စက်မှုထိန်းချုပ်မှု၏အနာဂတ်ကို ဆုံးဖြတ်မည့်သူမှာ အယ်လ်ဂေါရီသမ်များ သို့မဟုတ် အင်ဂျင်နီယာများ ဖြစ်ပါသလား။

စက်မှုအလိုအလျောက်ပြုလုပ်မှုနှင့်ပတ်သက်သော ဆွေးနွေးမှုများတွင် အနုပညာဉာဏ် (AI) ကို ရိုးရှင်းသော အင်ဂျင်နီယာလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များကို အစားထိုးသည့် အတွေ့အကြုံရှိသော အင်အားဖြစ်သည့်အဖွဲ့အစည်းအဖြစ် များသောအားဖြင့် ဖော်ပြလေ့ရှိပါသည်။ အထူးသဖြင့် PLC အင်ဂျင်နီယာများသည် ဤဆွေးနွေးမှု၏ အဓိကအာရုဏ်ဖြစ်ပါသည်။ သို့သော် ဤမြင်နေက်မှုမှာ အလွန်ရှုပ်ထွေးမှုများကို လျစ်လျူရှုပြီး စက်ရုံများနှင့် အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့များ၏ အမှန်တကယ်ဖြစ်ပေါ်နေသည့် အခြေအနေများကို လျစ်လျူရှုထားခြင်းဖြစ်ပါသည်။

လက်တွေ့ဘဝဟာ အခန်းကဏ္ဍအစားထိုးတာမဟုတ်ဘဲ တာဝန်ဝတ္တရားတွေကို ပြန်လည်ခွဲဝေပေးတာပါ။ AI က စက်မှုလုပ်ငန်းထိန်းချုပ်မှုစနစ်တွေ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ပုံကို ပြောင်းလဲနေပေမယ့် အင်ဂျင်နီယာတွေကတော့ ဒီစနစ်တွေရဲ့ လည်ပတ်မှုမူတွေနဲ့ ထိရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ဖို့ တာဝန်ရှိနေဆဲပါ။

စက်မှုအလိုအလျောက်ပြုလုပ်မှုတွင် အလုပ်တာဝန်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်း

သမိုင်းကြောင်းအရ စက်မှုထိန်းချုပ်မှုတွင် အလုပ်ဝတ္ထုခွဲဝေမှု ရှင်းလင်းစွာရှိခဲ့သည် - PLC များသည် သတ်မှတ်ထားသော ယုံကြည်စိတ်ချရသော တွက်ချက်မှုများကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး၊ အင်ဂျင်နီယာများသည် ထိုတွက်ချက်မှုများကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းကို လုပ်ဆောင်ပြီး၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကိရိယာများသည် ဖွံ့ဖြိုးရေးအထောက်အကူပုဂ္ဂလ်များအဖြစ်သာ အသုံးပြုခဲ့ကြသည်။ ဤစနစ်သည် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်များ တည်ငြိမ်နေပြီး စနစ်၏ ရှုပ်ထွေးမှုအဆင့်များ ဖွံ့ဖြိုးမှုနှုန်း နှေးကွေးသည့် ကာလများတွင် ကောင်းစွာအလုပ်လုပ်ခဲ့သည်။

ယနေ့ခေတ်တွင် စက်မှုစနစ်များသည် မကြာခဏ ဖော်ပ်ပေးသည့် အဖွဲ့စိတ်ပေါ်မှုများ (configuration changes)၊ ပိုမိုတင်းကြပ်သော ထိရေးစွမ်းဆောင်ရည် ရည်မှန်းချက်များနှင့် ဒေတာ ပေါင်းစပ်မှုအတွက် တိုးမြင့်လာသော လိုအပ်ချက်များကို ရင်ဆိုင်နေရသည်။ ဤအခြေအနေတွင် အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းစဉ်များသည် ဟာဒ်ဝဲလ်များထက် အဓိက အတားအဆီးဖြစ်လာသည်။ စိန်ခေါ်မှုသည် PLC သည် စက်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်မုန်းမှု ရှိမှုများကို မဟုတ်ဘဲ၊ အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့သည် စနစ်၏ ဖွံ့ဖြိုးမှုနှင့် လိုက်လျောပေးနိုင်မုန်းမှု ရှိမှုဖြစ်သည်။

AI သည် ဤဖိအားကို တိက်တိက်ကွဲကွဲ ဖြေရှင်းရန်အတွက် ပေါ်ထွန်းလာခဲ့ခြင်းဖြစ်ပြီး ကျွမ်းကျင်မှုများကို အစားထိုးရန် မဟုတ်ပါ။

အင်ဂျင်နီယာများ၏ ထည့်သွင်းမှုသည် အင်ဂျင်နီယာတန်ဖိုးနှင့် အချိုးကျမှုရှိနေခြင်း မဟုတ်တော့ပါ။

အလိုအလျောက်စနစ်များ တပ်ဆင်ခြင်းဆိုင်ရာ စီမံကိန်းများအများစုတွင် အင်ဂျင်နီယာများ၏ အချိန်အများစုကို လိုအပ်သော်လည်း ဉာဏ်ရည်နိမ့်သော လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အသုံးပြုရသည်။ ထပ်ခါထပ်ခါ အသုံးပြုသော ယေဘုယျ ဆောင်းပုဒ်များ ဖန်တီးခြင်း၊ စံနှုန်းအတိုင်း သတ်မှတ်ထားသော ပုံစံများကို ညှိခြင်း၊ စိတ်ဝင်စားဖွယ် အချက်အလက်များ ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးခြင်းနှင့် စာရွက်စာတမ်းများကို အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းတို့သည် အရင်းအမြစ်များကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်များသည် ဖွဲ့စည်းပုံရှိပြီး ပုံစံအတိုင်း ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ဆောင်နိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များဖြစ်သည့်အတွက် AI အကူအညီကို အသုံးပြုရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်ပါသည်။ AI ကို အစပိုင်းအဆင့် ထိန်းချုပ်မှုဖွဲ့စည်းပုံများ ဖန်တီးရန် သို့မဟုတ် မက်က်က်မှုများကို အစေးအနေဖြင့် ဖော်ထုတ်ရန် အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် ထိန်းချုပ်မှုအာဏာကို မဆုံးရှုံးဘဲ အချိန်ကို ချွေတာနိုင်ပါသည်။

တန်ဖိုးပေးမှုတွင် ရှင်းလင်းသော ပြောင်းလဲမှုရှိပါသည် - ယေဘုယျ ဆောင်းပုဒ်များ တည်ဆောက်ရန်အတွက် အသုံးပြုသော အချိန်သည် လျော့နည်းလာပြီး စနစ်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသော အချိန်သည် ပိုများလာပါသည်။

AI သည် စတင်သည့် အချက်ကို ပြောင်းလဲပေးပါသည်၊ အဆုံးသတ်သည့် အချက်ကို မဟုတ်ပါ။

AI အကူအညီဖြင့် PLC ဖွံ့ဖြိုးရေးလုပ်ငန်းတွင် အဓိကအကျေးဇူးတစ်ခုမှာ အသုံးပြုသူများ စတင်အသုံးပြုရန် အချိန်ကို မြန်ဆန်စေခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အသက်ငယ်သော အင်ဂျင်နီယာများသည် ယခင်က ထုတ်လုပ်သူအလိုက် သတ်မှတ်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်များအကြောင်း နက်နက်နဲနဲ သိရှိရန် လိုအပ်ခဲ့သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ယခုအခါ ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ သို့သော် ဤအချက်သည် အသက်ကြီးသော အင်ဂျင်နီယာများ မရှိမဖြစ်သည်ဟု ဆိုလိုခြင်းမဟုတ်ပါ၊ အစား သူတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုကို အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းကို ပြောင်းလဲပေးခြင်းဖြစ်ပါသည်။

အထက်တန်းအင်ဂျင်နီယာများသည် အကဲဖြတ်သူများ၊ စနစ်မှူးများနှင့် စွန်းထောက်မှုစီမံခန့်ခွဲရေးဝန်ထမ်းများကဲ့သို့သော အခန်းကဏ္ဍများကို ပိုမိုမှုခွင့်ပေးလာကြသည်။ ၎င်းတို့၏ အခန်းကဏ္ဍသည် ကုဒ်များကို တစ်ကြေးမှုချင်းစီ ရေးသားခြင်းမှ အမှန်တကယ်သော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် စနစ်၏ အပြုအမှုများကို စစ်ဆေးခြင်းသို့ ရှေးရှုမှုပေါ်တွင် ပြောင်းလဲလာသည်။ AI သည် အကောင်အထည်ဖော်မှုကို မြန်ဆန်စေသော်လည်း ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှုတွင် လူသား၏ အခန်းကဏ္ဍ အမှန်တကယ် လိုအပ်ပါသည်။

ပေးသွင်းသူများ၏ ဗျူဟာများသည် ပြောင်းလဲမှုများကို လမ်းညွှန်ပေးနေသည်။

စက်မှုထိန်းချုပ်မှုစနစ်များသို့ အတုအယောင် ဉာဏ်ရည်များ (AI) ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ပိုမိုကျယ်ပေါင်းသော ဗျူဟာမှုဆိုင်ရာ စဉ်းစားမှုများကို ထင်ဟပ်ပေးသည်။ PLC ဟာဗာဒ်ဝဲ ကွဲပြားမှုများ လျော့နည်းလာသည့်အတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုသည် ယခုအခါ ပြိုင်ဆိုင်မှုအတွက် အဓိကအာရုဏ်ဖြစ်မှု မဟုတ်တော့ပါ။ ထို့ကြောင့် ပေးသွင်းသူများသည် အင်ဂျင်နီယာများအတွက် အသုံးပြုရေး ပတ်ဝန်းကျင်၊ ဆော့ဖ်ဝဲ စနစ်များနှင့် ရှည်လျားသောကာလ အသုံးပြုသူများနှင့် ဆက်သွယ်မှုကို အလေးပေးလာကြသည်။

AI သည် စုစုပေါင်းမှတ်သားထားသော အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်ဆိုင်ရာ အသိပညာများကို စီမံကုန်းကြောင်းများစွာတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကိရိယာများထဲသို့ ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ဤစနစ်များကို အားကောင်းစေသည်။ Siemens ၏ Industrial Copilot သည် ထင်ရှားသည့် ဥပမါတစ်ခုဖြစ်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်ဆိုင်ရာ အသိပညာများကို ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သည့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်များအဖြစ် ပုံစံထောက်ပေးခြင်းဖြင့် ဤလေးနက်သော လုပ်ရပ်ကို တရားဝင် စတင်ပေးခဲ့သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဤအပြောင်းအလဲသည် ပေးသွင်းသူများနှင့် အသုံးပြုသူများအားလုံးအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများကို ဖော်ပေးသည့်အပြင် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ မျှော်လင့်ချက်များကိုလည်း ပြန်လည်သတ်မှတ်ပေးသည်။

ထိရောက်မှု ပိုမိုမြင့်မှုသည် တာဝန်ယူမှုကို စွန့်လွှတ်လိုက်ခြင်းကို မှုန်းဆောင်ပါသည်။

AI ကိရိယာများသည် အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်မှုများကို မြန်ဆန်စေနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် စနစ်၏ ရလဒ်များအတွက် တာဝန်ယူမှုကို မှုန်းဆောင်ပါသည်။ စက်မှုအလိုအလျောက်စနစ်များသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် အောင်မြင်မှုမရှိခြင်းသည် စက်ပစ္စည်းများ ပျက်စီးခြင်း၊ လုပ်ငန်းရပ်ဆို့ခြင်းနှင့် လုံခြုံရေးအန္တရာယ်များကဲ့သို့သော ထင်ရှားသော အကျိုးဆက်များကို ဖော်ပေးသည်။

AI သည် စက်ပစ္စည်းများ၏ အမှားအမှင်ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ နေရာတွင် ဖြစ်ပွားသည့် အမှားအမှင်များကို တုံ့ပြန်ခြင်း သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်ခြင်းတို့အတွက် တာဝန်ရှိခြင်းမရှိပါ။ အင်ဂျင်နီယာများသည် စနစ်၏ လုပ်ဆောင်မှုနှင့် ပတ်သက်၍ အရာခုနှစ်များအောက်တွင် တာဝန်ရှိသူများ ဖြစ်ကြပါသည်။ ဤအခြေခံတာဝန်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုဖြင့် အစားထိုး၍ မရပါ။

ထုတ်လုပ်မှုနေရာသည် စနစ်အမြင်သို့ ရှေးဦးစွဲလွဲသွားခြင်း

AI အထောက်အကူပေးသည့် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ကိရိယာများကို အသုံးပြုလာသည့် အဖွဲ့အစည်းများသည် အလုပ်အကိုင်အား အများအားဖြင့် ပြန်လည်သတ်မှတ်ခြင်းကို အစွမ်းထက်စွမ်း အသုံးပြုနေကြသည်။ အဖွဲ့များသည် ကွန်ဖစ်ခြင်းအတွက် အချိန်နည်းနည်းသုံးပြီး စွမ်းဆောင်ရည် ဆန်းစစ်ခြင်း၊ လုပ်ငန်းစဉ်များ မြှင့်တင်ခြင်းနှင့် သက်တမ်းအောက်မှ အကောင်အထောက်များကို အကောင်အထောက်ဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အချိန်ပိုများ သုံးနေကြသည်။

အင်ဂျင်နီယာများသည် ယခုနောက်တွင် “ဤလောဂစ်ကို ပိုမြန်မြန်ရေးနိုင်မည်ကဲ့သို့သော မေးခွန်းများကို မေးခြင်းမရှိတော့ဘဲ “ဤစနစ်သည် ရှည်လျားသည့် ကာလအတွင်း မည်သို့လုပ်ဆောင်သင့်ပါသနည်” ဟု မေးခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် အင်ဂျင်နီယာများ၏ အခန်းကဏ္ဍကို ပိုမိုမြင့်တက်စေပါသည်။

အသစ်သော ပြိုင်ဆိုင်မှုအားသာချက်

အဖွဲ့အစည်းများအတွက် အကောင်းဆုံးသော အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှု ကျွမ်းကျင်သူများသည် ယခုအခါ ပရိုဂရမ်ရေးသားမှု ကျွမ်းကျင်မှုများသာဖြင့် သတ်မှတ်ခြင်းမရှိတော့ပါ။ ယနေ့ခေတ်တွင် ပြိုင်ဆိုင်မှုအားသာချက်သည် AI ကိရိယာများကို အရေးကြီးသော အသုံးပြုမှုဖြင့် အထူးပုဂ္ဂိုလ်ရေး အသုံးဝင်မှုများနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းတွင် ရှိပါသည်။

ဤအင်ဂျင်နီယာများသည် AI ဖြင့် ထုတ်လုပ်သော ရလဒ်များကို အတည်ပြုရန် နည်းလမ်းများ၊ ၎င်းတို့ကို သက်ဆိုင်ရာ စက်မှုလုပ်ငန်းပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အသုံးချရန် နည်းလမ်းများနှင့် စံနှုန်းများနှင့် လုံခြုံရေးလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိကြောင်း သေချာစေရန် နည်းလမ်းများကို နားလည်ပါသည်။ AI သည် ဤစွမ်းရည်များကို အစားထိုးခြင်းမဟုတ်ဘဲ အားဖော်ဖြစ်စေပါသည်။

AI ၏ အနေအထား

AI နှင့် PLC အင်ဂျင်နီယာများကို ဆန့်ကျင်ဘက်များအဖြစ် သတ်မှတ်ခြင်းသည် မှားယွင်းသော ဇာတ်လမ်းဖြစ်ပါသည်။ စက်မှုအလိုအလျောက်စနစ်များသည် အရည်အသွေးမြင့် ကိရိယာများနှင့် ကျွမ်းကျင်သော လက်တွေ့လုပ်သားများကို တွဲဖက်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အမြဲတမ်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာခဲ့ပါသည်။

AI သည် အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းများကို မြန်ဆန်စေပါသည်။ အင်ဂျင်နီယာများသည် စနစ်များသည် အမှန်တကယ်သော လောကတွင် ယုံကြည်စိတ်ချရစွာ လုပ်ဆောင်နေကြောင်း သေချာစေပါသည်။ အချင်းချင်း မရှိပါက လုံလောက်မှုမရှိပါ။

ထိန်းချုပ်မှုသည် လူသားတွေ၏ တာဝန်သာ ဖြစ်ပါသည်။

စက်မှုထိန်းချုပ်မှု၏ အနာဂတ်သည် အယ်လ်ဂေါရီသမ်များသာဖြင့် ဆုံးဖြတ်မည်မဟုတ်သလောက် ရှေးရိုးစွဲမှုဖြင့်လည်း ထိန်းသိမ်းထားမည်မဟုတ်ပါ။ အားလုံးသည် AI ကို တွဲဖက်အသုံးပြုရန် နားလည်ပြီး တာဝန်ယူမှုကို လွှဲအပ်မှုမရှိသော အင်ဂျင်နီယာများ၏ လက်တွေ့လုပ်ဆောင်မှုဖြင့် ပုံဖော်မည်ဖြစ်ပါသည်။

ဤအနာဂတ်တွင် AI သည် ထ pow ခြင်းနှင့် ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းကို တာဝန်ယူပါသည်။ အင်ဂျင်နီယာများသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း၊ တာဝန်ယူမှုနှင့် တီထွင်ဖန်တီးမှုများကို တာဝန်ယူပါသည်။ စက်မှုအလိုအလျောက်စနစ်များ၏ အမှန်တကယ်သော အဓိကဇာတ်ကောင်မှာ နည်းပညာတစ်မျှော်သို့မဟုတ် အသိပညာတစ်မျှော်မဟုတ်ဘဲ ၎င်းတို့နှင့် အပ်နှက်ဖက်မှုကို ဖော်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။