ရောင်းအိတ်ဆက်လက်ထုတ်လုပ်မှုရုံများတွင် စီးပွားမှုနှင့်ပတ်သက်သည့် နέဗူးခြင်းများ

ဒေတာမှဖြစ်သောင်းစွာ စီးပွားမှုအဆင့်မြှင့်တင်မှုစီမံခန်းများ

စီးပွားမှုကို တကယ့်အချိန်တွင် လေ့လာသည့် စနစ်များ

အချိန်တကြား မော်နီတာ링စနစ်များသည် ဓာတ်ပုံလုပ်ငန်းရှိ အင်္ဂါအသုံးပြုမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်တွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုကို ပြုလုပ်သည်။ ဒီစနစ်များသည် အင်္ဂါအသုံးပြုမှုအဆင့်များအကြောင်း အကြားကြားအချိန်တွင် ဒေတာများကိုပေးပို့ပြီး အလုပ်ဆောင်များအား အင်္ဂါများကို ကူးယူနိုင်စေပါသည်။ IoT-ဖြင့်ဝင်ရောက်သော အော်ပြစ်၊ ဒရိုန်များနှင့် ဝearable များသည် ဓာတ်ပုံလုပ်ငန်းတွင် မော်နီတာရေးအတွက် ကျယ်ပြန့်သုံးလေ့ရှိသည်။ ဒီဇာတ်ကားများကို အသုံးပြု၍ လုပ်ငန်းစီမံသူများသည် အင်္ဂါအသုံးပြုမှုကို တိုးတက်စွာ ခွဲခြားလေ့လာပြီး အချိန်တကြားတွင် လုပ်ငန်းများကို ပြင်ဆင်နိုင်ပြီး ရှုံးလွှာရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။ များစွာသော အကြောင်းအရာအား လေ့လာသော အကြောင်းအရာများမှ ရှင်းလင်းချက်များက အချိန်တကြား မော်နီတာရေးစနစ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး အင်္ဂါသုံးစွဲမှုကို သိမ်းဆည်းမှုနှင့် လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းအကောင်အထည်ဖော်မှုကို တိုးတက်စေနိုင်သည်ဟု ပြသထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Cisco မှ Flextronics တွင် စတင်လုပ်ခဲ့သော ပြီလောတ်လုပ်ငန်းတွင် အင်္ဂါသုံးစွဲမှုကို 20%-30% လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ ဒီစနစ်များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ငန်းများသည် များစွာသော မကောင်းသော အချက်အလက်များကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး အင်္ဂါသုံးစွဲမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် မှန်ကန်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။

လုပ်ငန်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အကြံပြုခြင်း

အရာပြင်ဆင်ခြင်းအနေဖြင့် သဘာဝပိုင်းဆိုင်ရာ လက်မှတ်များကို ပိုကောင်းစွာ အကောင်အထည်ဖော်ရန် အကူအညီပြုသည့် predictive analytics သည် chemical plants တွင် သဘာဝအရှုံးကို လုံးဝ ပြောင်းလဲစေရန်အတွက် အဓိပ္ပါယ်ကို ပြသထားသည်။ ရှုံးလှုပ်ရှားသော algorithm များနှင့် machine learning models ကို အသုံးပြု၍ predictive analytics သည် သဘာဝအားလုံးကို လိုအပ်သည့်အချိန်များနှင့် ပြောင်းလဲမှုများကို ရှာဖွေရေးနိုင်စေပြီး အကျိုးသော resource allocation ကို အကူအညီပြုသည်။ တိုက်ရိုက်သော အุตสาหกรรมများတွင် အကောင်အထည်ဖော်မှုများသည် efficiency ကို တိုးတက်စေသည့် အရည်အချင်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Eastman Chemical ၏ Sharon Nolen မှ energy program များသည် သဘာဝအရှုံးကို အရမ်းကြီးတိုးတက်စေခဲ့သည်။ Key performance indicators (KPIs) အဖြစ် energy consumption rates၊ forecast accuracies နှင့် maintenance schedules တို့သည် အကောင်အထည်ဖော်မှုကို တိုင်းတာရန် metrics အဖြစ် အသုံးပြုသည်။ Predictive analytics သည် chemical plants တွင် သဘာဝလိုအပ်ချက်များကို ရှာဖွေရေးနိုင်ပြီး equipment failures ကို ရှာဖွေရေးနိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် downtime ကို နည်းသောကြောင်း ထိန်းသိမ်းပြီး productivity ကို အမြဲတမ်းတိုးတက်စေသည်။ ဒီ proactive ချဉ်းကပ်မှုသည် သဘာဝအရှုံးကို အရမ်းကြီးတိုးတက်စေပြီး လုပ်ငန်းရေးအလုပ်အတွက် အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ပိုကောင်းစွာ တိုးတက်စေသည်။

အောင်မြင်သော IoT နှင့် လျှပ်စစ်အটူUILTINရေးဖြေရှင်းချက်များ

လျှပ်စစ်ဆိုင်ရာ အောက်တိုင်းများနှင့် ကိရိယာ-ကိရိယာဆက်သွယ်ရေး

လျှပ်စစ်ဆိုင်ရာ အောက်တိုင်းများနှင့် ကိရိယာ-ကိရိယာ (M2M) ဆက်သွယ်ရေးများသည် ERGY မီးထုတ်မှုကို ပြောင်းလဲရန်အတွက် အဓိကအချက်များဖြစ်သည်။ လျှပ်စစ်ဆိုင်ရာ အောက်တိုင်းများသည် ကိရိယာဝင်ရိုးတွင် အခြေအနေများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်အခြေအနေများအကြောင်း ဒေတာစုဆောင်းပြီး ပို့ဆောင်နိုင်သည့်အတွက်၊ အင်အားလေးများစွာသုံးသော လုပ်ဆောင်ချက်များအား တိကျစွာ ကိုင်တွယ်နိုင်စေသည်။ ထို့အပြင်၊ အင်အားအသုံးပြုမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ကူညီပြီး၊ အရာအချိုးကို ရှာဖွေရှုံးရန်အတွက် အခြေခံလုပ်ဆောင်ချက်များကို လျှော့ချနိုင်စေပြီး အင်အားများကို သိမ်းဆည်းနိုင်စေသည်။ ထပ်ပြောရာ M2M ဆက်သွယ်ရေးများသည် ကိရိယာများအကြား လျှော့ချစေရန်အတွက် လျှော့ချစေရန် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အလုပ်လုပ်နိုင်စေပြီး၊ လူသားများ၏ ပါဝင်မှုကို လျှော့ချနိုင်စေပြီး လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ ကျေးဇူးမြှင့်တင်ရေးကို တိုးတက်စေသည်။

IoT တecnologies များ၊ ဥပမာ smart sensors နှင့် M2M communication တို့ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အရေးကြီးဆုံး အမြစ်တစ်ခုမှာ အလွန်မြင်သော အားသည် သတ်မှတ်မှုများဖြစ်ပါသည်။ အချိန်တွင် အခြေခံထားသော ဒေတာများအား အလုပ်လုပ်ရေးများကို အလွယ်တကူ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အားသည် သုံးစွဲမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် အားသည် သုံးစွဲမှုကို 30% ထိ လျော့နည်းစေရန် ရှိနိုင်ပါသည်။ ထို့ပြင် ပိုင်းခြားသော လေ့လာမှုများမှရှိသော သواးတွင်းများမှ အကြောင်းအရာများကို လေ့လာသော အခြေခံများသည် IoT ဖြင့် ပြောင်းလဲခြင်းများကို အလုပ်လုပ်ရေးများကို လျှော့ချခြင်း၊ လုပ်ငန်းများကို မှန်ကန်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အဆိုးရောက်မှုကို လျော့နည်းစေခြင်းဖြင့် ထိုအစိတ်အပိုင်းများကို တိုးတက်စေနိုင်ပါသည်။

အားသည် လေ့လာမှုများအတွက် ဒရိုင်းန်-အခြေခံ လုံခြုံရေး

ဒရိုန်များသည် အင်္ဂါအခြေခံစီမံကိန်းများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အရေးကြီးသော ရесоurceတစ်ခုဖြစ်လာပြီး၊ လူလက်ဖြင့် စစ်ဆေးခြင်းထားရမည့် နေရာများမှ ဒေတာရယူခြင်းကို ဖြည့်စွက်ပေးပြီး၊ အချိန်များစွာရှိသောနှင့် အဆိုးရိုးကြီးသောလုပ်ငန်းများကို လျော့နည်းစေသည်။ ကမ်ပ်ရာများနှင့် ဆန္ဒများဖြင့် အင်ဆောင်ထားသော ဒရိုန်များသည် အင်အားအခြေခံအဆောက်အအုံများ၊ ဥပမာ- အခွံများ၏ အိမ်အထဲသို့ အပူချိန်ဝင်ရောက်မှုနှင့် HVAC စနစ်များ၏ ကုသိုလ်များကို အလွယ်တကူ အခြေအနေများကို ရယူနိုင်ပါသည်။ ဒီဇိုင်းမြင်ကြားခြင်းမှာ အင်အားအဆောက်အအုံအခြေခံစီမံကိန်းကို ပို၍ ပြည့်စုံစွာ တွေ့ရှိစေပြီး၊ လျှော့ချမှုများ၊ မကောင်းသောအခြေအနေများနှင့် လုပ်ငန်းများကို အမြန်တွေ့ရှိနိုင်စေပါသည်။

ဒရိုန် စီမံကိန်းတွင် ပေါင်းစပ်သော အခြေအနေများကို လေ့လာခြင်းဖြင့် အချိန်နှင့် ကျသင့်ငွေအတွက် အကျိုးဆုံးဖြစ်သည်။ အိမ်အထဲမှာ အသုံးပြုသူများအား ဒရိုန် စီမံကိန်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကျသင့်ငွေကို ၅၀% အထိ လျော့နည်းစေပြီး စစ်ဆေးခြင်းတွင် လိုအပ်သော အချိန်ကို ၇၀% အထိ လျော့နည်းစေနိုင်သည်။ ဒရိုန် စီမံကိန်းက ပြင်းထန်လာသည့်အတွက် အင်္ဂါအခြေခံ ဒေတာများကို ပိုမို တိကျသော အခြေအနေများကို ပေးနိုင်စေရန် အခြား ဒီဂျစ်တယ် အlat်လ်တွေနဲ့ ပိုမို ပေါင်းစပ်နိုင်စေမည်ဟု မျှဝေထားသည်။ ဒရိုန် software မှာ အချိန်အတွင်း ဒေတာအား ပြုလုပ်ခြင်းကို ပိုမို တိုးတက်စေရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဓာတ်ပြုတ်အင်အားကို ဓာတ်ပြုစုတ်ထုတ်လုပ်ခြင်းတွင် ပေါင်းစပ်ခြင်း

နေအင်အား/လေအင်အားကို အသုံးပြုခြင်း၏ ခALLENGes နှင့် ဖြေရှင်းချက်များ

ရောင်အင်အားနှင့် လျင်မြစ်အင်အားအတိုင်း ဓာတ်ပုံသွားထုတ်လုပ်မှုတွင် အသုံးပြုခြင်းမှာ ခက်ခဲများဖြင့် ပြည့်ဝန်းကျသည်။ ဓာတ်ပုံလုပ်ငန်းများသည် ရောင်အင်အားပုံစံများအတွက် အဆင့်မြင့်ကျယ်ပြန့်သော ရင်းနှီးကူးကျင့်သုံးမှုအချိန်၊ အပိုင်းအခြားများအတွက် အကျဉ်းချုပ်မှု နှင့် လျင်မြစ်အင်အား၏ ပြောင်းလဲမှုများကို မျှော်လင့်ခြင်းဖြင့် ခံစားရပါသည်။ ဒီသဘောတူညီချက်များကို ဖြေရှင်းရန် အင်အားဝယ်ယူချုပ် (PPAs) နှင့် နေရာတွင် အင်အားထိုးဆက်မှုစနစ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်။ ဒီလုပ်ငန်းများက ကျွန်ုပ်တို့၏ ရေးဆိုင်ရာအချိန်ကို ခွဲခြားပေးပြီး အင်အားပေးအားလုံးကို မြောက်ခြင်းဖြင့် အင်အားမော်လိုင်းကို တိုးတက်စေပါသည်။

အခြားအခြေအနေများကို လေ့လာခြင်းမှာ အောင်မြင်သော ပေါင်းစပ်မှုများကို ပြသထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဂျာမနီရှိ ဓာတ်ပုံလုပ်ငန်းတစ်ခုသည် ရောင်အင်အားပုံစံများကို တပ်ဆောင်ပြီး လျင်မြစ်အင်အားအတွက် PPA ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အင်အားကုန်ကျမှုကို 30% အထိ လျော့နည်းစေခဲ့သည်။ ဒီလိုအင်အားပေါင်းစပ်မှုသည် လုပ်ငန်းကုန်ကျမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ပေးပြီး လုံခြုံရေးကို တိုးတက်စေပါသည်။

သိပ္ပံပွေ့လျှောက်မှုများသည် တိုးတက်လာနေပြီး ဓာတ်ပုံအသစ်များကို ဓာတ်ပုံလုပ်ငန်းရှိသို့ ပို၍ လျင်မြန်စွာ ပါဝင်စေရန် အကြံပြုထားသည်။ ရာခိုင်နှုန်းများသည် ပို၍ ဆန္ဒရှိသော အင်္ဂါအားဖြည့်ရေးဖြာသော ဖြေရှင်းများနှင့် ပိုင်းခြားသော ဓာတ်ပုံအသစ်များကို တစ်ခုခုပေါင်းစည်းထားသော ဟွေ့ဘီဒ်စနစ်များဖြင့် ပါဝင်နိုင်သည်။ လုပ်ငန်းရှိသည် ပြင်ပြီး လေ့လာနိုင်သည့် အသစ်များအတွက် လမ်းကြောင်းများ၊ ဥပမာ - ရေပေါင်းနေရာကို အများဆုံးသုံးပြီး ဓာတ်အင်အားကို ထုတ်လုပ်ရန် ဖလိုင်ချထားသော နောက်ဆုံး နေရောင်သော လမ်းကြောင်းများနှင့် ကမ္ဘာပြင်ပေါ်ရှိ လမ်းကြောင်းများကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။

အဆိုပါအပျက်မှ အင်အားသို့ ပြောင်းလဲရန် သိပ္ပံများ

အပျက်မှ အင်အားသို့ ပြောင်းလဲရန် သိပ္ပံများသည် ကုမ္ပဏီအပျက်များကို အသုံးပြုနိုင်သော အင်အားသို့ ပြောင်းလဲရန် အကြံပြုထားသည့် အရွယ်အစားများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထိုသိပ္ပံများသည် အပျက်အစားများကို အသုံးပြုနိုင်သော အင်အားသို့ ပြောင်းလဲရန် အကြံပြုထားသည့် အရွယ်အစားများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အပျက်အစားများကို အသုံးပြုနိုင်သော အင်အားသို့ ပြောင်းလဲရန် အကြံပြုထားသည့် အရွယ်အစားများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

အောင်မြင်သော ဆပ်စ်မှ ERGY သို့ ပြောင်းလဲမှု၏ ထင်ရှားသော ဥပမာများကို တိုက်ရိုက် ဆပ်စ်မှ ဖန်တီးထားသော အင်္ဂါများဖြင့် သူတို့၏ အင်အားချိန်အချို့ကို ဖန်တီးနိုင်ခဲ့သည့် ဓာတ်ပုံများတွင် တွေ့ရှိနိုင်သည်။ နယ်သာလန်တွင်ရှိသော အဆောက်အအုံတစ်ခုမှ ငါးနှစ်အတွင်း အင်အားချိန်ကosten 15% ကို လျော့နည်းခဲ့သည်ဟု ဝေဖန်ခဲ့သည်။

ဆပ်စ်မှ ERGY သို့ ပြောင်းလဲမှု၏ ရှေ့ဆောင်သော အကျိုးသောင်းများသည် အစိုးရအားဖြင့် ဆပ်စ်မှန်းမှုနှင့် ပတ်သက်သော ကျေးဇူးများကို လျော့နည်းစေရန် အင်အားဖန်တီးမှုဖြင့် ပိုမိုသော ဝင်ငွေကို ဖန်တီးနိုင်စေသည်။ ထို့ပြင်၊ ဒီမျိုးသော လှုပ်ရှားမှုများသည် ပိုမိုလုံလောက်သော စီးပွားရေးကို ဖြစ်စေရန် အကူအညီပေးပြီး ဆပ်စ်သည် အဆုံးမဟုတ်ဘဲ လိုအပ်သော ရင်းနှီးကို လုံလောက်စွာ အသုံးပြုနိုင်စေရန် အကူအညီပေးသည်။ ပြောင်းလဲမှုနည်းပညာများ ဆက်လက်ဖြစ်လာပါက ဓာတ်ပုံများတွင် ဆပ်စ်မှ ERGY သို့ ပြောင်းလဲမှုတွင် ပိုမိုသော ကျွမ်းကျင်မှုများနှင့် အက်ဥာဏ်တိုးမြှင့်မှုများကို မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။

လှုပ်ရှားရေးအတွက် ဒီဂျစ်တယ် တွင်းများ

အင်အားကို လှုံ့ဆော်မှုတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှု

ဒီဂျစတယ် တွင်းများသည် ဓာတ်ပုံထုတ်လုပ်ရေးတွင် အင်္ဂါသက်သာမှုကို တိုးတက်시키ရန် ပြောင်းလဲခြင်းရှိသော ချဉ်းကပ်မှုကို ပေးဆောင်သည်။ ဒီဂျစတယ် မော်ဒယ်များသည် ကမ္ဘာတွင်းရှိ လုပ်ဆောင်ချက်များကို စူးစမ်းခြင်းဖြင့် ရှိနေသော ထုတ်လုပ်ရေးကို ဖျက်ဆီးမှုမရှိဘဲ လုပ်ဆောင်ချက်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အခန်းကဏ္ဍကို ပေးဆောင်သည်။ စူးစမ်းခြင်းအတွက် နည်းလမ်းများသည် ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် မျိုးမျိုးသော ပြောင်းလဲမှုများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် အင်္ဂါသက်သာမှုအားဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ရန် အခန်းကဏ္ဍကို ပေးဆောင်သည်။ စူးစမ်းခြင်းများသည် လုပ်ဆောင်ချက်မှုအကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့် အင်္ဂါသက်သာမှုတွင် အရေးကြီးသော တိုးတက်မှုများကို ပြသခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒီဂျစတယ် တွင်းနည်းပညာကို အသုံးပြုသော ကုမ္ပဏီများသည် အင်္ဂါသက်သာမှုကို ၁၀% ထက်ပိုသည်ဟု အများအားဖြင့် ဝေဖန်ထားကြသည်။ ထုတ်လုပ်ရေးသည် အားလုံးကို အိတ်ထဲတွင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသို့ ပြောင်းလဲလျှင်၊ ဒီဂျစတယ် တွင်းများသည် လျှော့ချထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အသက်ရှင်ရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖြည်ပြီး အဓိကအခန်းကဏ္ဍတစ်ခုအဖြစ် ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။

တဆက်တည်း ပြင်ဆင်မှုအတွက် ပိတ်ပင်ထားသော ပြန်လည်အကြံပြုခြင်း စနစ်များ

အားလုံးကိုင်တွယ်မှုရှိသော ပြန်လည်အကြံပြုချက်စနစ်များသည် ဓာတ်ပုံဆိုင်ရာလုပ်ငန်းများတွင် တပ်ဆင်ထားသော တဆက်တည်းပြင်ဆင်မှုကို ရှုံးဖွယ်ရာတွင် အခြေခံအရာဖြစ်သည်။ ဒီစနစ်များသည် တကယ်တော့အချိန်အခါတွင် ဒေတာအနေလိုက်ပြုလုပ်ထားသော အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ အလုပ်လုပ်မှုအကောင်အထည်များအတွက် ပြန်လည်အကြံပြုချက်ကို အမြန်ပေးပို့ပြီး တဆက်တည်းပြင်ဆင်မှုနှင့် တိုးတက်မှုကို ဖြည်ပြီးပေးသည်။ အကျဉ်းချုပ်အသုံးပြုမှုများမှ တွေ့ရှိခဲ့သော အောင်မြင်မှုများသည် များသော ဓာတ်ပုံဆိုင်ရာလုပ်ငန်းများတွင် တကယ်တော့အချိန်အခါတွင် ပြန်လည်အကြံပြုချက်စနစ်များကို အသုံးပြု၍ အားသာမှုကို အရမ်းကြီးစွာ သိမ်းဆည်းနိုင်ခဲ့ပြီး ထုတ်ကုန်အရည်အချင်းများကိုလည်း တိုးတက်စေခဲ့သည်။ အစမှာ မြင့်မားသော ထည့်သွင်းချက်အချိန်များအားလုံးကို ပြောင်းလဲခြင်းများအား အနည်းငယ်ချင်းဖြင့် ရှုံးဖွယ်ရာမှာ မရှိပါ၊ အားသာမှုကို လျော့နည်းစေခြင်းနှင့် ရесоurce အသုံးပြုမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းများကို ပြုလုပ်နိုင်သည့် ပြန်လည်အကြံပြုစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ အမြဲတမ်းသဘောတူညီမှုများသည် မှန်ကန်သည်။ ဒီစနစ်များသည် ဘာသာရပ်တွင် ကျွန်းသောက်မှုနှင့် လုံခြုံရေးကို ဘယ်လိုလုပ်ဆိုသည်ကို ပြပေးသည်။