ວິທີການອອກແບບຢ່າງສະຫຼາດ ສຳລັບການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອໃນຊຸມຊົນ

ບົດບາດຂອງຫ້ອງຈັດປະເພດຂີ້ເຫຍື້ອໃນຊຸມຊົນອັດສະຈັກ

ການກຳນົດຫ້ອງຈັດປະເພດຂີ້ເຫຍື້ອ ເປັນສູນກາງສຳລັບການຈັດປະເພດຂີ້ເຫຍື້ອ

ສະຖານທີ່ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໜ້າທີ່ຄືກັບສູນພິເສດ ບ່ອນທີ່ຄົນຈັດຂີ້ເຫຍື້ອຕາມປະເພດຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ວັດສະດຸທີ່ສາມາດນຳກັບມາໃຊ້ໃໝ່ໄດ້, ວັດສະດຸອິນຊີ, ແລະ ຂີ້ເຫຍື້ອປົກກະຕິ. ພວກເຂົາມີຖັງຂີ້ເຫຍື້ອສີຕ່າງໆທີ່ພວກເຮົາຮູ້ຈັກກັນດີ ພ້ອມທັງສະຖານີຈັດລຽງອັດສະຈັກທີ່ໃຊ້ປັນຍາປະດິດສ້າງ. ຕາມການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຖືກຕີພິມເມື່ອປີກາຍນີ້, ຊຸມຊົນທີ່ໃຊ້ສູນຈັດລຽງສູນກາງເຫຼົ່ານີ້ ມີຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີຂຶ້ນຫຼາຍໃນການຮີຊູເຊັ່ນ: ດີຂຶ້ນປະມານ 72 ເປີເຊັນ ສົມທຽບກັບບັນດາເຂດທີ່ການຈັດລຽງເກີດຂຶ້ນຢູ່ໃນເຮືອນ. ລະບົບນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ຍ້ອນຄອມພິວເຕີ້ວິເຄາະຮູບພາບຈາກກ້ອງທີ່ຕິດຢູ່ເທິງເພດານ ເພື່ອຊອກຫາສິ່ງຂອງທີ່ຖືກວາງໃສ່ຖັງທີ່ຜິດ. ເມື່ອມີຂໍ້ຜິດພາດ, ແສງສະຫວ່າງນ້ອຍໆຈະແຈ້ງຂຶ້ນ ແລະ ບາງຄັ້ງກໍມີສຽງດັງຂຶ້ນເພື່ອແຈ້ງໃຫ້ຄົນຮູ້ວ່າພວກເຂົາຕ້ອງແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດຂອງຕົນ. ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງສູນເຫຼົ່ານີ້ຍັງມີໜ້າຈໍສະແດງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບປະລິມານຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ບຸກຄົນຜະລິດຂຶ້ນ ເຊິ່ງຊ່ວຍເຊື່ອມໂຍງຂະບວນການຈັດລຽງຂີ້ເຫຍື້ອເຂົ້າກັບການປ່ຽນແປງນິໄສໃນໄລຍະຍາວ.

ການເຊື່ອມຕໍ່ IoT ແລະ ເຊັນເຊີ ສຳລັບການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງ

ສະຖານທີ່ຄັດແຍກຂີ້ເຫຍື້ອໃນມື້ນີ້ ຖືກຕິດຕັ້ງດ້ວຍເຊັນເຊີ້ວັດນ້ຳໜັກທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ ແລະ ກ້ອງສະເປັກໂທຣມິເຕີ້ທີ່ທັນສະໄໝ ທີ່ສາມາດສະແກນຂີ້ເຫຍື້ອໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 150 ຈຸດທຸກໆວິນາທີ. ເມື່ອເຊັນເຊີ້ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ, ມັນຈະສ້າງຮູບພາບແບບເວລາຈິງ ຂອງສິ່ງທີ່ຢູ່ໃນຂີ້ເຫຍື້ອ, ໃຫ້ທີມງານເກັບຂີ້ເຫຍື້ອຮູ້ທັນທີ ຖ້າມີສິ່ງຜິດປົກະຕິປະສົມຢູ່. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ເຊັນເຊີ້ອຸນຕານສຽງ (ultrasonic sensors) ທີ່ບອກໄດ້ວ່າຖັງຂີ້ເຫຍື້ອເຕັມແລ້ວ. ມັນຊ່ວຍໃນການຈັດຕັ້ງເວລາເກັບຂີ້ເຫຍື້ອລ່ວງໜ້າໄດ້ປະມານ 1 ມື້ ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ລົດມາຊ້າ. ເມືອງຕ່າງໆທີ່ກຳລັງທົດລອງລະບົບນີ້ ໄດ້ລາຍງານວ່າບັນຫາຖັງຂີ້ເຫຍື້ອລົ້ນ ຫຼຸດລົງເກືອບສອງສາມສ່ວນ ສົມທຽບກັບວິທີການເກົ່າ. ແລະຍິ່ງດີກວ່ານັ້ນ, ໜ່ວຍປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທ້ອງຖິ່ນຈະດຳເນີນການຄິດໄລ່ສ່ວນໃຫຍ່ຢູ່ເທິງສະຖານທີ່ເອງ, ໝາຍຄວາມວ່າທຸກຢ່າງຍັງດຳເນີນໄປຢ່າງລຽບລຽງ ເຖິງແມ່ນວ່າການເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດຈະຂາດໄປ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ໜ່ວຍຄັດແຍກອັດຕະໂນມັດໃນເຂດທີ່ຢູ່ອາໄສ ປະເທດເຊີງໄຮ

ໃນປີ 2022, ຊຽງໄຮ ໄດ້ເປີດໂຄງການຊຸມຊົນສະຫຼາດຂອງຕົນ ທີ່ວາງຫ້ອງຈັດປະເພດ 340 ຫ້ອງ ໃນທົ່ວເມືອງ. ຫ້ອງເຫລົ່ານີ້ມີແຂນຫຸ່ນຍົນ ທີ່ສາມາດລະບຸປະເພດພາດສະຕິກຕ່າງໆ ໂດຍຜ່ານການວິເຄາະ ໂພລີເມີ. ໂດຍການກວດສອບຂໍ້ມູນຈາກຖານຂໍ້ມູນຂອງເມືອງ, ເຄື່ອງຈັກສາມາດຈັດປະເພດຢາງ 7 ຊະນິດ ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງປະມານ 94%. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຟື້ນຟູວັດສະດຸທີ່ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນຈະຖືກຂີ້ເຫຍື້ອແລະໄດ້ຮັບລາຄາທີ່ດີກວ່າໃນສູນການຜະລິດຄືນ ໃຫມ່. ບັນດາບ້ານ ທີ່ໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນໂຄງການນີ້ ລາຍງານວ່າ ໄດ້ຕັດຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ເຫຼືອລົງເກືອບເຄິ່ງນຶ່ງ ໃນໄລຍະ 8 ເດືອນ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບນີ້ ຫນ້າ ສົນໃຈແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ ແລະປັບຕົວ. ທຸກໆອາທິດ, ມັນປັບວິທີການຈັດປະເພດສິນຄ້າຕາມສິ່ງທີ່ຄົນມັກຖິ້ມໃນລະດູການທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະການປ່ຽນແປງໃນການອອກແບບການຫຸ້ມຫໍ່ຜະລິດຕະພັນ.

ການອອກແບບທີ່ສຸມໃສ່ຜູ້ໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງປະຊາຊົນ ແລະ ປະຕິບັດຕາມ

ການເພີ່ມຄຸນສົມບັດທີ່ເອື້ອຕໍ່ຮ່າງກາຍ ເຊັ່ນ: ບັນຍາກາດກັນກິ່ນ ແລະ ສະຖານີການຈັດປະເພດທີ່ສາມາດປັບໄດ້ ໄດ້ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງຈິງໃນການໃຊ້ງານຂອງຜູ້ສູງອາຍຸ, ເພີ່ມການມີສ່ວນຮ່ວມປະຈຳວັນຂຶ້ນເກືອບ 57%. ຕົວອັກສອນເກມທີ່ມີການມີສ່ວນຮ່ວມກໍ່ໄດ້ຜົນດີຫຼາຍ. ລາງວັນຕາມເຂດບ້ານ ແລະ ເຄື່ອງໝາຍລາງວັນດິຈິຕອນ ໄດ້ເຮັດໃຫ້ຄົນກັບມາໃຊ້ງານຕິດຕໍ່ກັນເດືອນແລ້ວເດືອນເລີຍ. ການທົດລອງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ການມີສ່ວນຮ່ວມຢູ່ໃນລະດັບເກີນ 80% ໃນໄລຍະເວລາ 1 ປີ ໃນສະພາບອາກາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ສຳລັບຜູ້ທີ່ມີບັນຫາດ້ານການເຫັນ, ປ້າຍທີ່ສາມາດຈັບຕ້ອງໄດ້ ຮວມກັບອັກສອນບຣາວ ແລະ ສັນຍາລັກທີ່ມີຄວາມຕັດກັນຊັດເຈນ ໄດ້ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ການຍົກລະດັບຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າເຖິງເຫຼົ່ານີ້ ໄດ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຜິດພາດໃນການຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອລົງໄປໃນຖັງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງລົງໄປປະມານ 92%, ເຊິ່ງຖືວ່າດີຫຼາຍ ເມື່ອພວກເຮົາຄິດເຖິງຈຳນວນຄວາມຜິດພາດທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນໄດ້.

ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອອັດສະຈັກ ແລະ ລະບົບຕິດຕາມການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອແບບເວລາຈິງ

ຊุมຊົນທີ່ທັນສະໄໝກໍາລັງປັບປຸງຫ້ອງຈັດປະເພດຂີ້ເຫຍື້ອດ້ວຍຖັງຂີ້ເຫຍື້ອອັດສະຈັກທີ່ປ່ຽນຖັງຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ເຄີຍໃຊ້ງານແບບທຳມະດາໃຫ້ກາຍເປັນຊັບສິນທີ່ສາມາດຜະລິດຂໍ້ມູນໄດ້. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາສຳຄັນສອງດ້ານໃນເມືອງ: ການປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອລົ້ນອອກ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການເກັບກຳຂີ້ເຫຍື້ອໂດຍຜ່ານການຕິດຕາມແບບດິຈິຕອລ.

ເຊັນເຊີວັດຖຸບັນຈຸຂີ້ເຫຍື້ອຊ່ວຍປ້ອງກັນການລົ້ນ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນກິ່ນບໍ່ພ້ອມໃຈໄດ້ແນວໃດ

ເຊັນເຊີທີ່ຕິດຢູ່ຝາປິດຖັງຂີ້ເຫຍື້ອສາມາດກວດສອບລະດັບການເຕັມຂອງຖັງໄດ້ທຸກໆ 2 ຫາ 15 ນາທີ, ແລະ ສົ່ງຄຳເຕືອນເມື່ອຖັງເຕັມປະມານສາມສ່ວນສີ່. ຄຳເຕືອນເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຄວາມສະອາດມີເວລາມາຖອກຂີ້ເຫຍື້ອອອກກ່ອນທີ່ອາຫານຈະເນົ່າເປື່ອຍ ແລະ ຜະລິດກັດມີເທນ (methane) ທີ່ເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມຫຼາຍກວ່າກັດກາກບອນໄດອອກໄຊ (CO2) ເຖິງ 28 ເທົ່າ ຕາມຂໍ້ມູນຈາກ EPA ປີກາຍ. ເມື່ອເມືອງຊຽວລະດົກໄດ້ທົດລອງນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີນີ້, ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອຂອງພວກເຂົາກໍ່ຄົງຄ້າງຄວາມສະອາດໄດ້ດົນຂຶ້ນຫຼາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ກິ່ນບໍ່ພ້ອມໃຈກໍ່ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຈາກເຄື່ອງ 17 ຄຳຮ້ອງທຸກຕໍ່ເດືອນຕໍ່ເຂດ ຫຼຸດລົງເຫຼືອພຽງ 3 ຄຳຮ້ອງທຸກຫຼັງຈາກນຳຖັງຂີ້ເຫຍື້ອອັດສະຈັກມາໃຊ້.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງ ເພື່ອຄາດເດົາແນວໂນ້ມການຜະລິດຂີ້ເຫຍື້ອ

ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອອັດສະຈັກຕິດຕາມວ່າປະຊາຊົນຖິ້ມຂອງອອກໄປແນວໃດຕາມໄລຍະເວລາ ແລະ ຕາມພື້ນທີ່, ສັງເກດເຫັນການເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເຊັ່ນ: ຂີ້ເຫຍື້ອຫຸ້ມຫໍ່ໃນຊ່ວງວິກເອັນໃນເຂດບ້ານ ຫຼື ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ສາມາດຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້ຫຼັງຈາກພັກທ່ຽງໃນເຂດຫ້ອງການ. ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວຈະຖືກສົ່ງເຂົ້າສູ່ລະບົບ machine learning ທີ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ວ່າຖັງຂີ້ເຫຍື້ອຈະເຕັມໃນລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງປະມານ 89 ເປີເຊັນ ພາຍໃນໄລຍະເວລາສອງວັນຂ້າງໜ້າ. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອວາງແຜນໄດ້ດີຂຶ້ນ, ເຊິ່ງພວກເຂົາຈະຮູ້ວ່າເມື່ອໃດຄວນສົ່ງລົດກ່ອນທີ່ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອຈະລົ້ນ. ນະຄອນຕ່າງໆ ກໍ່ກໍາລັງເລີ່ມເຫັນປະໂຫຍດຈາກການເກັບກຳຂີ້ເຫຍື້ອແບບຄາດເດົານີ້.

ການແຈ້ງເຕືອນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ IoT ແລະ ຜົນກະທົບຂອງມັນຕໍ່ປະສິດທິພາບໃນການຕອບສະໜອງຂອງເມືອງ

ເມື່ອເຊັນເຊີການກວດຈຸດລະດັບການຕື່ມຮູ້ສຶກເຖິງຄວາມຈຸທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນ, ເຄືອຂ່າຍ IoT ຈະປ່ຽນເສັ້ນທາງລົດເກັບຂີ້ເຫຍື້ອໃນເຂດໃກ້ຄຽງໂດຍອັດຕະໂນມັດ ໃນຂະນະທີ່ມີການແຈ້ງເຕືອນຜ່ານປ້າຍຂໍ້ຄວາມສາທາລະນະເພື່ອແນະນໍາຈຸດຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອທາງເລືອກ. ການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບເຕືອນເຫຼົ່ານີ້ຂອງເມືອງບາເຊໂລນາເຂົ້າກັບລະບົບການຈັດການຈາກະລາຈອນ ໄດ້ຊ່ວຍຫຼຸດເວລາລົດຂີ້ເຫຍື້ອຢຸດເຊົາລົງ 27% ແລະ ຫຼຸດການເກີດຂີ້ເຫຍື້ອລ້ນອອກນອກຖັງທີ່ຕ້ອງການການທໍາຄວາມສະອາດສຸກເສີນລົງ 63% ໃນໄລຍະ 18 ເດືອນ.

ການຕັດສິນໃຈດ້ວຍພະລັງ AI ໃນດ້ານຈັດສົ່ງການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອ

ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງທີ່ຄາດເດົາໄດ້ ສໍາລັບການຄາດຄະເນລະດັບການຕື່ມຖັງຂີ້ເຫຍື້ອ

ລະບົບການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອໃນມື້ນີ້ ກໍາລັງກາຍເປັນອັດສະຈັກຫຼາຍຂຶ້ນ ເນື່ອງຈາກເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ເຊັ່ນ: ການເຊື່ອມຕໍ່ເຄືອຂ່າຍປັນຍາທຽມ (ANN) ແລະ ໂຕນໄມ້ຕັດສິນໃຈ. ລະບົບອັດສະຈັກເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ວ່າຖັງຂີ້ເຫຍື້ອຈະເຕັມໃນເຂດຕ່າງໆຂອງເມືອງ ໃນລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງປະມານ 85 ຫາ 92 ເປີເຊັນ ຕາມຂໍ້ມູນຈາກ ScienceDirect ປີ 2024. ໂດຍການວິເຄາະພຶດຕິກຳການຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອໃນອະດີດ, ຜົນກະທົບຂອງລະດູການຕໍ່ການຜະລິດຂີ້ເຫຍື້ອ ແລະ ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນເວລາມີງານກິດຈະກຳທ້ອງຖິ່ນ, ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ສຳລັບ 3 ວັນຂ້າງໜ້າ. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພະນັກງານເມືອງສາມາດຫຼີກລ່ຽງບັນຫາຖັງຂີ້ເຫຍື້ອລົ້ນໄດ້ດີກວ່າວິທີການເກົ່າທີ່ອີງໃສ່ຕາຕະລາງເວລາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແລະ ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການລົ້ນລົງເກືອບເຄິ່ງໜຶ່ງ. ໂດຍສະເພາະ, ໃນໄລຍະງານວັນหยຸດ, ເຄືອຂ່າຍປັນຍາທຽມມີປະສິດທິພາບດີກວ່າແບບຈຳລອງຖອຍຫຼັງເສັ້ນຊື່ເກືອບ 30%, ໂດຍສະເພາະໃນເຂດທີ່ຢູ່ອາໄສທີ່ມີຄົນຢູ່ຫຼວງຫຼາຍ. ຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ມີຄວາມໝາຍຫຼາຍສຳລັບເມືອງຕ່າງໆທີ່ຕ້ອງຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ.

ການຈັດຕາຕະລາງການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອແບບເຄື່ອນໄຫວ ໂດຍອີງໃສ່ການຄາດເດົາຄວາມຕ້ອງການ

ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີແບບເວລາຈິງຈາກຫ້ອງຈັດປະເພດຂີ້ເຫຍື້ອ ແລະ ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອອັດສະຈັກຖືກສົ່ງເຂົ້າສູ່ເຄື່ອງຄິດໄລ່ເສັ້ນທາງທີ່ປັບຕົວໄດ້, ເຊິ່ງຈະຄິດໄລ່ການຈັດສົ່ງລົດຂີ້ເຫຍື້ອໃໝ່ທຸກໆ 90 ນາທີ. ເມື່ອເຊີງໄຮ້ນໍາວິທີການນີ້ມາໃຊ້ໃນປີ 2023, ກໍ່ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ນ້ຳມັນດີເຊວໄດ້ 18% ແລະ ການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອນອກເວລາລົດລົງ 33%. ປັດຈຸບັນລະບົບຈະໃຫ້ຄວາມສຳຄັນຕາມລຳດັບຕໍ່ເຂດທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນ:

• ອັດຕາການເຕີມເຕັມ 80% ຫຼື ສູງກວ່າໃນຊ່ອງຂີ້ເຫຍື້ອຊີວະພາບ
• ການເຕືອນກ່ຽວກັບການບໍ່ປະຕິບັດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຈາກເຊັນເຊີວັດສະດຸປະສົມ
• ເຫດການດິນຟ້າອາກາດທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນ´ຊຶ່ງມີຜົນກະທົບຕໍ່ຮູບແບບການຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອ

ການດຸນດ່ຽງຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມສ່ຽງ: ການຈັດການການອີງໃຈຫຼາຍເກີນໄປຕໍ່ການຄາດຄະເນຂອງ AI

ເມືອງທີ່ໃຊ້ປັນຍາປະດິດສ້າງໃນການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອໄດ້ປະຢັດເງິນໄດ້ປະມານ 740,000 ໂດລາສະຫະລັດຕໍ່ປີ ຕາມລາຍງານຂອງ Ponemon ປີ 2023, ແຕ່ກໍມີອັນຕະລາຍແນ່ນອນເວລາທີ່ພວກເຮົາເຊື່ອຖືຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ຫຼາຍເກີນໄປ. ໃຫ້ເບິ່ງຕົວຢ່າງຈາກເມືອງບາເຊໂລນາໃນຊ່ວງລະດູຮ້ອນຜ່ານມາ. ລະບົບການຈັດເສັ້ນທາງອັດສະຈັກຂອງພວກເຂົາລົ້ມເຫຼວໃນການຄາດຄະເນວ່າຄວາມຮ້ອນຈະເຮັດໃຫ້ອາຫານເນົ່າເປື່ອຍໄວຂຶ້ນ, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ການລະເລີຍການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອ 12 ຄັ້ງໃນເມືອງ. ດຽວນີ້ເມືອງສ່ວນຫຼາຍທີ່ກ້າວໜ້າໃຊ້ລະບົບປະສົມ. ເມື່ອ AI ແນະນຳສິ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຫ່າງໄກຈາກສິ່ງທີ່ປົກກະຕິເກີດຂຶ້ນ, ຈະມີຄົນກວດກາກ່ອນ. ພວກເຂົາຍັງເບິ່ງແຍງການເຄື່ອນຍ້າຍລົດຂີ້ເຫຍື້ອດ້ວຍຕົນເອງໃນໄລຍະເວລາທີ່ມີອາກາດເຢັນຫຼືຮ້ອນຈັດ, ແລະ ສະເໝີຮັບປະກັນວ່າໂຮງໝໍ ແລະ ໂຮງຮຽນຈະໄດ້ຮັບການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອຕາມເວລາ ບໍ່ວ່າຈະເປັນແນວໃດກໍຕາມ. ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງການອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຂອງມະນຸດນີ້ຊ່ວຍຮັກສາໃຫ້ປະມານ 9 ໃນ 10 ຂອງການຕັດສິນໃຈທີ່ເຮັດໂດຍເຄື່ອງຈັກ, ແຕ່ຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ມະນຸດເຂົ້າມາແກ້ໄຂເມື່ອຈຳເປັນ. ຄຳແນະນຳດ້ານການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອອັດສະຈັກຂອງ SWANA ແນະນຳໃຫ້ຮັກສາການເຂົ້າໄປແກ້ໄຂດ້ວຍຕົນເອງໃຫ້ຕ່ຳກວ່າ 9%, ເຊິ່ງເມືອງເຫຼົ່ານີ້ກໍປະຕິບັດຕາມຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ໂທລະການຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງທີ່ຊ່ວຍຫຼຸດການໃຊ້ນ້ຳມັນ ແລະ ການປ່ອຍອາຍພິດ

ລະບົບການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອໃນມື້ນີ້ໄດ້ນຳໃຊ້ວິທີການຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງຈັກເພື່ອສຶກສາກ່ຽວກັບການຈະລາຈອນ, ຄວາມຈຸຂອງລົດບັນທຸກ ແລະ ລະດັບການຕື່ມຖັງຂີ້ເຫຍື້ອ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ວາງແຜນສາມາດອອກແບບເສັ້ນທາງເກັບຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ດີຂຶ້ນ ໂດຍປະຢັດເວລາ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການສິ້ນເປື້ອນນ້ຳມັນ. ຕາມການຄົ້ນຄວ້າຈາກ McKinsey & Company ທີ່ປ່ອຍອອກມາໃນປີ 2024, ວິທີການຈັດເສັ້ນທາງອັດສະຈັກນີ້ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນໄລຍະທາງຂອງລົດກວດລະຫວ່າງ 20 ຫາ 30 ເປີເຊັນ, ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າຈະມີການເຜົາໄໝ້ນ້ຳມັນດີເຊວໜ້ອຍລົງ ແລະ ສາຍຕ່າງໆທີ່ເປັນອັນຕະລາຍກໍໜ້ອຍລົງໂດຍລວມ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ຊອບແວວາງແຜນເສັ້ນທາງເລືອກທີ່ຈະເລີ້ມທາງຂວາແທນທາງຊ້າຍໃນຖະໜົນໃນເມືອງ, ເທັກນິກງ່າຍໆນີ້ແທ້ຈິງແລ້ວຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກໂດຍບໍ່ມີການຂັບຂີ່ລົງໄປຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ການທົດລອງບາງຢ່າງໃນເບື້ອງຕົ້ນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ວິທີການນີ້ຢ່າງດຽວສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ນ້ຳມັນໄດ້ປະມານ 12%. ທຸກໆການປັບປຸງເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າກັນໄດ້ດີກັບສິ່ງທີ່ຫຼາຍຊຸມຊົນກຳລັງມຸ້ງໝາຍເມື່ອພວກເຂົາເວົ້າເຖິງການກາຍເປັນເມືອງອັດສະຈັກ, ໂດຍສະເພາະເນື່ອງຈາກສູນກາງການຈັດເລືອກຂີ້ເຫຍື້ອເອງກໍກາຍເປັນການດຳເນີນງານທີ່ເປັນມິດຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມຫຼາຍຂຶ້ນ ເນື່ອງຈາກການຍົກລະດັບດ້ານເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້.

ການຈັດລໍາດັບໃໝ່ແບບເຄື່ອນໄຫວໂດຍຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີແບບຈິງ

ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບອິນເຕີເນັດຈະສົ່ງຂໍ້ມູນປັບປຸງກ່ຽວກັບລະດັບຄວາມເຕັມຂອງມັນທຸກໆ 15 ນາທີ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ຊອບແວດ້ານການຈັດການຂົນສົ່ງສາມາດປັບປຸງເສັ້ນທາງຂອງລົດບັນທຸກໄດ້ໃນຂະນະທີ່ພະນັກງານກໍາລັງຢູ່ນອກເຮືອນເກັບຂີ້ເຫຍື້ອ. ການທົດສອບໃນເມືອງບາເຊໂລນາປີກາຍນີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຈິງ. ເຊັນເຊີໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ພະນັກງານຂັບລົດສາມາດປັບປຸງເສັ້ນທາງໄດ້ປະມານ 47 ຄັ້ງຕໍ່ມື້, ເຊິ່ງໄດ້ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອລົ້ນອອກຈາກຖັງໄດ້ປະມານ 89 ກໍລະນີໃນແຕ່ລະເດືອນ. ການຍົກເລີກການຢຸດທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນແມ່ນສິ່ງທີ່ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່ານ້ຳມັນລົງໄດ້ 18% ຕໍ່ປີໃນລະບົບການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອຂອງເມືອງ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຍັງຮູ້ວ່າເມື່ອໃດຄວນຫຼີກລ້ຽງຈະລາຈອນຕິດຂັດ, ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າສູນຮີໄຊເຄິລ໌ຈະໄດ້ຮັບການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອຕາມເວລາໂດຍບໍ່ເສຍນ້ຳມັນເພີ່ມເຕີມ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ລະບົບການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອແບບເມືອງອັດສະຈັກຂອງບາເຊໂລນາ

ໃນປີ 2022 ນະຄອນບາເຊໂລນາໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການປ່ຽນແປງດ້ານການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອຢ່າງໃຫຍ່ໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອອັດສະຈັກປະມານ 1,200 ແຫ່ງເຂົ້າກັບສູນຄວບຄຸມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາປະດິດ (AI) ເຮັດໃຫ້ເມືອງນີ້ກາຍເປັນເມືອງແຫ່ງທຳອິດຂອງທະວີບເອີຣົບທີ່ມີລະບົບເກັບຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ສາມາດຕອບສະໜອງໄດ້ຢ່າງຄົບຖ້ວນ. ສ່ວນທີ່ອັດຈະລິຍະພາບແມ່ນຫຍັງ? ລະບົບນີ້ປະສົມປະສານລະດັບການເຕີມຂີ້ເຫຍື້ອໃນຖັງແບບເວລາຈິງ ກັບການຄາດຄະເນສະພາບອາກາດທ້ອງຖິ່ນ ແລະ ວາລະການຈັດກິດຈະກຳສາທາລະນະເພື່ອວາງແຜນເສັ້ນທາງ. ສົ່ງຜົນໃຫ້ປັດຈຸບັນນີ້ ລົດຂີ້ເຫຍື້ອສາມາດເຂົ້າເຖິງເປົ້າໝາຍດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງປະມານ 94%. ນີ້ໝາຍເຖິງຫຍັງໃນດ້ານການປະຕິບັດງານ? ຄວາມຍາວຂອງເສັ້ນທາງຂອງລົດຂີ້ເຫຍື້ອຕໍ່ມື້ໜຶ່ງຫຼຸດລົງປະມານ 22% ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນປະລິມານການປ່ອຍອາຍກາກບອນເທົ່າກັບການຖອນລົດໂດຍສານປົກກະຕິອອກຈາກຖະໜົນປະມານ 87 ຄັນໃນແຕ່ລະປີ. ປະສິດທິພາບທີ່ດີຂຶ້ນນີ້ຍັງຊ່ວຍເຫຼືອສູນຈັດປະເພດຂີ້ເຫຍື້ອຂອງເມືອງໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ດ້ວຍການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ມີເວລາທີ່ເໝາະສົມຂຶ້ນ ຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ຖືກຈັດປະເພດແລ້ວກໍຈະໄປຮອດຈຸດໝາຍທີ່ຕ້ອງການໂດຍບໍ່ຖືກປົນເຂົ້າກັນ ເນື່ອງຈາກບຸກຄົນໃດໜຶ່ງລືມການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອໃນເວລາທີ່ກຳນົດ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມບໍ່ຍາກ

ຫ້ອງຈັດປະເພດຂີ້ເຫຍື້ອມີຈຸດປະສົງຫຍັງ?

ຫ້ອງຈັດປະເພດຂີ້ເຫຍື້ອເປັນສະຖານທີ່ກາງທີ່ຜູ້ຢູ່ອາໄສສາມາດແຍກຂີ້ເຫຍື້ອອອກເປັນປະເພດຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ວັດສະດຸຮີຊັກຄິວ, ວັດສະດຸຊີວະພາບ ແລະ ຂີ້ເຫຍື້ອທົ່ວໄປ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການຮີຊັກຄິວ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ຜິດ.

ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອອັດສະຈັກ ແລະ ເຊັນເຊີ IoT ຊ່ວຍໃນການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອແນວໃດ?

ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອອັດສະຈັກໃຊ້ເຊັນເຊີ IoT ເພື່ອຕິດຕາມລະດັບຂີ້ເຫຍື້ອ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ, ແລ້ວສົ່ງຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງໄປຍັງລະບົບການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຖັງລົ້ນ ແລະ ປັບປຸງຕາຕະລາງການເກັບຂີ້ເຫຍື້ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ, ໃນທີ່ສຸດກໍ່ຈະຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມ.

AI ມີບົດບາດແນວໃດໃນດ້ານການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອ?

AI ແມ່ນຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະຮູບແບບການຜະລິດຂີ້ເຫຍື້ອ ແລະ ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການໃນການຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອໃນອະນາຄົດ. ລູກສອນຮຽນຈາກເຄື່ອງ (Machine learning) ຊ່ວຍໃນການຄາດເດົາວ່າຖັງຈະເຕັມເມື່ອໃດ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນ ແລະ ການເລືອກເສັ້ນທາງເກັບຂີ້ເຫຍື້ອມີປະສິດທິພາບດີຂຶ້ນ.

ລະບົບອັດສະຈັກສາມາດແທນທີ່ການເຂົ້າມາຂອງຄົນໃນການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອໄດ້ທັງໝົດບໍ?

ໃນຂະນະທີ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດຊ່ວຍໃຫ້ການຈັດການຂີ້ເຫຍື້ອງ່າຍຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ການຄຸ້ມຄອງຂອງມະນຸດຍັງຈຳເປັນຢູ່. ສິ່ງນີ້ຮັບປະກັນວ່າແບບຈຳລອງນັ້ນຖືກຕ້ອງ ແລະ ສາມາດດຳເນີນການປັບໄຫມໃນເວລາທີ່ເກີດສະຖານະການທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ ເຊັ່ນ: ເຫດການດິນຟ້າອາກາດຮ້າຍແຮງ ຫຼື ວັນພັກສາທາລະນະ