AI ၏ မျက်လုံးများသည် ကျွမ်းကျင်လက်ဟောင်းများထက် ပို၍ မညောင်းမညာပါ - စက်မှုထုတ်လုပ်ရေးလိုင်းပေါ်ရှိ ချို့ယွင်းချက်မှန်သမျှကို စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အမြင်အာရုံ (Machine Vision) အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုက မည်သို့ ဖမ

hsinchu (စင်ချူ) မြို့ရှိ အီလက်ထရွန်နစ်စက်ရုံတစ်ရုံမှ အရည်အသွေးအာမခံချက် (QA) မန်နေဂျာတစ်ဦးက ကျွန်တော့်ကို ကုန်ကျစရိတ် တွက်ပြဖူးပါသည် - ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတစ်ခုတွင် အမြင်အာရုံဖြင့် စစ်ဆေးသူ (Visual Inspector) သုံးဦးစီခန့်ထား고 သုံးဆိုင်းဖြင့် အလုပ်လုပ်ရပါက တစ်နှစ်အတွက် လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် ကုန်ကျစရိတ်မှာ သိသာထင်ရှားလှပါသည်။ ထို့အပြင် လူတွေ ပင်ပန်းလာသည်နှင့်အမျှ စစ်ဆေးမှု လွတ်ကင်းသွားသည့်နှုန်း (Leakage Rate) ကလည်း မြင့်တက်လာတတ်သည် - အထူးသဖြင့် အလွန်ပါးလွှာသော ခြစ်ရာလေးများကို ရှာဖွေရန် အသွင်အပြင်အားဖြင့် တစ်ပုံစံတည်းနီးပါးရှိသော ဘုတ်ပြားရာပေါင်းများစွာကို အဆက်မပြတ် စိုက်ကြည့်နေရသည့်အခါ ပို၍ဆိုးပါသည်။ နောက်ပိုင်းတွင် သူတို့သည် AI စက်ရုံအမြင်အာရုံ အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်း (AI Machine Vision QA) စနစ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ရာ ကင်မရာနှင့် မော်ဒယ်တို့သည် ၂၄ နာရီပတ်လုံး ပင်ပန်းသည်ဟု မပြောဘဲ စံနှုန်းများလည်း တိမ်းစောင်းသွားခြင်း မရှိတော့ဘဲ စစ်ဆေးမှုလွတ်ကင်းသည့်နှုန်းမှာ သိသိသာသာ လျော့ကျသွားခဲ့သည်။ လူအင်အားကိုမူ ဆုံးဖြတ်ချက်ပိုမိုလိုအပ်သော ပြန်လည်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းများတွင် ပြောင်းလဲခန့်အပ်ခဲ့သည်။ ဤသည်မှာ လူကို အစားထိုးခြင်းမဟုတ်ဘဲ အမျက်စိအစစိုက်ရဆုံး အဆင့်မှ လူများကို ကင်းလွတ်ခွင့်ပေးလိုက်ခြင်း ဖြစ်ပါသည်။

ဖြစ်ရပ်နောက်ခံ

အပြင်ပန်းပုံစံ အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းသည် ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းများတွင် "လူလုပ်ရတာ အရမ်းပင်ပန်းပြီး စက်လုပ်သင့်သော" အမိုက်စား ပုံစံတကျအလုပ်တစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ ရိုးရာစက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အမြင်အာရုံစနစ် (သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများဖြင့် ဆုံးဖြတ်ခြင်း) သည် ဆယ်စုနှစ်များစွာ တည်ရှိခဲ့သော်လည်း ၎င်းတွင် အဓိကအားနည်းချက်တစ်ခု ရှိနေပါသည် - ၄င်းသည် "စည်းမျဉ်းဖြင့် ရေးသားနိုင်သော" အပြစ်အနာအဆားများကိုသာ ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။ အကယ်၍ အပြစ်အနာအဆား ပုံစံအမျိုးမျိုးရှိပြီး နောက်ခံရှုပ်ထွေးနေပါက စည်းမျဉ်းများကို ရေး၍မကုန်နိုင်တော့ဘဲ မှားယွင်းဆုံးဖြတ်မှုများ ဆက်တိုက်ဖြစ်ပေါ်လာတတ်ပါသည်။

နက်နဲသော သင်ယူမှုစနစ် (Deep Learning) က ဤအရာကို ပြောင်းလဲပစ်ခဲ့ပါသည်။ AI စက်ရုံအမြင်အာရုံသည် လူက စည်းမျဉ်းရေးပေးရန် မလိုဘဲ "ကောင်းမွန်သော ပစ္စည်း" နှင့် "အပြစ်အနာအဆားပါသော ပစ္စည်း" ဓာတ်ပုံ အမြောက်အများကို ကြည့်ရှုပြီးနောက် ပုံမှန်မဟုတ်သည်များကို မည်သို့ခွဲခြားရမည်ကို ကိုယ်တိုင်လေ့လာသင်ယူခြင်း ဖြစ်ပါသည်။ ဤအရာက ၎င်းကို အတိတ်က စည်းမျဉ်းများဖြင့် မဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့သော ရှုပ်ထွေးသည့် အပြစ်အနာအဆားများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်း ရှိစေခဲ့ပြီး ဤတစ်ခေါက် စက်ရုံ AI အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှု လက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ခြင်း၏ အဓိကသော့ချက်လည်း ဖြစ်လာပါသည်။

ယခုအကြိမ်၏ အဓိကအချက်များ

• ស្វ័យប្រវត្ត အမြင်အာရုံစစ်ဆေးရေး ပလပ်ဖောင်း: Akridata ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှု အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းကို အထူးပြုလုပ်ထားပြီး ရုပ်ပုံများကို အလိုအလျောက် မှတ်သားခြင်း၊ မော်ဒယ်လ် တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းပေါ်ရှိ အပြစ်အနာအဆားများကို ထောက်လှမ်းခြင်းတို့ဖြင့် အတိတ်က ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့လုပ်ခဲ့ရသည့် အလုပ်များကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေပါသည်။
• ချိတ်ဆက်ထားသော လုပ်သားများအတွက် ချက်ချင်းအကူအညီပေးမှု: Augmentir ကဲ့သို့သော ချိတ်ဆက်ထားသော လုပ်သားပလပ်ဖောင်းများသည် AI ကို အခြားတစ်ဖက်တွင် အသုံးပြုကြသည် - SOP များ၊ ဗီဒီယိုများနှင့် စစ်ဆေးချက်စာရင်းများကို အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသော ဒစ်ဂျစ်တယ် အလုပ်လမ်းညွှန်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပြီး လုပ်ငန်းခွင်တွင် ပြဿနာတစ်စုံတစ်ရာပေါ်လာပါက ချက်ချင်းဖြေရှင်းရန် အကြံပြုချက်များကို ပေးအပ်ပါသည်။
• စက်ရုံတစ်ဝန်းရှိ စနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း: အကြီးစား မိတ်ဆက်မှုများတွင် အမြင်အာရုံအရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းကို MES နှင့် အရည်အသွေးစနစ်တို့နှင့် ချိတ်ဆက်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး အပြစ်အနာအဆားဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ် တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန်အတွက် ပြန်လည်ပေးပို့မည်ဖြစ်ရာ "ရှာတွေ့ပြီး လွှင့်ပစ်လိုက်ခြင်း" သက်သက်မဟုတ်ဘဲ "ဘာကြောင့် အပြစ်အနာအဆားဖြစ်ရတာလဲဆိုတာကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်း" ဖြစ်လာစေပါသည်။

စျေးကွက်အပေါ် သက်ရောက်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်

ထိုင်ဝန် အသုံးပြုသူများအတွက် (အရည်အသွေးအာမခံချက်နှင့် လုပ်ငန်းခွင် ဝန်ထမ်းများ): AI အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းက အမျက်စိအစစိုက်ရဆုံး ပထမအဆင့် စစ်ထုတ်မှုကို လက်ခံရယူလိုက်ပြီး လူများက ပြန်လည်စစ်ဆေးခြင်း၊ နယ်စပ်မျဉ်း ဖြစ်ရပ်များကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းနှင့် အပြစ်အနာအဆားဖြစ်ရသည့် အကြောင်းရင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့တွင် ပြောင်းလဲလုပ်ကိုင်ကြသည်။ အလုပ်အကိုင်ပါဝင်မှုသည် "စိုက်ကြည့်နေခြင်း" မှ "အဘယ်ကြောင့်ဖြစ်ရသည်ကို စဉ်စားခြင်း" အဖြစ်သို့ တက်လှမ်းသွားမည်ဖြစ်ရာ အရည်အသွေးအာမခံချက် ဝန်ထမ်းများအတွက် စွမ်းရည်မြှင့်တင်မှုတစ်ခုပင်ဖြစ်ပြီး အစားထိုးခံရခြင်း မဟုတ်ပေ။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်း အသုံးချမှုအတွက်: ထိုင်ဝန်သည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှု၏ အဓိကဗဟိုချက်ဖြစ်ပြီး အီလက်ထရွန်နစ်၊ ပန်နယ်၊ တစ်ပိုင်းလျှပ်စစ်ပစ္စည်း၊ ဝက်အူနှင့် ချိတ်ဆွဲပစ္စည်းများ၊ အထည်အလိပ် စသည်တို့တွင် အပြင်ပန်းပုံစံ စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ချက်များစွာရှိရာ ဤသည်မှာ AI အမြင်အာရုံ အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်း၏ ပင်မစစ်မြေပြင် ဖြစ်ပါသည်။ မိတ်ဆက်ရန် ခက်ခဲသည့်နေရာသည် နည်းပညာတွင်မဟုတ်ဘဲ "ဒေတာ" ပေါ်တွင် မူတည်နေသည် - AI သည် အပြစ်အနာအဆားများကို ဖမ်းဆုပ်တတ်မြောက်ရန်အတွက် လုံလောက်ပြီး မှတ်သားမှုကောင်းမွန်သော အပြစ်အနာအဆား နမူနာများကို ဦးစွာပထမ ပိုင်ဆိုင်ထားရမည်ဖြစ်သော်လည်း စက်ရုံအများစု၏ အပြစ်အနာအဆားများသည် "ရှားပါးဖြစ်ရပ်များ" ဖြစ်ကြသောကြောင့် နမူနာများ စုဆောင်းရန် ခက်ခဲပါသည်။ ဤသည်မှာ မိတ်ဆက်ခြင်းမပြုမီ သေချာစဉ်းစားရမည့် လက်တွေ့အရှိတရား ဖြစ်ပါသည်။

ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများနှင့် စနစ်ပေါင်းစပ်သူများအတွက်: မော်ဒယ် ကောင်းသည်/မကောင်းသည်မှာ ဒေတာအင်ဂျင်နီယာပိုင်းအပေါ် ၇၀ ရာခိုင်နှုန်း မူတည်ပါသည်။ စက်ရုံများအတွက် အပြစ်အနာအဆား ရုပ်ပုံဒေတာစုဆောင်းမှု တည်ဆောက်ပေးနိုင်ခြင်း၊ နမူနာအနည်းငယ်သာရှိသည့် ပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်မှုလိုင်း အစွန်းပိုင်း စက်ပစ္စည်းများပေါ်သို့ ဖြန့်ကျက်ချထားပေးနိုင်ခြင်း စွမ်းရည်ရှိသော စနစ်ပေါင်းစပ်သူများသည် ရိုးရိုးမော်ဒယ်များကိုသာ အသုံးပြုတတ်သူများထက် တန်ဖိုးပိုမိုကြီးမားပါသည်။ ဤသည်မှာလည်း ထိုင်ဝန်နည်းပညာအဖွဲ့များ ဝင်ရောက်လာနိုင်သည့် အခွင့်အလမ်းတစ်ရပ် ဖြစ်ပါသည်။

အနာဂတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး လမ်းကြောင်း

လမ်းကြောင်းနှစ်ခု ရှိပါသည် - ပထမတစ်ခုမှာ "နမူနာအနည်းငယ်ဖြင့် သင်ယူခြင်း" နှင့် ဉာဏ်တုဖြင့် ဖန်တီးထားသော ဒေတာ (Synthetic Data) တို့ဖြစ်ပြီး စစ်မှန်သော အပြစ်အနာအဆား နမူနာများ စုဆောင်းရန် ခက်ခဲသည့် နာကျင်စရာအချက်ကို ဖြေရှင်းရန် AI ကို အသုံးပြု၍ အပြစ်အနာအဆား နမူနာများကို ဖန်တီးကာ AI ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း ဖြစ်ပါသည်။ ဒုတိယတစ်ခုမှာ "စစ်ဆေးခြင်း" မှ "ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း" ဆီသို့ ဦးတည်သွားခြင်း ဖြစ်သည် - ထုတ်လုပ်မှုလိုင်း အဆုံးသတ်တွင် အပြစ်အနာအဆားများကို ဖမ်းဆုပ်ရုံသာမကဘဲ ရှေ့သို့ဆုတ်ကာ လုပ်ငန်းစဉ်ဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များ မတိမ်းစောင်းမီ အပြစ်အနာအဆားများ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ချေရှိကြောင်း ကြိုတင်သတိပေးခြင်းဖြင့် ယခင်ဆောင်းပါးတွင် ဆွေးနွေးခဲ့သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းမှု (Predictive Maintenance) နှင့် ချိတ်ဆက်သွားမည် ဖြစ်သည်။ အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်း၏ နောက်ဆုံးပန်းတိုင်မှာ အပြစ်အနာအဆားများ လုံးဝမဖြစ်ပေါ်လာစေရန် ဖြစ်ပါသည်။

TheAI စာသင်ကျောင်း အနှစ်ချုပ်နှင့် သုံးသပ်ချက်

AI စက်ရုံအမြင်အာရုံ အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းသည် ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အမြတ်အစွန်း (ROI) ကို အရှင်းလင်းဆုံး တွက်ချက်နိုင်သော AI အသုံးချမှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည် - စစ်ဆေးမှုလွတ်ကင်းသည့်နှုန်း၊ လူ့စွမ်းအားအာရုံစိုက်ကုန်ကျစရိတ်၊ ဖောက်သည်များ၏ တိုင်ကြားမှုနှင့် ကုန်ပစ္စည်းပြန်လည်ပေးအပ်မှု စသည့် အရာအားလုံးကို တိုင်းတာနိုင်ပါသည်။ သို့သော် "မိတ်ဆက်လိုက်တာနဲ့ အပြစ်အနာအဆား လုံးဝမရှိတော့ဘူး" ဟူသော စကားလုံးလှည့်ကွက်နောက်သို့ မလိုက်သွားပါနှင့် - ၄င်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် သင်ထည့်သွင်းပေးလိုက်သော ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် မော်ဒယ်ကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းရန် ဆန္ဒရှိမှုတို့အပေါ် အလွန်အမင်း မူတည်နေပါသည်။

တစ်ကြောင်းတည်းသော သုံးသပ်ချက် - စက်ရုံအမြင်အာရုံ အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းသည် ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းအတွက် အမြတ်အစွန်းအတွက်အချက်အကောင်းဆုံး AI အသုံးချမှုဖြစ်သော်လည်း အောင်မြင်မှု သို့မဟုတ် ရှုံးနိမ့်မှု၏ ၇၀ ရာခိုင်နှုန်းမှာ မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်ထက် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာပိုင်းအပေါ်တွင် မူတည်နေပါသည်; ဦးစွာ သင်၌ လုံလောက်သော အပြစ်အနာအဆား နမူနာများ ရှိမရှိ စစ်ဆေးပြီးမှသာ မိတ်ဆက်ခြင်းအကြောင်းကို ဆွေးနွေးပါ။

ထိုင်ဝန် ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်း၏ အရည်အသွေးအာမခံချက် အဖွဲ့များအတွက် ဤသည်မှာ သေချာပေါက် အကဲဖြတ်ဆန်းစစ်သင့်သည့် ခြေလှမ်းတစ်ရပ် ဖြစ်ပါသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး AI ကိရိယာများ ပိုမိုသိရှိလိုပါက AI 製造與工業分類 ကို ကြည့်ရှုပါ၊ လုပ်ငန်းသုံး အခြား AI အသုံးချမှုများအတွက် 任務指南 ကို ကြည့်ပါ။

ကိုးကားချက်များ

ကိရိယာအသီးသီး၏ တရားဝင်ဝဘ်ဆိုဒ် ထုတ်ကုန်ဖော်ပြချက်များနှင့် အယ်ဒီတာအဖွဲ့၏ စုစည်းတင်ပြချက်များအပေါ် အခြေခံပါသည်။ အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှု အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် ထုတ်ကုန်၊ အပြစ်အနာအဆား ပုံစံနှင့် ဒေတာအရည်အသွေးတို့အပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သဖြင့် လက်တွေ့အကဲဖြတ်ရာတွင် လုပ်ငန်းခွင်အတည်ပြုချက် (PoC) ကို အဓိကထားပါ။ လူသိရှင်ကြား အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ စုစည်းတင်ပြထားပါသည်။