ຈາກການຕອບສະຫນອງຕໍ່ເຫດການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນການເປັນ......

ການປ່ຽນຈາກຮູບແບບການຊ່ວຍເຫຼືອເມື່ອເກີດຄວາມເສຍຫາຍໄປເປັນການສ້າງຄວາມສຳເລັດໃຫ້ລູກຄ້າທີ່ຄາດການໄດ້ໃນດ້ານວັດສະດຸຂັດໃນອຸດສາຫະກຳ

ເປັນເວລາຫຼາຍປີມາແລ້ວ ຜູ້ຜະລິດວັດສະດຸຂັດຖືກໃນອຸດສາຫະກຳ ໄດ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມລ້າຫຼັງເມື່ອອຸປະກອນຂອງພວກເຂົາເສຍຫາຍ. ພວກເຂົາຈະເສີຍເວລາຮ້ອງຂໍການຊ່ວຍເຫຼືອຈົນກວ່າຈະເກີດບັນຫາຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ. ບັນຫາແມ່ນຫຍັງ? ວິທີການນີ້ໄດ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສູງຫຼາຍຈາກການຢຸດການຜະລິດ. ຍົກຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການຂັດເງົາດ້ວຍແຜ່ນຂັດເງົາທີ່ມີເພັດ ເຊິ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກຢຸດເຮັດວຽກໄດ້ເຖິງ 27 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ເດືອນ. ແຕ່ດຽວນີ້ສິ່ງຕ່າງໆໄດ້ປ່ຽນແປງໄປແລ້ວ ດ້ວຍການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນການຜະລິດ. ດຽວນີ້ບໍລິສັດຕ່າງໆກຳລັງເຮັດໃຫ້ຕົວເອງມີປັນຍາດ້ວຍການປ່ຽນຄ່າທີ່ອ່ານໄດ້ຈາກເຊັນເຊີເປັນຄຳເຕືອນກ່ຽວກັບບັນຫາທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ. ເມື່ອໂຮງງານຕິດຕາມລະດັບຄວາມກົດດັນ ອຸນຫະພູມທີ່ປ່ຽນແປງ ແລະ ຄວາມໄວທີ່ຊິ້ນສ່ວນຕ່າງໆຫມຸນ ພວກເຂົາຈະສາມາດສັງເກດເຫັນວ່າແຜ່ນຂັດເງົາເລີ່ມເສື່ອມສະພາບແຕ່ເບື້ອງຕົ້ນ ກ່ອນທີ່ຈະເກີດຄວາມເສຍຫາຍທີ່ຈິງຈັງ. ບໍລິສັດໃຫຍ່ໆແຫ່ງໜຶ່ງໃນອຸດສາຫະກຳນີ້ ໄດ້ຫຼຸດຈຳນວນການປ່ຽນແຜ່ນຂັດເງົາທີ່ເກີດຂຶ້ນຢ່າງບໍ່ທັນຕັ້ງຕົວລົງເຖິງສອງສ່ວນສາມ ເມື່ອພວກເຂົາເລີ່ມຕົ້ນການຕິດຕາມຮູບແບບການໃຊ້ງານ. ບໍ່ໄດ້ເປັນພຽງການຊ່ວຍແກ້ໄຂສິ່ງທີ່ເສຍຫາຍເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ພວກເຂົາຍັງຄິດເຖິງອາຍຸການໃຊ້ງານທີ່ຄາດວ່າຈະເກີດຂຶ້ນຂອງທຸກໆຊິ້ນສ່ວນ ແລະ ສາມາດວາງແຜນໄດ້ຢ່າງເໝາະສົມ.

ການຕິດຕາມແລະການວິເຄາະບໍ່ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ແບບທັນທີ: ການເປີດໃຫ້ມີການຊ່ວຍເຫຼືອແບບລ່ວງໆ

ລະບົບແຜ່ນຂັດທີ່ມີຮູບປະຫຼາກດີເອີ (Diamond pad systems) ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຜ່ານເຕັກໂນໂລຢີ IoT ກຳລັງສົ່ງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບປະສິດທິພາບໃນເຂດການໃຊ້ງານໄປຍັງແຜ່ນຈໍສຸມກາງ (central dashboards) ໃນປັດຈຸບັນນີ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດວິເຄາະບັນຫາໄດ້ຈາກໄກ ແລະ ສະໜັບສະໜູນການເຕືອນລ່ວງໆໄດ້. ການວິເຄາະຂອງລະບົບຈະສັງເກດເຫັນການສັ່ນໄຫວທີ່ຜິດປົກກະຕິ ຫຼື ເມື່ອນ້ຳເຢັນບໍ່ໄຫຼຜ່ານຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າໜ້າທີ່ເຕັກນິກສາມາດເຂົ້າໄປແກ້ໄຂບັນຫາກ່ອນທີ່ໃຜໆຈະຮູ້ວ່າມີບັນຫາເກີດຂຶ້ນ. ຍົກຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ (heat signatures). ຖ້າອຸປະກອນໃດໜຶ່ງຮ້ອນເກີນໄປຢ່າງບໍ່ຄາດຄິດ, ລະບົບຈະປັບຄ່າ RPM ໂດຍອັດຕະໂນມັດເພື່ອປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ສຶກຫຼຸດເລື່ອນໄວເກີນໄປ. ການແກ້ໄຂທີ່ມີຄວາມເປັນທຳນຽມ (predictive fixes) ແບບນີ້ໄດ້ຫຼຸດເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການແກ້ໄຂບັນຫາລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ສິ່ງທີ່ເຄີຍໃຊ້ເວລາສາມວັນ ຫຼື ເຖິງແມ່ນຈະຫຼາຍກວ່ານັ້ນ ປັດຈຸບັນນີ້ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ໃນເວລາ້ນ້ອຍກວ່າເກົ້າຊົ່ວໂມງ ຕາມທີ່ບົ່ງຊີ້ໃນລາຍງານຂອງອຸດສາຫະກຳ. ພາຍຫຼັງທີ່ໂຮງງານຕ່າງໆນຳເອົາລະບົບອັຈຈະລິຍະ (smart systems) ເຫຼົ່ານີ້ໄປໃຊ້ງານ, ມີການລາຍງານວ່າ ຈຳນວນຄັ້ງທີ່ຕ້ອງຮ້ອງຂໍການຊ່ວຍເຫຼືອເພີ່ມເຕີມ (escalate support requests) ລົດລົງປະມານ 43 ເປີເຊັນ. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ, ປະມານ 89 ເປີເຊັນຂອງບັນຫາທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ ຖືກແກ້ໄຂຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ (nipped in the bud) ດ້ວຍການປັບປຸງໃນເວລາຈິງ (real time adjustments) ກ່ອນທີ່ບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ຈະເຮັດໃຫ້ເສັ້ນການຜະລິດຊ້າລົງ.

ການສຶກສາເຄື່ອງຈັກ: ວິທີການທີ່ຜູ້ຜະລິດລະດັບທຳອິດຫຼຸດຜ່ອນການຍົກເວັ້ນການຊ່ວຍເຫຼືອລົງ 42%

ຜູ້ຜະລິດວັດສະດຸຂັດສີທີ່ນຳໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກຳຊັ້ນນຳ້ໆໜຶ່ງໄດ້ນຳເອົາເຄື່ອງມືຊ່ວຍເຫຼືອລູກຄ້າທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI) ແລະ ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບແຜ່ນຂັດທີ່ມີເພັດຂອງບໍລິສັດໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ໃນເວລາ 8 ເດືອນ, ການປ່ຽນຈາກການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ເກີດຂື້ນຫຼັງເຫດການເຖິງການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ຄາດການໄດ້ນຳມາເຖິງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ວັດແທກໄດ້:

ການເບິ່ງທີ່ຕົວເລກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າປະມານສອງສ່ວນສາມຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນຊ່ວງເລີ່ມຕົ້ນເກີດຂື້ນເນື່ອງຈາກຜູ້ປະຕິບັດງານໃຊ້ຄວາມກົດດັນຢ່າງບໍ່ເທົ່າທຽມກັນ. ພວກເຮົາໄດ້ຄົ້ນພົບຂໍ້ມູນນີ້ໂດຍການສຶກສາຮູບແບບການໃຊ້ງານທີ່ຜ່ານມາ ແລະ ການສັງເກດວິທີທີ່ຄົນເຮັດວຽກກັບເຄື່ອງຈັກເຫຼົ່ານີ້ໃນແຕ່ລະວັນ. ເມື່ອພວກເຮົານຳເອົາບົດຝຶກສອນທີ່ປັບແຕ່ງໃຫ້ເໝາະສົມ ຮ່ວມກັບການເຕືອນການປັບຄ່າທັນທີທີ່ເກີດຂື້ນ, ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແຜ່ນກະຈົກດີເຈັນໄດ້ເພີ່ມຂື້ນປະມານ 30%. ສິ່ງນີ້ໝາຍຄວາມວ່າຫຍັງ? ເປັນການບໍ່ພຽງແຕ່ການປະກອບຂໍ້ມູນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງປ່ຽນສິ່ງທີ່ເຄີຍເປັນພຽງລາຍການຄ່າໃຊ້ຈ່າຍອີກອັນໜຶ່ງໃຫ້ກາຍເປັນປັດໄຈທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດມີຄວາມໄດ້ປຽບເທີບກັບຄູ່ແຂ່ງ. ຜູ້ເຂີຍນຳໃນ Forbes ໄດ້ຂຽນເຖິງບັນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນເມື່ອເວົ້າເຖິງຜົນກະທົບຂອງປັນຍາປະດິດທາງປະດິດ (AI) ຕໍ່ການຕິດຕໍ່ກັບລູກຄ້າ, ແຕ່ຕົວຢ່າງນີ້ໄດ້ນຳເອົາເນື້ອຄວາມເຫຼົ່ານັ້ນມາປະຕິບັດໃນການຜະລິດຕະການປະຈຳວັນ.

ການເຂົ້າໃຈພຶດຕິກຳຂອງລູກຄ້າຜ່ານຂໍ້ມູນດ້ານການດຳເນີນງານໃນວັດຖຸທີ່ສຶກຫຼຸດຢ່າງໄວວາ

ການຄົ້ນພົບຮູບແບບທີ່ຊ່ອນຢູ່: ວິທີການຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານມີຜົນຕໍ່ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແຜ່ນກະຈົກດີເຈັນແນວໃດ

ການເບິ່ງຂໍ້ມູນຈິງຈາກເຄື່ອງຈັກໃນໂຮງງານເປີດເຜີຍບາງສິ່ງທີ່ນ່າສົນໃຈກ່ຽວກັບແຜ່ນຂັດເພັດ: ວິທີທີ່ຜູ້ປະຕິບັດການຈັດການກັບມັນເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງຫຼາກຫຼາຍ, ເຊິ່ງຄິດເປັນສັດສ່ວນປະມານ 40% ຂອງເຫດຜົນທີ່ບາງແຜ່ນໃຊ້ໄດ້ດົນກວ່າແຜ່ນອື່ນ. ບໍ່ມີໃຜເວົ້າເຖິງເລື່ອງນີ້ຢ່າງເປີດເຜີຍເທົ່າໃດ, ແຕ່ມັນເປັນປັດໄຈທີ່ສຳຄັນຫຼາຍຕໍ່ປະສິດທິພາບທັງໝົດ. ພວກເຮົາພົບວ່າເມື່ອບຸກຄົນໃຊ້ຄວາມກົດດັນຫຼາຍເກີນໄປ (ເກີນ 25 PSI) ຫຼື ໃຊ້ຄວາມໄວໃນການປັ່ນທີ່ໄວກວ່າທີ່ແນະນຳ, ວັດສະດຸຂັດຈະເສື່ອມສະຫຼາດໄວຂຶ້ນປະມານ 2.3 ເທົ່າ, ໂດຍອີງຕາມການວິເຄາະຮູບແບບການເສື່ອມສະຫຼາດຂອງພວກເຮົາ. ຂ່າວດີກ็ຄືວ່າ ສະມາດຝັງເຊັນເຊີ IoT ໄວ້ໃນເຄື່ອງຂັດເອງໄດ້ແລ້ວ. ເຄື່ອງນ້ອຍໆເຫຼົ່ານີ້ຕິດຕາມຂໍ້ມູນຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ຄວາມສົມ່ຳເສີມໃນການຖືມຸມ ແລະ ວັດແທກຄວາມກົດດັນລົງຕ່ຳ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາສາມາດຈັບຈຸດປະຕິບັດທີ່ອັນຕະລາຍກ່ອນທີ່ມັນຈະກາຍເປັນບັນຫາ. ຕົວຢ່າງໜຶ່ງທີ່ສາມາດເອີ້ນເຖິງໄດ້ແມ່ນການເຄື່ອນທີ່ເຊີງຂ້າງ (lateral wobbling). ການສຶກສາຂອງພວກເຮົາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ການເຄື່ອນທີ່ນີ້ເຮັດໃຫ້ສ່ວນຫຼັກຂອງແຜ່ນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ດ້ວຍ resin ແຍກຕົວອອກໄດ້ໄວຂຶ້ນປະມານ 30%. ໂດຍການປ່ຽນຄົ້ນພົບເຫຼົ່ານີ້ທັງໝົດເປັນແຜງຄຳແນະນຳ (coaching dashboards) ທີ່ອ່ານເຂົ້າໃຈງ່າຍ, ພວກເຮົາສາມາດໃຫ້ຄຳແນະນຳທີ່ເຈາະຈົງແກ່ເຈົ້າໜ້າທີ່ກ່ຽວກັບວິທີການປະຕິບັດງານຂອງເຂົາ. ການທົດສອບໃນສະພາບການຈິງໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າວິທີການນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນເບື້ອງຕົ້ນໄດ້ປະມານ 18%, ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າມີເວລາທີ່ເຄື່ອງຢຸດເຮັດວຽກໆ້ນ້ອຍລົງ ແລະ ລູກຄ້າທັງໝົດມີຄວາມພໍໃຈຫຼາກຫຼາຍຂຶ້ນ.

ການແບ່ງສ່ວນທີ່ດີຂື້ນ: ການປັບຮູບແບບການສະໜັບສະໜູນຕາມບໍລິບົດການໃຊ້ງານ ແທນທີ່ຈະເປັນພຽງແຕ່ປະເພດບັນຊີ

ການຈັດປະເພດລູກຄ້າພຽງແຕ່ອີງໃສ່ຂະໜາດບໍລິສັດ ຫຼື ລະດັບສັນຍາ ຈະເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາເສຍເວລາໃນການເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດເມື່ອເວົ້າເຖິງການໃຊ້ຈ່າຍຂອງແຜ່ນຂັດໄດຍາມອນ (diamond pad). ຜູ້ຜະລິດທີ່ທັນສະໄໝໃນປັດຈຸບັນຈະພິຈາລະນາປັດໄຈຕ່າງໆ ຈຳນວນຫຼາຍແທນທີ່ຈະເອົາເປັນເງື່ອນໄຂດຽວ. ພວກເຂົາຈະກວດສອບເຖິງປັດໄຈຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ອັດຕາຄວາມຊື້ນໃນອາກາດ (moisture) ເນື່ອງຈາກສິ່ງນີ້ຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ຄວາມແຫຼວຂອງສະລູຣີ (slurry), ຄວາມແຕກຕ່າງກັນຂອງຄວາມແຂງຂອງຫີນແຕ່ລະປະເພດ, ແລະ ເຖິງແມ່ນແຕ່ເວລາທີ່ພະນັກງານໃຊ້ໃນການຂັດໃນແຕ່ລະການເຮັດວຽກ (shift) ດ້ວຍ ເຊິ່ງຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ການສົ່ງຄວາມຮ້ອນ. ເມື່ອບໍລິສັດເຂົ້າໃຈເຖິງເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ ພວກເຂົາຈະພົບເຫັນຮູບແບບທີ່ນ່າສົນໃຈ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ພະນັກງານທີ່ກຳລັງບູຮັນຟື້ນຫີນອ່ອນ (marble) ໃນເຂດຖິ່ນທີ່ຊື້ນແລະຢູ່ຕິດກັບທະເລ ຈະຕ້ອງປ່ຽນແຜ່ນຂັດໄດຍາມອນ (pad) ໃໝ່ເຖິງ 37% ບໍ່ວ່າຈະມີສັນຍາໃນຮູບແບບໃດກໍຕາມ ເມື່ອທຽບກັບພະນັກງານທີ່ກຳລັງເຮັດວຽກກັບຫີນກະແຮງ (granite) ໃນເຂດທີ່ແຫ້ງແລ້ງເຊັ່ນ: ເຂດທະເລທราย. ພະນັກງານດ້ານການສະໜັບສະໜູນຈະເລີ່ມສົ່ງອຸປະກອນທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດໃຫ້ແກ່ລູກຄ້າກ່ອນທີ່ຈະມີການປ່ຽນເປັນລະດູໃໝ່ ເຮັດໃຫ້ການສັ່ງຊື້ຢ່າງເຮັດດ່ວນ (last-minute orders) ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼາຍ. ຈຳນວນການໂທຫາເພື່ອຂໍອຸປະກອນເພີ່ມເຕີມໃນເວລາເກີດເຫດສຸກເສີນ (emergency calls) ໄດ້ຫຼຸດລົງເຖິງ 50% ຫຼັງຈາກນຳເອົາລະບົບນີ້ໄປໃຊ້. ການເບິ່ງໄປຂ້າງໆ ແລະ ວາງແຜນອີງໃສ່ສະພາບການຈິງ ມິໄດ້ອີງໃສ່ຕົວເລກເທົ່ານັ້ນ ຈະປ່ຽນການບໍລິການລູກຄ້າຈາກການຕອບສະຫນອງຕໍ່ເຫດການ (reactive) ໃຫ້ເປັນການຮ່ວມມືທີ່ມີຄວາມໝາຍ ແລະ ມີພື້ນຖານຢູ່ກັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເກີດຈາກຂໍ້ມູນຈິງ.

ການວິເຄາະທີ່ທຳນາຍໄດ້ ແລະ ເຄື່ອງມືທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນญา ຊີວະປະດິດສ້າງ (AI) ເພື່ອທຳນາຍຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າ

ການຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ບໍ່ສາມາດໃຊ້ງານໄດ້: ວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ທຳນາຍໄດ້ຊ່ວຍຫຼຸດເວລາການແກ້ໄຂຈາກ 72 ຊົ່ວໂມງ ເຖິງ 9 ຊົ່ວໂມງ

ການນຳໃຊ້ການວິເຄາະທີ່ທຳນາຍໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ໂຮງງານຜະລິດຢຸດການຕອບສະຫນອງຕໍ່ບັນຫາຫຼັງຈາກທີ່ບັນຫາເກີດຂຶ້ນແລ້ວ. ເມື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນເຊັ່ນ: ການສັ່ນໄຫວຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການປ່ຽນແປງຂອງອຸນຫະພູມໃນໄລຍະເວລາ, ແລະ ອັດຕາທີ່ວັດສະດຸເສື່ອມສະຫຼາຍ, ໂປຣແກຣມຄອມພິວເຕີທີ່ສະຫຼາດຈະສາມາດຈັບຈຸດສັນຍານເລີ່ມຕົ້ນທີ່ບີ່ປົກກະຕິເລັກນ້ອຍທີ່ບອກເຖິງການລົ້ມເຫຼວຂອງແຜ່ນເບີກ (pads) ລ່ວງຫນ້າເຖິງສັບດາ ຫຼື ເຖິງແມ່ນແຕ່ຫຼາຍເດືອນກ່ອນທີ່ຈະເກີດການຂັດຂ້ອງຂອງຈິງ. ສຳລັບເຈົ້າໜ້າທີ່ດ້ານເຕັກນິກ, ພວກເຂົາຈະຮູ້ຢ່າງແນ່ຊັດວ່າເວລາໃດທີ່ຈະຕ້ອງປ່ຽນຊິ້ນສ່ວນເຫຼົ່ານີ້ ໃນເວລາທີ່ລະບົບອື່ນໆຍັງເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງປົກກະຕິ, ເຮັດໃຫ້ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີການຊ່ວຍເຫຼືອເປັນການດ່ວນທີ່ຈະຮີດສີຂອງການຜະລິດທີ່ສຳຄັນ. ໂຮງງານບາງແຫ່ງລາຍງານວ່າ ພວກເຂົາສາມາດຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ບໍ່ສາມາດໃຊ້ງານໄດ້ຢ່າງບໍ່ຄາດຄິດໄດ້ເຖິງເກືອບເທິງໝົດ ນັບຕັ້ງແຕ່ນຳເອົາລະບົບການຕິດຕາມນີ້ໄປໃຊ້ງານ.

ຜູ້ຜະລິດວັດສະດຸຂາດເຄື່ອງທີ່ຊັ້ນນຳໃນໂລກໄດ້ປະສົມຂໍ້ມູນເซັນເຊີຈາກລະບົບຂັດເຄື່ອງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດຂອງທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ (IoT) ກັບພລັດຟອມຄວາມສຳເລັດຂອງລູກຄ້າ ແລະ ສາມາດຫຼຸດເວລາໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຢຸດເຄື່ອງເນື່ອງຈາກແຜ່ນຂາດເຄື່ອງໄດ້ 87.5%: ຈາກ 72 ຊົ່ວໂມງ ຫຼຸດລົງເຫຼືອເພີຍງ 9 ຊົ່ວໂມງ. ການປ່ຽນແປງນີ້ເຮັດໃຫ້ປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໄດ້ຫຼາຍຮ້ອຍລ້ານກີບຕໍ່ແຖວການຜະລິດແຕ່ລະແຖວ ໂດຍການກຳຈັດການຢຸດເຄື່ອງທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້.

ອະນາຄົດ: ພລັດຟອມຄວາມສຳເລັດຂອງລູກຄ້າທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງ (AI) ທີ່ຖືກເຊື່ອມຕໍ່ເຂົ້າກັບລະບົບແຜ່ນຂາດເຄື່ອງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດຂອງທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ (IoT)

ດ້ານຕໍ່ໄປຂອງເທັກໂນໂລຊີນີ້ເປັນການປະສົມປະສານການວິເຄາະປະສິດທິພາບຂອງແຜ່ນຂາດເຄື່ອງເພັດ (diamond pad) ໃນເວລາຈິງເຂົ້າກັບການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງລູກຄ້າທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງ (AI). ພລັດຟອມໃໝ່ໆເຫຼົ່ານີ້ວິເຄາະຮູບແບບການໃຊ້ງານຈາກການຕິດຕັ້ງຈຳນວນຫຼາຍພັນຄັ້ງ ໂດຍເຊື່ອມຕໍ່ວິທີການຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານເຂົ້າກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຈະສົ່ງຄູ່ມືການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ປັບແຕ່ງເປັນພິເສດອັດຕະໂນມັດເມື່ອມີຄວາມຜິດປົກກະຕິເກີດຂຶ້ນ ຫຼື ແຈ້ງທີມງານດ້ານການສະໜັບສະໜູນເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການປຶກສາເປັນການລ່ວງໆ.

ໃ during ການທົດສອບ, ລະບົບອັດຈະລິຍະສາມາດຈັບເອົາເວລາທີ່ຄວາມກົດດັນບໍ່ຖືກແຈກຢາຍຢ່າງຖືກຕ້ອງໃນຂະນະທີ່ກຳລັງຂັດເງົາ ແລະ ແສດງຄູ່ມືວີດີໂອທີ່ປັບແຕ່ງເປັນພິເສດສຳລັບເຄື່ອງຈັກທີ່ຜູ້ປະຕິບັດກຳລັງໃຊ້ ແລະ ວັດຖຸທີ່ເຂົາກຳລັງເຮັດວຽກຢູ່. ລະບົບປ້ອນຂໍ້ມູນກັບຄືນທັງໝົດນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີຫຼາຍຈິງໆ - ເມື່ອເຄື່ອງຈັກເກັບຂໍ້ມູນການປະຕິບັດ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສະໜັບສະໜູນຮູ້ຢ່າງຊັດເຈນວ່າຈະຕ້ອງເຮັດຫຍັງຕໍ່ໄປ. ບັນຫາການຝຶກອົບຮົມຫຼຸດລົງຢ່າງມີນັກ, ແລະ ສ່ວນທີ່ໃຊ້ຂັດເງົາ (pads) ມີອາຍຸການໃຊ້ງານຍາວຂຶ້ນເຖິງ 20% ເທົ່າກັບກ່ອນ. ໃນອະນາຄົດ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າການສະໜັບສະໜູນທີ່ເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ສາມາດຄາດການບັນຫາກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນຈະກາຍເປັນສິ່ງທີ່ທົ່ວໄປ ແທນທີ່ຈະເປັນສິ່ງທີ່ເປັນພິເສດ. ຜູ້ຜະລິດສ່ວນຫຼາຍກຳລັງເຄື່ອນໄປສູ່ຍຸດທະສາດການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ເປັນກິຈກຳລ່ວງໆນີ້ແລ້ວ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມບໍ່ຍາກ

ປະໂຫຍດຫຼັກຂອງການວິເຄາະທີ່ຄາດການໄດ້ໃນອຸດສາຫະກຳວັດສະດຸຂັດເງົາແມ່ນຫຍັງ?

ການວິເຄາະທີ່ຄາດການໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດຄາດການ ແລະ ກຳຈັດບັນຫາອຸປະກອນກ່ອນທີ່ຈະນຳໄປສູ່ການຢຸດເຄື່ອງຢ່າງຮຸນແຮງ, ໂດຍການປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ປັບປຸງປະສິດທິພາບ.

ລະບົບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ IoT ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການດຳເນີນການບໍາຮັກເປັນການລ່ວງໆໄດ້ແນວໃດ?

ລະບົບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ IoT ໃຫ້ຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະທີ່ເກີດຂຶ້ນຈິງໃນເວລາຈິງ ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດປະເມີນບັນຫາທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ຢ່າງເປັນເວລາ ແລະເຮັດໃຫ້ສາມາດເຂົ້າໄປຈັດການໄດ້ຢ່າງໄວວາເພື່ອປ້ອງກັນການຢຸດເຄື່ອງ.

ການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການປັບປຸງວິທີການໃຊ້ງານສາມາດສົ່ງຜົນຕໍ່ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແຜ່ນຂັດເພັດໄດ້ຫຼືບໍ່?

ແມ່ນແລ້ວ, ວິທີການຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານມີຜົນກະທົບຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແຜ່ນຂັດເພັດ. ການປັບປຸງໂປຣແກຣມການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການນຳໃຊ້ການວິເຄາະເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນປ້ອນກັບຄືນທີ່ເປັນສະເພາະ ສາມາດຊ່ວຍຍືດອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແຜ່ນເຫຼົ່ານີ້ໄດ້.

ການຕິດຕາມໃນເວລາຈິງມີຜົນກະທົບຕໍ່ການຮ້ອງຂໍການຊ່ວຍເຫຼືອແນວໃດ?

ການຕິດຕາມໃນເວລາຈິງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການຍົກເລີກ (escalations) ໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ໂດຍການແກ້ໄຂບັນຫາກ່ອນທີ່ມັນຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ການຜະລິດ. ລາຍງານສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ມີການຫຼຸດຜ່ອນການຮ້ອງຂໍການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ຖືກຍົກເລີກລົງໄດ້ເຖິງ 43% ໃນລະບົບເຫຼົ່ານີ້.