သတ္တုထုပ်ပိုးမှုဆိုင်ရာ စက်ပစ္စည်းများတွင် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး ထုတ်လုပ်မှု မြင့်တက်လာခြင်း။

အထူးသဖြင့် သတ္တုထုပ်ပိုးမှုဆိုင်ရာ စက်ပစ္စည်းစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ထုတ်လုပ်မှုအခင်းအကျင်းသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ထုတ်လုပ်မှုနည်းပညာများကို လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းဖြင့် လေးနက်သော အသွင်ကူးပြောင်းမှုကို ခံယူလျက်ရှိသည်။ ဤနည်းပညာများသည် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ရုံသာမက ရေရှည်တည်တံ့မှုနှင့် စိတ်ကြိုက်ပြုပြင်ခြင်းဆီသို့ ကမ္ဘာ့ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့်လည်း လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။

Intelligent Production တွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ
အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် စက်ရုပ်များ-သတ္တုထုပ်ပိုးသည့် ကိရိယာများတွင် အဆင့်မြင့် စက်ရုပ်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် သိသိသာသာ တိုးမြင့်လာသည်ကို တွေ့ရသည်။ စက်ရုပ်များ၊ အထူးသဖြင့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သော စက်ရုပ်များ (cobots) များသည် ယခုအခါ ထုပ်ပိုးမှုလိုင်းများတွင် အဓိကကျပြီး တိကျမှုနှင့် မြန်နှုန်းမြင့်ဖြင့် ထုပ်ပိုးခြင်းအထိ ထုပ်ပိုးခြင်းအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နေပြီဖြစ်သည်။ PMMI Business Intelligence ၏ အစီရင်ခံစာအရ၊ ထုပ်ပိုးမှုဆိုင်ရာ စက်ယန္တရားများတွင် အလိုအလျောက်စနစ်သည် အမေရိကန်တွင် အဓိက လမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး စက်ရူပါရုံနှင့် စက်ရုပ်အသုံးချမှုများတွင် သိသိသာသာ တိုးတက်လာခဲ့သည်။

IoT နှင့် စမတ်အာရုံခံကိရိယာများ-Internet of Things (IoT) သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် သတ္တုထုပ်ပိုးသည့်ကိရိယာများ လုပ်ဆောင်ပုံအား တော်လှန်ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ ဤချိတ်ဆက်မှုသည် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထိန်းသိမ်းမှု၊ စက်ရပ်ချိန်ကို လျှော့ချရန်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စက်ပစ္စည်းထိန်းချုပ်မှုတွင် IoT ၏ပေါင်းစပ်မှုကို စက်ပစ္စည်းစွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းခြင်းတို့ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည့်လမ်းကြောင်းအဖြစ် မီးမောင်းထိုးပြထားသည်။
AI နှင့် Machine Learning-Artificial Intelligence (AI) သည် အထူးသဖြင့် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုနှင့် လုပ်ငန်းစဉ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးပါသော ထုပ်ပိုးမှုဖြေရှင်းနည်းများအဖြစ် လမ်းကြောင်းများကို ဖန်တီးနေသည်။ AI algorithms သည် ကွဲလွဲချက်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတွင် တိုးတက်မှုများကို အကြံပြုရန်အတွက် ဒေတာမှသင်ယူနိုင်သည်။ အဓိကအချက်မှာ ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့်အနေဖြင့် သတိမပြုမိနိုင်သည့် ထုတ်ကုန်ချို့ယွင်းချက်များကို သိရှိနိုင်ရန် အမြင်အာရုံစနစ်များတွင် AI ကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။
ရေရှည်တည်တံ့မှု-ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ထုတ်လုပ်မှုသည် ရေရှည်တည်တံ့မှုဆီသို့ ဦးတည်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဗူးခွံများကို ပေါ့ပါးသော အလေးချိန်သည် ပစ္စည်းအသုံးပြုမှုနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ထိခိုက်မှုကို လျော့နည်းစေသည်။ အလူမီနီယံနှင့် သံမဏိကဲ့သို့ ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သည့် ပစ္စည်းများအသုံးပြုခြင်းဆီသို့ လမ်းကြောင်းသစ်သည် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးမြင့်လာကာ ထုတ်လုပ်သူများသည် ဂေဟစနစ်သဟဇာတဖြစ်သော ဖြေရှင်းနည်းများကို အာရုံစိုက်လျက်ရှိပါသည်။
Data-Driven Insights

• စျေးကွက်ကြီးထွားမှု- ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာသတ္တုထုပ်ပိုးမှုစျေးကွက်သည် 2034 ခုနှစ်တွင်ရောင်းအားဒေါ်လာ 253.1 ဘီလီယံအထိရောက်ရှိရန်မျှော်မှန်းထားပြီး CAGR 6.7% ဖြင့်ကြီးထွားလာရန်မျှော်မှန်းထားသည်။ ဤတိုးတက်မှုသည် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အသိဉာဏ်ရှိသော နည်းပညာများဖြင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း လှုံ့ဆော်ပေးပါသည်။
• အလိုအလျောက်စနစ်အကျိုးသက်ရောက်မှု- စက်မှုထုတ်ပိုးမှုစျေးကွက်သည် 2019 ခုနှစ်တွင် $56.2 ဘီလီယံမှ 2024 ခုနှစ်တွင် $66 billion သို့ တိုးလာရန် မျှော်လင့်ထားပြီး၊ automation နှင့် sustainability ကဲ့သို့သော ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင် အလိုအလျောက်စနစ်သည် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို 200% မှ 300% အထိ တိုးမြင့်လာစေပြီး ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် ပစ္စည်းကိုင်တွယ်ခြင်းတွင် ပါဝင်သည်။

ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာရေး

1. ရှောင်လွှဲမရနိုင်သောပရောဂျက်- Horizon 2020 အစီအစဉ်အရ၊ ရှောင်လွှဲမရနိုင်သောပရောဂျက်သည် လုပ်ငန်းစဉ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် သတ္တုလုပ်ငန်းတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းပညာများကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်။ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများတွင် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနှင့် စက်ရပ်ချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးသည့် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထိန်းသိမ်းမှုစွမ်းရည်များ ပါဝင်သည်။
2. Mitsubishi Electric- ထုပ်ပိုးမှုလုပ်ငန်းအတွက် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သော စက်ရုပ်များတွင် ၎င်းတို့၏ တိုးတက်မှုများသည် ယခင်က လက်စွဲလုပ်ထားသည့် လုပ်ငန်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်၊ လုံခြုံမှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး အရည်အသွေးမြင့် ထုတ်ကုန်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အလုပ်သမားစရိတ်များကို လျှော့ချနိုင်စေခဲ့သည်။
3. Crown Holdings, Inc. နှင့် Ardagh Group SA- ဤကုမ္ပဏီများသည် သတ္တုထုပ်ပိုးမှု၏အလေးချိန်ကို လျှော့ချရန်အတွက် သံမဏိမှ အလူမီနီယံသို့ ပြောင်းကာ အသိဉာဏ်ရှိသော ပစ္စည်းစီမံခန့်ခွဲမှုကို လက်တွေ့အသုံးချပုံကို ပြသထားသည်။

အနာဂတ်လမ်းညွှန်များ
သတ္တုထုပ်ပိုးပစ္စည်းများတွင် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ထုတ်လုပ်မှု၏ အနာဂတ်သည် ပိုမိုပေါင်းစပ်ထားသော စနစ်များဆီသို့ ဦးတည်နေသည့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့်အတူ အလားအလာကောင်းနေသည်။ အာရုံစူးစိုက်မှုမှာ-

• ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်အတွက် AI ၏နောက်ထပ်ပေါင်းစည်းခြင်း- စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်းအပြင် AI သည် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများအတွင်း မဟာဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ပိုမိုကြီးမားသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။
• ပိုမိုကောင်းမွန်သော စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်း- 3D ပုံနှိပ်ခြင်းနှင့် အဆင့်မြင့်စက်ရုပ်များကဲ့သို့သော နည်းပညာများဖြင့်၊ စျေးကွက်လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရန်အတွက် စိတ်ကြိုက်ထုပ်ပိုးမှုဖြေရှင်းချက်များအတွက် အလားအလာများရှိပါသည်။
• ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး- စက်ကိရိယာများ ပိုမိုချိတ်ဆက်လာသည်နှင့်အမျှ ဤစနစ်များကို ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများမှ ကာကွယ်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုကဏ္ဍ၏ ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်ခံရမှုတွင် အားနည်းချက်ကြောင့် ပို၍အရေးကြီးလာပါသည်။

သတ္တုထုပ်ပိုးပစ္စည်းများ၏ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ထုတ်လုပ်မှုသည် မြန်မြန်ဆန်ဆန် သို့မဟုတ် စျေးသက်သာရုံမျှမက၊ အဲဒါတွေကို ပိုစမတ်ကျကျ၊ ပိုပြီးတော့ ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲအောင်၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်တဲ့ စွမ်းရည်တွေ ပိုရှိအောင် လုပ်ဆောင်တာဖြစ်တယ်။ ဒေတာနှင့် ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများသည် သတ္တုထုပ်ပိုးမှုတွင် ပိုမိုထက်မြက်သော၊ အလိုအလျောက်နှင့် ထိရောက်သော အနာဂတ်ဆီသို့ ဦးတည်သွားသည့် ရှင်းလင်းသောလမ်းကြောင်းကို သရုပ်ဖော်သည်။

Chengdu Changtai Intelligent Equipment Co., Ltd.(https://www.ctcanmachine.com/)အစုံအလင်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်နိုင်သောစက်များ. စက်ထုတ်လုပ်သူများ လုပ်နိုင်သည်နှင့်အမျှ ကျွန်ုပ်တို့သည် မှီခိုအားထားနေရပါသည်။စက်တွေလုပ်လို့ရတယ်။root လုပ်ဖို့စည်သွတ်အစားအစာလုပ်ငန်းတရုတ်မှာ။

သံဖြူပြုလုပ်သည့်စက်အတွက် ဆက်သွယ်ရန်။
Tel/Whatsapp:+86 138 0801 1206
Email:neo@ctcanmachine.com