ၏ ကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်ချက်များကို ပြောင်းလဲစေခဲ့ပြီး လက်ရှိတွင် ဝန်ထမ်းများတွင် ရှိသော ကျွမ်းကျင်မှုများနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်များကို လည်ပတ်ရန်၊ ထိန်းသိမ်းရန် လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများကြား ကွာဟမှုကို ဖန်တီးလိုက်ပါသည်။ အလုပ်သမားများသည် ယခင်က ပုံသေလုပ်ငန်းများတွင် ကျွမ်းကျင်မှုရှိခဲ့သော်လည်း ယခုအခါ ရိုဘော့များကို ပရိုဂရမ်ရေးရန်၊ IoT စနစ်များမှ ဒေတာများကို ဆန်းစစ်ရန် သို့မဟုတ် AI စနစ်များကို ပြဿနာရှာဖွေဖြေရှင်းရန် လိုအပ်လာပြီး ဤကျွမ်းကျင်မှုများကို မူလကတည်းက မရှိသေးသူများလည်း အများအပြားရှိပါသည်။
ဤကွာဟမှုကို ဖြည့်ဆည်းရန်အတွက် စက်ရုံသည် စနစ်ကျသော လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်ကို စတင်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ရိုဘော့တစ်ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်း၊ ဒေတာဆန်းစစ်ခြင်းနှင့် IoT ထိန်းသိမ်းမှုတို့ကို သင်ကြားပေးရန် ဒေသအခြေပြု နည်းပညာကောလိပ်များနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည်။ အတွေ့အကြုံရှိသော လုပ်သားများအား အလုပ်ခွင်တွင် လေ့ကျင့်မှုများ ပေးပြီး နည်းပညာပညာရှင်များထံမှ သင်ယူကာ ထိန်းချုပ်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် စနစ်သစ်များကို လက်တွေ့လေ့ကျင့်အသုံးပြုနိုင်စေရန် စီစဉ်ပေးသည်။ လက်ရှိအသိပညာများကို အသုံးချရင်း အသစ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများ ရရှိစေရန်အတွက် “အလိုအလျောက်နည်းပညာပညာရှင်” သို့မဟုတ် “AI အရည်အသွေးဆန်းစစ်သူ” ကဲ့သို့သော အခန်းကဏ္ဍအသစ်များကိုလည်း စက်ရုံက ဖန်တီးခဲ့သည်။ တစ်နှစ်ကြားအတွင်း စက်ရုံ၏ လက်တွေ့လုပ်ကိုင်သော လုပ်သားများ၏ ၉၀% သည် ဤအခန်းကဏ္ဍများသို့ အောင်မြင်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်ခဲ့ပြီး အလိုအလျောက်စနစ်တပ်ဆင်မှုအတွက် ကျွမ်းကျင်ပြီး စွမ်းဆောင်နိုင်သော လုပ်သားအင်အားကို သေချာစေခဲ့သည်။
(III) ဘေးအန္တရာယ်များ - ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် စက်ကိရိယာပျက်စီးမှုများ
အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်ရေးစက်တန်းများသည် ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် စက်ပစ္စည်းပျက်စီးမှုများအရေးပေါ်အခြေအနေများကို အထူးသဖြင့် မိတ်ဆက်ပေးပါသည်။ IoT ပလက်ဖောင်းနှင့် AI စနစ်များသည် ထုတ်လုပ်မှုပုံသေနည်း၊ အရည်အသွေးအတိုင်းအတာများနှင့် ဖောက်သည်အချက်အလက်များအပါအဝင် အရေးကြီးဒေတာပမာဏများကို စုဆောင်းပြီး သိမ်းဆည်းထားပါသည်။ ဤဒေတာများသည် ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုများအတွက် အားနည်းချက်ရှိပြီး ထုတ်လုပ်မှုကို ပျက်စီးစေခြင်း (သို့) ဉာဏ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပိုင်ဆိုင်မှုခိုးယူခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပါသည်။
ဒေတာကိုကာကွယ်ရန် စက်ရုံသည် အဆင့်များစွာရှိသော လုံခြုံရေးစနစ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့ပါသည်- လွှဲပြောင်းနေစဉ်နှင့် သိမ်းဆည်းထားစဉ် ဒေတာများကို လုံခြုံစေရန် အသုံးပြုသော အလုံခြုံဆုံးသော စနစ် (encryption)၊ ခွင့်မပြုသော ဝင်ရောက်မှုများကို ပိတ်ဆို့ရန် မီးတံတိုင်းများ တပ်ဆင်ခြင်းနှင့် အားနည်းချက်များကို ရှာဖွေဖြေရှင်းရန် ပုံမှန် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစစ်ဆေးမှုများ ပြုလုပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ထို့အပြင် လူသားများနှင့်ဆိုင်သော လုံခြုံရေးချို့ယွင်းမှုများကို ကာကွယ်ရန် ဝန်ထမ်းများအား ဒေတာလုံခြုံရေးဆိုင်ရာ အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်နည်းများ (ဥပမာ - phishing အီးမေးလ်များကို ရှောင်ရှားခြင်း (သို့) စကားဝှက်ခိုင်မာစွာ အသုံးပြုခြင်း) အကြောင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပါသည်။
ပစ္စည်းကိရိယာများ ပျက်ကွက်ခြင်းသည် နောက်ထပ်အန္တရာယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လက်တံတစ်ခု (သို့) AGV တစ်ခုတည်း ပြဿနာဖြစ်ပါက ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတစ်ခုလုံး ရပ်ဆိုင်းသွားနိုင်သည်။ ဤအန္တရာယ်ကို လျော့နည်းစေရန် စက်ရုံတွင် နောက်ထပ်စနစ်တစ်ခု ထားရှိထားပြီး အရေးကြီးပစ္စည်းများ (ဥပမာ AGV များ သို့မဟုတ် ဓာတ်အားပေးစနစ်များ) အတွက် အဓိကပစ္စည်းပျက်ကွက်ပါက ချက်ချင်း အသုံးပြုနိုင်မည့် နောက်ထပ်ပစ္စည်းများ ရှိပါသည်။ IoT စောင့်ကြည့်စနစ်သည် ပစ္စည်းကိရိယာများတွင် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် ပြဿနာများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ သတိပေးချက်များ ပေးပို့ပေးသည်။ ထို့ကြောင့် ပြဿနာများ ပိုမိုဆိုးရွားလာမည်မီ ထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များက ချက်ချင်း ဝင်ရောက်ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ ဤအဆိုပါ အရေးယူမှုများကြောင့် ပစ္စည်းကိရိယာပြဿနာများကြောင့် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများ ရပ်ဆိုင်းမှု ၈၀% လျော့နည်းသွားပါသည်။
အနာဂတ်မျှော်မှန်းချက် - အလိုအလျောက်လိုင်းများ၏ အကန့်အသတ်မဲ့ဖြစ်နိုင်ခြေများ
(I) နက်ရှိုင်းသော ပေါင်းစပ်မှု - AI နှင့် အလိုအလျောက်စနစ်၏ သဘာဝအလိုက် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်မှု
အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်ရေးစက်တန်းများ၏ အနာဂတ်သည် စနစ်များကို ပိုမို ဉာဏ်ရည်မြင့်မားပြီး ကိုယ်ပိုင်ဆုံးဖြတ်နိုင်ကာ အခြေအနေနှင့် ကိုက်ညီစွာ တုံ့ပြန်နိုင်သည့် အဆင့်သို့ ရောက်ရှိစေမည့် အတုပညာ၏ နက်ရှိုင်းသော ပေါင်းစပ်မှုအပေါ်တွင် အခြေခံနေပါသည်။ လက်ရှိတွင် AI ကို အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု သို့မဟုတ် ကြိုတင်ထိန်းသိမ်းမှုကဲ့သို့သော သီးခြားလုပ်ငန်းများအတွက် အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုနေပါသည်။ သို့ရာတွင် အနာဂတ် AI စနစ်များသည် ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းခြင်းမှ စ၍ ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်း၊ ပို့ဆောင်မှုအထိ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို အစအဆုံး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်မည့် စွမ်းရည်ရှိလာမည်ဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့် AI စနစ်တစ်ခုသည် ထုတ်ကုန်တစ်ခုအတွက် လိုအပ်ချက်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် ဈေးကွက်ဒေတာများကို ဆန်းစစ်ပြီးနောက် ထိုလိုအပ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန် ထုတ်လုပ်ရေးလိုင်း၏ စံနှုန်းများကို (ဥပမာ- ထုတ်လုပ်သည့် ယူနစ်အရေအတွက်ကို ပြောင်းလဲခြင်း သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်းကို ပြင်ဆင်ခြင်း) အလိုအလျောက် ချိန်ညှိနိုင်ပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှုဒေတာများမှ သင်ယူ၍ ထုတ်လုပ်မှုတွင် ထိရောက်မှုမရှိခြင်းများကို (ဥပမာ- တပ်ဆင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကျပ်တည်းမှု) ဖော်ထုတ်ပြီး လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ ရိုဘော့အများကို ပြန်လည်ခွဲဝေခြင်း သို့မဟုတ် AGV လမ်းကြောင်းများကို ချိန်ညှိခြင်းကဲ့သို့ ဖြေရှင်းနည်းများကို အကြံပြုနိုင်ပါသည်။ ဤကဲ့သို့သော အလိုအလျောက်စနစ်အဆင့်သည် စက်ရုံအား ဈေးကွက်ပြောင်းလဲမှုများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ တုံ့ပြန်နိုင်စေပြီး ပိုမိုထိရောက်စွာ လည်ပတ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
(II) ပြောင်းလဲနိုင်သော ထုတ်လုပ်မှု - စိတ်ကြိုက်တောင်းဆိုမှုများကို အပြည့်အဝ ဖြည့်ဆည်းပေးခြင်း
စားသုံးသူများ၏ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော ထုတ်ကုန်များအပေါ် လိုအပ်ချက်များ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ အလိုအလျောက် ထုတ်လုပ်မှု လိုင်းများသည် "ပြောင်းလဲနိုင်သော ထုတ်လုပ်မှု" ကို ပံ့ပိုးပေးရန် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ်နည်းပြီး မြန်ဆန်စွာ ကွဲပြားခြားနားသော ထုတ်ကုန်များကို ထုတ်လုပ်ရေး ပြောင်းလဲနိုင်မှု စွမ်းရည်ကို ဆိုလိုပါသည်။ ယခုအချိန်တွင် ထုတ်ကုန်အသစ်ကို ထုတ်လုပ်ရန် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းကို ပြောင်းလဲခြင်းသည် နာရီ သို့မဟုတ် ရက်ပေါင်းများစွာ ကြာမြင့်နိုင်သော်လည်း အနာဂတ်တွင် အလိုအလျောက်စနစ်များသည် မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ကိုယ်ပိုင်ပြန်လည်စီမံနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့် အဝတ်အစားလုပ်ငန်းတွင် ပြောင်းလဲနိုင်သော အလိုအလျောက်လိုင်းသည် အမျိုးသားအင်္ကျီများကို ထုတ်လုပ်ပြီးနောက် အမျိုးသမီးအင်္ကျီလုံချာများကို ထုတ်လုပ်ရန် ၁၅ မိနစ်အတွင်း ဖြတ်တောက်မှုပုံစံ၊ ချုပ်လုပ်မှု စံနှုန်းများနှင့် အရွယ်အစားများကို ပြောင်းလဲညှိနှိုင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထိုသို့ဖြင့် စက်ရုံသည် ထိရောက်မှုကို စွန့်လွှတ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ်များ မြင့်တက်ခြင်းမရှိဘဲ စီးပွားဖြစ် စိတ်ကြိုက်ထုတ်ကုန်များ (ဥပမာ - ကိုယ်ပိုင်အရွယ်အစားနှင့် ဒီဇိုင်းများ) ကို ပေးအပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤပြောင်းလဲနိုင်မှု၏ သော့ချက်မှာ လူသား၏ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု အနည်းငယ်ဖြင့် လုပ်ငန်းသစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သော မော်ဒျူလာ ရိုဘော့တစ်လက်များနှင့် AI စနစ်များ ဖြစ်ပါသည်။
(III) စက်မှုလုပ်ငန်း ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု - ဉာဏ်ရည်မြင့် စက်မှုလုပ်ငန်း အစုအဝေးကို တည်ဆောက်ခြင်း
အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်ရေးစက်တန်းများသည် စက်မှုစနစ်အတွင်း ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကိုလည်း မောင်းနှင်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး စက်ရုံများ၊ ပေးသွင်းသူများနှင့် ဖောက်သည်များကို ချောမွေ့စွာ ချိတ်ဆက်ပေးသည့် ကွန်ရက်တစ်ခုနှင့် ဆက်သွယ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ ကလောင်းပလက်ဖောင်းများကို အသုံးပြု၍ စက်ရုံ၏ အလိုအလျောက်စက်တန်းသည် ပေးသွင်းသူများနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာများကို မျှဝေနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ဥပမာ - ကုန်ကြမ်းပစ္စည်းများ ပြတ်လပ်လာပါက ၎င်းတို့အား အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပို့ဆောင်ပေးနိုင်ရန် အကြောင်းကြားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာ ဒေတာများကိုလည်း ဖောက်သည်များနှင့် မျှဝေနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ အော်ဒါများ၏ တိုးတက်မှုအခြေအနေကို ခြေရာခံနိုင်ပြီး (ဥပမာ - ပို့ဆောင်ရန် ရက်စွဲကို ပြောင်းလဲခြင်း သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်ကို ပြင်ဆင်ခြင်း) အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပြုပြင်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဤကဲ့သို့သော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအဆင့်သည် စားသုံးသူလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရန် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သည့် ပိုမိုတုံ့ပြန်မှုကောင်းမွန်ပြီး ထိရောက်သော ပေးပို့ရေးကွင်းဆက်ကို ဖန်တီးပေးမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာ - စားသုံးသူတစ်ဦးက နောက်ဆုံးအချိန်တွင် ထုတ်ကုန်တစ်ခုခုကို ပြောင်းလဲရန် တောင်းဆိုပါက စက်ရုံ၏ အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်မှုစနစ်သည် ထုတ်လုပ်မှုကို ချက်ချင်းပြောင်းလဲနိုင်ပြီး ကုန်ကြမ်းပို့ဆောင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးရန် ပေးသွင်းသူမှ ပြင်ဆင်နိုင်မည်ဖြစ်ကာ နောက်ကျမှုမရှိဘဲ အားလုံးကို ပြုလုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤကဲ့သို့သော စနစ်တကျချိတ်ဆက်ထားသည့် စနစ်ဝန်ဆောင်မှုသည် စက်ရုံအတွက်သာမက စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ရှုံးလုံးတွင် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို မောင်းနှင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
နိဂုံးချုပ် - စက်မှုလုပ်ငန်း၏ အနာဂတ်သစ်ကို စတင်ခြင်း
အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များသည် နည်းပညာမြှင့်တင်မှုတစ်ခုသာမက နောက်မျိုးဆက် စက်မှုတော်လှန်ရေး၏ အဓိကကျသော အခြေခံကျောရိုးတစ်ခုဖြစ်ပြီး ထုတ်ကုန်များကို ထုတ်လုပ်ပုံ၊ လုပ်သားများ လုပ်ကိုင်ပုံနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများက ရေရှည်တည်တံ့မှုအတွက် ပံ့ပိုးပေးပုံတို့ကို ပြန်လည်ပုံဖော်နေပါသည်။ စက်ရုံအသစ်၏ အတွေ့အကြုံသည် အလိုအလျောက်စနစ်သည် ထိရောက်မှုပိုမိုမြင့်မားခြင်း၊ အရည်အသွေးပိုကောင်းခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ်နိမ့်ချ်ခြင်းနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် သက်ရောက်မှုနည်းပါးခြင်းတို့ကဲ့သို့ အကျိုးကျေးဇူးများကို ရရှိစေနိုင်ကြောင်း ပြသထားပါသည်။
သို့ရာတွင် စနစ်တကျ အလိုအလျောက်ဖြစ်ရေးသို့ ခရီးရှည်ကို နည်းပညာဆိုင်ရာ ပေါင်းစပ်မှုမှ စ၍ လုပ်သားစု ပြောင်းလဲမှု၊ ဘေးအန္တရာယ်များအထိ စိန်ခေါ်မှုများနှင့်အတူ ဖြတ်သန်းနေရပါသည်။ စနစ်ပေါင်းစပ်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်းနှင့် ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေး measures များကို အသုံးပြု၍ ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ကြိုတင်ကာကွယ်ဖြေရှင်းခြင်းဖြင့် အလုပ်ရုံသည် ရေရှည်အောင်မြင်မှုအတွက် အခြေခံကို ချပေးလိုက်ပါပြီ။ နည်းပညာများ ဆက်လက်တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ အလိုအလျောက်စက်တန်းများကို စက်မှုတိုးတက်မှု၏ ဦးဆောင်နေရာတွင် ထားရှိနိုင်ရန် အလုပ်ရုံသည် ပြောင်းလဲနိုင်စွမ်းရှိနေရန် လိုအပ်ပါလိမ့်မည်။
နောက်ဆုံးတွင် အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်မှုစက်တန်းများသည် "ထုတ်လုပ်မှုတွင် ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းခြင်း၊ အရည်အသွေးကို ဦးစားပေးခြင်း" နှင့် ပိုမိုထိရောက်ပြီး တည်ငြိမ်ကာ တီထွင်တီထွင်းသော စက်မှုလုပ်ငန်းအနာဂတ်ကို တည်ဆောက်ခြင်းအတွက် ကတိကဝတ်ကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ဤနည်းပညာကို ပိုမိုများပြားလာသော အလုပ်ရုံများနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများက အသုံးပြုလာကြသည်နှင့်အမျှ စီးပွားရေးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို မောင်းနှင်ရင်း ကမ္ဘာ့အရေးပေါ်ဆုံး စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းပေးမည့် ပိုမို ဉာဏ်ရည်မြင့်၊ ပိုမို သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ကိုက်ညီပြီး ပိုမိုခိုင်မာသော ထုတ်လုပ်မှုစနစ်ဖြစ်ရေးကို ကမ္ဘာ့အဆင့်တွင် ရွေ့လျားလာမည်ဟု မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။
EN
