OEM/ODM မော်ဒီဇင်းတွင် အသစ်ပေါ်နေသည့် ပုံစံများက ထုတ်ကုန်များ စတင်မိတ်ဆက်ရာတွင် ပိုမြန်စေခြင်း

စာချုပ်ထုတ်လုပ်မှု ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် စျေးကွက်သို့ မိတ်ဆက်မှုအချိန်ကို လျော့နည်းစေခြင်း

OEM/ODM ပူးပေါင်းဖော်များနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များနှင့် ထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုများကို အသုံးပြုနိုင်သောကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်ကို ၃၀-၅၀ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျော့နည်းစေပါသည်။ စာချုပ်ထုတ်လုပ်သူများက အောက်ပါအတိုင်း လုပ်ငန်းစဉ်များကို တိုးတက်စေပါသည်-

• 3D ပရင်တာနှင့် မော်ကွန်းပုံစံစနစ်များကို အသုံးပြု၍ ပရိုတိုတိုင်းကို အမြန်ပြုလုပ်ခြင်း
• ပစ္စည်းရွေးချယ်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုကိရိယာများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း အင်ဂျင်နီယာပြုလုပ်ခြင်း
• စည်းမျဉ်းများနှင့် ကိုက်ညီမှု စမ်းသပ်မှုများကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်း

ဥပမာအားဖြင့် ပုံသွင်းပ်လက်စတစ်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုတွင် အသုံးပြုသည့် အာရှုံးဖိအားခံ စမတ်ချက်ထိန်းကိရိယာများသည် အစမ်းသပ်မှုအကြိမ်ရေကို အများအကြီးအကျယ် လျော့နည်းစေပါသည်။ အဆိုပါထိရောက်မှုမှာ အတူတကွ တီထွင်ထားသည့် ပိုင်နက်ဖွံ့ဖြိုးမှုများကို အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် အတွင်းပိုင်းစနစ်များတွင် အများအပြားတွေ့ရသည့် အတည်ပြုမှုအဆင့်များကို ဖယ်ရှားနိုင်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။

အိမ်တွင်းနှင့် အပြင်မှထုတ်လုပ်သော ပုံသွင်းစက်ဝန်းများ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း

အထူးပြုလုပ်ငန်းတွဲဖက်များသည် အတွင်းပိုင်းအဖွဲ့များထက် သာလွန်ပါသည်။ အတွင်းပိုင်းအဖွဲ့များသည် မော်လ်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် အမှားအယွင်းများကိုဖြေရှင်းရာတွင် လုပ်ငန်းအပတ်စဉ်၏ ၃၇% ကို သုံးစွဲနေကြပါသည်။ အပ်နှံမှုကို တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် မူလရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၏ ၈၀% ကို စျေးကွက်သုတေသနနှင့် ဖြန့်ဖြူးရေးအတွက် ပြန်လည်ဦးတည်နိုင်ပြီး တွဲဖက်များက စီမံထားသည့် အရည်အသွေးစံနှုန်းများကို အသုံးပြု၍ အမှားအယွင်းနှုန်းကို ၂% အောက်တွင်ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ပါသည်။

OEM/ODM ပလပ်စတစ်မော်လ်ဒီဇိုင်းတွင် စက်မှုလုပ်ငန်း ၄.၀ ပေါင်းစည်းခြင်း

စက်မှုလုပ်ငန်း ၄.၀ နည်းပညာများသည် IoT ဆင့်ကမ်းများနှင့် တကယ့်အချိန်များကို အသုံးပြု၍ မော်လ်ဒီဇိုင်းစက်ဝန်းကို ၃၀% တိုစေပါသည်။ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်ပါသည်-

• ပစ္စည်းအတည်ပြုမှုကို ၂၂% ပိုမြန်ဆန်ခြင်း aI မှတစ်ဆင့် စမ်းသပ်မှုများကို ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်
• အတည်ပြုချိန်ကို ၁၇% ပိုတိုစေခြင်း ကလောင်းပေါ်တွင် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့်
• ထုတ်လုပ်မှုပြီးနောက် ချို့ယွင်းချက်များသည် ၃၅% နည်းပါးခြင်း ရှေ့တင်ခန့်မှန်းထားသည့် အရည်အသွေး မော်ဒယ်များမှ

ဥပမာအားဖြင့် စမတ်ပုံသွင်းကိရိယာများသည် ပရိုတိုတိုင်ပေါ်တွင် အရွယ်အစားမတူညီမှုများကို စားသုံးသောအခါတွင် အက်စ်အီးကွန်ပျူတာကို အသုံးပြု၍ ပြင်ဆင်မှုအကြိမ်ရေကို တစ်ဝက်လျော့နည်းစေပါသည်။ အိုင်အိုတီ စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များက အပူချိန်ကာလအတွင်း ပေါလီမာစီးဆင်းမှုကို စောင့်ကြည့်ခြင်းအားဖြင့် ထိရောက်မှုကို ပိုမိုတိုးတက်စေပါသည်။ ဒီဇိုင်းမှ ထုတ်လုပ်မှုအထိ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ တိုးတက်စေပါသည်။

စတော်ကုန်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စက်ပစ္စည်းထိရောက်မှုအတွက် စောင့်ကြည့်ခြင်း

စမတ်စက်ရုံများသည် နှစ်စဉ်အသုံးပြုနိုင်မှုကို ၂၈% တိုးမြှင့်ပေးပြီး ကိရိယာများ၏ချို့ယွင်းမှုကို ၄၅% လျော့နည်းစေသည်။ အလိုအလျောက်ဖြည့်စွက်မှုစနစ်များက ပစ္စည်းများရရှိနိုင်မှုကို ၉၉.၂% ထိထိန်းသိမ်းပေးပြီး ထုတ်လုပ်မှုရပ်နားနေစဉ်ကာလအတွင်း ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ထိန်းသိမ်းပြုပြင်မှုများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် မစီစဉ်ထားသော ရပ်နားမှုများကို ဖယ်ရှားပေးသည်။

မူလပုံစံတည်ဆောက်ရန် AI အားအကြောင်းပြုထားသော စမ်းသပ်မှုကိရိယာများ

ဖန်တီးထားသောဒီဇိုင်းအယူအဆများက တည်ဆောက်ပုံအများအပြားကို အကဲဖြတ်ပြီး တည်ဆောက်မှုအားလုံခြုံမှုနှင့် ပစ္စည်းထိရောက်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းကြောင့် မူလပုံစံတည်ဆောက်မှုကာလကို ၃၅% လျော့နည်းစေသည်။ AI မှမောင်းနှင်ထားသော တည်နေရာအားအကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်းသည် ဖိအားလမ်းကြောင်းများနှင့် ဖိအားအများဆုံးဖြစ်သောနေရာများကို စိတ်ကြိုက်ပုံစံဖြင့် စိတ်ကြိုက်ဒီဇိုင်းဆွဲထားသောပုံစံများကို ပရောဂျက်များ၏ ၆၈% တွင် ပထမဆုံးအကြိမ်တွင်ပင် မှန်ကန်စေပြီး ဈေးကွက်သို့ရောက်ရှိရန်အချိန်ကို ၄ မှ ၆ ပတ်အထိခြားနားစေသည်။

စက်ရုပ်သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင် ထိန်းသိမ်းပြုပြင်မှု

စက်ရုပ်သင်ယူမှုသည် စပိန်ဒယ် အမှုန့်ဖြစ်ခြင်း၊ ဟိုက်ဒရောလစ် စိမ့်ယိုမှုတို့ကဲ့သို့ စက်ပစ္စည်းများ ထိခိုက်မှုကို တိကျမှု ၉၂% ဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းပါသည်။ တုန်ခါမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် တစ်ချိန်ထဲမှာပင် မတူညီမှုများကို ဖော်ထုတ်ပေးခြင်းကြောင့် မျှော်လင့်မထားသော ရပ်ဆိုင်းမှုကို ၄၁% လျော့နည်းစေပြီး တစ်ခုလုံး၏ သက်တမ်းကို ၁၈–၂၂ လ ကြာအောင် တိုးမြှင့်ပေးပါသည်။

အကြောင်းအရာ ဥပမာ - AI သည် ဒီဇိုင်း ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုကို ၄၀% လျော့နည်းစေခြင်း

ဆေးကုသရေး ကိရိယာ ထုတ်လုပ်သူတစ်ဦးသည် ODM တစ်ခုနှင့် ပူးပေါင်း၍ AI မှ မော်လ်ဖလို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့ပါသည်။ စနစ်သည် တစ်ချိန်ထဲမှာပင် အတွင်းရှိ အရည်၏ သမားရာကို အခြေခံ၍ ဂိတ်တပ်ဆင်မှုများကို ပြင်ဆင်ခဲ့ပြီး ပရောဂျက်တစ်ခုလျှင် ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုကို ၉ ကြိမ်မှ ၅ ကြိမ်အထိ လျော့နည်းစေခဲ့ပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု စရိတ်ကို တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ ၂၂၀၀၀၀ ခြွေတာပေးခဲ့ပါသည်။

အာရုံစိုက်သော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများမှတဆင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သော အားသာချက်များ ရရှိခြင်း

မော်လ်ဒီဇိုင်းကို အထူးပြုသော ODM များထံသို့ ပြင်ပတွင် ပေးအပ်ထုတ်လုပ်ခြင်းသည် ကုန်ပစ္စည်း တီထွင်မှုပိုင်းတွင် အာရုံစိုက်နိုင်စေပြီး နည်းပညာ ကိရိယာများကို ဝင်ရောက်ရယူနိုင်စေပါသည်။ ဤစနစ်ကို အသုံးပြုသော ထုတ်လုပ်သူများသည် စျေးကွက်သို့ ထုတ်ကုန်ထုတ်လုပ်မှုအား ၃၃% မြန်ဆန်စေပြီး တပ်ဆင်မှု ပြောင်းလဲမှုများကို ၂၄% လျော့နည်းစေပါသည်။

ODM မှ စီမံသော မိတ်ဆက်မှုများတွင် လည်ပတ်မှု ထိရောက်မှု တိုးတက်မှု

ODM များသည် digital twin simulations နှင့် pre-validated component libraries တို့ဖြင့် validation phases ကို တိုတောင်းစေပြီး အသားတင်အဖွဲ့များထက် ထုတ်လုပ်မှုအဆင့်သို့ ၁၈ ရာခိုင်နှုန်းအမြန်ဆုံးရောက်ရှိစေပါသည်။ အဓိကထိရောက်တဲ့အချက်များမှာ-

• DFM စစ်ဆေးမှုများအားလုံးကို ဖယ်ရှားပေးခြင်းသည် ၉၂ ရာခိုင်နှုန်းအထိ tolerance errors ကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်
• Cloud ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် အတည်ပြုချိန်ကို ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းလျော့နည်းစေပါသည်
• AI မှတဆင့် ပစ္စည်းများရွေးချယ်ခြင်းသည် ပရိုတိုတိုင်းပြုလုပ်မှုအဆိပ်အတောက်ကို လျော့နည်းစေပါသည်

Predictive maintenance သည် ၉၈.၆ ရာခိုင်နှုန်းထိ mold uptime ကို ထိန်းသိမ်းပေးထားပြီး အင်ဂျင်နီယာရင်းမြစ်များ၏ ၃၁ ရာခိုင်နှုန်းကို အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးထားသော တီထွင်ဖန်တီးမှုအတွက် လွတ်လပ်စေပါသည်။

မြန်နှုန်းမြင့်ထုတ်ကုန်များ မိတ်ဆက်ခြင်း၏ အနာဂတ်- Digital Tools နှင့် OEM/ODM Synergy

၂၀၂၄ ခုနှစ်အထိတွင် ထုတ်လုပ်သူများ၏ ၇၃ ရာခိုင်နှုန်းသည် AI မှတဆင့် ဒီဇိုင်းပလက်ဖောင်းများကို အသုံးပြုပြီး IoT ဖြင့်ထုတ်လုပ်ရေးစနစ်များကို တပ်ဆင်ထားပါမည်။ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သောအဖွဲ့များသည် မျှတသောဒစ်ဂျစ်တယ်ပလက်ဖောင်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထုတ်ကုန်များကိုစတင်ရန်အချိန်ကို ၃၈ ရာခိုင်နှုန်းလျော့နည်းစေပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်တွင်မူလထုတ်လုပ်မှုစတင်မီ ထုတ်ကုန်ဘဝအပြည့်အစုံကို စမ်းသပ်စေပါသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိရိယာများကို ပေါင်းစပ်ပြီး ထုတ်လုပ်ရေးအထူးကုများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် အသစ်ထုတ်ကုန်များအတွက် ROI ကို ၅၂ ရာခိုင်နှုန်းအမြန်ဆုံးရရှိစေပြီး ၂ ရာခိုင်နှုန်းထက်နည်းသော အပြစ်အနာအဆာများကို ထိန်းသိမ်းထားပါသည်။

OEM/ODM ပလပ်စတစ်မော်လ်ဒီဇိုင်းနှင့် ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးမှုအကြောင်း မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

ပလပ်စတစ်မော်လ်ဒီဇိုင်းတွင် OEM/ODM ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ အဓိကအားသာချက်မှာ အဘယ်နည်း။

OEM/ODM ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများသည် ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် ထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးမှုကို အမြန်တိုးမြှင့်ပေးကာ စျေးကွက်သို့ ထုတ်ကုန်ထုတ်လုပ်မှုအချိန်ကို လျော့နည်းစေပါသည်။

စက်မှုဇုန် ၄.၀ နည်းပညာသည် မော်လ်ထုတ်လုပ်မှုကို မည်ကဲ့သို့သက်ရောက်မှုရှိသနည်း။

စက်မှုဇုန် ၄.၀ နည်းပညာများသည် IoT ဆန်ဆာများနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ထားပြီး မော်လ်ဒီဇိုင်းအချိတ်အဆက်များကို တိုတောင်းစေကာ ထုတ်လုပ်မှုအကျိုးထူးပိုကောင်းမွန်စေပြီး အမှားအယွင်းများကို လျော့နည်းစေပါသည်။

မော်လ်ဒီဇိုင်းအားကောင်းမွန်စေရန်တွင် AI သည် မည်ကဲ့သို့အခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သနည်း။

AI နည်းပညာအသုံးပြုသောကိရိယာများသည် ဖွဲ့စည်းပုံအဆင့်အတန်းနှင့် ပစ္စည်းအသုံးပြုမှုအကျိုးရှိမှုအတွက် ဂျီဩမေတြီဆိုင်ရာ ပုံစံများကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် မော်လ်ဒီဇိုင်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ပေးကာ ပရိုတိုတိုင်ပ်ဖွံ့ဖြိုးမှုအကြိမ်ရေကို လျော့နည်းစေပြီး တိကျမှုကို သေချာစေပါသည်။

ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် မော်လ်ဒီဇိုင်းကို ပြင်ပသို့ပေးအပ်ရန် အဘယ်ကြောင့်စဉ်းစားသင့်သနည်း။

ပြင်ပသို့ပေးအပ်ခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများအား တီထွင်ဖွံ့ဖြိုးမှုပေါ်တွင် အာရုံစိုက်နိုင်စေပြီး အတွင်းပိုင်းစနစ်များအတွက် လိုအပ်သော အကျယ်ပြန့်ဆုံးအားထုတ်မှုမပြုဘဲ တိုးတက်သော ကိရိယာနည်းပညာများကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။