ဉာဏ်ရည်တုကို A မှ B သို့ ခရီးတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ပါက cloud computing ဝန်ဆောင်မှုသည် လေဆိပ် သို့မဟုတ် မြန်နှုန်းမြင့် ရထားဘူတာရုံဖြစ်ပြီး edge computing သည် တက္ကစီ သို့မဟုတ် မျှဝေစက်ဘီးဖြစ်သည်။ Edge computing သည် လူများ၊ အရာဝတ္ထုများ သို့မဟုတ် အချက်အလက်ရင်းမြစ်များ၏ ဘေးတွင်ရှိသည်။ ၎င်းသည် အနီးအနားရှိ အသုံးပြုသူများအတွက် ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် သိုလှောင်မှု၊ တွက်ချက်မှု၊ ကွန်ရက်ဝင်ရောက်ခွင့်နှင့် အပလီကေးရှင်း အဓိကစွမ်းရည်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် ပွင့်လင်းသောပလက်ဖောင်းတစ်ခုကို လက်ခံကျင့်သုံးသည်။ ဗဟိုတွင် ဖြန့်ကျက်ထားသော cloud computing ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက edge computing သည် ရှည်လျားသော latency နှင့် မြင့်မားသော convergence traffic ကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီနှင့် bandwidth လိုအပ်သော ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပံ့ပိုးမှုကို ပေးစွမ်းသည်။
ChatGPT ရဲ့ မီးလျှံက AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလှိုင်းသစ်တစ်ခုကို စတင်လိုက်သလိုဖြစ်ပြီး AI ဟာ စက်မှုလုပ်ငန်း၊ လက်လီရောင်းဝယ်ရေး၊ စမတ်အိမ်များ၊ စမတ်မြို့ကြီးများစတဲ့ အသုံးချမှုနယ်ပယ်တွေထဲကို စိမ့်ဝင်သွားစေပါတယ်။ ဒေတာအမြောက်အမြားကို အပလီကေးရှင်းအဆုံးမှာ သိမ်းဆည်းပြီး တွက်ချက်ဖို့ လိုအပ်ပြီး cloud တစ်ခုတည်းကို မှီခိုအားထားရုံနဲ့ တကယ့်ဝယ်လိုအားကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်တော့မှာ မဟုတ်တော့ဘဲ edge computing က AI အပလီကေးရှင်းတွေရဲ့ နောက်ဆုံးကီလိုမီတာကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေပါတယ်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်စီးပွားရေးကို အားသွန်ခွန်စိုက် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး အမျိုးသားမူဝါဒအရ တရုတ်နိုင်ငံရဲ့ cloud computing ဟာ အားလုံးပါဝင်တဲ့ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကာလကို ရောက်ရှိနေပြီး edge computing ဝယ်လိုအား မြင့်တက်လာပြီး cloud edge နဲ့ end ပေါင်းစပ်မှုဟာ အနာဂတ်မှာ အရေးကြီးတဲ့ တိုးတက်ပြောင်းလဲမှု ဦးတည်ချက်တစ်ခု ဖြစ်လာပါတယ်။
Edge computing ဈေးကွက်သည် လာမည့်ငါးနှစ်အတွင်း CAGR ၃၆.၁% တိုးတက်လာမည်
edge computing လုပ်ငန်းသည် ၎င်း၏ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ တဖြည်းဖြည်းကွဲပြားလာခြင်း၊ ဈေးကွက်အရွယ်အစား တိုးချဲ့လာခြင်းနှင့် အသုံးချမှုနယ်ပယ်များ ပိုမိုတိုးချဲ့လာခြင်းတို့က သက်သေပြနေသည့်အတိုင်း တည်ငြိမ်သောဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်သို့ ရောက်ရှိနေပြီဖြစ်သည်။ ဈေးကွက်အရွယ်အစားအရ IDC ၏ ခြေရာခံအစီရင်ခံစာမှ အချက်အလက်များအရ တရုတ်နိုင်ငံရှိ edge computing server များ၏ စုစုပေါင်းဈေးကွက်အရွယ်အစားသည် ၂၀၂၁ ခုနှစ်တွင် အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၃.၃၁ ဘီလီယံအထိ ရောက်ရှိခဲ့ပြီး တရုတ်နိုင်ငံရှိ edge computing server များ၏ စုစုပေါင်းဈေးကွက်အရွယ်အစားသည် ၂၀၂၀ မှ ၂၀၂၅ အထိ နှစ်စဉ် ၂၂.၂% တိုးပွားလာမည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။ Sullivan က တရုတ်နိုင်ငံရှိ edge computing ဈေးကွက်အရွယ်အစားသည် ၂၀၂၇ ခုနှစ်တွင် ယွမ် ၂၅၀.၉ ဘီလီယံအထိ ရောက်ရှိရန် မျှော်လင့်ထားပြီး ၂၀၂၃ မှ ၂၀၂၇ အထိ CAGR ၃၆.၁% ရှိလာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။
Edge computing ဂေဟစနစ်လုပ်ငန်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာ
Edge computing သည် လက်ရှိတွင် ကပ်ရောဂါဖြစ်ပွားမှု၏ အစောပိုင်းအဆင့်တွင် ရှိနေပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းကွင်းဆက်ရှိ စီးပွားရေးနယ်နိမိတ်များသည် အတော်လေး မရေမရာဖြစ်နေသည်။ တစ်ဦးချင်းရောင်းချသူများအတွက် စီးပွားရေးအခြေအနေများနှင့် ပေါင်းစပ်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပြီး နည်းပညာအဆင့်မှ စီးပွားရေးအခြေအနေများ၏ ပြောင်းလဲမှုများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိရန်လည်း လိုအပ်ပြီး ဟာ့ဒ်ဝဲပစ္စည်းကိရိယာများနှင့် လိုက်ဖက်ညီမှုမြင့်မားခြင်းအပြင် ပရောဂျက်များကို အင်ဂျင်နီယာစွမ်းရည်ရှိကြောင်း သေချာစေရန်လည်း လိုအပ်ပါသည်။
edge computing လုပ်ငန်းကွင်းဆက်ကို ချစ်ပ်ရောင်းချသူများ၊ အယ်လဂိုရီသမ်ရောင်းချသူများ၊ ဟာ့ဒ်ဝဲကိရိယာထုတ်လုပ်သူများနှင့် ဖြေရှင်းချက်ပံ့ပိုးပေးသူများအဖြစ် ခွဲခြားထားသည်။ ချစ်ပ်ရောင်းချသူများသည် အဆုံးမှ အနားမှ cloud-ဘက်သို့ ဂဏန်းသင်္ချာချစ်ပ်များကို အများအားဖြင့် တီထွင်ကြပြီး အနားချစ်ပ်များအပြင်၊ ၎င်းတို့သည် အရှိန်မြှင့်ကတ်များကိုလည်း တီထွင်ပြီး software development platform များကို ပံ့ပိုးပေးကြသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်ရောင်းချသူများသည် အထွေထွေ သို့မဟုတ် စိတ်ကြိုက်အယ်လဂိုရီသမ်များတည်ဆောက်ရန် ကွန်ပျူတာအမြင်အယ်လဂိုရီသမ်များကို အဓိကအဖြစ်ယူကြပြီး အယ်လဂိုရီသမ်စင်တာများ သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် push platform များကို တည်ဆောက်သော လုပ်ငန်းများလည်း ရှိပါသည်။ ပစ္စည်းကိရိယာရောင်းချသူများသည် edge computing ထုတ်ကုန်များတွင် တက်ကြွစွာရင်းနှီးမြှုပ်နှံနေကြပြီး edge computing ထုတ်ကုန်များ၏ပုံစံသည် အဆက်မပြတ်ကြွယ်ဝလာပြီး ချစ်ပ်မှ စက်တစ်ခုလုံးအထိ edge computing ထုတ်ကုန်များ၏ အပြည့်အစုံအစုအဝေးကို တဖြည်းဖြည်းဖွဲ့စည်းလျက်ရှိသည်။ ဖြေရှင်းချက်ပံ့ပိုးပေးသူများသည် သီးခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် software သို့မဟုတ် software-hardware-integrated ဖြေရှင်းချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
Edge computing လုပ်ငန်းအသုံးချမှုများ အရှိန်မြှင့်လာခြင်း
စမတ်စီးတီးနယ်ပယ်မှာ
မြို့ပြပိုင်ဆိုင်မှုများကို ပြည့်စုံစွာစစ်ဆေးခြင်းကို လက်ရှိတွင် လက်ဖြင့်စစ်ဆေးသည့်ပုံစံဖြင့် အသုံးများပြီး လက်ဖြင့်စစ်ဆေးသည့်ပုံစံတွင် အချိန်ကုန်ပြီး လုပ်အားခများစွာကုန်ကျခြင်း၊ လူပုဂ္ဂိုလ်များအပေါ် လုပ်ငန်းစဉ်မှီခိုခြင်း၊ လွှမ်းခြုံမှုညံ့ဖျင်းခြင်းနှင့် စစ်ဆေးသည့်ကြိမ်နှုန်းညံ့ဖျင်းခြင်းနှင့် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုညံ့ဖျင်းခြင်းစသည့် ပြဿနာများရှိသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် စစ်ဆေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် အချက်အလက်အမြောက်အမြားကို မှတ်တမ်းတင်ခဲ့သော်လည်း ဤအချက်အလက်အရင်းအမြစ်များကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရန်အတွက် အချက်အလက်ပိုင်ဆိုင်မှုများအဖြစ် မပြောင်းလဲခဲ့ပါ။ AI နည်းပညာကို မိုဘိုင်းစစ်ဆေးခြင်းအခြေအနေများတွင် အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသည် မြို့ပြအုပ်ချုပ်မှု AI ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော စစ်ဆေးရေးယာဉ်တစ်စင်းကို ဖန်တီးခဲ့ပြီး အင်တာနက်၊ cloud computing၊ AI အယ်လဂိုရီသမ်များကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြုပြီး high-definition ကင်မရာများ၊ on-board display များနှင့် AI side server များကဲ့သို့သော ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ပစ္စည်းများကို သယ်ဆောင်ကာ "ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောစနစ် + ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောစက် + ဝန်ထမ်းအကူအညီ" ၏ စစ်ဆေးရေးယန္တရားကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် မြို့ပြအုပ်ချုပ်မှုကို ဝန်ထမ်းအားအဓိကထားသောစနစ်မှ စက်ပိုင်းဆိုင်ရာဉာဏ်ရည်သို့၊ အတွေ့အကြုံဆိုင်ရာဆုံးဖြတ်ချက်မှ အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအထိ၊ passive response မှ active discovery အထိ ပြောင်းလဲမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ဆောက်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းခွင်နယ်ပယ်တွင်
Edge computing-based intelligent construction site solutions များသည် AI နည်းပညာကို ရိုးရာဆောက်လုပ်ရေးလုပ်ငန်း ဘေးကင်းရေးစောင့်ကြည့်ရေးလုပ်ငန်းနှင့် နက်ရှိုင်းစွာပေါင်းစပ်အသုံးပြုပါသည်။ ဆောက်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းခွင်တွင် edge AI analysis terminal တစ်ခုထားရှိခြင်း၊ intelligent video analytics နည်းပညာကိုအခြေခံသည့် visual AI algorithms များ၏ လွတ်လပ်သောသုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပြီးမြောက်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ထောက်လှမ်းရမည့်ဖြစ်ရပ်များကို အချိန်ပြည့်ထောက်လှမ်းခြင်း (ဥပမာ- ဦးထုပ်ဆောင်းရန် မလိုအပ်ကြောင်း ထောက်လှမ်းခြင်း)၊ ဝန်ထမ်းများ၊ ပတ်ဝန်းကျင်၊ လုံခြုံရေးနှင့် အခြားဘေးကင်းရေးအန္တရာယ်အချက်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် အချက်ပေးသတိပေးချက်ဝန်ဆောင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်း၊ မလုံခြုံသောအချက်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ AI intelligent guarding၊ လူအင်အားကုန်ကျစရိတ်များကို သက်သာစေခြင်း၊ ဆောက်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းခွင်များ၏ ဝန်ထမ်းများနှင့် ပိုင်ဆိုင်မှုဘေးကင်းရေးစီမံခန့်ခွဲမှုလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးခြင်းတို့ဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။
ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးနယ်ပယ်တွင်
Cloud-side-end ဗိသုကာသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးလုပ်ငန်းတွင် အပလီကေးရှင်းများ ဖြန့်ကျက်ရန်အတွက် အခြေခံပုံစံဖြစ်လာပြီး cloud ဘက်ခြမ်းသည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အချက်အလက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအတွက် တာဝန်ရှိပြီး အစွန်းဘက်ခြမ်းသည် အစွန်းဘက်ခြမ်းဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် တွက်ချက်မှုဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အဓိကပံ့ပိုးပေးပြီး အစွန်းဘက်ခြမ်းသည် စီးပွားရေးဒေတာစုဆောင်းမှုအတွက် အဓိကတာဝန်ရှိသည်။
ယာဉ်-လမ်း ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်မှု၊ ဟိုလိုဂရပ်ဖစ် လမ်းဆုံများ၊ အလိုအလျောက် မောင်းနှင်မှုနှင့် ရထားလမ်း သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကဲ့သို့သော သီးခြား အခြေအနေများတွင်၊ မတူညီသော စက်ပစ္စည်း အမြောက်အမြားကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး ဤစက်ပစ္စည်းများသည် ဝင်ရောက်ခွင့် စီမံခန့်ခွဲမှု၊ ထွက်ပေါက် စီမံခန့်ခွဲမှု၊ အချက်ပေးစနစ် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် လည်ပတ်မှုနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု လုပ်ဆောင်ခြင်းများ လိုအပ်သည်။ Edge computing သည် ပိုင်းခြားနိုင်ပြီး သိမ်းပိုက်နိုင်သည်၊ ကြီးမားသောအရာကို သေးငယ်အောင် ပြောင်းလဲနိုင်သည်၊ အလွှာဖြတ်ကျော် ပရိုတိုကော ပြောင်းလဲခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်၊ စည်းလုံးညီညွတ်ပြီး တည်ငြိမ်သော ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ရရှိစေသည်၊ နှင့် မတူညီသော ဒေတာများကို ပူးပေါင်းထိန်းချုပ်နိုင်သည်။
စက်မှုကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင်
ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း အခြေအနေ- လက်ရှိတွင်၊ discrete manufacturing system အများအပြားသည် data မပြည့်စုံမှုကြောင့် အကန့်အသတ်ရှိပြီး၊ ಒಟ್ಟಾರೆ equipment efficiency နှင့် အခြား index data တွက်ချက်မှုများသည် အတော်လေး ပေါ့လျော့နေသောကြောင့် efficiency optimization အတွက် အသုံးပြုရန် ခက်ခဲစေသည်။ semantic level manufacturing system horizontal communication နှင့် vertical communication ရရှိရန်အတွက် real-time data flow processing mechanism ကို အခြေခံသည့် Edge computing platform သည် field real-time data အမြောက်အမြားကို စုစည်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ model-based production line multi-data source information fusion ကို ရရှိစေရန်၊ discrete manufacturing system တွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်အတွက် အစွမ်းထက်သော data support ပေးစွမ်းရန်။
ပစ္စည်းကိရိယာ ခန့်မှန်းပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု မြင်ကွင်း- စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး ပစ္စည်းကိရိယာများ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်းကို အမျိုးအစားသုံးမျိုးခွဲခြားထားသည်- ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု၊ ကြိုတင်ကာကွယ်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု။ ပြန်လည်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုသည် လက်တွေ့ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုပြင်ပတွင် ပါဝင်ပြီး ကြိုတင်ကာကွယ်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုတွင် ပါဝင်ပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုသည် ယခင်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် သက်ဆိုင်ပြီး ယခင်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုသည် အချိန်၊ ပစ္စည်းကိရိယာစွမ်းဆောင်ရည်၊ နေရာအခြေအနေနှင့် အခြားအချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ပစ္စည်းကိရိယာများကို ပုံမှန်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုပြုလုပ်ပြီး လူ့အတွေ့အကြုံအပေါ် အခြေခံကာ အာရုံခံကိရိယာဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ပစ္စည်းကိရိယာများ၏ လည်ပတ်မှုအခြေအနေကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ စက်မှုလုပ်ငန်းသုံးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံအပေါ် အခြေခံ၍ နှင့် ချို့ယွင်းမှုဖြစ်ပွားသည့်အချိန်ကို တိကျစွာခန့်မှန်းခြင်းတို့ဖြင့် သက်ဆိုင်သည်။
စက်မှုအရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းအခြေအနေ- စက်မှုအမြင်စစ်ဆေးခြင်းနယ်ပယ်သည် အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းနယ်ပယ်သို့ ပထမဆုံးသော ရိုးရာအလိုအလျောက်အလင်းစစ်ဆေးခြင်း (AOI) ပုံစံဖြင့် ဝင်ရောက်လာသော်လည်း၊ AOI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင်၊ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းနှင့် အခြားရှုပ်ထွေးသောအခြေအနေများစွာတွင်၊ အမျိုးအစားအမျိုးမျိုး၏ချို့ယွင်းချက်များ၊ အင်္ဂါရပ်ထုတ်ယူမှုမပြည့်စုံခြင်း၊ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်သော အယ်လဂိုရီသမ်များ တိုးချဲ့နိုင်မှုညံ့ဖျင်းခြင်း၊ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းကို မကြာခဏ အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်း၊ အယ်လဂိုရီသမ်ရွှေ့ပြောင်းခြင်းသည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မရှိခြင်းနှင့် အခြားအချက်များကြောင့်၊ ရိုးရာ AOI စနစ်သည် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းလိုအပ်ချက်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ဖြည့်ဆည်းရန် ခက်ခဲခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့်၊ deep learning + small sample learning ဖြင့်ကိုယ်စားပြုသော AI စက်မှုအရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်ပလက်ဖောင်းသည် ရိုးရာအမြင်အာရုံစစ်ဆေးခြင်းအစီအစဉ်ကို တဖြည်းဖြည်းအစားထိုးနေပြီး AI စက်မှုအရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းပလက်ဖောင်းသည် ဂန္ထဝင်စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် deep learning စစ်ဆေးခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အဆင့်နှစ်ဆင့်ကို ဖြတ်သန်းခဲ့သည်။
ပို့စ်တင်ချိန်: အောက်တိုဘာ-၀၈-၂၀၂၃