1. ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາ 3.0: ນອກເໜືອໄປຈາກເຊັນເຊີການສັ່ນສະເທືອນ
ແຜນວາດການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ AI:
ABB ໃນໂຮງງານຜະລິດລົດຍົນເຢຍລະມັນ:
ປະຢັດໄດ້ 4.2 ລ້ານໂດລາໃນຊ່ວງເວລາທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້
ຫຼຸດຜ່ອນການຢຸດຂອງລະບົບສາຍພານລຳລຽງໄດ້ 76%
ເທັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນ: ການລວມ AI ດ້ວຍຄື້ນສຽງຄວາມຖີ່ສູງ + ການຖ່າຍພາບຄວາມຮ້ອນ
2. ການຕິດຕາມການບິນດ້ວຍ Blockchain
ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ:
3. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບ Quantum ໃນດ້ານການຂົນສົ່ງ
ການປະຕິວັດການດຳເນີນງານທ່າເຮືອ:
ຜົນໄດ້ຮັບທ່າເຮືອຣອດເຕີດຳ:
ການເຄື່ອນໄຫວຂອງເຄນຫຼຸດລົງ 38%
ເວລາລໍຖ້າເຮືອຫຼຸດລົງ 26 ຊົ່ວໂມງ/ເດືອນ
ການຕິດຕາມກວດກາຜູ້ຂາຍ: ໂມດູນການຈັດການພອດ IBM Qiskit v1.4
4. ຄວາມກ້າວໜ້າທາງການແພດຂອງການພິມ 4D
ຄວາມກ້າວໜ້າຂອງໂພລີເມີຄວາມຊົງຈຳຮູບຮ່າງ:
5. ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບວິໄສທັດດ້ວຍຄອມພິວເຕີ
ສະຖາປັດຕະຍະກຳການກວດຈັບຂໍ້ບົກຜ່ອງ:
ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຂອງ Foxconn:
ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ QC 99.991% ໃນການຜະລິດ iPhone 16
ອັດຕາການເປັນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ: 0.0007%
6. ການຝຶກອົບຮົມກຳລັງແຮງງານ Metaverse ອຸດສາຫະກຳ
ໂມດູນການຈຳລອງໂດຍອີງໃສ່ UNITY:
ສະຫຼຸບ: ຄວາມຈຳເປັນຂອງການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຊີ
ດ້ວຍ 92% ຂອງຜູ້ຮັບຮອງເອົາຕົ້ນໆລາຍງານຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (ROI) 14 ເດືອນ (McKinsey 2024), ການຕໍ່ຕ້ານການເຊື່ອມໂຍງ IIoT/AI ໃນປັດຈຸບັນມີຄວາມສ່ຽງດ້ານການມີຢູ່. ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຄູ່ແຝດດິຈິຕອນຂອງ Siemens ພິສູດໃຫ້ເຫັນເຖິງການປະຫຍັດເງິນໄດ້ 9.8 ລ້ານໂດລາ/ໂຮງງານ - ແຕ່ເມື່ອຈັບຄູ່ກັບການອອກແບບຂະບວນການຂອງອົງກອນຄືນໃໝ່.
ການກະທຳທີ່ສຳຄັນ:
ກວດສອບລະບົບເກົ່າສຳລັບຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ API
ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ມີທ່າແຮງໃນການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ບົກພ່ອງ >30%
ດາວໂຫຼດແມ່ແບບສະຖາປັດຕະຍະກຳສະເພາະອຸດສາຫະກຳ
ການຍຶດໝັ້ນອຳນາດ
"ການອົບແຫ້ງແບບ Quantum ມີປະສິດທິພາບດີກ່ວາອັລກໍຣິທຶມແບບຄລາສສິກເຖິງ 380% ໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຂົນສົ່ງທ່າເຮືອ"
- ດຣ. Elena Torres, MIT Industrial AI Lab
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: IDC Manufacturing Insights 2024 | IEEE Trans. Industrial Informatics
ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ
ເວລາໂພສ: 30 ມິຖຸນາ 2025