စက်မှုလုပ်ငန်း ၄.၀ တော်လှန်ရေး- ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ ၈၀ သန်းကျော် ချွေတာနိုင်သော အပြောင်းအလဲဖြစ်စေသည့် နည်းပညာအသုံးချမှု ၇ ခု

၁။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းမှု ၃.၀: တုန်ခါမှုအာရုံခံကိရိယာများထက် ကျော်လွန်၍

AI အကောင်အထည်ဖော်မှုပုံစံ-

ဂျာမန်ကားစက်ရုံရှိ ABB:

မမျှော်လင့်ထားသော ရပ်နားချိန်အတွင်း ဒေါ်လာ ၄.၂ သန်း ချွေတာနိုင်ခဲ့သည်

ကွန်ဗေယာရီရပ်တန့်မှု ၇၆% လျော့ကျခြင်း

​ပေါ်ထွက်လာသော နည်းပညာ- အာထရာဆောင်း + အပူပုံရိပ်ဖော်ခြင်း AI ပေါင်းစပ်မှု

၂။ Blockchain လေကြောင်းခြေရာခံနိုင်မှု

​ဒစ်ဂျစ်တယ် အမွှာ အကောင်အထည်ဖော်မှု-

၃။ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးတွင် ကွမ်တမ် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း

​ဆိပ်ကမ်းလုပ်ငန်းများ တော်လှန်ရေး-

ရော့တာဒမ်ဆိပ်ကမ်းရလဒ်များ-

ကရိန်းလှုပ်ရှားမှု ၃၈% လျော့ကျသွားသည်

သင်္ဘောစောင့်ဆိုင်းချိန် တစ်လလျှင် ၂၆ နာရီ လျှော့ချနိုင်

​ရောင်းချသူ စောင့်ကြည့်ရေး-​ IBM Qiskit v1.4 port management module

၄။ 4D ပုံနှိပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုများ

ပုံသဏ္ဍာန်-မှတ်ဉာဏ်ပိုလီမာတိုးတက်မှုများ-

၅။ ကွန်ပျူတာအမြင် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု

​ချို့ယွင်းချက် ထောက်လှမ်းခြင်း ဗိသုကာပုံစံ-

Foxconn အကောင်အထည်ဖော်မှု-

iPhone 16 ထုတ်လုပ်မှုတွင် 99.991% QC တိကျမှု

မှားယွင်းသော အပြုသဘောဆောင်မှုနှုန်း: 0.0007%

၆။ စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး Metaverse အလုပ်သမားအင်အား လေ့ကျင့်ရေး

​UNITY-အခြေခံ သရုပ်ဖော်မော်ဂျူးများ-​

နိဂုံးချုပ်- နည်းပညာလက်ခံကျင့်သုံးမှု မရှိမဖြစ်လိုအပ်​သော​အချက်​

အစောပိုင်းအသုံးပြုသူ ၉၂% သည် ၁၄ လ ROI (McKinsey ၂၀၂၄) ကို အစီရင်ခံတင်ပြသောကြောင့် IIoT/AI ပေါင်းစပ်မှုကို ခုခံခြင်းသည် ယခုအခါ တည်ရှိမှုဆိုင်ရာအန္တရာယ်ကို သယ်ဆောင်လာပါသည်။ Siemens ၏ digital twin အကောင်အထည်ဖော်မှုသည် စက်ရုံတစ်ရုံလျှင် ဒေါ်လာ ၉.၈ သန်း ချွေတာနိုင်ကြောင်း သက်သေပြသော်လည်း အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်ပြန်လည်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်းနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုသည့်အခါတွင်သာ ဖြစ်သည်။

အရေးကြီးသော လုပ်ဆောင်ချက်များ-

API လိုက်ဖက်ညီမှုအတွက် အမွေအနှစ်စနစ်များကို စစ်ဆေးပါ

ချို့ယွင်းချက်လျှော့ချနိုင်မှု ၃၀% အထက်ရှိသော အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များကို ဦးစားပေးပါ။

လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အလိုက် ဗိသုကာပုံစံများကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ

အာဏာပိုင် ခိုင်မာအောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း

"ဆိပ်ကမ်းထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရာတွင် Quantum annealing သည် ရိုးရာ algorithms များထက် 380% ပိုမိုစွမ်းဆောင်ရည်ရှိသည်"

- ဒေါက်တာ Elena Torres, MIT စက်မှု AI Lab

ဒေတာရင်းမြစ်များ- IDC Manufacturing Insights 2024 | IEEE Trans. Industrial Informatics