ແນວໂນ້ມຂອງອຸປະກອນດັດແບບ 2025

ການຜະສານປັນຍາປະດິດ ແລະ CNC ກໍາລັງປ່ຽນແປງອຸປະກອນດັດງໍຂະໜາດໃຫຍ່

ວິທີທີ່ CNC ແລະ ປັນຍາປະດິດ ກໍາລັງປ່ຽນແປງຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການດັດງໍ

ທັນສະໄຫມ ອຸປະກອນດັດງໍຂະໜາດໃຫຍ່ ດຳເນີນການໄດ້ຄວາມຖືກຕ້ອງດ້ານມຸມ ±0.01° ຜ່ານລະບົບ CNC (Computer Numerical Control) ທີ່ເພີ່ມຂີດຄວາມສາມາດດ້ວຍ AI. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ວິເຄາະຂໍ້ມູນການດັດງໍໃນອະດີດເພື່ອຄາດເດົາການດີດຕົວຂອງວັດສະດຸ ແລະ ປັບປຸງເສັ້ນທາງເຄື່ອງມືໃນທັນທີ, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຜິດພາດດ້ານຮູບຮ່າງລົງ 23% ໃນການທົດສອບຊິ້ນສ່ວນຍານອາວະກາດ (Ponemon 2023).

ອັລກະຈິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ ທີ່ຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມຸມການດັດງໍ

ເຄືອຂ່າຍປັນຍາປະດິດທີ່ປັບຕົວເອງໄດ້ຊ່ວຍຊົດເຊີຍການສວມໃຊ້ເຄື່ອງມື ແລະ ການເຄື່ອນທີ່ຂອງອຸນຫະພູມໃນຂະນະການດຳເນີນງານ. ຜູ້ສະໜອງດ້ານລົດຈຳນວນໜຶ່ງລາຍງານວ່າ ອັດຕາຜົນຜະລິດໃນຄັ້ງທຳອິດດີຂຶ້ນ 17% ຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ຮູບແບບ ML ທີ່ປັບຕົວໄດ້ ເຊິ່ງປັບປຸງລຳດັບການງໍໃຫ້ຖືກຕ້ອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ການຄວບຄຸມ CNC ດ້ວຍ AI ໃນການງໍທໍລະດັບອຸດສາຫະກໍາລົດ

ຜູ້ຜະລິດລົດນຳພາຄົນໜຶ່ງຫຼຸດອັດຕາຂອງເສຍລົງ 34% ໂດຍໃຊ້ລະບົບ AI ທີ່ມີການນຳທາງດ້ວຍກ້ອງ ສຳລັບການງໍທໍໂຄງລ່າງ. ເຕັກໂນໂລຊີດັ່ງກ່າວປັບແຮງຈັບຢ່າງອິດສະຫຼະ ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄວາມໜາຂອງວັດສະດຸ ທີ່ຖືກກວດພົບຜ່ານການສະແກນດ້ວຍເລເຊີໃນແຖວ.

ການວິເຄາະແນວໂນ້ມ: ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງລະບົບການງໍທີ່ຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ ໃນປີ 2025

ໃນປີ 2025, ລະບົບເຄື່ອງງໍອຸດສາຫະກໍາຫຼາຍກວ່າ 65% ຈະມີຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ, ເຊິ່ງຖືກຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຄວາມຕ້ອງການໃນການຂຶ້ນຮູບໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ແມ່ພິມ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມຂະຫຍາຍ (reinforcement learning) ເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຂົ້າໃຈຮູບຮ່າງທີ່ສັບຊ້ອນພາຍໃນໜ້ອຍກວ່າ 50 ຄັ້ງ - ເມື່ອທຽບກັບຫຼາຍກວ່າ 500 ຄັ້ງ ໃນການຂຽນໂປຣແກຣມແບບດັ້ງເດີມ.

ຄວາມທ້າທາຍໃນການປັບມາດຕະຖານຮູບແບບ AI ຢ່າງທົ່ວເຖິງຍີ່ຫໍ້ເຄື່ອງງໍຂະໜາດໃຫຍ່

ການແຍກຕ່າງກັນຂອງໂປຣໂທຄອນຂໍ້ມູນລະຫວ່າງຜູ້ຜະລິດສ້າງອຸປະສັກໃນການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ. ໃນຂະນະທີ່ມາດຕະຖານ ISO 13399-2 ມາດຕະຖານການຈຳແນກເຄື່ອງມື, ບໍ່ມີບອກການໃດໜຶ່ງທີ່ເປັນສາກົນສຳລັບການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການລະຫວ່າງພາສະດີ AI ທີ່ແຂ່ງຂັນກັນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການຮັບເອົາໂດຍອຸດສາຫະກໍາຊ້າລົງ 12-18 ເດືອນ.

ການເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດ ແລະ ຫຸ່ນຍົນການຂັບຂີ່ປະສິດທິພາບໃນອຸປະກອນງໍເບື້ອງໃຫຍ່

ການຜະສົມຜະສານຂອງການເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດ ແລະ ຫຸ່ນຍົນໃນ ອຸປະກອນດັດງໍຂະໜາດໃຫຍ່ ກຳລັງປ່ຽນແປງຂະບວນການຜະລິດ, ໂດຍສະເພາະໃນການຜະລິດຊີ້ນແຜ່ນໂລຫະ.

ຜົນກະທົບຂອງການເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດຕໍ່ປະສິດທິພາບແຮງງານໃນການຜະລິດຊີ້ນແຜ່ນໂລຫະ

ປະມານ 89 ເປີເຊັນຂອງວຽກງານທີ່ຊ້ຳເດີມເຊັ່ນ: ການຍ້າຍວັດສະດຸ ແລະ ການປັບມື້ຄວບຄຸມ ປັດຈຸບັນຖືກເຮັດໂດຍເຄື່ອງຈັກແທນທີ່ຈະເປັນຄົນ, ຕາມລາຍງານຫຼ້າສຸດປີ 2024 ກ່ຽວກັບການບິດພິມຕາມລະບົບອັດຕະໂນມັດ. ຄວາມມີສ່ວນຮ່ວມຂອງຄົນຫຼຸດລົງປະມານ 60% ໃນຂະບວນການບິດທັງໝົດເມື່ອມີການຕິດຕັ້ງລະບົບເຫຼົ່ານີ້. ສິ່ງນີ້ໝາຍເຖິງຫຍັງຕໍ່ພະນັກງານທີ່ເຮັດວຽກຈິງ? ມັນຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາມີເວລາໄປເຮັດສິ່ງທີ່ພວກເຂົາເກັ່ງກ່ວາ - ການກວດກາຄຸນນະພາບ ແລະ ການປັບປຸງສິ່ງຕ່າງໆໃຫ້ດີຂຶ້ນ. ເອົາຕົວຢ່າງຈາກໂຮງງານຜະລິດລົດ, ພວກເຂົາເຫັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານແຮງງານຫຼຸດລົງເກືອບເຄິ່ງໜຶ່ງຫຼັງຈາກຕິດຕັ້ງເຄື່ອງບິດອັດຕະໂນມັດແລ້ວ. ນີ້ກໍເຂົ້າໃຈໄດ້, ເນື່ອງຈາກຫຸ່ນຍົນສາມາດເຮັດວຽກຕໍ່ເນື່ອງໂດຍບໍ່ຕ້ອງພັກ ຫຼື ດື່ມกาแฟ.

ການບູລະນະການຫຸ່ນຍົນໃນຂະບວນການບິດຫຼາຍແກນ ສຳລັບຮູບຮ່າງທີ່ສັບຊ້ອນ

ແຂນຫຸ່ນຍົນຫົກແກນທີ່ຕິດຕັ້ງລະບົບມື້ຄື້ນສາມາດບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມຸມງໍໃນຊິ້ນສ່ວນທໍ່ໄດ້ ±0.1°—ເຊິ່ງສຳຄັນຫຼາຍສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກຳການບິນ. ຕາມລາຍງານການອັດຕະໂນມັດດ້ານແຜ່ນໂລຫະປີ 2024, ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປັບຮູບພົ້ນ 15 ແກນພາຍໃນ 90 ວິນາທີ, ເມື່ອທຽບກັບການເຮັດດ້ວຍມືທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າ 45 ນາທີ.

ຂົດແຍ້ງຂອງອຸດສາຫະກຳ: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເບື້ອງຕົ້ນສູງ ପ୍ରତି ຜົນຕອບແທນໃນໄລຍະຍາວໃນເຊວການງໍອັດຕະໂນມັດ

ເຖິງແມ່ນວ່າເຊວການງໍອັດຕະໂນມັດຈະຕ້ອງການການລົງທຶນເບື້ອງຕົ້ນທີ່ສູງຂຶ້ນ 2–3 ເທົ່າຂອງການຕັ້ງຄ່າແບບດ້ວຍມື, ແຕ່ພວກມັນກໍ່ສາມາດສ້າງຜົນຜະລິດໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ 34% ໃນໄລຍະ 5 ປີ. ຜູ້ນຳໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກຳຜະລິດລະບົບໄອຍະພາບໄດ້ບັນລຸຜົນຕອບແທນຢ່າງຄົບຖ້ວນພາຍໃນ 18 ເດືອນ ໂດຍຜ່ານການຫຼຸດຜ່ອນຂອງເສຍ (–27%) ແລະ ການປະຢັດພະລັງງານຈາກເສັ້ນທາງເຄື່ອງມືທີ່ຖືກເພີ່ມປະສິດທິພາບ.

ການດິຈິຕອລໄລຊ໌ແລະການຜະລິດອັດສະຈັກໃນອຸປະກອນງໍຂະໜາດໃຫຍ່

ເຄື່ອງງໍທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ IoT ພ້ອມກັບການຕິດຕາມປະສິດທິພາບແບບເວລາຈິງ

ເຄື່ອງດັດແຂນໃຫຍ່ທີ່ທັນສະໄໝໃນປັດຈຸບັນມາພ້ອມກັບເຊັນເຊີ IoT ທີ່ຕິດຕາມກວດກາກຳລັງທີ່ຖືກນຳໃຊ້ ແລະ ລະດັບຄວາມເຄັ່ງຕຶງຂອງວັດສະດຸ, ແລະ ສົ່ງຂໍ້ມູນປັບປຸງທຸກໆປະມານ 200 ມິນລິວິນາທີ. ການຕອບສະໜອງທັນທີຈາກເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ດຳເນີນງານສາມາດປັບປຸງຂະບວນການໄດ້ໃນຂະນະທີ່ຂະບວນການຍັງກຳລັງເກີດຂຶ້ນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນວັດສະດຸທີ່ສູນເສຍໄປຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ບາງການສຶກສາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການຫຼຸດຜ່ອນຂອງເສຍສາມາດບັນລຸໄດ້ປະມານ 18% ໃນຂະນະການຜະລິດຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຕາມການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Ponemon ຈາກປີກາຍ. ຜູ້ຜະລິດຊື່ໃຫຍ່ໆໄດ້ເລີ່ມເຊື່ອມຕໍ່ເຄືອຂ່າຍເຊັນເຊີເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າກັບລະບົບ SCADA ທີ່ມີຢູ່ຂອງພວກເຂົາ ເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດວິເຄາະປະສິດທິພາບໃນທຸກໆໂຮງງານ. ການເຊື່ອມຕໍ່ນີ້ສ້າງໂອກາດໃນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນທຸກຂັ້ນຕອນຂອງຂະບວນການດັດ, ເຮັດໃຫ້ໂຮງງານມີຄວາມສະຫຼາດຂຶ້ນໃນການຈັດການວັດສະດຸໃນແຕ່ລະມື້.

ເຕັກໂນໂລຊີ Digital Twin ສຳລັບການຈຳລອງແບບດິຈິຕອນຂອງຂະບວນການດັດ

ໂດຍໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີ CAD/CAM ລ້າສຸດ ໃຫ້ວິສະວະກອນມີຄວາມສາມາດໃນການທົດສອບຮູບແບບການງໍເຂົ້າຮູບແບບ 3D ໃນແບບຈຳລອງ ກ່ອນທີ່ຈະມີການງໍໂລຫະຈິງ. ເຄື່ອງມືຈຳລອງເຫຼົ່ານີ້ຈະພິຈາລະນາປັດໄຈຕ່າງໆ ປະມານ 100 ຢ່າງ ໃນຂະນະດຳເນີນການ ເຊັ່ນ: ວັດສະດຸເດີ້ນກັບຄືນຈັກໜ້ອຍຫຼັງຈາກຖືກງໍ ແລະ ເຄື່ອງມືເສື່ອມສະພາບໄປຕາມເວລາ. ຜົນໄດ້ຮັບ? ຜູ້ຜະລິດລາຍງານວ່າ ອັດຕາຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການງໍ ໄດ້ຢູ່ໃກ້ກັບ 99,7% ໃນການຜະລິດໂຕຖັງລົດ. ໜຶ່ງໃນຜູ້ຜະລິດລົດໃຫຍ່ ໄດ້ດຳເນີນການທົດສອບໃນໄລຍະມານີ້ ແລະ ພົບເຫັນສິ່ງໜຶ່ງທີ່ໜ້າປະຫລາດໃຈ ເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການພັດທນາໂປຣໂທຕີບ ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ຈາກເຄີຍໃຊ້ເວລາປະມານສອງເດືອນ ລົງເຫຼືອພຽງປະມານໜຶ່ງອາທິດ. ຄວາມໄວຂອງການນີ້ ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຕະຫຼາດທີ່ແຂ່ງຂັນ ໂດຍທີ່ເວລາມີຄ່າເທົ່າກັບເງິນ.

ການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ ໂດຍຜ່ານເວທີການວິເຄາະທີ່ຖືກບູລິມະສິດ

ຕອນນີ້, ຜູ້ຄວບຄຸມການດັດແປງລວບລວມຂໍ້ມູນການດຳເນີນງານເຂົ້າໃນ​ຈໍສະແດງຜົນສູນກາງ ເຊິ່ງຕິດຕາມ OEE (ປະສິດທິພາບອຸປະກອນໂດຍລວມ), ແລະ ສຳຫຼວດປັດໄຈຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມຂອງເຄື່ອງມື ກັບຄວາມຖືກຕ້ອງດ້ານມິຕິ. ຜູ້ສະໜອງດ້ານອາວະກາດຄົນໜຶ່ງໄດ້ປັບປຸງຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການດັດແປງຂຶ້ນ 23% ໂດຍການໃຊ້ແບບຈຳລອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ເຊິ່ງປຽບທຽບການວັດແທກແຮງບິດໃນເວລາຈິງ ກັບມາດຖານຄຸນນະພາບໃນອະດີດ.

ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາໄດ້ ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແລະ ເຄືອຂ່າຍເຊັນເຊີ ໃນອຸປະກອນການດັດແປງຂະໜາດໃຫຍ່

ເຊັນເຊີການສັ່ນສະເທືອນ ແລະ ເຊັນເຊີທີ່ຕິດຕາມກວດກາຄວາມດັນໄຮໂດຼລິກ ສົ່ງຂໍ້ມູນການວັດແທກໄປຍັງລະບົບ AI ທີ່ມີສະຕິປັນຍາຊົນ ເຊິ່ງສາມາດຈັບສັນຍານຂອງການເບຍ້ຫຼືການບໍ່ຖືກຕ້ອງຂອງລູກສູບໄດ້ກ່ອນເວລາທີ່ອຸປະກອນຈະເກີດຂໍ້ຜິດພາດເຖິງ 38 ຊົ່ວໂມງ. ລະບົບເຄືອຂ່າຍປັນຍາປະດິດປະດອງນີ້ ສຶກສາການສວມໃຊ້ຂອງຊິ້ນສ່ວນໃນໄລຍະປະມານ 15,000 ວົງຈອນການດັດງໍ ເຮັດໃຫ້ທີມງານບຳລຸງຮັກສາຮູ້ຢ່າງແນ່ນອນວ່າເວລາໃດຄວນປ່ຽນຊິ້ນສ່ວນ ໃນຂະນະທີ່ອຸປະກອນຍັງຢູ່ໃນສະຖານະຖືກປິດເພື່ອການກວດກາຕາມປົກກະຕິ. ຕາມການຄົ້ນຄວ້າຈາກ Ponemon ໃນປີ 2023, ໂຮງງານທີ່ນຳໃຊ້ວິທີການນີ້ ໄດ້ພົບເຫັນການຫຼຸດລົງປະມານ 24 ເປີເຊັນ ໃນການຂັດຂ້ອງທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ. ໂຮງງານບາງແຫ່ງເຖິງກັບບັນລຸຜົນງານທີ່ດີເດັ່ນເຊັ່ນ: ເວລາດຳເນີນງານ 98.1% ເນື່ອງຈາກການວາງແຜນທີ່ດີຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ຄາດເດົາໄດ້ເຫຼົ່ານີ້.

ຄວາມຍືນຍົງ ແລະ ປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານໃນອຸປະກອນດັດງໍຂະໜາດໃຫຍ່ຮຸ່ນຕໍ່ໄປ

ການຫັນໄປໃຊ້ລະບົບໄຮໂດຼລິກ-ໄຟຟ້າແບບຮ່ວມ (hybrid) ເພື່ອຫຼຸດການໃຊ້ພະລັງງານ

ຜູ້ຜະລິດກໍາລັງນໍາໃຊ້ລະບົບໄຮໂດຼລິກ-ໄຟຟ້າລວມທີ່ຈັບຄູ່ພະລັງງານໄຮໂດຼລິກກັບການຄວບຄຸມໄຟຟ້າຢ່າງແນ່ນອນ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍຫຼຸດການໃຊ້ພະລັງງານລົງ 30–40% ຜ່ານການປັບຄວາມດັນຢ່າງສະຫຼາດ, ຂຈັດການສູນເສຍພະລັງງານໃນຂະນະທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ງານ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຜົນຜະລິດຂອງແຮງບິດສູງສຸດ (Jeelix 2024).

ຫຼັກການການອອກແບບທີ່ເປັນມິດຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມໃນອຸປະກອນດັດແບບໃຫຍ່ຮຸ່ນຕໍ່ໄປ

ຜູ້ພັດທະນາຊັ້ນນໍາໃນປັດຈຸບັນໃຫ້ຄວາມສໍາຄັນກັບມາດຖານດ້ານຄວາມຍືນຍົງສາມດ້ານ:

• ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງອົງປະກອບແບບມົດູລາ ທີ່ເຮັດໃຫ້ສາມາດນໍາກັບມາໃຊ້ໃໝ່ໄດ້ເຖິງ 85%
• ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຕັດແຜ່ນໂລຫະ ເພື່ອຫຼຸດຂີ້ເຫຍື້ອແຜ່ນໂລຫະລົງ 18–22%
• ລະບົບການກູ້ຄືນຄວາມຮ້ອນທີ່ຖືກຜະສົມ ເຊິ່ງຈະເກັບກໍາຄວາມຮ້ອນຂອງຂະບວນການໄດ້ເຖິງ 65% ເພື່ອນໍາມາໃຊ້ຄືນ

ຄຸນສົມບັດການອອກແບບທີ່ເປັນມິດຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມເຫຼົ່ານີ້ສະໜັບສະໜູນເປົ້າໝາຍດ້ານເສດຖະກິດແບບວົງຈອນ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຖອດຖອຍດ້ານປະສິດທິພາບ, ແລະຮັກສາຄວາມໄວໃນການຜະລິດໄວ້ເກີນ 120 ຄັ້ງຕໍ່ນາທີໃນການນໍາໃຊ້ດ້ານອຸດສາຫະກໍາລົດຍົນ.

ການກົດດັນດ້ານກົດໝາຍທີ່ເຮັດໃຫ້ການຮັບເອົາການຜະລິດທີ່ເປັນມິດຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມໃນເຕັກໂນໂລຊີການດັດເພີ່ມຂຶ້ນ

ຂໍ້ກຳນົດດ້ານ ESG (ສິ່ງແວດລ້ອມ, ສັງຄົມ ແລະ ການບໍລິຫານ) ທີ່ເຂັ້ມງວດກຳລັງນຳພາໃຫ້ 73% ຂອງການຍົກລະດັບອຸປະກອນດັດງໍ້ທົ່ວໂລກ. ຄຳສັ່ງຊີ້ນຳດ້ານການລາຍງານຄວາມຍືນຍົງຂອງບໍລິສັດ (CSRD) ຂອງ EU ຕ້ອງການເອກະສານໃນລະດັບຊິ້ນສ່ວນກ່ຽວກັບການໃຊ້ພະລັງງານໃນຂະບວນການດັດງໍ້. ການສຳຫຼວດອຸດສາຫະກຳປີ 2024 ພົບວ່າ 61% ຂອງໂຮງງານໄດ້ເລັ່ງການນຳໃຊ້ເຄື່ອງດັດງໍ້ໄຟຟ້າເພື່ອຕອບສະໜອງມາດຕະຖານການຮັບຜິດຊອບດ້ານກາກບອນ.