ແນວໂນ້ມໃໝ່ໃນການອອກແບບພານລົດ OEM/ODM ສົ່ງເສີມໃຫ້ວົງຈອນການເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນໄວຂຶ້ນ

ການຫຼຸດຜ່ອນເວລາເຂົ້າສູ່ຕະຫຼາດຜ່ານການຮ່ວມມືກັນຜະລິດຕາມສັນຍາ

ການຮ່ວມມືກັບຄູ່ຮ່ວມງານ OEM/ODM ເຮັດໃຫ້ຍີ່ຫໍ້ສາມາດນຳໃຊ້ຂອບການອອກແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນແລ້ວ ແລະ ຄວາມຊຳນິຊຳນານໃນການຜະລິດ, ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນເວລາການພັດທະນາລົງ 30-50%. ຜູ້ຜະລິດຕາມສັນຍາສະຕີມໄລນ໌ຂະບວນການດ້ວຍການຈັດການດັ່ງນີ້:

• ການສ້າງຕົວຢ່າງໄວວາດ້ວຍເຄື່ອງພິມ 3D ແລະ ລະບົບພານແບບມົດູນ
• ການອອກແບບຄູ່ໄປກັບການເລືອກວັດສະດຸ ແລະ ອຸປະກອນການຜະລິດ
• ການທົດສອບຄວາມສອດຄ່ອງຕາມລະບຽບກົດໝາຍທີ່ຖືກລວມເຂົ້າໄວ້

ຕัวຢ່າງເຊັ່ນ: ເຊັນເຊີວັດແທກຄວາມດັນໃນຊ່ອງຫວ່າງຂອງແມ່ພິມສຳລັບການຂຶ້ນຮູບແບບອັດຕະໂນມັດ ສາມາດຫຼຸດຂັ້ນຕອນການທົດລອງໃຊ້ງານລຸ້ນທຳອິດລົງໄດ້ 65% ເມື່ອປຽບທຽບກັບວິທີການທົດລອງແບບດັ້ງເດີມ. ປະສິດທິພາບນີ້ມາຈາກຮູບແບບການພັດທະນາຊັບສິນທາງປັນຍາ (IP) ທີ່ແບ່ງປັນກັນໃຊ້ ສາມາດຂຈັດຂັ້ນຕອນການທົດສອບຊ້ຳເຊິ່ງເປັນເລື່ອງທຳມະດາໃນການຕັ້ງຄ່າພາຍໃນອົງກອນອອກໄດ້.

ການປຽບທຽບລະຫວ່າງການພັດທະນາພາຍໃນບໍລິສັດ ແລະ ການອອກແບບແມ່ພິມທີ່ເຊົ່ານອກ

ພີ່ນ່ວງ ODM ທີ່ຊຳນິຊຳນານດີກ່ວາທີມງານພາຍໃນ, ທີ່ໃຊ້ເວລາ 37% ຂອງອາທິດການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການບຳລຸງຮັກສາແມ່ພິມແລະແກ້ໄຂຂໍ້ບົກພ່ອງ. ການອອກແບບຈ້າງພາຍນອກຊ່ວຍໃຫ້ຍີ່ຫໍ້ສາມາດສົ່ງ 80% ຂອງທຶນດ້ານເຄື່ອງມືໄປຫາການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດແລະການຈັດຈຳໜ່າຍ, ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາອັດຕາຂໍ້ບົກພ່ອງໃຫ້ຕ່ຳກ່ວາ 2% ຜ່ານມາດຕະຖານຄຸນນະພາບທີ່ຄຸ້ມຄອງໂດຍພີ່ນ່ວງ.

ການປະສົມປະສານອຸດສາຫະກຳ 4.0 ໃນການອອກແບບແມ່ພິມຢາງພາດສະຕິກ OEM/ODM

ເຕັກໂນໂລຊີອຸດສາຫະກຳ 4.0 ລົດເວລາວົງຈອນການອອກແບບແມ່ພິມລົງ 30% ໂດຍການປະສົມປະສານເຊັນເຊີ IoT ແລະການວິເຄາະແບບທັນເວລາ. ປະໂຫຍດຕຼື່ມຕື່ມລວມມີ:

• ການຢືນຢັນວັດຖຸດິບໄວຂຶ້ນ 22% ຜ່ານການຈຳລອງໂດຍ AI
• ຂັ້ນຕອນການອະນຸມັດສັ້ນລົງ 17% ຜ່ານການຮ່ວມມືຜ່ານເມກ
• ຂໍ້ບົກຜ່ອງຫຼັງການຜະລິດໜ້ອຍລົງ 35% ຈາກແບບຈຳລອງຄຸນນະພາບທີ່ຄາດການໄດ້

ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ອຸປະກອນຂຶ້ນຮູບແບບສະຕິປັນຍາ (Smart injection molding tools) ນຳໃຊ້ການຄິດໄລ່ແບບເອື້ອງ (edge computing) ເພື່ອຄົ້ນຫາຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງດ້ານຂະໜາດໃນຂະນະທີ່ກຳລັງສ້າງໂປຣໂທຄອບ (prototyping) ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຂັ້ນຕອນການປັບປຸງລົງເຄິ່ງໜຶ່ງ. ໂຄງສ້າງການຕິດຕາມຜ່ານອຸດສາຫະກຳອິນເຕີເນັດ (Industrial IoT - IIoT) ຍັງເພີ່ມປະສິດທິພາບໃຫ້ດີຂື້ນໄປອີກ ໂດຍການຕິດຕາມການຂະຫຍາຍຕัวຈາກຄວາມຮ້ອນ ແລະ ການໄຫຼວຽນຂອງໂພລີເມີໃນເວລາຈິງ ເຊິ່ງຊ່ວຍປັບປຸງການຜ່ານຂໍ້ມູນຈາກການອອກແບບໄປສູ່ການຜະລິດໃຫ້ດີຂື້ນ 40%.

ການຕິດຕາມໃນເວລາຈິງສຳລັບສາງ ແລະ ປະສິດທິພາບເຄື່ອງຈັກ

ໂຮງງານອັດສະລິຍະເພີ່ມເວລາໃນການເຮັດວຽກຂຶ້ນ 28% ຕໍ່ປີ, ກັບເຊັນເຊີດທີ່ຝັງຢູ່ພາຍໃນຊ່ວຍຫຼຸດຜົນບົກຜ່ອນຂອງເຄື່ອງມືລົງໄດ້ 45%. ລະບົບເຕີມວັດຖຸດິບອັດຕະໂນມັດຮັກສາຄວາມພ້ອມໃຊ້ວັດຖຸດິບໄດ້ສູງເຖິງ 99.2%, ໃນຂະນະທີ່ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດການໃຊ້ເວລາຈະກຳນົດເວລາການບຳລຸງຮັກສາໃນຂະນະທີ່ຢຸດການຜະລິດເພື່ອກຳຈັດເວລາຢຸດເຊົາການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຄິດ

ເຄື່ອງມືຈຳລອງທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສຳລັບການສ້າງໂປຣໂທໄມຣ໌ໄວ

ເທດສະນີການອອກແບບແບບ Generative ວິເຄາະການປ່ຽນແປງທາງເລຂາຄະນິດທີ່ເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍພັນຮູບແບບເພື່ອປັບປຸງຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງໂຄງສ້າງ ແລະ ປະສິດທິພາບຂອງວັດສະດຸ, ລົດທົດລອງຕົ້ນແບບລົງ 35%. ການປັບປຸງໂຄງສ້າງ topology ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດຄົ້ນຫາເສັ້ນທາງການໂຫຼດ ແລະ ຈຸດຄວາມເຄັ້ນ, ສາມາດອອກແບບພາບແບບ mold ທີ່ຖືກຕ້ອງໃນຄັ້ງທຳອິດໃນ 68% ຂອງໂຄງການ (ປະຢັດໄດ້ 4–6 ອາທິດໃນການເຂົ້າຕະຫຼາດ).

ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດການໃຊ້ Machine Learning

Machine learning ຄາດການຄວາມສຶກເສຍດສ້ຳຂອງອຸປະກອນ (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: spindle degradation, hydraulic leaks) ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງ 92%. ການວິເຄາະການສັ່ນສະເທືອນຊ່ວຍຄົ້ນພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນທັນທີ, ລົດການຢຸດເຊົາການດຳເນີນງານທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ລົງ 41% ແລະ ຍືດອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງພາບອອກແບບ mold ນຳ 18–22 ເດືອນ.

ກໍລະນີສຶກສາ: AI ຊ່ວຍປະຢັດຂັ້ນຕອນການອອກແບບລົງ 40%

ຜູ້ຜະລິດອຸປະກອນການແພດໄດ້ຮ່ວມມືກັບ ODM ເພື່ອປະຕິບັດການວິເຄາະການໄຫຼຂອງແຜ່ນແບບ AI. ລະບົບດັ່ງກ່າວໄດ້ປັບປຸງສະຖານທີ່ປ້ອງຢັ້ມໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຄວາມຫນາແຫນ້ນໃນທັນທີ, ລົດຈຳນວນການປັບປຸງຈາກ 9 ຄັ້ງເຫຼືອ 5 ຄັ້ງຕໍ່ໂຄງການ - ປະຢັດໄດ້ປະມານ $220k ຕໍ່ປີໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍການພັດທະນາ.

ການໄດ້ຮັບຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນຜ່ານຄວາມຮ່ວມມືທີ່ສຸມໃສ່ຈຸດສຳຄັນ

ການອອກແບບພາບແບບການຜະລິດໃຫ້ກັບບໍລິສັດ ODM ທີ່ຊຳນິຊຳນານ ຊ່ວຍໃຫ້ຍີ່ຫໍ້ສາມາດສຸມໃສ່ການປະດິດສ້າງຜະລິດຕະພັນ ໃນຂະນະທີ່ເຂົ້າເຖິງເຕັກໂນໂລຊີເຄື່ອງມືທີ່ທັນສະໄໝ. ບັນດາຜູ້ຜະລິດທີ່ນຳໃຊ້ຮູບແບບນີ້ສາມາດຫຼຸດເວລາການນຳເອົາຜະລິດຕະພັນອອກສູ່ຕະຫຼາດລົງໄດ້ 33% (Deloitte 2024) ແລະ ສາມາດບັນລຸການປ່ຽນແປງດ້ານວິສະວະກຳໜ້ອຍລົງ 24% ໂດຍໃຊ້ວິທີການພັດທະນາຄູ່ຄູ່ກັນ.

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານໃນການເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນທີ່ຄຸ້ມຄອງໂດຍ ODM

ODM ສາມາດຫຼຸດຂັ້ນຕອນການຢັ້ງຢືນດ້ວຍການນຳໃຊ້ການສະເໝືອນດິຈິຕອນ (digital twin simulations) ແລະ ຫໍລັງຄັງຊິ້ນສ່ວນທີ່ຜ່ານການຢັ້ງຢືນກ່ອນໜ້ານີ້ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດກຽມພ້ອມສຳລັບການຜະລິດໄດ້ໄວຂຶ້ນ 18% ກ່ວາທີມງານພາຍໃນ. ປະສິດທິພາບທີ່ສຳຄັນລວມມີ:

• ການກວດສອບການອອກແບບສຳລັບການຜະລິດ (DFM) ໂດຍອັດຕະໂນມັດ ທີ່ກຳຈັດຂໍ້ຜິດພາດດ້ານຄວາມຖືກຕ້ອງສູງເຖິງ 92%
• ການຮ່ວມມືຜ່ານ Cloud ທີ່ຫຼຸດຂັ້ນຕອນການອະນຸມັດລົງ 40%
• ການເລືອກວັດຖຸດິບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ຊ່ວຍຫຼຸດຂยะເສຍໃນຂະນະທຳການທົດລອງ

ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດການລ່ວງໜ້າ ທີ່ຮັກສາເວລາການໃຊ້ງານພາບແບບໄດ້ 98.6% ແລະ ຊ່ວຍປົດປ່ອຍຊັບພະຍາກອນດ້ານວິສະວະກຳ 31% ເພື່ອໃຊ້ໃນການປະດິດສ້າງທີ່ມີຄຸນຄ່າສູງ.

ອະນາຄົດຂອງການເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນໄວ: ເຄື່ອງມືດິຈິຕອນ ແລະ ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງ OEM ແລະ ODM

ໃນປີ 2024, ຜູ້ຜະລິດ 73% ຈະນຳໃຊ້ເວທີອອກແບບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ພ້ອມກັບລະບົບການຜະລິດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ IoT. ທີມງານຂ້າມຫນ້າທີ່ໃຊ້ເວທີດິຈິຕອນຮ່ວມກັນສາມາດຫຼຸດເວລານຳເອົາຜະລິດຕະພັນອອກສູ່ຕະຫຼາດລົງ 38%, ໃນຂະນະທີ່ຜະລິດຕະພັນດິຈິຕອນສາມາດຈຳລອງວົງຈອນຊີວິດຂອງຜະລິດຕະພັນທັງໝົດກ່ອນທີ່ການຜະລິດທາງດ້ານຮ່າງກາຍຈະເລີ່ມຕົ້ນ.

ວິທີການປະສົມປະສານນີ້ - ການປະສົມປະສານຊຸດເຄື່ອງມືດິຈິຕອນແບບມົດູລາ (modular) ກັບຄູ່ຮ່ວມງານຜະລິດທີ່ຊຳນິຊຳນານ - ສາມາດໃຫ້ຜົນຕອບແທນການລົງທຶນ (ROI) ສຳລັບຜະລິດຕະພັນໃໝ່ໄວຂຶ້ນ 52% ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາອັດຕາຄວາມຜິດພາດໃຫ້ຕ່ຳກ່ວາ 2%.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆກ່ຽວກັບການອອກແບບແມ່ພິມຢາງ OEM/ODM ແລະ ການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ

ຂໍ້ດີຫຼັກຂອງຄວາມຮ່ວມມື OEM/ODM ໃນການອອກແບບແມ່ພິມຢາງແມ່ນຫຍັງ?

ຄວາມຮ່ວມມື OEM/ODM ຊ່ວຍໃຫ້ຍີ່ຫໍ້ສາມາດເຂົ້າເຖິງບໍລິບົດການອອກແບບແລະຄວາມຊຳນິຊຳນາດໃນການຜະລິດທີ່ຜ່ານການຢັ້ງຢືນແລ້ວ, ຊຶ່ງເຮັດໃຫ້ການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໄວຂຶ້ນ ແລະ ຫຼຸດເວລານຳເອົາຜະລິດຕະພັນອອກສູ່ຕະຫຼາດ.

ເຕັກໂນໂລຊີອຸດສາຫະກຳ 4.0 ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການຜະລິດແມ່ພິມແນວໃດ?

ເຕັກໂນໂລຊີອຸດສາຫະກຳ 4.0 ຜະສົມຜະສານເຊັນເຊີ IoT ແລະການວິເຄາະໃນເວລາຈິງ ຊຶ່ງສາມາດຫຼຸດຂັ້ນຕອນການອອກແບບແມ່ພິມ, ພັດທະນາປະສິດທິພາບ, ແລະ ຫຼຸດຜ່ານຄວາມຜິດພາດ.

AI ມີບົດບາດແນວໃດໃນການປັບປຸງແບບຈໍາລອງ?

ເຄື່ອງມືທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຈະປັບປຸງແບບຈໍາລອງໂດຍການວິເຄາະຮູບຮ່າງທາງເລຂາຄະນິດເພື່ອຄວາມແຂງແຮງຂອງໂຄງສ້າງ ແລະ ຄວາມມີປະສິດທິພາບຂອງວັດສະດຸ, ສະນັ້ນຈຶ່ງຫຼຸດຜ່ອນຂັ້ນຕອນການທົດລອງ ແລະ ຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງ.

ເປັນຫຍັງບໍລິສັດຈຶ່ງຄວນພິຈາລະນາການອອກແບບແບບຈໍາລອງແບບອອກສູ່ພາຍນອກ?

ການອອກແບບແບບຈໍາລອງແບບອອກສູ່ພາຍນອກຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດສຸມໃສ່ການປະດິດສ້າງນະວັດຕະກໍາ ແລະ ນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ທັນສະໄໝໂດຍບໍ່ຕ້ອງລົງທຶນຫຼາຍເຊັ່ນການຕັ້ງຄ່າພາຍໃນ.