ກ່ອນທີ່ເຄື່ອງຈັກໃນໂຮງງານຈະເພ: AI ຮູ້ກ່ອນໄດ້ແນວໃດ: ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາຊ່ວຍໃຫ້ອຸດສາຫະກຳການຜະລິດປະຫຍັດຄ່າເສຍຫາຍຈາກການຢຸດັລດໄດ້ແນວໃດ

ຕອນເຊົ້າໂມງຫ້າ, ຫົວໜ້າກຸມສາຍການຜະລິດຂອງໂຮງງານຜະລິດອາຫານແຫ່ງໜຶ່ງຢູ່ພາກກາງ ໄດ້ຮັບການແຈ້ງເຕືອນຜ່ານໂທລະສັບມືຖື: ການສັ່ນສະເທືອນຂອງມໍເຕີເຄື່ອງບັນຈຸໝາຍເລກສາມມີທ່າອ່ຽງຜິດປົກກະຕິ, ລະບົບຄາດຄະເນວ່າມີຄວາມສ່ຽງທີ່ລູກປືນ (bearing) ຈະເປເພພາຍໃນ 7 ວັນ. ລาวາງແຜນການບຳລຸງຮັກສາຕາມກຳນົດເວລາໃນທ້າຍອາທິດ ແລະ ປ່ຽນລູກປືນໜ່ວຍນັ້ນ. ສອງອາທິດຕໍ່ມາເມື່ອຫວນຄືນມາມອງ, ຖ້າບໍ່ໄດ້ປ່ຽນ, ເຄື່ອງຈັກເຄື່ອງນັ້ນຄົງຈະຢຸດຊະງັກກະທັນຫັນໃນເຊົ້າວັນພຸດຂອງຊ່ວງລະດູການສົ່ງສິນຄ້າ—ນັ້ນຄືໄພພິບັດທີ່ແທ້ຈິງ. ນີ້ຄືສິ່ງທີ່ AI ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນ (Predictive Maintenance) ກໍາລັງເຮັດ: ເຮັດໃຫ້ເລື່ອງ “ເປເພ” ຈາກอุบัติເຫດແບບກະທັນຫັນ ກາຍເປັນວຽກປົກກະຕິທີ່ສາມາດຈັດຕາຕະລາງລ່ວງໜ້າໄດ້.

ພື້ນຫຼັງເຫດການ

ອຸດສາຫະກຳການຜະລິດມີຊີວິດຢູ່ລະຫວ່າງ 2 ຮູບແບບການບຳລຸງຮັກສາຕະຫຼອດຫຼາຍປີຜ່ານມາ: ປະເພດໜຶ່ງແມ່ນ “ເປເພແລ້ວຈຶ່ງສ້ອມແປງ” (ການບຳລຸງຮັກສາຫຼັງເກີດເຫດ), ລາຄາທີ່ຕ້ອງຈ່າຍຄືການຢຸດຊະງັກຂອງເຄື່ອງຈັກໂດຍບໍ່ມີການເຕືອນລ່ວງໜ້າ; ອີກປະເພດໜຶ່ງແມ່ນ “ຮອດເວລາກໍປ່ຽນ” (ການບຳລຸງຮັກສາຕາມກຳນົດເວລາ), ລາຄາທີ່ຕ້ອງຈ່າຍຄືການປ່ຽນຊິ້ນສ່ວນທີ່ຍังໃຊ້ງານໄດ້ອອກ ເຮັດໃຫ້ສິ້ນເປືອງຕົ້ນທຶນ. ທັງສອງຢ່າງແມ່ນບໍ່ເໝາະສົມ.

AI ບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນ (Predictive Maintenance) ຕ້ອງການຢຸດຕິຄວາມລັງເລນີ້. ມັນຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີໃສ່ອຸປະກອນ, ວັດແທກສັນຍານການສັ່ນສະເທືອນ, ອຸນຫະພູມ, ສຽງ, กระแสໄຟຟ້າ ແລະ ອື່ນໆຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຈາກນັ້ນໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning) ເພື່ອປຽບທຽບຮູບແບບປົກກະຕິ ແລະ ຜິດປົກກະຕິ, ເພື່ອເຕືອນໄພເມື່ອຄວາມເສຍຫາຍ “ຍັງບໍ່ທຳລາຍແຕ່ກຳລັງກໍ່ຕົວຂຶ້ນ”. ຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ ເຊັນເຊີມີລາຄາຖືກລົງ, ການປະມວນຜົນແບບຂອບ (Edge Computing) ເຂັ້ມແຂງຂຶ້ນ, ໂມເດວ AI ມີຄວາມแม่ນຍຳຂຶ້ນ, ວິທີການນີ້ຈຶ່ງກ້າວຈາກທິດສະດີສູ່ໂຮງງານຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍຢ່າງແທ້ຈິງ.

ຈຸດສຳຄັນໃນຄັ້ງນີ້

• ເຊັນເຊີແບບຮຽນທັນທີ, ຄາດຄະເນລ່ວງໜ້າ: ເວທີເຊັ່ນ Augury ໃຊ້ເຊັນເຊີไร้สาย ຕິດຕາມສຸຂະພາບຂອງເຄື່ອງຈັກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ອາໄສໂມເດວທີ່ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມດ້ວຍຂໍ້ມູນອຸປະກອນອຸດສາຫະກຳຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ ເພື່ອເຕືອນໄພກ່ອນທີ່ຈະເກີດຄວາມເສຍຫາຍ.
• ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຕິດເຊັນເຊີເຕັມທຸກບ່ອນ: Samotics ຈາກປະເທດເນເທີແລນ ເລືອກເສັ້ນທາງອື່ນ — ວັດແທກສັນຍານກະແສໄຟຟ້າຈາກຕູ້ຄວບຄຸມມໍເຕີ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນມໍເຕີປ້ຳທີ່ຈົມຢູ່ໃນນ້ຳ ແລະ เข้าถึงยาก ກໍສາມາດຕິດຕາມໄດ້ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີໃສ່ເຄື່ອງຈັກ.
• ປະເມີນາຍຸການໃຊ້ງານທີ່ເຫຼືອຢູ່: Nanoprecise ຈາກປະເທດກາຊາດ ໃຊ້ເຊັນເຊີແບບ All-in-one ພ້ອມດ້ວຍແບບຈໍາລອງທາງຟີຊິກ ເພື່ອປະເມີນ “ອາຍຸການໃຊ້ງານທີ່ຍັງເຫຼືອ” ຂອງອຸປະກອນ, ເຮັດໃຫ້ການຈັດຕາຕະລາງການບຳລຸງຮັກສາມີຄວາມຊັດເຈນຂຶ້ນ.
• ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເວທີລະດັບວິສາຫະກິດ: ລູກຄ້າອຸດສາຫະກຳຂະໜາດໃຫຍ່ມັກຈະໃຊ້ເວທີ AI ວິສາຫະກິດເຊັ່ນ C3 AI ເພື່ອຈັດການການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນຮ່ວມກັບສິນຄ້າຄົງຄັງ ແລະ ການຈັດຕາຕະລາງ.

ການວິເຄາະຜົນກະທົບຕໍ່ຕະຫຼາດ

ສຳລັບຜູ້ໃຊ້ຊາວໄຕຫວັນ (ພະນັກງານສາຍການຜະລິດ ແລະ ບຳລຸງຮັກສາ): ຜົນປະໂຫຍດທີ່ກົງທີ່ສຸດແມ່ນ “ບໍ່ຕ້ອງຖືກຮຽກຕົວໃຫ້ກັບມາໂຮງງານກາງດຶກເພື່ອດັບໄຟອີກຕໍ່ໄປ”. ການບຳລຸງຮັກສາປ່ຽນຈາກການຕັ້ງຮັບມາເປັນການຈັດຕາຕະລາງແບບຮຸກຮານ, ການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນມະນຸດແມ່ນສະດວກຂຶ້ນຫຼາຍ. ແຕ່ກໍ່ໝາຍຄວາມວ່າພະນັກງານບຳລຸງຮັກສາຕ້ອງຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເບິ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ເຊື່ອໝັ້ນໃນລະບົບ — ນີ້ຄືການປ່ຽນແປງທາງດ້ານຈິດໃຈ.

ສຳລັບການນຳໃຊ້ຂອງວິສາຫະກິດ: ອຸດສາຫະກຳການຜະລິດຂອງໄຕຫວັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນວິສາຫະກິດຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍ, ໃນອດີດເຄີຍຄິດວ່າການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນແມ່ນສິດທິພິເສດຂອງໂຮງງານໃຫຍ່. ຕອນນີ້ເຊັນເຊີ ແລະ ການບໍລິການແບບສະໝັກສະມາຊິກ (Subscription) ເຮັດໃຫ້ອຸປະສັກຕໍ່າລົງ, ການນຳ ສາຍການຜະລິດທີ່ສຳຄັນມາທົດລອງກ່ອນ, ແລ້ວເອົາການສູນເສຍຈາກການຢຸດຊະງັກມາຄິດໄລ່ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (ROI), ມັກຈະຄືນทุนພາຍໃນບໍ່ພໍເທົ່າໃດເດືອນ. ຂໍ້ສຳຄັນແມ່ນເລີ່ມຕົ້ນຈາກອຸປະກອນທີ່ “ຢຸດແລ້ວເຈັບປວດທີ່ສຸດ”, ຢ່າຄິດທີ່ຈະເປີດໃຊ້ທົ່ວທັງໂຮງງານໃນຄັ້ງດຽວ.

ສຳລັບນັກພັດທະນາ ແລະ ຜູ້ປະສານງານລະບົບ (SI): ນີ້ຄືໂອກາດສຳລັບອຸດສາຫະກຳ SI ຂອງໄຕຫວັນ. ເວທີສາກົນຈະເກັ່ງສໍ່າໃດກໍຕາມ, ເວລານຳມາໃຊ້ຈິງໃນໂຮງງານໄຕຫວັນກໍ່ຍັງຕ້ອງການການປະສານງານໃນທ້ອງຖິ່ນ, ການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງ OT ແລະ IT, ພ້ອມທັງຜູ້ທີ່ເຂົ້າໃຈກຳມະວິທີການຜະລິດ. ການເຊື່ອມຕໍ່ເຄື່ອງຈັກລຸ້ນເກົ່າຂອງໂຮງງານໄຕຫວັນເຂົ້າກັບເຄື່ອງຈັກ AI ສາກົນ, ລະບົບມູນຄ່າກາງນີ້ແມ່ນມີຄວາມເປັນຈິງສູງ.

ທ່າອ່ຽງການພັດທະນາໃນອະນາຄົດ

ກ້າວຕໍ່ໄປແມ່ນການປະສານງານລະຫວ່າງ “ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນ” ກັບ “ການຈັດການພະລັງງານ” ແລະ “ການຕິດຕາມການປ່ອຍກາກບອນ” — ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີຊຸດດຽວກັນ, ນອກຈາກຈະຄາດຄະເນຄວາມເສຍຫາຍແລ້ວ, ຍັງສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າເຄື່ອງຈັກໃດກຳລັງລັກກິນໄຟ ຫຼື ເຮັດໃຫ້ການປ່ອຍກາກບອນສູງຂຶ້ນ. ເມື່ອຄວາມກົດດັນດ້ານການປ່ອຍອາຍພິດສຸດທິເປັນສູນ (Net Zero) ຕົກລົງມາຍັງອຸດສາຫະກຳການຜະລິດ, ມູນຄ່າຂອງການຍິງປືນນັດດຽວໄດ້ນົກຫຼາຍໂຕນີ້ຈະຍິ່ງເດັດຊັດຂຶ້ນ. ກ້າວໄປຂ້າງໜ້າອີກ, ແມ່ນອຸປະກອນທີ່ສາມາດ “ສັ່ງຊື້ວັດຖຸດິບ” ໄດ້ດ້ວຍຕนເອງ: ເມື່ອຄາດຄະເນວ່າຊິ້ນສ່ວນໃດຕ້ອງໄດ້ປ່ຽນ, ລະບົບຈະສັ່ງຊື້ວັດຖຸດິບ ແລະ ສ້າງໃບສັ່ງງານບຳລຸງຮັກສາໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ມະນຸດພຽງແຕ່ກົດຢືນຢັນເທົ່ານັ້ນ.

ບົດສະຫຼຸບ ແລະ ຄວາມເຫັນຈາກ TheAI學院

ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນບໍ່ແມ່ນການທົດແທນປະສົບການຂອງຊ່າງຝີມືອາວຸໂສ, ແຕ່เป็นการປ່ຽນສັນຊາດຕະຍານຂອງຊ່າງຝີມືອາວຸໂສທີ່ວ່າ “ຟັງສຽງກໍຮູ້ວ່າເຄື່ອງຈັກຜິດປົກກະຕິ” ໃຫ້ກายเป็นລະບົບທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້, ສົ່ງຕໍ່ໄດ້ ແລະ ຂະຫຍາຍຂະໜາດໄດ້. ຊ່າງຝີມືອາວຸໂສຂອງອຸດສາຫະກຳການຜະລິດໄຕຫວັນກຳລັງກະສຽນວຽກ, ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ໃນລະດັບໜຶ່ງແມ່ນການ “ຫັນເປັນດິຈິຕອນ” ໃຫ້ກັບປະສົບການໃນຫົວຂອງພວກເຂົາ.

ຄຳເຫັນປະໂຫຍດດຽວ: ຢ່າລໍຖ້າແຜນການໃຫຍ່ໃນການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນທົ່ວໂຮງງານ, ໃຫ້ເລືອກອຸປະກອນທີ່ “ຢຸດແລ້ວເຈັບປວດທີ່ສຸດ” ມາຕິດເຊັນເຊີເພື່ອທົດລອງກ່ອນ, ໃຊ້ການສູນເສຍຈາກການຢຸດຊະງັກທີ່ປະຫຍັດໄດ້ຕົວຈິງມາເປັນຄຳເວົ້າ, ນີ້ຄືບາດກ້າວທຳອິດທີ່ຕັ້ງໜ້າຕັ້ງຕາທີ່ສຸດໃນການນຳ AI ເຂົ້າສູ່ອຸດສາຫະກຳການຜະລິດ.

ຄຳແນະນຳສຳລັບອຸດສາຫະກຳການຜະລິດຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍຂອງໄຕຫວັນ: スタート ຈາກການທົດລອງຈຸດດຽວ, ຄິດໄລ່ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນໃຫ້ຊັດເຈນກ່ອນແລ້ວຈຶ່ງຂະຫຍາຍຜົນ. ຢາກຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບເຄື່ອງມື AI ອຸດສາຫະກຳ, ເບິ່ງ ໝວດໝູ່ AI ການຜະລິດ ແລະ ອຸດສາຫະກຳ ຂອງພວກເຮົາ; ສຳລັບສະຖານະການອື່ນໆໃນການນຳ AI ເຂົ້າສູ່ອຸປະກອນຂອງວິສາຫະກິດ, ກະລຸນາເບິ່ງທີ່ ຄູ່ມືໜ້າວຽກ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ

ຄຳອະທິບາຍຜະລິດຕະພັນຈາກເວັບໄຊທາງການຂອງແຕ່ລະເຄື່ອງມື, ພ້ອມດ້ວຍການຮຽບຮຽງໂດຍກອງບັນນາທິການ; ຜົນປະໂຫຍດຈາກການນຳໃຊ້ແມ່ນແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມອຸປະກອນ ແລະ ອຸດສາຫະກຳ, ການປະເມີນຕົວຈິງກະລຸນາຖືເອົາໂຮງງານຜະລິດ ແລະ ການວິນິດໄສໜ້າງານເປັນຕົ້ນຕໍ. ຮຽບຮຽງຕາມຂໍ້ມູນສາທາລະນະ.