ການອັບເດດທີ່ມີຄວາມຮູ້ໃຈຂອງສິນຄ້າການສົ່ງຜ່ານ: ການຊ່ຽວໂຫຍໍແລະຄວາມສິ່ງໄຫຼວ

ເทັກໂນໂລຊີການສົ່ງອະນຸບາດແຂວງໃຈແມ່ນຫຍັງ?

เทคโนโลยีการส่งข้อมูลอัจฉริยะรวมระบบขั้นสูงเพื่อปฏิวัติกระบวนการส่งข้อมูล ในแกนกลางของระบบการส่งข้อมูลอัจฉริยะประกอบด้วยเซ็นเซอร์ อุปกรณ์กระทำ และอัลกอริทึมควบคุม ส่วนประกอบเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบการส่งข้อมูล: เซ็นเซอร์รวบรวมข้อมูลสำคัญ อุปกรณ์กระทำตอบสนองและปรับตัวตามข้อมูล และอัลกอริทึมควบคุมจัดการปฏิสัมพันธ์เหล่านี้เพื่อปรับแต่งการทำงาน ระบบดังกล่าวพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์อย่างมาก ซึ่งช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างอิสระและมีข้อมูลเพียงพอเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ นอกจากนี้ การทำงานร่วมกันกับระบบการส่งข้อมูลที่มีอยู่เป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้มั่นใจถึงการเปลี่ยนผ่านที่ราบรื่นจากวิธีการเดิมไปสู่โซลูชันอัจฉริยะ การบูรณาการที่ไร้รอยต่อนี้ช่วยให้อัพเกรดได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่จำเป็นต้องยกเครื่องโครงสร้างพื้นฐานปัจจุบัน

โอกาสที่ 1: ประสิทธิภาพและการทำงานที่ดีขึ้น

ການໜຶ່ງສຳລັບເອນີຊີ ກ້າວໄປກັບ Machine Learning

ການໜຶ່ງເອນີຊີໃນລະບົບການສົ່ງແຍງໄດ້ຖືກພັດທະນາຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍອົງການ Machine learning ທີ່ວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອໜຶ່ງການໃຊ້ເອນີຊີ. ອົງການ Machine learning ບໍ່ສາມາດຈັດຮຽງແບບແລະຄົ້ນຫາຄວາມຕ້ອງການຂອງເອນີຊີ, ເພື່ອແກ້ໄຂການປະຕິບັດງານຂອງລະບົບຢ່າງເປັນຟອງການ. ຕົວຢ່າງ, ບໍ່ໝູ້ທີ່ເຊົ້າກັບ Shell ໄດ້ປະຕິບັດລະບົບການຈັດການເອນີຊີທີ່ຂັບໂດຍ AI ໃນເຂດການປະຕິບັດຂອງພວກເຂົາ, ໂດຍຜົນລັບ 15% ຂອງການກິນແຫ່ງໄຟຟ້າ. ການນີ້ບໍ່ແມ່ນເຂົ້າກັບພັນຫຼາຍ, ເຖິງແມ່ນບໍ່ໜ້າສຸດ; ບໍ່ໝູ້ນ້ອຍກໍ່ໄດ້ຮັບຜົນລັບຂອງລະບົບເອນີຊີທີ່ເຂົ້າກັບ Machine learning. ອຸບັນສັນ Massachusetts Institute of Technology ສະແດງວ່າ Machine learning ກັບ Smart Grids ກໍ່ສາມາດຫຼຸດການເສຍເສີງຂອງເອນີຊີໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 20%, ສະແດງຄວາມສາມາດຂອງການນຳໃຊ້ແລະການຫຼຸດຄ່າໃຊ້.

ການແກ້ໄຂກ່ອນເວລາສຳລັບການສົ່ງ ສິນຄ້າ

ການรັກษาລ່ວງໜ້າແມ່ນກຳລັງປ່ຽນແປງຮູບແບບໃຫຍ່ຂອງການທີ່ພວກເຮົາສະແດງຄວາມສັງຄົມຕໍ່ຜົນປະໂຫຍດຂອງສິນຄ້າ. ກັບການເປັນໄປ, ການຮັກษาແມ່ນຖືກຈັດຮຽງຕາມລັດຕະຖານ, ທີ່ມັກເຮັດໃຫ້ມີການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ຄຸ້ມຄ່າຫຼືການຫຼຸ່ມຂອງອຸປະກອນທີ່ບໍ່ຄິດເຫຼັກ. ເວລາທີ່ການຮັກษาລ່ວງໜ້າໃຊ້ເทັກນົອລົກີ່ ຄຳແນະໂດ (IoT) ແລະການລົງທະບຽນສະຖານະທີ່ເປັນຈົນເວລາເພື່ອຄົ້ນຫາການຫຼຸ່ມຂອງອຸປະກອນກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ. ລັດຕະຖານການຮັກษาນີ້ແມ່ນມີຄວາມປະສົບຄວາມສຳເລັດເພາະວ່າມັນຫຼຸດການຫຼຸ່ມຂອງອຸປະກອນແລະເພີ່ມອາຍຸຂອງເຄື່ອງຈັກ. ອີງຕາມລາຍງານຈາກ McKinsey & Company, ບໍ່ລະຫັດທີ່ໃຊ້ການລັດຕະຖານການຮັກษาລ່ວງໜ້າເຫັນການຫຼຸດລົງ 30% ຂອງຄ່າ用用ໃຊ້ໃນການຮັກษาແລະການຫຼຸ່ມ 70%. ດ້ວຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກເຊື້ອ, ບໍ່ລະຫັດສາມາດຄົ້ນຫາເວລາທີ່ສູງສຸດສຳລັບການຮັກษา, ເນື່ອງຈາກການເຮັດວຽກທີ່ສູງສຸດແລະຄ່າໃຊ້ທີ່ຫຼຸດລົງ.

ສິ່ງທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້ 2: ການລົງທະບຽນຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຈົນເວລາແລະການວິເຄາະ

ເຊື້ອ IoT ໃນສິນຄ້າ Upgrade

ເຊື່ອສະແດງ IoT ອາຍຄວາມສຳຄັນໃນການຊື້ຂໍ້ມູນທີ່ຈິງໄປຈາກລະບົບການສົ່ງ. ເຊື່ອສະແດງເຫຼົ່ານີ້ສະໜອງຂໍ້ມູນຕິດຕໍ່, ຕື່ມໃຫ້ການວິເຄາະແລະຄຸ້ມຄິດໄດ້ຢ່າງວິພຸງ. ຄວາມສຳຄັນຂອງພວກມັນໃນການຊື້ຂໍ້ມູນທີ່ຈິງໄປຊ່ວຍໃຫ້ມີການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມຮູ້ຈັກເພີ່ມຂຶ້ນ, ກາຍເຫຼັງໃຫ້ຄວາມສຳເລັດຂອງການປະຕິບັດງານແລະການແຜນການແກ້ໄຂທີ່ດີກວ່າ. ດ້ວຍການໂຫຼມໂຫຼາຍປະມານການເຊັ່ນ ອຸນຫະພູມ, ອັນດັບການສົ່ງ, ແລະ ອຸບັດ, ເຊື່ອສະແດງ IoT ຊ່ວຍໃຫ້ຈັດການຄົ້ນຫາບັນຫາທີ່ເປັນໄປໄດ້ກ່ອນ, ເພື່ອປ້ອງກັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສູງໃນການປິດລົງ. ອີງຕາມການສຶກສາກ່ຽວກັບລະບົບການສົ່ງທີ່ມີ AI, ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສຳເລັດຂອງການປະຕິບັດງານເພີ່ມຂຶ້ນ 30%, ສະແດງຄວາມສຳເລັດທີ່ສັງເກດັດໄດ້ຂອງເทັກນົອລົກນີ້.

ລະບົບການກວດສອບຄືນຄືນທີ່ຂັບໂຫຼດໂດຍ AI

ລະບົບທີ່ຂັດໂຕມິວແກນ (AI) ກຳລັງປ່ຽນແປງວິທີການທີ່ພວກເຮົາສຳເນິດຄຳແນະໃນການປະຕິບັດການສົ່ງອຸນ. ມັນສາມາດປ້ອງກັນບັນຫາທີ່ສັນຍາມີຄ່າໄດ້, ຄືກັບການເກີດຂໍ້ຜິດພາດຫຼາຍກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດ. ອັລກໍຣິທິມ AI ນີ້ວິເຄາະແບບຂໍ້ມູນເພື່ອຊີ້ແຈງວ່າມີສິ່ງໃດຜິດພາດ, ເພື່ອໃຫ້ມີການຕອບສະມາຊິກແລະປ້ອງກັນໄດ້ຢ່າງມີຄວາມສະເໜີ. 会司ທີ່ໄດ້ເອົາ AI ໃນການສຳເນິດຄຳແນະເຫັນວ່າມີຜົນກະທົບຫຼາຍໃນການປະຕິບັດ. ຕົວຢ່າງ, ລົງທຶນການແກ້ໄຂລ່ວງໜ້າທີ່ໃຊ້ AI ກຳລັງລົບລົ້ມຄຳແນະ 25% ສູງສຸດ, ທີ່ຖືກລາຍງານໃນຂໍ້ມູນໜ້າ. ການລົບລົ້ມນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມແຂງແຂງຂອງ AI ໃນການສຳເນິດຄຳແນະເພື່ອຮັກษาສຸຂະພາບຂອງສິນຄ້າການສົ່ງ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ເທົ່າໃດໆກັບການປ້ອງກັນການລົບລົ້ມທີ່ເປັນເຫດກ່ຽວ, ບໍ່ແມ່ນຍັງຍາວອາຍຸຂອງເຄື່ອງຈັກ, ເອົາທັງຄວາມສະເໜີທີ່ເປັນເລື່ອງເງິນແລະເລື່ອງແ Straw.

ຄຳແນະ 3: ການປະສົມປະສານກັບລະບົບອຸດົມຕົວ

ເສັ້ນສົ່ງທີ່ສີ້ແລະແປງໄດ້

ການເປີດຕົວຂອງເຄື່ອງມือສົ່ງສິ້ນທີ່ສາມາດແຍກໄລ່ຕົວເອງ ໄດ້ປະຫວັດສາດລະບົບການສົ່ງສິ້ນໂດຍເພີ່ມຄວາມຊ່ວງໃຈແລະຄວາມໝັ້ນຄື. ລະບົບເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ ໃນການເອີ້ນເປັນລະບົບເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດແຍກໄລ່ຕົວເອງ ໄດ້ມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະແຍກໄລ່ປະມານຕິການໃນເວລາຈິງ (real-time) ເພື່ອເພີ່ມຄວາມສຳເລັດຂອງການເຮັດວຽກໂດຍບໍ່ມີຄວາມຕ້ອງການໃນການເຂົ້າມາຊ່ວຍຂອງມະນຸດ. ການແຍກໄລ່ຕົວເອງນີ້ ໄດ້ຖືກເຮັດຜ່ານການປະສົມປະສານກັບເทັກນົອລົジーສູງສຸດ ເຊິ່ງເປັນ AI ແລະ Machine Learning ເຊິ່ງໄດ້ຖືກເອົາໄປໃນສານຟັງຂອງລະບົບ. ການພັດທະນາເຫຼົ່ານີ້ ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການສົ່ງຄຳສັ່ງທີ່ບໍ່ມີຫຼັງສູງ ທີ່ຢູ່ລະຫວ່າງສ່ວນປະກອບຂອງລະບົບເຄື່ອງມື, ເຊິ່ງເພີ່ມຄວາມສຳເລັດຂອງການເຮັດວຽກ. ການສຶກສາໄດ້ສະແດງວ່າການເອົາໃຊ້ລະບົບເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດແຍກໄລ່ຕົວເອງ ໄດ້ສາມາດເພີ່ມຄວາມຊ່ວງໃຈຂອງລະບົບໄດ້ 30% ແລະ ປັບລົບເວລາລົງ. ໂດຍການເອົາໃຊ້ຂໍ້ມູນການລອງໃນການເຮັດວຽກ ແລະ ການເອົາໃຊ້ທີ່ສຳເລັດແລ້ວ, ມັນແມ່ນສະແດງວ່າລະບົບເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ ໄດ້ເພີ່ມຄວາມໝັ້ນຄືຂອງລະບົບທັງໝົດ.

5G Connectivity and Edge Computing Applications

ການປະສົມປະສານຂອງ 5G ກຳລັງປ່ຽນແປງເทັກໂນໂລຊີການສົ່ງຂໍ້ມູນຢ່າງຫຼາຍດ້ວຍການອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຍ້າຍຂໍ້ມູນຫຼາຍຫຼາຍໃນເວລາຈິງ. ນິຕິບົດຄວາມໄວນີ້ສະຫຼຸບການສົ່ງຄຳສັ່ງທີ່ວົງການລະຫວ່າງອຸປະກອນ, ທີ່ເປັນສ່ວນຫຼັກສຳຄັນສຳລັບການເຮັດວຽກອຸປະກອນອຸດິດ. ການຄິດໄລ່ທີ່ແຜນການ (Edge computing) ອັນນັ້ນເພີ່ມຄວາມແຂງແຮງໃຫ້ 5G ໂດຍການປະมวลຜົນຂໍ້ມູນໃນທີ່ທີ່ຢູ່ໃກ້, ເພື່ອຫຼຸດຄວາມລ໋ົ້ມລ໋່ຽມແລະເພີ່ມຄວາມໄວໃນການລົງມື. ການຮ່ວມມືນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມສຳເລັດຫຼາຍກວ່າ, ເພີ່ງເພີ່ມຄວາມໄວແລະຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຕອບສະມາຊິກໃນລະບົບການສົ່ງ. ຕົວປະກອບເຫັນວ່າອະນາຄົມຈະມີການປະສົມປະສານ 5G ແລະ Edge computing ໃຫ້ແຂງແຮງກວ່າ, ສ້າງເສັ້ນທາງສໍາລັບການລົງທຶນໃນອຸປະກອນທີ່ມີຄວາມສົມບູນ. ການເຂົ້າມາຂອງເທັກໂນໂລຊີນີ້ ໄດ້ຖືກຄາດຄະເນວ່າຈະເປັນການກ້າວໄປໜ້າໃນການສົ່ງ, ເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກມີຄວາມຫຼິ້ນຫຼ້າຍກວ່າແລະຕອບສະມາຊິກໄດ້ດີກວ່າ.

ຄວາມສິ່ງ 1: ການຄຸ້ມຄອງຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບ AI ແລະຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ

ຄວາມອ່ອນແຍ່ຂອງອຸປະກອນການສົ່ງທີ່ມີ AI

ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງສິນຄ້າທີ່ມີ AI ເປັນຜູ້ຊ່ວຍໃຫ້ມີການສົ່ງຕໍ່ໄດ້ ໄດ້ມາຮ່ວມກັບຄວາມຫຍຸ່ງຍາບໃນດ້ານຄວາມປົກປ້ອງໂຄມພິວເຕີ. ການລົງທືນແຫ່ງນີ້ມັກຈະມາຈາກຄວາມສັບສົນທີ່ມີຢູ່ໃນການປະສານ AI ກັບລະບົບເກົ່າ, ທີ່ສາມາດສ້າງເລື່ອງທີ່ສາມາດຖືກນຳມາໃຊ້ໄດ້. ສໍາລັບບໍລິສັດ, ການລົງລະບຽບຄວາມປົກປ້ອງສາມາດສູ້ບັນຫາຫຼາຍຢ່າງ ຖ້າມີການຂົ່ມຂໍ້ຂໜານຂໍ້ມູນ, ການປິດລົງຂອງການເຮັດວຽກ, ແລະການສູญເສຍຄວາມສັງຄົມຂອງລູກຄ້າ. ລາຍງານໄດ້ເผີຍແຜ່ວ່າ 68% ຂອງບໍລິສັດໄດ້ເຂົ້າຮັບການຕົກเปັນປະຕິບັດດ້ານຄວາມປົກປ້ອງໂຄມພິວເຕີ ເປັນຄັ້ງ ຫຼັງຈາກປີທີ່ຜ່ານມາ, ສະແດງຄວາມສັນຍາກັນຂອງການແກ້ໄຂບັນຫາ. ອີກທັ້ງ, ການສູญເສຍທີ່ມາຈາກການລົງລະບຽບຄວາມປົກປ້ອງສາມາດມີຄ່າ用ຫຼາຍ, ກັບຄ່າສິນຄ້າແລະຄ່າໃນການລົງລະບຽບຄົງທີ່ $3.86 ລ້ານໂດລາ ປະມານ ຕາມ Ponemon Institute.

ການຕົກລົງທີ່ບໍ່ມີຄວາມສະເໜີຕ່າງໆ ໃນ ການສົ່ງໄປຂອງ ການສົ່ງໄປ

ການ玫ົ້າທີ່ມີຄວາມປະສົງແຈເຫຼັ່ງແມ່ນຄວາມຂັດເຫຍື່ທີ່ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ລະບົບພາຍໃນ ການແຕ່ງແປງຂໍ້ມູນຂອງລະບົບເພື່ອສົ່ງຜົນຜິດພາດ. ການ玫ົ້າເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປັກສັນການແຜ່ແຜ່ໄຟຟ້າ, ເຮັດໃຫ້ເກີດການດື້ໄຟຟ້າໃນເຂດຫຼຸ້ງຫຼາຍ ຫຼືແມ່ນການປິດກັນຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບທີ່ສຳຄັນ. ອີງຕາມຕົວຢ່າງການ玫ົ້າໂຄມພິວເຕີແຫ່ງລະບົບໄຟຟ້າຂອງປະເທດອຸກຣາໃນປີ 2015, ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ສະແດງວ່າ ມູ້ໆການ玫ົ້າສາມາດປັກສັນສະຖານີ້ໄຟຟ້າ, ເຮັດໃຫ້ມີຄົນຫຼາຍຫຼັ້ນໆທີ່ບໍ່ມີໄຟຟ້າໃຊ້. ເນື່ອງຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ໃນລະບົບໄຟຟ້າແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄວາມສ່ຽງຂອງການ玫ົ້າເຫຼົ່ານີ້ກໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ນັກຊ່ຽວສາດໃນລະດູ່, ເຊັ່ນ NIST (National Institute of Standards and Technology), ອອກມາເນັ້ນຫາການປ້ອງກັນທີ່ສູງກວ່າ, ເຊັ່ນ ການກວດສອບຄວາມແຕກຕ່າງ ແລະ ການຈັດການເຂົ້າໃຊ້ທີ່ແຂງແໜ້ງ, ເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງທີ່ເກີດຂຶ້ນ.

ຄວາມສ່ຽງ 2: ການເສຍຄ່າໃນການພັດທະນາແລະສຸກສັນສູງ

ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການລົງທຶນ R&D ຢູ່ການອັບເດດລະບົບການສົ່ງ

ການຄົ້ນคว່າແລະພัດທະນາເພື່ອປະສົມສາກຳລະບົບການສົ່ງສິ້ນກັບເทັກນໂລຊີທີ່ມີຄວາມຮູ້: ມັນຕ້ອງການການລົງທຶນທີ່ຫຼາຍໃນເລື່ອງຂອງເງິນ. 会社ແມ່ນກຳລັງໜ້າກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍໃນການຈັດແຈງລາຍຈ່າຍແລະ recourse ເພື່ອການພัດທະນາເຫຼົ່ານີ້. ການສຸ່ມຄືນນີ້ໄດ້ຖືກເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍຄວາມຄິດໄລ່ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ບໍລິສັດໂທລະຄອມໄດ້ພัດທະນາໄວ້ວິນາທີ່, ໂດຍບໍ່ແ[sizeof]ມກັບການເລືອກລະຫວ່າງການລົງທຶນໃນການອັບເດດເປັນປັດຈຸບັນແລະການ@Setteraside]ເງິນສຳລັບການພัດທະນາໃນອະນາຄົມ. ອັນທີ່ວິເຄາະສິ້ນຄວາມແນະນຳວ່າໃນພາຍໃນຂອງ telecommunications ໄຂ່, R&D ກຳລັງທີ່ຈະເຖິງ 20% ຂອງ total turnover ຂອງບໍລິສັດ (source: Industry Analysis Report, 2024). ການສູງສົ່ງຄວາມຕ້ອງການເທັກນິກທີ່ມີຢູ່ໃນປະຈຸບັນກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ມີຢູ່ໃນປະຈຸບັນແມ່ນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ຫຼາຍບໍລິສັດໃນພາຍໃນຂອງມັນກຳລັງໜ້າກັບ.

ຄວາມຕ້ອງການຂອງລັບອິນທີ່ເປັນພິเศດສຳລັບ AI Maintenance

ການรັກษาລະບົບການສົ່ງຜ່ານທີ່ຂັດເຄືໂດຍ AI ຄ້ອງຄວາມຊັ້ນສຳພາດທີ່ສຳພັງຕໍ່ຄວາມຫຼຸດຂອງແຮງງານໃນເຂດນີ້. ການແຈ້ງແລະການສຶກສາແຮງງານທີ່ມີຄວາມຊັ້ນສຳພາດເພື່ອຈັດການລະບົບຂັດເຄືໂດຍປະສົມມີຄວາມສຳຄັນໃຫຍ່ຕໍ່อุດິສານສັນຍາເສີມ. ເມື່ອລະບົບເຫຼົ່ານີ້ພັດທະນາ, ກໍາຫຼັງຂອງແຮງງານທີ່ມີຄວາມຊັ້ນສຳພາດເປັນຈຸດສຳຄັນທີ່ຕ້ອງການການສັງຄະເສົາ. ອົງການລາຍງານສົ່ງໄປວ່າ ຫາກ 2025, ການຂໍ້ຫາແຮງງານທີ່ເປັນຊ່ຽວຊັ້ນ AI ຈະເພີ່ມຂຶ້ນ 15% ຕໍ່ປີ, ສະແດງຄວາມສັນຍາມຂອງການພັດທະນາແຮງງານທີ່ເປັນການເປັນ. ນັກສຶກສາໄດ້ສະແດງຄວາມສຳຄັນຂອງການລົງທຶນໃນການສຶກສາແລະໂປຣແກຣມສຶກສາທີ່ສາມາດແກ້ໄຂການຂໍ້ຫາແຮງງານທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນໃນການຈັດການລະບົບການສົ່ງຜ່ານທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈ.

ພາກ FAQ

ສ່ວນປະກອບຫຼັກຂອງລະບົບການສົ່ງຜ່ານທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈມີຫຍັງບາງ?

ສ່ວນປະກອບຫຼັກແມ່ນເຊື້ອເສີນ, ອັກເຕືອ, ແລະອັລະກົດການຈັດການ, ທີ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອປະຕິບັດຄວາມສຳເລັດຂອງລະບົບແລະປະຕິບັດການປະຕິບັດ.

AI ຈຸງໃຫ້ຄວາມສຳເລັດຂອງການສົ່ງຕໍ່ແມ່ນແນວใด?

AI ກາຍເປັນອຸປະກອນອັตโนມັດແລະຄວາມສາມາດທີ່ຈະແປງໄດ້ຜ່ານການໃຊ້algorithm deep learning ທີ່ສາມາດประมวลຜົນຂໍ້ມູນໄດ້ທັນທີ, ເຮັດໃຫ້ການສົ່ງຕໍ່ມີຄວາມເรົາແລະໜ້າສົນໃຈພຽງ.

ເຊື່ອໂທລະບົບ IoT ອີງໃສ່ໃນລະບົບສົ່ງຕໍ່ແມ່ນແນວໃດ?

IoT sensors ກຸ່ມຂໍ້ມູນທັນທີໆເພື່ອວິເຄາະແລະເຫັນຄວາມສຳເລັດຢ່າງມີຄວາມສະເໜີ, ເຊື່ອຊ່ວຍໃນການເຮັດວຽກໃຫ້ມີຄວາມສຳເລັດແລະການແຜນການແກ້ໄຂທີ່ດີກວ່າ.

ມີຄວາມສິ່ງທີ່ເສິຍໄປທີ່ເกິດຈາກ AI-enabled transmission products ໄດ້ແນວໃດບາງ?

ຄວາມສິດທີ່ໃນການປ້ອງກັນໄຊບ໌ ກຳລັງເປັນຄວາມສິດທີ່ຈາກການແຍກຕົວທີ່ສັບສົນ ທີ່ສາມາດແປງເປັນການຂັດແຍ່ງຂໍ້ມູນ, ການພັກສະບາຍການປະຕິບັດ ແລະ ການສຸ່ມສີນຄ້າຂອງລູກຄ້າ.

ເຫດຜົນໃດທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການການຮຽນຮູ້ພິเศດໃນການແນວນ AI?

ລະບົບທີ່ຖືກຂັບໂດຍ AI ຄ້າຍກັບຄວາມສັນຍາທີ່ພິເສດໃນການຈັດການ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຫນ້າສູ້ຂອງພະນັກງານແລະເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄວາມຕ້ອງການຕໍ່ຜູ້ຊ່ຽນໃນພື້ນທີ່ນີ້.