ผู้ใช้งานเครื่องจักรยืนอยู่ตรงหน้าเครื่องจักรสำหรับการประกอบที่มีแขนกลสีเหลืองสองข้าง และใช้เมาส์เพื่อดำเนินการกับข้อมูลที่ปรากฏบนจอภาพ

เพิ่มเวลาในการทำงานให้มากที่สุดและให้ประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานด้วยการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ปรับให้เหมาะสม

ทำความเข้าใจถึงแนวทางการปรับใช้ระบบบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในโรงงานของคุณด้วยความช่วยเหลือของ Intel และพาร์ทเนอร์ของ Intel

ประเด็นสำคัญเกี่ยวกับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

  • เพิ่มเวลาในการทำงานและยกระดับประสิทธิภาพของอุปกรณ์โดยรวม (OEE) โดยใช้ AI ในการคาดการณ์เวลาที่เครื่องจักรต้องได้รับการบำรุงรักษา

  • ทำการประเมินภายในและภายนอกเพื่อคำนวณถึงความเสี่ยงในการหยุดทำงานที่จะกระทบต่อการทำงาน ก่อนที่จะวางแผนการปรับใช้งาน

  • ทำงานร่วมกับพาร์ทเนอร์ด้านเทคโนโลยีของ Intel® เพื่อลดความซับซ้อนในการปรับใช้งาน AI, เร่งความเร็วในการสร้างมูลค่า และก้าวข้ามอุปสรรคต่าง ๆ ในการปรับใช้งาน

  • เร่งความเร็วเวิร์กโหลดด้าน AI ด้วยฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ Intel® เพื่อให้ได้ข้อมูลการปฏิบัติงานแบบเรียลไทม์ในพื้นที่ปฏิบัติงานของโรงงาน

author-image

โดย

ทำความเข้าใจถึงประโยชน์ของการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (PdM)

การใช้ AI กับกลยุทธ์การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้โรงงานของคุณหลีกเลี่ยงปัญหาที่ทำให้เกิดค่าใช้จ่ายสูงซึ่งเกิดจากการขัดข้องของอุปกรณ์และเวลาหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้ รวมไปถึงความสามารถในการผลิตที่หายไป ต้นทุนการซ่อมแซม และความคาดหวังกับเวลาในการส่งมอบของลูกค้าที่ทำไม่ได้

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ให้ทางเลือกที่คุ้มค่าในการแทนที่แนวคิดการใช้งานจนขัดข้องที่มีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งพบได้บ่อย ๆ ในบริษัทที่ใช้ระบบแบบดั้งเดิมที่เก่ากว่า และยังยกระดับแนวทางการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ล้าสมัยและต้องใช้แรงงานสูง ซึ่งมีการบำรุงรักษาเพิ่มขึ้นแบบคงที่

ในทางกลับกัน แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลช่วยให้คุณเข้าไปแทรกแซงก่อนที่เวลาหยุดทำงานที่มีค่าใช้จ่ายสูงจะเกิดขึ้นได้ ข้อมูลในการปฏิบัติงานจะได้รับการรวบรวมจากจุดขัดข้องจำนวนมากในอุปกรณ์จริงทั่วทั้งโรงงาน ซึ่งมักจะเป็นอุปกรณ์ในการผลิต เครื่องจักร และทรัพย์สินมูลค่าสูงอื่น ๆ ผ่านโครงสร้างพื้นฐานในพื้นที่ปฏิบัติงานของโรงงานที่กำหนดด้วยซอฟต์แวร์สมัยใหม่

ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตรถยนต์สามารถใช้ข้อมูลเซนเซอร์เพื่อตรวจสอบสภาพของเครื่องเชื่อม ซึ่งเสี่ยงต่อการโอเวอร์ฮีตได้ ใช้การวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์ถึงการขัดข้องในอนาคตตามสภาพการทำงานของเครื่องจักรได้ ซึ่งจะทำการแจ้งเตือนเมื่อถึงตามหลักเกณฑ์ต่าง ๆ

เมื่อใช้กลยุทธ์การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ใช้ AI องค์กรของคุณจะสามารถ: 

  • เพิ่มเวลาการทำงานด้วยการปรับใช้แนวทางเชิงคาดการณ์ ข้อมูลเซนเซอร์จะให้การแจ้งเตือนล่วงหน้าเกี่ยวกับการขัดข้องที่อาจเกิดขึ้นได้ ช่วยกระตุ้นให้เกิดการตัดสินที่มีประสิทธิภาพมากกว่าและเร่งความเร็วในการซ่อมแซม คุณสามารถวางแผนล่วงหน้าเพื่อลดผลกระทบจากการขัดข้องของเครื่องจักรในระหว่างการปฏิบัติงาน กำหนดเวลาบำรุงรักษาในเชิงรุกเพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักในการผลิตที่ยาวนาน และเปลี่ยนภาระงานต่าง ๆ ไปที่อุปกรณ์อื่นในระหว่างที่ทำการซ่อมบำรุงเครื่องจักรอยู่
  • กระตุ้นประสิทธิภาพในการดำเนินงานด้วยการคาดการณ์ถึงเวลาที่อุปกรณ์จะขัดข้อง การมีอุปกรณ์ที่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพคือตัวขับเคลื่อนหลักของการผลิตและผลกำไรต่าง ๆ ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของอุปกรณ์โดยรวม (OEE), ทำได้ตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) และปรับผลตอบแทนการลงทุน (ROI) ให้เหมาะสมได้
  • ให้ความสอดคล้องด้านคุณภาพของผลิตภัณฑ์ด้วยการใช้ข้อมูลในอดีตในการคาดการณ์การสึกหรอและเสื่อมสภาพในส่วนประกอบที่สำคัญ คุณสามารถสั่งให้มีการบำรุงรักษาเมื่อมีการคาดการณ์ถึงความผิดปกติ และคงอุปกรณ์ให้อยู่ในค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้ได้อัตราผลผลิตที่มีข้อบกพร่องให้ใกล้เคียงกับศูนย์

สิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิดก็คือการติดตามสภาพของเครื่องจักรที่ใช้ AI ซึ่งเป็นเทคนิค Industry 4.0 ที่คล้ายคลึงกัน ซึ่งช่วยให้คุณสามารถจำลองผลลัพธ์ในการปฏิบัติงานโดยใช้แบบจำลองเสมือนจริง, ตรวจจับความผิดปกติที่แสดงถึงการขัดข้องอย่างร้ายแรงที่อาจเกิดขึ้น, ตรวจจับข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์ และใช้คอมพิวเตอร์วิชั่นเพื่อติดตามผู้ปฏิบัติงานให้ปฏิบัติตามข้อบังคับด้านความปลอดภัย

ในตอนนี้ เมื่อทราบถึงประโยชน์บางส่วนของระบบตรวจจับอัจฉริยะในโรงงานแล้ว คุณก็พร้อมสำหรับการเริ่มวางแผนการปรับใช้ของคุณแล้ว ขั้นตอนที่คุณควรทำเพื่อประสานงานในการปรับใช้การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ประสบความสำเร็จมีดังนี้

ประเมินระดับความเสี่ยงของคุณ

ขั้นตอนแรกคือการประเมินระดับความเสี่ยงขององค์กรของคุณ ตั้งแต่การขัดข้องและข้อบกพร่องของอุปกรณ์ไปจนถึงความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด ผู้ผลิตตกอยู่ในความเสี่ยงมากมายที่สามารถขจัดออกไปได้ด้วยการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และการติดตามสภาพของเครื่องจักรที่ใช้ AI การรวบรวมรายงานเกี่ยวกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น จะช่วยให้คุณสามารถพิจารณาได้ว่าโซลูชั่น AI คุ้มค่าต่อการลงทุนล่วงหน้า

  • การประเมินความเสี่ยงภายในควรได้รับการดำเนินการเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความเสี่ยงในการปฏิบัติงาน ประเด็นข้อมูลสำคัญบางส่วนที่ควรพิจารณาถึงประกอบด้วย:
    • การวิเคราะห์อันตราย
    • บันทึกเวลาหยุดทำงานของเครื่องจักร
    • การสำรวจคุณภาพผลิตภัณฑ์
    • การตรวจสอบเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย
    • บันทึกและข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับความคลาดเคลื่อนของกระบวนการ
    • อัตราผลผลิตที่มีข้อบกพร่อง
    • ปัญหาด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด
    • สถานะการรับรอง ISO
  • การประเมินความเสี่ยงภายนอกและการค้นคว้าวิจัยเกี่ยวกับการสรุปข้อมูลทางการเงินของเวลาหยุดทำงานที่ไม่คาดคิดควรได้รับการดำเนินการด้วย ค้นคว้าเกี่ยวกับผลลัพธ์ของการหยุดการผลิตที่มีต่อปัญหาคอขวดด้านซัพพลายเชนและความผันผวนของราคาสินค้าโภคภัณฑ์ และทำการสำรวจเกี่ยวกับผลกระทบของการหยุดทำงานที่มีต่อความพึงพอใจของลูกค้า โซลูชั่นด้าน AI สามารถช่วยขจัดความเสี่ยงทางธุรกิจของคุณได้ด้วยการช่วยให้การปฏิบัติงานดำเนินไปได้อย่างลื่นไหล

    ความเสี่ยงเฉพาะที่องค์กรของคุณอาจพบเจอนั้นจะแตกต่างกันไปตามภาคส่วนย่อย:
    • ผู้ผลิตแบบไม่ต่อเนื่อง เช่น ผู้ผลิตรถยนต์ เครื่องใช้ไฟฟ้า และสินค้าอิเล็กทรอนิกส์มีความเสี่ยงมากกว่าต่อปัญหาที่มีการสูญเสียคุณภาพและการหยุดชะงักของซัพพลายเชนเนื่องจากการขัดข้องของเครื่องจักร
    • ผู้ผลิตแบบต่อเนื่อง ซึ่งรวมไปถึงบริษัทด้านเภสัชภัณฑ์กับอาหารและเครื่องดื่ม มีความเสี่ยงมากกว่าต่อปัญหาเกี่ยวกับข้อผิดพลาดของสูตร การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการควบคุมกระบวนการผลิต

และคุณควรพึ่งพางานวิจัยภายนอก ซึ่งรวมไปถึงรายงานทางอุตสาหกรรมหรือการวิเคราะห์ด้านการแข่งขัน เพื่อเปรียบเทียบการพลิกโฉมทางดิจิทัลในโรงงานต่าง ๆ ที่คล้ายคลึงกันกับโรงงานของคุณเอง ตัวอย่างเช่น คุณสามารถอ่านเรื่องราวความสำเร็จเกี่ยวกับแนวทางที่BMW ใช้โซลูชั่น Industry 4.0 เพื่อทำให้กระบวนการควบคุมคุณภาพที่สำคัญในโรงงานของตนเป็นแบบอัตโนมัติและยกระดับยิ่งขึ้น

พาร์ทเนอร์ที่มีผู้ให้บริการโซลูชั่น AI

เมื่อคุณพร้อมที่จะก้าวไปข้างหน้าแล้ว ให้พิจารณาถึงการนำความช่วยเหลือจากภายนอกเข้ามาจัดการกับงานยาก ๆ การทำงานกับพาร์ทเนอร์ด้านเทคโนโลยีช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการทั้งหมด ตั้งแต่การวางแผนไปจนถึงการปรับใช้งาน ซึ่งช่วยประหยัดเวลา ลดต้นทุน จำกัดความซับซ้อน และก้าวข้ามอุปสรรคต่าง ๆ ในการปรับใช้งาน Intel ทำงานร่วมกับเครือข่ายผู้ผสานการทำงานของระบบ (SI) และผู้ให้บริการโซลูชั่นด้าน AI และอุตสาหกรรมทั่วโลกเพื่อช่วยให้มั่นใจได้ว่าโซลูชั่นของพาร์ทเนอร์ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับฮาร์ดแวร์ของ Intel® และระบบที่ใช้ Intel ได้รับการออกแบบมาสำหรับการปฏิบัติงานที่ลื่นไหลและมีประสิทธิภาพสูง

ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีที่ทำให้รู้ล่วงหน้าจะให้โซลูชั่นแบบจำลองเสมือนจริงอันยืดหยุ่น ซึ่งช่วยให้คุณมองเห็นผลกระทบของข้อมูลภายในสามสิบวัน เทคโนโลยีนี้ที่สร้างขึ้นโดยใช้แพลตฟอร์ม Intel® Edge Insights for Industrial และชุดเครื่องมือ OpenVINO™ เป็นหลัก จะช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานของคุณสามารถทำงานผ่านแหล่งที่มาของข้อมูลการปฏิบัติงานที่อยู่อย่างกระจัดกระจายเพื่อให้ภาพที่ชัดเจนและข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปรับใช้ได้ ติดต่อพวกเขาได้ที่นี่

อ่านกรณีศึกษาล่าสุดเกี่ยวกับแนวทางที่พาร์ทเนอร์ด้านระบบนิเวศของ Intel ปรับใช้โซลูชั่น Industry 4.0 ในอุตสาหกรรมการผลิต

ปรับใช้โซลูชั่น AI ของคุณ

ขั้นตอนถัดไปคือการปรับใช้ขีดความสามารถด้าน AI ทั่วทั้งโรงงานของคุณ เพื่อให้คุณสามารถติดตามอุปกรณ์ของคุณได้ ซึ่งจำเป็นต้องมีทั้งการติดตั้งเทคโนโลยีที่ใช้งาน AI สำหรับการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับอุปกรณ์แต่ละชิ้นและการปรับใช้อัลกอริธึม AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บรวบรวมแบบเรียลไทม์เพื่อระบุและป้องกันปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการบำรุงรักษา การปฏิบัติตามข้อกำหนด และประสิทธิภาพในการทำงาน

ข้อมูลสรุปโดยละเอียดยิ่งขึ้นของสิ่งที่เกี่ยวข้องกับการปรับใช้โซลูชั่น AI ในโรงงานของคุณมีดังนี้:

  1. ติดตั้ง เทคโนโลยีที่ใช้งาน AI ได้ลงในอุปกรณ์ เพื่อรวบรวมข้อมูลในการปฏิบัติงานและประวัติการขัดข้อง และกำหนดคุณลักษณะเฉพาะของเครื่องจักร ข้อมูลในการปฏิบัติงานจะให้ข้อมูลพื้นฐานสำหรับการบำรุงรักษา โดยเฉพาะข้อมูลข้อผิดพลาดและข้อมูลการทำงานทั่วไปของเครื่องจักร เซนเซอร์มักจะได้รับการนำไปใช้งานเพื่อรวบรวมข้อมูลนี้ ตัวอย่างเช่น หากกำลังมีการติดตามปั๊มไฮดรอลิกอยู่ เซนเซอร์จะสามารถบันทึกข้อมูลอัตราการสั่นสะเทอน แรงดันน้ำมัน ความเร็วของเหลว และค่าพารามิเตอร์อื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องได้ หรือหากเครื่องจักรนั้นเป็นส่วนหนึ่งของระบบการควบคุมที่กำหนดด้วยซอฟต์แวร์ (SDC) จะมีการติดตั้งตัวรับส่งข้อมูลระยะไกลเพื่อบันทึกข้อมูลคุณลักษณะของเครื่องจักรแบบเรียลไทม์
  2. จัดเตรียม ข้อมูลเครื่องจักรของคุณที่ Edge หรือในระบบคลาวด์ ใช้ฐานข้อมูลเพื่อจัดเก็บข้อมูลดิบสำหรับการวิเคราะห์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับอัลกอริธึม ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าจะปรับปรุงความถูกต้องของข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น และช่วยให้อัลกอริธึมสามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  3. ฝึกฝน อัลกอริธึม AI ของคุณในข้อมูลที่ประมวลผลไว้ล่วงหน้าเพื่อสร้างแบบจำลองเฉพาะสำหรับข้อมูลการปฏิบัติงานของเครื่องจักรดังกล่าว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะระบุถึงอัลกอริธึมที่เหมาะสมเพื่อใช้ตามลักษณะทั่วไปของข้อมูลและตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักต่าง ๆ เช่น ความล่าช้า ขนาดของแบบจำลอง และความถูกต้องแม่นยำ
  4. ปรับใช้ แบบจำลอง AI ที่ผ่านการฝึกฝนแล้ว ในอุปกรณ์ Edge หรือในเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลางที่จะรวบรวมข้อมูลการสตรีมจากเครื่องจักรหลาย ๆ ตัวเพื่อทำการคาดการณ์ร่วมกัน ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับองค์กรของคุณจะขึ้นอยู่กับระดับความเสี่ยงที่กล่าวไว้ข้างต้นของคุณ การปฏิบัติงานที่ต้องมีการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ควรปรับใช้แบบจำลองดังกล่าวในอุปกรณ์ Edge ในขณะที่การปฏิบัติงานที่มีช่องทางในการคาดการณ์เหตุขัดข้องได้มากกว่านั้นจะสามารถใช้เซิร์ฟเวอร์ส่วนกลางได้

    แต่ก็มีข้อดีข้อเสียที่ต้องพิจารณาถึงด้วย การอ่านข้อมูลแบบเรียลไทม์ในอุปกรณ์ Edge อาจมีความจำเป็นจากการใช้แบบจำลองในขนาดเล็กกว่า ซึ่งอาจมีความแม่นยำน้อยกว่าแบบจำลองขนาดใหญ่ ซึ่งนำไปสู่ความคลาดเคลื่อนในการคาดการณ์

    แนะนำให้ใช้อุปกรณ์ Edge ที่มีการเร่งความเร็ว AI กับรูปแบบการใช้งาน Edge ชุดเครื่องมือ OpenVINO™ เป็นชุดเครื่องมือแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการปรับใช้งานและการปรับแบบจำลอง AI ให้เหมาะสม ที่ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้งานแอปพลิเคชั่น AI ที่ Edge ได้ด้วยประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้น

    นอกจากนี้ เครื่องมือ Intel® AI ที่ขับเคลื่อนด้วย oneAPI ช่วยให้คุณสามารถเร่งความเร็วให้กับเวิร์กโหลดด้านการเรียนรู้ของเครื่องได้ในสถาปัตยกรรมของ Intel® ที่มีแพคเกจที่ปรับให้เหมาะสมกับเฟรมเวิร์กและไลบรารียอดนิยมต่าง ๆ เช่น PyTorch, Modin, scikit-learn, XGBoost และอื่น ๆ

เลือกและปรับใช้โซลูชั่นของ Intel®

การใช้เทคโนโลยีร่วมกันอย่างเหมาะสมเป็นส่วนสำคัญต่อการปรับใช้งาน AI ที่ประสบความสำเร็จของคุณ ด้วยแพลตฟอร์ม AI แบบครบวงจรอันยอดเยี่ยม Intel จะให้ส่วนประกอบต่าง ๆ ที่คุณต้องการสำหรับการปรับใช้โซลูชั่น AI สำหรับอุตสาหกรรมของคุณ ซึ่งประกอบด้วย:

  • โซลูชั่นด้านฮาร์ดแวร์ เช่น โปรเซสเซอร์ที่พร้อมสำหรับการใช้งาน AI ที่มาพร้อมกับคุณสมบัติต่าง ๆ เช่น Time-Sensitive Networking (TSN) เพื่อฮาร์ดแวร์ที่มีความหน่วงต่ำ ทนทาน และทนความร้อนเพื่อสภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรม1
  • โซลูชั่นด้านซอฟต์แวร์ เช่น แพลตฟอร์มการพัฒนาที่มุ้งเน้นไปที่ด้านอุตสาหกรรม
  • พาร์ทเนอร์ที่มีโซลูชั่นแบบกำหนดเองที่พร้อมปรับใช้งานหรือความเชี่ยวชาญด้านการผสานการทำงานของระบบสำหรับการช่วยเหลือคุณในการปรับใช้โซลูชั่นที่ใช้ Intel และลดความซับซ้อนของระบบ

ข้อเสนอบางส่วนของ Intel ที่มีไว้เพื่อช่วยขับเคลื่อนโซลูชั่นด้านการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของคุณประกอบด้วย:

  • โปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® แบบปรับขนาดได้จะให้ประสิทธิภาพสำหรับการขับเคลื่อนการวิเคราะห์ขั้นสูงในพื้นที่ปฏิบัติงานในโรงงาน โปรเซสเซอร์เหล่านี้มี Intel® AI Engines ในตัว เพื่อการเร่งความเร็วให้กับเวิร์กโหลดด้าน AI ตามขนาดที่ต้องการ ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับข้อมูลการปฏิบัติงานด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพของงานด้านการสรุปข้อมูลและการฝึกฝนการเรียนรู้เชิงลึกในคอร์ต่าง ๆ ของ CPU2
  • แพลตฟอร์ม Intel® Edge Insights for Industrial จะให้รากฐานสำหรับการควบคุมข้อมูลต่าง ๆ ในโรงงานเพื่อปรับปรุงการปฏิบัติงานให้ดียิ่งขึ้น ด้วยการรองรับการนำเข้าข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลาและวิดีโอ แพคเกจของซอฟต์แวร์ที่พร้อมปรับใช้งานเหล่านี้จะมาพร้อมกับส่วนประกอบซอฟต์แวร์ที่ผ่านการตรวจสอบความถูกต้องไว้ล่วงหน้าแล้วเพื่อการเร่งความเร็วการปรับใช้ AI ในอุตสาหกรรม โดยมาพร้อมกับการวิเคราะห์ด้วย AI, สามารถเผยแพร่ไปที่แอปพลิเคชั่นในเครื่องหรือระบบคลาวด์ได้ และให้ความยืดหยุ่นสำหรับโซลูชั่นแบบกำหนดเอง
  • Intel® IoT Market Ready Solutions (Intel® IMRS) จากพาร์ทเนอร์ด้านระบบนิเวศของ Intel® จะผสานการทำงานของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ Intel® เข้ากับโซลูชั่นทางอุตสาหกรรมที่พร้อมสำหรับการปรับใช้งาน ซึ่งขจัดความเสี่ยงในการหยุดทำงาน ปลดล็อกประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน และปรับปรุงความปลอดภัยของผู้ปฏิบัติงานให้ดียิ่งขึ้น โซลูชั่น Industry 4.0 ที่พร้อมปรับใช้งานเหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับการเรียกใช้งานแอปพลิเคชั่น AI ในโปรเซสเซอร์ Intel® ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพที่ Edge และในองค์กร

เริ่มต้นการปรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ให้เหมาะสม

โซลูชั่นการติดตามสภาพของเครื่องจักรที่ใช้ AI และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ช่วยให้องค์กรของคุณสามารถเพิ่มเวลาการทำงานให้สูงที่สุดทำให้ได้ประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และเครือข่ายพาร์ทเนอร์ของ Intel® ช่วยให้คุณปรับใช้โซลูชั่น AI ที่พร้อมสำหรับตลาด และทำผลลัพธ์สุดท้ายด้านการปฏิบัติงานในอุดมคติของคุณให้เกิดขึ้นได้จริง เริ่มต้นด้วยการติดต่อตัวแทนหรือพาร์ทเนอร์ด้านเทคโนโลยีของ Intel® ของคุณ และนำ AI มาทำงานให้กับองค์กรของคุณได้แล้ววันนี้

ค้นหาข้อเสนอด้านโซลูชั่น AI เชิงอุตสาหกรรมจากพาร์ทเนอร์ด้านเทคโนโลยีของ Intel® ได้แล้ววันนี้

คำถามที่พบบ่อย

คำถามที่พบบ่อย

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เป็นกลยุทธ์ในการวินิจฉัยความผิดปกติของอุปกรณ์ที่อาจเกิดขึ้นแบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันความล้มเหลว รวบรวมข้อมูลจากเครื่องจักรและวิเคราะห์ในโรงงาน ทำให้คุณสามารถวางแผนการบำรุงรักษาเพื่อหลีกเลี่ยงเวลาหยุดทำงานและปรับต้นทุนการบำรุงรักษาให้เหมาะสมได้