အင်ဂျင်အစိတ်အပိုင်းများတွင် AI နှင့် ပညာရှိသောထုတ်လုပ်မှုများ ပြောင်းလဲပေးနေပုံ

AI-Native စက်ရုံများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် စမတ်ထုတ်လုပ်မှုတွင် ၄င်းတို့၏ အခန်းကဏ္ဍ

AI ကိုအသုံးပြုသော စက်ရုံများ ပေါ်ပေါက်လာမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့ ထုတ်လုပ်သည့် နည်းလမ်းများတွင် အဓိက အပြောင်းအလဲကြီးဖြစ်ပြီး စက်ရုံလုပ်ငန်းများ၏ ဦးနှောက်အဖြစ် အနုပညာဉာဏ်ရှိသော စက်များကို အသုံးပြုနေကြသည်။ အခြားစက်များနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော ခံစားမှုများနှင့် စက်သင်ယူမှု နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ အင်ဂျင်အစားထိုးပိုင်းများ ထုတ်လုပ်မှုတွင် အားလုံးကို တိကျစွာ ညှိနှိုင်းနေသောကြောင့် အခမ်းအနားများကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး အခြေခံမှုမရှိတော့ပါ။ ပစ္စည်းများ ရွေးချယ်ခြင်းမှ အဆုံးတွင် အရည်အသွေးစမ်းသပ်မှုများအထိ တိုးတက်မှုများကို အကုန်လုံးတွင် တွေ့ရပါသည်။ တစ်ကြိမ်တည်းတွင် အချက်အလက်များ ဆက်တိုက်ရရှိနေသောကြောင့် စက်များသည် အလိုအလျောက် ပြင်ဆင်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ အိန္ဒိယ AI စံချိန်စံညွှန်း လေ့လာမှုအရ လွန်ခဲ့သောနှစ်က တူရိယာများ အသုံးပြုမှုကြောင့် ၁၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ကျဆင်းခဲ့ပြီး ၀.၀၀၂ မီလီမီတာ တိကျမှုရှိသော တိုင်းတာမှုများကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်ဟု အစီရင်ခံခဲ့ပါသည်။

တစ်ကြိမ်တည်းတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှုအတွက် AI နှင့် ၅G အနှားစားကွန်ပျူတင်းကို ပေါင်းစပ်ခြင်း

AI သည် 5G edge computing နှင့် ပေါင်းစပ်လျှင် ထုတ်လုပ်သူများအတွက် အတော်လေး ထူးခြားသောအရာကို ရရှိစေပါသည်- အလိုအလျောက် အက်ဒေါ့ပ်လုပ်သော စက်ရုံထုတ်လုပ်ရေးလိုင်းများကို တစ်ခုခု ပြောင်းလဲရမည့်အခါ ချက်ချင်းလိုလျောက်ပြောင်းလဲနိုင်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် အင်ဂျင်ပိုင်းစများကို ယူကြည့်ပါ။ ခုတ်ဖြတ်နေစဉ်အတွင်း သတ္တုများ ကျယ်ထွက်လာသည့်အခါတွင် ယနေ့ခေတ် CNC စက်များသည် ကိုယ်တိုင် အလိုအလျောက် ပြင်ဆင်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ နည်းပညာ တိုးတက်မှုများ မရှိခင်က ဤသို့မျှ မဖြစ်နိုင်ပါ။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်က စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် အံ့သြဖွယ်ရာ ရလဒ်များကို တွေ့ရပါသည်။ အသစ်ထုတ်လုပ်ထားသော 5G ချိတ်ဆက်မှုများမှတဆင့် စင်ဆာတုန်ခါမှုများကို တိုက်ရိုက် စီမံခန့်ခွဲခြင်းအားဖြင့် စက်ရုံများတွင် တူရှင်းဘီယာဒင်းလိုင်းများကို ထုတ်လုပ်ရာတွင် အခက်အခဲဖြစ်စေသော ဘီယာဒင်းမျက်နှာပြင် အပ်ပျက်စီးမှုများကို ၂၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းသွားခြင်းကို တွေ့ရပါသည်။ အမှန်အားဖြင့် ပြဿနာများကို စောစောဖမ်းမိခြင်းကြောင့် နောက်ပိုင်းတွင် ပယ်ချရမည့်ပစ္စည်းများ နည်းပါးသွားခြင်းဖြစ်ပါသည်။

အမှုလေ့လာမှု- တိုးတက်သော ထုတ်လုပ်ရေးနည်းပညာတွင် ထုတ်လုပ်မှုထိရောက်မှု တိုးတက်မှုများ

နောက်ပိုင်း အကောင်အထည်ဖော်မှုများသည် AI မောင်းနှင်သော ချဉ်းကပ်မှုများ၏ အမှန်တကယ်သက်ရောက်မှုကို ပြသပါသည်။ အိုင်းစတင်ပိုင်း ပစ္စည်းပေးသွင်းသည် အောက်ထရာကွန်ပျူတာများဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ထားသော ကိရိယာလမ်းကြောင်းများကို အသုံးပြု၍ ပစ္စင်းပိတ်ထုတ်လုပ်မှုအတွက် ထုတ်လုပ်မှုစက်ဝန်းများကို ၂၅% ပိုမိုမြန်ဆန်စေခဲ့ပါသည်။ အပြည့်အဝ AI ပေါင်းစည်းမှုကို စောစီးစွာ အကောင်အထည်ဖော်သည့် စက်ရုံများသည် အများအားဖြင့် စက်ရုံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ထုတ်လုပ်ရေးလိုင်း အသုံးပြုနှုန်းတွင် ၃၀-၄၀% တိုးတက်မှုကို အစီရင်ခံပြီး စက်မှုလုပ်ငန်း အကဲဖြတ်သူများက အတည်ပြုပါသည်။

AI ကိုယ်ပိုင် ပတ်ဝန်းကျင်သို့ အမွေအနှစ်စက်ရုံများ ပြောင်းလဲရေးအတွက် ရည်မှန်းချက်

မူလအဆောက်အဦများကို ပြောင်းလဲရာတွင် အဆင့်ဆင့်ချဉ်းကပ်မှုကို လိုအပ်ပါသည်-

နောက်ပိုင်းထုတ်လုပ်ရေးနည်းပညာဆိုင်ရာ စာရင်းဇယားတစ်ခုအရ ဤအဆင့်ဆင့်ချဉ်းကပ်မှုကို အသုံးပြုသည့် အင်ဂျင်ပိုစိတ်များထုတ်လုပ်သည့် လုပ်ငန်းများ၏ ၇၂% သည် AI ပြီးပြည့်စုံသော ပေါင်းစပ်မှုကို ၁၈ လအတွင်း ရရှိခဲ့ပြီး ၃၅% သာ အောင်မြင်မှုနှုန်းကို ရရှိခဲ့သည်။ အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးကြီးသော အကြောင်းအရင်းများတွင် လုပ်သားများ၏ စွမ်းရည်မြှင့်တင်ရေး အစီအစဉ်များနှင့် ပြောင်းလဲမှုကာလအတွင်း အများပိုင်ထုတ်လုပ်ရေးလိုင်းများကို ထိန်းသိမ်းထားခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။

အင်ဂျင်ပိုစိတ်များ၏ အသက်ရှည်စေရန် ခန့်မှန်းပြုစုပြဌာနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်း

AI ကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းပြုစုပြဌာနှင့် အင်ဂျင်အစားထိုးပိုစိတ်များ၏ အသက်ကို ကြာရှည်စေခြင်း

အနာဂတ် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုသည် အင်ဂျင်များ လည်ပတ်ပုံကို စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့် အစိတ်အပိုင်းများ အသုံးဝင်မှုကုန်ခန်းမှုနှင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပျက်စီးမှုများကို တိုက်ရိုက်ဖြစ်ပေါ်မှုမတိုင်မီတွင် သိရှိနိုင်စေပါသည်။ အကြိတ်အတင်း၊ အပူချိန်ပုံစံများ၊ ဆီအသုံးပြုမှု ထိရောက်မှုအကြောင်းအရာများကို ထည့်သွင်းပေးပို့ပါက အဆိုပါ စနစ်များရှိ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် အစိတ်အပိုင်းများ ပျက်စီးမည့်အချိန်ကို အများအားဖြင့် ၉၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုအဖွဲ့များသည် ပစ္စည်းများကို အစားထိုးရန် အတိအကျသိရှိနိုင်ပြီး ပုံမှန်စစ်ဆေးမှုများအတွက် အချိန်ကို သိရှိနိုင်ပါသည်။ ဥပမာ- ပစ်စတင်းရင်းများ သို့မဟုတ် တူရှ်ဘူးဘလေးဒ်များကဲ့သို့ ပြဿနာဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အစိတ်အပိုင်းများကို အစားထိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ငွေကုန်သက်သာမှုနှင့် အချိန်ကုန်သက်သာမှုများကို ရရှိနိုင်ပြီး အင်ဂျင်များသည် အဓိကပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုများလုပ်ဆောင်ရန် အများအားဖြင့် ၁၈ မှ ၂၄ လအထိ ထပ်တိုးအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများတွင် ၅ဂျီ ကိုအသုံးပြုသော ဆင်ဆာများဖြင့် တစ်ခုတည်းသော အချိန်တွင် စောင့်ကြည့်ခြင်း

အင်ဂျင်ဘလော့ခ်များနှင့် ဆီထိုးစနစ်များအတွင်းရှိ ၅ ဂျီ နည်းပညာမှတဆင့် ချိတ်ဆက်ထားသော ဆင်ဆာများသည် ၅ မီလီစက်ကန့်ထက်နည်းသော နောက်ကျမှုဖြင့် အချက်အလက်များ ပို့ဆောင်ပေးသည်။ ဤမြန်နှုန်းမြင့် တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကြောင့် ဆလင်ဒါခေါင်း အပူလွန်ကဲခြင်း သို့မဟုတ် ဆီဖိအားကျဆင်းခြင်းကဲ့သို့ ပြဿနာများကို ချက်ချင်းသိရှိနိုင်သည်။ အင်ဂျင်များ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို တစ်နှစ်က ထုတ်ဝေသော သုတေသနအရ စိတ်ချရသော အချက်အလက်များကို စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့် ဒီဇယ်အင်ဂျင်များတွင် ဘီယာရင်းပျက်စီးမှုကို ၃၄ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းစေသည်။ အင်ဂျင်ဆက်တင်များကို ပြဿနာဖြစ်ပွားချိန်တွင် ချက်ချင်းပြင်ဆင်နိုင်သော စွမ်းရည်သည် စရိတ်ကုန်ကျများသော ပျက်စီးမှုများကို ကာကွယ်ရာတွင် ကြီးမားသော ကွာခြားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

GE Aviation မှထုတ်ပြန်သောအချက်အလက်- မစီမထ အင်ဂျင်အစိတ်အပိုင်းများ ပျက်စီးမှုတွင် ၂၅ ရာခိုင်နှုန်းလျော့နည်းခြင်း

တာဘိုင်အင်ဂျင် ထိန်းသိမ်းမှုတွင် GE Aviation ၏ AI အခြေပြု ရောဂါရှာဖွေရေး ပလက်ဖောင်းသည် ၁၈ လအတွင်း ၁၂၀၀၀ ပျံသန်းမှုစက်ဝန်းများမှ ဆင်ဆာအချက်အလက်များနှင့် ထိန်းသိမ်းမှုမှတ်တမ်းများကို ဆက်စပ်၍ မစီမထ ပျက်စီးမှုများကို ၂၅ ရာခိုင်နှုန်း လျော့နည်းစေခဲ့သည်။ စနစ်သည် ကိစ္စရပ်များ၏ ၈၃ ရာခိုင်နှုန်းတွင် ကွန်ပရက်ဆာဘလိတ်များ၏ အစောပိုင်း သေးယုတ်မှုကို စောစီးစွာ သတ်မှတ်နိုင်ခဲ့ပြီး စွမ်းဆောင်ရည် ကျဆင်းမှုဖြစ်ပွားမီ အစားထိုးနိုင်ခဲ့သည်။

အနာဂတ်တွင် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုအစီအစဉ်များကို AI နှင့် Edge Analytics မှတစ်ဆင့် အလိုအလျောက်စီမံခန့်ခွဲခြင်း

အသုံးပြုနေသောစနစ်များသည် Edge Computing နှင့် Reinforcement Learning တို့ကို ပေါင်းစပ်၍ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုအကြားကာလများကို အလိုအလျောက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ပေးသည်။ ကားထုတ်လုပ်သည့် စက်ရုံတစ်ခုသည် AI အေးဂျင့်များက Valve Train စစ်ဆေးမှုများကို ဆီအရည်အသွေး အခြေအနေအရ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြန်လည်စီမံပေးခြင်းအားဖြင့် မစီစဉ်ထားသော ရပ်တန့်မှုများကို ၄၀% လျော့နည်းစေခဲ့ပြီး မလိုအပ်သော ပိုတ်စ်ပြောင်းလဲမှုများကို ၂၂% လျော့နည်းစေခဲ့သည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်တွားနှင့် အင်ဂျင်ပိုတ်စ်ဒီဇိုင်းတွင် စက်မှုလောကအတွက် ဗာစာတစ်မျိုး

ဒစ်ဂျစ်တယ်တွားနည်းပညာဖြင့် ဖိအားအောက်တွင် အင်ဂျင်ပိုတ်စ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စမ်းသပ်ပြသခြင်း

ဒစ်ဂျစ်တယ် တွင်းနည်းပညာသည် အမှန်တကယ် ရူပဗေဒ သီအိုရီများအခြေခံ၍ အင်ဂျင်ပိုစိတ်များ၏ ဗားချူးယား မိတ္တူများကို တည်ဆောက်ပေးသည်။ အင်ဂျင်နီယာများသည် အပိုင်းအစများသည် အပူချိန် ၈၀၀ ဒီဂရီ ဆဲလ်စီယပ်တိုင်းရောက်ရှိသောအခါ သို့မဟုတ် တုန်ခါမှုများသည် တစ်မိနစ်လျှင် တစ်သောင်းနှစ်ထောင်ခုနှစ် ပြုလုပ်သောအခါတွင် မည်သို့ ပြုမူသည်ကိုစမ်းသပ်နိုင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုကို တန်ဖိုးထားသည့်အကြောင်းရင်းမှာ တကယ့်ပစ္စည်းများ တည်ဆောက်ခင်ကပင် အားနည်းချက်များကို ဖမ်းဆုပ်နိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ အကယ်ဒမီးမှာ နှစ်များအတွင်း တရုတ်နိုင်ငံ၏ မက်ချန်းနီကယ် အင်ဂျင်နီယာ ဂျာနယ်တွင် ထုတ်ဝေထားသော လေ့လာမှုတစ်ခုအရ ဒစ်ဂျစ်တယ်တွင်းများ အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်သူများအနေဖြင့် ဒီဇိုင်းများကို အတည်ပြုရန် လိုအပ်သော အကြိမ်ရေကို နှစ်ပုံတစ်ပုံခန့် လျော့နည်းစေသည်။ အထူးသဖြင့် ဖိအားများများပါဝင်သော အင်ဂျင်များအတွက် ဖြစ်သည်။ ဤအချက်သည် ဖလုးစ်များ မည်ကဲ့သို့ ရွှေ့ပြောင်းသွားသည်ကို မော်ဒယ်လုပ်ပေးခြင်းနှင့် ပစ္စည်းများသည် တည်ဆောက်ရာတွင် မည်မျှထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်ကို တစ်ပြိုင်နက် မော်ဒယ်လုပ်ပေးသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

စပ်ပိုးစ်အစိတ်အပိုင်းများအတွက် ပူးပေါင်း၍ အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းများတွင် အင်ဒူစထရီယယ် မက်တာဗာစ်ကို အသုံးပြုခြင်း

စက်မှုလောကတွင် မီတာဗာစ်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိအဖွဲ့များသည် အများပိုင်စီမံကိန်းများအတွင်းရှိ 3D အင်ဂျင်ပိုင်းများတွင် အတူတကွလုပ်ဆောင်နေပါသည်။ မျူးနစ်ရှိအင်ဂျင်နီယာများသည် တိုကျီယိုရှိပစ္စည်းကျွမ်းကျင်သူများက ကိုဘော့က်စ်များကို စမ်းသပ်နေစဉ်တွင် တူရှိန်းဘဲလ်ဒ်များရှိအအေးပေးစနစ်များကို ညှိနှိုင်းနေပုံကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ အဆိုပါဖြစ်စဉ်များအားလုံးကို တစ်ခုတည်းသော စမ်းသပ်မှုနယ်ပယ်တွင် ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ ကားကုမ္ပဏီကြီးတစ်ခုသည် ဆက်သွယ်ရေးဘားများကို ဤနည်းလမ်းဖြင့် ပြန်လည်ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကာလကို တစ်ဝက်ခန့်လျော့နည်းစေခဲ့ပါသည်။ Appinventiv ၏ မကြာသေးမီကထုတ်ပြန်ခဲ့သောအစီရင်ခံစာအရ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အချိန်၏ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့်သာ ကုန်ဆုံးခဲ့ရပြီး အဆိုပါစီမံကိန်းများတွင် ပါဝင်သော ရှုပ်ထွေးသောတွက်ချက်မှုများကို စဉ်းစားပါက အတော်လေးထက်မြက်သောရလဒ်ဖြစ်ပါသည်။

တိုးတက်လျက်ရှိသောပုံစံ- ဝဘ်မှတစ်ဆင့် ပုံတူစာမျက်နှာများကို အသုံးပြု၍ ဝေးလံသောနေရာများမှ ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ဆောင်ခြင်း

ကလော့ဒ်နှင့်ချိတ်ဆက်ထားသော ဒစ်ဂျစ်တယ် တွင်းများသည် အလုပ်လုပ်နေသော အင်ဂျင်များတွင် တပ်ဆင်ထားသော IoT ဆင်ဆာများမှ တိုက်ရိုက်ဒေတာများကို ရယူပြီး စမ်းသပ်မှုများတွင် ခန့်မှန်းထားသော အရာများနှင့် လက်တွေ့တွင် ဖြစ်ပေါ်နေသော wearing patterns များကို နှိုင်းယှဉ်ကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကုန်တင်သင်္ဘောကြီး၏ ကရန်ချာဖြစ်သော ဝမ်းပိုင်းတွင် မျှော်လင့်မထားသော မျဉ်းကြောင်းများဖြင့် တုန်ခါမှုများ စတင်ပါက အဘယ်သူမျှမမျှော်လင့်ထားခဲ့ပါ။ နောက်တွင် အဘယ်သူမျှမဖြစ်ပေါ်ပါ။ အင်ဂျင်နီယာများသည် သင်္ဘော၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်တွင်းကို သူတို့၏ စားပွဲများမှ ကြည့်ရှုပြီး အတိအကျ မည်သည့်အမျိုးအစား ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုများ လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ကြသည်။ အမှန်တကယ်တွင် အံ့သြဖွယ်ကောင်းသော အရာဖြစ်သည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် Ponemon မှ ထုတ်ဝေသော သုတေသနအရ မြေပြင်ပေါ်ရှိ သင်္ဘောများ၏ လုပ်ဆောင်မှုများတွင် အင်ဂျင်များ မျှော်လင့်မထားသော ရပ်တန့်မှုများကို ယခင်နှစ်က တစ်ဝက်ခန့် လျော့နည်းစေခဲ့သည်။

အင်ဂျင်ပါတ်များအတွက် အပ်ပလီကေးရှင်း ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် လိုအပ်သလို ထုတ်လုပ်ခြင်း

အပ်ပလီကေးရှင်း ထုတ်လုပ်ခြင်းသည် ပါတ်များအတွက် ရရှိနိုင်မှုကို မည်သို့ပြောင်းလဲနေသည်ကို

စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရေး ထုတ်လုပ်မှုသည် ကုမ္ပဏီများအနေဖြင့် လိုအပ်သည့်အခါတိုင်း လက်မှတ်ရေးထိုးထားသော အင်ဂျင်ပိုစိတ်များကို ထုတ်လုပ်ခွင့်ပြုသောကြောင့် စတိုက်သိုလှောင်ရေးဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်က ScienceDirect တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သော သုတေသနအရ ဤနည်းပညာကို ကျင့်သုံးသည့် လုပ်ငန်းများသည် ကားနှင့် လေယာဉ်လုပ်ငန်းများတွင် အစားထိုးပိုစိတ်များ သိုလှောင်ထားရေး စရိတ်ကို ၃၅ မှ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျော့နည်းစေခဲ့ပါသည်။ ထပ်ဆောင်းအားဖြင့် ပိုစိတ်များ ရရှိရေးအတွက် ရက်ပိုနှစ်ပိုကြာခြင်းမှ ရက်အနည်းငယ်အတွင်းသို့သာ ဖြစ်လာပါသည်။ ယခုအခါတွင် ပို၍တိုက်ရိုက် ၃D ပရင်တာများကို ကွင်းဆင်းနည်းပညာရှင်များအနေဖြင့် တောထဲသို့ပင် ယူဆောင်သွားနိုင်ပါသည်။ ဝေးလံခေါင်သီသောနေရာတွင် ပျက်စီးမှုဖြစ်ပွားပါက သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကို စောင့်နေစရာမလိုတော့ပါ။ ပျက်စီးနေသော ဗားလ်အိမ်သို့မဟုတ် ဆီဖြန်းပိုက်ကို ပရင်တာဖြင့် အနမ်းချပေးလိုက်ပါက နာရီအနည်းငယ်အတွင်းတွင် အစားထိုးပိုစိတ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါပြီ။

မီတယ်အင်ဂျင်ပိုစိတ်များအတွက် AI မှတစ်ဆင့် ၃D ပရင်တာ ပါရာမီတာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း

စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရစ်သမ်များသည် လေဆာ စွမ်းအင် ဆက်လုပ်ထားမှုများ၊ အလွှာအထူ၊ ပိုင်းများ အေးစက်မှုနှုန်းများကို ပြင်ဆင်ပေးနေပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် အာကာသ လေကြောင်း စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ၂၀၂၅ ခုနှစ်က LinkedIn တွင် ဖော်ပြခဲ့သည့် စမ်းသပ်မှုများအရ မှန်ကန်မှုနှုန်း ၉၉.၈% ရှိသော အစိတ်အပိုင်းများ ထုတ်လုပ်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။ တူရှင်း တပ်ဆင်ထားသော တွန်းအားပေး လေးများကဲ့သို့ အလွန်အမင်း ဖိအားကို ခံနိုင်ရည်ရှိသော အစိတ်အပိုင်းများကို စဉ်းစားပါ။ အကယ်၍ ထုတ်လုပ်မှု ထိန်းချုပ်မှု မကောင်းသောကြောင့် ပစ္စည်းများ သိပ်သည်းမှု မလုံလောက်ပါက အလုပ်လုပ်နေစဉ်အတွင်း အင်ဂျင်ပျက်စီးမှု ဖြစ်နိုင်သည်။

ဥပမာ။ ။ AM ကို အသုံးပြု၍ တူရှင်း လက်ပ်များ ထုတ်လုပ်သည့် Rolls-Royce

လေယာဉ် အင်ဂျင်ထုတ်လုပ်သည့် ကုမ္ပဏီကြီးတစ်ခုသည် တစ်ပတ်လျှင် ၆ ပတ်ကြာသည့် အများအားဖြင့် ထုတ်လုပ်မှု စက်များကို ၉၄% လျော့နည်းသွားသည့် ၄၈ နာရီအတွင်း တွင် တွင် တရားဝင် တူရှင်းလက်ပ်များ ထုတ်လုပ်ရန် AM စနစ်များကို တပ်ဆင်ထားပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှု ရပ်တန့်မှုများ ရှောင်ရှားနိုင်သည့်အပြင် အုပ်စုများကြားတွင် ဒီဇိုင်း တိုးတက်မှုများကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။

ယူကျုးသမှု- AI စီမံခန့်ခွဲမှုရှိသော AM စနစ်များဖြင့် ဖြန့်လျှက်ရှိသော မိုက်ခရိုစက်ရုံများကိုတည်ဆောက်ခြင်း

ယခုအချိန်တွင် ကုမ္ပဏီများသည် အလယ်အလတ်အဆင့် ထုတ်လုပ်ရေးစင်တာများအနီးတွင် AI မှတဆင့် အားပေးသော စက်ရုံငယ်များကို တည်ဆောက်နေပါသည်။ အယူအဆမှာ အမှန်အကန်ပင်ရှင်းလင်းပါသည်။ ထိုနေရာများတွင် လူတို့က တောင်းဆိုမှီအထိ မည်သည့်ထုတ်ကုန်များကိုလိုအပ်မည်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် စတောက်ကြီးထဲတွင် ပစ္စည်းများနည်းပါးစွာသာ ထားရှိပြီး လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် တစ်နေ့ပတ်လုံး လည်ပတ်နိုင်ပါသည်။ ထုတ်လုပ်သူများသည် ထည့်သွင်းထုတ်လုပ်ရေးဆဲလ်များကို ချိတ်ဆက်ပါက စံထုတ်လုပ်ထားသော အင်ဂျင်အစားထိုးပစ္စည်းများအတွက် တောင်းဆိုမှု၏ ၈၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့်ကို ဖုံးလွှမ်းနိုင်မည်ဟု ကျွမ်းကျင်သူအချို့က ယုံကြည်ပါသည်။ ထို့အပြင် ပစ္စည်းများကို တစ်ခြားတိုက်တွင်းသို့ သယ်ယူပို့ဆောင်ရန်မလိုတော့သောကြောင့် ဤစီမံခန့်ခွဲမှုမှာ ဂရင်ဟောက်စ်ဂက်စ်ကိုလည်း လျော့နည်းစေပါသည်။ တစ်ခုခုသော လေ့လာမှုအရ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးမှ ထုတ်လုပ်မှုကို ၁၈ ရာခိုင်နှုန်းလျော့နည်းစေနိုင်သော်လည်း ထိုကဲ့သို့သော ဂဏန်းများသည် မိမိတို့၏ ယူဆချက်များကို ပိုင်ဆိုင်ပါသည်။

အရည်အသွေးအာမခံရေးနှင့် အရောင်းအ၀ယ်အတွက် အားဖြည့်မှုများကို ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးအတွက် AI နှင့် ပါရဂူညာဏ်သုံးသော ရေဒီယိုစစ်ထုတ်မှုများ

အင်ဂျင်အစိတ်အပိုင်းများတွင် အမျိုးအစားအလိုက် ပျက်စီးမှုများကို စီမံခန့်ခွဲရန် ဓာတ်ပုံများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြုလုပ်ခြင်း

အင်ဂျင်အစိတ်အပိုင်းများကို စစ်ဆေးရန် AI စနစ်များသည် ကွန်ပျူတာမှတဆင့် ဓာတ်ပုံများကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများတွင် တစ်မိနစ်လျှင် ဓာတ်ပုံပေါင်း ၁၀၀၀ ကျော်ကို စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် အမျိုးအစားအလိုက် ပျက်စီးမှုများကို စစ်ဆေးပါသည်။ ထိုစနစ်များသည် ကွင်းတွင်းပျက်စီးမှုများ၊ အပေါက်အရွေးများနှင့် အရွယ်အစားအတိုင်းအတာများကို စစ်ဆေးပါသည်။ ထို့အပြင် အခြားနည်းလမ်းများဖြင့် ၂၃% မှာ လွတ်သွားသော ပျက်စီးမှုများကိုလည်း စစ်ဆေးပါသည်။ (Manufacturing Technology Review 2023)

ပျက်စီးမှုဓာတ်ပုံများကို အခြေခံ၍ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ

လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အခြေခံအားဖြင့် အပူနှင့် စက်မှုပျက်စီးမှုများကို ၃D စကန်ဖတ်မှုများကို အသုံးပြုပါသည်။ အင်ဂျင်အမျိုးအစား ၁၂ မျိုးမှ ဓာတ်ပုံ ၄.၇ သန်းကို စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် တစ်ခုတည်းသော အာရုံကြောမော်ဒယ်သည် ၉၉.၄% တိကျမှုကို ရရှိခဲ့ပါသည်။

တိုယိုတာမှ အချက်အလက်များအရ AI စနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုကို ၅၀% ပိုမိုမြန်ဆန်စေပါသည်။

အော်တိုမိုကာများက မတွေ့စဖူးသော ထိရောက်ထိရောက်မှု တိုးတက်မှုများကို အစီရင်ခံပြီး တိုယိုတာ၏ 2023 အရည်အသွေးအာမခံရေး အစီရင်ခံစာက AI သည် ဆီလင်ဒါဘလောက်တစ်ခုလျှင် စစ်ဆေးရန် အချိန်ကို မိနစ် 8.2 မှ မိနစ် 4.1 သို့လျော့နည်းစေပြီး အပြစ်အနာအဆာ ဖော်ထုတ်နှုန်းကို 18% တိုးတက်စေခဲ့ကြောင်း ပြသသည်။

အင်ဂျင်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပျက်စီးမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းသော AI စွမ်းအားဖြင့် ဆော့ဖ်ဝဲများ

ကြိုတင်ခန့်မှန်းသော အယ်လဂိုရစ်များသည် စင်ဆာဒေတာများကို သမိုင်းဝင် ပျက်စီးမှုပုံစံများနှင့် ကိုက်ညီစေပြီး လည်ပတ်ရေးဆိုင်ရာ နာရီ 300-500 အလိုတွင် ပစ်စတင်းပတ်ဝန်းကျင်၏ အရည်အသွေး ကျဆင်းမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးသည်။ ဤစွမ်းရည်သည် AI မှတဆင့် ဆော့ဖ်ဝဲများကို အသုံးပြုသော စီးပွားဖြစ် ယာဉ်အုပ်စုများတွင် လမ်းဘေးတွင် ဖြစ်ပေါ်သော အင်ဂျင်ပျက်စီးမှုကို 41% လျော့နည်းစေခဲ့သည်။

ဥပမာအဖြစ်- Bosch ၏ AI ပလက်ဖောင်းသည် အစားထိုးပိုင်းဆိုင်ရာ စျေးနှုန်းများကို 20% လျော့နည်းစေခြင်း

အော်တိုမိုတစ်ဝေ့ဆိုင်ရာ ပံ့ပိုးသူကြီးက စျေးကွက်တွင် အစားထိုးပိုင်းဆိုင်ရာ စာရင်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရန် စက်လော့ခ်ခြင်းကို အသုံးပြုခဲ့ပြီး ဒေသတွင်း ပျက်စီးမှုဖြစ်နိုင်ခြေ ဒေတာများနှင့်အညီ အစားထိုးပိုင်းဆိုင်ရာ ထုတ်လုပ်မှုကို ညှိနှိုင်းခဲ့သည်။ စနစ်သည် တိုင်မင်းချိန်ကစက်ကို 34% လျော့နည်းစေပြီး တူညီသောနေ့တွင် ဖြည့်ဆည်းပေးနှုန်းကို 92% အထိ တိုးတက်စေခဲ့သည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

AI-native စက်ရုံဆိုတာ ဘာလဲ

AI မူလစက်ရုံသည် ပစ္စည်းရွေးချယ်မှုမှသည် နောက်ဆုံးအရည်အသွေးစမ်းသပ်မှုအထိ ထုတ်လုပ်မှု၏ အားလုံးသောအချက်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် အနုပညာတက္ကသိုလ်ကို အသုံးပြုပြီး ဆောင်းပါးများကို ချိတ်ဆက်ထားသော ဆင်ဆာများနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများကို အသုံးပြု၍ တိကျမှုနှင့်ထိရောက်မှုကိုမြှင့်တင်ပါသည်။

5G အောင်မြင်မှု ကွန်ပျူတာက ထုတ်လုပ်မှုကို မည်သို့သက်ရောက်မှုရှိသနည်း။

5G အောင်မြင်မှု ကွန်ပျူတာသည် စက်ရုံကွင်းဆက်တွင် ဆင်ဆာဒေတာများကို တစ်ပြိုင်နက် ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုတိကျမှုကို တိုးတက်စေပြီး အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းများတွင် ချို့ယွင်းချက်များကို လျော့နည်းစေပါသည်။

ကြိုတင်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

ကြိုတင်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုသည် လည်ပတ်မှုလုပ်ဆောင်ချက်များမှ ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ အစိတ်အပိုင်းများ ပျက်စီးမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် AI ကိုအသုံးပြုပြီး မျှော်လင့်မထားသော ပျက်စီးမှုများကို နည်းပါးစေပြီး အစိတ်အပိုင်းများ၏ သက်တမ်းကို ရှည်လျားစေပါသည်။

ထုတ်လုပ်မှုတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်တွားနည်းပညာ၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ အဘယ်နည်း။

ဒစ်ဂျစ်တယ်တွားနည်းပညာသည် ရှိပြီးသား စက်ယန္တရားအစိတ်အပိုင်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စိတ်ဖိစီးမှုအခြေအနေများအောက်တွင် စမ်းသပ်ပြပြီး ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ထုတ်လုပ်မှုကို စတင်မီ ဒီဇိုင်းချို့ယွင်းချက်များကို စိစစ်ပြီး ပြင်ဆင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

အစိတ်အပိုင်းများရရှိနိုင်မှုအတွက် ထည့်သွင်းထုတ်လုပ်မှုသည် မည်သို့ပြုပြင်ပေးနေပါသနည်း။

အင်ဂျင်ပိုစုပ်ဆောင်ရွက်ရာတွင် လိုအပ်သည့်အခါ ထုတ်လုပ်နိုင်သော စက်ပိုစုတ်ထုတ်လုပ်မှုသည် သိုလှောင်မှုစရိတ်နှင့် အချိန်ကိုလျော့နည်းစေပြီး ပိုတော့ဘယ် 3D ပရင်တာများကို အသုံးပြု၍ စက်ပိုစုပ်ပြုပြင်မှုကို ချက်ချင်းဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။