តើ AI ជំរុញនិរន្តរភាពក្នុងការផលិតយ៉ាងដូចម្តេច? 

នៅពេលដែលមនុស្សឮ AI ក្នុងការផលិត ពួកគេតែងតែលោតទៅរកការមើលឃើញនៃរោងចក្រដែលមានភ្លើងស្វ័យភាពពេញលេញ ដែលជាឧត្តមគតិដ៏ភ្លឺស្វាង ប៉ុន្តែមានការយល់ច្រឡំខ្លះ។ ផលប៉ះពាល់ពិតប្រាកដ លើនិរន្តរភាព មិនមែននិយាយអំពីការជំនួសមនុស្សទេ វានិយាយអំពីការបង្កើនសមត្ថភាពរបស់យើងក្នុងការមើលឃើញ និងធ្វើសកម្មភាពលើភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពដែលយើងបានទទួលយកជាប្រពៃណីជាការចំណាយប្រតិបត្តិការ។ វាស្ថិតនៅក្នុងថាមពលឥតឈប់ឈរ ដែលមើលមិនឃើញ ការប្រើប្រាស់វត្ថុធាតុដើមច្រើនពេក និងកាកសំណល់ដែលអាចការពារបាន ដែល AI រកឃើញតួនាទីដ៏មានតម្លៃបំផុតរបស់វា។ ទស្សនៈផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ខ្ញុំ ដែលមានរាងដូចការដើរជាន់រោងចក្រ គឺថាការជំរុញនេះមិនមែនមកពីដំណោះស្រាយដ៏អស្ចារ្យតែមួយទេ ប៉ុន្តែមកពីការបញ្ឈប់ការអន្តរាគមន៍ដែលផ្អែកលើទិន្នន័យជាក់ស្តែងទៅក្នុងដំណើរការដែលមានស្រាប់។ គោលដៅមិនមែនជាភាពល្អឥតខ្ចោះទេ ប៉ុន្តែអាចវាស់វែងបាន ការកែលម្អដដែលៗដែលវារាប់បញ្ចូល៖ បន្ទាត់ខាងក្រោម និងដានបរិស្ថាន។

លើសពីការឃោសនាបំផ្លើស៖ កំណត់ស្ទ្រីមកាកសំណល់

ចំណុចចាប់ផ្តើមគឺភាពមើលឃើញ។ អស់រយៈពេលជាច្រើនទសវត្សរ៍មកហើយ ការខិតខំប្រឹងប្រែងផ្នែកនិរន្តរភាពគឺជាការងារស្មាន - ការថែទាំតាមកាលវិភាគថាតើត្រូវការឬអត់ ការបញ្ជាទិញសម្ភារៈភាគច្រើនផ្អែកលើមធ្យមភាគប្រវត្តិសាស្រ្ត ការប្រើប្រាស់ថាមពលជាថ្លៃចំណាយថេរ។ ខ្ញុំរំលឹកឡើងវិញនូវគម្រោងមួយនៅរោងចក្រផលិតឧបករណ៍ភ្ជាប់ ដែលមិនខុសពីអ្វីដែលអ្នករកបានជាមួយអ្នកលេងសំខាន់ដូចនោះទេ។ ក្រុមហ៊ុន Handan Zitai Fastener ផលិតកម្មខូអិលធីឌី នៅក្នុង Yongnian ដែលជាបេះដូងនៃផលិតកម្មផ្នែកស្តង់ដាររបស់ប្រទេសចិន។ បញ្ហាប្រឈមរបស់ពួកគេគឺជារឿងធម្មតាមួយ៖ ភាពខុសប្លែកគ្នាយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការប្រើប្រាស់ខ្សែដែកឆៅក្នុងមួយបាច់នៃប៊ូឡុងដែលមានកម្លាំងខ្លាំង ដែលនាំឱ្យមានទាំងការចំណាយ និងសំណល់ដែក។ ការសន្មត់គឺថាវាគ្រាន់តែជាវិធីដែលម៉ាស៊ីនដំណើរការប៉ុណ្ណោះ។

យើង​បាន​ដាក់​ពង្រាយ​ការ​មើល​ឃើញ​ម៉ាស៊ីន​សាមញ្ញ និង​អារេ​ឧបករណ៍​ចាប់​សញ្ញា​នៅ​លើ​ក្បាល​ម៉ាស៊ីន​ត្រជាក់ និង​រមូរ​អំបោះ។ ការងាររបស់ AI មិនមែនដើម្បីគ្រប់គ្រងម៉ាស៊ីននោះទេ ប៉ុន្តែត្រូវភ្ជាប់ចំណុចទិន្នន័យរាប់ពាន់ចំណុច - សីតុណ្ហភាពព័ទ្ធជុំវិញ ល្បឿនចំណីខ្សែ សូចនាករនៃការពាក់ស្លាប់ សម្ពាធរំអិល - ជាមួយនឹងទម្ងន់ឯកតាចុងក្រោយ និងគុណភាពនៃដុំនីមួយៗ។ ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានសប្តាហ៍ គំរូនេះបានលេចចេញឡើង៖ ភាពប្រែប្រួលជាក់លាក់មួយនៅក្នុងយន្តការចំណីខ្សែ ដែលកាន់តែធ្ងន់ធ្ងរអំឡុងពេលការផ្លាស់ប្តូរវេន កំពុងបណ្តាលឱ្យមានការប្រើប្រាស់លើសកម្រិត 1.8% ។ នេះមិនមែនជាកំហុសដែលនរណាម្នាក់បានចូលនោះទេ។ វាជាពន្ធលាក់កំបាំងលើរាល់គីឡូក្រាមនៃសម្ភារៈ។

ការជួសជុលមិនមែនជា AI ទេ។ ការ​ជួសជុល​នេះ​គឺ​ជា​ការ​កែ​សម្រួល​មេកានិក និង​ការ​កែប្រែ​ទៅ​នឹង​នីតិវិធី​របស់​ប្រតិបត្តិករ។ AI បានផ្តល់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ។ នេះគឺជាការជំរុញកម្រិតទីមួយ៖ ការប្រែក្លាយនិរន្តរភាពពីគោលដៅទស្សនវិជ្ជាទៅជាបញ្ហាវិស្វកម្មបរិមាណច្បាស់លាស់។ វាផ្លាស់ទីការសន្ទនាពីយើងគួរតែរក្សាទុកសម្ភារៈដើម្បីឱ្យយើងបាត់បង់ 1.8% នៃសម្ភារៈរបស់យើងនៅចំណុច X ដោយសារមូលហេតុ Y ។

ថាមពល៖ ពីតម្លៃថេរទៅអថេរថាមវន្ត

ការគ្រប់គ្រងថាមពលគឺជាតំបន់មួយទៀតដែលសំបូរទៅដោយផ្លែឈើដែលព្យួរទាប។ ក្រុមហ៊ុនផលិតជាច្រើន ជាពិសេសនៅក្នុងដំណើរការដែលពឹងផ្អែកខ្លាំងលើថាមពល ដូចជាការព្យាបាលកំដៅ ឬការផ្លាស្ទិច electroplating - ជាទូទៅនៅក្នុងចង្កោមឧស្សាហកម្ម fastener ជុំវិញ Handan - ចាត់ទុកថាមពលជាវិក្កយបត្រ monolithic ។ ពួកវាអាចដំណើរការម៉ាស៊ីនបង្ហាប់ដែលមិនសំខាន់ ឬវដ្តកំដៅមុនរបស់ចង្រ្កាននៅលើកាលវិភាគថេរដែលស្របតាមបង្អួចតម្លៃថោកបំផុត ប៉ុន្តែនោះជាចំនួនកំណត់។

យើងបានរួមបញ្ចូលការព្យាករណ៍បន្ទុកដែលជំរុញដោយ AI ជាមួយនឹងប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យថាមពលតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។ វា​មិន​គ្រាន់​តែ​មើល​តារាង​អត្រា​ការ​ប្រើប្រាស់​ប៉ុណ្ណោះ​ទេ។ វាបានសិក្សាពីនិចលភាពកម្ដៅនៃចង្រ្កាននីមួយៗ សញ្ញាតម្រូវការជាក់ស្តែងពីខ្សែភ្លើង និងថែមទាំងបានព្យាករណ៍ពីអាំងតង់ស៊ីតេកាបូនក្រឡាចត្រង្គក្នុងតំបន់ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យលាយថាមពលក្នុងតំបន់។ បន្ទាប់មកប្រព័ន្ធអាចណែនាំ—ហើយក្រោយមក ប្រតិបត្តិដោយស្វ័យភាព—ការពន្យាពេលខ្នាតតូច ឬការបង្កើនល្បឿននៅក្នុងដំណើរការដែលមិនសំខាន់។

ជាឧទាហរណ៍ វាអាចស្នើឱ្យកាន់បណ្តុំនៃ fasteners នៅក្នុងជួរក្រោយការ forge annealing សម្រាប់រយៈពេល 20 នាទីបន្ថែម ដើម្បីជៀសវាងកំឡុងពេលក្រឡាចត្រង្គកំពូល នៅពេលដែលកាបូនក្នុងតំបន់ខ្ពស់បំផុត បើទោះបីជាតម្លៃរូបិយវត្ថុស្រដៀងគ្នាក៏ដោយ។ នេះតម្រឹមការសន្សំការចំណាយជាមួយនឹងការកាត់បន្ថយកាបូនតាមរបៀបដែលកាលវិភាគឋិតិវន្តមិនអាចធ្វើបាន។ ការសន្សំមិនមានភាពអស្ចារ្យក្នុងមួយម៉ោងនោះទេ ប៉ុន្តែលើសពីមួយភាគបួន ការកាត់បន្ថយថ្លៃដើមនៃតម្រូវការខ្ពស់បំផុត និងការបោះត្រាកាបូនដែលពាក់ព័ន្ធគឺមានច្រើនណាស់។ វាធ្វើឱ្យការប្រើប្រាស់ថាមពលជាអថេរឆ្លើយតបថាមវន្ត មិនមែនជាផ្ទាំងខាងក្រោយទេ។

វិបត្តិមនុស្សក្នុងរង្វង់

នេះគឺជាកន្លែងដែលអ្នកវាយ snag ជាក់ស្តែង។ គំរូល្អបំផុតអាចនិយាយថាពន្យារពេលមួយបាច់ ប៉ុន្តែអ្នកគ្រប់គ្រងជាន់មានឡានមកដល់នៅម៉ោង 4 រសៀល។ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសុទ្ធអាចប៉ះទង្គិចជាមួយការពិតនៃភស្តុភារ។ ការអនុវត្តជោគជ័យបំផុតដែលខ្ញុំបានឃើញបានសាងសង់នៅក្នុងរង្វាស់អត្រាអនុលោមភាព។ AI ស្នើឡើង មនុស្សបោះចោល ហើយប្រព័ន្ធរៀនពីការបដិសេធ។ យូរៗទៅ ប្រសិនបើប្រព័ន្ធមើលឃើញថាកាលវិភាគនៃការដឹកជញ្ជូនគឺជាឧបសគ្គដែលមិនអាចផ្លាស់ប្តូរបាននោះ វាចាប់ផ្តើមកត្តាដែលនៅមុននេះ។ វាជាការសហការ មិនមែនជាការកាន់កាប់ទេ។ ការកែសម្រួលឡើងវិញដ៏រញ៉េរញ៉ៃនេះគឺជាអ្វីដែលបំបែកគម្រោងសិក្សាពីឧបករណ៍ពិភពពិត។

ការថែរក្សាការទស្សន៍ទាយ៖ ស្នូលនៃប្រសិទ្ធភាពធនធាន

នេះប្រហែលជាកម្មវិធីចាស់ទុំបំផុត ប៉ុន្តែមុំនិរន្តរភាពរបស់វាជួនកាលត្រូវបានលេងតិចតួច។ វា​មិន​គ្រាន់​តែ​ជា​ការ​ជៀស​វាង​ពេល​វេលា​។ ការខូចទ្រង់ទ្រាយនៅក្នុងម៉ាស៊ីនគូរខ្សែល្បឿនលឿនមិនគ្រាន់តែខូចទេ។ ដំបូងវាបណ្តាលឱ្យមានការកកិតកើនឡើង ដែលជំរុញឱ្យមានការអូសទាញថាមពលជាច្រើនសប្តាហ៍។ ការស្លាប់មិនត្រឹមត្រូវបន្តិចមិនគ្រាន់តែខ្ទាស់; វាបង្កើតភាគរយកើនឡើងនៃពិការភាពផ្ទៃរង ដែលនាំទៅដល់ផ្នែកដែលបរាជ័យក្នុងការត្រួតពិនិត្យគុណភាព បន្ទាប់ពីមានថាមពល និងសម្ភារៈពេញលេញដែលបានវិនិយោគនៅក្នុងពួកគេ។

តាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរពីការកំណត់ពេលទៅការថែទាំតាមលក្ខខណ្ឌដោយប្រើរំញ័រ សូរស័ព្ទ និងការវិភាគកម្ដៅ ម៉ូដែល AI ការពារដំណើរការយឺត និងខ្ជះខ្ជាយនៃដំណើរការ។ ខ្ញុំចាំករណីមួយ ដែលម៉ូដែលបានដាក់ទង់ម៉ាស៊ីនបង្ហាប់សម្រាប់ការយកចិត្តទុកដាក់ដោយផ្អែកលើការផ្លាស់ប្តូរតិចតួចនៅក្នុងហត្ថលេខាអគ្គិសនីរបស់វា។ កំណត់ហេតុថែទាំបានបង្ហាញថាវាល្អដោយម៉ែត្រស្តង់ដារទាំងអស់។ នៅពេលត្រួតពិនិត្យ សន្ទះបិទបើកតូចមួយចាប់ផ្តើមស្អិត ដែលបណ្តាលឱ្យអង្គភាពធ្វើការ 7% កាន់តែពិបាកក្នុងការរក្សាសម្ពាធ។ នោះជាអគ្គិសនី 7% បន្ថែមទៀត ជារៀងរាល់ម៉ោង សម្រាប់បញ្ហាដែលនឹងត្រូវខកខានក្នុងរយៈពេល 3 ខែទៀតរហូតដល់សេវាដែលបានកំណត់ពេលបន្ទាប់។

ការកើនឡើងប្រកបដោយនិរន្តរភាពនៅទីនេះមានពីរដង៖ វារក្សាទុកថាមពលដែលខ្ជះខ្ជាយដោយឧបករណ៍បំផ្លិចបំផ្លាញ និងពង្រីកអាយុសេវាកម្មសរុបនៃទ្រព្យសកម្មដើមទុនដោយខ្លួនវា កាត់បន្ថយថ្លៃដើមបរិស្ថាននៃការផលិត និងការជំនួសម៉ាស៊ីន។ វាគឺជាការផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងជ្រាលជ្រៅពីឧបករណ៍ព្យាបាលជារបស់ដែលដំណើរការរហូតដល់វាដាច់ មកចាត់ទុកវាជាប្រព័ន្ធដែលប្រសិទ្ធភាពត្រូវតែការពារជានិច្ច។

ខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ និងការរចនា៖ ឥទ្ធិពលខាងលើ

ឥទ្ធិពលលាតសន្ធឹងហួសពីច្រកទ្វាររោងចក្រ។ សម្រាប់ក្រុមហ៊ុនផលិតដូចជា Zitai Fasteners ដែលទីតាំងរបស់វានៅជិតសរសៃឈាមដឹកជញ្ជូនធំៗដូចជាផ្លូវដែក Beijing-Guangzhou គឺជាអត្ថប្រយោជន៍ផ្នែកភស្តុភារ AI អាចបង្កើនអត្ថប្រយោជន៍ខ្លាំងនោះសម្រាប់និរន្តរភាព។ ប្រព័ន្ធផែនការកម្រិតខ្ពស់ឥឡូវនេះអាចរួមបញ្ចូលមិនត្រឹមតែការចំណាយ និងពេលវេលាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែការបោះជំហានកាបូននៃរបៀបដឹកជញ្ជូន និងផ្លូវផ្សេងៗគ្នា ធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពកម្រិតសារពើភ័ណ្ឌប្រឆាំងនឹងជម្រើសដឹកជញ្ជូនពណ៌បៃតង ប៉ុន្តែយឺតជាង។

កាន់តែច្បាស់ជាងនេះទៅទៀត ក្បួនដោះស្រាយការរចនាទូទៅ ដែលប្រើដោយសហការជាមួយអតិថិជន អាចណែនាំការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្នែក។ តើតង្កៀបអាចប្រើសម្ភារៈតិចជាងប្រសិនបើមានការផ្លាស់ប្តូរការរចនាបន្តិចបន្តួច? តើដែកថែបប្រភេទផ្សេងគ្នា ជាមួយនឹងដំណើរការផលិតដែលប្រើថាមពលតិច អាចគ្រប់គ្រាន់ទេ ប្រសិនបើប៉ារ៉ាម៉ែត្រផលិតកម្មត្រូវបានកែតម្រូវ? នេះគឺជាកន្លែងដែល AI ដើរតួនាទីជាកាតាលីករសម្រាប់ការសន្ទនាលើការរចនាសម្រាប់ការផលិតប្រកបដោយនិរន្តរភាព ដែលអាចកាត់បន្ថយបន្ទុកសម្ភារៈ និងថាមពល មុនពេលការបញ្ជាទិញផលិតផលត្រូវបានដាក់។ វាផ្លាស់ទីនិរន្តរភាពឡើងលើខ្សែសង្វាក់តម្លៃ។

ការជំពប់ដួល និងការរំពឹងទុកជាក់ស្តែង

វា​មិន​បាន​ដំណើរ​ការ​ដោយ​រលូន​ទាំង​អស់។ របៀបនៃការបរាជ័យដ៏ធំបំផុតដែលខ្ញុំបានឃើញគឺការពុះកញ្ជ្រោលនៃមហាសមុទ្រ៖ ការព្យាយាមបង្កើតកូនភ្លោះឌីជីថលដ៏ល្អឥតខ្ចោះពីមួយថ្ងៃទៅមួយថ្ងៃ។ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យដួលរលំ ម៉ូដែលកាន់តែស្មុគស្មាញ ហើយគម្រោងនេះស្លាប់ក្រោមទម្ងន់របស់វា។ ភាពជោគជ័យកើតចេញពីការជ្រើសរើសយកស្ទ្រីមកាកសំណល់ដ៏ឈឺចាប់មួយ - ដូចជាឧទាហរណ៍ការប្រើប្រាស់សម្ភារៈហួសកំរិត - ហើយការដោះស្រាយវា។ បញ្ជាក់តម្លៃ បន្ទាប់មកធ្វើមាត្រដ្ឋាន។

បញ្ហាមួយទៀតគឺគុណភាពទិន្នន័យ។ នៅលើខ្សែសង្វាក់ផលិតកម្មចាស់ ការទទួលបានទិន្នន័យដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា និងទាន់ពេលវេលាពី PLCs និងកំណត់ហេតុដោយដៃគឺជាកិច្ចការដ៏ធំធេង។ ជួនកាល 80% នៃគម្រោងដំបូងគឺគ្រាន់តែជាការកសាងបំពង់ទិន្នន័យដែលអាចទុកចិត្តបាន។ អ្នកក៏ប្រឈមមុខនឹងការតស៊ូវប្បធម៌ផងដែរ។ ប្រសិនបើការផ្ដល់យោបល់របស់ AI ជួយសន្សំសំចៃថាមពល ប៉ុន្តែបន្ថែមជំហានសម្រាប់ប្រតិបត្តិករ វានឹងមិនត្រូវបានអើពើ លុះត្រាតែវាត្រូវបានដាក់ស៊ុមថាធ្វើឱ្យការងាររបស់ពួកគេកាន់តែងាយស្រួល ឬជាប់លាប់ក្នុងរយៈពេលយូរ។

ដូច្នេះ តើ AI ពិត​ជា​ជំរុញ​និរន្តរភាព​ដោយ​របៀប​ណា? វាមិនមែនជាវេទមន្តទេ។ វាជាកែវពង្រីក និងម៉ាស៊ីនគិតលេខឥតឈប់ឈរ។ វាបំភ្លឺពីភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពដែលលាក់កំបាំង និងមានតម្លៃថ្លៃដែលយើងបានរៀនរស់នៅជាមួយ - គីឡូវ៉ាត់ម៉ោងបន្ថែម ដែកក្រាមដែលខ្ជះខ្ជាយ ការរលួយយឺតនៃម៉ាស៊ីន។ វាផ្តល់នូវភ័ស្តុតាងដែលត្រូវការដើម្បីបង្ហាញពីភាពត្រឹមត្រូវនៃការវិនិយោគនៅក្នុងដំណើរការដែលប្រសើរជាងមុន និងផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់មនុស្សដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយភាពឆ្លាតវៃ និងមានការយល់ដឹងកាន់តែច្រើន ដែលរួមបញ្ជូលការបង្រួបបង្រួមបរិយាកាសនៃការបង្កើតរបស់របរ។ ការជំរុញគឺជាការប្រមូលផ្តុំ ធ្វើឡើងវិញ និងអនុវត្តជាក់ស្តែងយ៉ាងជ្រាលជ្រៅ។ វាប្រែក្លាយមហិច្ឆតានៃការផលិតប្រកបដោយនិរន្តរភាពពីរបាយការណ៍នៅក្នុងបន្ទប់ប្រជុំ ទៅជាការអនុវត្តប្រចាំថ្ងៃនៅជាន់ហាង។