តើ AI ជំរុញនិរន្តរភាពក្នុងការផលិតយ៉ាងដូចម្តេច? 

នៅពេលដែលមនុស្សឮ AI ក្នុងការផលិត ពួកគេតែងតែលោតទៅរកការមើលឃើញនៃរោងចក្រដែលមានភ្លើងស្វ័យភាពពេញលេញ។ នោះគឺជាគោលដៅដ៏ភ្លឺស្វាងមួយ ប៉ុន្តែវាមិនមែនជាកន្លែងដែលការងារដ៏ពិតប្រាកដនៃការជំរុញនិរន្តរភាពកំពុងកើតឡើងនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះទេ។ ផលប៉ះពាល់ពិតប្រាកដគឺមានភាពស្រពិចស្រពិល ដែលជារឿយៗត្រូវបានលាក់នៅក្នុងការកិនប្រចាំថ្ងៃនៃការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការប្រើប្រាស់ថាមពល កាត់បន្ថយកាកសំណល់សម្ភារៈ និងធ្វើឱ្យខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់មិនសូវមានភាពវឹកវរ។ វាតិចអំពីមនុស្សយន្តដែលកាន់កាប់ និងច្រើនទៀតអំពីប្រព័ន្ធឆ្លាតវៃដែលផ្តល់នូវភាពមើលឃើញច្បាស់ដែលយើងតែងតែខ្វះខាតក្នុងការសម្រេចចិត្តដែលមានទាំងសេដ្ឋកិច្ច និងបរិស្ថាន។ ទំនាក់ទំនងរវាង AI និងនិរន្តរភាព មិនមែនជាស្វ័យប្រវត្តិទេ។ វាទាមទារការផ្លាស់ប្តូរដោយចេតនានៅក្នុងអ្វីដែលយើងជ្រើសរើសដើម្បីវាស់វែង និងគ្រប់គ្រង។

Beyond the Hype: ថាមពលជាព្រំដែនទីមួយ

ចូរចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងថាមពល ដែលជាការចំណាយផ្ទាល់បំផុត និងធាតុកាបូនហ្វីត។ អស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំ យើងពឹងផ្អែកលើការថែទាំដែលបានកំណត់ពេល និងការវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពការវាយតំលៃទូលំទូលាយ។ កម្មវិធីផ្លាស់ប្តូរហ្គេមកំពុងបង្កប់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងប្រើប្រាស់ AI សម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពថាមពលដែលព្យាករណ៍។ ខ្ញុំមិននិយាយអំពីការបិទម៉ាស៊ីនទេ។ វាគឺអំពីការយល់ដឹងអំពីបន្ទុកថាមវន្តនៃខ្សែផលិតកម្មទាំងមូល។ ជាឧទាហរណ៍ គំរូ AI អាចរៀនថាការចុចត្រាជាក់លាក់ទាញថាមពលមិនគ្រាន់តែក្នុងអំឡុងពេលប្រតិបត្តិការប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែសម្រាប់ 15 នាទីបន្ទាប់ពីនោះ ប្រព័ន្ធត្រជាក់ដំណើរការ។ តាមរយៈការវិភាគកាលវិភាគផលិតកម្ម វាអាចណែនាំការពន្យារពេលខ្នាតតូចរវាងបណ្តុំ ដើម្បីជៀសវាងការទាញកំពូលក្នុងពេលដំណាលគ្នាពីការចុចច្រើន ដោយធ្វើឱ្យខ្សែកោងថាមពលរលោងដោយមិនប៉ះពាល់ដល់ការបញ្ជូន។ នេះមិនមែនជាទ្រឹស្តី; ខ្ញុំបានឃើញវាកាត់បន្ថយ 8-12% នៃវិក្កយបត្រថាមពលនៅក្នុងកន្លែងក្លែងបន្លំ ដែលជាទំហំដ៏ធំ។

ផ្នែកដ៏លំបាកគឺគុណភាពទិន្នន័យ។ អ្នកត្រូវការជាក្រឡា ទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាពីម៉ាស៊ីន ស្ថានីយរង និងសូម្បីតែក្រឡាចត្រង្គប្រសិនបើអាចធ្វើទៅបាន។ គម្រោងដែលបរាជ័យមួយនៅដើមដំបូងគឺការព្យាយាមបង្កើនប្រសិទ្ធភាពចង្ក្រានកំដៅដោយគ្មានម៉ែត្រលំហូរឧស្ម័នត្រឹមត្រូវ។ គំរូ AI ត្រូវបានស្មានយ៉ាងសំខាន់ ហើយការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពបានប្រថុយនឹងការសម្របខ្លួនទៅនឹងលក្ខណៈសម្បត្តិលោហធាតុនៃផ្នែក។ យើងបានរៀនពីវិធីដ៏លំបាក៖ អ្នកមិនអាចគ្រប់គ្រងអ្វីដែលអ្នកមិនអាចវាស់វែងបានត្រឹមត្រូវ។ AI គឺ​ល្អ​ដូច​ការ​បញ្ចូល​អារម្មណ៍​ដែល​វា​ទទួល។

នេះនាំទៅរកចំណុចល្អិតល្អន់៖ ជារឿយៗ AI បង្ហាញអំពីភាពត្រឹមត្រូវនៃឧបករណ៍កាន់តែស៊ីជម្រៅ។ ដើម្បីបង្កើតករណីប្រកបដោយនិរន្តរភាពសម្រាប់ AI ដំបូងអ្នកវិនិយោគលើការវាស់ស្ទង់កាន់តែប្រសើរ។ វា​ជា​វដ្ដ​ដ៏​មាន​គុណធម៌។ នៅពេលដែលអ្នកមានស្ទ្រីមទិន្នន័យនោះ អ្នកអាចផ្លាស់ទីពីការទស្សន៍ទាយទៅសកម្មភាពតាមវេជ្ជបញ្ជា ដូចជាការលៃតម្រូវការកំណត់សម្ពាធម៉ាស៊ីនបង្ហាប់ដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយផ្អែកលើតម្រូវការពេលវេលាជាក់ស្តែងនៅក្នុងបណ្តាញខ្យល់ ដែលជាអ្វីមួយដែលតែងតែត្រូវបានកំណត់សម្រាប់សេណារីយ៉ូករណីដ៏អាក្រក់បំផុត ដោយខ្ជះខ្ជាយថាមពលយ៉ាងច្រើន។

សង្គ្រាមលើកាកសំណល់៖ ពីសំណល់អេតចាយទៅកូនភ្លោះឌីជីថល

កាកសំណល់សម្ភារៈ គឺជាការបាត់បង់ផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ និងបរិស្ថានសុទ្ធសាធ។ នៅក្នុងការផលិត fastener ដូចជានៅក្រុមហ៊ុនដូចជា ក្រុមហ៊ុន Handan Zitai Fastener ផលិតកម្មខូអិលធីឌី មានទីតាំងនៅក្នុងមូលដ្ឋានផលិតកម្មផ្នែកស្តង់ដារដ៏សំខាន់របស់ប្រទេសចិន វិធីសាស្រ្តបែបប្រពៃណីពាក់ព័ន្ធនឹងការត្រួតពិនិត្យក្រោយពេលផលិត៖ បណ្តុំមួយត្រូវបានធ្វើឡើង ខ្លះត្រូវបានយកគំរូតាម ហើយប្រសិនបើមានកំហុសត្រូវបានរកឃើញ ឡូតិ៍ទាំងមូលអាចនឹងត្រូវលុបចោល ឬដំណើរការឡើងវិញ។ នោះជាការខ្ជះខ្ជាយមិនគួរឱ្យជឿ។

ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការរកឃើញពិការភាពក្នុងពេលជាក់ស្តែងឥឡូវនេះគឺជាតារាងភ្នាល់។ ប៉ុន្តែការប្រើប្រាស់ AI កាន់តែស៊ីជម្រៅគឺស្ថិតនៅក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំណើរការ ដើម្បីការពារកាកសំណល់ពីការបង្កើតឡើងតាំងពីដំបូង។ តាមរយៈការផ្តល់ទិន្នន័យពីដំណើរការក្បាលត្រជាក់—អង្កត់ផ្ចិតខ្សែ សីតុណ្ហភាព ល្បឿនម៉ាស៊ីន ការពាក់ស្លាប់—ទៅជាគំរូ យើងអាចទស្សន៍ទាយពីលទ្ធភាពនៃការប្រេះក្បាល ឬភាពមិនត្រឹមត្រូវនៃវិមាត្រ មុនពេលដែលដុំតែមួយត្រូវបានធ្វើឡើង។ បន្ទាប់មក ប្រព័ន្ធអាចណែនាំការកែតម្រូវ ដោយនិយាយថា ការកើនឡើងបន្តិចនៃសីតុណ្ហភាព annealing ឬការថយចុះអត្រាចំណី។

ខ្ញុំនឹកឃើញគម្រោងមួយដែលយើងបានបង្កើតស្រមោលឌីជីថល (កំណែសាមញ្ញជាងនៃភ្លោះឌីជីថលពេញលេញ) សម្រាប់ខ្សែសង្វាក់ផលិតកម្ម។ គោលដៅគឺដើម្បីកាត់បន្ថយការបាត់បង់ផ្នែកកាត់ - ខ្សែដែលនៅសេសសល់បន្ទាប់ពីការកាត់ប៊ូឡុង។ តាមរយៈការវិភាគផលប័ត្រនៃការបញ្ជាទិញ និងឧបសគ្គរបស់ម៉ាស៊ីន ប្រព័ន្ធកំណត់ពេល AI អាចបន្តបញ្ជាឱ្យប្រើខ្សែលួសកាន់តែពេញលេញ ដោយកាត់បន្ថយកាកសំណល់កាត់ពីជាមធ្យមពី 3.2% ទៅក្រោម 1.7%។ វាស្តាប់ទៅតូច ប៉ុន្តែនៅទូទាំងដែកថែបរាប់ពាន់តោនក្នុងមួយឆ្នាំៗ ការសន្សំវត្ថុធាតុដើម និងការបំភាយកាបូនដែលពាក់ព័ន្ធពីការផលិតដែកថែបមានច្រើនណាស់។ អ្នកអាចមើលឃើញពីរបៀបដែលក្រុមហ៊ុននៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលដូចជា Yongnian District ជាមួយនឹងទិន្នផលបរិមាណខ្ពស់របស់ពួកគេ ឈរដើម្បីទទួលបានយ៉ាងសម្បើមពីការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពជាលំដាប់បែបនេះ។

ភាពធន់នៃខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ និងការបោះត្រាកាបូន

នេះគឺជាកន្លែងដែលវាស្មុគស្មាញ។ ខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ប្រកបដោយនិរន្តរភាពមិនមែនគ្រាន់តែអំពីការជ្រើសរើសអ្នកផ្គត់ផ្គង់បៃតងប៉ុណ្ណោះទេ វានិយាយអំពីប្រសិទ្ធភាព និងភាពធន់ ដើម្បីជៀសវាងការសង្គ្រោះបន្ទាន់ ការដឹកជញ្ជូនតាមផ្លូវអាកាសដែលប្រើកាបូន។ ការព្យាករណ៍តម្រូវការដែលជំរុញដោយ AI នៅពេលដែលវាដំណើរការ ធ្វើឱ្យផលិតកម្មមានភាពរលូន កាត់បន្ថយតម្រូវការសម្រាប់ការងារបន្ថែមម៉ោង (ដែលជាញឹកញាប់មានន័យថាមានប្រសិទ្ធភាពតិច ដំណើរការដែលប្រើថាមពលច្រើន) និងការបញ្ជាទិញភ័យស្លន់ស្លោ។

យើងបានរួមបញ្ចូលការវិភាគហានិភ័យនៃខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ច្រើនជាន់ជាមួយនឹងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្នែកភ័ស្តុភារសម្រាប់អតិថិជន។ ប្រព័ន្ធបានត្រួតពិនិត្យអាកាសធាតុ ការកកស្ទះនៃច្រក និងសូម្បីតែល្បាយថាមពលក្នុងតំបន់របស់អ្នកផ្គត់ផ្គង់ (ឧ. តើបណ្តាញអគ្គិសនីរបស់ពួកគេដំណើរការលើធ្យូងថ្ម ឬអាចកកើតឡើងវិញបាននៅថ្ងៃនេះ?) វាបានស្នើឱ្យបញ្ជូនបន្តការដឹកជញ្ជូនទៅការដឹកជញ្ជូនតាមផ្លូវសមុទ្រយឺត ប៉ុន្តែបញ្ចេញឧស្ម័នទាប នៅពេលដែលការកំណត់ពេលវេលាអនុញ្ញាត ឬបង្រួបបង្រួមបន្ទុកដើម្បីបំពេញកុងតឺន័រដល់សមត្ថភាព 98% ជំនួសឱ្យ 85% ធម្មតា។ នេះ។ និនើន ការទទួលបាននៅទីនេះគឺដោយប្រយោល ប៉ុន្តែមានថាមពលខ្លាំង៖ វាបង្កប់ប្រសិទ្ធភាពកាបូនទៅក្នុងការសម្រេចចិត្តដឹកជញ្ជូនប្រចាំថ្ងៃ។

របៀបបរាជ័យនៅទីនេះគឺការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពលើស។ គំរូមួយបានស្នើឱ្យប្រើអ្នកផ្គត់ផ្គង់ពណ៌បៃតងខ្លាំង ប៉ុន្តែមានកម្រិតសមត្ថភាព ដើម្បីកាត់បន្ថយការបំភាយឧស្ម័នដឹកជញ្ជូន។ វាបានបរាជ័យក្នុងការគណនាហានិភ័យនៃការបិទ ដែលនៅទីបំផុតបានកើតឡើង ដោយបង្ខំឱ្យមានការប្រជែងគ្នាទៅកាន់អ្នកផ្គត់ផ្គង់ច្រើន ដែលមិនសូវមានប្រសិទ្ធភាព។ មេរៀននោះគឺថា គោលបំណងនៃនិរន្តរភាពត្រូវតែមានតុល្យភាពជាមួយនឹងឧបសគ្គដ៏រឹងមាំនៅក្នុងមុខងារគោលបំណងរបស់ AI ។ អ្នក​មិន​អាច​គ្រាន់​តែ​កាត់​បន្ថយ​កាបូន; អ្នកត្រូវគ្រប់គ្រងហានិភ័យ។

ធាតុ​មនុស្ស៖ ការ​ធ្វើ​សេចក្តី​សម្រេច​ចិត្ត​ដែល​បាន​បង្កើន

នេះជាការរិះគន់។ AI មិនដំណើរការរោងចក្រ; មនុស្សធ្វើ។ ការអនុវត្តដ៏មានប្រសិទ្ធភាពបំផុតដែលខ្ញុំបានឃើញគឺកន្លែងដែល AI ដើរតួជាអ្នកផ្តល់ប្រឹក្សា។ វាបង្ហាញពីភាពមិនប្រក្រតី៖ ការប្រើប្រាស់ថាមពលក្នុងមួយឯកតានៅលើបន្ទាត់ទី 3 គឺ 18% ខាងលើស្តង់ដារសម្រាប់ល្បាយផលិតផលបច្ចុប្បន្ន។ មូលហេតុដែលអាចកើតមាន៖ ការពាក់ទ្រនាប់នៅក្នុង Conveyor Motor B-12 ការបាត់បង់ប្រសិទ្ធភាពប៉ាន់ស្មាន 22% ។ វាផ្តល់ឱ្យក្រុមថែទាំនូវកិច្ចការដែលមានគោលដៅ និងជាអាទិភាព ជាមួយនឹងនិរន្តរភាពច្បាស់លាស់ និងផលប៉ះពាល់នៃការចំណាយ។

នេះផ្លាស់ប្តូរវប្បធម៌។ និរន្តរភាពឈប់ជា KPI ដាច់ដោយឡែកពីប្រសិទ្ធភាពផលិតកម្ម។ នៅពេលដែលអ្នកគ្រប់គ្រងជាន់មើលឃើញថាការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់អត្រាសំណល់អេតចាយទាបក៏កាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ថាមពល និងវត្ថុធាតុដើមក្នុងមួយផ្នែកល្អ នោះគោលដៅត្រូវតម្រឹម។ ការបណ្តុះបណ្តាល AI ក៏បណ្តុះបណ្តាលមនុស្សផងដែរ។ ដើម្បីដាក់ស្លាកទិន្នន័យសម្រាប់គំរូនៃការរកឃើញពិការភាព វិស្វករគុណភាពត្រូវវិភាគយ៉ាងស៊ីជម្រៅអំពីរបៀបនៃការបរាជ័យ។ ដំណើរការនេះជារឿយៗនាំទៅរកការកែលម្អដំណើរការ មុនពេលដែលគំរូនេះត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់។

ការតស៊ូគឺជាធម្មជាតិ។ មានការភ័យខ្លាចត្រឹមត្រូវនៃការណែនាំប្រអប់ខ្មៅ។ នោះហើយជាមូលហេតុដែលការពន្យល់គឺជាគន្លឹះ។ ប្រសិនបើប្រព័ន្ធនិយាយថាកាត់បន្ថយសីតុណ្ហភាពរបស់ចង្រ្កានត្រឹម 15 អង្សាសេ វាក៏ត្រូវតែផ្តល់ហេតុផលផងដែរ៖ ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្របង្ហាញថាដំណើរការជាមួយប៉ារ៉ាម៉ែត្រ X និង Y នៅសីតុណ្ហភាពទាបនេះ បណ្តាលឱ្យមានភាពរឹងដូចគ្នាជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់ឧស្ម័នធម្មជាតិតិចជាង 8% ។ នេះបង្កើតទំនុកចិត្ត និងប្រែក្លាយ AI ទៅជាឧបករណ៍សហការសម្រាប់និរន្តរភាព ការផលិត.

សម្លឹងទៅមុខ៖ ការប្រកួតប្រជែងសមាហរណកម្ម

អនាគតមិនមាននៅក្នុងកម្មវិធី AI ឯករាជ្យសម្រាប់ថាមពល ឬគុណភាពទេ។ វាស្ថិតនៅក្នុងការធ្វើឲ្យប្រសើរឡើងនូវដំណើរការរួមបញ្ចូលគ្នា ដែលធ្វើឲ្យមានតុល្យភាពជាច្រើន ជួនកាលមានការប្រកួតប្រជែង គោលបំណង៖ ទិន្នផល ទិន្នផល ការប្រើប្រាស់ថាមពល ការពាក់ឧបករណ៍ និងការបោះត្រាកាបូន។ នេះគឺជាបញ្ហាបង្កើនប្រសិទ្ធភាពពហុគោលបំណង ដែលលើសពីការគណនារបស់មនុស្សក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។

យើងកំពុងសាកល្បងប្រព័ន្ធដែលទទួលយកការបញ្ជាទិញរបស់អតិថិជន និងកំណត់យ៉ាងសកម្មនូវផ្លូវផលិតកម្មប្រកបដោយនិរន្តរភាពបំផុត។ តើខ្សែរភ្ជាប់នេះគួរតែត្រូវបានធ្វើឡើងនៅលើខ្សែចាស់ និងយឺតជាង ដែលឥឡូវនេះត្រូវបានដំណើរការដោយអារេពន្លឺព្រះអាទិត្យថ្មីរបស់រោងចក្រ ឬនៅលើខ្សែថ្មីដែលលឿនជាងដែលដំណើរការដោយក្រឡាចត្រង្គ ប៉ុន្តែមានអត្រាសំណល់អេតចាយទាបជាង? AI អាចគណនាផលប៉ះពាល់កាបូនសុទ្ធ រួមទាំងកាបូនដែលបានបង្កប់នៅក្នុងសំណល់ដែលមានសក្តានុពលណាមួយ និងណែនាំផ្លូវដ៏ល្អប្រសើរបំផុត។ នេះគឺជាការគិតកម្រិតបន្ទាប់។

ឧបសគ្គចុងក្រោយគឺការរួមបញ្ចូលការវាយតម្លៃវដ្តជីវិត។ ពិត ជំរុញ និរន្តរភាពនឹងមកដល់នៅពេលដែល AI ក្នុងការផលិតមានលទ្ធភាពទទួលបានទិន្នន័យស្តីពីផលប៉ះពាល់នៃវដ្តជីវិតពេញលេញនៃវត្ថុធាតុដើម និងដំណើរការ។ ការជ្រើសរើសរវាងបន្ទះស័ង្កសី និងថ្នាំកូតវត្ថុធាតុ polymer ថ្មី មិនមែនគ្រាន់តែជាការសម្រេចចិត្តចំណាយប៉ុណ្ណោះទេ វា​ជា​ការ​សម្រេច​ចិត្ត​អំពី​ការ​ប្រើ​ប្រាស់​សារធាតុ​គីមី ភាព​ធន់ និង​ការ​ប្រើ​ប្រាស់​ឡើង​វិញ​នៃ​ជីវិត​ចុង​ក្រោយ។ យើងមិនទាន់នៅទីនោះនៅឡើយទេ ប៉ុន្តែការងារមូលដ្ឋាន - ដំណើរការដំណើរការឌីជីថល រៀបចំ និងស្ថិតក្រោមការគ្រប់គ្រងការសម្របខ្លួន - គឺជាអ្វីដែលធ្វើឱ្យអនាគតអាចធ្វើទៅបាន។ វា​ជា​ផ្លូវ​ដ៏​វែង​ឆ្ងាយ​នៃ​ការ​ដោះស្រាយ​បញ្ហា​ខ្ជះខ្ជាយ​តូច​មួយ​ក្នុង​ពេល​តែ​មួយ។