ນິວເວົ້ນທີ່ດີທີ່ສຸດໃນເทັກນໂລຊີເຄື່ອງຈັກທ່ອນວົງສຳລັບປີ 2025

AI ແລະ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ສຳລັບການຜະລິດທໍ່ຢ່າງມີປັນຍາ

ແອວຄຳ AI ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຕັດສິນໃຈໃນການຜະລິດທໍ່ກັກ

ການບູລິມະວິທີຂອງປັນຍາປະດິດໃນການຜະລິດທໍ່ກົມໄດ້ປ່ຽນແປງວິທີທີ່ພວກເຮົາຈັດການການຕິດຕາມຄວາມຫນາຂອງວັດສະດຸ, ການກວດກາຄຸນນະພາບການເຊື່ອມ, ແລະ ການຄວບຄຸມຄວາມໄວໃນຂະນະທີ່ກຳລັງຜະລິດ. ລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງໃນຍຸກສະໄໝໃໝ່ສາມາດຕິດຕາມປັດໄຈຕ່າງໆຫຼາຍກວ່າສິບຫ້າຢ່າງພ້ອມກັນ, ໃຫ້ຜູ້ດຳເນີນງານໂຮງງານມີການຄວບຄຸມທີ່ດີຂຶ້ນໃນການຕັ້ງຄ່າທີ່ສຳຄັນເຊັ່ນ: ຄວາມດັນຂອງການຂຶ້ນຮູບດ້ວຍລໍ້ລີດ ແລະ ລະດັບຄວາມຮ້ອນໃນການເຊື່ອມ ໂດຍມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງເຖິງປະມານຮ້ອຍລະ 0.5%. ຜົນໄດ້ຮັບກໍ່ເວົ້າດ້ວຍຕົວມັນເອງໃນເລື່ອງການຫຼຸດຜ່ອນຂອງເສຍ. ໂຮງງານທີ່ໃຊ້ລະບົບອັດສະລິຍະພາບເຫຼົ່ານີ້ລາຍງານວ່າມີວັດສະດຸເສຍໜ້ອຍລົງປະມານ 18% ສົມທຽບກັບໂຮງງານທີ່ອີງໃສ່ການກວດກາຂອງຄົນເທົ່ານັ້ນ, ຕາມການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຜ່ານມາໃນປີກາຍນີ້ທີ່ຖືກຕີພິມໃນວາລະສານດ້ານອັດຕະໂນມັດທີ່ສຸມໃສ່ການນຳໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກຳ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການອອກແບບດ້ວຍ AI ທີ່ EuroPipe Solutions

EuroPipe Solutions ໃຊ້ວິທີການເພີ່ມປະສິດທິພາບໂຄງສ້າງໂດຍອີງໃສ່ AI ທີ່ຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຜະລິດໄວຂຶ້ນປະມານ 22%. ລະບົບນີ້ເຮັດວຽກໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນເກົ່າກ່ຽວກັບການອອກແບບຫຼາຍກວ່າ 12,000 ບັນທຶກ ພ້ອມທັງຂໍ້ມູນວັດສະດຸລ້າສຸດ ເພື່ອຊອກຫາຈຸດທີ່ສາມາດລົດຄວາມໜາຂອງຜົນຜະລິດລົງໄດ້ ໂດຍບໍ່ລ່ວງລ້ຳມາດຕະຖານ ASTM A139. ສິ່ງທີ່ໜ້າປະທັບໃຈແມ່ນ ເຖິງແມ່ນຈະມີການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານີ້ ແຕ່ທໍ່ກໍຍັງສາມາດຮັບຄວາມດັນໄດ້ສູງເຖິງ 2,200 ປອນຕໍ່ນິ້ວສີ່ຫຼ່ຽມ. ແລະ ໃນດ້ານການເງິນ ການປ່ຽນແປງນີ້ໄດ້ຊ່ວຍປະຢັດເງິນປະມານ 740,000 ໂດລາສະຫະລັດຕໍ່ປີ ໃນພຽງແຕ່ວັດສະດຸດິບ. ມັນມີເຫດຜົນທີ່ຊັດເຈນ ເມື່ອທ່ານຄິດກ່ຽວກັບມັນ - ການປະຢັດເງິນ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄຸນນະພາບໄວ້ໄດ້ ແມ່ນສະເຫມີເປັນຂໍ້ໄດ້ປຽບສຳລັບຜູ້ຜະລິດທີ່ພະຍາຍາມຈະຢູ່ໃນຕະຫຼາດທີ່ແຂ່ງຂັນໃນມື້ນີ້.

ແນວໂນ້ມ: ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຊອບແວການຈຳລອງທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໃນປີ 2025

ຄາດການ≥ທາງອຸດສາຫະກໍາຄາດວ່າຈະມີການເພີ່ມຂຶ້ນ 40% ໃນການຮັບເອົາເຄື່ອງມືການຕົ້ນແບບແບບໃຊ້ໂປຼແກຼມ (virtual prototyping tools) ກາຍເຖິງປີ 2025. ເວທີລຸ້ນຕໍ່ໄປເຫຼົ່ານີ້ ຜະສົມຜະສານການຄຳນວນດ້ານໄຫຼວະດົງ (computational fluid dynamics - CFD) ເພື່ອຈຳລອງຮູບແບບການກັດເຊື່ອງໃນທໍ່ລ້ຽວ (slurry pipelines) ໃຕ້ສະພາບການທີ່ຮຸນແຮງ, ຊຶ່ງຫຼຸດຜ່ອນການອີງໃສ່ການທົດສອບທາງດ້ານຮ່າງກາຍລົງ 60%.

ຍຸດທະສາດ: ການນຳໃຊ້ລະບົບຄວບຄຸມ AI ທີ່ປັບໂຕໄດ້ໃນຂະບວນການເຊື່ອມແບບກົດເກລັຽວ

ຜູ້ຜະລິດຊັ້ນນຳໃນປັດຈຸບັນນຳໃຊ້ລະບົບ AI ທີ່ອີງໃສ່ການເບິ່ງເຫັນ ເຊິ່ງປັບຄ່າການເຊື່ອມເຖິງ 500 ເທື່ອຕໍ່ວິນາທີ. ການຄວບຄຸມແບບປັບໂຕໄດ້ເຫຼົ່ານີ້ ສາມາດຮັກສາຄວາມໝັ້ນຄົງຂອງສ່ວນເຊື່ອມໃນທາງເຫຼັກທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້, ແລະຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນການເຊື່ອມລົງ 32% ເມື່ອທຽບກັບລະບົບທີ່ມີຄ່າກຳນົດຖາວອນ. ການຖ່າຍຮູບຄວາມຮ້ອນຮ່ວມກັບການຮຽນຮູ້ແບບເສີມ (reinforcement learning) ເຮັດໃຫ້ສາມາດປັບຕົວອັດຕະໂນມັດຕໍ່ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງຂອງວັດສະດຸເຂົ້າໃນມ້ວນ.

ການເຄື່ອນໄຫວແບບອັດຕະໂນມັດ ແລະ ວິສະວະກໍາຄວາມແມ່ນຍຳທີ່ຄວບຄຸມດ້ວຍ CNC

ການຫັນປ່ຽນໄປສູ່ເສັ້ນທາງການຂຶ້ນຮູບທໍ່ແບບ CNC ທີ່ອັດຕະໂນມັດຢ່າງສົມບູນ

ວິທີການຜະລິດທໍ່ກັນແບບເກືອກຂອງພວກເຮົາໃນມື້ນີ້ແມ່ນແຕກຕ່າງຢ່າງສິ້ນເຊີງຈາກພຽງແຕ່ບໍ່ກີ່ປີກ່ອນ. ໂຮງງານສ່ວນຫຼາຍໄດ້ປ່ຽນມາໃຊ້ເຄື່ອງ CNC ທີ່ທັນສະໄໝສຳລັບການຂຶ້ນຮູບ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຂະບວນການນີ້ບໍ່ມີຄວາມຄາດເດົາອີກຕໍ່ໄປ. ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງປັບແຕ່ງດ້ວຍມືອີກຕໍ່ໄປ, ເຊິ່ງເມື່ອກ່ອນເປັນບັນຫາໃຫຍ່ຍ້ອນມັນເຮັດໃຫ້ຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍບໍ່ຖືກຕ້ອງສອດຄ່ອງກັນ. ຄວາມແມ່ນຍຳຂອງລະບົບເຫຼົ່ານີ້ກໍ່ໜ້າປະຫຼາດໃຈເຊັ່ນດຽວກັນ – ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງພາຍໃນຂອບເຂດ +/- 0.1 ມິນລີແມັດ. ຕາມຂໍ້ມູນລ້າສຸດຈາກ NAMTC ໃນປີ 2025, ລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການເຮັດວຽກຄືນອີກໄດ້ປະມານ 18%, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງເມື່ອດຳເນີນການຜະລິດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທຸກມື້. ແລະ ຢ່າລືມລະບົບການສະຫຼາຍອັດຕະໂນມັດທີ່ຈັດການທຸກຢ່າງຕั້ງແຕ່ການຄ່ອຍເຄືອບໄປຈົນຮອດການຂຶ້ນເສັ້ນແລະການເຊື່ອມທໍ່ກັນແບບເກືອກ, ໂດຍທີ່ເກືອບຈະບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ຄົນຢືນເບິ່ງເລີຍ.

ເຕັກໂນໂລຊີ CNC ຂັ້ນສູງສຳລັບການດັດທໍ່ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ

ເຄື່ອງດັດ CNC ຫຼາຍແກນສາມາດຈັດການເສັ້ນຜ່າສູນກາງໄດ້ສູງສຸດເຖິງ 3,200mm ໂດຍໃຊ້ອະລະກິດທີ່ປັບຕົວໄດ້ ເຊິ່ງຄຳນຶງເຖິງການດີດຕົວຂອງວັດສະດຸ. ການວັດແທກດ້ວຍເລເຊີແບບເວລາຈິງ ຢັ້ງຢືນຄວາມໂຄ້ງຫຼັງຈາກແຕ່ລະການດັດ, ຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງຕາມມາດຕະຖານ ISO 9013. ຕາມລາຍງານຂອງວາລະສານ Fabrication ປີ 2024, ຄວາມສາມາດນີ້ຊ່ວຍຂັດເກົ່າການແກ້ໄຂເສັ້ນຕອງຫຼັງການດັດໃນ 92% ຂອງກໍລະນີ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ການຍົກລະດັບ CNC ທີ່ໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນຈາກ Siemens ໃນໂຮງງານຜະລິດທໍ່ໃນຕຸລະກີ

ຜູ້ຜະລິດໃນຕຸລະກີໄດ້ເພີ່ມຜົນຜະລິດຂຶ້ນ 27% ຫຼັງຈາກຕິດຕັ້ງລະບົບຄວບຄຸມ CNC Sinumerik ຂອງ Siemens ໃໝ່. ການຍົກລະດັບນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດປ່ຽນລະຫວ່າງຊັ້ນເຫຼັກທີ່ມີຄວາມເຂັ້ມແຂງສູງ (X70 ຫາ X120) ໄດ້ຢ່າງລຽບລຽງ ແລະ ລະຫຸດການໃຊ້ພະລັງງານລົງ 15%, ສອດຄ່ອງກັບມາດຕະຖານການກຳໄລທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍຳໃນອຸດສາຫະກຳ ໂດຍການກວດກາຄຸນນະພາບອັດຕະໂນມັດສາມາດຈັບເອົາຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນລະດັບໄມໂຄຣນໃນຂະນະການຜະລິດ.

ລະບົບ CNC ແບບມົດູລ໌ ທີ່ເຮັດໃຫ້ສາມາດປັບປ່ຽນເສັ້ນຜ່າສູນກາງຕາມຄວາມຕ້ອງການ

ໂຄງຮ່າງ CNC ແບບມົດູລ໌ ສະໜັບສະໜູນການຈັດຕັ້ງໃໝ່ຢ່າງວ່ອງໄວ ສຳລັບເສັ້ນຜ່າສູນກາງຕາມຄວາມຕ້ອງການ ທີ່ມີຂອບເຂດຕັ້ງແຕ່ 200 ຫາ 4,000mm ໃນເວລານ້ອຍກວ່າ 90 ນາທີ. ນະວັດຕະກຳຫຼັກປະກອບມີ:

• ຊุดລໍ້ທີ່ສາມາດປ່ຽນໄດ້ພ້ອມໂປຣໄຟລ໌ຈັດລຽງທີ່ຖືກແທັກດ້ວຍ RFID
• ຫນ່ວຍ spindle ທີ່ປັບຕົວເອງໄດ້ເຊິ່ງປັບຕົວຕາມຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄວາມຫນາຂອງຜະໜັງສື
• ຫ້ອງສະໝຸດ preset ທີ່ຢູ່ໃນ cloud ສຳລັບການປ່ຽນໄວລະຫວ່າງຂໍ້ກຳນົດ ASTM ແລະ EN

ການຜະສົມຜະສານ CNC ກັບ ອິນເຕີເຟດຄົນ-ເຄື່ອງ (HMI) ເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບການດຳເນີນງານ

ໜ້າຈໍ HMI ທີ່ເຮັດວຽກດ້ວຍການສຳຜັດ ປັດຈຸບັນສາມາດສະແດງຂໍ້ມູນການວິເຄາະທີ່ຄາດເດົາໄດ້ໂດຍກົງໃນ dashboard CNC, ໂດຍສະແດງແນວໂນ້ມການສວມໃຊ້ເຄື່ອງມື ແລະ ຈຸດທີ່ກີດຂວາງການຜະລິດ. ພະນັກງານດຳເນີນງານສາມາດປັບແຕ່ງແບບເchtົງເວລາຈິງ—ເຊັ່ນ: ການປັບຄວາມໄວການເຊື່ອມ ±5%—ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຢຸດການຜະລິດ. ພື້ນທີ່ທີ່ໃຊ້ລະບົບ HMI/CNC ທີ່ຖືກຜະສົມຜະສານລາຍງານວ່າມີເວລາການຕັ້ງຄ່າໄວຂຶ້ນ 22% ສຳລັບໂປຣໄຟລ໌ທໍ່ໃໝ່ (ການສຳຫຼວດຜົນງານ IMA 2025)

IoT, ເຊັນເຊີອັດສະຈັກ ແລະ ການຕິດຕາມການຜະລິດແບບເchtົງເວລາຈິງ

ການແຜ່ກະຈາຍຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ມີຄວາມສາມາດ IoT ໃນໂຮງງານຜະລິດທໍ່ທັນສະໄໝ

ຫຼາຍກວ່າ 67% ຂອງຜູ້ຜະລິດທໍ່ກັກຕອນນີ້ໃຊ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ IoT, ຕາມການສຳຫຼວດຂອງອຸດສາຫະກໍາປີ 2025. ເຊັນເຊີອັດສະຈັກທີ່ຖືກບູຮານຟັງຈະຕິດຕາມພາລາມິເຕີສຳຄັນຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ຄຸນນະພາບການເຊື່ອມ, ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງເສັ້ນຜ່າສູນກາງ, ແລະ ອັດຕາການສະຫຼາຍຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຈໍສະແດງຜົນສູນກາງຊ່ວຍໃຫ້ມີມື້ງານທີ່ຊັດເຈນໃນທຸກດ້ານຂອງການດຳເນີນງານທີ່ກ່ອນໜ້ານີ້ແຍກຕ່າງຫາກ, ເຮັດໃຫ້ການປະສານງານ ແລະ ຄວາມໄວໃນການຕອບສະໜອງດີຂຶ້ນ.

ໂຄງສ້າງການໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນໃນເຄືອຂ່າຍເຊັນເຊີອັດສະຈັກ

ສະຖານທີ່ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍເຊັນເຊີຊັ້ນໆ ທີ່ປະສົມປະສານກັນລະຫວ່າງ ເຄື່ອງວິເຄາະການສັ່ນ, ໂທລະທັດຄວາມຮ້ອນ, ແລະ ເຄື່ອງມືວັດແທກດ້ວຍແສງເລເຊີ. ຂໍ້ມູນໄຫຼຜ່ານສາມຊັ້ນ:

• ອຸປະກອນເອັດຈ໌ດຳເນີນການຂໍ້ມູນສຳຄັນທີ່ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ
• ເຊີບເວີທ້ອງຖິ່ນຈັດການການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນລະດັບໂຮງງານ
• ແພລດຟອມກ້ອງເມກເຮັດໃຫ້ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ຈາກໄກ
  ໂຄງສ້າງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດເວລາການກວດພົບຂໍ້ບົກຜ່ອງລົງ 83% ສົມທຽບກັບລະບົບເກົ່າ (ລາຍງານ Industrial IoT 2025).

ກໍລະນີສຶກສາ: ການຕິດຕາມຄຸນນະພາບແບບເວລາຈິງທີ່ Shanghai PipeTech

Shanghai PipeTech ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ບົກພ່ອງດ້ານມິຕິ 18% ຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ການຕິດຕາມຄຸນນະພາບແບບເວລາຈິງໃນປີ 2025. ເຊັນເຊີການສັ່ນສະເທືອນຈະກວດພົບການເບຍງ່າຍນ້ອຍໃນຂະນະທີ່ກຳລັງເຊື່ອມແບບກົດໄມ້ກ້ຽວ ແລະ ສັ່ງໃຫ້ມີການປັບຄ່າລໍເລີຍໂດຍອັດຕະໂນມັດພາຍໃນ 0.8 ວິນາທີ ຫຼັງຈາກກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິ.

ການບູລະນະການ Edge Computing ເພື່ອການດຳເນີນງານຂໍ້ມູນຢູ່ສະຖານທີ່ໄດ້ໄວຂຶ້ນ

ດ້ວຍການດຳເນີນການ 92% ຂອງຂໍ້ມູນເຊັນເຊີໂດຍກົງຢູ່ທ້ອງຖິ່ນ, ໜ່ວຍງານ edge computing ຈະກຳຈັດຄວາມຊ້າຂອງ cloud ໃນການດຳເນີນງານທີ່ຕ້ອງການເວລາ. ການສຶກສາປຽບທຽບໃນປີ 2025 ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ໂຮງງານທີ່ໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ edge ສາມາດບັນລຸເວລາຕອບສະໜອງ 40ms ເມື່ອປຽບທຽບກັບ 1.2s ໃນລະບົບທີ່ຂຶ້ນກັບ cloud ໃນຂະນະທີ່ມີການປັບປຸງການຜະລິດຢ່າງໄວວາ.

ການຕິດຕັ້ງໜ່ວຍງານເຊັນເຊີແບບໄຮ້ສາຍຕາມແຖວຜະລິດ

ເຊັນເຊີແບບໄຮ້ສາຍໃນຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ ປັດຈຸບັນນີ້ໄດ້ແທນທີ່ 54% ຂອງລະບົບທີ່ໃຊ້ສາຍໃນການຕິດຕັ້ງໃໝ່, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດຈັດຕັ້ງຈຸດກວດກາໃໝ່ໄດ້ຢ່າງຍືດຫຍຸ່ນ. ໜ່ວຍງານທີ່ມີພະລັງງານຕົນເອງດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີການເກັບກໍາພະລັງງານ ຮັບປະກັນການດຳເນີນງານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການການບຳລຸງຮັກສາລົງ 75% ໃນໄລຍະຫ້າປີ.

ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດີ່ນ ແລະ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການໃຊ້ງານ

ຜູ້ຜະລິດທໍ່ກົມກຽວກຳລັງບັນລຸໄດ້ປະມານ 99.6% ຂອງເວລາໃນການໃຊ້ງານ ເນື່ອງຈາກເຕັກໂນໂລຊີການບຳລຸງຮັກສາອັນທັນສະໄໝ ທີ່ປະສົມປະສານກັນລະຫວ່າງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ເຊັນເຊີຕ່າງໆ ທີ່ຕິດຕັ້ງຢູ່ຕາມສະຖານທີ່ຕ່າງໆ ໃນໂຮງງານຂອງພວກເຂົາ. ລະບົບໃໝ່ນີ້ບໍ່ໄດ້ເປັນພຽງແຕ່ການຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາເມື່ອມັນເກີດຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກການສັ່ນ, ອຸນຫະພູມ ແລະ ການປ່ຽນແປງຂອງຄວາມດັນໃນສ່ວນຕ່າງໆ ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນແຖວການຜະລິດ. ມັນສາມາດຈັບເອົາບັນຫາກ່ອນທີ່ຈະກາຍເປັນບັນຫາໃຫຍ່, ໂດຍສະເພາະກັບຊິ້ນສ່ວນສຳຄັນເຊັ່ນ: ຫົວເຊື່ອມທີ່ມີການສວມສິ້ນ. ຕາມລາຍງານຂອງອຸດສາຫະກຳ MoldStud ປີ 2024 ທີ່ຜ່ານມາ, ບັນດາບໍລິສັດທີ່ນຳໃຊ້ລະບົບການຕິດຕາມແບບເຄື່ອນໄຫວນີ້ ໄດ້ລາຍງານວ່າມີການຢຸດເຊົາການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ຄາດຄິດຫຼຸດລົງປະມານ 1/3 ໃນເຄື່ອງຈັກຂະໜາດໃຫຍ່ຂອງພວກເຂົາ. ການແຈ້ງເຕືອນແບບເວລາຈິງຊ່ວຍໃຫ້ຈັບເອົາຮູບແບບທີ່ຜິດປົກກະຕິກ່ອນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາໃຫຍ່ຂຶ້ນ.

ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ສຳລັບການຄາດເດີ່ນບັນຫາການຂັດຂ້ອງຢ່າງຖືກຕ້ອງ

ເຄືອຂ່າຍປັນຍາທຽມທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຈາກຂໍ້ມູນການຜະລິດໃນອະດີດ ແລະ ຂໍ້ມູນສຸຂະພາບຂອງອຸປະກອນແບບເວລາຈິງ ສາມາດຄາດເດົາການຂາດເຂີນຂອງກະດານໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 45 ວັນກ່ອນເຖິງເວລາດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງ 91%. ຜູ້ຜະລິດທີ່ໃຊ້ແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ ໄດ້ເຫັນການຫຼຸດລົງ 40% ໃນການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການບໍາລຸງຮັກສາເກີດຂຶ້ນຢ່າງສຸດແທກ ນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 2022.

ກໍລະນີສຶກສາ: General Pipe ຫຼຸດລົງ 40% ໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍການບໍາລຸງຮັກສາ

General Pipe ໄດ້ນໍາໃຊ້ເວທີວິເຄາະຂໍ້ມູນຮູບແບບປະສົມ ທີ່ເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບຂອງການເຊື່ອມຈາກເຊັນເຊີ 86 ໜ່ວຍ ກັບຂໍ້ມູນຈາກເຄື່ອງ CNC. ການເຊື່ອມຕໍ່ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ດໍາເນີນງານສາມາດປັບຄືນໃໝ່ລູກກອກການຂຶ້ນຮູບກ່ອນທີ່ຄວາມເບີ່ງເບອນຈະເກີນມາດຕະຖານ ISO 4063, ເຮັດໃຫ້ເກີດການຫຼຸດລົງປະຈໍາປີ 40% ໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍການບໍາລຸງຮັກສາ.

ເວທີວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ອີງໃສ່ Cloud ສໍາລັບການຈັດການສະຖານທີ່ໃນຂອງແຜນການທົ່ວໂລກ

ແຜງຈໍສະຫຼຸບສູນກາງອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ຈັດການຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດການຜະລິດຫຼາຍກວ່າ 120 ຕົວໃນຫຼາຍໂຮງງານ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ອີງໃສ່ Cloud ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການລວບລວມຂໍ້ມູນແບບດ້ວຍມືລົງ 70% ແລະ ສະໜັບສະໜູນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງຄາດເດົາໃໝ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍອີງໃສ່ແນວໂນ້ມການປະຕິບັດງານທົ່ວໂລກ.

ການບູລະມະການອຸດສາຫະກໍາ 4.0 ແລະ ອະນາຄົດຂອງການຜະລິດທໍ່ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ

ການປະສົມປະສານຂອງ AI, IoT ແລະ ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ກໍາລັງປ່ຽນແປງການຜະລິດທໍ່ກົດ, ໂດຍຜູ້ຜະລິດຊັ້ນນໍາລາຍງານວ່າມີປະສິດທິພາບເພີ່ມຂຶ້ນ 25–30% ຜ່ານລະບົບອັດສະຈັງສະຫຼັກ (World Bank 2023). ໃນປີ 2025, 78% ຂອງຜູ້ຜະລິດທໍ່ອຸດສາຫະກໍາ ມີແຜນຈະນໍາໃຊ້ລະບົບ digital twin ເພື່ອການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງ ແລະ ການປັບຄ່າລ່ວງໜ້າສໍາລັບການເຊື່ອມ ແລະ ການໄຫຼຂອງວັດສະດຸ

ເຕັກໂນໂລຊີ Digital Twin ສໍາລັບການຈັດການແຖວທໍ່ກົດແບບເວລາຈິງ

Digital twins—ຮູບແບບດິຈິຕອນທີ່ຄັດລອກແຖວການຜະລິດທີ່ແທ້ຈິງ—ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດຈໍາລອງຈຸດທີ່ມີຄວາມເຄັ່ງຕຶງ ແລະ ປັບປຸງການຜະລິດໃຫ້ດີຂຶ້ນ. ລາຍງານ Smart Manufacturing ປີ 2023 ພົບວ່າ ເຕັກໂນໂລຊີນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຂອງເສຍດ້ານວັດສະດຸໄດ້ເຖິງ 18% ໃນການຜະລິດທໍ່ກົດປະລິມານສູງ

ຄວາມທ້າທາຍດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນທີ່ກໍາລັງເກີດຂຶ້ນໃນໂຮງງານທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ

ໃນຂະນະທີ່ການເຊື່ອມຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວ, ຜູ້ຜະລິດ 43% ລະບຸວ່າຄວາມປອດໄພດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງເຄືອຂ່າຍເປັນອຸປະສັກຫຼັກຕໍ່ການຮັບເອົາຢ່າງເຕັມທີ່ຂອງ Industry 4.0 (Ponemon Institute 2023). ການເຂົ້າລະຫັດຫຼາຍຊັ້ນກໍາລັງກາຍເປັນມາດຕະຖານເພື່ອປ້ອງກັນຂໍ້ມູນທີ່ອ່ອນໄຫວ, ລວມທັງຂະໜາດທໍ່ທີ່ເປັນຂອງຕົນເອງ ແລະ ຫຼັກການຂອງໂປຣແກຣມ CNC.

ມາດຕະຖານຂອງໂປຣໂຕຄອນ Industry 4.0 ໃນປີ 2025

ກຸ່ມອຸດສາຫະກໍາກໍາລັງສໍາເລັດມາດຕະຖານການສື່ສານສາກົນສໍາລັບເຄື່ອງຜະລິດທໍ່ກົມທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ IoT, ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນລະຫວ່າງລະບົບເກົ່າ ແລະ ພື້ນຖານຂໍ້ມູນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໃໝ່.

ຍຸດທະສາດ: ການນໍາໃຊ້ເວທີ Industry 4.0 ທີ່ບູລິມາດຢ່າງເປັນຂັ້ນຕອນ

ຜູ້ຜະລິດທີ່ບັນລຸ ROI ໄວທີ່ສຸດນຳໃຊ້ການຍົກລະດັບແບບມີໂມດູນ - ເລີ່ມຈາກການຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີໃໝ່ໃສ່ເຄື່ອງມ້ວນທໍ່ກົມທີ່ມີຢູ່ກ່ອນກ່ອນ, ກ່ອນທີ່ຈະກ້າວໄປສູ່ເສັ້ນການຂຶ້ນຮູບທີ່ຄວບຄຸມດ້ວຍ AI ທັງໝົດ. ການວິເຄາະໃໝ່ໆຢືນຢັນວ່າການບູລິມາດແບບມີຂັ້ນຕອນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການລົບກວນ ແລະ ສ້າງຄວາມຊໍານິຊໍານານໃຫ້ແກ່ແຮງງານຢ່າງຊ້າໆ.

AI ຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນໃຈໂດຍການຕິດຕາມປັດໄຈຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ຄວາມຫນາຂອງວັດສະດຸ ແລະ ຄຸນນະພາບການເຊື່ອມ ເຊິ່ງຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຂອງເສຍ

ເທັກໂນໂລຢີ CNC ຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ປະສິດທິພາບໃນການຂຶ້ນຮູບ ແລະ ງໍທໍ່ ໂດຍຫຼຸດຜ່ອນການປັບຕົວດ້ວຍມື ແລະ ພັດທະນາຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການຜະລິດ

ເຄື່ອງຈັກທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ IoT ຊ່ວຍປັບປຸງການຕິດຕາມຈຸດສຳຄັນຕ່າງໆ ໃນເວລາຈິງ ແລະ ສ້າງຄວາມມອງເຫັນທີ່ເປັນເອກະພາບ ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການປະສານງານ ແລະ ຄວາມໄວໃນການຕອບສະໜອງ

ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາໄດ້ນຳໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອຄາດເດົາການຂັດຂ້ອງລ່ວງໜ້າ ເຊິ່ງຊ່ວຍເພີ່ມເວລາໃນການດຳເນີນງານ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການລະງັບການຜະລິດທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ

ອຸດສາຫະກຳ 4.0 ນຳເອົາ AI, IoT ແລະ ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ (big data) ມາບູລະລຸງເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບ ໂດຍມີການວາງແຜນນຳໃຊ້ລະບົບ digital twin ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຕິດຕາມ ແລະ ການປັບຕົວ