အင်ဂျက်ရှင်မော်လ်ဒင်း၏အနာဂတ် - ဉာဏ်ရည်မီးသွေးစက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှု

အင်ဂျက်ရှင်မော်လ်ဒင်းတွင် ဉာဏ်ရည်မီးသွေးစက်မှုလုပ်ငန်း - IoT နှင့် စက်မှုလုပ်ငန်း ၄.၀ ပေါင်းစပ်ခြင်း

အင်ဂျက်ရှင်မော်လ်ဒင်းတွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်းကို IoT မည်သို့ဖြစ်စေသည်

IoT ပစ္စည်းများသည် ဖိအားအဆင့်များကို ရာခိုင်နှုန်း ၀.၅ အတွင်း၊ အပူချိန်များကို စင်တီဂရိတ် ၁ ဒီဂရီအတွင်း နှင့် ထုတ်လုပ်မှုစက်ဘီးတစ်ခုစီအတွက် ကြာချိန်များကို ခြေရာခံပါသည်။ ဤအချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာများအားလုံးသည် ရိုးရာလက်တွေ့စစ်ဆေးမှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စက်ရုံများအနေဖြင့် ၎င်းတို့၏ ချို့ယွင်းမှုနှုန်းကို ၃၀% ခန့် လျှော့ချရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်မှ အချို့သော မက дав လေ့လာမှုများအရ ဤချိတ်ဆက်ထားသော ဆင်ဆာများသည် စက်မှုဇုန်ကြီးများတွင် မမျှော်လင့်ဘဲ ရပ်ဆိုင်းမှုများကို ၁၉% ခန့် လျှော့ချနိုင်ကြောင်း ပြသပါသည်။ ဤဆင်ဆာများသည် ပြဿနာများစတင်ဖြစ်ပေါ်လာစဉ်တွင် ဥပမာ - ရက်ဇင်များ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပျက်စီးလာခြင်းကဲ့သို့သော အခြေအနေမျိုးတွင် စောင်းရိုးအချက်ပေးမှုများ ပေးပို့ခြင်းဖြင့် ထိုသို့လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ကိန်းဂဏန်းများက ယနေ့ခေတ်တွင် လုပ်ငန်းများ အားလုံး အသွားအလာရှိသော စောင့်ကြည့်စနစ်များသို့ ပြောင်းလဲနေကြသည့် အကြောင်းရင်းကို ရှင်းလင်းစွာ ပြောပြနေပါသည်။

စက်ရုံများနှင့် ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များကြား ချိတ်ဆက်မှု (Industry 4.0)

ယနေ့ခေတ် ထုတ်ပိုးမှုစက်ပစ္စည်းများသည် OPC-UA ပရိုတိုကောလ်များဖြင့် ERP စနစ်များနှင့် အတူတကွ လုပ်ဆောင်ကာ ပစ္စည်း၏ ပျစ်ညှိမှုနှင့် အစိတ်အပိုင်းများ အေးခဲမှုနှုန်းကဲ့သို့သော အရာများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပြင်ဆင်နိုင်စေပါသည်။ ကမ္ဘာ့စီးပွားရေးဖိုရမ်မှ သုတေသနအရ စက်ရုံများတွင် အရာရာကို သင့်တော်စွာ ချိတ်ဆက်ထားပါက စက်များသည် ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဆက်သွယ်နိုင်သောကြောင့် အော်ဒါများကို ၂၃ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပြီးမြောက်နိုင်ပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအတွင်း ဒီဇိုင်းများကို အမြဲပြောင်းလဲရန် လိုအပ်သော စိတ်ကြိုက်ထုတ်လုပ်ထားသည့် အစိတ်အပိုင်းများကို အများအပြား ထုတ်လုပ်ရန် လိုအပ်သည့် ကုမ္ပဏီများအတွက် ဤသို့သော အရာများက အထူးကို ကွာခြားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။

ဥပမာလေ့လာချက် - အိုင်အိုတီ (IoT) မှ လမ်းကြောင်းပြသည့် လုပ်ငန်းစဉ် အကျိုးရှိမှု မြှင့်တင်ခြင်း - ကားပစ္စည်းများတွင်

အဆင့်(၁) ကားပစ္စည်းပေးသွင်းသူတစ်ဦးသည် ဟိုက်ဒရောလစ် ပိသို့များမှ စီးပွားဆိုင်ရာ ဒေတာများကို ဆန်းစစ်ရန် edge computing ကို တပ်ဆင်ခြင်းဖြင့် စက်ဝိုင်းအချိန်ကို ၁၄% လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ မော်လ်ဒ်အပူချိန်များကို နောက်ဆုံးအစိတ်အပိုင်း၏ အရွယ်အစားများနှင့် ဆက်စပ်ခြင်းဖြင့် စနစ်သည် ချုပ်ထားမှုအားကို အလိုအလျောက် ပြင်ဆင်ပေးပြီး ±0.02 mm အတိုင်းအတာ တည်ငြိမ်မှုကို ရရှိခဲ့သည်။ ၎င်းသည် လေကွာကွာ ပိတ်ထားမှုများ လိုအပ်သော EV ဘက်ထရီ အိမ်ရာများအတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။

အိုတီအို (IoT) အခြေခံအဆောက်အအုံကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ရင်ဆိုင်နေရသော စိန်ခေါ်မှုများ

ပိုနီမန် အင်စတီကျူး (Ponemon Institute) ၏ ၂၀၂၃ ခုနှစ် စစ်တမ်းအရ ထုတ်လုပ်သူများ၏ ၆၂% က ဒေတာပေါင်းစပ်မှု ရှုပ်ထွေးမှုကို အဓိက အတားအဆီးအဖြစ် ဖော်ပြကြပါသည်၊ အထူးသဖြင့် စမတ်ဆင်ဆာများမှ လစဉ် ၂.၅ တီဘီအထိ ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရန် ရှေးဟောင်း PLC များကို ပြန်လည်တပ်ဆင်ရာတွင် ဖြစ်ပါသည်။ လုံခြုံရေးသည်လည်း စိုးရိမ်စရာဖြစ်ပြီး စမတ်စက်ရုံများ၏ ၄၁% သည် ကိုယ်ပိုင် လုပ်ငန်းစဉ်ဒေတာများကို ဦးတည်သော စစ်တိုက်မှုများကို ကြိုးပမ်းခဲ့ကြကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ပါသည်။

စမတ်ဆင်ဆာများနှင့် ဒေတာအပြန်အလှန်အသုံးပြုနိုင်မှုတို့တွင် အနာဂတ် အခြေအနေများ

၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် တိကျမှု ၀.၁% ရှိသော ကိုယ်ပိုင် ကယ်လီဘရေးရှင်းပေးသည့် ဆင်ဆာများက ဦးဆောင်လာမည်ဟု မျှော်လင့်ရပါသည်။ MTConnect ကဲ့သို့သော စံသတ်မှတ်ထားသည့် ဒေတာပုံစံများသည် ပလက်ဖောင်းအလိုက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပိုမိုလွယ်ကူစေမည်ဖြစ်ပြီး အမျိုးသားစံနှုန်းများနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ အင်စတီကျူး (NIST) မှ ၂၀၂၇ ခုနှစ်အထိ ထုတ်လုပ်မှုဒေတာများကို မထင်ရှားစေဘဲ အသိပညာများ မျှဝေနိုင်သည့် ဖက်ဒရေးရှင်း သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ရပ်လုံးတွင် ၂၂% ထိရောက်မှု တိုးတက်မှုကို ခန့်မှန်းထားပါသည်။

ထိုးသွင်းမှုပုံသွန်းခြင်းတွင် တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုအတွက် AI နှင့် အလိုအလျောက်စနစ်

အောက်မှီချိတ်ထုတ်လုပ်မှုတွင် တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုကို ပြန်လည်သတ်မှတ်ပေးနေသည့် အတုယေဘုယျ ဉာဏ် (AI) နှင့် အလိုအလျောက်စနစ် ပေါင်းစပ်မှုဖြစ်ပါသည်။ ဤနည်းပညာများသည် ဆေးဝါးကိရိယာများနှင့် ကားစနစ်များကဲ့သို့သော စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးပြီး အမှိုက်အစွန်းများကို လျော့နည်းစေကာ အစိတ်အပိုင်းအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

မော်ဒယ်ဖြည့်သွင်းမှုပုံစံများကို ခန့်မှန်းရန် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ

မော်လီတွင် အရည်ပျော်မှု၊ ဂိတ်ဒီဇိုင်းနှင့် အခြားကိန်းသေများကဲ့သို့သော သမိုင်းဝင်အချက်အလက်များကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှု အယ်လ်ဂိုရီသမ်များသည် မော်ဒယ်ဖြည့်သွင်းမှုပုံစံများကို ၉၅% တိကျမှုဖြင့် အတုယူပြသပါသည်။ ဤစွမ်းရည်သည် စမ်းသပ်ထုတ်လုပ်မှုများကို ၅၀% အထိ လျော့နည်းစေပြီး ထုတ်ကုန်အသစ်များအတွက် ဈေးကွက်သို့ ရောက်ရှိမှုအချိန်ကို အရှိန်မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

အရည်အသွေးအာမခံရေးအတွက် AI အခြေပြု ထိုးသွင်းမှု ပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိခြင်း

ထုတ်လုပ်မှုအတွင်း အပူချိန်၊ ဖိအားနှင့် ထိုးသွင်းမှုအမြန်နှုန်းတို့ကို AI စနစ်များက အလိုအလျောက် ချိန်ညှိပေးပါသည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အရည်ပျော်မှု စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် ပိတ်ထားသော ကွင်းဆက်ပြင်ဆင်မှုများကို ဖြစ်စေပြီး နှစ်ခြောက်များနှင့် ပုံပျက်ခြင်းကဲ့သို့သော ချို့ယွင်းချက်များကို ၃၅% လျော့နည်းစေပါသည်။

ကွန်ပျူတာမျက်စိနှင့် AI ကို အသုံးပြု၍ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အရည်အသွေးစောင့်ကြည့်ခြင်း

ကွန်ဗျူးလေးရှင်နယ် အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNNs) သည် စက္ကန့်ကို ၁၂၀ ဖရိမ်နှုန်းဖြင့် မိုက်ခရွန်အဆင့် မျက်နှာပြင် ချို့ယွင်းချက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်သော မြင်ကွင်းစနစ်များကို အားဖြည့်ပေးပါသည်။ ဤအလိုအလျောက်စနစ်သည် လက်တွေ့စစ်ဆေးမှုကုန်ကျစရိတ်ကို ၆၀% လျှော့ချပေးပြီး ထုတ်လုပ်မှုပမာဏမြင့်မားသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အနီးစပ်ဆုံး ချို့ယွင်းချက်မရှိသည့် အဆင့်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

စက်သင်ယူမှုနှင့် ဆင်ဆာဒေတာများကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင် ထိန်းသိမ်းရေး

ကြိုတင်ထိန်းသိမ်းရေး အယ်လ်ဂိုရီသမ်များသည် စက်ပစ္စည်းများ၏ တုန်ခါမှုနှင့် အပူချိန်ဆင်ဆာဒေတာများကို အသုံးပြု၍ ၄၈ မှ ၇၂ နာရီအလိုတွင် ပျက်စီးမှုများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးပါသည်။ ဤကြိုတင်ကာကွယ်သော ချဉ်းကပ်မှုသည် မျှော်လင့်မထားသော စက်ရပ်တန့်မှုကို ၃၀% လျှော့ချပေးပြီး စက်ကိရိယာများ၏ သက်တမ်းကို ပျမ်းမျှ ၁၈ လအထိ တိုးမြှင့်ပေးပါသည်။

အစိတ်အပိုင်းများကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် စိတ်ကြိုက်မော်လ်ဒင်းဝန်ဆောင်မှုများတွင် စက်ရုပ်အလိုအလျောက်စနစ်

ခြောက်ဘက်စီးရိုး စက်ရုပ်လက်များသည် ၀.၀၂ မီလီမီတာ တိကျမှုရှိသော အနေအထားဖြင့် အစိတ်အပိုင်းများကို ကိုင်တွယ်ပေးပြီး ရှုပ်ထွေးသော ပုံသဏ္ဍာန်များကို ၂၄ နာရီ ၇ ရက် ထုတ်လုပ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ် လုပ်ငန်းလိုက်လာ လေ့လာမှုတစ်ခုအရ အလိုအလျောက်မော်လ်ဒ်ထုတ်လွှတ်စနစ်များသည် တိကျမှုရှိသော အစိတ်အပိုင်းများတွင် ၀.၅% ထက်နည်းသော ပယ်ချမှုနှုန်းကို ထိန်းသိမ်းထားရာတွင် စက်ဘီးအချိန်ကို ၁၈% လျှော့ချပေးပါသည်။

ရေရှည်တည်တံ့သော ထိုးသွင်းမော်လ်ဒင်း - ပစ္စည်းများ၊ အဆိုးထွက်လျှော့ချခြင်းနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်သက်ရောက်မှု

အိုးထည့်ပုံသွန်းခြင်းတွင် ဇီဝဆွေးမြည့်နိုင်သောနှင့် ပြန်လည်အသုံးပြုထားသော ပစ္စည်းများကို အသုံးပြုခြင်း

ယနေ့ခေတ်တွင် ပုံမှန်ပလတ်စတစ်များမှ ဇီဝဆွေးမြည့်နိုင်သော ရွေးချယ်စရာများသို့ ထုတ်လုပ်သူများ ပိုမိုပြောင်းလဲလာကြပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ထုတ်လုပ်မှုလိဉုင်းများတစ်လွှားတွင် rPET နှင့် rPP ကဲ့သို့သော ပြန်လည်အသုံးပြုထားသော ပစ္စည်းများအပြင် PBAT နှင့် PLA ကဲ့သို့သော ပစ္စည်းများကို အသုံးပြုနေကြပါသည်။ စားသုံးသူအပြုအမူ အပြောင်းအလဲများကို ကြည့်ပါက ဈေးကွက်ပြောင်းလဲမှုမှာ အဓိပ္ပါယ်ရှိပါသည်။ ယနေ့ခေတ် စျေးဝယ်သူများ၏ ၉၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့်သည် ဂရင်းပက်ကေ့ခ်ဖြေရှင်းချက်များကို အလွန်ဂရုစိုက်ကြပြီး ထိုကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီအများအပြားသည် အထူးသဖြင့် စိတ်ကြိုက်အိုးထည့်ပုံသွန်းခြင်းသည် အရေးပါဆုံးဖြစ်သော နယ်ပယ်များတွင် ရေရှည်တည်တံ့သော အစားထိုးနည်းလမ်းများကို စတင်အသုံးပြုလာကြခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် PBAT ကို ကြည့်ပါ။ ၎င်းကို အစားအစာထည့်ဘူးများအဖြစ် ပြုလုပ်ပါက စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ မြေဩဇာထည့်သွင်းမှု စနစ်များတွင် ထားပါက ၆ မှ ၁၂ လအတွင်း တကယ်ပြိုကွဲသွားပါသည်။ ပုံမှန်ပလတ်စတစ်များမှာ ထိုနည်းတူပြိုကွဲရန် နှစ်ရာချီကာ ကြာမြင့်ပြီး လူအများစုသည် ဂဏန်းများကို ဘေးချင်းကပ်ကြည့်မှသာ ထိုအချက်ကို သိရှိကြပါသည်။

စွမ်းဆောင်ရည်နှိုင်းယှဉ်ချက် - ဇီဝပေါလီမာများနှင့် ရိုးရာပေါလီမာများ

ဘိုင်းအိုရက်စင်များသည် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကျိုးကျေးဇူးများကို ရရှိစေသော်လည်း ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်မှာ စံထားသော ပေါ်လီမာများနှင့် ကွဲပြားပါသည်။

မကြာသေးမီက လေ့လာမှုများအရ ဂျုံးကဲ့သို့သော သဘာဝအမျှင်များနှင့် ဘိုင်းအိုရက်စင်များကို ရောစပ်ခြင်းဖြင့် အပူခံနိုင်ရည်ကို 20% တိုးတက်စေပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ကွာဟချက်ကို ကျဉ်းမြောင်းစေပါသည်။

တိကျသော ပမာဏခွဲဝေပေးခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူခြင်းစနစ်များမှတစ်ဆင့် ပစ္စည်းအ waste ပမာဏ လျှော့ချခြင်း

တိကျသော ပမာဏခွဲဝေပေးသည့် စနစ်များသည် ပစ္စည်းများ ပိုလျော်စွာ စီးထွက်မှုကို 35% လျှော့ချပေးပြီး ပိတ်ထားသော စနစ်ပြန်လည်ရယူမှုစနစ်များက စပရူးနှင့် ရန်နာများကို ကြိတ်၍ ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် 40–60% အထိ ပစ္စည်းပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်မှုကို ရရှိစေပါသည်။ ၎င်းသည် အဆိုပါ အသုံးပြုပစ္စည်းများ၏ အဆုံးစွန်အသုံးပြုမှုကိုသာမက နှစ်စဉ် ကုန်ကျစရိတ်ကို 18% အထိ လျှော့ချပေးပါသည်။

ဥပမာလေ့လာမှု - စားသုံးသူ အီလက်ထရွန်နစ်ပစ္စည်းများ ထုတ်လုပ်မှုတွင် ရေရှည်တည်တံ့သော လုပ်ငန်းစဉ်များ

နှစ်ထပ်သုံးနိုင်သော နိုင်လွန်းပေါင်းစပ်ပစ္စည်းများကို အသုံးပြု၍ စမတ်ဖုန်းအပြင်ဘိုင်များ၏ မော်လ်ဒ်ပုံစံများကို ပြန်လည်ဒီဇိုင်းဆွဲခဲ့ပြီး ပစ္စည်း waste 30% လျော့ကျစေခဲ့သည်။ စက်တိုက်တွန်းမှုကာလများ ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ပြုပြင်ခြင်းနှင့် လျှပ်စစ်မော်လ်ဒင်းစက်များကို တွဲဖက်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု 15% လျော့ကျစေခဲ့ပြီး တစ်နှစ်လျှင် CO₂ ၁,၂၀၀ တန် ကူးယူမှုနှုန်းနှင့် ညီမျှသည်။

ရေရှည်တည်တံ့သော ပစ္စည်းများကို အဆင့်မြှင့်တင်ရာတွင် ကုန်ကျစရိတ်အတားအဆီးများနှင့် လုပ်ငန်းစု challenges

2024 ပေါလီမာစီးပွားရေးအစီရင်ခံစာအရ ဇီဝပေါလီမာများသည် ရိုးရာပေါလီမာများထက် အနီးစပ်ဆုံး 50% ပို၍ ဈေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင် ပြန်လည်အသုံးပြုသော ပစ္စည်းများအတွက် ပေးပို့မှုလုပ်ငန်းများ မတည်ငြိမ်ခြင်းက အဆင့်မြှင့်တင်နိုင်မှုကို ဟန့်တားနေပါသည်— ပြန်လည်အသုံးပြုသော ပစ္စည်းပမာဏ ပါဝင်မှုကို လက်ရှိတွင် ထုတ်လုပ်မှုဝန်ဆောင်မှုများ၏ 22% သာ ရရှိနေပြီး ပေးပို့မှုနှင့် ပတ်သက်သော အခက်အခဲများကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။

ခေတ်မီ ထုတ်လုပ်မှုမော်လ်ဒင်းတွင် စွမ်းအင်ထိရောက်မှုနှင့် ကာဗွန်ခြေရာလျော့နည်းစေခြင်း

စွမ်းအင်ချွေတာနိုင်သော ဟိုက်ဒရောလစ်၊ လျှပ်စစ်နှင့် ဟိုက်ဘရစ် မော်လ်ဒင်းစက်များ

နိုင်ငံတစ်ဝှမ်းရှိ ထုတ်လုပ်ရေးစက်ရုံများသည် ရိုးရာဟိုက်ဒရောလစ်စနစ်များမှ လျှပ်စစ်နှင့် ဟိုက်ဘရစ်အစားထိုးစနစ်များသို့ ပြောင်းလဲလာနေကြသည်။ ထိုသို့သော ခေတ်မီစနစ်များသည် ပြောင်းလဲနိုင်သော အမြန်နှုန်းဆာဗိုမော်တာများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အပူချိန်ထိန်းချုပ်မှုများကြောင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးနိုင်ပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် ၆၀% အထိ လျှော့ချနိုင်သည်။ အမှန်တကယ် ပြောင်းလဲမှုကို ဆာဗိုမော်တာဖြင့် မောင်းနှင်သော ဖိအားစက်များက ဖြစ်ပေါ်စေပြီး ၎င်းတို့ အနားယူနေစဉ်အချိန်တွင် စွမ်းအင်ကို ဖြုန်းတီးမှုကို ရပ်တန့်ပေးသည်။ ဟိုက်ဘရစ်မော်ဒယ်များသည်လည်း ဟိုက်ဒရောလစ်ဖိအားပေးခြင်းနှင့် လျှပ်စစ်ဖြင့် ထိုးသွင်းခြင်းအဆင့်များကို တွဲဖက်ခြင်းဖြင့် ပေါင်းစပ်ပေးသည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ်က Green Manufacturing Initiative ၏ နောက်ဆုံးသုတေသနတွင် အတည်ပြုခဲ့သည့်အတိုင်း ဤပြောင်းလဲမှုကို ပြုလုပ်ပြီးနောက် စက်ရုံစီမံခန့်ခွဲသူများသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်စရိတ်ကို တစ်နှစ်လျှင် ၃၀ မှ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ချွေတာနိုင်ကြောင်း အစီရင်ခံထားကြသည်။

ထိုးသွင်းပုံသွန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုများ၏ ကာဗွန်ခြေရာနှုန်းကို တိုင်းတာခြင်းနှင့် လျှော့ချခြင်း

စွမ်းအင်စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ် (EMS) များသည် စက်များ လိုအပ်ချိန်တွင် ပူလွန်းခြင်း သို့မဟုတ် လိုအပ်မှုမရှိဘဲ ပစ္စည်းကိရိယာများဖွင့်ထားခြင်းကဲ့သို့ ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ရန် လျှပ်စစ်စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်ပါသည်။ လုပ်ငန်းတို့၏ အစီရင်ခံစာများအရ ISO 50001 စံချိန်စံညွှန်းများကို လိုက်နာသော စက်ရုံများသည် လုပ်ငန်းစဉ်များ မည်မျှကြာအောင် လည်ပတ်သည်၊ အပူချိန်များကို မည်မျှခန့်မှန်းထားသည် စသည်တို့ကို ညှိနှိုင်းခြင်းဖြင့် အဓိကအားဖြင့် စွမ်းအင်ကို အလကားဖြုန်းတီးမှုကို ၂၀% ခန့် လျှော့ချနိုင်ပါသည်။ စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ပေးသော ပစ္စည်းများကို ထုတ်လုပ်ပေးသည့် injection molders များသည် ပေးပို့ရောက်ရှိသည့် ကုန်ပစ္စည်းများမှ စ၍ ကုန်ကြမ်းပစ္စည်းများရရှိသည့်နေရာအထိ တစ်ခုလုံးကို စိစစ်သုံးသပ်ကာ ကာဗွန်ခြေရာများကို တိုင်းတာရန် life cycle assessments (LCAs) များကို ပိုမိုအားကိုးလာကြပါသည်။ ထိုစိစစ်သုံးသပ်မှုများသည် ကုမ္ပဏီများအနေဖြင့် ဂရင်ဟောက်စ်ဂက်စ် ထုတ်လွှတ်မှုများကို အဓိပ္ပါယ်ရှိစွာ လျှော့ချနိုင်မည့် နေရာများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရာတွင် အထောက်အကူပြုပါသည်။

အိုင်းဂျက်ရှင်းမော်လ်ဒင်းစက်ရုံများသို့ ပြန်လည်ဖြည့်တင်းနိုင်သော စွမ်းအင်အရင်းအမြစ်များ ပေါင်းစပ်ခြင်း

ယနေ့ခေတ်တွင် ထုတ်လုပ်သည့်စက်ရုံများ၏ စတုတ္ထဝန်းကျော်မှာ မိမိစက်ရုံအတွင်းရှိ နေရောင်ခြည်ပြားများနှင့် လေတိုင်များကို အသုံးပြုလျက် လိုအပ်ချိန်တွင် ပိုမိုရရှိသော စွမ်းအင်ကို သိုလှောင်ရန် lithium ion ဘက်ထရီများနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနေကြသည်။ 500 kilowatt နေရောင်ခြည်စနစ်တစ်ခုနှင့် ဉာဏ်ရည်မြင့် စွမ်းအင်စီမံခန့်ခွဲမှုဆော့ဖ်ဝဲကို တပ်ဆင်ပြီးနောက် သုံးစွဲနေသော သဘာဝဓာတ်ငလျင်စွမ်းအင်ကို အနီးစပ်ဆုံး တစ်ဝက်ခန့် လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည့် အလတ်စားစက်ရုံတစ်ရုံကို ဥပမာထားပါ။ စွမ်းအင်ကို သဘာဝနှင့်ကိုက်ညီအောင် ပြောင်းလဲခြင်းသည် ဂြိုလ်ကြီးအတွက်သာမက ကောင်းမွန်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်ကဲ့သို့ သဘာဝနှင့်ကိုက်ညီသော စွမ်းအင်များကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုသည့် စက်ရုံများတွင် စွမ်းအင်ကုန်ကျစရိတ်များသည် အချိန်ကာလအတွင်း ပိုမိုခန့်မှန်းနိုင်လာသည်။ ထိုတည်ငြိမ်မှုသည် လျှပ်စစ်ကုန်ကျစရိတ်များကို ထိန်းချုပ်မှုမရှိပါက အမြတ်ငွေကို ထိုးဖောက်နိုင်သည့် မြင့်မားသော ထုတ်လုပ်မှုပမာဏရှိ ထိုးသွင်းမှုပုံသွင်းစက်များကို လည်ပတ်နေသည့် နေရာများအတွက် အလွန်အရေးပါသည်။