အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် အခြားမည်သည်များနည်း။

ယနေ့တွင်၊ "Automation as a Service" ဟူသော အယူအဆသည် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းပြုခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းကို AI ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ စက်သင်ယူမှု၊ အင်တာနက်၏ လျင်မြန်သော အသုံးချမှုနှင့် ဆက်စပ်အခြေခံအဆောက်အအုံများအပြင် အလိုအလျောက် ဒစ်ဂျစ်တယ်စက်ပစ္စည်း အရေအတွက် တိုးလာခြင်းကြောင့် ပံ့ပိုးပေးထားသည်။ သို့သော်လည်း စက်ရုပ်များကို ရိုးရှင်းစွာ ထည့်သွင်းရန် မလိုအပ်ပါ။ ယနေ့ခေတ်တွင် ၎င်းကို နားလည်မှုမှာ ပိုမိုကျယ်ပြန့်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိစေပါသည်။

လက်ရှိတွင်၊ အတက်ကြွဆုံးသော စတင်တည်ထောင်မှုများတွင် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် သိုလှောင်ရုံ အလိုအလျောက်စနစ်ဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Dubai ရှိ LogSquare ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများလည်း ပါဝင်သည်။ LogSquare ကမ်းလှမ်းချက်၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုမှာ ဂိုဒေါင်နေရာအသုံးပြုမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားပိုမိုမြင့်မားစေရန်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အလိုအလျောက်သိုလှောင်မှုနှင့် ပြန်လည်ရယူသည့်ဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။

ကုမ္ပဏီ၏စီမံခန့်ခွဲမှုသည် ၎င်းတို့၏အဆိုပြုချက်ကို "Soft automation" (1) ဟုခေါ်သည်။ ကုမ္ပဏီအများအပြားသည် ၎င်းကိုဖန်တီးထားသောဖိအားများရှိနေသော်လည်း၊ အစွန်းရောက်လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် အဆင်သင့်မဖြစ်သေးသောကြောင့် LogSquare ဖြေရှင်းချက်များသည် ၎င်းတို့အတွက် ဆွဲဆောင်မှုရှိပြီး သေးငယ်သောပြင်ဆင်မှုများနှင့် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုတို့ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။

မင်းရဲ့ "comfort zone" အပြင်ကို ဘယ်အချိန်မှာ လှမ်းရမလဲ။

အစီအစဥ်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း ပါဝင်သည်။ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ သမိုင်းဆိုင်ရာနှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ ပုံစံများ သို့မဟုတ် ခေတ်ရေစီးကြောင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်ရန် ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စရန်ငွေနှင့် စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့်လည်း သက်ဆိုင်ပါသည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ အသုံးပြုခြင်းတို့ကိုလည်း ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ 5G ကဲ့သို့သော နောက်ဆုံးပေါ် ကွန်ရက်နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကဲ့သို့သော မော်တော်ယာဉ်များနှင့် စက်များကို လွတ်လပ်စွာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းဖြင့် အမြဲတမ်းအခြေခံဖြင့် ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်သည်။

Rio Tinto နှင့် BHP Billington ကဲ့သို့သော အဓိက သတ္တုတူးဖော်ရေးကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ထရပ်ကားများနှင့် အကြီးစားစက်ကိရိယာ (၂)ခုကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ဤဧရိယာတွင် နှစ်ပေါင်းများစွာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခဲ့ကြသည်။ ၎င်းသည် အလုပ်သမားစရိတ်များသာမက ယာဉ်ထိန်းသိမ်းမှုအကြိမ်ရေကို လျှော့ချခြင်းနှင့် ကျန်းမာရေးနှင့် ဘေးကင်းရေးစံနှုန်းများကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့်လည်း အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ရရှိနိုင်ပါသည်။ သို့သော်လည်း ယခုအချိန်အထိ ၎င်းသည် တင်းကြပ်စွာ ထိန်းချုပ်ထားသော ဒေသများတွင်သာ အလုပ်လုပ်ပါသည်။ အဆိုပါ သက်တောင့်သက်သာ ဇုန်များ ပြင်ပတွင် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို ခေါ်ဆောင်သောအခါ၊ ၎င်းတို့၏ ထိရောက်ပြီး ဘေးကင်းသော လည်ပတ်မှု ပြဿနာသည် အလွန်ခက်ခဲလာသည်။ သို့သော် နောက်ဆုံးတွင် ၎င်းတို့သည် ပြင်ပကမ္ဘာသို့ထွက်၍ ၎င်းကိုရှာဖွေကာ ဘေးကင်းစွာ အလုပ်လုပ်ရပေလိမ့်မည်။

2. Rio Tinto အလိုအလျောက်သတ္တုတူးဖော်ရေးစက်များ

စက်ရုပ်ပြုလုပ်ခြင်း။ စက်မှုလုပ်ငန်းက မလုံလောက်ဘူး။ MPI ၏ အုပ်စုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ကုန်ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် စက်ပစ္စည်းများ၏ သုံးပုံတစ်ပုံနီးပါးအပြင် ထုတ်လုပ်ခြင်းမဟုတ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် စက်ပစ္စည်းများတွင် ဉာဏ်ရည်ပါ/ထည့်သွင်းထားပြီးဖြစ်ကြောင်း ပြသသည်။ အတိုင်ပင်ခံကုမ္ပဏီ McKinsey & Company ၏ အဆိုအရ ကြိုတင်ကာကွယ်ထိန်းသိမ်းမှုနည်းပညာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများတွင် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကုန်ကျစရိတ်များကို 20% လျှော့ချနိုင်ပြီး စီစဉ်ထားခြင်းမရှိသော စက်ရပ်ချိန်ကို 50% လျှော့ချကာ စက်၏သက်တမ်းကို နှစ်များကြာအောင် တိုးမြှင့်နိုင်သည်။ ကြိုတင်ကာကွယ်မှု ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု ပရိုဂရမ်များသည် စက်ပစ္စည်းများကို စွမ်းဆောင်ရည် တိုင်းတာမှု အရေအတွက်ဖြင့် စောင့်ကြည့်သည်။

စက်ရုပ်များကို အပြတ်အသတ်ဝယ်ယူခြင်းသည် စျေးကြီးသောလုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါး၏အစတွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုအနေဖြင့် ဝန်ဆောင်မှုလှိုင်းအသစ်တစ်ခု ပေါ်ထွက်လာနေပြီဖြစ်သည်။ စိတ်ကူးမှာ စက်ရုပ်များကို သင်ကိုယ်တိုင်ဝယ်ခြင်းထက် လျှော့စျေးဖြင့် ငှားရန်ဖြစ်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့် စက်ရုပ်များသည် ကြီးမားသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကုန်ကျစရိတ်များကို အန္တရာယ်မပြုဘဲ လျင်မြန်စွာနှင့် ထိရောက်စွာ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထုတ်လုပ်သူတွေက သူတို့လိုအပ်တာကိုသာ သုံးစွဲခွင့်ပြုတဲ့ modular solutions တွေကို ပေးနေတဲ့ ကုမ္ပဏီတွေလည်း ရှိပါတယ်။ ထိုကဲ့သို့သော ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးဆောင်သည့် ကုမ္ပဏီများတွင် ABB Ltd. Fanuc Corp၊ Sterraclimb

အိမ်မှာရော ခြံထဲမှာ အရောင်းစက်ပါပါတယ်။

စိုက်ပျိုးထုတ်လုပ်မှုသည် အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် လျင်မြန်စွာ သိမ်းပိုက်နိုင်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည့် နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အလိုအလျောက် စိုက်ပျိုးရေးသုံး စက်ကိရိယာများသည် အနားယူခြင်းမရှိဘဲ နာရီပေါင်းများစွာ အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီး လယ်ယာစီးပွားရေးကဏ္ဍ (၃)ခုတွင် အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးဆဲနိုင်ငံများတွင် ၎င်းတို့သည် စက်မှုလုပ်ငန်းထက် ရေရှည်တွင် လုပ်သားအင်အားအပေါ် အကြီးမားဆုံးသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိလိမ့်မည်ဟု ၎င်းတို့က ခန့်မှန်းထားသည်။

3. စိုက်ပျိုးရေး စက်ရုပ်လက်တံ သံနွား

လယ်ယာစိုက်ပျိုးရေးတွင် အလိုအလျောက်စနစ်သည် အဓိကအားဖြင့် သယံဇာတ၊ သီးနှံနှင့် တိရစ္ဆာန်စီမံခန့်ခွဲမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် လယ်ယာစီမံခန့်ခွဲမှုဆော့ဖ်ဝဲဖြစ်သည်။ သမိုင်းဆိုင်ရာနှင့် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် အခြေခံ၍ တိကျသောစီမံခန့်ခွဲမှုသည် စွမ်းအင်ချွေတာမှု၊ ထိရောက်မှု၊ ပေါင်းသတ်ဆေးနှင့် ပိုးသတ်ဆေးအသုံးပြုမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။ ၎င်းသည် မျိုးပွားမှုပုံစံများမှ မျိုးရိုးဗီဇအထိ တိရစ္ဆာန်အချက်အလက်များလည်းဖြစ်သည်။

Intelligent ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစနစ်များ ဆည်မြောင်းစနစ်များသည် လယ်ယာများတွင် ရေအသုံးပြုမှုကို ထိန်းချုပ်ရန်နှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် ကူညီပေးသည်။ အရာအားလုံးသည် ဦးထုပ်မှမဟုတ်ဘဲ အချက်အလက်စုဆောင်းပြီး လယ်သမားများအား သီးနှံကျန်းမာရေး၊ ရာသီဥတုနှင့် မြေဆီလွှာအရည်အသွေးတို့ကို စောင့်ကြည့်ကူညီပေးသော အာရုံခံစနစ်မှ တိကျစွာ စုဆောင်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားသည့် အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံထားသည်။

ယခုအခါ ကုမ္ပဏီများစွာသည် အလိုအလျောက် စိုက်ပျိုးခြင်းအတွက် ဖြေရှင်းချက်ပေးသည်။ ဥပမာတစ်ခုမှာ FieldMicro နှင့် ၎င်း၏ SmartFarm နှင့် FieldBot ဝန်ဆောင်မှုများဖြစ်သည်။ FieldBot (4) မြင်ကြားကြားရာကို လယ်သမားများ မြင်ကြားကြားနေရသည့် လယ်ယာသုံး စက်ကိရိယာ/ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည့် လက်ကိုင်အဝေးထိန်းကိရိယာ။

FieldBots တပ်ဆင်ထားသည့် ဆိုလာပြား၊ HD ကင်မရာနှင့် မိုက်ခရိုဖုန်းတို့အပြင် အပူချိန်၊ လေဖိအား၊ စိုထိုင်းဆ၊ လှုပ်ရှားမှု၊ အသံနှင့် အခြားအရာများကို စောင့်ကြည့်သည့် အာရုံခံကိရိယာများ တပ်ဆင်ထားသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ ဆည်မြောင်းစနစ်များကို ထိန်းချုပ်ခြင်း၊ အဆို့ရှင်များကို လမ်းကြောင်းပြောင်းခြင်း၊ လျှောများဖွင့်ခြင်း၊ ရေလှောင်ကန်နှင့် အစိုဓာတ်အဆင့်များကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ တိုက်ရိုက်အသံသွင်းခြင်းများကို ကြည့်ရှုခြင်း၊ တိုက်ရိုက်အသံကို နားထောင်ခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ်စင်တာမှ ပန့်များကို ပိတ်နိုင်သည်။ FieldBot ကို SmartFarm ပလပ်ဖောင်းမှတဆင့်ထိန်းချုပ်ထားသည်။အသုံးပြုသူများသည် FieldBot တစ်ခုစီ သို့မဟုတ် FieldBots အများအပြား အတူတကွလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် စည်းမျဉ်းများသတ်မှတ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ ထို့နောက် အခြား FieldBot နှင့်ချိတ်ဆက်ထားသော အခြားစက်ပစ္စည်းများကို အသက်သွင်းနိုင်သည့် FieldBot နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည့် မည်သည့်စက်ပစ္စည်းအတွက်မဆို စည်းကမ်းများကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ စမတ်ဖုန်း၊ တက်ဘလက် သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာဖြင့် ပလပ်ဖောင်းသို့ ဝင်ရောက်နိုင်သည်။

FieldMicro သည် SmartFarm ပလပ်ဖောင်းသို့ ဒေတာပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် လူသိများသော လယ်ယာသုံးစက်ပစ္စည်းထုတ်လုပ်သူ John Deere နှင့် ပူးပေါင်းထားသည်။ အသုံးပြုသူများသည် တည်နေရာသာမက လောင်စာဆီ၊ ဆီနှင့် ဟိုက်ဒရောလစ်စနစ်အဆင့်များကဲ့သို့သော အခြားယာဉ်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုလည်း ကြည့်ရှုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ညွှန်ကြားချက်များကို SmartFarm ပလပ်ဖောင်းမှ စက်များသို့ ပေးပို့နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ SmartFarm သည် လက်ရှိအသုံးပြုမှုနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သည့် John Deere စက်ပစ္စည်းများ၏ အကွာအဝေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပြသမည်ဖြစ်သည်။ SmartFarm တည်နေရာမှတ်တမ်းသည် ပြီးခဲ့သောရက်ခြောက်ဆယ်အတွင်း စက်မှယူဆောင်လာသောလမ်းကြောင်းကိုကြည့်ရှုနိုင်စေပြီး တည်နေရာ၊ အမြန်နှုန်းနှင့် ဦးတည်ချက်စသည့်အချက်အလက်များပါ၀င်သည်။ လယ်သမားများသည် ပြဿနာဖြေရှင်းရန် သို့မဟုတ် အပြောင်းအလဲများပြုလုပ်ရန် ၎င်းတို့၏ John Deere စက်များကို အဝေးမှဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည့် စွမ်းရည်ရှိသည်။

စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး စက်ရုပ်အရေအတွက်သည် 2010 ခုနှစ်တွင် တစ်သန်းကျော်သာရှိရာမှ 3,15 ခုနှစ်တွင် 2020 သန်းအထိ ရည်မှန်းချက်ထားရှိသည့် ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုအတွင်း သုံးဆတိုးလာခဲ့သည်။ အလိုအလျောက်စနစ်သည် ကုန်ထုတ်စွမ်းအား၊ တစ်ဦးချင်းထွက်ရှိမှုနှင့် လူနေမှုအဆင့်အတန်းကို တိုးမြင့်စေနိုင်သော်လည်း၊ ကျွမ်းကျင်မှုနည်းပါးသော အလုပ်သမားများအပေါ် ၎င်း၏အပျက်သဘောဆောင်သော အကျိုးသက်ရောက်မှုကဲ့သို့သော အလိုအလျောက်စနစ်၏ အချို့သော ကဏ္ဍများမှာလည်း စိုးရိမ်ဖွယ်ရှိနေသည်။

လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်နှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနည်းသော အလုပ်များသည် စက်ရုပ်များအတွက် အလွန်ကျွမ်းကျင်သော ပုံမှန်မဟုတ်သော အလုပ်များထက် လုပ်ဆောင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ စက်ရုပ်အရေအတွက် တိုးလာခြင်း သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည် တိုးလာခြင်းသည် ဤအလုပ်များကို ခြိမ်းခြောက်နေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ စက်ရုပ်ဒီဇိုင်းနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု၊ ကြီးကြပ်မှုနှင့် ထိန်းချုပ်မှုကဲ့သို့သော အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် လုပ်ငန်းများတွင် ပိုမိုကျွမ်းကျင်သောလုပ်သားများသည် အထူးပြုတတ်သည်။ အလိုအလျောက်စနစ်၏ ရလဒ်အနေဖြင့် ကျွမ်းကျင်လုပ်သားများ လိုအပ်ချက်နှင့် ၎င်းတို့၏လုပ်ခများ တိုးမြင့်လာနိုင်သည်။

2017 နှစ်ကုန်ပိုင်းတွင် McKinsey Global Institute မှ အစီရင်ခံစာ (၅) ခုကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး 5 နှစ်တွင် အမေရိကန်တစ်နိုင်ငံတည်းတွင်ပင် အလုပ်အကိုင်ပေါင်း 2030 သန်းအထိ ဖြတ်တောက်နိုင်သည်ဟု တွက်ချက်ထားသည့် အစီရင်ခံစာ (၅) ခုကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ “အလိုအလျောက်စနစ်သည် လုပ်သားအင်အား၏အနာဂတ်အတွက် သေချာပေါက်အချက်တစ်ချက်ဖြစ်သည်” ဟု လူသိများသော အလုပ်သမားစျေးကွက်ကျွမ်းကျင်သူ Elliot Dinkin က အစီရင်ခံစာတွင် မှတ်ချက်ပေးခဲ့သည်။ "သို့သော်လည်း၊ အလုပ်ဖြတ်တောက်ခြင်းအပေါ် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် မျှော်လင့်ထားသည်ထက် နည်းပါးနိုင်သည်ဟူသော အရိပ်အယောင်များရှိပါသည်။"

အချို့သောအခြေအနေများတွင် အလိုအလျောက်စနစ်သည် လုပ်ငန်းတိုးတက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး အလုပ်ဆုံးရှုံးမှုထက် အလုပ်အကိုင်တိုးတက်မှုကို အားပေးကြောင်း Dinkin မှ မှတ်ချက်ပြုသည်။ 1913 ခုနှစ်တွင် Ford Motor Company သည် ကားတစ်စီးအတွက် တပ်ဆင်ချိန်ကို 12 နာရီမှ တစ်နာရီခန့်အထိ လျှော့ချပြီး ထုတ်လုပ်မှုကို သိသိသာသာ တိုးလာစေပါသည်။ ထိုအချိန်မှစ၍ မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းသည် အော်တိုမက်တစ်စက်ကို ဆက်လက်တိုးမြင့်လာခဲ့ပြီး ... လူများကို အလုပ်ခန့်ထားဆဲဖြစ်သည် - 2011-2017 ခုနှစ်တွင် automation ရှိသော်လည်း ဤစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အလုပ်အကိုင်အရေအတွက် 50% နီးပါး တိုးလာသည်။

အလိုအလျောက်စနစ်အလွန်အကျွံသုံးခြင်းသည် ပြဿနာကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်၊ မကြာသေးမီက ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည့် ကယ်လီဖိုးနီးယားရှိ Tesla စက်ရုံဖြစ်သည့် Elon Musk ကိုယ်တိုင် ဝန်ခံခဲ့သည့်အတိုင်း အလိုအလျောက်စနစ်သည် ပုံကြီးချဲ့နေပါသည်။ ကျော်ကြားသော Wall Street ကုမ္ပဏီ Bernstein မှ သုတေသီများက ဤသို့ဆိုသည်။ Elon Musk သည် Tesla ကို အလွန်အကျွံ အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။. အမြော်အမြင်ရှိသူက မော်တော်ကားလုပ်ငန်းကို တော်လှန်မည်ဟု မကြာခဏပြောလေ့ရှိသော စက်များသည် ကုမ္ပဏီကို များစွာကုန်ကျစေသဖြင့် Tesla ၏ ဒေဝါလီခံနိုင်ခြေကို ခဏတာပင် ဆွေးနွေးခဲ့ကြပါသည်။

Tesla ၏ အပြည့်အဝနီးပါး အလိုအလျောက်ဖြစ်သော Fremont၊ ကယ်လီဖိုးနီးယားရှိ ကားထုတ်လုပ်ရေး စက်ရုံသည် ကားအသစ်များ ပေးပို့ခြင်းကို အရှိန်မြှင့်ပြီး ချောမွေ့စေမည့်အစား ကုမ္ပဏီအတွက် ပြဿနာဖြစ်လာသည်။ စက်ရုံသည် Tesli 3 ကား၏ မော်ဒယ်အသစ်ကို လျင်မြန်စွာ ထုတ်လွှတ်ပေးရန် တာဝန်ကို မခံနိုင်တော့ပါ။ကိုလည်းကြည့်ပါ: ) ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရည်မှန်းချက်ကြီးလွန်းခြင်း၊ အန္တရာယ်များပြီး ရှုပ်ထွေးလွန်းသည်ဟု ရှုမြင်ခဲ့သည်။ "Tesla သည် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည် တစ်ယူနစ်လျှင် သမားရိုးကျ ကားထုတ်လုပ်သူထက် နှစ်ဆခန့် သုံးစွဲသည်" ဟု လေ့လာသုံးသပ်သူ ကုမ္ပဏီ Berstein က ၎င်းတို့၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ရေးသားခဲ့သည်။ “ကုမ္ပဏီက Kuka စက်ရုပ်အမြောက်အမြားကို မှာယူထားပါတယ်။ တံဆိပ်တုံးထုခြင်း၊ ပန်းချီဆွဲခြင်းနှင့် ဂဟေဆော်ခြင်းများ (အခြားကားထုတ်လုပ်သူအများစုကဲ့သို့) အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရုံသာမက နောက်ဆုံးတပ်ဆင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်ဖြစ်စေရန် ကြိုးပမ်းမှုများလည်း ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ဤတွင် Tesla သည် (ဂဟေဆော်ခြင်းနှင့် ဘက်ထရီများ တပ်ဆင်ခြင်းကဲ့သို့) ပြဿနာများ ရှိပုံရသည်။

ကမ္ဘာ့အကြီးဆုံး ကားထုတ်လုပ်သူ များဖြစ်သည့် ဂျပန်လူမျိုးများသည် စျေးကြီးပြီး အရည်အသွေးနှင့် ကိန်းဂဏန်းအရ အနုတ်လက္ခဏာ ဆက်စပ်နေသောကြောင့် အလိုအလျောက် ထုတ်လုပ်မှုကို ကန့်သတ်ရန် ကြိုးစားနေကြောင်း Bernstein က ထပ်လောင်းပြောသည်။ ဂျပန်ချဉ်းကပ်မှုမှာ သင်လုပ်ငန်းစဉ်ကို ဦးစွာစတင်ပြီး စက်ရုပ်များကို ယူဆောင်လာရန်ဖြစ်သည်။ Musk က ဆန့်ကျင်ဘက်လုပ်ခဲ့တယ်။ Fiat နှင့် Volkswagen တို့ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီကြီးများအပါအဝင် ၎င်းတို့၏ ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များ၏ 100 ရာခိုင်နှုန်းကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် ကြိုးစားသော အခြားကားကုမ္ပဏီများမှာလည်း မအောင်မြင်ကြောင်း လေ့လာသူများက ထောက်ပြကြသည်။

5. အလိုအလျောက်စနစ်ဖြေရှင်းနည်းအမျိုးမျိုးဖြင့် လူသားလုပ်သားအစားထိုးမှု ခန့်မှန်းအဆင့်။

ဟက်ကာများသည် လုပ်ငန်းကို နှစ်သက်ကြသည်။

အော်တိုမက်တစ်နည်းပညာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို အရှိန်မြှင့်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ ဒီအကြောင်းကို MT ရဲ့ နောက်ဆုံးထုတ် စာစောင်တစ်ခုမှာ ရေးခဲ့ပါတယ်။ အလိုအလျောက်စနစ်သည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ဆောင်ကြဉ်းပေးနိုင်သော်လည်း ၎င်း၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အကြီးမားဆုံးသော စိန်ခေါ်မှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည့် လုံခြုံရေးသည် စိန်ခေါ်မှုအသစ်များဖြင့် ရောက်ရှိလာသည်ကို မမေ့သင့်ပါ။ NTT ၏ မကြာသေးမီက အစီရင်ခံစာတစ်ခုတွင် "Global Threat Intelligence Report 2020" ဟု ခေါင်းစဉ်တပ်ထားသော အခြားအရာများထဲတွင် ဥပမာအားဖြင့် ဗြိတိန်နှင့် အိုင်ယာလန်တွင် စက်မှုထုတ်လုပ်မှုသည် အတိုက်ခိုက်ခံရဆုံး ဆိုက်ဘာကဏ္ဍဖြစ်သည်။ တိုက်ခိုက်မှုအားလုံး၏ သုံးပုံတစ်ပုံနီးပါးကို ဤဧရိယာတွင် မှတ်တမ်းတင်ထားပြီး ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ တိုက်ခိုက်မှုများ၏ 21% သည် စနစ်များနှင့် လုံခြုံရေးစနစ်များကို စကင်န်ဖတ်ရန်အတွက် ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်သူများအပေါ် မှီခိုနေရပါသည်။

"စက်မှုကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းသည် ကမ္ဘာပေါ်တွင် ပစ်မှတ်ထားဆုံးသော စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး မကြာခဏဆိုသလို ဉာဏပစ္စည်းခိုးယူမှုနှင့် ဆက်နွှယ်နေပုံပေါ်သည်" ဟု NTT အစီရင်ခံစာက ဆိုထားသော်လည်း စက်မှုလုပ်ငန်းသည် "ဘဏ္ဍာရေးအချက်အလက်ပေါက်ကြားမှု၊ ကမ္ဘာ့ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်နှင့်ဆက်စပ်နေသည့် အန္တရာယ်များနှင့်လည်း တိုးလာနေသည်။ ” မကိုက်ညီသော အားနည်းချက်များ၏ အန္တရာယ်များ။”

NTT Ltd မှ Rory Duncan အစီရင်ခံစာအပေါ် မှတ်ချက်ပေးခြင်း။ "စက်မှုနည်းပညာများ၏ ညံ့ဖျင်းသောလုံခြုံရေးကို ကြာမြင့်စွာကတည်းက သိထားပြီးဖြစ်သည်- များစွာသောစနစ်များသည် စွမ်းဆောင်ရည်၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်း၊ IT လုံခြုံရေးအတွက် မဟုတ်ဘဲ" အရင်တုန်းကတော့ သူတို့ဟာ "ဖုံးကွယ်ခြင်း" ပုံစံမျိုးနဲ့လည်း အားကိုးတယ်။ ဤစနစ်များရှိ ပရိုတိုကောများ၊ ဖော်မတ်များနှင့် အင်တာဖေ့စ်များသည် မကြာခဏ ရှုပ်ထွေးပြီး တစ်ဦးတည်းပိုင်ဖြစ်ပြီး သတင်းအချက်အလက်စနစ်များတွင် အသုံးပြုသည့်အရာများနှင့် ကွဲပြားသောကြောင့် တိုက်ခိုက်သူများသည် အောင်မြင်သောတိုက်ခိုက်မှုကို တပ်ဆင်ရန် ခက်ခဲစေသည်။ ကွန်ရက်ပေါ်တွင် စနစ်များ ပိုများလာသည်နှင့်အမျှ၊ ဟက်ကာများသည် ဤစနစ်များကို တိုက်ခိုက်ရန် အားနည်းချက်အဖြစ် ဆန်းသစ်တီထွင်ကာ ရှုမြင်ကြသည်။”

လုံခြုံရေးအတိုင်ပင်ခံ IOActive သည် ကော်ပိုရေးရှင်းကြီးများကို နှောက်ယှက်နိုင်ကြောင်း အထောက်အထားများပေးရန်အတွက် စက်မှုစက်ရုပ်စနစ်များကို ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုကို မကြာသေးမီက ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ “ဒေတာတွေကို ကုဒ်ဝှက်မယ့်အစား၊ တိုက်ခိုက်သူဟာ ပြန်ပေးငွေမပေးရမချင်း စက်ရုပ်အလုပ်မလုပ်အောင် တားဆီးဖို့ စက်ရုပ်ရဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ရဲ့ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတွေကို တိုက်ခိုက်နိုင်တယ်” ဟု သုတေသီများက ဆိုသည်။ ၎င်းတို့၏ သီအိုရီကို သက်သေပြရန်၊ IOActive ၏ ကိုယ်စားလှယ်များသည် နာမည်ကြီး သုတေသနနှင့် ပညာရေးဆိုင်ရာ စက်ရုပ် NAO ကို အာရုံစိုက်ခဲ့သည်။ ၎င်းတွင် SoftBank ၏ ပို၍နာမည်ကြီးသော ငရုတ်ကောင်းကဲ့သို့ "တူညီသော" လည်ပတ်မှုစနစ်နှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။ တိုက်ခိုက်မှုသည် စက်တစ်ခုပေါ်မှ အဝေးထိန်းခလုတ်ကိုရရှိရန် အထောက်အထားမဲ့အင်္ဂါရပ်ကို အသုံးပြုထားသည်။

ထို့နောက် သင်သည် ပုံမှန်စီမံခန့်ခွဲရေးအင်္ဂါရပ်များကို ပိတ်နိုင်သည်၊ စက်ရုပ်၏ မူရင်းအင်္ဂါရပ်များကို ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး ဗီဒီယိုနှင့် အသံချန်နယ်များအားလုံးမှ ဒေတာကို အင်တာနက်ပေါ်ရှိ အဝေးထိန်းဆာဗာသို့ ပြန်ညွှန်းနိုင်သည်။ တိုက်ခိုက်မှု၏နောက်ထပ်အဆင့်များတွင် အသုံးပြုသူအခွင့်အရေးကို မြှင့်တင်ခြင်း၊ စက်ရုံထုတ်ပြန်လည်သတ်မှတ်ခြင်း ယန္တရားအား ချိုးဖောက်ခြင်းနှင့် မမ်မိုရီအတွင်းရှိ ဖိုင်အားလုံးကို ကူးစက်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ၎င်းတို့သည် စက်ရုပ်ကို အန္တရာယ်ပြုနိုင်သည် သို့မဟုတ် တစ်စုံတစ်ဦးကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရပင် ခြိမ်းခြောက်နိုင်သည်။

အလိုအလျောက်စနစ် လုပ်ငန်းစဉ်သည် လုံခြုံမှုကို အာမမခံနိုင်ပါက၊ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို နှေးကွေးစေမည်ဖြစ်သည်။ အတတ်နိုင်ဆုံး အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပြီး စက်ရုပ်ပြုလုပ်လိုသောဆန္ဒဖြင့် လုံခြုံရေးနယ်ပယ်ကို တစ်စုံတစ်ဦးမှ လစ်လျူရှုသွားလိမ့်မည်ဟု စိတ်ကူးရခက်ပါသည်။