ผู้เชี่ยวชาญหารือเกี่ยวกับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในการผลิต

เพื่อป้องกันการหยุดทำงานที่อาจเกิดขึ้น การบาดเจ็บของพนักงาน และการสูญเสียการผลิต บริษัทต่างๆ จำนวนมากขึ้นจึงคุ้นเคยกับการตรวจสอบทรัพย์สินจากระยะไกล พวกเขาพยายามวิ่ง ระบบบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ เพื่อตรวจจับปัญหาก่อนจะเกิดขึ้นในการผลิต ลดความเสี่ยงต่อความไม่พอใจของพนักงานและลูกค้า และป้องกันการสูญเสียเงิน

โชคดีที่ศตวรรษที่ 21 นำเสนอโซลูชันที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพสำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในการผลิตเพื่อนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ

เมื่อเร็วๆ นี้ Prylada ได้ทำการสัมภาษณ์การพัฒนาลูกค้าหลายครั้ง โดยเราได้พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญจากอุตสาหกรรมการผลิต ทีมงานของเราตั้งเป้าหมายในการรวบรวมข้อมูลอันมีค่าเกี่ยวกับ การตรวจสอบทรัพย์สิน และความท้าทายในการนำเทคโนโลยีมาใช้ในอุตสาหกรรม และวิธีที่บริษัทต่างๆ แก้ไขปัญหาเหล่านั้น

ในระหว่างการสัมภาษณ์ เราได้หารือเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของตลาด ปัญหาที่น่ารำคาญที่สุด การแข่งขัน และคำแนะนำเพื่อการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพภายในอุตสาหกรรม

ปรีลดา

ตลาดการผลิตมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา?

ความต้องการของผู้บริโภคต่อการปรับแต่งผลิตภัณฑ์ ราคาที่แข่งขันได้ และกรอบการจัดส่งที่ดีที่สุด กลายเป็นปัจจัยหลักที่ทำให้บริษัทผู้ผลิตต้องคิดใหม่เกี่ยวกับแนวทางการทำงานของตน เพื่อให้ทันต่อความต้องการสมัยใหม่ พวกเขาจำเป็นต้องเพิ่มผลผลิตโดยการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล เทคโนโลยีเหล่านี้ ได้แก่ โซลูชันความยั่งยืนที่เปิดใช้งานดิจิทัล แฝดดิจิทัล หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ ความเป็นจริงเสริม AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

"ความเป็นจริงในอดีตคือผู้ผลิตต้องทำงานล่วงเวลา พวกเขาทำงานที่ต้องใช้แรงงานคนมาก และไม่ได้รับการสนับสนุน พวกเขาเพียงแต่ทำงานให้สำเร็จ และตอนนี้ก็เปลี่ยนไปยังจุดที่บริษัทผู้ผลิตเหล่านี้เปลี่ยนจากแค่ลงมือทำไปสู่จุดที่พวกเขาต้องการเปิดตัวโครงการริเริ่มการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลครั้งใหญ่" 

- ริชาร์ด เลโบวิทซ์ ซีอีโอของ ลีนดีเอ็นเอ

ผู้ผลิตเริ่มคิดจากมุมมองต่อไปนี้:

• เราจำเป็นต้องเชื่อมต่อกันมากขึ้น
• เราจำเป็นต้องมีการมองเห็นที่ดีขึ้น ไม่เพียงแต่ในประเด็นที่เรากำลังดิ้นรนเท่านั้น แต่ยังรวมไปถึงสิ่งที่เราจำเป็นต้องดำเนินการด้วย

ภาพรวมเปลี่ยนจากการทำงานไปเป็นการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลโดยให้ความสำคัญกับการดำเนินการ นอกจากนี้ สถานการณ์โควิด-19 ยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของเครือข่ายอุปทานที่แข็งแกร่งและปรับเปลี่ยนได้ เกิดความสูญเสียอย่างมีนัยสำคัญจากผลที่ตามมาอย่างไม่คาดฝันของโรคระบาด บริษัทอุตสาหกรรม เพื่อพิจารณาทบทวนกลยุทธ์ทางธุรกิจในปัจจุบัน เป็นผลให้พวกเขามุ่งเป้าที่จะปรับกระบวนการที่มีอยู่ให้เหมาะสมและลดการพึ่งพาปัจจัยภายนอก ซึ่งจะเป็นการเพิ่มความยืดหยุ่นต่อสถานการณ์เหตุสุดวิสัย

การมุ่งเน้นที่ความยั่งยืนกลายเป็นแรงผลักดันในการใช้เทคโนโลยี IoT อัจฉริยะมากขึ้น ทำให้อุตสาหกรรมการผลิตมีความชาญฉลาดมากขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และยั่งยืน ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงความเป็นอยู่ที่ดีของพนักงานด้วย มันเกิดขึ้นผ่านระบบอัตโนมัติและการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล และใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อขับเคลื่อนคำแนะนำที่ดียิ่งขึ้น ในทางกลับกัน สิ่งนี้ทำให้เราเข้าใจได้ดีขึ้นว่าปัญหาคอขวดคืออะไร และความท้าทายคืออะไร

ในทางกลับกัน กระบวนการในการนำเทคโนโลยีอัจฉริยะใหม่ๆ มาใช้มีความซับซ้อนและใช้เวลานานมากขึ้น ความท้าทายด้านห่วงโซ่อุปทานและการขาดแคลนบุคลากรทำให้ C-Suite ทั้งหมดมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งกับเรื่องการปฏิบัติงานและการตัดสินใจในระดับพื้นที่ สิ่งนี้ส่งผลให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจำนวนมากขึ้นที่ต้องการทำความเข้าใจความเสี่ยง สอดคล้องกับผลประโยชน์อันทรงคุณค่าที่คาดหวัง และสร้างสมดุลระหว่างการพิจารณาเหล่านี้กับความคิดริเริ่มอื่นๆ ของบริษัท

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่รวดเร็วในด้านต่าง ๆ เช่น ระบบอัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์ และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ทำให้ผู้ผลิตต้องปรับตัวและรวมเทคโนโลยีใหม่ ๆ เข้ากับการดำเนินงานของตน

ปรีลดา

อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนมาใช้เทคโนโลยีการติดตามสินทรัพย์ใหม่อาจมีความซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งจำเป็นต้องเพิ่มทักษะของพนักงานและรับประกันความเข้ากันได้กับระบบที่มีอยู่

เราได้รวบรวมความท้าทายและอุปสรรคที่พบบ่อยที่สุดที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงนี้ตามที่ผู้ให้สัมภาษณ์เล่าให้เราฟัง อันดับแรกคือประเด็นที่เราได้ยินบ่อยที่สุด นี่ไม่ได้หมายความว่าพวกมันจะมีความสำคัญที่สุด แต่ก็บ่งบอกถึงความชุกของมัน มาเริ่มกันเลย.

การหยุดทำงานของอุปกรณ์การผลิตที่ไม่ได้กำหนดไว้

การผลิตอุปกรณ์สมัยใหม่เกี่ยวข้องกับกระบวนการที่ซับซ้อนที่มีความแม่นยำสูงและอุปกรณ์ที่ซับซ้อน การหยุดทำงานของอุปกรณ์การผลิตที่ไม่ได้กำหนดไว้อาจมีต้นทุนที่สูงมาก เนื่องจากการสูญเสียผลผลิตและการสูญเสียเวลาในการผลิต นวัตกรรมล่าสุดในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สามารถช่วยลดการสูญเสียประสิทธิภาพการผลิตได้อย่างมาก และยังช่วยประหยัดเวลาและความพยายามได้อย่างมาก

หนึ่งในเทคนิคที่ประสบความสำเร็จในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในการผลิตคือการวิเคราะห์ข้อมูลข้อผิดพลาด การบำรุงรักษา และข้อมูลการติดตามจำนวนมาก เพื่อเสริมสร้างคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ พารามิเตอร์ เช่น กระบวนการ การประทับเวลา และข้อมูลส่วนประกอบโดยละเอียดจะนำมาประกอบกับแบบจำลองข้อผิดพลาดเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ บริษัทผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์ขนาดใหญ่หลายแห่งรายงานว่าใช้เทคนิคดังกล่าวเป็นส่วนหนึ่งของแบบจำลองการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มผลผลิต

ความท้าทายยังคงมีอยู่ เนื่องจากกระบวนการที่ซับซ้อนจำนวนมากมีแนวโน้มที่จะมีการเคลื่อนตัวและการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง พารามิเตอร์เฉพาะจะถูกปรับระหว่างการวิ่งเพื่อให้กระบวนการเป็นไปตามเป้าหมาย สามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น เซ็นเซอร์เสมือนที่ตรวจสอบและบันทึกการกำหนดค่าพารามิเตอร์แบบเรียลไทม์เพื่อให้สามารถควบคุมได้อย่างเหมาะสม นี่เป็นพื้นที่การวิจัยที่กระตือรือร้นในปัจจุบัน และนักวิจัยกำลังสำรวจเทคนิคใหม่ๆ รวมถึงปัญญาประดิษฐ์อย่างแข็งขัน

การขาดเครื่องมือในการรวบรวมข้อมูล

เนื่องจากการมองเห็นสินทรัพย์ที่จำกัดส่งผลให้ต้นทุนการบำรุงรักษาและการเปลี่ยนทดแทนเพิ่มขึ้น ผู้ผลิตหลายรายจึงประสบปัญหาในการรวบรวมข้อมูลเครื่องจักรพื้นฐานอยู่แล้ว โดยทั่วไปข้อมูลนี้ประกอบด้วยอุณหภูมิ การสั่นสะเทือน ความเร็ว และตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพอื่นๆ

อย่างไรก็ตาม สำหรับหลายๆ บริษัท การลงทุนในเครื่องมือรวบรวมข้อมูลอาจเป็นความพยายามที่มีค่าใช้จ่ายสูง นี่คือเหตุผลว่าทำไมพวกเขาถึงชอบทำงานกับทรัพยากรที่มีอยู่ ซึ่งอาจขัดขวางการพัฒนาได้หลายวิธี

ผู้ผลิตที่ต้องการใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับการตรวจสอบสินทรัพย์จำเป็นต้องมีเครื่องมือที่สามารถเชื่อมต่อและรวบรวมข้อมูลจากแหล่งใดก็ได้โดยอัตโนมัติ ตามหลักการแล้ว ควรสามารถทำให้เป็นมาตรฐานและจัดการข้อมูล ทำการวิเคราะห์ และบูรณาการกับแอปพลิเคชันบุคคลที่สามและแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์คลาวด์ได้อย่างง่ายดาย

ปรีลดา

ปัญหาการรวมข้อมูลและความสามารถในการปรับขนาด

โครงสร้างพื้นฐานด้านการผลิตมักประกอบด้วยระบบที่หลากหลาย เช่น เครื่องจักร สายการผลิต และระบบสาธารณูปโภค ระบบเหล่านี้อาจถูกนำไปใช้ในเวลาที่ต่างกัน โดยใช้เทคโนโลยีที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ แต่ละระบบยังสร้างข้อมูลในรูปแบบของตัวเอง ทำให้การบูรณาการกับระบบของบุคคลที่สามเป็นงานที่น่ากลัว รูปแบบที่ไม่สอดคล้องกัน ค่าที่หายไป และความไม่ถูกต้องเป็นอุปสรรคต่อการผสานรวมที่มีประสิทธิภาพ

เมื่อสิ่งอำนวยความสะดวกและกระบวนการผลิตมีการพัฒนา ภาพรวมของข้อมูลก็เติบโตขึ้น ระบบจะต้องสามารถปรับขนาดได้เพื่อรองรับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น การดูแลให้มั่นใจว่าการไหลเวียนของข้อมูลที่ราบรื่นและมีประสิทธิภาพทั่วทั้งขั้นตอนการผลิตโดยไม่ทำให้โครงสร้างพื้นฐานการตรวจสอบล้นหลามถือเป็นสิ่งสำคัญ การเข้าถึงสิ่งนี้เป็นไปได้โดยการลงทุนในเครื่องมือที่ทันสมัยและจัดลำดับความสำคัญของคุณภาพข้อมูล

ปรีลดา

ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยในการผลิต

อุตสาหกรรมการผลิตเผชิญกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ตั้งแต่การโจมตีด้วยแรนซัมแวร์ไปจนถึงช่องโหว่ในห่วงโซ่อุปทาน ในบริบทของฮาร์ดแวร์ สินค้าลอกเลียนแบบคุณภาพต่ำกว่าถือเป็นปัญหาสำคัญสำหรับเซมิคอนดักเตอร์ ในขณะที่ชิปยังคงไม่ได้รับผลกระทบจากปัญหาด้านความปลอดภัย

อย่างไรก็ตาม ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ผู้โจมตีได้ค้นพบวิธีการใช้ประโยชน์จากกระบวนการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ที่ซับซ้อน พวกเขาพยายามที่จะจัดการสถาปัตยกรรมชิปโดยการนำตรรกะที่เป็นอันตรายมาใช้ผ่านฮาร์ดแวร์โทรจัน ผู้โจมตีมุ่งเป้าไปที่โทรจันเหล่านี้เพื่อปฏิเสธการให้บริการ (DoS) หรือการขโมยข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ซีเรียรายงานการโจมตีโทรจันครั้งใหญ่ โดยผู้โจมตีฝังโทรจันที่เรียกว่า "Kill Switch" ไว้ในชิปเพื่อปิดการใช้งานระบบป้องกันภัยทางอากาศของซีเรีย ทำให้พวกเขาทำการโจมตีทางอากาศได้

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ผู้ผลิตได้ขยายการใช้แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอาศัยการเรียนรู้ของเครื่องและ Internet-of-Things (IoT) เพื่อให้แน่ใจว่าอุปกรณ์ของตนได้รับการปกป้องอย่างเหมาะสม ในเทคนิคเหล่านี้ อันดับแรกจะเริ่มต้นอุปกรณ์สำหรับพารามิเตอร์การตรวจสอบทั้งหมด จากนั้นจึงใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องกับพารามิเตอร์เหล่านี้ เพื่อทำนายคลาสพารามิเตอร์บนเอาต์พุต หากผลลัพธ์ (เอาต์พุต) ไม่ตรงกับการคาดการณ์ ผู้ผลิตอาจแจ้งว่าอุปกรณ์นั้น

ปรีลดา

อุปสรรคอื่นๆ ที่ขัดขวางการผลิตที่ยั่งยืน

การอุดตันในห่วงโซ่อุปทาน

ในอดีตผู้ผลิตเผชิญกับความยากลำบากหลายประการ และการคาดการณ์ในปี 2024 ก็แสดงให้เห็นเช่นเดียวกันมากขึ้น เนื่องจากการค้าโลกมีความซับซ้อนมากขึ้น ผู้ผลิตจึงต้องเตรียมพร้อมรับมือกับการหยุดชะงักที่ไม่คาดคิดหรือฉับพลันในเครือข่ายอุปทานของตน

จากข้อมูลของผู้ให้สัมภาษณ์บางส่วน การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานจะยังคงเป็นหนึ่งในปัญหาที่สำคัญที่สุดที่อุตสาหกรรมเผชิญอยู่ในอนาคตอันใกล้ ปัจจุบัน สินค้าคงคลังอยู่ในระดับต่ำสุดในรอบหลายทศวรรษ บ่งชี้ว่าผลิตภัณฑ์บางอย่างไม่สามารถผลิตได้ในขณะนี้ การขาดแคลนเซมิคอนดักเตอร์อย่างรุนแรงจากไต้หวัน จีน และบริษัทนอกอาณาเขตอื่นๆ ส่งผลให้โรงงานผลิตยานยนต์บางแห่งต้องปิดตัวลง การผลิตในประเทศก็ประสบปัญหาเช่นกัน

เงินเฟ้อ

ในปี 2023 อัตราเงินเฟ้ออยู่ใกล้เลขสองหลักเนื่องจากอุปสงค์ที่เพิ่มขึ้นและอุปทานไม่เพียงพอในประเทศเศรษฐกิจหลักๆ ทั้งหมด ในปีหน้า ราคาสำหรับปัจจัยการผลิตที่สำคัญ เช่น อลูมิเนียม น้ำมัน และเหล็ก จะเพิ่มขึ้นมากยิ่งขึ้น ทำให้เกิดแรงกดดันต่อธุรกิจต่างๆ ที่พยายามลดต้นทุนโดยไม่กระทบต่อคุณภาพอยู่แล้ว

การค้นหาทรัพยากรและการลงทุนสำหรับการตรวจสอบสินทรัพย์อัตโนมัติในช่วงภาวะเงินเฟ้อเป็นเรื่องยาก แต่ผู้ผลิตจะต้องไม่ละเลยศักยภาพที่จะนำมาสู่อุตสาหกรรม สามารถช่วยลดข้อผิดพลาดด้วยตนเองและเร่งความเร็วงานได้สูงสุดถึง 10 เท่า

เพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ อุตสาหกรรมจะต้องจัดสรรงบประมาณสำหรับระบบอัตโนมัติและแนะนำเทคโนโลยี AI เพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบและทำให้งานอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ มันจะช่วยไม่เพียงแต่ประหยัดต้นทุน แต่ยังปรับปรุงประสิทธิภาพและลดของเสียอีกด้วย

ความท้าทายในการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้

กระบวนการผลิตเกี่ยวข้องกับกำหนดการและงานที่ต่อเนื่องและเป็นกิจวัตรที่ดำเนินการโดยซัพพลายเออร์และพนักงานหลายร้อยรายในสถานที่ต่างๆ และมุ่งเป้าไปที่การผลิตสินค้าอุปโภคบริโภค ทำให้เป็นเรื่องยากสำหรับธุรกิจในการติดตามกิจวัตรปัจจุบันและระบุจุดที่ต้องปรับปรุง

ผู้ผลิตสามารถติดตามแต่ละขั้นตอนตลอดห่วงโซ่คุณค่าทั้งหมดของตนได้อย่างง่ายดาย ด้วยการใช้เทคโนโลยีการตรวจสอบบน IoT แบบเรียลไทม์ เทคโนโลยีดังกล่าวจะช่วยให้พวกเขาเข้าใจช่องว่างในเป้าหมายความยั่งยืนได้ดีขึ้น และค้นหาวิธีแก้ปัญหาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ผลผลิต และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

การตรวจสอบทรัพย์สินอัจฉริยะมักเกี่ยวข้องกับความท้าทายสองประการ ประการแรกเกี่ยวข้องกับการบูรณาการและอัปเกรดอุปกรณ์แบบเดิมเพื่อให้เข้ากันได้กับเทคโนโลยีใหม่ ซึ่งจะทำให้อุตสาหกรรม 4.0 มีศักยภาพสูงสุด ประการที่สอง สมมติว่าบุคลากรมีทักษะใหม่เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาสามารถติดตาม ใช้งาน และได้รับประโยชน์จากระบบติดตามใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผู้ผลิตรายเล็กมักพบว่าการลงทุนเริ่มแรกในเทคโนโลยีใหม่เป็นเรื่องที่น่ากังวล อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าทั้งการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการเปลี่ยนแปลงของพนักงานนั้นเป็นกระบวนการที่ค่อยเป็นค่อยไป การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ไม่ได้เกิดขึ้นข้ามคืน

ปรีลดา

ห่อขึ้น

อุตสาหกรรมการผลิตกำลังเผชิญกับผลกระทบของระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง เซ็นเซอร์ หุ่นยนต์บนพื้น และการใช้งานกระบวนการอัตโนมัติของหุ่นยนต์มากขึ้น ความต้องการที่เพิ่มขึ้นในการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้และประโยชน์ที่บริษัทผู้ผลิตจะได้รับจากสิ่งเหล่านั้น ผลักดันการเติบโตของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

ในฐานะส่วนหนึ่งของความพยายามอย่างต่อเนื่องเพื่อรับมือกับความท้าทายที่อุตสาหกรรมต้องเผชิญในปัจจุบัน ผู้ผลิตใช้โซลูชันที่ใช้ IoT สำหรับการตรวจสอบสินทรัพย์อัจฉริยะ อย่างไรก็ตาม การเลือกเทคโนโลยีและตัวเลือกการใช้งานยังขึ้นอยู่กับโอกาสและความต้องการทางธุรกิจ

การหยุดทำงานที่ไม่ได้กำหนดไว้ของเครื่องจักรอุตสาหกรรม ปัญหาในการรวบรวมข้อมูล ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย และข้อจำกัดในการปรับขยาย ล้วนเป็นความท้าทายที่จัดเป็นอันดับแรกในด้านการผลิต และสามารถแก้ไขได้ด้วยเทคโนโลยีการตรวจสอบที่ใช้ IoT เทคโนโลยีดังกล่าวให้ข้อมูลเชิงบริบทที่ละเอียดแก่ผู้ผลิตตลอดทั้งห่วงโซ่อุปทาน เพื่อให้พวกเขาสามารถระบุปัญหาเพื่อดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว

นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ก่อนที่จะเกิดขึ้น โดยหลีกเลี่ยงการเรียกคืนและความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมที่สำคัญอื่นๆ เมื่อเวลาผ่านไป เทคโนโลยีการติดตามจะช่วยให้ผู้ใช้ติดตามความคืบหน้าของเป้าหมายความยั่งยืนและรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบของอุตสาหกรรม

เราขอขอบคุณทุกคนที่มีส่วนร่วมในการสัมภาษณ์การพัฒนาลูกค้าของเรา:

• วัตซัล ชาห์ ซีอีโอของ สารสีน้ำเงิน
• สเตฟาน ชวาบ ซีอีโอของ ตรัสรู้
• Tom Richter หัวหน้าระดับโลกฝ่ายการผลิตแบบแยกส่วนและแบบกระบวนการสำหรับอุตสาหกรรมดิจิทัลที่ โนเกีย
• นิลส์ อาร์โนลด์ ซีอีโอของ ล่วงหน้า
• ดันแคน เคอร์ อดีตซีอีโอของ แอริสเทค
• ริชาร์ด เลโบวิทซ์ ซีอีโอของ ลีนดีเอ็นเอ
• Gulroz Singh สถาปนิกด้านความปลอดภัย SoC ที่ NXP Semiconductors
• Donnie Rand ผู้ประสานงานการตลาดของ สมาคมผู้ประกอบการเจ้าของแห่งอเมริกา, LLC
• David Reid ผู้อำนวยการฝ่ายขายของ เครื่องมือ VEM
• เดอร์ริก แฮธาเวย์ ผู้อำนวยการฝ่ายขายของ VEM การแพทย์
• ฮาร์มาน ซิงห์ ผู้อำนวยการของ ไซเฟอร์
• ดั๊ก ลอว์สัน ซีอีโอของ ธิงค์ไอคิว
• และผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมอื่น ๆ ที่ได้รับความคิดเห็นเกี่ยวกับบทความนี้

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.iotforall.com/experts-discuss-predictive-maintenance-and-innovation-in-manufacturing