AI သည် ရေရှည်တည်တံ့မှုကို မည်သို့မြှင့်တင်ပေးသနည်း။ 

AI သည် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပုံကို လူများကမေးသောအခါ၊ ချက်ချင်းဆိုသလိုပင် ကြီးမားသောရူပါရုံများဆီသို့ ခုန်တက်သွားသည်- ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များကို နေ့ချင်းညချင်း ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် မှော်ဆန်စွာဖြေရှင်းနိုင်သော ရာသီဥတုပုံစံကို ပုံဖော်ခြင်း။ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး အဖွဲ့များနှင့်အတူ မြေပြင်တွင် အလုပ်လုပ်ခဲ့ပြီး၊ အမှန်တကယ် အကျိုးသက်ရောက်မှုမှာ ပိုမိုအသေးစိတ်၊ မကြာခဏ ရှုပ်ပွနေပြီး ငွေကျည်ဆန်မှ ဝေးကွာသည်ကို ကျွန်ုပ်တွေ့မြင်ခဲ့ရသည်။ အထင်အမြင်လွဲတာက AI ဟာ လေဟာနယ်မှာ လည်ပတ်နေတာ မဟုတ်ဘူး၊ ရှိပြီးသား၊ မကြာခဏ ထိရောက်မှုမရှိသော လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း မြှုပ်နှံထားမှသာ ၎င်း၏တန်ဖိုးကို လော့ခ်ဖွင့်ပါသည်။ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များအကြောင်းနှင့် ပစ္စည်းစီးဆင်းမှု၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနှင့် စွန့်ပစ်မှုပုံစံများအတွက် လက်တွေ့ကျသော ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများအကြောင်း ပိုမိုနည်းပါးသည်။ ဤအရာအမှန်တကယ်ထွက်ပေါ်သည့်နေရာအချို့နှင့် တစ်ခါတစ်ရံ တိုက်မိတတ်သည့်နေရာအချို့ကို ဖြတ်သန်းခွင့်ပြုပါ။

ကွန်ကရစ်- စွမ်းအင်နှင့် အရင်းအမြစ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း။

တွယ်တာထုတ်လုပ်သည့် စက်ရုံကဲ့သို့ ပုံမှန်စက်မှုလုပ်ငန်းကို ယူပါ။ စွမ်းအင်ဝန်သည် မတည်မြဲပါ။ အတုပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အပူကုသမှုပြုလုပ်စဉ်အတွင်း ပေါက်တတ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် Hebei ရှိစက်ရုံတစ်ခုတွင် အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့နှင့် ပူးပေါင်းပြီး Yongnian ခရိုင်ရှိ စက်မှုလုပ်ငန်းအစုအဝေးကို စဉ်းစားကာ- သမိုင်းဝင် ဓာတ်အားသုံးစွဲမှုဒေတာအတွက် အတော်လေးရိုးရှင်းသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ရည်မှန်းချက်မှာ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြန်လည်တီထွင်ရန်မဟုတ်ဘဲ ၀ယ်လိုအားများလာခြင်းနှင့် အရေးပါသောလုပ်ဆောင်မှုများ ယိမ်းယိုင်နေခြင်းကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ ရလဒ်မှာ ကာဗွန်ခြေရာနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို တိုက်ရိုက်ဖြတ်တောက်သည့် peak-load charges များကို 7-8% လျှော့ချပေးခဲ့ပါသည်။ ၎င်းသည် ကျိုးနွံသည်ဟု ထင်ရသော်လည်း ရာနှင့်ချီသော မီးဖိုများနှင့် ဖိစက်များပေါ်တွင် အတိုင်းအတာအရ စုစည်းအကျိုးသက်ရောက်မှုသည် ကြီးမားသည်။ ဤနေရာတွင် AI သည် မတွေးတတ်ပါ။ အလွန်ဆူညံသော၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာအတွဲတွင် ၎င်းသည် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှုကို သက်ရောက်သည်။

၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသောနေရာတွင် ဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံဖြစ်သည်။ အပင်များစွာ၊ Handan Zitai Fastener ထုတ်လုပ်မှုကုမ္ပဏီလီမိတက်။အမွေအနှစ် SCADA စနစ်များနှင့် လက်စွဲမှတ်တမ်းများ ရှိသည်။ ပထမအခက်အခဲမှာ ဆိုင်ကြမ်းပြင်မှ သန့်ရှင်းပြီး အချိန်တံဆိပ်ရိုက်နှိပ်ထားသော အချက်အလက်ကို ရယူခြင်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်များကို ကျွေးမွေးရန်အတွက် အခြေခံ IoT အာရုံခံကိရိယာများကို စနစ်ထည့်သွင်းရန် ရက်သတ္တပတ်များကြာခဲ့သည်—တောက်ပြောင်သော ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများတွင် မကြာခဏ တောက်ပြောင်နေသည့် အဆင့်တစ်ဆင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းမပါဘဲ၊ မည်သည့် AI မော်ဒယ်မဆိုသည် သီအိုရီဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်ခန်းတစ်ခုသာဖြစ်သည်။ ဝဘ်ဆိုဒ် https://www.zitaifasteners.com ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်များကို ခင်းကျင်းပြသနိုင်သော်လည်း၊ တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး စကားပြောရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်း မရှိသော စက်များမှ ဒေတာစီးကြောင်းများ၏ အကြိတ်အနယ် ပေါင်းစပ်မှုတွင်၊ ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှု အကျိုးကျေးဇူးသည် နောက်ကွယ်တွင် ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။

နောက်တစ်ချက်က ပစ္စည်းအထွက်နှုန်း။ ချိတ်ဆွဲထုတ်လုပ်ရာတွင် ကွိုင်သံမဏိကို ဖောက်ထွင်းပြီး ဖွဲ့စည်းသည်။ အပိုင်းအစများသည် ရှောင်လွှဲ၍မရသော်လည်း AI ဖြင့်မောင်းနှင်သော ကွန်ပျူတာအမြင်စနစ်များသည် ယခုအခါ တံဆိပ်တုံးမထုမီ ချို့ယွင်းချက်များအတွက် ကုန်ကြမ်းပစ္စည်းများကို စစ်ဆေးနိုင်ပြီး အမှိုက်နည်းပါးစေရန် ဖြတ်တောက်သည့်ပုံစံများကိုပင် အင်တိုက်အားတိုက် ချိန်ညှိနိုင်ပါသည်။ ၎င်းကို ပါတနာတစ်ဦးနှင့် စမ်းသပ်လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး အယ်လဂိုရီသမ်က အလုပ်လုပ်နေချိန်တွင် တပ်ဆင်မှုရှုပ်ထွေးမှုကြောင့် သေးငယ်သောအသုတ်လည်ပတ်မှုအတွက် ROI သည် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အရေးကြီးသော ကွဲပြားချက်ဖြစ်သည်- ရေရှည်တည်တံ့မှုအတွက် AI သည် တစ်ကမ္ဘာလုံးနှင့် သက်ဆိုင်ခြင်းမရှိပါ။ ပေးချေရန် သတ်မှတ်ထားသော အတိုင်းအတာနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု ရင့်ကျက်မှုတို့ လိုအပ်သည်။

Logistics နှင့် Hidden Network

သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးသည် ကြီးမားသော ကာဗွန်ထုတ်လွှတ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤတွင်၊ လမ်းကြောင်းကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် AI ၏အခန်းကဏ္ဍကို လူသိများသော်လည်း လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ကန့်သတ်ချက်များသည် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ဖြစ်စေသည်။ Zitai ကဲ့သို့ ပေကျင်း-ကွမ်ကျိုး မီးရထားနှင့် အမျိုးသား အဝေးပြေးလမ်းမကြီး 107 အနီးတွင် အားသာချက်ရှိသည့် ထုတ်လုပ်သူအတွက်၊ မေးခွန်းသည် အတိုဆုံးလမ်းကို ရှာဖွေရုံမျှသာ မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ဝန်များကို စုစည်းခြင်း၊ ဆိပ်ကမ်းနှောင့်နှေးမှုကို ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ထရပ်ကားများအတွက် အလုပ်မလုပ်ချိန်ကို လျှော့ချရန်အတွက် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အသွားအလာနှင့် ရာသီဥတုဒေတာကို တွက်ချက်ခြင်းပင် ဖြစ်သည်။ ဒါကိုလုပ်ဆောင်တဲ့ စနစ်တစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့ပြီး လောင်စာဆီချွေတာမှုက ပျမ်းမျှ 12% ဝန်းကျင်ရှိပါတယ်။ သို့သော်၊ ရှေးရိုးလူသား-AI ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုစိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်နှင့်ပတ်သက်၍ ၎င်းတို့၏အတွေ့အကြုံကို ယုံကြည်သော ပေးပို့သူများမှ တစ်ခါတစ်ရံတွင် စနစ်၏အကြံပြုချက်များကို ပယ်ချခဲ့သည်။

လမ်းကြောင်းများအပြင်၊ စာရင်းပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းလည်း ရှိပါသည်။ ပိုလျှံသောစာရင်းကို ကိုင်ထားခြင်းဖြင့် အရင်းအနှီးနှင့် နေရာလွတ်တို့ကို ဆက်စပ်စေပြီး မကြာခဏဆိုသလို စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများ (အထူးသဖြင့် တာရှည်ခံခြင်းဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများဖြင့် ဖုံးအုပ်ထားသော သို့မဟုတ် ကုသထားသော ချည်နှောင်ခြင်းများအတွက်)။ အရောင်းဒေတာ၊ ရာသီအလိုက် လမ်းကြောင်းများနှင့် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော စီးပွားရေးညွှန်းကိန်းများကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်များသည် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းအဆင့်များကို တင်းကျပ်စေနိုင်သည်။ စတော့ထွက်နိုင်ခြေကို မတိုးဘဲ လုံခြုံရေးစတော့ကို 15% လျှော့ချခဲ့တဲ့ ပရောဂျက်တစ်ခုကို ပြန်သတိရမိတယ်။ သို့သော် ရုတ်တရက် ဒေသတွင်း မူဝါဒ အပြောင်းအလဲကြောင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များ ပြတ်တောက်သွားသောအခါ မော်ဒယ်သည် ထိုသို့သော ငန်းနက်ပွဲများတွင် လေ့ကျင့်မှု မပြုလုပ်ခဲ့ပါ။ ၎င်းသည် AI မော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့မြင်ဖူးသည့် သမိုင်းအချက်အလက်အတိုင်းသာ ကောင်းမွန်ကြောင်း မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။ ဆန်းသစ်သော စနစ်ကျသော တုန်လှုပ်ချောက်ချားမှုများဖြင့် ရုန်းကန်နေကြရသည်။

တိုးချဲ့ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်သည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်လာသည်။ AI သည် စက်ဝိုင်းစီးပွားရေးပတ်လမ်းများကို ဒီဇိုင်းဆွဲရာတွင် ကူညီနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ထုတ်ကုန်သက်တမ်းလည်ပတ်မှုဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ ရပ်ဆိုင်းလိုက်သော ဆိုလာခြံမှ ချည်နှောင်ထားသည့် အသုတ်များကို ပြန်လည်အသုံးပြုရန် သို့မဟုတ် ပြန်လည်အသုံးပြုရန်အတွက် မည်သည့်အချိန်တွင်ရရှိနိုင်မည်ကို ခန့်မှန်းနိုင်သောကြောင့် အပျိုစင်ပစ္စည်းလိုအပ်မှုကို လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဒါက အခြေတည်နေတုန်းပဲ၊ ဒါပေမယ့် EU မှာရှိတဲ့ ရှေ့ပြေးပရောဂျက်တွေက ဒါကို စူးစမ်းနေပါတယ်။ ၎င်းသည် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုကို ထိရောက်မှုမျှသာမှ စနစ်တကျ အရင်းအမြစ်စက်ဘီးစီးခြင်းသို့ ရွေ့လျားသည်။

စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ အစီရင်ခံခြင်းနှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှု တွန်းအားပေးခြင်း။

ယနေ့ တည်တံ့နိုင်မှုသည် တိကျသော တိုင်းတာမှု လိုအပ်ပါသည်။ AI သည် ပတ်ဝန်းကျင်စောင့်ကြည့်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။ ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှု သို့မဟုတ် ရေဆိုးများကို လစဉ် လူကိုယ်တိုင် စစ်ဆေးခြင်းအစား AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် အာရုံခံကွန်ရက်များသည် စဉ်ဆက်မပြတ် အသေးစိပ်ဒေတာကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ ပလပ်စတစ်အလုပ်ရုံဆွေးနွေးပွဲတွင် မတည်ငြိမ်သော အော်ဂဲနစ်ဒြပ်ပေါင်း (VOC) ထုတ်လွှတ်မှုကို စောင့်ကြည့်ရန် စနစ်တစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ ထူထောင်နိုင်ခဲ့သည်။ AI သည် တိုင်းတာရုံသာမက၊ ၎င်းသည် တိကျသော ထုတ်လုပ်မှုအသုတ်များနှင့် ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခဲ့ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချိန်ညှိနိုင်စေခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ်စင်တာမှ လိုက်နာမှုအား လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှု၏အရင်းအမြစ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသည်။

သို့သော် ဒေတာထုတ်ပေးခြင်းသည် တစ်ခုတည်းသောအရာဖြစ်သည်။ ယုံကြည်ခြင်းသည် အခြားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ESG အစီရင်ခံခြင်းကဲ့သို့ မူဘောင်များအတွက် AI မှထုတ်လုပ်သော ရေရှည်တည်တံ့နိုင်မှု တိုင်းတာမှုများနှင့် စာရင်းစစ်နိုင်သော၊ အတည်ပြုနိုင်သော မှတ်တမ်းများ လိုအပ်ခြင်းကြားတွင် တင်းမာမှုများရှိနေပါသည်။ စည်းကမ်းထိန်းသူများနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် AI ၏ ကာဗွန်စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အကျဉ်းချုပ်ကို ယုံကြည်နိုင်ပါသလား။ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI သည် ပြင်းထန်သောဒေတာများ ရုတ်သိမ်းခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့်အဆင့်တွင် ရှိနေသော်လည်း အတည်ပြုရန်နှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန် လူသားကျွမ်းကျင်သူများ လိုအပ်နေသေးသည်။ ကိရိယာသည် အစွမ်းထက်သော်လည်း ပရော်ဖက်ရှင်နယ် စီရင်ဆုံးဖြတ်ရန် လိုအပ်မှုကို အစားထိုးမထားပါ။

မက်ခရိုစကေးတွင်၊ AI သည် ရှုပ်ထွေးသောထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များတစ်လျှောက် ပိုမိုတိကျသောကာဗွန်ခြေရာခံခြေရာခံခြင်းကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ ပေးသွင်းသူပေါ်တယ်များ၊ ပို့ဆောင်မှုဖော်ပြချက်များနှင့် စွမ်းအင်ငွေတောင်းခံလွှာများမှ အချက်အလက်များကို ခြစ်ထုတ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခြေရာခံမြေပုံကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ကျယ်ပြန့်သောထုတ်လုပ်မှုအခြေခံ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည့် Zitai ကဲ့သို့သောကုမ္ပဏီအတွက်၊ ဤမြင်နိုင်စွမ်းသည် ဥရောပ သို့မဟုတ် မြောက်အမေရိကရှိ ရေအောက်ပိုင်းဖောက်သည်များအတွက် Scope 3 ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုကို အစီရင်ခံရန် ဖိအားများခံနေရသည်။ ၎င်းသည် မရေမတွက်နိုင်သော ကတိကဝတ်မှ ရေရှည်တည်တံ့မှုကို လုပ်ငန်း၏ အရေအတွက်၊ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲသည်။

အပေါက်များနှင့် လျစ်လျူရှုထားသော ကုန်ကျစရိတ်များ

အားလုံးအပြုသဘောမဟုတ်ပါဘူး။ ကြီးမားသော AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် လည်ပတ်ခြင်းအတွက် တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်သည် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်ရုံတစ်ခုတွင် စွမ်းအင်ချွေတာရေး အာရုံစိုက်သည့် ပရောဂျက်တစ်ခုသည် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးနေသည့် cloud ဆာဗာများမှ အသုံးပြုသည့် စွမ်းအင်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ရပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ငန်းတွင်၊ ဤအကြောင်းကြောင့် brute-force နက်နဲစွာသင်ယူခြင်းထက် ပိုမိုထိရောက်သော အထူးပြုမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်းသို့ ကူးပြောင်းသွားပါသည်။ တစ်ခါတစ်ရံတွင်၊ ပိုမိုရိုးရှင်းသော ကိန်းဂဏန်းစံနမူနာသည် သင့်အား တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်၏ 1% ဖြင့် အကျိုးအမြတ် 80% ကို ရရှိသည်။ AI မှတစ်ဆင့် ရေရှည်တည်တံ့နိုင်မှုသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ခြေရာအတွက် ထည့်သွင်းရမည်ဖြစ်သည်။

စနစ်တစ်ခု၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုကို အခြားတစ်ခု၏ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် အန္တရာယ်လည်းရှိသည်။ တစ်ချိန်က ကျွန်ုပ်တို့သည် စွမ်းအင်ထိရောက်မှုအတွက် ထုတ်လုပ်မှုအချိန်ဇယားကို အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်ခဲ့ပြီး၊ အချို့သောကိရိယာများတွင် ဝတ်ဆင်မှုကို တိုးမြင့်စေပြီး မကြာခဏအစားထိုးခြင်းနှင့် ဆက်စပ်ပစ္စည်းများကို ဖြုန်းတီးမှုဖြစ်စေကြောင်း တွေ့ရှိရန်သာဖြစ်သည်။ ဘက်စုံအမြင်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ စစ်မှန်သော ရေရှည်တည်တံ့မှုသည် ဒေသဆိုင်ရာ အမြင့်ဆုံးနှင့် မပတ်သက်သော်လည်း စနစ်တစ်ခုလုံး ခံနိုင်ရည်ရှိမှုနှင့် စုစုပေါင်းသက်ရောက်မှု အနည်းဆုံးဖြစ်သည်။ AI စနစ်များကို သိသိသာသာ ခက်ခဲသော ပြဿနာဖြစ်သည့် စိတ်ထဲတွင် ရည်ရွယ်ချက်များစွာဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

နောက်ဆုံးတော့ လူ့ဒြပ်။ AI မောင်းနှင်သော အပြောင်းအလဲများကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ကျွမ်းကျင်သောဝန်ထမ်းများ၊ စီမံခန့်ခွဲမှုပြောင်းလဲမှုနှင့် မကြာခဏဆိုသလို အရင်းအနှီးလိုအပ်သည်။ ထုတ်လုပ်မှု ခါးပတ်တွင် အသေးစားနှင့် အလတ်စား လုပ်ငန်းများစွာအတွက် ဦးစားပေးသည် ရှင်သန်မှုနှင့် အမိန့်ဖြည့်ဆည်းမှုဖြစ်သည်။ ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုဆိုင်ရာ ငြင်းခုံမှုသည် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော၊ ရေတိုမှ အလတ်စားစီးပွားရေးအကျိုးအမြတ်နှင့် တွဲနေရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်တော်မြင်ဖူးသမျှသော အအောင်မြင်ဆုံး လေယာဉ်မှူးများသည် မိုးပျံအသီးအနှံများဖြင့် စတင်သည်- ငွေကုန်ကြေးကျများသော အချိန်နှင့် ပစ္စည်းဖြုန်းတီးမှုကို ရှောင်ရှားရန် ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှု သို့မဟုတ် စမတ်မီးအလင်းရောင်/အပူပေးစနစ်များသည် နှစ်နှစ်အောက်အတွင်း ပြန်ပေးရမည့်အရာများဖြစ်သည်။

ရှေ့ကိုမျှော်ကြည့်ခြင်း- ပေါင်းစည်းခြင်း၊ အထီးကျန်ခြင်းမဟုတ်ပါ။

ဒါဆို AI က ရေရှည်တည်တံ့မှုကို အမှန်တကယ် မြှင့်တင်ပေးနိုင်သလဲ။ ၎င်းသည် ကောင်းမွန်သော ပရောဂျက်များအတွက် တောက်ပြောင်သော၊ သီးသန့် AI ဖြင့် မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ထုတ်လုပ်မှု၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် စွမ်းအင်ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများ၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ နည်းပညာအစုအဝေးတွင် တဖြည်းဖြည်း၊ မကြာခဏ ဆွဲဆောင်မှုမရှိသော၊ ပေါင်းစည်းမှုမှတစ်ဆင့် ၎င်းကို ဖြတ်သန်းခြင်းဖြစ်သည်။ ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ရေရှည်တည်တံ့မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ အရင်းအမြစ်ထိရောက်မှု ယခင်က မမြင်နိုင်သော စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကို ဖော်ထုတ်ကာ ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေရှိသော၊ တုံ့ပြန်မှုစနစ်များကို ဖွင့်ပေးခြင်းဖြင့် တိုင်းတာ၍ရနိုင်သော၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ငါ့အမြင်အရတော့ အနာဂတ်ဟာ embedded AI ထဲမှာ ရှိနေပါတယ်။ အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် စွမ်းအင်အနည်းငယ်မျှသာ အသုံးပြုရန်အတွက် ၎င်း၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို ကိုယ်တိုင်ချိန်ညှိနိုင်သော စက်မှုလုပ်ငန်းစက်တစ်ခု သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် အချိန်ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသည့် အနိမ့်ဆုံး-ကာဗွန် ပို့ဆောင်မှုရွေးချယ်မှုကို အလိုအလျောက်ရွေးချယ်သည့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးပလပ်ဖောင်းကို စဉ်းစားပါ။ သီးခြားလုပ်ဆောင်မှုမဟုတ်ဘဲ စံအင်္ဂါရပ်တစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ ၎င်း၏သိပ်သည်းသော ထုတ်လုပ်သူကွန်ရက်နှင့်အတူ Yongnian ထုတ်လုပ်မှုအခြေစိုက်စခန်းကဲ့သို့ နေရာများတွင် အလုပ်သည် ဤပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်မှုများအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော စမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

အဆုံးတွင် AI သည် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ၎င်းသည် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုအတွက် ၎င်း၏ပံ့ပိုးကူညီမှုသည် ၎င်းကို ကိုင်ဆောင်ထားသည့် လက်များနှင့် ဖြေရှင်းရန် ၎င်းတို့ရွေးချယ်သော ပြဿနာများကို ညွှန်ကြားသည်။ မြှင့်တင်မှုသည် ကွန်ကရစ်၊ ပစ္စည်းနှင့် စွမ်းအင်စီးဆင်းမှုတွင် တိုးမြင့်လာသော အကျိုးအမြတ်များအပေါ် မဆုတ်မနစ် အာရုံစိုက်မှုမှ ထွက်ပေါ်လာပြီး နောက်ဆုံးတွင် ကျွန်ုပ်တို့ ဖမ်းယူနားလည်နိုင်ပြီဖြစ်ကြောင်း ဒေတာဖြင့် အသိပေးထားသည်။ ၎င်းသည် စမ်းသပ်မှု နှင့် အမှားများ အပြည့်ဖြင့် လက်တွေ့ကျသော ခရီးတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဖောင်းပွမှု သံသရာမှ ဝေးကွာသွားကာ ရေရှည်တည်တံ့သော အနာဂတ်အတွက် ၎င်း၏ စစ်မှန်သော တန်ဖိုးကို တည်ဆောက်နေသည့် နေရာဖြစ်သည်။