ການຜະລິດສານເຄືອບ ແລະ ກາວໂພລີຢູຣີເທນ (PU) ແມ່ນຂະບວນການທີ່ສັບສົນ ແລະ ຫຼາຍຂັ້ນຕອນ ເຊິ່ງຄວບຄຸມໂດຍປະຕິກິລິຍາເຄມີທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ໃນຂະນະທີ່ຄວາມຕ້ອງການວັດສະດຸເຫຼົ່ານີ້ຍັງສືບຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນທົ່ວອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆ, ການຜະລິດຂອງພວກມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງສິ່ງທ້າທາຍຫຼັກໆທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນ, ປະສິດທິພາບການຜະລິດ ແລະ ຜົນກຳໄລໂດຍລວມ. ຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບບັນຫາພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍສຳລັບການພັດທະນາແຜນທີ່ຍຸດທະສາດ ແລະ ການປະຕິບັດຕົວຈິງເພື່ອປັບປຸງ.
1.1. ຄວາມສັບສົນ ແລະ ການປ່ຽນແປງທາງເຄມີທີ່ມີຢູ່: ສິ່ງທ້າທາຍໃນການແຂງຕົວໄວ
ການຜະລິດໂພລີຢູຣີເທນແມ່ນປະຕິກິລິຍາ polyaddition ລະຫວ່າງ polyols ແລະ isocyanates, ເຊິ່ງເປັນຂະບວນການທີ່ມັກຈະໄວ ແລະ ປ່ອຍຄວາມຮ້ອນສູງ. ຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມຮ້ອນທີ່ເກີດຈາກປະຕິກິລິຍານີ້ເຮັດໃຫ້ການຄວບຄຸມທີ່ຊັດເຈນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍ. ຄວາມສັບສົນທີ່ມີຢູ່ໃນຕົວມັນເອງແມ່ນຮ້າຍແຮງຂຶ້ນໂດຍຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງປະຕິກິລິຍາຕໍ່ປັດໄຈພາຍນອກເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ, ຄວາມຊຸ່ມຊື່ນ, ແລະ ການມີຕົວເລັ່ງປະຕິກິລິຍາ. ຄວາມຜັນຜວນເລັກນ້ອຍ ແລະ ບໍ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມເຫຼົ່ານີ້ ຫຼື ການປ້ອນວັດສະດຸສາມາດນໍາໄປສູ່ການປ່ຽນແປງທີ່ສໍາຄັນໃນຄຸນສົມບັດຂອງຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ, ລວມທັງເວລາການແຂງຕົວ ແລະ ປະສິດທິພາບທາງກາຍະພາບຂອງມັນ.
ສິ່ງທ້າທາຍພື້ນຖານໃນສະພາບການນີ້ແມ່ນ "ອາຍຸການໃຊ້ງານໝໍ້ສັ້ນ" ຂອງລະບົບ PU ທີ່ມີການແຂງຕົວໄວຫຼາຍລະບົບ. ຂະໜາດເວລາຂອງການຜະລິດອາຍແກັສ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງ PU ມັກຈະສັ້ນເກີນໄປທີ່ຈະເຂົ້າກັນໄດ້ກັບວິທີການກຳນົດລັກສະນະແບບດັ້ງເດີມ. ນີ້ແມ່ນບັນຫາດ້ານວິສະວະກຳ ແລະ ເສດຖະກິດສູນກາງ. ຂັ້ນຕອນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແບບດັ້ງເດີມ (QC), ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການເອົາຕົວຢ່າງຈາກເຕົາປະຕິກອນ ແລະ ການຂົນສົ່ງໄປຫ້ອງທົດລອງເພື່ອການວິເຄາະ, ແມ່ນມີຂໍ້ບົກຜ່ອງໂດຍທຳມະຊາດ. ຂະບວນການຂອງການໄຕເຕຣດໃນຫ້ອງທົດລອງແມ່ນຊ້າ, ແລະ ສຳຄັນທີ່ສຸດ, ຄຸນສົມບັດທາງເຄມີຂອງຕົວຢ່າງຈະເລີ່ມປ່ຽນແປງໃນເວລາທີ່ມັນຖືກເອົາອອກຈາກເຕົາປະຕິກອນ ແລະ ປະເຊີນກັບສະພາບແວດລ້ອມອ້ອມຂ້າງ. ຄວາມຊັກຊ້ານີ້ໝາຍຄວາມວ່າຜົນຂອງຫ້ອງທົດລອງແມ່ນການວິເຄາະຫຼັງການຕາຍຂອງຊຸດທີ່ຜະລິດແລ້ວ. ຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງແຕ່ບໍ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້, ມາຮອດຊ້າເກີນໄປທີ່ຈະອະນຸຍາດໃຫ້ມີການແຊກແຊງ, ແຕ່ອາດຈະບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຍ້ອນວ່າມັນບໍ່ສະແດງເຖິງສະພາບຂອງວັດສະດຸພາຍໃນພາຊະນະຜະລິດອີກຕໍ່ໄປ. ຄວາມບໍ່ເຂົ້າກັນໄດ້ພື້ນຖານຂອງການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແບບດັ້ງເດີມທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຊັກຊ້າກັບການເຄື່ອນໄຫວຢ່າງໄວວາຂອງເຄມີ PU ແມ່ນບັນຫາຕົ້ນຕໍທີ່ການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການສ້າງແບບຈຳລອງຂັ້ນສູງຕ້ອງແກ້ໄຂ.
1.2. ສາເຫດຕົ້ນຕໍຂອງຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງຂອງຊຸດ ແລະ ການສ້າງຂໍ້ບົກຜ່ອງ
ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງລະຫວ່າງຊຸດ ແລະ ການເກີດຂໍ້ບົກຜ່ອງບໍ່ແມ່ນເຫດການທີ່ເກີດຂຶ້ນແບບສຸ່ມ ແຕ່ເປັນຜົນສະທ້ອນໂດຍກົງຂອງການຂາດຄວາມແມ່ນຍຳໃນການຄວບຄຸມຕົວກຳນົດຂະບວນການທີ່ສຳຄັນ. ຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງຕໍ່ອັດຕາສ່ວນຂອງສ່ວນປະກອບ, ເຕັກນິກການປະສົມ, ແລະ ອຸນຫະພູມຕະຫຼອດຂະບວນການ. ຕົວຢ່າງ, ການປະສົມທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດນຳໄປສູ່ສານເຕີມເຕັມ ຫຼື ສານແຂງທີ່ກະຈາຍບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດ "ຄວາມເຄັ່ງຕຶງໃນຕົວ" ແລະ ຂໍ້ບົກຜ່ອງພາຍໃນຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ.
ຄວາມແມ່ນຍຳຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນວັດຖຸດິບ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນອັດຕາສ່ວນໂມລາຂອງ isocyanate (NCO) ຕໍ່ກຸ່ມ hydroxyl (OH), ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນທີ່ສຸດສຳລັບການຮັກສາຄວາມຕໍ່ເນື່ອງຂອງຄຸນນະພາບ. ອັດຕາສ່ວນ NCO/OH ນີ້ແມ່ນຕົວກຳນົດໂດຍກົງຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ; ເມື່ອອັດຕາສ່ວນເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄຸນສົມບັດທາງກາຍະພາບທີ່ສຳຄັນເຊັ່ນ: ຄວາມແຂງແຮງຂອງແຮງດຶງ, ໂມດູລັດ, ແລະ ຄວາມແຂງກໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນເຊັ່ນກັນ. ອັດຕາສ່ວນຍັງມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມໜືດ ແລະ ພຶດຕິກຳການແຂງຕົວຂອງວັດສະດຸ. ເງື່ອນໄຂຂະບວນການທີ່ສຳຄັນອື່ນໆ, ເຊັ່ນ: ໂປຣໄຟລ໌ຄວາມຮ້ອນ, ມີຄວາມສຳຄັນເທົ່າທຽມກັນ. ຄວາມຮ້ອນທີ່ບໍ່ພຽງພໍ ຫຼື ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີສາມາດເຮັດໃຫ້ການແຂງຕົວບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ ແລະ ການຫົດຕົວທ້ອງຖິ່ນ, ໃນຂະນະທີ່ສ່ວນປະກອບທີ່ລະເຫີຍໄດ້ອາດຈະລະເບີດອອກ, ນຳໄປສູ່ຟອງອາກາດ ແລະ ຮອຍດ່າງ.
ການວິເຄາະລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບສາເຫດຮາກເຫງົ້າຂອງຂໍ້ບົກຜ່ອງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເຊັນເຊີ ຫຼື ພາລາມິເຕີດຽວມັກຈະບໍ່ພຽງພໍສຳລັບການວິນິດໄສທີ່ຖືກຕ້ອງ. ບັນຫາເຊັ່ນ "ບໍ່ມີເຈວ ຫຼື ຈະບໍ່ຫາຍດີ" ອາດເກີດຈາກອັດຕາສ່ວນການປະສົມທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຄວາມຮ້ອນບໍ່ພຽງພໍ, ຫຼື ການປະສົມທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ສາເຫດເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະກ່ຽວຂ້ອງກັນ. ຕົວຢ່າງ, ອຸນຫະພູມທີ່ຕໍ່າເກີນໄປຈະເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຫາຍດີຊ້າລົງ ແລະ ສາມາດຖືກວິນິດໄສຜິດພາດວ່າເປັນບັນຫາກັບອັດຕາສ່ວນວັດສະດຸ. ເພື່ອເຂົ້າໃຈ ແລະ ແກ້ໄຂສາເຫດຮາກເຫງົ້າຢ່າງແທ້ຈິງ, ມັນຈຳເປັນຕ້ອງວັດແທກພາລາມິເຕີຫຼາຍຕົວພ້ອມໆກັນ. ສິ່ງນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຊຸດເຊັນເຊີທີ່ສົມບູນແບບທີ່ສາມາດເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນເວລາຈິງຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆເພື່ອແຍກປັດໄຈສາເຫດທີ່ແທ້ຈິງອອກຈາກອາການທີ່ເກີດຂຶ້ນ, ເຊິ່ງເປັນໜ້າວຽກທີ່ຢູ່ນອກເໜືອຂອບເຂດຂອງການຕິດຕາມກວດກາຈຸດດຽວແບບດັ້ງເດີມ.
1.3. ຜົນກະທົບທາງດ້ານເສດຖະກິດ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມຂອງຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບ
ສິ່ງທ້າທາຍທາງດ້ານເຕັກນິກໃນການຜະລິດໂພລີຢູຣີເທນມີຜົນກະທົບໂດຍກົງ ແລະ ສຳຄັນທາງດ້ານເສດຖະກິດ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມ. ວັດຖຸດິບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ ເຊັ່ນ: ໂພລີອໍລ ແລະ ໄອໂຊໄຊຢາເນດ ມີລາຄາແພງ ແລະ ລາຄາຂອງມັນອາດຈະມີການປ່ຽນແປງຍ້ອນຄວາມບໍ່ຕໍ່ເນື່ອງຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ, ການເພິ່ງພານ້ຳມັນດິບ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການທົ່ວໂລກ. ເມື່ອຜະລິດຕະພັນບໍ່ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການດ້ານຄຸນນະພາບ, ວັດຖຸດິບທີ່ເສຍໄປຈະເປັນຕົວແທນຂອງການສູນເສຍທາງດ້ານການເງິນໂດຍກົງທີ່ເຮັດໃຫ້ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງເຫຼົ່ານີ້ຮ້າຍແຮງຂຶ້ນ. ການຢຸດເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້, ເຊິ່ງເປັນຜົນມາຈາກຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະແກ້ໄຂບັນຫາ ແລະ ແກ້ໄຂຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຂະບວນການ, ແມ່ນການເສຍທາງດ້ານການເງິນທີ່ສຳຄັນອີກອັນໜຶ່ງ.
ໃນດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ, ຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ສິ່ງເສດເຫຼືອທີ່ມີຢູ່ໃນວິທີການຜະລິດແບບດັ້ງເດີມແມ່ນຄວາມກັງວົນທີ່ສຳຄັນ. ການເຄືອບໂພລີຢູຣີເທນແບບດັ້ງເດີມຫຼາຍຊະນິດແມ່ນອີງໃສ່ຕົວລະລາຍ ແລະ ປະກອບສ່ວນເຮັດໃຫ້ເກີດມົນລະພິດທາງອາກາດຜ່ານການປ່ອຍອາຍພິດສານປະກອບອິນຊີທີ່ລະເຫີຍໄດ້ (VOC). ໃນຂະນະທີ່ອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆກຳລັງຮັບຮອງເອົາທາງເລືອກທີ່ມີນ້ຳ ແລະ VOC ຕ່ຳຫຼາຍຂຶ້ນ, ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະບໍ່ສາມາດທຽບເທົ່າກັບປະສິດທິພາບຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຕົວລະລາຍໃນການນຳໃຊ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ວັດຖຸດິບທີ່ໃຊ້ໃນການຜະລິດ PU ແບບດັ້ງເດີມແມ່ນອີງໃສ່ນ້ຳມັນ, ບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້, ແລະ ບໍ່ສາມາດຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້ທາງຊີວະພາບ. ຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ກາຍເປັນສິ່ງເສດເຫຼືອສາມາດປ່ອຍສານເຄມີທີ່ເປັນອັນຕະລາຍອອກສູ່ສິ່ງແວດລ້ອມເມື່ອພວກມັນແຕກຫັກໃນໄລຍະເວລາເຖິງ 200 ປີ.
ການລວມຕົວກັນຂອງປັດໄຈທາງດ້ານເສດຖະກິດ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມເຫຼົ່ານີ້ສ້າງກໍລະນີທຸລະກິດທີ່ມີປະສິດທິພາບສຳລັບການຫັນເປັນດິຈິຕອນ. ໂດຍການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດວິທີແກ້ໄຂທີ່ສະເໜີໃນບົດລາຍງານນີ້, ບໍລິສັດສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ, ປັບປຸງຜົນກຳໄລ ແລະ ເສີມຂະຫຍາຍຮູບແບບຄວາມຍືນຍົງຂອງຕົນໄດ້ພ້ອມໆກັນ. ການແກ້ໄຂບັນຫາທາງດ້ານເຕັກນິກຂອງຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງຂອງການຜະລິດເປັນກຸ່ມຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາທາງດ້ານການເງິນ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມໂດຍກົງ, ປ່ຽນການຍົກລະດັບທາງດ້ານເຕັກນິກໃຫ້ກາຍເປັນຄວາມຈຳເປັນທາງທຸລະກິດທີ່ມີຍຸດທະສາດ.
ການຕິດຕາມກວດກາແບບອິນໄລນ໌ຂອງປະລິມານໄອໂຊໄຊຢາເນດອິດສະຫຼະໃນໂພລີຢູຣີເທນ
II. ເຕັກໂນໂລຊີການຕິດຕາມກວດກາແບບເວລາຈິງຂັ້ນສູງ
ເພື່ອເອົາຊະນະສິ່ງທ້າທາຍທີ່ມີຢູ່ໃນການຜະລິດ PU, ການປ່ຽນຈາກການທົດສອບໃນຫ້ອງທົດລອງແບບດັ້ງເດີມໄປສູ່ການຕິດຕາມກວດກາແບບ inline ແບບເວລາຈິງແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ. ຮູບແບບໃໝ່ນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ຊຸດເຕັກໂນໂລຊີເຊັນເຊີທີ່ກ້າວໜ້າເຊິ່ງສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ກ່ຽວກັບຕົວກໍານົດການຂະບວນການທີ່ສຳຄັນ.
2.1. ການຕິດຕາມກວດກາສະພາບນໍ້າໃນລະບົບ
ຄຸນສົມບັດດ້ານການໄຫຼເຊັ່ນ: ຄວາມໜືດ ແລະ ຄວາມໜາແໜ້ນ ແມ່ນພື້ນຖານຂອງຄວາມສຳເລັດຂອງປະຕິກິລິຍາໂພລີຢູຣີເທນ. ພວກມັນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນລັກສະນະທາງກາຍະພາບເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເປັນຕົວຊີ້ບອກໂດຍກົງຂອງຂະບວນການໂພລີເມີໄຣເຊຊັນ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ກັນ. ການຕິດຕາມກວດກາຄຸນສົມບັດເຫຼົ່ານີ້ໃນເວລາຈິງແມ່ນເຮັດສຳເລັດໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງວັດແທກຄວາມໜືດຂອງຂະບວນການແບບອິນໄລນ໌ ແລະ ເຄື່ອງວັດແທກຄວາມໜາແໜ້ນ.
ເຄື່ອງມືຕ່າງໆເຊັ່ນ:Lonnໄດ້ພົບເອີPolyເມີວີໄອຊີຊີໂອເມັດerແລະVisໂຄຊີtyມືອາຊີບເຊສsorຖືກອອກແບບມາສຳລັບການໃສ່ໂດຍກົງເຂົ້າໄປໃນທໍ່ສົ່ງ ແລະ ເຄື່ອງປະຕິກອນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດວັດແທກຄວາມໜືດ, ຄວາມໜາແໜ້ນ ແລະ ອຸນຫະພູມຂອງນ້ຳໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກຕາມຫຼັກການເຊັ່ນ: ເທັກໂນໂລຢີສ້ອມສັ່ນສະເທືອນ, ເຊິ່ງແຂງແຮງ, ບໍ່ຕ້ອງການຊິ້ນສ່ວນທີ່ເຄື່ອນທີ່, ແລະ ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຕໍ່ການສັ່ນສະເທືອນພາຍນອກ ແລະ ການປ່ຽນແປງຂອງກະແສ. ຄວາມສາມາດນີ້ໃຫ້ວິທີການທີ່ບໍ່ທຳລາຍ, ແບບເວລາຈິງເພື່ອຕິດຕາມຂະບວນການໂພລີເມີໄຣເຊຊັນ. ອັດຕາສ່ວນໂມລາ NCO/OH ແລະ ການສ້າງພັນທະບັດຂົ້ວໂລກ, ຕົວຢ່າງ, ສົ່ງຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ຄວາມໜືດ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນຕົວແທນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ສຳລັບຄວາມຄືບໜ້າຂອງປະຕິກິລິຍາ. ໂດຍການຮັບປະກັນວ່າຄວາມໜືດຍັງຄົງຢູ່ພາຍໃນຂອບເຂດທີ່ກຳນົດໄວ້, ທີມງານຜະລິດສາມາດຢືນຢັນໄດ້ວ່າປະຕິກິລິຍາກຳລັງດຳເນີນໄປຕາມທີ່ຕ້ອງການ ແລະ ຄວບຄຸມການເພີ່ມຕົວຍືດລະບົບຕ່ອງໂສ້ເພື່ອບັນລຸນ້ຳໜັກໂມເລກຸນເປົ້າໝາຍ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ກັນ. ການຄວບຄຸມແບບເວລາຈິງທີ່ແໜ້ນໜານີ້ຊ່ວຍປັບປຸງຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອໂດຍການປ້ອງກັນການຜະລິດກຸ່ມທີ່ບໍ່ຕາມມາດຕະຖານ.
2.2. ການວິເຄາະດ້ວຍສະເປກໂຕຣສະໂກປີສຳລັບສ່ວນປະກອບທາງເຄມີ
ໃນຂະນະທີ່ຄຸນສົມບັດທາງດ້ານການໄຫຼສະແດງເຖິງສະພາບທາງກາຍະພາບຂອງວັດສະດຸ,ການວິເຄາະສະເປກໂຕຣສະໂຄປີໃນເວລາຈິງໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າໃນລະດັບເຄມີຂອງປະຕິກິລິຍາ. ການວິເຄາະດ້ວຍແສງໃກ້ອິນຟາເຣດ (NIR) ເປັນວິທີການທີ່ດີກວ່າສຳລັບການຕິດຕາມກວດກາປະຕິກິລິຍາຫຼັກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍການວັດປະລິມານຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງໄອໂຊໄຊຢາເນດ (%NCO) ແລະ ກຸ່ມໄຮດຣອກຊິວ.
ວິທີການນີ້ສະແດງເຖິງຄວາມກ້າວໜ້າທີ່ສຳຄັນຫຼາຍກວ່າການວັດແທກໃນຫ້ອງທົດລອງແບບດັ້ງເດີມ, ເຊິ່ງຊ້າ ແລະ ໃຊ້ສານເຄມີທີ່ຕ້ອງການການກຳຈັດທີ່ເໝາະສົມ. ຄວາມສາມາດຂອງລະບົບ NIR ແບບເວລາຈິງໃນການຕິດຕາມຈຸດຂະບວນການຫຼາຍຈຸດຈາກເຄື່ອງວິເຄາະດຽວໃຫ້ປະໂຫຍດທີ່ສຳຄັນໃນດ້ານປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມປອດໄພ. ອັດຕາສ່ວນ NCO/OH ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຕົວແປຂອງຂະບວນການເທົ່ານັ້ນ; ມັນເປັນຕົວກຳນົດໂດຍກົງຂອງຄຸນສົມບັດຂອງຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ, ລວມທັງຄວາມແຂງແຮງຂອງແຮງດຶງ, ໂມດູລັດ, ແລະ ຄວາມແຂງ. ໂດຍການສະໜອງຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ເວລາຈິງກ່ຽວກັບອັດຕາສ່ວນທີ່ສຳຄັນນີ້, ເຊັນເຊີ NIR ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດປັບອັດຕາການປ້ອນວັດສະດຸໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ສິ່ງນີ້ປ່ຽນຂະບວນການຄວບຄຸມຈາກວິທີການທີ່ມີປະຕິກິລິຍາ, ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ບົກຜ່ອງໄປສູ່ຍຸດທະສາດທີ່ມີຄຸນນະພາບຕາມການອອກແບບຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ບ່ອນທີ່ອັດຕາສ່ວນ NCO/OH ທີ່ແນ່ນອນຖືກຮັກສາໄວ້ຕະຫຼອດປະຕິກິລິຍາເພື່ອຮັບປະກັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ.
2.3. ການວິເຄາະໄດອີເລັກຕຣິກ (DEA) ສຳລັບການຕິດຕາມກວດກາສະພາບການຮັກສາ
ການວິເຄາະໄດອີເລັກຕຣິກ (DEA), ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າການວິເຄາະຄວາມຮ້ອນໄດອີເລັກຕຣິກ (DETA), ເປັນເຕັກນິກທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການຕິດຕາມກວດກາ "ການແຂງຕົວໃນແມ່ພິມທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ" ເຊິ່ງມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ. ມັນວັດແທກການປ່ຽນແປງຂອງຄວາມໜືດ ແລະ ສະຖານະການແຂງຕົວຂອງວັດສະດຸໂດຍກົງໂດຍການໃຊ້ແຮງດັນໄຟຟ້າແບບ sinusoidal ແລະ ວັດແທກການປ່ຽນແປງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນການເຄື່ອນທີ່ຂອງຕົວນຳປະຈຸ (ໄອອອນ ແລະ ໄດໂພລ). ໃນຂະນະທີ່ວັດສະດຸແຂງຕົວ, ຄວາມໜືດຂອງມັນເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແລະ ການເຄື່ອນທີ່ຂອງຕົວນຳປະຈຸເຫຼົ່ານີ້ຫຼຸດລົງ, ເຊິ່ງເປັນມາດຕະການໂດຍກົງ ແລະ ສາມາດວັດແທກຄວາມຄືບໜ້າຂອງການແຂງຕົວໄດ້.
DEA ສາມາດກຳນົດຈຸດເຈວ ແລະ ຈຸດສິ້ນສຸດຂອງຂະບວນການແຂງຕົວໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເຖິງແມ່ນວ່າສຳລັບລະບົບທີ່ແຂງຕົວໄວ. ມັນສະເໜີມຸມມອງທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ເສີມກັບເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆ. ໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອງວັດຄວາມໜືດແບບອິນໄລນ໌ວັດແທກຄວາມໜືດໂດຍລວມຂອງວັດສະດຸ, ເຊັນເຊີ DEA ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມຄືບໜ້າໃນລະດັບເຄມີຂອງປະຕິກິລິຍາການເຊື່ອມຕໍ່ຂ້າມ. ການລວມກັນຂອງເຄື່ອງວັດຄວາມໜືດແບບອິນໄລນ໌(ການວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບຂອງການປິ່ນປົວ) ແລະເຊັນເຊີ DEA (ວັດແທກຄວາມຄືບໜ້າຂອງການປິ່ນປົວ) ໃຫ້ມຸມມອງທີ່ຄົບຖ້ວນ ແລະ ສອງຊັ້ນຂອງຂະບວນການທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດຄວບຄຸມ ແລະ ວິນິດໄສໄດ້ຢ່າງແມ່ນຍຳສູງ. DEA ຍັງສາມາດໃຊ້ເພື່ອຕິດຕາມປະສິດທິພາບຂອງສານເຕີມແຕ່ງ ແລະ ສານເຕີມເຕັມຕ່າງໆ.
ການປຽບທຽບເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນເຖິງລັກສະນະທີ່ສົມບູນແບບຂອງພວກມັນ. ບໍ່ມີເຊັນເຊີດຽວທີ່ສາມາດໃຫ້ພາບທີ່ສົມບູນຂອງປະຕິກິລິຍາ PU ທີ່ສັບສົນ. ວິທີແກ້ໄຂແບບລວມສູນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຊື່ອມໂຍງຂອງເຊັນເຊີຫຼາຍຕົວເພື່ອຕິດຕາມກວດກາຄຸນສົມບັດທາງກາຍະພາບ ແລະ ເຄມີທີ່ແຕກຕ່າງກັນພ້ອມໆກັນ.
| ຕິດຕາມກວດກາພາລາມິເຕີ | ຫຼັກການເຕັກໂນໂລຊີ | ກໍລະນີການນຳໃຊ້ຫຼັກ |
| ຄວາມໜືດ, ອຸນຫະພູມ | ເຄື່ອງວັດຄວາມໜືດຂອງສ້ອມແບບສັ່ນ | ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບວັດຖຸດິບ, ການຕິດຕາມກວດກາປະຕິກິລິຍາໃນເວລາຈິງ, ການກວດຈັບຈຸດສຸດທ້າຍ. |
| %NCO, ເລກໄຮດຣອກຊິວ | ສະເປກໂຕຣສະໂກປີໃກ້ອິນຟາເຣດ (NIR) | ການຕິດຕາມກວດກາສ່ວນປະກອບທາງເຄມີແບບເວລາຈິງ, ການຄວບຄຸມອັດຕາສ່ວນການປ້ອນ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົວເລັ່ງປະຕິກິລິຍາ. |
| ສະພາບການຮັກສາ, ຈຸດເຈວ | ການວິເຄາະໄຟຟ້າ (DEA) | ການຕິດຕາມກວດກາການແຂງຕົວໃນແມ່ພິມ, ການຢັ້ງຢືນເວລາໃນການເກີດເຈວ, ການວິເຄາະປະສິດທິພາບຂອງການເພີ່ມເຕີມ. |
ຕາຕະລາງ 2.1: ການປຽບທຽບເຕັກໂນໂລຊີການຕິດຕາມກວດກາແບບ Inline ຂັ້ນສູງສຳລັບການຜະລິດ PU
III. ຂອບການສ້າງແບບຈຳລອງການຄາດຄະເນດ້ານປະລິມານ
ກະແສຂໍ້ມູນທີ່ອຸດົມສົມບູນຈາກເຕັກໂນໂລຊີການຕິດຕາມກວດກາທີ່ກ້າວໜ້າແມ່ນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບການຫັນເປັນດິຈິຕອລ, ແຕ່ມູນຄ່າເຕັມທີ່ຂອງມັນຈະຮັບຮູ້ໄດ້ເມື່ອພວກມັນຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອສ້າງແບບຈຳລອງການຄາດຄະເນດ້ານປະລິມານ. ແບບຈຳລອງເຫຼົ່ານີ້ແປຂໍ້ມູນດິບໃຫ້ເປັນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າກ່ຽວກັບຂະບວນການ ແລະ ການປ່ຽນໄປສູ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຢ່າງຕັ້ງໜ້າ.
3.1. ການສ້າງແບບຈຳລອງການເຄື່ອນໄຫວທາງເຄມີສາດ ແລະ ການປິ່ນປົວ
ການເກັບກຳຈຸດຂໍ້ມູນເຊັນເຊີຢ່າງງ່າຍດາຍນັ້ນບໍ່ພຽງພໍສຳລັບການບັນລຸການຄວບຄຸມຂະບວນການທີ່ແທ້ຈິງ; ຂໍ້ມູນຕ້ອງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ອະທິບາຍພຶດຕິກໍາທີ່ຕິດພັນຂອງປະຕິກິລິຍາເຄມີ. ແບບຈໍາລອງທາງດ້ານເຄມີສາດ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວຂອງການຮັກສາເຊື່ອມໂຍງການປ່ຽນທາງເຄມີກັບການປ່ຽນແປງທາງກາຍະພາບ, ເຊັ່ນ: ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄວາມໜືດ ແລະ ເວລາໃນການເກີດເປັນເຈວ. ແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີຄຸນຄ່າໂດຍສະເພາະສໍາລັບລະບົບການແຂງຕົວໄວ, ບ່ອນທີ່ລັກສະນະຊົ່ວຄາວຂອງປະກົດການເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະແບບດັ້ງເດີມມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ.5
ວິທີການປ່ຽນຮູບແບບ Isoconversional ຫຼືທີ່ຮູ້ກັນໃນນາມວິທີການທີ່ບໍ່ມີຮູບແບບ ສາມາດນຳໃຊ້ກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ແມ່ນ isothermal ເພື່ອຄາດຄະເນການເຄື່ອນໄຫວຂອງປະຕິກິລິຍາຂອງຢາງທີ່ແຂງຕົວໄວ. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະທາງຄວາມຮ້ອນ-ເຄມີ-ຣີໂອໂລຢີທີ່ມີການເຊື່ອມໂຍງສູງ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າພວກມັນພິຈາລະນາການພົວພັນກັນຂອງອຸນຫະພູມ, ອົງປະກອບທາງເຄມີ, ແລະຄຸນສົມບັດການໄຫຼຂອງວັດສະດຸ. ໂດຍການສ້າງຕົວແທນທາງຄະນິດສາດຂອງປະຕິກິລິຍາທັງໝົດ, ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ກ້າວໄປໄກກວ່າການຕິດຕາມກວດກາແບບງ່າຍໆເພື່ອໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຂະບວນການທີ່ແທ້ຈິງ. ພວກມັນສາມາດຄາດຄະເນວ່າຄວາມໜືດຈະປ່ຽນແປງໄປຕາມການເວລາສຳລັບໂປຣໄຟລ໌ອຸນຫະພູມທີ່ກຳນົດໃຫ້, ຫຼືວ່າການປ່ຽນແປງໃນຕົວເລັ່ງປະຕິກິລິຍາຈະປ່ຽນແປງອັດຕາການເກີດປະຕິກິລິຍາແນວໃດ, ເຊິ່ງເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຊັບຊ້ອນສຳລັບການຄວບຄຸມ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ.
3.2. ການວິເຄາະທາງເຄມີ ແລະ ການຖົດຖອຍຫຼາຍຕົວແປ
ການຜະລິດໂພລີຢູຣີເທນເປັນຂະບວນການຫຼາຍຕົວແປທີ່ມີຫຼາຍປັດໃຈພົວພັນກັນເພື່ອກຳນົດຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ. ການທົດລອງແບບດັ້ງເດີມດ້ວຍປັດໄຈດຽວແມ່ນໃຊ້ເວລາຫຼາຍ ແລະ ບໍ່ສາມາດຈັບພາບຄວາມສຳພັນທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່ທີ່ສັບສົນລະຫວ່າງຕົວແປໄດ້. ເຕັກນິກເຄມີມິຕິ, ເຊັ່ນ: ການວິເຄາະການຖອຍຫຼັງ Partial Least Squares (PLS) ແລະ ວິທີການພື້ນຜິວຕອບສະໜອງ (RSM), ຖືກອອກແບບມາເພື່ອແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍນີ້.
ການວິເຄາະການຖົດຖອຍຂອງ Partial Least Squares (PLS) ເປັນເຕັກນິກທີ່ເໝາະສົມກັບການວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນ ເຊັ່ນ: ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍເຄື່ອງວັດແທກ NIR ແບບເວລາຈິງ. PLS ຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາຈາກຈຳນວນຕົວແປທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍໄປສູ່ຈຳນວນປັດໄຈທີ່ສະກັດອອກມາໜ້ອຍ, ເຮັດໃຫ້ມັນດີເລີດສຳລັບຈຸດປະສົງການຄາດຄະເນ. ໃນສະພາບການຂອງການຜະລິດໂພລີຢູຣີເທນ, PLS ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິນິດໄສບັນຫາຂອງຂະບວນການ ແລະ ເປີດເຜີຍວ່າຕົວແປຄຸນນະພາບແຕກຕ່າງກັນແນວໃດພາຍໃນຜະລິດຕະພັນ.
ວິທີການພື້ນຜິວຕອບສະໜອງ (RSM) ແມ່ນວິທີການທາງຄະນິດສາດ ແລະ ສະຖິຕິທີ່ມີປະສິດທິພາບໂດຍສະເພາະສຳລັບການສ້າງແບບຈຳລອງ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເງື່ອນໄຂການທົດລອງ. RSM ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດວິເຄາະຜົນກະທົບລວມຂອງຫຼາຍປັດໃຈ - ເຊັ່ນ: ອັດຕາສ່ວນ NCO/OH, ສຳປະສິດການຂະຫຍາຍຕ່ອງໂສ້, ແລະ ອຸນຫະພູມການແຂງຕົວ - ຕໍ່ຕົວແປການຕອບສະໜອງທີ່ຕ້ອງການເຊັ່ນ: ຄວາມແຮງດຶງ. ໂດຍການວາງຈຸດທົດລອງຢ່າງມີຍຸດທະສາດໃນພື້ນທີ່ທີ່ສຳຄັນ, RSM ສາມາດອະທິບາຍລັກສະນະຄວາມສຳພັນທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່ ແລະ ຜົນກະທົບທີ່ມີການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງປັດໃຈຕ່າງໆໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ການສຶກສາໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງປະສິດທິພາບຂອງວິທີການນີ້, ດ້ວຍແບບຈຳລອງທີ່ຄາດຄະເນຄຸນສົມບັດສຸດທ້າຍດ້ວຍຄວາມຜິດພາດຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ໜ້າປະທັບໃຈພຽງແຕ່ 2.2%, ເຊິ່ງໃຫ້ການຢືນຢັນທີ່ໜ້າສົນໃຈຂອງວິທີການ. ຄວາມສາມາດໃນການສ້າງແຜນທີ່ "ພື້ນຜິວຕອບສະໜອງ" ທັງໝົດສຳລັບຕົວຊີ້ວັດຄຸນນະພາບຊ່ວຍໃຫ້ວິສະວະກອນສາມາດລະບຸການປະສົມປະສານທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງທຸກປັດໃຈພ້ອມໆກັນ, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີກວ່າ.
3.3. ຄູ່ແຝດດິຈິຕອລຂອງຂະບວນການຜະລິດ
ຄູ່ແຝດດິຈິຕອນແມ່ນຮູບແບບຈຳລອງແບບເສມືນ ແລະ ເຄື່ອນໄຫວຂອງຊັບສິນທາງກາຍະພາບ, ລະບົບ ຫຼື ຂະບວນການ. ໃນການຜະລິດທາງເຄມີ, ຮູບແບບຈຳລອງນີ້ແມ່ນຂັບເຄື່ອນໂດຍຂໍ້ມູນເວລາຈິງຈາກເຊັນເຊີ IoT ແລະ ຮູບແບບການຄາດຄະເນ. ມັນເຮັດໜ້າທີ່ເປັນການຈຳລອງທີ່ມີຊີວິດຊີວາ ແລະ ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງຂອງສາຍການຜະລິດ. ຄຸນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄູ່ແຝດດິຈິຕອນແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມສາມາດໃນການສະໜອງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕ່ຳສຳລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ.
ການຜະລິດໂພລີຢູຣີເທນເປັນຂະບວນການທີ່ມີລາຄາແພງເນື່ອງຈາກວັດຖຸດິບທີ່ມີລາຄາແພງ ແລະ ການໃຊ້ພະລັງງານສູງ. ດັ່ງນັ້ນ, ການດຳເນີນການທົດລອງທາງກາຍະພາບເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການຈຶ່ງເປັນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ ແລະ ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງ. ຄູ່ແຝດດິຈິຕອນແກ້ໄຂບັນຫານີ້ໂດຍກົງໂດຍການອະນຸຍາດໃຫ້ວິສະວະກອນສາມາດດຳເນີນການສະຖານະການ "ຈະເປັນແນວໃດຖ້າ" ຫຼາຍພັນສະຖານະການໃນຮູບແບບເສມືນໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ວັດຖຸດິບ ຫຼື ເວລາຜະລິດໃດໆ. ຄວາມສາມາດນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເລັ່ງເວລາໃນການອອກສູ່ຕະຫຼາດສຳລັບສູດໃໝ່ເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ຄວາມສ່ຽງຂອງການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຄູ່ແຝດດິຈິຕອນສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງເຕັກໂນໂລຊີດິຈິຕອນໃໝ່ ແລະ ລະບົບເກົ່າ, ມໍລະດົກໂດຍການລວມເອົາຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງຈາກພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ສະໜອງສະພາບແວດລ້ອມດິຈິຕອນທີ່ເປັນເອກະພາບໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີການປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
IV. ການຮຽນຮູ້ຂອງ AI/ເຄື່ອງຈັກ ສຳລັບການຄວບຄຸມຂະບວນການ ແລະ ການກວດສອບຄວາມຜິດປົກກະຕິ
ຮູບແບບການຄາດຄະເນປ່ຽນຂໍ້ມູນໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈ, ແຕ່ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (ML) ກ້າວໄປສູ່ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ: ປ່ຽນຄວາມເຂົ້າໃຈໄປສູ່ການກະທຳທີ່ເປັນເອກະລາດ ແລະ ການຄວບຄຸມທີ່ສະຫຼາດ.
4.1. ລະບົບກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ ແລະ ຄວາມຜິດພາດ
ລະບົບຄວບຄຸມຂະບວນການແບບດັ້ງເດີມແມ່ນອີງໃສ່ຂອບເຂດຄົງທີ່ ແລະ ຖືກລະຫັດໄວ້ເພື່ອກະຕຸ້ນການແຈ້ງເຕືອນ. ວິທີການນີ້ມັກຈະເກີດຄວາມຜິດພາດ, ຍ້ອນວ່າມັນອາດຈະລົ້ມເຫຼວໃນການກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິເທື່ອລະກ້າວທີ່ຍັງຄົງຢູ່ພາຍໃນຂອບເຂດທີ່ຍອມຮັບໄດ້ ຫຼື ສາມາດສ້າງສັນຍານເຕືອນໄພທີ່ລົບກວນທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ປະຕິບັດງານບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ. ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ເປັນຕົວແທນຂອງການປ່ຽນແປງຮູບແບບທີ່ສຳຄັນ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອຮຽນຮູ້ຮູບແບບການດຳເນີນງານປົກກະຕິຂອງຂະບວນການ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາສາມາດລະບຸ ແລະ ໝາຍເຖິງຄວາມຜິດປົກກະຕິໃດໆຈາກຮູບແບບທີ່ຮຽນຮູ້ນີ້ໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ເຖິງແມ່ນວ່າພາລາມິເຕີຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຂ້າມຂອບເຂດຄົງທີ່.
ຕົວຢ່າງ, ການເພີ່ມຂຶ້ນເທື່ອລະກ້າວແຕ່ສະໝໍ່າສະເໝີໃນຄວາມໜືດໃນໄລຍະເວລາສະເພາະ, ເຖິງແມ່ນວ່າຍັງຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ຍອມຮັບໄດ້, ອາດຈະເປັນສັນຍານບອກເຖິງບັນຫາທີ່ຈະມາເຖິງທີ່ລະບົບແບບດັ້ງເດີມຈະພາດໄປ. ລະບົບກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງ AI ຈະຮັບຮູ້ສິ່ງນີ້ວ່າເປັນຮູບແບບທີ່ຜິດປົກກະຕິ ແລະ ສ້າງການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດໃຊ້ມາດຕະການປ້ອງກັນການເກີດຊຸດຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງ. ຄວາມສາມາດນີ້ຊ່ວຍປັບປຸງການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍການກວດຈັບຄວາມແຕກຕ່າງຈາກຂໍ້ກຳນົດທີ່ຕ້ອງການ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງ ແລະ ຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມ.
4.2. ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນສຳລັບຊັບສິນທີ່ສຳຄັນ
ການຢຸດເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ແມ່ນໜຶ່ງໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນການຜະລິດອຸດສາຫະກຳ. ຍຸດທະສາດການບຳລຸງຮັກສາແບບດັ້ງເດີມແມ່ນສາມາດຕອບສະໜອງໄດ້ ("ແກ້ໄຂເມື່ອມັນເກີດບັນຫາ") ຫຼື ອີງໃສ່ເວລາ (ເຊັ່ນ: ການປ່ຽນປໍ້າທຸກໆຫົກເດືອນ, ໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງສະພາບຂອງມັນ). ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາ, ຂັບເຄື່ອນໂດຍຮຸ່ນ ML, ໃຫ້ທາງເລືອກທີ່ດີກວ່າຫຼາຍ.
ໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຈາກເຊັນເຊີ (ເຊັ່ນ: ການສັ່ນສະເທືອນ, ອຸນຫະພູມ, ຄວາມກົດດັນ), ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດລະບຸສັນຍານເບື້ອງຕົ້ນຂອງການເສື່ອມສະພາບຂອງອຸປະກອນ ແລະ ຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ. ລະບົບສາມາດສະໜອງ "ການຄາດຄະເນເວລາຕໍ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວ," ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດກຳນົດເວລາການສ້ອມແປງໃນລະຫວ່າງການປິດລະບົບທີ່ວາງແຜນໄວ້ລ່ວງໜ້າເປັນເວລາຫຼາຍອາທິດ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ຫຼາຍເດືອນ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍລົບລ້າງການຢຸດເຮັດວຽກທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ ແລະ ຊ່ວຍໃຫ້ການວາງແຜນກຳລັງແຮງງານ, ຊິ້ນສ່ວນ ແລະ ການຂົນສົ່ງດີຂຶ້ນ. ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (ROI) ສຳລັບວິທີການນີ້ແມ່ນມີຫຼາຍ ແລະ ໄດ້ຮັບການບັນທຶກໄວ້ເປັນຢ່າງດີໃນການສຶກສາກໍລະນີ. ຕົວຢ່າງ, ໂຮງງານກັ່ນນ້ຳມັນໄດ້ບັນລຸ ROI 3 ເທົ່າໂດຍການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໂຄງການກວດກາແບບຕັ້ງໜ້າ, ໃນຂະນະທີ່ບໍລິສັດນ້ຳມັນ ແລະ ອາຍແກັສໄດ້ປະຫຍັດເງິນຫຼາຍລ້ານໂດລາດ້ວຍລະບົບເຕືອນໄພເບື້ອງຕົ້ນທີ່ກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸປະກອນ. ຜົນປະໂຫຍດທາງດ້ານການເງິນທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ເປັນກໍລະນີສຳລັບການຫັນປ່ຽນຈາກຍຸດທະສາດການບຳລຸງຮັກສາແບບຕອບສະໜອງໄປສູ່ຍຸດທະສາດການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາ.
4.3. ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແບບຄາດເດົາ
ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແບບຄາດເດົາໄດ້ປ່ຽນແປງບົດບາດຂອງການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຈາກການກວດສອບຫຼັງການຜະລິດໄປສູ່ໜ້າທີ່ໃນຂະບວນການຢ່າງຕັ້ງໜ້າ. ແທນທີ່ຈະລໍຖ້າໃຫ້ຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍຖືກທົດສອບຄຸນສົມບັດເຊັ່ນ: ຄວາມແຂງ ຫຼື ຄວາມຕ້ານທານແຮງດຶງ, ຮູບແບບ ML ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະບວນການໃນເວລາຈິງຈາກເຊັນເຊີທັງໝົດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອຄາດຄະເນດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈໃນລະດັບສູງວ່າຄຸນລັກສະນະຄຸນນະພາບສຸດທ້າຍຈະເປັນແນວໃດ.
ຮູບແບບຄຸນນະພາບການຄາດຄະເນສາມາດລະບຸການພົວພັນທີ່ສັບສົນລະຫວ່າງຄຸນນະພາບວັດຖຸດິບ, ພາລາມິເຕີຂະບວນການ, ແລະເງື່ອນໄຂສິ່ງແວດລ້ອມເພື່ອກຳນົດການຕັ້ງຄ່າການຜະລິດທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຕ້ອງການ. ຖ້າຮູບແບບຄາດຄະເນວ່າຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍຈະບໍ່ຢູ່ໃນສະເປັກ (ເຊັ່ນ: ອ່ອນເກີນໄປ), ມັນສາມາດແຈ້ງເຕືອນຜູ້ປະຕິບັດງານ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ປັບພາລາມິເຕີຂະບວນການໂດຍອັດຕະໂນມັດ (ເຊັ່ນ: ອັດຕາການປ້ອນຕົວເລັ່ງປະຕິກິລິຍາ) ເພື່ອແກ້ໄຂຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນເວລາຈິງ. ຄວາມສາມາດນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍປ້ອງກັນຂໍ້ບົກຜ່ອງກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເລັ່ງການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາໂດຍການໃຫ້ການຄາດຄະເນຄຸນສົມບັດໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ການລະບຸຮູບແບບພື້ນຖານໃນຂໍ້ມູນ. ວິທີການນີ້ແມ່ນຄວາມຈຳເປັນທາງຍຸດທະສາດສຳລັບຜູ້ຜະລິດທີ່ຊອກຫາເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດສູງສຸດ ແລະ ປັບປຸງປະສິດທິພາບການດຳເນີນງານ.
V. ແຜນວາດການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດດ້ານວິຊາການ
ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດວິທີແກ້ໄຂທີ່ກ້າວໜ້າເຫຼົ່ານີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການທີ່ມີໂຄງສ້າງ ແລະ ເປັນໄລຍະ ເຊິ່ງແກ້ໄຂຄວາມສັບສົນຂອງການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານແບບດັ້ງເດີມ. ແຜນທີ່ທີ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້ຢ່າງດີແມ່ນສິ່ງຈຳເປັນສຳລັບການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ ແລະ ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (ROI) ແຕ່ຫົວທີ.
5.1. ວິທີການຫັນປ່ຽນແບບດິຈິຕອລແບບເປັນໄລຍະ
ການເດີນທາງຂອງການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດບໍ່ຄວນເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການປັບປຸງໃໝ່ຢ່າງເຕັມຮູບແບບ. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການລົງທຶນເບື້ອງຕົ້ນທີ່ສູງ ແລະ ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງການເຊື່ອມໂຍງລະບົບໃໝ່ສາມາດເປັນອຸປະສັກໄດ້, ໂດຍສະເພາະສຳລັບວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍຫາຂະໜາດກາງ. ວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າແມ່ນການຮັບຮອງເອົາການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດແບບເປັນໄລຍະ, ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຫຼັກຖານແນວຄວາມຄິດ (PoC) ໃນສາຍການຜະລິດທົດລອງດຽວ. ໂຄງການຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕ່ຳນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດທົດສອບການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນຂອງເຊັນເຊີ ແລະ ຊອບແວໃໝ່ກັບພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ແລະ ປະເມີນປະສິດທິພາບກ່ອນທີ່ຈະໃຫ້ຄຳໝັ້ນສັນຍາທີ່ຈະເປີດຕົວໃນວົງກວ້າງ. ROI ທີ່ໄດ້ຄິດໄລ່ຈາກຄວາມສຳເລັດໃນເບື້ອງຕົ້ນນີ້ສາມາດນຳໃຊ້ເພື່ອສ້າງກໍລະນີທຸລະກິດທີ່ໜ້າສົນໃຈສຳລັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ກວ້າງຂວາງ. ວິທີການນີ້ສອດຄ່ອງກັບຫຼັກການຫຼັກຂອງອຸດສາຫະກຳ 4.0, ເຊິ່ງເນັ້ນໜັກໃສ່ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ, ຄວາມສາມາດໃນເວລາຈິງ, ແລະ ຄວາມເປັນໂມດູນ.
5.2. ສະຖາປັດຕະຍະກຳການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງ
ພື້ນຖານໂຄງລ່າງຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນພື້ນຖານສຳລັບວິທີແກ້ໄຂທີ່ຄາດເດົາໄດ້ ແລະ ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທັງໝົດ. ສະຖາປັດຕະຍະກຳຂໍ້ມູນຕ້ອງມີຄວາມສາມາດໃນການຈັດການກັບປະລິມານມະຫາສານ ແລະ ປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍໂຮງງານອັດສະລິຍະ. ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບວິທີການຫຼາຍຊັ້ນທີ່ປະກອບມີນັກປະຫວັດສາດຂໍ້ມູນ ແລະ ທະເລສາບຂໍ້ມູນ.
ນັກປະຫວັດສາດຂໍ້ມູນ:ນັກປະຫວັດສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຖານຂໍ້ມູນພິເສດທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເກັບກຳ, ເກັບຮັກສາ ແລະ ຈັດການຂໍ້ມູນຊຸດເວລາຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຈາກຂະບວນການອຸດສາຫະກຳ. ມັນເຮັດໜ້າທີ່ເປັນບ່ອນເກັບມ້ຽນດິຈິຕອນທີ່ມີການຈັດລະບຽບຢ່າງລະອຽດ, ບັນທຶກການປ່ຽນແປງຂອງອຸນຫະພູມ, ການອ່ານຄວາມດັນ ແລະ ອັດຕາການໄຫຼທຸກຢ່າງດ້ວຍປະທັບຕາເວລາທີ່ແນ່ນອນ. ນັກປະຫວັດສາດຂໍ້ມູນແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຈັດການກະແສຂໍ້ມູນປະລິມານສູງ ແລະ ຕໍ່ເນື່ອງຈາກເຊັນເຊີຂະບວນການ ແລະ ເປັນ "ເຊື້ອເພີງທີ່ສົມບູນແບບ" ສຳລັບການວິເຄາະຂັ້ນສູງ.
ທະເລສາບດາຕ້າ:ເຂດຂໍ້ມູນແມ່ນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນສູນກາງທີ່ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນດິບໃນຮູບແບບພື້ນເມືອງຂອງມັນ ແລະ ສາມາດຮອງຮັບປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງຂໍ້ມູນຊຸດເວລາທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ຮູບພາບທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຄຸນນະພາບ, ແລະ ບັນທຶກຂອງເຄື່ອງຈັກ. ເຂດຂໍ້ມູນຖືກອອກແບບມາເພື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຈາກທຸກມຸມຂອງວິສາຫະກິດ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດເບິ່ງພາບລວມໄດ້ຈາກຕົ້ນທາງຫາປາຍທາງຫຼາຍຂຶ້ນ. ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດຕ້ອງການທັງນັກປະຫວັດສາດຂໍ້ມູນສຳລັບຂໍ້ມູນຂະບວນການຫຼັກ ແລະ ເຂດຂໍ້ມູນສຳລັບພາບລວມທີ່ກວ້າງຂວາງ ແລະ ຄົບຖ້ວນ ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດວິເຄາະທີ່ສັບສົນເຊັ່ນ: ການວິເຄາະສາເຫດຮາກຖານ ແລະ ການພົວພັນກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ແມ່ນເຊັນເຊີ.
ສະຖາປັດຕະຍະກຳຊັ້ນທີ່ມີເຫດຜົນສຳລັບການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນຈະມີລັກສະນະດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
| ຊັ້ນ | ອົງປະກອບ | ຟັງຊັນ | ປະເພດຂໍ້ມູນ |
| ຂອບ | ເຊັນເຊີ IoT, ເກດເວ, PLC | ການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ ແລະ ການປະມວນຜົນໃນທ້ອງຖິ່ນ | ອະນຸກົມເວລາ, ໄບນາຣີ, ບໍ່ຕໍ່ເນື່ອງ |
| ມູນນິທິຂໍ້ມູນ | ນັກປະຫວັດສາດຂໍ້ມູນ | ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຂະບວນການທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ ແລະ ມີການປະທັບຕາຕາມເວລາ | ຊຸດເວລາທີ່ມີໂຄງສ້າງ |
| ບ່ອນເກັບມ້ຽນສູນກາງ | ທະເລສາບດາຕາ | ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນສູນກາງ ແລະ ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ສຳລັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທັງໝົດ | ມີໂຄງສ້າງ, ເຄິ່ງໂຄງສ້າງ, ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ |
| ການວິເຄາະ ແລະ ປັນຍາປະດິດ | ແພລດຟອມການວິເຄາະ | ດໍາເນີນການຮູບແບບການຄາດຄະເນ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລະ ສະຕິປັນຍາທາງທຸລະກິດ | ປະເພດຂໍ້ມູນທັງໝົດ |
ຕາຕະລາງ 5.1: ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນຫຼັກ ແລະ ອົງປະກອບການຄຸ້ມຄອງ
5.3. ການແກ້ໄຂບັນຫາການເຊື່ອມໂຍງລະບົບເກົ່າ
ໂຮງງານເຄມີຫຼາຍແຫ່ງຍັງຄົງອາໄສລະບົບເຕັກໂນໂລຊີການດຳເນີນງານ (OT) ທີ່ມີອາຍຸຫຼາຍກວ່າທົດສະວັດ, ເຊິ່ງມັກໃຊ້ໂປໂຕຄອນທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງທີ່ບໍ່ເຂົ້າກັບມາດຕະຖານທີ່ທັນສະໄໝ. ການທົດແທນລະບົບເກົ່າເຫຼົ່ານີ້, ເຊັ່ນ: ລະບົບຄວບຄຸມແບບແຈກຢາຍ (DCS) ຫຼື ຕົວຄວບຄຸມຕາມເຫດຜົນທີ່ສາມາດຕັ້ງໂປຣແກຣມໄດ້ (PLC), ແມ່ນໂຄງການຫຼາຍລ້ານໂດລາທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ການຜະລິດຢຸດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ວິທີແກ້ໄຂທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ ແລະ ມີປະສິດທິພາບດ້ານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍກວ່າແມ່ນການໃຊ້ເກດເວ IoT ແລະ APIs ເປັນຂົວເຊື່ອມຕໍ່.
ເກດເວ IoT ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຕົວກາງ, ແປຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ IoT ໃໝ່ໄປເປັນຮູບແບບທີ່ລະບົບເກົ່າສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້. ພວກມັນຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການຕິດຕາມກວດກາຂັ້ນສູງໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການປັບປຸງໃໝ່ຢ່າງເຕັມຮູບແບບ, ແກ້ໄຂອຸປະສັກດ້ານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໂດຍກົງ ແລະ ເຮັດໃຫ້ວິທີແກ້ໄຂທີ່ສະເໜີສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການປະມວນຜົນແບບຂອບ, ບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຖືກປະມວນຜົນໂດຍກົງຢູ່ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນແບນວິດເຄືອຂ່າຍ ແລະ ປັບປຸງການຕອບສະໜອງໃນເວລາຈິງ.
5.4. ການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບສະຖາປັດຕະຍະກຳໃນສະຖານທີ່ທຽບກັບສະຖາປັດຕະຍະກຳຄລາວ
ການຕັດສິນໃຈວ່າຈະເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ ແລະ ແພລດຟອມການວິເຄາະຢູ່ໃສແມ່ນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍ ເຊິ່ງມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ. ທາງເລືອກບໍ່ແມ່ນ "ອັນໃດອັນໜຶ່ງ/ອັນໃດອັນໜຶ່ງ" ແບບງ່າຍໆ ແຕ່ຄວນອີງໃສ່ການວິເຄາະຢ່າງລະມັດລະວັງກ່ຽວກັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ສະເພາະ.
| ເກນ | ໃນສະຖານທີ່ | ເມກ |
| ການຄວບຄຸມ | ການຄວບຄຸມຮາດແວ, ຊອບແວ ແລະ ຄວາມປອດໄພຢ່າງຄົບຖ້ວນ. ເໝາະສຳລັບອຸດສາຫະກຳທີ່ມີການຄວບຄຸມສູງ. | ການຄວບຄຸມໂດຍກົງໜ້ອຍລົງ; ຮູບແບບຄວາມຮັບຜິດຊອບຮ່ວມກັນ. |
| ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ | ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຮາດແວເບື້ອງຕົ້ນສູງ; ຄ່າເສື່ອມລາຄາ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາແມ່ນຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງບໍລິສັດ. | ຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນເບື້ອງຕົ້ນດ້ວຍຮູບແບບ "ຈ່າຍຕາມສິ່ງທີ່ທ່ານໃຊ້". |
| ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ | ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນມີຈຳກັດ; ຕ້ອງການການຈັດສັນດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ການລົງທຶນເພື່ອຂະຫຍາຍ. | ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ ແລະ ຄວາມຍືດหยุ่นຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ; ສາມາດຂະຫຍາຍຂຶ້ນ ແລະ ລົງໄດ້ແບບໄດນາມິກ. |
| ຄວາມໜ่วงເວລາ | ຄວາມໜ່ວງຊ້າຕ່ຳ, ຍ້ອນວ່າຂໍ້ມູນຢູ່ໃກ້ກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທາງດ້ານຮ່າງກາຍ. | ສາມາດມີຄວາມໜ່ວງເວລາຫຼາຍເກີນໄປສຳລັບວຽກງານການຄວບຄຸມແບບເວລາຈິງບາງຢ່າງ. |
| ນະວັດຕະກໍາ | ການເຂົ້າເຖິງເທັກໂນໂລຢີໃໝ່ຊ້າລົງ; ຕ້ອງການການອັບເດດຊອບແວ ແລະ ຮາດແວດ້ວຍຕົນເອງ. | ຊຸດຄຸນສົມບັດທີ່ຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງໄວວາດ້ວຍນະວັດຕະກໍາເຊັ່ນ: AI ແລະ ML. |
| ຄວາມປອດໄພ | ວິສາຫະກິດມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແຕ່ພຽງຜູ້ດຽວສຳລັບການປະຕິບັດດ້ານຄວາມປອດໄພທັງໝົດ. | ແບ່ງປັນຄວາມຮັບຜິດຊອບກັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ, ຜູ້ທີ່ຈັດການຫຼາຍຊັ້ນຄວາມປອດໄພ. |
ຕາຕະລາງ 5.2: ຕາຕະລາງການຕັດສິນໃຈລະຫວ່າງຄລາວ ແລະ ໃນສະຖານທີ່
ຍຸດທະສາດດິຈິຕອນທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດມັກຈະໃຊ້ຮູບແບບປະສົມ. ວົງຈອນຄວບຄຸມທີ່ມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ພາລະກິດ, ຄວາມໜ່ວງຊ້າຕ່ຳ ແລະ ຂໍ້ມູນການສ້າງສູດທີ່ມີຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງສູງສາມາດເກັບຮັກສາໄວ້ໃນສະຖານທີ່ເພື່ອຄວາມປອດໄພ ແລະ ການຄວບຄຸມສູງສຸດ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ແພລດຟອມທີ່ອີງໃສ່ຄລາວສາມາດໃຊ້ສຳລັບທະເລສາບຂໍ້ມູນສູນກາງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດວິເຄາະປະຫວັດສາດໃນໄລຍະຍາວ, ການຄົ້ນຄວ້າຮ່ວມມືກັບຄູ່ຮ່ວມງານພາຍນອກ, ແລະ ການເຂົ້າເຖິງເຄື່ອງມື AI ແລະ ML ທີ່ທັນສະໄໝ.
VI. ຄູ່ມືການເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ການວິນິດໄສ
ມູນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຂອງການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການສ້າງແບບຈຳລອງຂັ້ນສູງຈະຮັບຮູ້ໄດ້ເມື່ອພວກມັນຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອສ້າງເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ສຳລັບຜູ້ຈັດການການຜະລິດ ແລະ ວິສະວະກອນ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຕັດສິນໃຈເປັນອັດຕະໂນມັດ ແລະ ເສີມຂະຫຍາຍໄດ້, ໂດຍປ່ຽນຈາກການແກ້ໄຂບັນຫາແບບຕອບໂຕ້ໄປສູ່ການຄວບຄຸມແບບຈຳລອງແບບຢ່າງ.
6.1. ຂອບການວິນິດໄສທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຮູບແບບ
ໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດແບບດັ້ງເດີມ, ການແກ້ໄຂບັນຫາຂໍ້ບົກຜ່ອງແມ່ນຂະບວນການທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ ແລະ ເປັນຂະບວນການດ້ວຍຕົນເອງ ເຊິ່ງອີງໃສ່ປະສົບການຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານ ແລະ ວິທີການລອງຜິດລອງຖືກ. ຂອບການວິນິດໄສທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຮູບແບບເຮັດໃຫ້ຂະບວນການນີ້ເປັນອັດຕະໂນມັດໂດຍການໃຊ້ຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ ແລະ ຜົນຜະລິດຂອງຮູບແບບເພື່ອລະບຸສາເຫດຕົ້ນຕໍຂອງບັນຫາໄດ້ທັນທີ.
ກອບການເຮັດວຽກເປັນຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ ຫຼື ຕາຕະລາງການໄຫຼຕາມເຫດຜົນ. ເມື່ອກວດພົບອາການຂອງຂໍ້ບົກຜ່ອງ (ເຊັ່ນ: ການອ່ານຄວາມໜືດຜິດປົກກະຕິຈາກເຄື່ອງວັດແທກຄວາມໜືດແບບອິນໄລນ໌), ລະບົບຈະເຊື່ອມໂຍງອາການນີ້ກັບຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີອື່ນໆໂດຍອັດຕະໂນມັດ (ເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ, ອັດຕາສ່ວນ NCO/OH) ແລະ ຜົນຜະລິດຂອງຮູບແບບການຄາດຄະເນ (ເຊັ່ນ: ຮູບແບບ RSM ສຳລັບຄວາມແຂງ). ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ລະບົບສາມາດນຳສະເໜີບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງສາເຫດຮາກຖານທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນໃຫ້ກັບຜູ້ປະຕິບັດງານ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາການວິນິດໄສຈາກຊົ່ວໂມງເປັນນາທີ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂໄວຂຶ້ນ. ວິທີການນີ້ປ່ຽນຈາກການຊອກຫາຂໍ້ບົກຜ່ອງຢ່າງງ່າຍດາຍໄປສູ່ການລະບຸ ແລະ ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຕິດພັນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ຮູບທີ 6.1: ແຜນວາດການໄຫຼແບບງ່າຍດາຍທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຂະບວນການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີແບບເວລາຈິງ ແລະ ຮູບແບບການຄາດຄະເນເພື່ອນຳພາຜູ້ປະຕິບັດງານໄປສູ່ສາເຫດຕົ້ນຕໍສະເພາະ ແລະ ມາດຕະການແກ້ໄຂ.
ວິທີການນີ້ສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ໃນຕາຕະລາງການວິນິດໄສທີ່ໃຫ້ຄູ່ມືອ້າງອີງດ່ວນສຳລັບກຸ່ມເປົ້າໝາຍ.
| ຂໍ້ບົກຜ່ອງ/ອາການ | ກະແສຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ | ສາເຫດທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ |
| ຄວາມແຂງທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ | ອັດຕາສ່ວນ NCO/OH, ໂປຣໄຟລ໌ອຸນຫະພູມ | ອັດຕາສ່ວນວັດສະດຸບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ໂປຣໄຟລ໌ອຸນຫະພູມບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ |
| ການຍຶດຕິດບໍ່ດີ | ອຸນຫະພູມພື້ນຜິວ, ຄວາມຊຸ່ມຊື່ນ | ການກະກຽມພື້ນຜິວທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ການແຊກແຊງຄວາມຊຸ່ມຊື່ນຂອງສິ່ງແວດລ້ອມ |
| ຟອງ ຫຼື ຮອຍດ່າງ | ໂປຣໄຟລ໌ຄວາມໜືດ, ອຸນຫະພູມ | ສ່ວນປະກອບທີ່ລະເຫີຍໄດ້, ການປະສົມທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ຫຼື ໂປຣໄຟລ໌ຄວາມຮ້ອນ |
| ເວລາປິ່ນປົວທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ | ອັດຕາສ່ວນ NCO/OH, ອຸນຫະພູມ, ອັດຕາການປ້ອນຕົວເລັ່ງປະຕິກິລິຍາ | ຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນຂອງຕົວເລັ່ງປະຕິກິລິຍາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ການປ່ຽນແປງຂອງອຸນຫະພູມ |
| ໂຄງສ້າງທີ່ອ່ອນແອລົງ | ເວລາໃນການເກີດເຈວ, ໂປຣໄຟລ໌ຄວາມໜືດ | ຄວາມຮ້ອນບໍ່ພຽງພໍ, ການຫົດຕົວທ້ອງຖິ່ນໃນພື້ນທີ່ເຢັນ |
ຕາຕະລາງ 6.2: ຕາຕະລາງການວິນິດໄສຈາກຂໍ້ບົກຜ່ອງໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈ
6.2. ຂັ້ນຕອນການດຳເນີນງານມາດຕະຖານອັດສະລິຍະ (SOPs)
ຂັ້ນຕອນການດຳເນີນງານມາດຕະຖານແບບດັ້ງເດີມ (SOPs) ແມ່ນເອກະສານທີ່ຄົງທີ່, ອີງໃສ່ເຈ້ຍ ເຊິ່ງໃຫ້ຄູ່ມືທີ່ເຂັ້ມງວດ ແລະ ເປັນຂັ້ນຕອນສຳລັບຂະບວນການຜະລິດ. ໃນຂະນະທີ່ພວກມັນມີຄວາມຈຳເປັນສຳລັບການມາດຕະຖານການດຳເນີນງານ ແລະ ຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມ, ແຕ່ພວກມັນບໍ່ສາມາດອະທິບາຍເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຂະບວນການໃນເວລາຈິງໄດ້. "SOP ສະຫຼາດ" ແມ່ນຂັ້ນຕອນການຜະລິດແບບໃໝ່ ແລະ ເຄື່ອນໄຫວ ເຊິ່ງຖືກປະສົມປະສານກັບຂໍ້ມູນຂະບວນການສົດ.
ຕົວຢ່າງ, SOP ແບບດັ້ງເດີມສຳລັບຂະບວນການປະສົມອາດຈະລະບຸອຸນຫະພູມ ແລະ ເວລາປະສົມທີ່ຄົງທີ່. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, SOP ສະຫຼາດຈະຖືກເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຊັນເຊີອຸນຫະພູມ ແລະ ຄວາມໜືດແບບເວລາຈິງ. ຖ້າເຊັນເຊີກວດພົບວ່າອຸນຫະພູມອາກາດອ້ອມຂ້າງຫຼຸດລົງ, SOP ສະຫຼາດສາມາດປັບເວລາປະສົມ ຫຼື ອຸນຫະພູມທີ່ຕ້ອງການໄດ້ແບບໄດນາມິກເພື່ອຊົດເຊີຍການປ່ຽນແປງ, ຮັບປະກັນວ່າຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍຍັງຄົງສອດຄ່ອງ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ SOP ເປັນເອກະສານທີ່ມີຊີວິດຊີວາ ແລະ ສາມາດປັບຕົວໄດ້ ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ປະຕິບັດງານຕັດສິນໃຈທີ່ດີທີ່ສຸດໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຄ່ອງແຄ້ວ ແລະ ເວລາຈິງ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແຕກຕ່າງ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ ແລະ ປັບປຸງປະສິດທິພາບໂດຍລວມ.
6.3. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງວົງຈອນຄວບຄຸມ
ມູນຄ່າເຕັມທີ່ຂອງເຊັນເຊີ ແລະ ຮູບແບບການຄາດຄະເນຈະຖືກປົດລັອກເມື່ອພວກມັນຖືກປະສົມປະສານເຂົ້າໃນລະບົບທີ່ຄວບຄຸມຂະບວນການຢ່າງຫ້າວຫັນ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນຳໃຊ້ວິທີປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການປັບແຕ່ງວົງຈອນການຄວບຄຸມ ແລະ ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຍຸດທະສາດການຄວບຄຸມຂັ້ນສູງ.
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງວົງຈອນຄວບຄຸມແມ່ນຂະບວນການທີ່ເປັນລະບົບທີ່ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບຂະບວນການ, ການກຳນົດຈຸດປະສົງຂອງການຄວບຄຸມ, ແລະຈາກນັ້ນໃຊ້ຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງເພື່ອປັບແຕ່ງວົງຈອນ. ຍຸດທະສາດການຄວບຄຸມຂະບວນການຂັ້ນສູງ (APC), ເຊັ່ນ: ການຄວບຄຸມແບບ cascade ແລະ feed-forward, ສາມາດນຳໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງຄວາມໝັ້ນຄົງ ແລະ ການຕອບສະໜອງ. ເປົ້າໝາຍສຸດທ້າຍແມ່ນເພື່ອປິດວົງຈອນຂໍ້ມູນຕໍ່ການກະທຳ: ເຊັນເຊີ NIR ໃນເສັ້ນໃຫ້ຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງກ່ຽວກັບອັດຕາສ່ວນ NCO/OH, ຮູບແບບການຄາດຄະເນຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະ ວົງຈອນຄວບຄຸມໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອປັບປັ໊ມປ້ອນ isocyanate ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຮັກສາອັດຕາສ່ວນທີ່ດີທີ່ສຸດ ແລະ ກຳຈັດຄວາມແປປ່ວນ. ການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງປະສິດທິພາບຂອງວົງຈອນແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍເພື່ອຮັບມືກັບການເລື່ອນລອຍ, ລະບຸບັນຫາຂອງເຊັນເຊີ, ແລະ ກຳນົດເວລາທີ່ຄວນປັບແຕ່ງຄືນໃໝ່ກ່ອນທີ່ປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການຈະຫຼຸດລົງ.
VII. ການສຶກສາກໍລະນີ ແລະ ວິທີປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ
ຜົນປະໂຫຍດຂອງການຕິດຕາມກວດກາຂັ້ນສູງ ແລະ ການສ້າງແບບຈຳລອງດ້ານປະລິມານບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນທິດສະດີເທົ່ານັ້ນ; ພວກມັນຍັງໄດ້ຮັບການຢືນຢັນໂດຍຄວາມສຳເລັດໃນໂລກຕົວຈິງ ແລະ ROI ທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້. ປະສົບການຂອງຜູ້ນຳອຸດສາຫະກຳໃຫ້ບົດຮຽນທີ່ມີຄຸນຄ່າ ແລະ ກໍລະນີທຸລະກິດທີ່ໜ້າສົນໃຈສຳລັບການຫັນເປັນດິຈິຕອນ.
7.1. ບົດຮຽນຈາກຜູ້ນຳອຸດສາຫະກຳ
ຄວາມພະຍາຍາມໃນການຫັນເປັນດິຈິຕອນຂອງບໍລິສັດເຄມີລາຍໃຫຍ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງແນວໂນ້ມທີ່ຊັດເຈນ: ຄວາມສຳເລັດມາຈາກຍຸດທະສາດແບບຮອບດ້ານ, ແບບຕົ້ນຕໍ່ປາຍ, ບໍ່ແມ່ນວິທີການແບບລະອຽດ.
ດູປອງ:ຮັບຮູ້ເຖິງຄວາມຕ້ອງການຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງທີ່ມີຄວາມຢືດຢຸ່ນໃນຕະຫຼາດທີ່ມີຄວາມຜັນຜວນ ແລະ ໄດ້ຈັດຕັ້ງປະຕິບັດແພລດຟອມດິຈິຕອນທີ່ກຳນົດເອງສຳລັບການສ້າງແບບຈຳລອງສະຖານະການ "ຈະເປັນແນວໃດຖ້າ". ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດທີ່ສະຫຼາດກວ່າ ແລະ ແຈກຢາຍຜະລິດຕະພັນຫຼາຍກວ່າ 1,000 ຊະນິດຢ່າງມີປະສິດທິພາບດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນທີ່ດີຂຶ້ນ. ບົດຮຽນແມ່ນວ່າການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ - ຈາກລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງໄປຫາການດຳເນີນງານ - ໄປຫາແພລດຟອມສູນກາງໃຫ້ມຸມມອງທີ່ຄົບຖ້ວນຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ມູນຄ່າທັງໝົດ.
ໂຄເວສໂຕຣ:ໄດ້ເປີດຕົວຍຸດທະສາດການຫັນເປັນດິຈິຕອນຂອງບໍລິສັດທົ່ວໂລກເພື່ອສ້າງ "ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນດຽວ" ແບບລວມສູນສຳລັບຂໍ້ມູນໂຄງການ, ໂດຍຫັນໄປຈາກການເພິ່ງພາອາໄສຕາຕະລາງ. ວິທີການປະສົມປະສານນີ້ໄດ້ຊ່ວຍປະຢັດເວລາ 90% ທີ່ໃຊ້ໃນການເກັບກຳ ແລະ ການກວດສອບຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງ, ແລະ ມັນເພີ່ມຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ບໍລິສັດຍັງໄດ້ນຳໃຊ້ການຫັນເປັນດິຈິຕອນເພື່ອພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໃໝ່ໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ເພີ່ມຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນ ແລະ ກຳໄລຈາກການຜະລິດ.
ຊາບິກ:ໄດ້ນຳໃຊ້ແພລດຟອມການດຳເນີນງານດິຈິຕອນທົ່ວບໍລິສັດ ເຊິ່ງລວມເອົາຄຸນນະພາບວັດຖຸດິບ, ພາລາມິເຕີຂອງຂະບວນການ ແລະ ເງື່ອນໄຂສິ່ງແວດລ້ອມເຂົ້າໃນເຄື່ອງມືຄາດຄະເນດິຈິຕອນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ວິທີແກ້ໄຂການດູແລສຸຂະພາບຊັບສິນທີ່ໃຊ້ AI ດຳເນີນການທົ່ວໂຮງງານຂອງຕົນທົ່ວໂລກ ໂດຍຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນຂອງອຸປະກອນທີ່ສຳຄັນ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການບຳລຸງຮັກສາແບບມີປະສິດທິພາບ. ວິທີການແບບຮອບດ້ານນີ້ໄດ້ຊຸກຍູ້ການປັບປຸງປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານ, ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຊັບສິນ ແລະ ຜົນກະທົບຈາກການດຳເນີນງານ.
7.2. ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (ROI) ແລະ ຜົນປະໂຫຍດທີ່ເຫັນໄດ້
ການລົງທຶນໃນເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດທີ່ມີຍຸດທະສາດ ແລະ ຜົນຕອບແທນທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ໜັກແໜ້ນ. ການສຶກສາກໍລະນີຈາກອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆໃຫ້ການຢືນຢັນທີ່ໜ້າສົນໃຈກ່ຽວກັບຜົນປະໂຫຍດທາງດ້ານການເງິນ ແລະ ການດຳເນີນງານ.
ການວິເຄາະການຄາດຄະເນ:ຊອບແວການວິເຄາະຄາດຄະເນ AVEVA ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າສາມາດປະຫຍັດປະສິດທິພາບໄດ້ເຖິງ 37 ລ້ານໂດລາພາຍໃນ 24 ເດືອນ, ໂດຍມີການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບຳລຸງຮັກສາທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ 10% ແລະ ການລົບລ້າງຊົ່ວໂມງບຳລຸງຮັກສາປະຈຳປີ 3,000 ຊົ່ວໂມງ. ບໍລິສັດນ້ຳມັນ ແລະ ອາຍແກັສປະຢັດໄດ້ 33 ລ້ານໂດລາໂດຍການໃຊ້ລະບົບເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າທີ່ໃຊ້ໃນຄລາວເພື່ອກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸປະກອນ. ໂຄງການຂອງໂຮງກັ່ນນ້ຳມັນໄດ້ໃຫ້ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (ROI) 3 ເທົ່າ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຈຳນວນສະຖານທີ່ຕິດຕາມກວດກາການກັດກ່ອນໄດ້ຢ່າງປອດໄພ 27.4%.
ການປັບປຸງປະສິດທິພາບ:ຜູ້ຜະລິດສານເຄມີພິເສດປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍໃນການຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນການດຳເນີນງານ ແລະ ເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນການຜະລິດ. ໂດຍການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການວິເຄາະທີ່ສົມບູນແບບເພື່ອຊີ້ໃຫ້ເຫັນໂອກາດໃນການປັບປຸງ, ພວກເຂົາໄດ້ບັນລຸຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (ROI) ທີ່ສຳຄັນ 2.7:1, ໂດຍມີການປັບປຸງຜົນຜະລິດຕໍ່ໜ່ວຍວັດຖຸດິບ ແລະ ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການຜະລິດຕໍ່ໜ່ວຍ.
ຄວາມປອດໄພ ແລະ ການຂົນສົ່ງ:ໂຮງງານອາຍແກັສສາມາດຫຼຸດຜ່ອນເວລາການອົບພະຍົບ ແລະ ເວລາເຕົ້າໂຮມກັນໄດ້ 70% ຜ່ານລະບົບອັດຕະໂນມັດຫຼັງຈາກການກວດສອບຄວາມປອດໄພລົ້ມເຫຼວຊ້ຳແລ້ວຊ້ຳອີກ. ແພລດຟອມດິຈິຕອນຂອງ SABIC ໄດ້ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການເອກະສານຄູ່ມື, ເຊິ່ງກ່ອນໜ້ານີ້ໃຊ້ເວລາສີ່ມື້, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາລົງເຫຼືອພຽງມື້ດຽວ, ກຳຈັດບັນຫາທີ່ສຳຄັນ, ແລະ ຫຼີກລ່ຽງຄ່າທຳນຽມການຜ່ອນຜັນ.
ຜົນໄດ້ຮັບເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຍຸດທະສາດທີ່ສະເໜີມານັ້ນບໍ່ແມ່ນແນວຄວາມຄິດທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ ແຕ່ເປັນເສັ້ນທາງທີ່ພິສູດແລ້ວ ແລະ ສາມາດວັດແທກໄດ້ເພື່ອໃຫ້ບັນລຸຜົນກຳໄລ, ປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມປອດໄພທີ່ສູງຂຶ້ນ.
7.3. ການສຶກສາກໍລະນີທາງທິດສະດີ: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບອັດຕາສ່ວນ NCO/OH
ການສຶກສາກໍລະນີສຸດທ້າຍນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າແນວຄວາມຄິດທີ່ນຳສະເໜີຕະຫຼອດບົດລາຍງານນີ້ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ແນວໃດໃນການເລົ່າເລື່ອງດຽວທີ່ສອດຄ່ອງກັນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທົ່ວໄປທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງໃນການຜະລິດ PU.
ສະຖານະການ:ຜູ້ຜະລິດສານເຄືອບ PU ກຳລັງປະສົບກັບຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງກັນແບບຊຸດຕໍ່ຊຸດໃນຄວາມແຂງຂອງຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ ແລະ ເວລາໃນການແຂງຕົວ. ການທົດສອບໃນຫ້ອງທົດລອງແບບດັ້ງເດີມແມ່ນຊ້າເກີນໄປທີ່ຈະວິນິດໄສບັນຫາໄດ້ທັນເວລາ ເພື່ອຊ່ວຍປະຢັດຊຸດ, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ການສູນເສຍວັດສະດຸຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ທີມງານສົງໃສວ່າອັດຕາສ່ວນ NCO/OH ທີ່ປ່ຽນແປງແມ່ນສາເຫດຕົ້ນຕໍ.
ວິທີແກ້ໄຂ:
ການຕິດຕາມກວດກາແບບເວລາຈິງ:ທີມງານຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີສະເປກໂຕຣສະກັອບ NIR ແບບເວລາຈິງໃນສາຍປ້ອນເພື່ອຕິດຕາມກວດກາອັດຕາສ່ວນ NCO/OH ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.2ຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີນີ້ຈະຖືກສົ່ງໄປຫານັກບັນທຶກຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງສະໜອງບັນທຶກທີ່ຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ຖືກຕ້ອງຂອງພາລາມິເຕີທີ່ສຳຄັນນີ້.
ການສ້າງແບບຈຳລອງດ້ານປະລິມານ:ໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ NIR ທີ່ຜ່ານມາ, ທີມງານໄດ້ພັດທະນາຮູບແບບ RSM ທີ່ສ້າງຄວາມສໍາພັນທີ່ແນ່ນອນລະຫວ່າງອັດຕາສ່ວນ NCO/OH ແລະ ຄວາມແຂງ ແລະ ເວລາແຂງຕົວຂອງຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ. ຮູບແບບນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດກໍານົດອັດຕາສ່ວນທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄຸນສົມບັດທີ່ຕ້ອງການ ແລະ ຄາດຄະເນຄຸນນະພາບສຸດທ້າຍຂອງຊຸດໃນຂະນະທີ່ມັນຍັງຢູ່ໃນເຄື່ອງປະຕິກອນ.
ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI:ຮູບແບບການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງ AI ຖືກນຳໃຊ້ໃນກະແສຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ NIR. ຮູບແບບຮຽນຮູ້ໂປຣໄຟລ໌ການເຮັດວຽກປົກກະຕິສຳລັບອັດຕາສ່ວນ NCO/OH. ຖ້າມັນກວດພົບຄວາມແຕກຕ່າງຈາກຮູບແບບທີ່ຮຽນຮູ້ນີ້ - ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍ - ມັນຈະສົ່ງຄຳເຕືອນລ່ວງໜ້າໄປຫາທີມງານຜະລິດ. ສິ່ງນີ້ໃຫ້ການແຈ້ງເຕືອນຫຼາຍອາທິດກ່ອນທີ່ບັນຫາຈະຖືກກວດພົບໂດຍການເກັບຕົວຢ່າງໃນຫ້ອງທົດລອງແບບດັ້ງເດີມ.
ການຄວບຄຸມຂະບວນການອັດຕະໂນມັດ:ຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍແມ່ນການປິດວົງຈອນ. ລະບົບຄວບຄຸມແບບຄາດເດົາໄດ້ຖືກຈັດຕັ້ງປະຕິບັດເຊິ່ງໃຊ້ຂໍ້ມູນເວລາຈິງຈາກເຊັນເຊີ NIR ເພື່ອປັບປັ໊ມປ້ອນສຳລັບ isocyanate ໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ສິ່ງນີ້ລົບລ້າງປັດໄຈມະນຸດ ແລະ ຮັບປະກັນວ່າອັດຕາສ່ວນ NCO/OH ຈະຖືກຮັກສາໄວ້ໃນຄ່າທີ່ດີທີ່ສຸດຕະຫຼອດປະຕິກິລິຍາ, ລົບລ້າງຄວາມແປປ່ວນ ແລະ ຮັບປະກັນຄຸນນະພາບທີ່ສະໝໍ່າສະເໝີ.
ໂດຍການນຳໃຊ້ຂອບການຜະລິດທີ່ສົມບູນແບບນີ້, ຜູ້ຜະລິດສາມາດປ່ຽນຈາກຮູບແບບການຜະລິດທີ່ມີປະຕິກິລິຍາ ແລະ ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ບົກພ່ອງ ໄປສູ່ຮູບແບບການຜະລິດທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວ ແລະ ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ, ຮັບປະກັນວ່າທຸກໆຊຸດການຜະລິດຕອບສະໜອງມາດຕະຖານຄຸນນະພາບ, ຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ ແລະ ປັບປຸງຜົນກຳໄລໂດຍລວມ.
ເວລາໂພສ: ກັນຍາ-08-2025
