เทคโนโลยีการผลิตโทรคมนาคม อุปกรณ์ AI ให้เช่าในโรงงานอุตสาหกรรม

อุปกรณ์ AI ให้เช่าในโรงงานอุตสาหกรรมและการผลิตโทรคมนาคม

การผลิตโทรคมนาคม การใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในกลุ่มอุตสาหกรรมการผลิตโทรคมนาคม และการแพทย์ โมเดล Deep Learning (DL) ก่อให้เกิดความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เกี่ยวกับรูปแบบการประยุกต์ใช้งานข้อมูลเชิงลึกในสถานการณ์จริงและในชีวิตประจำวัน ก่อนหน้านี้โมเดล Deep Learning ถูกใช้งานอย่างจำกัดเฉพาะในแวดวงวิทยาศาสตร์และการวิจัย แต่เนื่องจากปัจจุบันมีข้อมูลจำนวนมหาศาล อีกทั้งพลังประมวลผลของคอมพิวเตอร์สามารถรองรับการประมวลผลแบบคู่ขนานได้อย่างรวดเร็วมากขึ้น มีเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์และโมเดลต่าง ๆ ด้วยเหตุนี้บริษัททั้งขนาดเล็กและขนาดใหญ่จึงหันมาปรับใช้เทคโนโลยี AI (Artificial Intelligence) กันอย่างกว้างขวาง เพื่อกลั่นกรองข้อมูลเชิงลึกและนำไปใช้ในการปรับปรุงและขยายธุรกิจให้เติบโต โดยเน็ตแอพ ผู้นำในการบริหารจัดการข้อมูลสำหรับระบบไฮบริดคลาวด์ ได้แบ่งปันประสบการณ์การใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในกลุ่มอุตสาหกรรมการผลิต โทรคมนาคม และการแพทย์ กรณีการใช้งาน AI ในอุตสาหกรรมการผลิต การพบเจอกันของ Internet of Things (IoT) และ AI ส่งผลให้เกิดแนวคิดเรื่องระบบการผลิตแบบอัจฉริยะ หรือ Smart Manufacturing ที่มีการใช้เทคโนโลยีด้านการรู้คิดของคอมพิวเตอร์ปรับปรุงประสิทธิภาพในด้านต่าง ๆ เช่น การจัดการสินทรัพย์ การจัดการซัพพลายเชน การจัดการการขนส่ง และการตรวจสอบติดตามคำสั่งซื้อ กรณีการใช้งาน AI ที่พบเห็นอย่างแพร่หลายในภาคการผลิตมีการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ความสามารถในการคาดการณ์ล่วงหน้าว่าอุปกรณ์และเครื่องจักรจะเสียหรือหยุดทำงาน ช่วยปรับปรุงการใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์และประสิทธิภาพการทำงาน โดยครอบคลุมถึงการรับรู้และการพยากรณ์ล่วงหน้าเกี่ยวกับความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์จะช่วยลดระยะเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์และช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบ

การปรับปรุงผลผลิตอุปกรณ์ AI ให้เช่าในโรงงานอุตสาหกรรม

การปรับปรุงผลผลิต อุปกรณ์ AI ให้เช่าในโรงงานอุตสาหกรรม การลดข้อบกพร่องที่ทำให้ต้องกำจัดผลิตภัณฑ์จะส่งผลดีโดยตรงต่อผลกำไรขององค์กร ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ การสูญเสียผลผลิตในกระบวนการผลิตคิดเป็นสัดส่วนเปอร์เซ็นต์ที่สูงมากในต้นทุนการผลิตทั้งหมด ด้วยการใช้เอนจิ้น AI บริษัทต่างๆ จะสามารถระบุปัญหาที่ทำให้เกิดการสูญเสียผลผลิต รวมถึงสาเหตุ ซึ่งสามารถหลีกเลี่ยงได้ด้วยการเปลี่ยนแปลงกระบวนการผลิต ตัวอย่างเช่น Design for Manufacturability (DFM) เป็นกระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์เพื่อให้ง่ายในการนำไปผลิต นักวิทยาศาสตร์ที่ Iowa State University กำลังพัฒนาเฟรมเวิร์กการรองรับการตัดสินใจด้วย AI DFM ซึ่งเร่งความเร็วด้วย GPU เพื่อช่วยให้นักออกแบบปรับปรุงโมเดล CAD ให้มีความเหมาะสมสูงสุดซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถด้านการผลิต การทดสอบและปรับปรุงคุณภาพ อุปกรณ์ AI ให้เช่าในโรงงานอุตสาหกรรม ยิ่งสินค้าผ่านการคัดกรองคุณภาพได้เร็วขึ้นเท่าไร บริษัทก็จะยิ่งขายสินค้าได้มากขึ้นเท่านั้น การตรวจสอบสินค้าโดยใช้ AI มีความแม่นยำกว่าการตรวจสอบโดยใช้แรงงานคน ทั้งยังมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ต่ำกว่า อัลกอริทึมเหล่านี้พึ่งพาการเรียนรู้ภายใต้การกำกับดูแลเพื่อตรวจจับข้อบกพร่องของสินค้าที่รู้จักก่อนหน้านี้ รวมถึงเทคนิคการเรียนรู้ที่อยู่ภายใต้การควบคุมบางส่วนเพื่อระบุประเภทของข้อบกพร่องที่ไม่เคยรู้จักมาก่อน ตัวอย่างเช่น Bosch สามารถลดเวลาที่ใช้ในการทดสอบและการปรับเทียบ (Test and Calibration Time) ได้ถึง 35% ในกระบวนการผลิตปั๊มไฮดรอลิก โดยใช้โมเดล ML ที่คาดการณ์ผลการทดสอบและเรียนรู้เพิ่มเติมอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป

อุปกรณ์ AI ให้เช่าในโรงงานอุตสาหกรรมและการจัดการซัพพลายเชน

การปรับปรุงในส่วนของการจัดการสินค้าคงคลัง การคาดการณ์ความต้องการ และการจัดการซัพพลายเชนเป็นอีกหนึ่งแง่มุมสำคัญที่มีการปรับใช้เทคโนโลยี AI ตัวอย่างเช่น Honeywell ใช้โมเดลการคาดการณ์ความต้องการโดยอาศัย AI โดยใช้ความแตกต่างและอัตราส่วนของดัชนีราคาน้ำมันดิบเป็นข้อมูลสำหรับการประมวลผล โดยบริษัทฯ ใช้โมเดลดังกล่าวสำหรับการจัดซื้อจัดจ้าง การจัดหาเชิงกลยุทธ์ และการจัดการต้นทุน กรณีการใช้งาน AI ในธุรกิจโทรคมนาคม ในระดับที่สูงขึ้นไป สองปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนการใช้งาน AI ในธุรกิจโทรคมนาคม ได้แก่ การลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานโดยอาศัยระบบงานอัตโนมัติ และการมอบประสบการณ์ที่เหนือกว่าให้แก่ลูกค้า ข้อมูลจาก Tractica ชี้ว่าการลงทุนด้านโทรคมนาคมในเทคโนโลยี AI คาดว่าจะแตะระดับ 36.7 พันล้านเหรียญต่อปีภายในปี พ.ศ. 2568 กรณีการใช้งาน AI ที่สำคัญในภาคธุรกิจโทรคมนาคมคาดว่าจะเป็นเรื่องของการตรวจสอบและจัดการการดำเนินงานเกี่ยวกับเครือข่าย โดยครองสัดส่วนค่าใช้จ่ายด้าน AI สูงที่สุดในช่วงระยะเวลาดังกล่าว ส่วนกรณีการใช้งาน AI ที่สำคัญอื่นๆ เกี่ยวข้องกับโปรแกรมผู้ช่วยเสมือนจริงสำหรับบริการลูกค้า, ระบบ CRM อัจฉริยะ และไซเบอร์ซีเคียวริตี้ กรณีการใช้งาน AI ที่ได้รับความนิยมในธุรกิจโทรคมนาคมมีการปรับปรุงเครือข่าย ใช้ AI เพื่อทำนายการเชื่อมต่อที่เหมาะสมสำหรับเครือข่ายโทรคมนาคม ขับเคลื่อนการ วิเคราะห์เครือข่ายและการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อน และการวางแผนเกี่ยวกับเครือข่ายอัจฉริยะ และผลักดันให้มีการปรับปรุงประสิทธิภาพแชทบอท โปรแกรมแชทแบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับตอบข้อซักถามของลูกค้า โอนการติดต่อของลูกค้าไปยังเจ้าหน้าที่ในแผนกที่เกี่ยวข้อง และโอนลูกค้าเป้าหมายไปยังทีมงานฝ่ายขาย

อุปกรณ์ AI ให้เช่าในโรงงานอุตสาหกรรมบริการสั่งงานด้วยเสียง

การผลิตโทรคมนาคม อุปกรณ์ AI ให้เช่าในโรงงานอุตสาหกรรม ผู้ให้บริการพยายามที่จะปรับเปลี่ยนอุปกรณ์รีโมทคอนโทรลให้มีความสามารถในการจดจำเสียงพูด เพื่อให้สามารถขายคอนเทนต์และบริการในลักษณะที่เป็นแบบเฉพาะบุคคลมากขึ้น ตัวอย่างเช่น “XI Talking Guide” คือเครื่องมือ AI ที่สั่งงานด้วยเสียงพูดจาก Comcast โดยสามารถพูด แสดงชื่อรายการ ช่อง และช่วงเวลา การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ แก้ไขปัญหาเกี่ยวกับอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ (หอส่งสัญญาณ สายไฟ ฯลฯ) ก่อนที่จะเสีย รวมทั้งตรวจจับสัญญาณและจุดเปลี่ยนที่มักจะนำไปสู่ความล้มเหลวในการทำงาน เช่น การใช้โดรนเพื่อตรวจสอบเสาสัญญาณโทรศัพท์ ตัวอย่างเช่น AT&T พัฒนาอัลกอริทึมที่ใช้ DL เพื่อควบคุมสั่งการโดรนแบบอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์สำหรับการตรวจสอบเสาสัญญาณโทรศัพท์มือถือโดยใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอ กรณีการใช้งาน AI ในแวดวงการแพทย์ การดำเนินการทางการแพทย์ต้องอาศัยกระบวนการต่าง ๆ อย่างมาก จึงมีความเป็นไปได้สูงมากที่จะใช้ AI เพื่อขับเคลื่อนการปรับปรุงประสิทธิภาพ ตอบสนองความต้องการในส่วนที่ยังเข้าไม่ถึง และรองรับการทำงานซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติ ทั้งในส่วนของการวิจัยและพัฒนา (R&D) การดูแลรักษาผู้ป่วย การถ่ายภาพทางการแพทย์ และงานด้านการบริหารจัดการ ผลการศึกษาของ Accenture ชี้ว่า ภายในปี พ.ศ. 2569 การประยุกต์ใช้งาน AI ในด้านการแพทย์จะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้ถึง 150 พันล้านเหรียญต่อปี กรณีการใช้งาน AI ที่ได้รับความนิยมในแวดวงการแพทย์ มีการผ่าตัดโดยใช้หุ่นยนต์ เทคโนโลยีเหล่านี้จะช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลจากเวชระเบียนก่อนการผ่าตัด แนะนำเครื่องมือในแบบเรียลไทม์ในระหว่างการผ่าตัด ใช้ข้อมูลจากประสบการณ์การผ่าตัดจริงเพื่อนำเสนอเทคนิคการผ่าตัดใหม่ๆ ประโยชน์ที่ได้รับคือ การลดข้อผิดพลาด และลดระยะเวลาพักฟื้นของผู้ป่วยภายหลังการผ่าตัด ตัวอย่างเช่น Mazor Robotics ใช้ AI เพื่อช่วยเหลือในกระบวนการผ่าตัดแบบส่องกล้อง