ໜວງພິມລະບົບການຕໍ່ເພື່ອທຸກປະໂຫຍດ | Sinoseen

ຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນແບບທັນທີຂອງໝາກໄຂ່ຫຼັງ AI ແມ່ນເປັນການກ້າວລ້ຳໆຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງໃນປະສິດທິພາບຂອງການອັດຕະໂນມັດໃນອຸດສາຫະກຳ, ໂດຍໃຫ້ການວິເຄາະດ້ານທັດສະນະທັນທີທີ່ປ່ຽນແປງການຜະລິດ ແລະ ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ. ລະບົບທີ່ຊັ້ນສູງນີ້ສາມາດປະມວນຜົນສາຍວິດີໂອທີ່ມີຄວາມລະອອງສູງດ້ວຍອັດຕາທີ່ເກີນ 120 ເຟຣມຕໍ່ວິນາທີ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດກວດພົບຂໍ້ບົກເບື່ອນ, ຄວາມຜິດປົກກະຕິ ຫຼື ຄວາມແຕກຕ່າງດ້ານຄຸນນະພາບໄດ້ທັນທີເມື່ອຜະລິດຕະພັນເຄື່ອນຜ່ານແຖວການຜະລິດ. ວິທີການປະມວນຜົນແບບຄູ່ song (parallel processing) ທີ່ທັນສະໄໝຂອງໝາກໄຂ່ຫຼັງນີ້ໃຊ້ GPU ທີ່ຖືກອັດຕະໂນມັດເພື່ອເລື່ອງຄວາມໄວ ແລະ ອັລກົຣິດີມທີ່ຖືກຈັດຕັ້ງຢ່າງດີເພື່ອວິເຄາະອົງປະກອບທາງທັດສະນະຫຼາຍໆຢ່າງໃນເວລາດຽວກັນໂດຍບໍ່ເສຍຄວາມຖືກຕ້ອງ ຫຼື ຄວາມໄວ. ຕ່າງຈາກວິທີການກວດສອບແບບດັ້ງເດີມທີ່ຕ້ອງໃຫ້ຜະລິດຕະພັນຢຸດເພື່ອການກວດສອບ, ໝາກໄຂ່ຫຼັງ AI ນີ້ສາມາດປະຕິບັດການວິເຄາະຢ່າງລວມຮວມໃນເວລາທີ່ຜະລິດຕະພັນກຳລັງເຄື່ອນທີ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ເຮັດໃຫ້ບໍ່ເກີດຈຸດຄ້າງຂັດ ແລະ ຮັກສາການຫຼີ້ນໄຫວຂອງການຜະລິດໃນລະດັບທີ່ດີທີ່ສຸດ. ຄວາມສາມາດທັນທີຂອງມັນບໍ່ໄດ້ຈຳກັດຢູ່ເທິງການກວດພົບວັດຖຸເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງລວມເຖິງການວິເຄາະພຶດຕິກຳທີ່ສັບສົນ, ການຕິດຕາມອົງປະກອບທີ່ເຄື່ອນທີ່, ການສັງເກດການປະກອບ, ແລະ ການທຳนายຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ອາດເກີດຂື້ນໃນອະນາຄົດ. ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຕັກໂນໂລຊີ Edge computing ໃຫ້ການປະມວນຜົນເກີດຂື້ນຢູ່ໃນຕົວໝາກໄຂ່ຫຼັງເອງ, ເຮັດໃຫ້ບໍ່ມີບັນຫາຄວາມລ່າຊ້າຈາກເຄືອຂ່າຍ ແລະ ສະຫຼາບສົບການໃຊ້ງານທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ຈຳກັດ. ການປັບອັດຕາເຟຣມອັດຕະໂນມັດຂອງລະບົບຈະປັບຄວາມໄວໃນການປະມວນຜົນຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງການນຳໃຊ້, ເພື່ອປະຢັດຊັບພະຍາກອນດ້ານຄອມພິວເຕີເວລາທີ່ມີການເຮັດວຽກຕ່ຳ ແລະ ຮັກສາປະສິດທິພາບສູງສຸດເວລາທີ່ຕ້ອງການ. ການຈັດການບັຟເຟີ (buffering) ແລະ ການຈັດຕັ້ງຄິວ (queue management) ທີ່ທັນສະໄໝຊ່ວຍປ້ອງກັນການສູນເສຍຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ມີປະລິມານສູງ, ເຮັດໃຫ້ທຸກໆເຟຣມໄດ້ຮັບການວິເຄາະຢ່າງເໝາະສົມ. ການປະມວນຜົນທັນທີຂອງໝາກໄຂ່ຫຼັງ AI ຍັງລວມເຖິງອັລກົຣິດີມການກັ້ນທີ່ຊັ້ນສູງ ເຊິ່ງສາມາດແຍກຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ເກີດຂື້ນຕາມປົກກະຕິໃນການເຮັດວຽກອອກຈາກບັນຫາຄຸນນະພາບທີ່ແທ້ຈິງ, ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການເຕືອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ (false positive alerts) ທີ່ອາດຈະຮີ້ນຮານການເຮັດວຽກຂອງແຖວການຜະລິດ. ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບການຈັດການການຜະລິດ (MES) ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ໃຫ້ສາມາດປັບແຕ່ງແຖວການຜະລິດທັນທີຕາມຂໍ້ມູນທັດສະນະທີ່ໄດ້ຮັບ, ເຮັດໃຫ້ເກີດລະບົບການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແບບປິດ (closed-loop quality control) ທີ່ສາມາດຮັກສາຄ່າປະສິດທິພາບໃນລະດັບທີ່ດີທີ່ສຸດໄດ້ອັດຕະໂນມັດ. ຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະເວລາ (temporal analysis) ຂອງໝາກໄຂ່ຫຼັງນີ້ສາມາດຕິດຕາມການປ່ຽນແປງຕາມເວລາ, ເພື່ອກວດພົບຮູບແບບການເສື່ອມສະພາບທີ່ເກີດຂື້ນຢ່າງຊ້າໆ ເຊິ່ງອາດເປັນສັນຍານວ່າຕ້ອງການການບໍາລຸງຮັກສາອຸປະກອນ ຫຼື ມີໂອກາດໃນການປັບປຸງຂະບວນການ. ວິທີການປະມວນຜົນແບບຫຼາຍເສັ້ນດ້າວ (multi-threading architecture) ຮັບປະກັນການເຮັດວຽກທີ່ສົມໆເທົ່າກັນໃນເວລາທີ່ມີພາລະການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ໃນຂະນະທີ່ການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນແບບທຳนาย (predictive resource allocation) ຈະທຳนายຄວາມຕ້ອງການໃນການປະມວນຜົນຕາມຮູບແບບທີ່ເກີດຂື້ນໃນອະດີດ ແລະ ສະພາບການປະຕິບັດງານໃນປັດຈຸບັນ.

ຄວາມສາມາດໃນການຈັບຈຸດແລະຈັດປະເພດອັດສະລິຍະປັນຍາທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງຂອງໂມດູນການເຫັນດ້ວຍ AI ສະເໜີຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ບໍ່ມີໃຜເທົ່າທຽບໄດ້ໃນການຈັບຈຸດ ແລະ ຈັດປະເພດອົງປະກອບທາງດ້ານທັດສະນະໃນການນຳໃຊ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນທົ່ວທຸກຂະແໜງອຸດສາຫະກຳ. ລະບົບເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ມີການຝຶກອົບຮົມດ້ວຍຮູບພາບທີ່ຖືກຕີເຄື່ອງໝາຍໄວ້ເປັນລ້ານໆຮູບພາບ ໃຫ້ຄວາມສາມາດແກ່ລະບົບໃນການແຍກແຍະຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ບໍ່ຊັດເຈນຂອງລັກສະນະຜະລິດຕະພັນ, ໂດຍສາມາດຈັບຈຸດຂໍ້ບົກຂາດທີ່ມີຂະໜາດນ້ອຍເຖິງ 0.1 ມີລີແມັດເທີ ໂດຍມີຄວາມສອດຄ່ອງທີ່ດີຢ່າງເປັນທີ່ນ່າທີ່ເຊື່ອຖື. ລະບົບການຈັດປະເພດຫຼາຍປະເພດຂອງໂມດູນນີ້ສາມາດຈັບຈຸດປະເພດວັດຖຸຫຼາຍປະເພດພາຍໃນເຂດທັດສະນະດຽວກັນໄດ້ໃນເວລາດຽວກັນ, ໂດຍຕິດຕາມວັດຖຸແຕ່ລະຊິ້ນຜ່ານຂະບວນການປະກອບທີ່ສັບສົນ ແລະ ຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຈັບຈຸດໄວ້ຕະຫຼອດຂະບວນການຜະລິດ. ລະບົບອັລກົຣິດທຶມທີ່ມີຄວາມສັບສົນໃນການສົກສາລັກສະນະ (feature extraction) ວິເຄາະລັກສະນະດ້ານເນື້ອເພື້ອ, ສີ, ຮູບຮ່າງ ແລະ ມິຕິຕ່າງໆ ເພື່ອສ້າງໂປຟາຍວັດຖຸທີ່ຄົບຖ້ວນ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດແຍກແຍະຢ່າງຖືກຕ້ອງລະຫວ່າງຜະລິດຕະພັນທີ່ເໝາະສົມ ແລະ ຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ດີ. ໂມດູນການເຫັນດ້ວຍ AI ນີ້ມີຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະດ້ານເລຂາຄະນິດສາດທີ່ທັນສະໄໝ ເຊິ່ງສາມາດວັດແທກໄດ້ທັງໄລຍະທາງ, ມຸມ ແລະ ສັດສ່ວນດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ຕໍ່າກວ່າຄ່າ pixel ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າສ່ວນປະກອບທີ່ຜະລິດອອກມາຈະເປັນໄປຕາມມິຕິທີ່ກຳນົດ. ອັລກົຣິດທຶມການຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງຈັກ (machine learning algorithms) ຈະປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຈັບຈຸດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ໂດຍອີງໃສ່ການສຳຫຼວດຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃໝ່ໆ ເຮັດໃຫ້ລະບົບນີ້ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ປ່ຽນແປງໄປຂອງການຜະລິດໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງປັບຄ່າຄືນໃໝ່ດ້ວຍມື. ລະບົບການຈັດປະເພດທີ່ມີລະດັບຊັ້ນຂອງໂມດູນນີ້ເຮັດໃຫ້ສາມາດຈັບຈຸດໃນລະດັບປະເພດກວ້າງໆ ແລະ ຍັງສາມາດຈັດປະເພດລະອຽດໃນລະດັບຍ່ອຍໄດ້ອີກດ້ວຍ, ເຊິ່ງສະໜັບສະໜູນການນຳໃຊ້ທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ເລີ່ມຈາກການຈັດປະເພດຜະລິດຕະພັນທົ່ວໄປ ໄປຈົນເຖິງການຈັດອັນດັບຄຸນນະພາບທີ່ມີຄວາມເປັນເອກະລັກສູງ. ອັລກົຣິດທຶມທີ່ມີຄວາມສັບສົນໃນການຈັດການກັບການຖືກບັງ (occlusion handling algorithms) ສາມາດຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຈັບຈຸດໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າວັດຖຸຈະຖືກບັງເພີ່ງໜຶ່ງສ່ວນ ຫຼື ຢູ່ເທິງກັນ ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ສຳຄັນຫຼາຍໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດທີ່ເປັນຈິງ ໂດຍທີ່ການຈັດວາງທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ສາມາດຮັບປະກັນໄດ້ເสมີ. ຄວາມສາມາດຂອງລະບົບໃນການຈັບຈຸດທີ່ບໍ່ຖືກຜົນກະທົບຈາກການປ່ຽນແປງທິດທາງ (rotation invariance) ແລະ ຂະໜາດ (scale invariance) ສາມາດຮັບປະກັນວ່າການຈັບຈຸດຈະຄົງທີ່ເຖິງແມ່ນວ່າວັດຖຸຈະມີການປ່ຽນແປງທິດທາງ ຫຼື ຂະໜາດພາຍໃນຂອບເຂດທີ່ກຳນົດໄວ້. ຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະຫຼາຍສະເປັກຕູມ (multi-spectral analysis) ຂະຫຍາຍອອກໄປນອກເຂດແສງທີ່ມະນຸດເຫັນໄດ້ ເພື່ອລວມເຖິງການຈັບຈຸດໃນແສງອິນຟາເຣດ (infrared) ແລະ ແສງອຸລະຕຣາໄວオລີດ (ultraviolet) ເຊິ່ງເປີດເຜີຍຂໍ້ບົກຂາດທີ່ເຫັນບໍ່ໄດ້ດ້ວຍລະບົບຖ່າຍຮູບທົ່ວໄປ. ລະບົບໃຫ້ຄະແນນຄວາມໝັ້ນໃຈ (confidence scoring mechanism) ຂອງໂມດູນການເຫັນດ້ວຍ AI ນີ້ໃຫ້ຄ່າປະລິມານທີ່ເປັນຈິງເຖິງລະດັບຄວາມໝັ້ນໃຈໃນການຈັບຈຸດ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຜູ້ປະຕິບັດງານສາມາດກຳນົດເກນທີ່ເໝາະສົມສຳລັບມາດຕະຖານຄຸນນະພາບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບຄວບຄຸມຂະບວນການດ້ວຍສະຖິຕິ (statistical process control systems) ໃຫ້ຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະແນວໂນ້ມ ແລະ ຈັດການຄຸນນະພາບແບບທຳນາຍໄດ້ (predictive quality management) ໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບການຈັບຈຸດທີ່ເກີດຂຶ້ນຕະຫຼອດເວລາ.

ການບູລະນາເຂົ້າຢ່າງເປັນເນື້ອເດີ່ยว ແລະ ຄຸນສົມບັດທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ຂອງແມ່ແບບການເບິ່ງເຫັນດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງ (AI vision module) ໃຫ້ຄວາມຫຼາກຫຼາຍທີ່ບໍ່ມີໃຜເທີຍເທົ່າໃນການທີ່ຈະທັນສະໄໝຂະບວນການການກວດສອບທາງດ້ານທັດສະນະສຳລັບອົງການຕ່າງໆ ໂດຍບໍ່ຮີ້ຮັບການຂັດຂວາງຕໍ່ການດຳເນີນງານທີ່ມີຢູ່ເດີມ. ວິທີການສື່ສານທີ່ມາດຕະຖານ ເຊັ່ນ: Ethernet/IP, Modbus, ແລະ OPC-UA ຮັບປະກັນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ກັບລະບົບຄວບຄຸມອຸດສາຫະກຳທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ເຮັດໃຫ້ການຕິດຕັ້ງແບບເສັ້ນດຽວ (plug-and-play) ເກີດຂຶ້ນໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນເວລາການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ແລະ ຄວາມສັບສົນທາງດ້ານເຕັກນິກ. ລັກສະນະການອອກແບບທີ່ເປັນແຕ່ລະສ່ວນ (modular architecture) ຂອງແມ່ແບບນີ້ ສະໜັບສະໜູນຍຸດທະສາດການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ເປັນຂັ້ນຕອນ, ເຮັດໃຫ້ອົງການຕ່າງໆ ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຕິດຕັ້ງທົດລອງ (pilot installations) ແລະ ຂະຫຍາຍການຄຸມຄຸມຢ່າງຊັ້ນຕອນ ໂດຍອີງໃສ່ການຢືນຢັນປະໂຫຍດທີ່ໄດ້ຮັບ ແລະ ການພັດທະນາຄວາມຊຳນິຊຳນາງພາຍໃນ. ຊຸດເຄື່ອງມືການພັດທະນາຊອບແວ (SDKs) ທີ່ຄົບຖ້ວນ ໃຫ້ການເຊື່ອມຕໍ່ລ່ວງໆສຳລັບລະບົບການຈັດການການຜະລິດ (MES), ລະບົບການຈັດການຊັບພະຍາກອນຂອງອົງການ (ERP) ແລະ ຊອບແວການຈັດການຄຸນນະພາບ, ເຊິ່ງຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການການຂຽນໂປຣແກຣມເພີ່ມເຕີມ ແລະ ເຮັດໃຫ້ເວລາທີ່ຈະໄດ້ຮັບປະໂຫຍດ (time-to-value) ເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ໄວຂຶ້ນ. ຕົວເລືອກການເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍເກັບຂໍ້ມູນ (cloud connectivity options) ຂອງແມ່ແບບການເບິ່ງເຫັນດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງ ໃຫ້ການຈັດການສູນກາງສຳລັບການຕິດຕັ້ງຫຼາຍໆ ຈຸດ ໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັກສາຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນທີ່ທ້ອງຖິ່ນ (local processing capabilities) ສຳລັບການດຳເນີນງານທີ່ຕ້ອງການຄວາມເປັນຈິງໃນເວລາຈິງ (real-time operations). ຮູບແບບການອະນຸຍາດໃຊ້ (licensing models) ທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ ສາມາດປັບຕົວໄດ້ຕາມການຂະຫຍາຍຂອງອົງການ ເລີ່ມຈາກການຕິດຕັ້ງເພີ່ງດຽວ ເຖິງການຕິດຕັ້ງທົ່ວທັງອົງການ, ເຮັດໃຫ້ເສັ້ນທາງການຂະຫຍາຍທີ່ມີປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນ ແລະ ສອດຄ່ອງກັບງົບປະມານ ແລະ ເວລາຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຂອງອົງການ. ເຄື່ອງມືການຈັດການການຕັ້ງຄ່າ (configuration management tools) ຂອງລະບົບ ອະນຸຍາດໃຫ້ການຕັ້ງຄ່າ ແລະ ການປັບປຸງພາລາມິເຕີການກວດຈັບ (detection parameters) ຈາກໄລຍະທາງໄກ ໃນຫຼາຍໆ ສະຖານທີ່, ເຮັດໃຫ້ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການການສະໜັບສະໜູນດ້ານເຕັກນິກທີ່ສະຖານທີ່ ແລະ ເຮັດໃຫ້ມີການກຳນົດເກນຄຸນນະພາບທີ່ມີມາດຕະຖານທົ່ວທັງການດຳເນີນງານທີ່ກະຈາຍຕົວ. ຄຸນສົມບັດການຈັດສົ່ງພາລາມິເຕີການປະມວນຜົນ (load balancing capabilities) ທີ່ທັນສະໄໝ ສາມາດແບ່ງປັນພາລາມິເຕີການປະມວນຜົນອັດຕະໂນມັດໄປຫາແມ່ແບບຫຼາຍໆ ເຄື່ອງເມື່ອຖືກຕິດຕັ້ງໃນຮູບແບບເຄື່ອງຂ່າຍ, ເຮັດໃຫ້ປະກັນຄວາມປະສິດທິພາບທີ່ດີທີ່ສຸດ ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຢູ່ໃນຊ່ວງເວລາທີ່ມີການດຳເນີນງານຫຼາຍທີ່ສຸດ. ຄຸນສົມບັດການສະໜັບສະໜູນກັບລະບົບເກົ່າ (backward compatibility features) ຂອງແມ່ແບບການເບິ່ງເຫັນດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງ ປ້ອງກັນການລົງທຶນທີ່ມີຢູ່ເດີມ ໂດຍການສະໜັບສະໜູນລະບົບກ້ອງ ແລະ ອຸປະກອນການຖ່າຍຮູບເກົ່າ ຜ່ານສ່ວນເຂົ້າທີ່ມາດຕະຖານ. ເຄື່ອງມືການຕິດຕາມ ແລະ ວິເຄາະທີ່ຄົບຖ້ວນ ໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນໃນເວລາຈິງ (real-time visibility) ຕໍ່ປະສິດທິພາບຂອງລະບົບ, ເຮັດໃຫ້ການບໍາຮັກສາແບບເປັນກັນລ່ວງໆ (proactive maintenance) ແລະ ການປັບປຸງທີ່ເປັນກັນລ່ວງໆ ເກີດຂຶ້ນໄດ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເວລາການດຳເນີນງານ (uptime) ແລະ ປະສິດທິພາບດ້ານການດຳເນີນງານ (operational efficiency) ມີຄວາມສູງສຸດ. ຕົວເລືອກການຕິດຕັ້ງ ແລະ ການຈັດວາງທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງແມ່ແບບນີ້ ສາມາດປັບຕົວໄດ້ຕາມສະພາບແວດລ້ອມການຕິດຕັ້ງທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ເລີ່ມຈາກສະຖານີການປະກອບທີ່ມີຂະໜາດນ້ອຍ ເຖິງແຖວການຜະລິດທີ່ມີຂະໜາດໃຫຍ່, ໂດຍຍັງຮັກສາລັກສະນະປະສິດທິພາບທີ່ສົມໆເທົ່າກັນ. API ສຳລັບການເຊື່ອມຕໍ່ (Integration APIs) ສະໜັບສະໜູນການພັດທະນາແອັບີເຄີຊັ້ນສູງ (custom application development), ເຮັດໃຫ້ອົງການຕ່າງໆ ສາມາດສ້າງວິທີແກ້ໄຂທີ່ເປັນເອກະລັກ ໂດຍການນຳໃຊ້ຄວາມສາມາດຫຼັກຂອງແມ່ແບບການເບິ່ງເຫັນດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງ ໃນຂະນະທີ່ຍັງສາມາດຈັດການຕໍ່ຄວາມຕ້ອງການດ້ານການດຳເນີນງານທີ່ເປັນເອກະລັກ ສຳລັບອຸດສາຫະກຳ ຫຼື ຂະບວນການຂອງຕົນເອງ.