DeepSolution
အထည်အလိပ်နှင့် အထည်ချုပ် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများအတွက် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အရည်အသွေး စီမံခန့်ခွဲမှု SaaS
အထည်အလိပ်နှင့် အထည်ချုပ်လုပ်ငန်း၏ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်း စီမံခန့်ခွဲမှုသည် ရိုးရာစနစ်အတိုင်းသာ ကြာရှည်စွာ ရပ်တည်နေခဲ့သည် - ထွက်ကုန်ကို လူကိုယ်တိုင်ရေတွက်ခြင်း၊ အရည်အသွေးကို နမူနာစစ်ဆေးခြင်းနှင့် တိုးတက်မှုကို အဖွဲ့ခေါင်းဆောင်က ပြန်လည်တင်ပြခြင်းတို့ ဖြစ်သည်။ DeepSolution သည် အထည်အလိပ်နှင့် အထည်ချုပ် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများ၏ ထုတ်လုပ်မှုအခြေအနေကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် cloud SaaS ကို ပံ့ပိုးပေးသည် - ဘူတာရုံတစ်ခုချင်းစီ၏ အထွက်နှုန်း၊ စက်လည်ပတ်နိုင်စွမ်း၊ ကျပ်တည်းမှုနှင့် အရည်အသွေး ချို့ယွင်းချက်များကို ဒက်ရှ်ဘုတ်တွင် ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး မနေ့က ပြဿနာရှိခဲ့သည်ကို နေ့စဉ်အစီရင်ခံစာ ထွက်လာသည်အထိ စောင့်စရာမလိုတော့ပါ။
လုပ်ဆောင်ချက် အင်္ဂါရပ်များနှင့် သင့်လျော်သော အသုံးချမှုများ
လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ လုပ်ငန်းဘူတာရုံ ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အရည်အသွေး ချို့ယွင်းချက် မှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ မှာယူမှု တိုးတက်မှုကို ခြေရာခံခြင်းနှင့် စက်ရုံများအကြား နှိုင်းယှဉ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ အထည်ချုပ် ကန်ထရိုက် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် ပို့ဆောင်ရမည့်ရက် ကတိကဝတ်ပြုမှု၏ တိကျမှုသည် ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးအပေါ် တိုက်ရိုက် သက်ရောက်မှုရှိပြီး တိကျသော ပို့ဆောင်ရမည့်ရက် ခန့်မှန်းချက်သည် စစ်မှန်သော ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်း အချက်အလက်ပေါ်တွင် အခြေခံရန် လိုအပ်သည်။
အထည်အလိပ်စက်ရုံများ၊ အထည်ချုပ်စက်ရုံများနှင့် အမှတ်တံဆိပ်များ၏ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် စီမံခန့်ခွဲမှု အဖွဲ့များအတွက် သင့်လျော်သည်။
အဓိက လုပ်ဆောင်ချက်များ
- ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်း
- လုပ်ငန်းဘူတာရုံ ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းနှင့် ကျပ်တည်းမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
- အရည်အသွေး ချို့ယွင်းချက် မှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း
- မှာယူမှု တိုးတက်မှုကို ခြေရာခံခြင်း
- စက်ရုံမျိုးစုံ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း
အသုံးများသော နည်းလမ်းများ
- အထည်ချုပ်စက်ရုံ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်း စီမံခန့်ခွဲမှု
- အထည်အလိပ် အရည်အသွေး ခြေရာခံခြင်း
- ပင်လယ်ရပ်ခြား စက်ရုံခွဲများကို အဝေးမှ စောင့်ကြည့်ခြင်း
- ပို့ဆောင်ရမည့်ရက် ခန့်မှန်းချက် ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်း
အဓိက အင်္ဂါရပ်များ
- ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်း
- လုပ်ငန်းဘူတာရုံ ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းနှင့် ကျပ်တည်းမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
- အရည်အသွေး ချို့ယွင်းချက် မှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း
- မှာယူမှု တိုးတက်မှုကို ခြေရာခံခြင်း
- စက်ရုံမျိုးစုံ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း
အားသာချက်များ
- အထည်အလိပ်နှင့် အထည်ချုပ် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်း၏ ဝိသေသလက္ခဏာများအတွက် အထူး ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်
- Cloud ဖွဲ့စည်းပုံသည် ပင်လယ်ရပ်ခြား စက်ရုံများစွာကို စီမံခန့်ခွဲရန် သင့်လျော်သည်
- အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များက ပို့ဆောင်ရမည့်ရက် ခန့်မှန်းမှု တိကျမှုကို တိုးတက်စေသည်
အားနည်းချက်များ
- 现场 အချက်အလက် စုဆောင်းရေး ကိရိယာများနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်
- ပထမတန်းစား လုပ်ကိုင်သူများ၏ အလေ့အထ ပြောင်းလဲရခြင်းသည် မိတ်ဆက်ရာတွင် အတားအဆီး တစ်ခုဖြစ်သည်။
- အီတလီ ကုမ္ပဏီဖြစ်ပြီး အာရှဒေသဆိုင်ရာ ပံ့ပိုးမှုကို အတည်ပြုရန် လိုအပ်သည်
အသုံးပြုမှုများ
- အထည်ချုပ်စက်ရုံ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်း စီမံခန့်ခွဲမှု
- အထည်အလိပ် အရည်အသွေး ခြေရာခံခြင်း
- ပင်လယ်ရပ်ခြား စက်ရုံခွဲများကို အဝေးမှ စောင့်ကြည့်ခြင်း
- ပို့ဆောင်ရမည့်ရက် ခန့်မှန်းချက် ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်း
အယ်ဒီတာမှတ်ချက်
အထည်အလိပ်နှင့် အထည်ချုပ်လုပ်ငန်းသည် High-tech နည်းပညာနှင့် အဝေးဆုံးဖြစ်သော်လည်း အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များကို အလိုအပ်ဆုံး လုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ မှာယူမှုတစ်ခု၏ အမြတ်အစွန်းသည် အလွန်နည်းပါးပြီး ပို့ဆောင်မည့်ရက် နောက်ကျပါက အသုတ်လိုက် အမြတ်အစွန်းများကို ထိခိုက်စေသည်။
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
အရှေ့တောင်အာရှရှိ စက်ရုံများတွင် မိတ်ဆက်အသုံးပြုရန် သင့်လျော်ပါသလား။
Cloud ဖွဲ့စည်းပုံအရ သီအိုရီအရ ပြဿနာမရှိသော်လည်း လက်တွေ့တွင် အင်တာနက် တည်ငြိမ်မှု၊ ကွင်းဆင်းဝန်ထမ်းများ၏ လက်ခံနိုင်စွမ်းနှင့် ဒေသတွင်း နည်းပညာပံ့ပိုးမှုတို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပြီး ဤအချက်သုံးချက်သည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကိုယ်တိုင်ထက် ပို၍ အရေးကြီးလေ့ရှိသည်။
လက်ရှိ ချုပ်လုပ်ရေး စက်ကိရိယာများကို လဲလှယ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
ယေဘုယျအားဖြင့် မလိုအပ်ပါ။ ထပ်ဆောင်းတပ်ဆင်ထားသော ရေတွက်ခြင်းနှင့် အာရုံခံကိရိယာများမှတဆင့် အခြေခံ ထွက်ကုန် အချက်အလက်များကို ရယူနိုင်သော်လည်း ရရှိလာသော အချက်အလက်အတိုင်းအတာသည် မူလချိတ်ဆက်ထားသော စက်ပစ္စည်းများထက် နည်းပါးမည်ဖြစ်သည်။
သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ
MOVUS
Luxonis
OAK စီးရီး အစွန်းပိုင်း (Edge) AI အတိမ်အနက် ကင်မရာများ၊ ကွန်ပြူတာအမြင်အာရုံ (Computer Vision) ကို စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်ရန်
Waste Robotics
ZenRobotics
ကမ္ဘာ့ပထမဆုံး စွန့်ပစ်ပစ္စည်း အမျိုးအစား ၅၀၀ ကျော်ကို ခွဲခြားနိုင်သည့် စွန့်ပစ်ပစ္စည်း ခွဲထုတ်ရေး စက်ရုပ်စနစ်
Glacier
အမှိုက်ပုံသန့်စင်စက်ရုံများအတွက် AI ရွေးချယ်ခွဲခြားပေးသည့် စက်ရوبော့ဖြစ်ပြီး၊ အမှိုက်စီးဆင်းမှုကိုပါ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သော အချက်အလက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်