រ៉ូបូតដែលធ្វើការដោយការដឹកជញ្ជូនម៉ាតិកាល

ການພັດທະນາຂອງໂຣບອດຄວາມແປ່ງໃນສະຫະລັກອຸຕสาຫະກຳ

ຈາກການເຮັດມືຖືກແປງເປັນຄວາມແນ້ງໜ້າອัດຕโนມັດ

ຄວາມເປັນມາຂອງການຈັດການສິນຄ້າໄດ້ເຫັນການປ່ຽນແປງທີ່ສະຫງົບຈາກວິທີ່ມື້ມືເປັນພື້ນຖານ ເຂົ້າຫາການນຳເຂົ້າລະບົບໂຣບອດທີ່ສູງສຸດ. ກ່ອນໜ້ານີ້, ຕຳຫຼວດທີ່ມີການຍັງແລະນຳສິນຄ້າຕ້ອງກັບການຮ່ວມມືຂອງມະນຸດ, ທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການເຮັດທີ່ເສຍຄ້າຍ ເຊິ່ງຍັງມີຄວາມຜິດພາດຫຼາຍ. ການມາຂອງລະບົບອຸດมະທຳໄດ້ເປັນການເຂົ້າຫາໃຫ້ມີໂຣບອດທີ່ຄົບຖ້ວນໃນການຈັດການສິນຄ້າ. ລາຍງານຂອງອຸດສາຫະກຳໄດ້ແຈ້ງວ່າລະບົບອຸດມະທຳໄດ້ເພີ່ມຄວາມມີຄວາມສຳເລັດຫຼາຍ, ອີງຕາມການເບິ່ງເຫັນ 30% ຂອງຄວາມຜິດພາດທີ່ລົງກວ່າການຈັດການມື້ມື. ອີງຕາມນີ້, ເຫຼົ່າໂຣບອດຍັງມີສ່ວນຮ່ວມຫຼາຍໃນການເພີ່ມຄວາມມີຄວາມສຳເລັດຂອງມະນຸດໂດຍການລົບລົ້ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ມີການຮ່ວມມືຂອງມະນຸດ ແລະກາຍເລີ່ມເວລາທີ່ສູญເສຍໃນການເຮັດທີ່ສົນຄົນ. ການປ່ຽນແປງນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມໜ້າສົນໃຈຂອງການຈັດການສິນຄ້າ ເຊິ່ງຍັງເພີ່ມຄວາມສຳເລັດຂອງການເຮັດວຽກທັງໝົດ, ເຫຼົ່າອຸດສາຫະກຳໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍ.

ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຊ່ວງທີ່ແລະອຸດສາຫະກຳທີ່ຮັບເຂົ້າ

ตลาดสำหรับหุ่นยนต์จัดการวัสดุมีแนวโน้มที่จะเติบโตอย่างมาก ตามที่ปรากฏในรายงานตลาดล่าสุด เช่น จาก MarketsandMarkets พวกเขาคาดการณ์อัตราการเติบโตเฉลี่ยรายปีที่ 10% ตั้งแต่ปี 2023 ถึง 2028 โดยได้รับแรงผลักดันจากการยอมรับที่เพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรมหลัก เช่น อุตสาหกรรมรถยนต์ การขนส่ง และการผลิต อุตสาหกรรมเหล่านี้เป็นผู้นำในการรวมโซลูชันหุ่นยนต์ เน้นการใช้อัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการแข่งขัน บริษัทต่างๆ กำลังเพิ่มการลงทุนในเทคโนโลยีหุ่นยนต์ โดยเห็นคุณค่าของมันในการปรับปรุงกระบวนการทำงานและรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน การลงทุนขนาดใหญ่ในหุ่นยนต์แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มของอุตสาหกรรมที่หันมาให้ความสำคัญกับนวัตกรรมเพื่อการเติบโตอย่างยั่งยืน โดยการใช้หุ่นยนต์จัดการวัสดุ ธุรกิจสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการดำเนินงานลดต้นทุน และทันสมัยระบบห่วงโซ่อุปทานเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป

แอปพลิเคชันหลักที่ปฏิวัติวงการจัดการวัสดุ

ການຜະລິດອຸປະກອນລົດ: ການແຫ່ງແລະການຊືມ

ໃນອุຕสาหกรรมການຜະລິດອຸປະກອນລົດ, ການເຂົ້າມາຂອງໂຣບອດທີ່ໃຊ້ໃນການແຫ່ງໄດ້ພັດທະນາຄວາມສຳເລັດແລະຄຸณິດຖານຂອງເສັ້ນຜົນງານຊືມໃຫ້ດີຂຶ້ນຫຼາຍ. ທີ່ມີການປະສົມປະສານໂຣບອດເຫຼົ່ານີ້, ຜູ້ຜະລິດສາມາດລົບລົ້ມເວລາວົງຈັກໄດ້ຫຼາຍ ເນື່ອງຈາກການເພີ່ມຄວາມແນວນຂອງການແຫ່ງ, ທີ່ເປັນສິ່ງທີ່ສຳຄັນສຳລັບຄວາມປອດໄພແລະຄວາມແຮງແຂງຂອງລົດ. ອີງຕາມການສຶກສາຂອງໝໍການຜະລິດອຸປະກອນລົດທີ່ສຳຄັນ, ການປະຕິບັດໂຣບອດທີ່ໃຊ້ໃນການແຫ່ງໄດ້ເພີ່ມຄວາມສຳເລັດຂອງການຜະລິດຂຶ້ນ 30%, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສຳເລັດທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້ດ້ວຍເทັກນົອລົກນີ້. ຕື່ມາ, ການແຫ່ງໂດຍໃຊ້ເສັ້ນແຫວງແມັດໄດ້ເປັນຜູ້ທີ່ມີຄວາມສຳຄັນໃນການພັດທະນາເສັ້ນຜົນງານຜະລິດ. ໂດຍການແຫ່ງໂດຍໃຊ້ເສັ້ນແຫວງແມັດ, ມັນສາມາດແຫ່ງໄດ້ແນວນແລະມີຄວາມແນວນຫຼາຍກວ່າການແຫ່ງທີ່ເກົ່າ, ບໍ່ເທົ່າໃດເພີ່ມຄວາມສຳເລັດຂອງການຊືມແລະຄຸນິດຖານຂອງສິນຄ້າ.

ການຈັດການອຸປະກອນອົບເຕີກັນແລະເซມິຄອນ

🤖 ທຳນຽມເຄື່ອງແຮງທີ່ມີຄວາມປະສົບປະສາຍໄດ້ເປັນຕົວເລືອກທີ່ຫຼາຍກວ່າໃນການຈັດການສ່ວນປະກອບອິเลັກໂຕຣນິກສ์ແລະຊີ່ມເຄື່ອງ. เຄື່ອງແຮງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຈັດການວັດຖຸທີ່ຍາກເສຍໄດ້ດ້ວຍຄວາມປະສົບປະສາຍ, ເພີ່ມຂຶ້ນການລົດລົງອັตราຂອງຜິດພາດ. ຕົວຢ່າງ, ການອຸດมະທານໃນການຜະລິດຊີ່ມເຄື່ອງໄດ້ລົດລົງອັตราຂອງຜິດພາດຫາຍກວ່າ 50%, ເນື່ອງຈາກສະໜາຄາງໄດ້ພິ__).

ຫົວລໍການແລະອຸດມະທານສາງຄ້າ

រូបូតដែលប្រើសម្រាប់ការจ្រប់ចិញ្ចឹមទ្រព្យបានផ្លាស់ប្តូរការធ្វើការរបស់ឡុកស៊ីស និងអាជីវកម្មទីប្រជុំទីក្រុងដោយការធ្វើអោយមានលក្ខណៈស្ថិតិភាពខ្លាំង នៃការគ្រប់គ្រងស្តុក និងការបំពេញការបញ្ជាក់។ នៅក្នុងទីប្រជុំទីក្រុងសម័យថ្មី រូបូតទាំងនេះត្រូវបានផ្ដល់ការងារដើម្បីរៀបចំស្តុក និងការประมวลលទ្ធភាពយ៉ាងឆាប់ប្រហែល ដែលនាំឱ្យមានការសំណើរពេលវេលា និងសម្រាប់ការធ្វើការមានសម្រាប់ស្ថិតិភាពខ្លាំង។ របាយការណ៍មួយនៃឧស្សាហកម្មថ្មីបានបញ្ជាក់ថាការប្រុងប្រយ័ត្នការងារឡុកស៊ីសបានបន្ថយចំនួនប្រចាំថ្ងៃ 20% ដែលត្រូវបានផ្ដល់ឱ្យដោយការប្រើប្រាស់រូបូត។ បន្ថែមទៀត រូបូតបង្កើនការត្រឹមត្រូវនៃស្តុក និងសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងស្ថិតិភាពខ្លាំង ដែលជាអ្វីដែលសំខាន់សម្រាប់ការរក្សាទុកជួរផ្ទៃផ្សេងៗគ្នានៃការផ្គត់ផ្គង់។ ដោយការស្វែងរកការធ្វើការទាំងនេះ ក្រុមហ៊ុនអាចធ្វើឱ្យមានទិន្នន័យស្តុកមួយចំនួនស្មើគ្នានិងពេលវេលាចូលចិត្តយ៉ាងឆាប់ប្រហែល ដែលនាំឱ្យមានការធ្វើការទីប្រជុំទីក្រុងសម្រាប់ស្ថិតិភាពខ្លាំង។

ទំនាក់ទំនងបច្ចេកទេសថ្មីៗដែលបង្កើនសមត្ថភាពរបស់រូបូត

ການເຊື່ອມໂຍງ AI ແລະ Machine Learning

ສາຍຄິດເຊື່ອ (AI) ແລະການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ປ່ຽນແປງວຽກງານຂອງໂຣບອດຢ່າງມີຄວາມສັກສິດຫຼາຍ, ຕົວເລືອກໃນການຕັດສິນໃຈ. AI ໃຫ້ໂຣບອດສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ທັນທີ່ຕາມຂໍ້ມູນທີ່ຮັບເຂົ້າ, ຄວາມສັກສິດຂອງວຽກງານໄດ້ຖືກເພີ່ມຂຶ້ນໃນອຸດຳ໗ຕ່າງໆ. Machine learning ອີງຕາມການຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມສັກສິດທີ່ຜ່ານມາ, ສຳຄັນໃນການປ້ອງກັນຂໍ້ຜິດພາດແລະການແນະນຳການແກ້ໄຂ. ຕົວຢ່າງ, ໂຣບອດທີ່ມີ AI ສາມາດແນະນຳຂໍ້ຜິດພາດທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນກ່ອນ, ເຮັດໃຫ້ມີເວລາຫຼຸດລົງແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການແກ້ໄຂ. ໃນອັນນີ້, ພວກເຮົາສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າ AI ແລະ machine learning ຈະມີบทบาทຫຼາຍຂຶ້ນໃນການພັດທະນາໂຣບອດທີ່ດູແລວັດຖຸ, ເປັນສ່ວນໜຶ່ງໃນການອຟເຕີມລົງໃນລົງທຶນທີ່ສັບສົ່ງຫຼືເພີ່ມຄວາມສັກສິດໃນການເຫຼົ້າທີ່ອັດຕະໂນົມ.

ການພັດທະນາລະບົບແຫຼວແລະການຕັດ

ການພັດທະນາໃນລະບົບແຈ້ມແລະຕັດໂດຍເສີນແຫວງໄດ້ເພີ່ມຄວາມຜົນປະໂຫຍດໃນອุດິດທີ່ຕ້ອງການການຜົນิตທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ. ລະບົບແຈ້ມໂດຍເສີນແຫວງສະໜັບສະໜູນມີຄວາມຊ່ວງແລະຖືກຕ້ອງກວ່າວິທີ້ເກົ່າ, ເຊິ່ງເພີ່ມالمع준ການຜົນิต. ຕົວຢ່າງ, ອຸດິດຫຼາຍທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງຕັດໂດຍເສີນແຫວງລາຍງານວ່າມີຄວາມມັນຄ່າຂຶ້ນແລະລົບຄ້າງຄ້ອຍ. ຕົວຢ່າງທີ່ສຳຄັນແມ່ນອຸດິດລົດ, ໄດ້ແຈ້ມໂດຍເສີນແຫວງເປັນການຮວມແລະປະສົມອົງປະກອບທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ລົດມີຄວາມແຂງແລະໝາຍຄ່າ. ການສາມາດຕັດແລະແຈ້ມທີ່ໜ້ອຍໆໂດຍບໍ່ຕ້ອງປ່ຽນອຸປະກອນກໍ່ເປັນການລົບຄ້າງຄ້ອຍຄ່າ用ງານແລະການສູญເສຍຂອງເສັ້ນສາມາດ. ການພັດທະນາເຫຼົ່ານີ້ສະແດງວ່າເປັນເຫດຜົນວ່າເຄື່ອງຕັດໂດຍເສີນແຫວງເປັນສິ່ງທີ່ຕ້ອງການໃນການໃຊ້ງານອຸດິດທີ່ຕ້ອງການຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ.

ການກ້າວຜ່ານການລົບຄ້າງຄ້ອຍການລົງທຶນຕົ້ນ

ເມື່ອການພິຈາລະນາການປະສົບປະຊາງວັດຖຸໂຣບອດ ມີຫຼາຍຄົນບໍລິສັດທີ່ຕ້ອງໜ້າກັບອຸປືນໃຫຍ່ຂອງຄ່າ用ເລີ່ມຕົ້ນສູງ. ຄ່າใช້ຈ່າຍເຫຼົ່ານີ້ສາມາດແນວໄປບໍ່ພຽງແຕ່ການຊື້ໂຣບອດເອງແຕ່ຍັງຄືກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ມີສຳພັນກັບການປ່ຽນແປງສ່ວນປະກອບ, ການສຶກສາ, ແລະການປະສົບປະຊາງເຂົ້າໃນລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ເວລາທີ່ມີຫຼາຍສະຖານທີ່ທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານີ້:

1. ການເງິນ : ບໍລິສັດສາມາດສົ່ງຄົ້ນຫາລົງທຶນທີ່ຕ່າງກັນ, ເຊັ່ນການລົງທຶນຫຼືການປະສົບປະຊາງກັບບໍລິສັດໂຣບອດ, ທີ່ສາມາດເຫຼົ່າໃຫ້ມີຄຳແນະນຳທີ່ສະເໜີກວ່າ.
2. ການຊຸກຍູ້ຂອງລັດຖະບານ : ລັດຖະບານຫຼາຍສ່ວນມີການສົ່ງເສີມລົງທຶນທີ່ມີສຳພັນກັບການອຸດมະສາດແລະເทັກນິໂຄລົງທີ່ສູງ. ການສົ່ງເສີມເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເປັນຫົວໜ້າໃຫ້ກັບການເຫຼົ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.
3. ການສຶກສາກໍລະນີ : ຄຸມຄະນະການຂອງບໍລິສັດທີ່ໄດ້ຊະນະຫຼັງຈາກການເປັນຕົວແปรກ້າຍໃຫ້ເຫັນ. ຕົວຢ່າງ, ບໍລິສັດທີ່ໄດ້ລົງທຶນໃນໂຣບອດທີ່ໃຊ້ງານວັດຖຸ ໄດ້ຮັບຄືນຄ່າການລົງທຶນຕຳເນີນໃນເວລາຫຼັງຈາກການເພີ່ມຄວາມມີຄວາມປະສົບຄົນໃນສະຫຼຸ່ມຜົນิต— ເນື່ອງຈາກມີຄວາມເບິ່ງທີ່ສູງຂຶ້ນໃນງານລົງທຶນແລະເພີ່ມຄວາມອອກແລະເພີ່ມຂຶ້ນ.

ໂດຍການແນະນຳແລະເປັນຕົວແปรກ້າຍ ບໍລິສັດສາມາດເປັນຕົວແປນໃນການເອົາເຂົ້າໃຊ້ ເຕັມຄວາມສຳເລັດຂອງເทັກນົນໂລກການອຸດົມສາດ.

ການແນະນຳຄວາມປອດໄພແລະຄວາມປະສົບຄົນໃນການຮ່ວມມື ກັບໂຣບອດ

ເມື່ອໂຣບອດທີ່ໃຊ້ງານວັດຖຸເປັນທີ່ນິຍົມຫຼາຍຂຶ້ນ ການແນະນຳຄວາມປອດໄພແລະຄວາມປະສົບຄົນໃນການຮ່ວມມື ກັບໂຣບອດເປັນສິ່ງທີ່ສຳຄັນ. ມີວິທີການຫຼາຍທີ່ສາມາດເອົາໃຊ້:

1. ມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພ : ການປະຕິບັດຕາມສະຖານະທີ່ເປັນສະຖານະທີ່ເປັນສະຖານະທີ່ເປັນສະຖານະທີ່ເປັນສະຖານະທີ່ເປັນສະຖານະທີ່ເປັນສະຖານະທີ່ເປັນສະຖານະທີ່ເປັນສະຖານະ (ISO) ແລະການລົງທຶນທີ່ເປັນສະຖານະທີ່ເປັນສະຖານະທີ່ເປັນສະຖານະ.
2. ສະຖິຕິການເຫດການອຸ້ມຍູ່ໃນທີ່ງານ : ສະຖິຕິການແຈ້ງວ່າ ອຸ້ມປະຊາການທີ່ມີລະບົບໂຣບອດທີ່ຮວມກັນສາມາດມີຄວາມເປັນໄປທີ່ຈະຫຼຸດຂຳເຫດການອຸ້ມຍູ່ໃນທີ່ງານແລະເหດການ. ໂຣບອດສາມາດຮັບຜິດຊອບການທີ່ມີຄວາມສັນຫານ, ເພື່ອຫຼຸດຄວາມສັນຫານຕໍ່ຜູ້ງານ.
3. ເຕັກໂນໂລຊີຄວາມປອດໄພແບບປະດິດສ້າງ : ໂຣບອດທີ່ດູກັບວັດຖຸສັນຍາທັນสมัยສາມາດມີເทັກນົອງຂັ້ນສູງເພື່ອຄວາມປອດໄພ, ເຊັ່ນລະບົບກວດເບິ່ງການສະແດງແລະເຊີນເສີນຂັ້ນສູງ. ເທັກນົອງເຫ່ຍົ່ານີ້ສະຫຼຸບໃຫ້ໂຣບອດສາມາດເສັ້ນທາງໃນສະຖານທີ່ທີ່ຍູ່ຄວາມສັນຫານໂດຍບໍ່ສັນຍາຄວາມປອດໄພແລະຄວາມສັນຍາທີ່ເຮັດງານ.

ໂດຍການເປັນປະສົງກັບຄວາມປອດໄພແລະການຮວມລະບົບເທັກນົອງຂັ້ນສູງສຳລັບຄວາມປອດໄພ, ບໍລິສັດສາມາດເພີ່ມຄວາມສັນຍາທີ່ເຮັດງານໃນທີ່ງານແລະປ໊ອງກັນຄວາມສັນຫານຕໍ່ຜູ້ງານໃນສະຖານທີ່ອຸ້ມ;

ທີ່ຫນ້າໃນອັນນັ້ນຂອງໂຣບອດທີ່ດູກັບວັດຖຸ

ການເພີ່ມຂຸ້ນຂອງ 5G ແລະໂຣບອດທີ່ຖືກສັນຍາໂດຍ IoT

按钮技术 5G ແລະ Internet of Things (IoT) ຄຳແນວນວ່າຈະປ່ຽນຮູບແບບໂຣບອດຄືນຄົນຫຼຸດໂຫຼ້າໂດຍສັນຍາໂດຍການຍ້າຍຂໍ້ມູນທັນທີ່ແລະຄວາມສາມາດໃນການສັນຍາຂັ້ນສູງ. ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ມີການສັນຍາທັນທີ່, ຕື້ມາກັບຄວາມສາມາດໃນການຕອບສະໜອງແລະການປະมวลຜົນຂອງລະບົບໂຣບອດ. ດັ່ງທີ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງໂດຍ IoT, ໂຣບອດສາມາດຮັກສາຄວາມສຳເລັດຂອງການເຮັດວຽກໂດຍການວິເຄາະກ່ອນ, ອະນຸຍາດໃຫ້ພົບເຫັນຄວາມຕ້ອງການການແຫ່ງຮັກສາແລະລົບລ້າງເວລາ. ການສັນຍານີ້ຍັງເປີດທາງສຳລັບລະບົບໂຣບອດທີ່ເຂົ້າໃຈ, ທີ່ສາມາດປະສານເຂົ້າໃນການເຮັດວຽກອຟເຕົມໄດ້ໂດຍບໍ່ມີຫຼັງ. ການມາຮ່ວມກັນຂອງ 5G ແລະ IoT ຄຳແນວນວ່າຈະໄດ້ຮັບລະບົບທີ່ວິວັດ, ສາມາດທີ່ຈະເພີ່ມຄວາມສຳເລັດແລະຄວາມສະຫງົບສຳລັບການຄືນຄົນຫຼຸດເປັນຢ່າງເປັນຈົນ.

ການເຮັດວຽກທີ່ຖືກຕ້ອງແລະອຟເຕົມສີ່

ການພັດທະນາໂຣບອດຄວາມແປ່ງໃນອຸຕະຫຼົມ ກຳລັງເປັນຈຸດສູງສຸດຂອງການປະສົມປະສານທີ່ຍັງຊີວະ. ການປະສົມປະສານສີເຫີຍໄດ້ຮັບການສົ່ງເສີມໃນການປະຕິວັດ ເຊິ່ງເພີ່ມຄວາມສັກສັນຂອງການປະສົມປະສານທີ່ອີງຄົມເອັນເຢັນ. ອຸໝາກຳລັງເພີ່ມຄວາມສັກສັນໃນການອອກແບບທີ່ອີງຄົມເອັນເຢັນ ເພື່ອຫຼຸດຜົນກະທົບຕໍ່ສະຖານະການແປ່ງ. ຕົວຢ່າງ, ພິນຍາກຳລັງຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຫຼຸດການຊີ້ນຟັງຂອງໂຣບອດ, ເນື່ອງຈາກການຊີ້ນຟັງແລະການຊີ້ນຟັງອີ່ນໆທີ່ມີຄວາມສັກສັນ. ສະຖິຕິສົ່ງເສີມວ່າ ການປະສົມປະສານທີ່ຍັງຊີວະ ຄືກັບການສົ່ງເສີມຄ້າຍຄ້າຍ ໃນການເພີ່ມຄວາມສັກສັນຂອງຄ້າຍຄ້າຍ ເນື່ອງຈາກການເຊີ້ນຟັງແລະການຫຼຸດຄວາມສັກສັນ ໄດ້ຮັບການສົ່ງເສີມທີ່ມີຄວາມສັກສັນ. ການຮັບການປະສົມປະສານທີ່ຍັງຊີວະ ບໍ່ເທົ່າໃດກໍ່ຕໍ່ ເປັນການສົ່ງເສີມທີ່ມີຄວາມສັກສັນ ເນື່ອງຈາກການປະສົມປະສານທີ່ຍັງຊີວະ ໄດ້ຮັບການສົ່ງເສີມທີ່ມີຄວາມສັກສັນ. ອຸໝາກຳລັງປະສົມປະສານກັບການປະສົມປະສານທີ່ຍັງຊີວະ ເພື່ອເພີ່ມຄວາມສັກສັນ ແລະ ຄວາມສັກສັນ.