ປະໂຫຍດຂອງການຄຸ້ມຄອງທາງ Cloud ສຳລັບເຄື່ອງຈຳໜ່າຍອັດຕະໂນມັດ

ການກວດກາຢ່າງໄກ ແລະ ການຕິດຕາມສິນຄ້າໃນສະຕ໋ອກແບບທັນທີ ສຳລັບເຄື່ອງຈຳໜ່າຍແບບກ້ອນຂະໜາດ 2 ນິ້ວ

ວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ IoT ແລະ ເມກ ເພື່ອການກວດກາແບບທັນທີຂອງເຄື່ອງຈຳໜ່າຍແບບກ້ອນຂະໜາດ 2 ນິ້ວ

ເມື່ອເຊັນເຊີ IoT ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບຄລາວດ໌ຖືກຕິດຕັ້ງໃນເຄື່ອງຈຳໜ່າຍອັດຕະໂນມັດຂະໜາດນ້ອຍໆ 2 ນິ້ວເຫຼົ່ານັ້ນ, ພວກມັນກໍເปลີ່ຍນເປັນສູນກາງເກັບຮັກສາສິນຄ້າອັດຈະລິຍະພາບ. ອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ສົ່ງຂໍ້ມູນປັບເດດແບບທັນທີກ່ຽວກັບຈຳນວນສິນຄ້າທີ່ຍັງເຫຼືອ, ອຸນຫະພູມພາຍໃນ, ແລະ ປະສິດທິພາບຂອງເຄື່ອງແຕ່ລະຕົວໄປຫາໜ້າຈໍຄຸ້ມຄອງ. ຕາມການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Ponemon ໃນປີກາຍນີ້, ລະບົບດັ່ງກ່າວສາມາດຫຼຸດການກວດສອບສິນຄ້າດ້ວຍມືລົງໄດ້ປະມານ 40% ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາການດຳເນີນງານໃຫ້ດຳເນີນໄປຢ່າງລຽນລ້ຳ 99.8% ຂອງເວລາ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຈັດການຮ້ານສາມາດຮູ້ໄດ້ທັນທີວ່າເຄື່ອງໃດມີບັນຫາ ຫຼື ສັງເກດເບິ່ງວ່າມີບາງສິ່ງຜິດສັງເກດເກີດຂຶ້ນກັບການບໍລິໂພກສິນຄ້າ. ລະບົບຊັ້ນນຳບາງຢ່າງໃນຕະຫຼາດຍັງໄດ້ເລີ່ມເພີ່ມຄຸນສົມບັດຕິດຕາມຜ່ານ RFID ເຊັ່ນກັນ, ເຊິ່ງໃຫ້ທຸລະກິດເຫັນຂໍ້ມູນທີ່ຊັດເຈນວ່າສິນຄ້າແຕ່ລະຊິ້ນໄປສິ້ນສຸດຢູ່ໃສພາຍໃນເຄືອຂ່າຍຂອງເຄື່ອງຂະຈາຍຢູ່ຕາມສະຖານທີ່ຕ່າງໆ.

ການຕິດຕາມສິນຄ້າອັດຈະລິຍະ ຫຼຸດການບໍ່ພຽງພໍຂອງສິນຄ້າໃນຮ້ານລົງໄດ້ເຖິງ 65%

ເມື່ອເບິ່ງວ່າສິນຄ້າຂາຍໄດ້ໄວປານໃດໃນປັດຈຸບັນ ເມື່ອທຽບກັບສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນກ່ອນຫນ້ານີ້, ລະບົບທີ່ອີງໃສ່ເມກ (cloud) ສາມາດຄົ້ນພົບບັນຫາສິນຄ້າໃນສະຕ໋ອກໄດ້ລະຫວ່າງ 12 ວັນ ຫາເກືອບ 2 ວັນກ່ອນທີ່ບັນຫາຈະເກີດຂຶ້ນ. ພະນັກງານຂາຍຍ່ອຍທີ່ເຮັດວຽກກັບເຄື່ອງມືຄາດຄະເນເຫຼົ່ານີ້ເວົ້າວ່າພວກເຂົາເຈົ້າມັກພົບເຫັນຊັ້ນວ່າງຫຼາຍຂຶ້ນກ່ອນທີ່ຈະຕ້ອງຕິດຕາມທຸກຢ່າງດ້ວຍຕົນເອງ. ມີຕົວເລກບາງຢ່າງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຊັ່ນກັນ. ການສຶກສາຕະຫຼາດໃຫມ່ໆໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຮ້ານຄ້າປັບລະດັບສິນຄ້າໃນສະຕ໋ອກຂຶ້ນຢູ່ກັບສະຖານທີ່ທີ່ຄົນຊື້ເອົາສິນຄ້າຫຼາຍທີ່ສຸດ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ເກັບຮັກສາສິນຄ້າທີ່ບໍ່ມີໃຜຊື້ໄວ້ຫຼາຍເກີນໄປໃນເມືອງນ້ອຍໆ, ແຕ່ຮັບປະກັນວ່າມີສິນຄ້າຍອດນິຍົມພຽງພໍໃນບ່ອນທີ່ຄົນມາຊຸມນຸມກັນທຸກມື້.

ການເຕືອນສິນຄ້າໝົດ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍມືຜ່ານເຊັນເຊີທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເມກ

ລະບົບທີ່ທັນສະໄຫມຈະເປີດໃຊ້ຂະບວນການຕື່ມສິນຄ້າເມື່ອສິນຄ້າໃນສະຕ໋ອກຫຼຸດລົງຕ່ຳກ່ວາຂອບເຂດທີ່ຄິດໄລ່ໄດ້:

ບົດບັນຍັດເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍຂຈັດ 92% ຂອງການໂທເພື່ອຂໍຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອສຸກເສີນ ແລະ ຮັບປະກັນຄວາມພ້ອມໃຊ້ງານໄດ້ 98.4% ໃນເວລາທີ່ມີການໃຊ້ງານຫຼາຍທີ່ສຸດ ໂດຍທີ່ຊ່າງຈະເດີນທາງມາພ້ອມດ້ວຍເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດວິເຄາະບັນຫາຂອງເຄື່ອງນັ້ນໆ ໄດ້

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຂາຍ ແລະ ການເຂົ້າໃຈຜູ້ບໍລິໂພກຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນ Cloud

ການວິເຄາະການຂາຍແບບທັນທີ ທີ່ຊ່ວຍເພີ່ມລາຍໄດ້ຕໍ່ເຄື່ອງໄດ້ເຖິງ 30%

ໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຜ່ານເມກ (cloud analytics), ມັນສາມາດປ່ຽນຕົວເລກການເຮັດທຸລະກຳດິບໃຫ້ກາຍເປັນຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດ ແລະ ຜູ້ດຳເນີນງານສາມາດນຳໄປໃຊ້ໄດ້. ການສຶກສາບາງຢ່າງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ເຄື່ອງຈັກສາມາດຜະລິດລາຍໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນປະມານ 28 ຫາ 32 ເປີເຊັນເມື່ອເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ເທັກນິກທີ່ດີແມ່ນການສັງເກດເວລາທີ່ມີການຂາຍຫຼາຍ ແລະ ພົບອອກວ່າສິນຄ້າໃດຄວນສົ່ງເສີມການຂາຍຫຼາຍຂຶ້ນ. ສຳລັບຕົວຢ່າງນີ້, ບໍລິສັດສວນບຸນນັນໄດ້ເລີ່ມໃຊ້ການແຈ້ງຂໍ້ມູນແບບທັນທີເພື່ອເນັ້ນການຂາຍຂອງຫຼິ້ນນ້ອຍໆທີ່ມີລາຄາແພງໃນເວລາທີ່ຄອບຄົວມາຢ້ຽມຢາມໃນວັນສຸກເສົາ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນແຕ່ລະສະຖານທີ່ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນປະມານຫ້າພັນສອງຮ້ອຍໂດລາຕໍ່ເດືອນຕາມການລາຍງານຂອງ Techcabal ໃນປີກາຍ.

ການຮູ້ຈັກຮູບແບບຄວາມຕ້ອງການເພື່ອຕັດສິນໃຈການສະຕ໊ອກ ແລະ ການວາງສິນຄ້າຢ່າງສະຫຼາດ

ລະບົບເມກວິເຄາະຫຼາຍກວ່າ 18 ຕົວປ່ຽນ - ລວມທັງການຈະລາຈອນຂອງຄົນຍ່າງ ແລະ ແນວໂນ້ມດ້ານອາກາດ - ເພື່ອຄາດການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄວາມຕ້ອງການໃນທ້ອງຖິ່ນສຳລັບຂອງຫຼິ້ນແບບກ້ອງຍາວ. ສິ່ງນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ດຳເນີນງານສາມາດ:

• ຫຼຸດຂອງຄົງຄ້າງສ່ວນເກີນລົງ 22% ໂດຍໃຊ້ການຄາດການຊື້ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI
• ເພີ່ມຄວາມໜາແໜ້ນຂອງການຂາຍໂດຍການຍ້າຍເຄື່ອງທີ່ຂາຍບໍ່ດີໄປຍັງເຂດທີ່ມີຜູ້ຄົນຜ່ານໄປມາຫຼາຍ
  ສະຖານທີ່ທີ່ຖືກປັບປຸງໂດຍການວິເຄາະຜ່ານເມກ (cloud analytics) ມີການເຮັດທຸລະກຳຫຼາຍຂຶ້ນ 19% ທຽບກັບສະຖານທີ່ຄຸ້ມຄອງດ້ວຍວິທີການດ້ວຍມື, ຕາມການສຶກສາຂອງອຸດສະຫະກຳຕູ້ຂາຍເຄື່ອງໃນປີ 2024.

ຂໍ້ເສນີແນະສ່ວນບຸກຄົນ ແລະ ລາຄາສິນຄ້າແບບໄດນາມິກໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການວິເຄາະຈາກປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI)

ເວທີຂັ້ນສູງນຳໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ (machine learning) ກ່ຽວກັບພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ບໍລິໂພກຈາກອິນເຕີເຟສຂອງຕູ້ຂາຍເຄື່ອງ. ໂດຍຮູ້ວ່າພະນັກງານໃນຫ້ອງການມັກຫຼິ້ນທີ່ຊ່ວຍຄົນເຄັ່ງເຄັດໃນເວລາ 3 ໂມງແລງ ແລະ ນັກຊື້ຕາມຫ້າງມັກສິນຄ້າທີ່ເກັບໄດ້ຫຼັງອາຫານທ່ຽງ, ລະບົບສາມາດເຮັດສິ່ງຕໍ່ໄປໂດຍອັດຕະໂນມັດ:

• ສະແດງຂໍ້ເສນີແນະສິນຄ້າທີ່ເຈາະຈົງ
• ປັບລາຄາຂຶ້ນ/ລົງສູງສຸດເຖິງ ±15% ໃນຊ່ວງທີ່ຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມຂຶ້ນ
  ຜູ້ໃຊ້ງານໃນໄລຍະຕົ້ນໆລາຍງານວ່າມີການຮັກສາລູກຄ້າໄດ້ດີຂຶ້ນ 41% ທຽບກັບຮູບແບບລາຄາແບບດັ້ງເດີມ.

ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດການ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການດຳເນີນງານທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ພາຍໃນເຄືອຂ່າຍຕູ້ຂາຍເຄື່ອງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ

ການວິນິດໄສຍຢືນຢັນ ແລະ ການແຈ້ງເຕືອນແບບຄາດການໃນເວລາຈິງ ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ເຄື່ອງເສຍຫຼືບໍ່ສາມາດໃຊ້ງານໄດ້ລົງ 40%

센เซอร์ IoT ທີ່ຝັງຢູ່ໃນເຄື່ອງຈັກຕິດຕາມສ່ວນສໍາຄັນເຊັ່ນ: ສະພາບເຄື່ອງຈັກ ແລະ ການປະຕິບັດງານຂອງເຄື່ອງອັດອາກາດ ແລ້ວສົ່ງຂໍ້ມູນທັງໝົດນີ້ໄປຫາລະບົບອັດສະລິຍະທີ່ສາມາດຄົ້ນພົບບັນຫາໄດ້ຕັ້ງແຕ່ 12 ຊົ່ວໂມງຮອດ 72 ຊົ່ວໂມງກ່ອນທີ່ອຸປະກອນຈະເສຍຫາຍສົ່ງເລີຍ. ລາຍງານຂອງອຸດສາຫະກໍາປະມານ 2025 ແນະວ່າວິທີການຄາດຄະເນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຫຼຸດການຢຸດເຊົາການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ຄາດຄິດລົງໄດ້ປະມານ 40 ເປີເຊັນ ເມື່ອທຽບກັບວິທີການບໍາລຸງຮັກສາແບບດັ້ງເດີມ. ຍົກຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ສະຖານທີ່ວັດອຸນຫະພູມ ພວກມັນສາມາດຈັບການປ່ຽນແປງຂອງຄວາມກົດດັນໃນນ້ຳຢາລະເຢັນເກືອບທັນທີທີເກີດຂຶ້ນ ແລ້ວຈາກນັ້ນກໍ່ຈະສ້າງຄໍາຂໍສະເໜີບໍາລຸງຮັກສາອັດຕະໂນມັດ ດັ່ງນັ້ນຊ່າງຈະຖືກເອີ້ນໄປກ່ອນທີ່ບັນຫາຈະເກີດຂຶ້ນ ເພື່ອຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງຜະລິດຕະພັນໃນຂະນະການຜະລິດ. ສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ດໍາເນີນການດ້ວຍເຄື່ອງຈັກປະມານ 500 ເຄື່ອງ, ການຄົ້ນພົບບັນຫາໄດ້ຕົ້ນໆມັກຈະຊ່ວຍປະຢັດເງິນໄດ້ປະມານ 740.000 ໂດລາຕໍ່ປີ ຕາມການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Ponemon ທີ່ເຜີຍແຜ່ໃນປີ 2023.

ການຄົບດຸນລະຫວ່າງການເຕືອນການບໍາລຸງຮັກສາອັດຕະໂນມັດກັບຄວາມຊໍານິຊໍານານຂອງຊ່າງ

ປະມານ 83% ຂອງການຄາດຄະເນການບຳລຸງຮັກສາປົກກະຕິໃນປັດຈຸບັນມາຈາກລະບົບ AI, ແຕ່ບໍ່ມີໃຜຖົກຖຽງວ່າຄວາມຮູ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງມະນຸດຍັງຈຳເປັນໃນເວລາທີ່ບັນຫາເກີດຂຶ້ນຊັບຊ້ອນ. ຕາມຂໍ້ມູນບາງຢ່າງໃນຕົ້ນປີ 2024, ຊ່າງສ່ວນຫຼາຍມັກໃຊ້ວິທີການປະສົມທີ່ເຂົາເຈົ້າເອີ້ນວ່າເຄື່ອງຈັກກ່ອນທີ່ຈະກຳນົດບັນຫາທີ່ເປັນໄປໄດ້, ແຕ່ຊ່າງທີ່ມີປະສົບການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການເຕືອນກ່ອນທີ່ຈະແກ້ໄຂບັນຫາ. ວິທີການປະສົມນີ້ມີປະສິດທິພາບເປັນພິເສດໃນການຈັດການບັນຫາຊັບຊ້ອນເຊັ່ນ: ບັນຫາຂອງເທີບເລືອນທີ່ບໍ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ ຫຼື ການຄົ້ນຫາເຫດຜົນທີ່ເຮັດໃຫ້ເງິນເຫຼັກຕິດຢູ່ໃນເຄື່ອງຈຳໜ່າຍແບບກ້ອນຂະໜາດສອງນິ້ວ. ລະບົບຄລາວດກໍໄດ້ປ່ຽນແປງວິທີການທີ່ທີມງານຮ່ວມມືກັນ. ການຈັດການຜ່ານແຜງຄວບຄຸມອອນໄລນ໌ເຮັດໃຫ້ທີມງານທີ່ຢູ່ຫ່າງໄກສາມາດເບິ່ງສະຖານະຂອງອຸປະກອນໃນເຄືອຂ່າຍໄດ້ທັນທີ, ເຊິ່ງໝາຍເຖິງການເສຍຫາຍທີ່ບໍ່ຄາດຄິດໜ້ອຍລົງ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການໃຊ້ງານລະບົບໂດຍລວມດີຂຶ້ນ.

ໂຄງລ່າງພື້ນຖານຄລາວດທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ສຳລັບການດຳເນີນງານຂາຍຜ່ານເຄື່ອງຈຳໜ່າຍແບບກ້ອນຂະໜາດສອງນິ້ວ

ການຂະຫຍາຍຕົວທາງດ້ານຄລາວດທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບການຄຸ້ມຄອງສູນກາງຂອງເຄື່ອງຈຳໜ່າຍນັບພັນໆ ເຄື່ອງ

ເທັກໂນໂລຊີກ້ອນເມກໄດ້ປ່ຽນວິທີທີ່ຜູ້ດຳເນີນງານຈັດການເຄືອຂ່າຍເຄື່ອງຈຳໜ່າຍອັດຕະໂນມັດຂະໜາດ 2 ນິ້ວຂອງພວກເຂົາ, ໃຫ້ພວກເຂົາມີການຄວບຄຸມສູນກາງຜ່ານອິນເຕີເຟດແບບປ້າຍທີ່ຕິດຕາມທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກລະດັບສະຕ໋ອກຈົນເຖິງຄວາມຕ້ອງການບຳລຸງຮັກສາ. ຕົວເລກລ້າສຸດຈາກບົດລາຍງານການດຳເນີນງານເຄື່ອງຈຳໜ່າຍປີ 2024 ໄດ້ສະແດງບາງສິ່ງທີ່ດຶງດູດຫຼາຍ: ທຸລະກິດທີ່ໃຊ້ລະບົບກ້ອນເມກສາມາດຕັ້ງຄ່າສະຖານທີ່ໃໝ່ໄດ້ໄວຂຶ້ນປະມານ 85% ກ່ວາຜູ້ທີ່ຍັງໃຊ້ເຄື່ອງມືແບບດັ້ງເດີມ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄຸນຄ່າແມ່ນຫຍັງ? ໃນເວລາຄຸ້ມຄອງເຄື່ອງຈຳນວນຫຼາຍຮ້ອຍຫຼືແມ້ກະທັ້ງນັບພັນເຄື່ອງ, ການສາມາດປ່ຽນລາຄາ, ດຳເນີນການສະເເດງໂປຣໂມຊັນເປັນເວລາຈຳກັດ, ຫຼື ອັບເດດຜະລິດຕະພັນທີ່ມີໃນສາງສາມາດດຳເນີນການໄດ້ທັນທີໃນທຸກເຄື່ອງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ. ສຳລັບຜູ້ທີ່ກຳລັງຊອກຫາການຂະຫຍາຍເກີນ 500 ໜ່ວຍ, ການຄຸ້ມຄອງແບບສູນກາງບໍ່ໄດ້ເປັນພຽງຄວາມສະດວກອີກຕໍ່ໄປແລ້ວ, ແຕ່ກາຍເປັນສິ່ງຈຳເປັນເພື່ອຮັກສາການແຂ່ງຂັນໃນຕະຫຼາດໃນປັດຈຸບັນ.

ການປະສົມປະສານຢ່າງລຽບລຽງໃນເຄືອຂ່າຍຫຼາຍສະຖານທີ່ ແລະ ການດຳເນີນງານແບບຟຣີນໄຊ

ບັນດາໂຄງສ້າງທາງເມກຄະລິດຖານຂໍ້ມູນຈະກຳຈັດການສະສົມຂໍ້ມູນທີ່ແຍກຕ່າງຫາກລະຫວ່າງເຄື່ອງຈັກຂອງບໍລິສັດແລະເຄື່ອງຈັກທີ່ດຳເນີນງານໂດຍຜູ້ຮັບເຊົ່າຜ່ານ API ມາດຕະຖານ. ວິທີການທີ່ເປັນເອກະພາບນີ້ຈະຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຜິດພາດໃນການປຽບທຽບຂໍ້ມູນລະຫວ່າງສະຖານທີ່ຕ່າງໆລົງ 72% (ການສຳຫຼວດເທັກໂນໂລຊີຍຸກຍົກ 2024) ໃນຂະນະທີ່ສະໜັບສະໜູນການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງຢ່າງລະອຽດ. ການຕັ້ງຄ່າທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດຈາກສະຖານທີ່ດຳເນີນງານທີ່ດີທີ່ສຸດສາມາດສຳເນົາໄປໃຊ້ໃນເຂດດິນແດນໃໝ່ພາຍໃນເວລາໜ້ອຍກ່ວາ 45 ນາທີ, ເຮັດໃຫ້ການຂະຫຍາຍຕົວໄວຂຶ້ນໂດຍບໍ່ຕ້ອງສູນເສຍການຄວບຄຸມດ້ານການດຳເນີນງານ.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

ເຊັນເຊີ IoT ແມ່ນຫຍັງ, ແລະ ມັນເຮັດວຽກແນວໃດໃນເຄື່ອງຈັກຂາຍເຄື່ອງອັດຕະໂນມັດ?

ເຊັນເຊີ IoT ແມ່ນອຸປະກອນທີ່ເກັບກຳແລະຖ່າຍໂອນຂໍ້ມູນຜ່ານເຄືອຂ່າຍອິນເຕີເນັດ. ໃນເຄື່ອງຈັກຂາຍເຄື່ອງອັດຕະໂນມັດ, ມັນຕິດຕາມປັດໃຈຕ່າງໆເຊັ່ນ ລະດັບສິນຄ້າໃນສະຕ໋ກ ແລະ ສະພາບຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລ້ວສົ່ງຂໍ້ມູນປັບປຸງໃໝ່ໄປຍັງໜ້າຈໍສະແດງຜົນທາງໄກເພື່ອຄຸ້ມຄອງຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ການເຊື່ອມໂຍງກັບເມກມີຜົນປະໂຫຍດແນວໃດຕໍ່ເຄືອຂ່າຍເຄື່ອງຈັກຂາຍເຄື່ອງອັດຕະໂນມັດ?

ການປະສົມປະສານເມກເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງເຄືອຂ່າຍເຄື່ອງຈຳໜ່າຍສິນຄ້າສາມາດເຮັດໄດ້ຢ່າງສູນກາງ, ສະໜອງຂໍ້ມູນປັບປຸງສາງສິນຄ້າ, ລາຄາ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາໃນທັນທີ, ສະນັ້ນຈຶ່ງເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານ ແລະ ຄວາມໄວໃນການຕອບສະໜອງສຳລັບການຕັ້ງຄ່າຫຼາຍສະຖານທີ່.

ການບຳລຸງຮັກສາຄາດຄະເນໃນເຄືອຂ່າຍເຄື່ອງຈຳໜ່າຍສິນຄ້າແມ່ນຫຍັງ?

ການບຳລຸງຮັກສາຄາດຄະເນໃຊ້ເຊັນເຊີ IoT ເພື່ອຄາດຄະເນການຂັດຂ້ອງຂອງເຄື່ອງກ່ອນທີ່ຈະເກີດຂື້ນ, ລົດເວລາທີ່ເຄື່ອງບໍ່ສາມາດໃຊ້ງານໄດ້ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບຳລຸງຮັກສາໂດຍການເຮັດໃຫ້ສາມາດປ້ອງກັນ ແລະ ຈັດການລ່ວງໜ້າໄດ້.

AI ສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານເຄື່ອງຈຳໜ່າຍສິນຄ້າໄດ້ແນວໃດ?

AI ວິເຄາະພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ ແລະ ລູ່ນແບບຄວາມຕ້ອງການເພື່ອປັບປຸງລາຄາ, ການແນະນຳ ແລະ ການຈັດວາງສາງສິນຄ້າ, ສະນັ້ນຈຶ່ງເພີ່ມຍອດຂາຍ ແລະ ການຮັກສາລູກຄ້າໄວ້ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິຜົນ.