ລະບົບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການຂຶ້ນຮູບແບບໃສ່ໄດ້ແນວໃດ?

ແນະນຳກ່ຽວກັບ AI ໃນການຂຶ້ນຮູບແບບອັດ

ປัญญาປະດິດສ້າງກໍາລັງປ່ຽນແປງວິທີການຜະລິດ, ໂດຍສະເພາະໃນການຂະບວນການຂຶ້ນຮູບແບບພຸມ. ຜູ້ຜະລິດໄດ້ເລີ່ມນໍາເອົາເຕັກໂນໂລຊີ AI ເຂົ້າມາໃນເຄື່ອງຂຶ້ນຮູບພຸມຂອງພວກເຂົາໃນຊ່ວງບໍ່ກີ່ປີມານີ້ ເພື່ອເພີ່ມລະດັບການຂະບວນການອັດຕະໂນມັດ ແລະ ໃຫ້ການດໍາເນີນງານລຽບງ່າຍຂຶ້ນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນ? ລະບົບອັດສະຈັງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປັບແຕ່ງດ້ານຕ່າງໆຂອງຂະບວນການຂຶ້ນຮູບພຸມໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ. ພວກມັນຊ່ວຍປັບປຸງທັງອັດຕາປະສິດທິພາບ ແລະ ຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນ ໃນຂະນະດຽວກັນກໍ່ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ເກີດຈາກພະນັກງານ ແລະ ລະງັບການຢຸດເຊົາການຜະລິດທີ່ເຮັດໃຫ້ເສຍເວລາ ແລະ ເງິນ

ອຸດສາຫະກໍາການຜະລິດກໍາລັງເລີ່ມເຫັນ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນສິ່ງທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອ ແຕ່ຍັງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນໃນການຍົກສູງຜົນຜະລິດ ເຮັດໃຫ້ການດໍາເນີນງານລຽບຮຽນ ແລະ ພັດທະນາຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ອອກຈາກສາຍການຜະລິດ. ເຊັ່ນກັນກັບໂຮງງານຂຶ້ນຮູບແບບສອດ ໂດຍລະບົບ AI ທີ່ມີຄວາມສະຫຼາດຈະຕິດຕາມກວດກາການຕັ້ງຄ່າອຸນຫະພູມ ລະດັບຄວາມດັນ ແລະ ປັດໃຈສໍາຄັນອື່ນໆ ໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອງກໍາລັງດໍາເນີນງານ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຈະຊ່ວຍຄົ້ນພົບບັນຫາກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ ເຮັດໃຫ້ຜະລິດຕະພັນອອກມາມີຄຸນນະພາບສອດຄ່ອງ ໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ເສຍເວລາ ແລະ ວັດສະດຸ. ອີກປະໂຫຍກໜຶ່ງທີ່ສໍາຄັນກໍຄື ເຄື່ອງມື AI ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຄົ້ນພົບບັນຫາທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນກັບອຸປະກອນລ່ວງໜ້າໄດ້ຫຼາຍມື້ກ່ອນ ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າຈະມີການຂັດຂ້ອງ ແລະ ການຢຸດເຊົາການຜະລິດໜ້ອຍລົງໃນເວລາທີ່ການຜະລິດຕ້ອງດໍາເນີນໄປຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ໃນຂະນະທີ່ໂຮງງານຕ່າງໆໃນຂົງເຂດຕ່າງໆໄດ້ນໍາເອົາວິທີແກ້ໄຂດ້ວຍ AI ເຂົ້າມາໃຊ້ຫຼາຍຂຶ້ນ ມັນກໍຊັດເຈນວ່າເປັນຫຍັງເຕັກໂນໂລຊີນີ້ຈຶ່ງຢູ່ໃນໃຈກາງຂອງການພັດທະນາອຸດສາຫະກໍາການຜະລິດໃນມື້ນີ້.

ຂົງເຂດຫຼັກຂອງການເພີ່ມປະສິດທິພາບ

ການໄດ້ຮັບຜົນດີທີ່ສຸດຈາກການຂຶ້ນຮູບແບບອັດຕະໂນມັດນັ້ນຂຶ້ນກັບການປັບປຸງຫຼັກໆບາງຢ່າງໃນມື້ນີ້, ໂດຍສະເພາະໃນການຕິດຕາມຂະບວນການ, ການກວດພົບຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນຂັ້ນຕອນຕົ້ນ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາອຸປະກອນກ່ອນທີ່ຈະເກີດຂໍ້ຜິດພາດຂຶ້ນ ໂດຍການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດສ້າງ. ການຕິດຕາມຂະບວນການຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ດຳເນີນງານສາມາດປັບແຕ່ງສິ່ງຕ່າງໆໄດ້ໃນຂະນະທີ່ຂະບວນການກຳລັງເກີດຂຶ້ນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຮັກສາໃຫ້ເຄື່ອງຈັກດຳເນີນງານໄດ້ຢູ່ໃນສະພາບທີ່ດີທີ່ສຸດ. ປັນຍາປະດິດສ້າງນັ້ນຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີທັງໝົດທີ່ເຂົ້າມາ ແລະ ກວດພົບຮູບແບບທີ່ຜິດປົກະຕິໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ. ເມື່ອມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງຜິດໄປຈາກທີ່ຄວນ, ລະບົບຈະເຂົ້າມາແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ເກີດຂຶ້ນທັນທີ. ການກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທັງໝົດນີ້ໝາຍຄວາມວ່າໂຮງງານສາມາດດຳເນີນການຜະລິດຕໍ່ໄປໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການຢຸດເຊົາທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ ແລະ ສຸດທ້າຍກໍ່ຈະເສຍວັດສະດຸໜ້ອຍກວ່າເກົ່າຫຼາຍ.

ໃນການກວດພົບຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ລະບົບ AI ແມ່ນດີເດັ່ນຫຼາຍເມື່ອປຽບທຽບກັບວິທີການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແບບດັ້ງເດີມ. ໂຮງງານສ່ວນຫຼາຍຍັງອີງໃສ່ພະນັກງານທີ່ກວດສອບຜະລິດຕະພັນແບບມອງເຫັນດ້ວຍຕາເທິງພື້ນຖານຄົນໜຶ່ງຕໍ່ຄົນໜຶ່ງ, ເຊິ່ງໃຊ້ເວລາດົນຫຼາຍ ແລະ ມັກຈະພາດຂໍ້ຜິດພາດທີ່ຄົນບໍ່ສາມາດສັງເກດເຫັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ລະບົບ AI ໃໝ່ເຫຼົ່ານີ້ແທ້ຈິງແລ້ວໄດ້ຮຽນຮູ້ຈາກຮູບພາບນັບພັນຮູບ ແລະ ສາມາດກວດພົບບັນຫາໄດ້ໃນຂັ້ນຕອນທີ່ກ່ອນໜ້າທີ່ຄົນຈະສາມາດເຫັນໄດ້ດ້ວຍຕາຂອງເຂົາເຈົ້າເທົ່ານັ້ນ. ພວກມັນເຮັດວຽກຄືກັບຜູ້ກວດສອບທີ່ເປັນຄົນ, ແຕ່ດີກວ່າຫຼາຍໃນການຊອກຫາບັນຫາເລັກໆ ທີ່ບໍ່ມີໃຜຄິດເຖິງຈົນກ່ວາມັນຈະກາຍເປັນບັນຫາໃຫຍ່ໃນອະນາຄົດ. ຊິ້ນສ່ວນທີ່ບິດ, ຕີນ້ຳທີ່ຜິດປົກກະຕິ, ຫຼື ທຸກສິ່ງທີ່ຜິດປົກກະຕິຈະຖືກກວດພົບກ່ອນທີ່ມັນຈະກາຍເປັນຜະລິດຕະພັນບົກຜ່ອງທີ່ນັ່ງຢູ່ໃນສາງລໍຖ້າໃຫ້ຖືກຖິ້ມ.

ການບຳລຸງຮັກສາທີ່ຄາດເດີ່ນໄດ້ ແມ່ນຖືວ່າເປັນໜຶ່ງໃນຂົງເຂດທີ່ປັນຍາປະດິດສ້າງສາມາດເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງຈະແຈ້ງ, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການລົ້ມລະລາຍຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ສາມາດຮັກສາໃຫ້ອຸປະກອນເຮັດວຽກໄດ້ດົນຂຶ້ນ. ເມື່ອພິຈາລະນາໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບເຄື່ອງຂຶ້ນຮູບແບບສອດ, ລະບົບ AI ຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີເພື່ອຄົ້ນຫາບັນຫາທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນກ່ອນທີ່ມັນຈະກາຍເປັນບັນຫາຮ້າຍແຮງ. ແທນທີ່ຈະລໍຖ້າໃຫ້ອຸປະກອນເກີດຂັດຂ້ອງ, ຜູ້ຜະລິດຈະໄດ້ຮັບການເຕືອນລ່ວງໜ້າ ເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດຈັດຕັ້ງການຊ່ວຍແກ້ໄຂໃນເວລາທີ່ບໍ່ໄດ້ຜະລິດ ແທນທີ່ຈະຕ້ອງຮັບມືກັບການຊ່ວຍແກ້ໄຂເຫດສຸກເກີດຂຶ້ນໃນກາງການຜະລິດ. ຜົນທີ່ໄດ້? ເຄື່ອງຈັກຈະມີອາຍຸຍືນຂຶ້ນ ແລະ ສາຍການຜະລິດຈະສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຫຼາຍຂຶ້ນ. ການຄົ້ນພົບສັນຍານຕົ້ນໆຂອງການສວມໃຊ້ຂອງອົງປະກອບ ຫຼື ຮູບແບບການເຮັດວຽກທີ່ຜິດປົກກະຕິ ອະນຸຍາດໃຫ້ເຈົ້າໜ້າທີ່ຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ທັນທີ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນໄລຍະຍາວ ແລະ ຮັກສາໃຫ້ເຂດຜະລິດຕະພັນເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງສະດວກສະບາຍ ແລະ ຕໍ່ເນື່ອງທຸກໆວັນ.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງໃນການຜະລິດ

ການນຳໃຊ້ເຊັນເຊີສຳລັບຄວາມແມ່ນຍຳ

ໃນການຂຶ້ນຮູບແບບພຸ່ມ, ເຊັນເຊີມີຄວາມຈຳເປັນສຳລັບການເກັບກຳຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງຕະຫຼອດການຜະລິດ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຮັກສາລະດັບຄວາມແມ່ນຍຳທີ່ຕ້ອງການສຳລັບຜະລິດຕະພັນທີ່ຕອບສະໜອງມາດຕະຖານດ້ານຄຸນນະພາບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ເມື່ອຜູ້ຜະລິດຕິດຕັ້ງອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຂົາຈະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງກ່ຽວກັບສິ່ງຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ຄວາມເລິກເລິ້ນຂອງເນື້ອຜິວ, ນ້ຳໜັກທີ່ແທ້ຈິງ, ແລະ ວ່າຂະໜາດຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ຍອມຮັບໄດ້ຫຼືບໍ່. ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນແບບນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຈັດການໂຮງງານສາມາດຄວບຄຸມຂະບວນການໄດ້ຢ່າງເຂັ້ມງວດ, ເຮັດໃຫ້ທຸກໆຊິ້ນທີ່ອອກຈາກແຖວການຜະລິດມີລັກສະນະແລະການເຮັດວຽກຄືກັນທຸກຢ່າງ. ໂຮງງານຜະລິດທີ່ໄດ້ນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີເຊັນເຊີລາຍງານວ່າໄດ້ຮັບຜົນດີຂຶ້ນຫຼາຍດ້ານ. ໂຮງງານບາງແຫ່ງລາຍງານວ່າອັດຕາຜິດພາດຫຼຸດລົງເກືອບເຄິ່ງໜຶ່ງຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ລະບົບການຕິດຕາມທີ່ທັນສະໄໝ. ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ກຳລັງຊອກຫາການຄົງຢູ່ໃນການແຂ່ງຂັນໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຕົ້ນທຶນໃຫ້ຕ່ຳ, ການລົງທຶນໃນເຄືອຂ່າຍເຊັນເຊີທີ່ດີເປັນເຫດຜົນທີ່ສົມເຫດສົມຜົນທັງດ້ານຄຸນນະພາບ ແລະ ດ້ານເສດຖະກິດ.

ການປັບປຸງປະສິດທິພາບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI

ຜູ້ຜະລິດຫຼາຍຂຶ້ນເທື່ອໆ ກໍກໍາລັງຫັນໄປໃຊ້ແບບຈໍາລອງ AI ໃນການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນຕ່າງໆ ເພື່ອຊອກຫາບັນຫາທີ່ບໍ່ທັນເຫັນໃນການດຳເນີນງານຂອງພວກເຂົາ. ຂໍ້ດີກໍຄື ລະບົບອັດສະລິຍະພາບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດດຳເນີນການກັບຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍໄດ້ໄວກວ່າຄົນທຳມະດາຫຼາຍ, ສາມາດຊອກພົບບັນຫາທີ່ບໍ່ມີໃຜສັງເກດເຫັນໄດ້ຈົນກວ່າມັນຈະກາຍເປັນບັນຫາໃຫຍ່. ເຊັ່ນການຊອກຫາຄວາມໄວໃນການຕື່ມແມ່ພິມ ແລະ ເວລາເຢັນ ບາງໂຮງງານໄດ້ນຳລະບົບ AI ໄປໃຊ້ເພື່ອປັບຈຸດເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ດີຂຶ້ນ, ແລະ ຜົນທີ່ໄດ້? ເວລາຂອງແຕ່ລະຂະບວນການຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ໃນຂະນະດຽວກັນກໍໃຊ້ພະລັງງານໜ້ອຍລົງ. ເບິ່ງສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນ XYZ Manufacturing ປີກາຍນີ້ເມື່ອພວກເຂົາເລີ່ມໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີນີ້ ລະດັບຂອງຂອງເສຍກໍຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ການຜະລິດກໍເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ນິຕິຍະສານອຸດສາຫະກໍາກໍຍັງຄົງອອກບົດຄວາມຕໍ່ເນື່ອງກ່ຽວກັບວິທີທີ່ AI ກໍາລັງປ່ຽນແປງອຸດສາຫະກໍາ, ແຕ່ຄວາມຈິງແລ້ວ ຜູ້ຈັດການໂຮງງານສ່ວນຫຼາຍກໍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໃຫ້ຄົນອື່ນມາແນະນຳອີກຕໍ່ໄປ ຫຼັງຈາກທີ່ພວກເຂົາໄດ້ເຫັນຜົນຈິງໃນເຂດຜະລິດ

ຫຼຸດຜ່ອນຂີ້ເຫຍື້ອ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ

ຫຼຸດ ຜ່ອນ ການ ເສຍ ຫາຍ ວັດ ຖຸ

ປัญญาປະດິດສ້າງກຳລັງເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງໃນການຫຼຸດຜ່ອນວັດຖຸດິບທີ່ເສຍໄປໃນຂະບວນການຂຶ້ນຮູບແບບພິມ. ລະບົບອັດສະລະເຫຼົ່ານີ້ດຳເນີນການຄຳນວນທີ່ຊັບຊ້ອນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງເພື່ອຄົ້ນຫາຈຸດທີ່ໂຮງງານກຳລັງໃຊ້ວັດຖຸດິບຫຼາຍເກີນໄປ ແລະ ຊອກຫາວິທີການທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃຊ້ການຜະລິດຊິ້ນສ່ວນພາດສະຕິກເປັນຕົວຢ່າງ, ປັນຍາປະດິດສ້າງປັບແຕ່ງພາລາມິເຕີເພື່ອໃຫ້ມີປະລິມານເລຊິນທີ່ຖືກຕ້ອງເຂົ້າໄປໃນແຕ່ລະຖ້ຳຂອງແມ່ພິມ, ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າຈະມີຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ເຫຼືອໜ້ອຍລົງໃນຕອນທ້າຍຂອງແຕ່ລະມື້. ຜູ້ຜະລິດລົດໄດ້ເຫັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີເດັ່ນຈາກການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້. ໜຶ່ງໃນຜູ້ຜະລິດລົດໃຫຍ່ລາຍງານວ່າປະຢັດໄດ້ເປັນລ້ານຫຼັງຈາກລະບົບ AI ຂອງພວກເຂົາຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍວັດຖຸດິບລົງໄດ້ປະມານ 20%. ການປະຢັດແບບນີ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາໃນການດຳເນີນງານຂະໜາດໃຫຍ່, ເຮັດໃຫ້ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນມິດຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງມີປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍສຳລັບທຸລະກິດທີ່ກຳລັງຊອກຫາການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຂະນະທີ່ຮັກສາມາດຕະຖານດ້ານຄຸນນະພາບໄວ້.

ການຫຼຸດຜ່ອນການບໍລິໂພກພະລັງງານ

ປັນຍາປະດິດສ້າງມີບົດບາດໃຫຍ່ໃນການຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ພະລັງງານສໍາລັບໂຮງງານຂຶ້ນຮູບແບບສອງ. ລະບົບ AI ທີ່ມີຄວາມສະຫຼາດຕິດຕາມຂະບວນການທີ່ກິນພະລັງງານເຫຼົ່ານີ້ໃນຂະນະທີ່ເກີດຂື້ນ, ແລະ ປັບປຸງສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ລະດັບຄວາມຮ້ອນ, ຄວາມຍາວຂອງແຕ່ລະວົງຈອນ, ແລະ ເວລາທີ່ເຄື່ອງຈັກຕ້ອງການການບໍາລຸງຮັກສາ. ຜົນປະໂຫຍດທີ່ໄດ້ຮັບນັ້ນມີສອງດ້ານ: ການປະຢັດພະລັງງານ ແລະ ການມີສ່ວນຮ່ວມໃນການຮັກສາດາວຄືນ. ຕົວເລກບາງຢ່າງໃນຊ່ວງເວລາທີ່ຜ່ານມາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ບັນດາບໍລິສັດທີ່ໃຊ້ AI ສໍາລັບການຈັດການພະລັງງານ ໄດ້ພົບເຫັນການຫຼຸດຜ່ອນໃນບິນຄ່າໄຟຟ້າປະມານ 30%. ນັ້ນຈຶ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ເຮັດໃຫ້ລັດຖະບານທົ່ວໂລກກໍາລັງສົ່ງເສີມໃຫ້ຜູ້ຜະລິດຫັນໄປສູ່ການປະຕິບັດງານທີ່ເປັນມິດຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມຜ່ານການສະຫນັບສະຫນູນ ແລະ ລະບຽບຕ່າງໆ. ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງເຫັນຢູ່ໃນໂລກຂຶ້ນຮູບແບບສອງໃນປັດຈຸບັນກໍຄື ນະວັດຕະກໍາທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນຫຼາຍຂຶ້ນເນື່ອງຈາກ AI. ພິຈາລະນາກ່ຽວກັບວິທີການຄວບຄຸມອຸນຫະພູມທີ່ປັບຕົວໄດ້ ບ່ອນທີ່ແບບພິມໄດ້ຮັບອາກາດເຢັນພຽງພໍໃນຂະນະທີ່ຕ້ອງການ, ຫຼື ການປັບແຕ່ງການຕັ້ງຄ່າເຄື່ອງຈັກໃຫ້ດໍາເນີນງານໃນສະພາບທີ່ດີທີ່ສຸດໂດຍບໍ່ເສຍພະລັງງານເພີ່ມເຕີມ. ການປ່ຽນແປງນ້ອຍໆ ແຕ່ມີຄວາມສະຫຼາດເຫຼົ່ານີ້ລວມກັນເຮັດໃຫ້ປະຢັດເງິນໄດ້ຈິງ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການກົດດັນຕໍ່ຊັບພະຍາກອນ.

ການສຶກສາກໍລະນີ

ການເບິ່ງຕົວຢ່າງຈິງຈາກທຸລະກິດທີ່ໄດ້ນຳເອົາ AI ເຂົ້າມາໃນການຂຶ້ນຮູບແບບສີດຂອງພວກເຂົາ ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຊັດເຈນວ່າ ເຕັກໂນໂລຊີອັດສະລິຍະພາບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງໄດ້ຫຼາຍປານໃດ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງສະຖາບັນພລາສຕິກ Lüdenscheid ແລະ Symate ໃນປີ 2021 ເມື່ອພວກເຂົາເລີ່ມໃຊ້ຊອບແວ Detact AI ໃນເຄື່ອງຂຶ້ນຮູບແບບສີດຫຼາຍໆ ເຄື່ອງ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ການນຳໃຊ້ນີ້ເດັ່ນຊັດກໍຄື ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດປັບແຕ່ງການຕັ້ງຄ່າຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງພວກເຂົາ ໃນຂະນະດຽວກັນກໍ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນວິເຄາະລະອຽດກ່ຽວກັບທຸກດ້ານຂອງການຜະລິດ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຫຍັງ? ເຄື່ອງເຮັດວຽກໄດ້ລຽບລຽງຂຶ້ນ, ຜະລິດຕະພັນມີຂໍ້ບົກຜ່ອງໜ້ອຍລົງ, ແລະ ຜົນຜະລິດໂດຍລວມດີຂຶ້ນໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີການກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຈາກຄົນ.

ຜົນໄດ້ຮັບຈາກການຮ່ວມມືກັນນັ້ນອອກມາຄ່ອນຂ້າງດີໃນທຸກດ້ານ. ເອົາເປັນຕົວຢ່າງດ້ານປະສິດທິພາບ, ບໍລິສັດໜຶ່ງລາຍງານວ່າສາຍການຜະລິດຂອງພວກເຂົາເຮັດວຽກໄດ້ໄວຂຶ້ນເຖິງສອງເທົ່າຫຼັງຈາກນຳມາປະຕິບັດ, ແລະ ພວກເຂົາກໍສູນເສຍເວລາໜ້ອຍລົງຈາກການຂັດຂ້ອງຂອງອຸປະກອນ. ລະດັບຂອງຂີ້ເຫຍື້ອກໍຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າເງິນທີ່ປະຢັດໄດ້ໃນແຕ່ລະເດືອນນັ້ນມີຈຳນວນຫຼາຍ. ຕາມທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນອຸດສາຫະກຳທີ່ໄດ້ສຶກສາເລື່ອງນີ້ຢ່າງໃກ້ຊິດກ່າວ, ບັນດາທຸລະກິດທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ແທ້ໆ ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານການດຳເນີນງານລົງໄດ້ປະມານ 15 ຫາ 20 ເປີເຊັນ. ການປະຢັດໃນຂະນະດັ່ງກ່າວນີ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມພະຍາຍາມໃນການດິຈິຕອລໄອຊີ້ດັ່ງກ່າວຄຸ້ມຄ່າສຳລັບຜູ້ຜະລິດສ່ວນຫຼາຍທີ່ພະຍາຍາມຈະຢູ່ໃນແຂ່ງຂັນ.

ການເບິ່ງການນຳໃຊ້ຈິງໆ ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI) ໄດ້ປ່ຽນແປງຂະບວນການຂຶ້ນຮູບຢາງພາລາດ້ວຍຄວາມກົດດັນໃນທຸກມື້ນີ້ຫຼາຍປານໃດ. ເມື່ອບໍລິສັດນຳໃຊ້ວິທີການ AI, ພວກເຂົາມັກຈະເຫັນການປັບປຸງປະສິດທິພາບໃນການຜະລິດ ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນວັດຖຸດິບທີ່ເສຍໄປ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານແຮງງານ. ໂຮງງານບາງແຫ່ງລາຍງານວ່າ ຫຼຸດຜ່ອນອັດຕາຂໍ້ບົກຜ່ອງໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 30% ຫຼັງຈາກນຳລະບົບຮຽນຈາກເຄື່ອງ (machine learning) ເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ. ເທັກໂນໂລຢີນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ປ່ຽນແປງການດຳເນີນງານປະຈຳວັນເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງກຳລັງຂຽນໃໝ່ວ່າຄົນເຮົາຄາດຫວັງຫຍັງຈາກການຜະລິດໂດຍທົ່ວໄປ. ຈາກຊິ້ນສ່ວນລົດຍົນ ໄປຫາອຸປະກອນການແພດ, ລະບົບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ກຳລັງກາຍເປັນອຸປະກອນມາດຕະຖານໃນຂະແໜງອຸດສາຫະກຳຢາງພາລາຕ່າງໆ, ຢັດເອົາວິທີການດັ້ງເດີມອອກໄປ ແລະ ເລືອກໃຊ້ວິທີການທີ່ສະຫຼາດກວ່າ ແລະ ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ.

ທ່າອ່ຽງໃນອະນາຄົດ

ໃນອະນາຄົດ, ປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI) ສັນຍາວ່າຈະມີການປ່ຽນແປງທີ່ສຳຄັນຫຼາຍຕໍ່ອຸດສາຫະກໍາຂະບວນການຂຶ້ນຮູບດ້ວຍການສີດ (injection molding) ໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອງຈັກຮຽນຮູ້ (machine learning) ກໍ່ພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ເມື່ອຜູ້ຜະລິດເລີ່ມນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ທີ່ມີຄວາມສະຫຼາດຫຼາຍຂຶ້ນ, ພວກເຂົາຈະສັງເກດເຫັນການເຮັດວຽກໂດຍອັດຕະໂນມັດທີ່ລະອຽດແຍບຍົນຫຼາຍຂຶ້ນໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນການຜະລິດ. ລະບົບຂັ້ນສູງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປັບປຸງພາລາມິເຕີຕ່າງໆ ຫຼາຍຢ່າງໃນຂະບວນການຂຶ້ນຮູບ, ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າຈະໄດ້ຊິ້ນສ່ວນທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງຂຶ້ນ ແລະ ຄຸນນະພາບດີຂຶ້ນ. ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີການເວົ້າຫຼາຍກ່ຽວກັບວິທີທີ່ AI ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການ injection molding ເຄື່ອນໄຫວ, ແຕ່ສິ່ງທີ່ສຳຄັນແທ້ໆກໍຄືຜົນປະໂຫຍດໃນດ້ານການນຳໃຊ້ງານຈິງ ເຊັ່ນ: ອັດຕາຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ຫຼຸດລົງ ແລະ ວົງຈອນການຜະລິດທີ່ໄວຂຶ້ນ. ບາງບໍລິສັດໄດ້ລາຍງານວ່າພວກເຂົາສາມາດຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານວັດສະດຸລົງໄດ້ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາມາດຕະຖານຜະລິດຕະພັນໄວ້, ແຕ່ການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ຍັງຕ້ອງການການວາງແຜນຢ່າງລະມັດລະວັງ ແລະ ການລົງທຶນໃນການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານ ເພື່ອເຮັດວຽກຮ່ວມກັບລະບົບອັດສະຈັງຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ການປັບປຸງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ມາພ້ອມກັບບັນຫາ ແລະ ຄຳຖາມດ້ານສີລິະທຳທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ. ເມື່ອທຸລະກິດເລີ່ມນຳເອົາ AI ເຂົ້າມາໃນການດຳເນີນງານຂອງພວກເຂົາ, ພວກເຂົາກໍຈະພົບກັບບັນຫາຈິງໆ ເຊັ່ນ: ພະນັກງານຖືກເລີກຈ້າງ ແລະ ບັນຫາດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນລູກຄ້າ. ການເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ວ່າຕົວມັນຕັດສິນໃຈແນວໃດ ແລະ ການສ້າງລະບົບດັ່ງກ່າວຂຶ້ນດ້ວຍຄວາມຄິດໄລ່ດ້ານສີລິທຳນັ້ນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ດີເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ມັນກາຍເປັນສິ່ງຈຳເປັນພື້ນຖານເພື່ອຮັກສາຄວາມເຊື່ອໝັ້ນຈາກລູກຄ້າ ແລະ ພະນັກງານ. ບັນດາບໍລິສັດຜະລິດຕະພັນໂດຍສະເພາະມັກຈະພົບກັບບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ເວລາທີ່ພວກເຂົານຳເອົາເຄື່ອງມື AI ໃໝ່ໆ ໄປໃຊ້ໃນແຖວສາຍການຜະລິດ. ໂຮງງານບາງແຫ່ງໄດ້ພົບບັນຫາມາແລ້ວໃນການອະທິບາຍວ່າເຫດຜົນໃດທີ່ເຄື່ອງຈັກເຫຼົ່ານັ້ນຕັດສິນໃຈໃນທາງໃດທາງໜຶ່ງໃນຂະນະທີ່ກຳລັງກວດສອບຄຸນນະພາບ, ເຊິ່ງສ້າງບັນຫາດ້ານຄວາມເຊື່ອໝັ້ນໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ມາ.

FAQs

ປະໂຫຍດຂອງການນຳໃຊ້ AI ໃນການຂຶ້ນຮູບແບບສອງຊິ້ນແມ່ນຫຍັງ?

AI ຊ່ວຍໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການຂຶ້ນຮູບແບບສອງຊິ້ນ, ປັບປຸງປະສິດທິພາບ, ຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ບົກຜ່ອງ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດປັບຕົວແບບເວລາຈິງ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດີ່ງກ່ອນ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ເຄື່ອງຈັກຢຸດເຮັດວຽກ ແລະ ຍືດອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງເຄື່ອງຈັກ.

AI ມີສ່ວນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຂອງເສຍໃນຂະບວນການຂຶ້ນຮູບແບບສອງຊິ້ນແນວໃດ?

AI ຈັດການການໃຊ້ວັດສະດຸໂດຍການຄວບຄຸມຂະບວນການສອງແຮງ, ເຮັດໃຫ້ວັດສະດຸເສຍຫຼາຍລົງ. ມັນຊ່ວຍຜູ້ຜະລິດໃນການກວດພົບການໃຊ້ວັດສະດຸສ່ວນเกิน ແລະ ພົບວິທີການຫຼຸດຜ່ອນມັນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານວັດສະດຸໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

AI ສາມາດຊ່ວຍໃນການປະຢັດພະລັງງານໄດ້ບໍ່ໃນຂະນະທີ່ຜະລິດ?

ແມ່ນ, ລະບົບ AI ສາມາດຕິດຕາມ ແລະ ປັບຂະບວນການທີ່ໃຊ້ພະລັງງານສູງໃນທຸກໆເວລາ. ນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ການໃຊ້ພະລັງງານຫຼຸດລົງໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຄວບຄຸມອຸນຫະພູມ ແລະ ຄວາມຍາວຂອງຂະບວນ, ເຊິ່ງສະໜັບສະໜູນການພັດທະນາຢ່າງຍືນຍົງຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມ.

ມີບັນຫາຫຍັງແດ່ທີ່ເກີດຂຶ້ນເມື່ອນຳໃຊ້ AI ໃນການຂຶ້ນຮູບແບບສອງແຮງ?

ບັນຫາລວມມີ ການບັນຫາການຖອນໂຕອອກຈາກວຽກ, ການຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ, ແລະ ຄວາມຈຳເປັນໃນການອອກແບບລະບົບ AI ຢ່າງໂປ່ງໃສ ແລະ ມີຈັນຍາບັນ. ການແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຢ່າງຍິ່ງຕໍ່ການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ AI ໃນການຜະລິດ.