ການບຳລຸງຮັກສາເຊີງພະຍາກອນ
ການບຳລຸງຮັກສາເຊີງພະຍາກອນ (Predictive Maintenance) ແມ່ນວິທີການທີ່ໃຊ້ AI ວິເຄາະຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ ແລະ ບັນທຶກການເຮັດວຽກ ເພື່ອຄາດການຄວາມເສຍຫາຍຂອງອຸປະກອນລ່ວງໜ້າ ແລະ ວາງແຜນການຊ່ອມບຳລຸງ.
ການບຳລຸງຮັກສາໃນພາກການຜະລິດມີສາມຂັ້ນຕອນ: ການບຳລຸງຮັກສາເຊີງແກ້ໄຂ, ເຊີງປ້ອງກັນ ແລະ ເຊີງພະຍາກອນ. ການບຳລຸງຮັກສາເຊີງພະຍາກອນກວດກາສະພາບອຸປະກອນຕົວຈິງ ລຸດການປ່ຽນອາໄຫຼ່ທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ. ກົນໄກຊັດເຈນ: ເກັບຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ ແລ້ວໃຫ້ Machine Learning ຮຽນຮູ້ຮູບແບບປົກກະຕິ ເມື່ອຂໍ້ມູນເບ່ຍງເບນຈະແຈ້ງເຕືອນ. ໂດຍສະເພາະໃນໂຮງງານໃນໄທ ແລະ ລາວ ເປັນທີ່ສົນໃຈໃນຖານະແນວທາງຊົດເຊີຍການຂາດແຄນຊ່າງເທັກນິກທີ່ມີປະສົບການ.
ຄຳສັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
ການສຳຫຼວດຈາກໄລຍະໄກ
Remote Sensing ແມ່ນຄຳສັບລວມທີ່ໃຊ້ເອີ້ນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ວັດແທກການສະທ້ອນ ແລະ ການແຜ່ລັງສີຂອງຄື້ນແມ່ເຫຼັກໄຟຟ້າຈາກດາວທຽມ, ອາກາດຍານ, ໂດຣນ ແລະ ອື່ນໆ ທີ່ຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີ, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສຳຜັດກັບວັດຖຸໂດຍກົງ, ເພື່ອເກັບກຳ ແລະ ວິເຄາະສະພາບຂອງພື້ນຜິວໂລກ ແລະ ບັນຍາກາດ.
ການປັບແต່ງລະອຽດ
ການປັບແຕ່ງລະອຽດ (Fine-Tuning) ແມ່ນຂະບວນການທີ່ນຳເອົາຂໍ້ມູນການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມມາໃຫ້ກັບໂມເດລ Machine Learning ທີ່ຜ່ານການຮຽນຮູ້ລ່ວງໜ້າແລ້ວ ເພື່ອປັບໃຫ້ເໝາະສົມກັບວຽກງານ ຫຼື ໂດເມນສະເພາະໃດໜຶ່ງ.
ການກໍານົດລາຄາແບບໄດນາມິກ
ການກໍານົດລາຄາແບບໄດນາມິກ (Dynamic Pricing) ແມ່ນຍຸດທະສາດການກໍານົດລາຄາທີ່ປັບລາຄາສິນຄ້າ ຫຼື ບໍລິການໃນເວລາຈິງ ໂດຍອີງຕາມປັດໄຈທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້ ເຊັ່ນ: ຄວາມຕ້ອງການ, ການສະໜອງ, ສະພາບການແຂ່ງຂັນ ແລະ ຊ່ວງເວລາ. ຍຸດທະສາດນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ມາດົນນານໃນການກໍານົດລາຄາປີ້ຍົນ ແລະ ຫ້ອງໂຮງແຮມ, ແຕ່ດ້ວຍການແຜ່ຂະຫຍາຍຂອງ AI ໄດ້ເຮັດໃຫ້ມັນຂະຫຍາຍຕົວໄປສູ່ອຸດສາຫະກໍາທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ເຊັ່ນ: ຂາຍຍ່ອຍ ແລະ ອາຫານ-ເຄື່ອງດື່ມ.
