Mahesh Babu MG: Pioneering AI-Augmented Quality Decision ໃນ SAP Manufacturing Planning

ສະຖານທີ່ຜະລິດຕະພັນທົ່ວໂລກແມ່ນຢູ່ໃນສະຖານທີ່ຂອງການພັດທະນາທີ່ບໍ່ເຄື່ອນໄຫວ, ສະຫນັບສະຫນູນດ້ວຍການຝຶກອົບຮົມຂອງຊຸດສະຫນອງທີ່ສົມບູນແບບ, ຄວາມຕ້ອງການຕະຫຼາດທີ່ບໍ່ເຄື່ອນໄຫວ, ແລະຄວາມກົດດັນທີ່ບໍ່ເຄື່ອນໄຫວສໍາລັບ hyper-efficiency. ລະບົບການຄາດຄະເນຜະລິດຕະພັນປົກກະຕິ, ຍີ່ປຸ່ນຂອງການປະຕິບັດການຜະລິດ, ມີຄວາມກົດດັນຫຼາຍກ່ວາຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການປັບປຸງຄວາມປອດໄພໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຄວາມສາມາດໃນການຄຸ້ມຄອງຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງ variables. ການສະພາບແວດລ້ອມນີ້ໄດ້ປິ່ນປົວຄວາມຕ້ອງການທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບ paradigms ການຄາດຄະເນທີ່ດີເລີດແລະຕອບສະຫນອງ. AI ແມ່ນສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນເປັນພະລັງງານການປ່ຽນແປງຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ມີຄວາມຍາວຂອງການປັບປຸງຄຸນນະພາບການຄົ້ນຄວ້າ, ການປັບປຸງການປະໂຫຍດຂອງພະລັງງານຂະຫນາດນ້ອຍ, ແລະທັດສະນະຂອງການເຮັດວຽກປະຕິບັດງານໃນໄລຍະຊຸດຄຸນນະພາບການຜະລິດ. ໂດຍທົ່ວໄປ, ລະບົບການຝຶກອົບຮົມອຸດສາຫະກໍາສຸຂະພາບ (AI) ສາມາດນໍາໃຊ້ algoritms ອັດຕະໂນມັດເພື່ອປະຕິບັດການທົດສອບຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ການຄາດຄະເນການປ່ຽນແປງຄວາມຕ້ອງການທີ່ມີຄຸນນະພາບເພີ່ມເຕີມ, ແລະການປິ່ນປົວແບ່ງອອກການຜະລິດກັບສະພາບແວດລ້ອມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ການປ່ຽນແປງນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການປັບປຸງເຕັກໂນໂລຊີ, ແຕ່ເປັນການປ່ຽນແປງພື້ນຖານຂອງວິທີການຄົ້ນຄວ້າແລະໄດ້ຮັບການທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການຜະລິດ. Mahesh Babu MG, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຜະລິດ SAP Supply Chain Manufacturing, ເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການເຂົ້າລະຫັດ AI ໃນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງ SAP Manufacturing Solutions, ເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຜະລິດ SAP Supply Chain Manufacturing ທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງແລະມີປະສົບການທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ໃນ SAP Manufacturing and Planning Solutions, ລວມທັງ SAP ECC, SAP APO, ແລະ SAP S/4HANA. ໃນຄຸນນະສົມບັດຂອງຕົນໃນປັດຈຸບັນ, ມັນຄຸ້ມຄອງບໍລິສັດ SAP Premium Hub CoE Manufacturing ແລະ PLM, ປະເພດທີ່ລັກສະນະຂອງຕົນແລະຄຸນນະສົມບັດດ້ານວິຊາການທີ່ດີເລີດ. ເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານ SAP S/4HANA Production Planning & Manufacturing, MG ຍັງເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ສວຍງາມຂອງສອງໂຄງການຂອງພວກເຮົາ , “PP/DS with SAP S/4HANA” (ໂດຍສະເພາະ, ການພິມຄັ້ງທໍາອິດ, ISBN 978-1-4932-1872-1, ແລະ ລະຫັດ QR ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : SAP Press ລະຫັດ QR ການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມແລະການຝຶກອົບຮົມ , cementing ການຄາດຄະເນຂອງຕົນເປັນອະນຸມັດທີ່ສໍາຄັນໃນສະຖານທີ່. ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Cataloged by Library of Congress ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງຊ່ຽວຊານ SAP PP / DS ອື່ນໆແລະການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນກ່ຽວກັບການຂະຫຍາຍຕົວ AI ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງລະບົບທຸລະກິດທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນແລະອຸດສາຫະກໍາເຕັກໂນໂລຊີທີ່ດີກວ່າ. ນີ້ປະກັນຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຕົນແມ່ນວິໄຈແລະໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງງ່າຍດາຍໃນສະຖານະການຜະລິດໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. ການຄົ້ນຄວ້ານີ້ໄດ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຄົ້ນຄວ້າຄຸນນະພາບຂອງການຄົ້ນຄວ້າການຄຸ້ມຄອງໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກພາຍໃຕ້ລະບົບການຝຶກອົບຮົມ AI-augmented. ການທົດສອບໄດ້ມີ Co-Pilot AI conceptual, modeled ກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດຂອງ SAP Joule, ການເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງວ່ອງໄວກັບ functionalities PP/DS. ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງຫ້ອງທົດລອງການຄວບຄຸມ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄາດຄະເນດິນໄດ້ຮັບປະກັນກັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດົມສົມບູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນກັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດົມສົມບູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຜົນກະທົບຂອງການທົດສອບນີ້ແມ່ນສະດວກສະບາຍ: ຜູ້ໃຊ້ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍ Co-Pilot AI ໄດ້ສາມາດເຂົ້າເຖິງການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດົມສົມບູນ 30% ອັດຕະໂນມັດ, ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນລະດັບການຢັ້ງຢືນສູງກວ່າ 20% ສໍາລັບຊຸດທີ່ດີເລີດ, ແລະ, ປະສິດທິພາບທີ່ສໍາຄັນ, ໄດ້ຮັບປະກັນການຫຼຸດຜ່ອນ 12% ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຜ່ານມາ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຫຼົ່ານີ້ມີປະສິດທິພາບພິເສດ ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮັດທຸລະກິດໃນ 2012. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ໄດ້ຮັບຈາກການຄົ້ນຄວ້າຕົ້ນຕໍນີ້ໄດ້ປັບປຸງຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຫ້ອງທົດລອງການຄຸ້ມຄອງຂອງ MG ແລະກິດຈະກໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຕົນ. ນີ້ໄດ້ປັບປຸງຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຕົນເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນພາກສະຫນາມຂອງການຄຸ້ມຄອງການຜະລິດທີ່ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍ AI. ການຝຶກອົບຮົມຂອງ MG ມີຄວາມສົນໃຈທີ່ສໍາຄັນໃນການສະຫນັບສະຫນູນອຸດສາຫະກໍາການຜະລິດໃນອາເມລິກາໃຕ້ເພື່ອນໍາໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງ SAP Supply Chain Manufacturing Solutions ທີ່ດີທີ່ສຸດ. ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນເພື່ອປັບປຸງການຝຶກອົບຮົມການຜະລິດແລະການກວດສອບການເຮັດວຽກຂອງພວກເຂົາ. ອຸດສາຫະກໍາການຜະລິດ, ລວມທັງໃນອາເມລິກາໃຕ້, ໃນປັດຈຸບັນກໍາລັງກາຍເປັນເວລາຂອງການປ່ຽນແປງຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ລວມທັງການຊື້ຄອມພິວເຕີຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະຄວາມຕ້ອງການທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອສ້າງຊຸດສະຫນັບສະຫນູນທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະ agile. ນໍາ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ອອນ ໄລ ນ ໌ ວັນ ທີ ການ ສ້າງ ຕັ້ງ ສະ ເພາະ ສໍາ ລັບ lovers ສັດ ລ້ຽງ. ບໍ່ ວ່າ ຈະ ເປັນ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ຄູ່ ຮ່ວມ ງານ ຂອງ ຊີ ວິດ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ ຫຼື ພຽງ ແຕ່ ຜູ້ ໃດ ຜູ້ ຫນຶ່ງ ຂອງ ທ່ານ ທີ່ ຈະ ວາງ ສາຍ ອອກ ກັບ, ທີ່ ນີ້ ທ່ານ ຈະ ສາ ມາດ ຊອກ ຫາ ໄດ້ ຜູ້ ທີ່ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ສໍາ ລັບ - pet lovers ຄື ຕົວ ທ່ານ ເອງ. ສະພາບອາກາດຂອງ "SAP Joule" ໃນ PP / DS ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າຂອງ MG ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພຂອງ PP / DS ມີຄວາມຮູ້ສຶກອົບຮົມ AI ການຝຶກອົບຮົມຜະລິດຕະພັນແລະການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມ (PP/DS) ອັດຕະໂນມັດ, ໃນຂະນະທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ມີບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຝຶກອົບຮົມແລະການຝຶກອົບຮົມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມ. MG noted, “ໃນ PPDS ອັດຕະໂນມັດ, ຜູ້ຝຶກອົບຮົມແລະຜູ້ຝຶກອົບຮົມອຸປະກອນການຝຶກອົບຮົມອຸປະກອນການຝຶກອົບຮົມອຸປະກອນການຝຶກອົບຮົມອຸປະກອນການຝຶກອົບຮົມອຸປະກອນການຝຶກອົບຮົມອຸປະກອນການຝຶກອົບຮົມແລະການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມອຸປະກອນການຝຶກອົບຮົມ ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາ. ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາ. ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາ. ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : SAP Joule ເປັນ Co-Pilot ທີ່ຮູ້ສຶກວິທີການທຸລະກິດໃນລະບົບ ERP Cloud Connected. ສໍາລັບ PPDS, ບໍ່ມີຄວາມສາມາດ Joule ທີ່ມີຢູ່ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກມາດຕະຖານໃນປັດຈຸບັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ການຄົ້ນຄວ້າມາດຕະຖານນີ້ລັກສະນະກ່ຽວກັບຜົນປະໂຫຍດແລະປະໂຫຍດຂອງການຄຸ້ມຄອງການຜະລິດແລະການກວດສອບຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງ Co-Pilot / Chatbot-enabled. ການນໍາໃຊ້ຕົ້ນຕໍແມ່ນການຝຶກອົບຮົມມາດຕະຖານ AI ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນການປະທັບໃຈ PP / DS ທີ່ຜ່ານມາແລະການປະຕິບັດການຕັດສິນໃຈທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມ. ການປິ່ນປົວນີ້ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອັດຕະໂນມັດການຄົ້ນຄວ້າການຄົ້ນຄວ້າສໍາລັບການປະທັບໃຈທີ່ຄ້າຍຄືກັນຢ່າງວ່ອງໄວແລະຫຼາຍກ່ວາໃຊ້ເວລາໃນ Alert Monitor ໃນລະບົບ PP / DS ແລະການປັບປຸງມາດຕະຖານເຊັ່ນດຽວກັນກັບເວລາທີ່ຜ່ານມາແລະການຈັດສົ່ງໃນເວລາທີ່ຜ່ານມາໂດຍໃຊ້ການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງອຸປະກອນແລະອຸປະກອນທີ່ໃຊ້ເວລາ. ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍການບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ການຄາດຄະເນຂອງ Co-Pilot AI, ທີ່ສາມາດຮູ້ສຶກສະພາບແວດລ້ອມທຸລະກິດແລະສົນທະນາໂດຍຜ່ານແຜ່ນດິນເຢຍລະມັນ, ເຮັດໃຫ້ການປິ່ນປົວຄວາມອຸປະກອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປິ່ນປົວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປິ່ນປົວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປິ່ນປົວທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ອັດຕະໂນມັດນີ້ຄາດຄະເນດິນເຢຍລະມັນຈະສະຫນອງການປິ່ນປົວທີ່ດີເລີດຂອງປະສິດທິພາບ, ທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ຄາດຄະເນດິນເຢຍລະມັນໃນອຸດສາຫະກໍາ. ການຝຶກອົບຮົມຂອງການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບການຝຶກອົບຮົມ AI ໂດຍການປະຕິບັດການ planner ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການທີ່ຈະລະຫັດແລະຂະຫຍາຍຕົວຄວາມຮູ້ທີ່ບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີປະສົບການ, ປະສິດທິພາບທີ່ດີທີ່ສຸດແລະຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງການຝຶກອົບຮົມສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານໃຫມ່. ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຫນ້າສົນໃຈໃນຄວາມສາມາດຂອງ co-pilot, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບບໍ່ມີການແກ້ໄຂ PP / DS Joule ຄຸນນະສົມບັດ, ສະຫນັບສະຫນູນຄຸນນະພາບທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ພັດທະນາສະຖານທີ່ AI ອຸດົມສົມບູນ. ປະເພດທີ່ສໍາຄັນຂອງ HANA Prototyping ໃນການອອກແບບການທົດສອບ AI-augmented ການອຸປະກອນດ້ານວິຊາການຂອງການທົດສອບ behavioral ຂອງ MG ໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນຢ່າງກວ້າງຂວາງໂດຍຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງຕົນໃນ SAP HANA Prototyping. ຄວາມຊ່ຽວຊານນີ້ໄດ້ເປັນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນໃນການສ້າງຕັ້ງສະຖານະການຂໍ້ມູນພື້ນຖານທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການທົດສອບ. MG ເວົ້າວ່າ, "ຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການ prototyping ຂອງ HANA ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງອຸປະກອນເພື່ອກວດສອບລາຍລະອຽດຂອງຄວາມຮູ້ສຶກແລະການປະຕິບັດຂອງຜູ້ອອກແບບໃນຮູບແບບ HANA, ເຊິ່ງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ຫຼັງຈາກນັ້ນເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI." ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮັດທຸລະກິດໃນ 2012. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າ. ແລະຄວາມສາມາດຂອງຕົນແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບການປິ່ນປົວແລະການທົດສອບຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງເຊັ່ນດຽວກັນ, ການສະຫນອງຮູບເງົາທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນປະສິດທິພາບທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI ທີ່ຕອບສະຫນັບສະຫນູນ. ນີ້ແມ່ນເຫມາະສົມກັບການຝຶກອົບຮົມທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຂອງການນໍາໃຊ້ ML ແລະ AI ໃນການທົດສອບຂໍ້ມູນ SAP ເພື່ອປັບປຸງການທົດສອບຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຊ່ວຍໃຫ້ການມາດຕະຖານຄົ້ນຄ້ວາ. ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : SAP HANA ນໍາ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ອອນ ໄລ ນ ໌ ວັນ ທີ ການ ສ້າງ ຕັ້ງ ສະ ເພາະ ສໍາ ລັບ lovers ສັດ ລ້ຽງ. ບໍ່ ວ່າ ຈະ ເປັນ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ຄູ່ ຮ່ວມ ງານ ຂອງ ຊີ ວິດ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ ຫຼື ພຽງ ແຕ່ ຜູ້ ໃດ ຜູ້ ຫນຶ່ງ ຂອງ ທ່ານ ທີ່ ຈະ ວາງ ສາຍ ອອກ ກັບ, ທີ່ ນີ້ ທ່ານ ຈະ ສາ ມາດ ຊອກ ຫາ ໄດ້ ຜູ້ ທີ່ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ສໍາ ລັບ - pet lovers ຄື ຕົວ ທ່ານ ເອງ. ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ຄູ່ ຮ່ວມ ງານ ຂອງ ຊີ ວິດ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ, buddy ສໍາ ລັບ ການນໍາສະເຫນີ HANA Artifacts ແມ່ນການນໍາໃຊ້ຢ່າງວ່ອງໄວຂອງເຕັກໂນໂລຊີການປິ່ນປົວຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແບບ machine learning ທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະປິ່ນປົວຄວາມຕ້ອງການພື້ນຖານຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ການກັ່ນຕອງການປະສິດທິພາບ AI ທີ່ເຂັ້ມແຂງ. ການພັດທະນາທີ່ຜ່ານມາ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຊອກຫາຂໍ້ມູນສໍາລັບ PP/DS ສໍາລັບ SAP S/4HANA ການກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ການປະຕິບັດ, ແລະຄວາມສາມາດຂອງອຸປະກອນ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າອຸດສາຫະກໍາໄດ້ປັບປຸງການຊອກຫາຂໍ້ມູນນີ້ສໍາລັບການທົດສອບ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບສິ່ງທີ່ MG prototyped. ການເລືອກທີ່ຈະ concentrating prototype ກັບການຕິດຕັ້ງລະດັບ 3 ທີ່ມີການຄາດຄະເນຜົນກະທົບຢ່າງກວ້າງຂວາງ suggests a strategic selection of a high-impact area where AI could demonstrate significant value by addressing a persistent pain point, a best practice in AI use-case identification. ນອກເຫນືອໄປຈາກນີ້, capturing ບໍ່ພຽງແຕ່ກວດສອບແລະການເຮັດວຽກ, ແຕ່ຍັງຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນ / ສະຖານທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການສ້າງຄຸນນະພາບທີ່ມີຄຸນນະພາບ, ລະບົບຂໍ້ມູນ contextual. Data multi-dimensional ນີ້ແມ່ນບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຂອງມາດຕະຖານ AI ທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງທີ່ສາມາດຮູ້ສຶກຄຸນນະພາບຫຼາຍກ່ວາຄຸນນະພາບສົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນທົນ. ການຄຸ້ມຄອງການຕັດສິນໃຈທີ່ເຂັ້ມແຂງ: ການຄຸ້ມຄອງຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະ scenario ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າການຊ່ວຍເຫຼືອການຄົ້ນຄວ້າ AI ການອອກແບບຂອງຫ້ອງທົດລອງການຄວບຄຸມໃນການຄົ້ນຄວ້າຂອງ MG ໄດ້ຮັບປະກັນຄວາມກົດດັນທີ່ເຂັ້ມແຂງກ່ຽວກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະການຄົ້ນຄວ້າ scenario ເພື່ອຮັບປະກັນການຕັດສິນໃຈທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະປະສິດທິພາບລະຫວ່າງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ແທ້ຈິງຂອງມະນຸດແລະສິ່ງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍ Co-Pilot AI conceptual. MG ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ, “ລັກສະນະຂອງການຄົ້ນຄວ້ານີ້ແມ່ນຖືກຄວບຄຸມແລະຖືກກວດສອບກັບສອງປະເພດຂອງການຄົ້ນຄວ້າ (ລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮັບປະກັນແລະການນໍາໃຊ້ຄວາມອາດສາມາດ), ປະເພດທີ່ໄດ້ຮັບການຄົ້ນຄວ້າແມ່ນຜູ້ຄວບຄຸມການຜະລິດສໍາລັບຜະລິດຕະພັນຫຼຸດຜ່ອນແລະຜູ້ຄວບຄຸມການກວດສອບສໍາລັບເສັ້ນການຕິດຕັ້ງຜະລິດຕະພັນຫຼຸດຜ່ອນ.” ການຄັດເລືອກຂອງຜູ້ຄວບຄຸມການຜະລິດສໍາລັບອຸປະກອນທີ່ຫຼຸດຜ່ອນແລະຜູ້ຄວບຄຸມການຄັດເລືອກສໍາລັບເສັ້ນການຕິດຕັ້ງອຸປະກອນທີ່ຫຼຸດຜ່ອນເປັນ roles ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານແມ່ນແຜ່ນທີ່ສໍາຄັນຂອງການອອກແບບທົດສອບການທົດສອບ. ແຜ່ນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນລົງທະບຽນໂດຍກົງແລະປົກກະຕິໃນການຄຸ້ມຄອງປະເພດຂອງອຸປະກອນທີ່ຖືກຄົ້ນຄ້ວາ - ການດໍາເນີນການບັນທຶກການດໍາເນີນການແລະການນໍາໃຊ້ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງ capacity. This alignment ensures that the tasks presented during the workshop are ecologically valid, meaning they closely reflect the real-world responsibilities and challenges faced by the participants. ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮັດທຸລະກິດໃນ 2012. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ປະເພດ "ການຄວບຄຸມ" ຂອງຫ້ອງທົດລອງເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ isolate ປະສິດທິພາບພິເສດຂອງອຸປະກອນ AI ໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຂອງ variables extraneous. ນອກເຫນືອໄປຈາກນັ້ນ, ສໍາລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ evaluating human versus AI decision making, scenarios must be: ການອອກແບບເປັນວິທີທີ່ຄາດຄະເນດິນເຕີເນັດຫຼືການຄາດຄະເນດິນເຕີເນັດທີ່ດີທີ່ສຸດສາມາດຖືກເຂົ້າລະຫັດຢ່າງວ່ອງໄວ. ປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດປະເພດ ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ: ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບສໍາລັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ, ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ, ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ, ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດແລະການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ MG ສະແດງໃຫ້ເຫັນ, “ຄວາມໄວການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຖືກກວດສອບໂດຍກວດສອບໂດຍກວດສອບລະຫວ່າງຄວາມຍາວທີ່ຜ່ານມາຂອງການເຂົ້າເຖິງ chatbot ກັບການຜະລິດຂອງການຕອບສະຫນັບສະຫນູນຕົ້ນຕໍ. ໂດຍສະເພາະ, ສໍາລັບຄວາມຍາວ, 'ຄຸນນະພາບສູງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການສອບສະຫນອງການຕອບສະຫນອງສໍາລັບຜະລິດຕະພັນທີ່ຂ້າພະເຈົ້າເປັນຜູ້ຕອບສະຫນອງ,' chatbot ຈະນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອຮູ້ການສອບສະຫນອງແລະການດໍາເນີນການຂອງ PPDS backend ເພື່ອສ້າງການສອບສະຫນອງແລະຕອບສະຫນອງກັບຈໍານວນການສອບສະຫນອງ.” ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ (AI) ໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ (AI) ໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ (AI) ໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ (AI) ໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ (AI) ໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ (AI) ໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ (AI) ໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ (AI) ໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ (AI) ໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ (AI). ການຄຸນນະພາບຂອງຄໍາແນະນໍາຂອງ AI, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຢັ້ງຢືນຂອງເສັ້ນທາງການປະຕິບັດຂອງຕົນ, ໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນໂດຍໃຊ້ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ. "ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຢັ້ງຢືນການຢັ້ງຢືນການຢັ້ງຢືນສໍາລັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບເພື່ອຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຄໍາແນະນໍາຂອງ AI, ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບກັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງຄໍາແນະນໍາຂອງ AI," MG ເວົ້າວ່າ. ໃນປັດຈຸບັນ, ຄວາມປອດໄພຂອງການຄຸ້ມຄອງ, KPI ການຜະລິດທີ່ສໍາຄັນທີ່ຖືກກວດສອບໂດຍການຜະລິດ KPIs, ແມ່ນຂະບວນການປະສິດທິພາບທີ່ສໍາຄັນ, ທີ່ຖືກກວດສອບໃນ 12% ຄວາມປອດໄພຂອງການຄຸ້ມຄອງຫຼັງຈາກການຄຸ້ມຄອງໃນປັດຈຸບັນໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມະນຸດນີ້, ລວມທັງການຢັ້ງຢືນຄວາມປອດໄພແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການປອດໄພຂອງ chatbot. ການກວດສອບຂອງມະນຸດນີ້ - ຄວາມໄວ, ຄຸນນະພາບຂອງການຄຸ້ມຄອງ / ການປະຕິບັດ, ແລະຜົນປະໂຫຍດການເຮັດວຽກ - ສະຫນັບສະຫນູນສະກຸນນະສົມບູນສໍາລັບການ evaluating ປະສິດທິພາບຂອງ co-pilot ຂອງ AI, ການຮັບປະກັນວ່າການປັບປຸງໃນ ການນໍາສະເຫນີຕົວຢ່າງສໍາລັບຄວາມໄວການຄົ້ນຄວ້າຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງ AI, ທີ່ສາມາດຮູ້ສຶກອົບຮົມຂອງມະນຸດ, ການເຊື່ອມຕໍ່ຜູ້ໃຊ້ (ລວມທັງ "ຜະລິດຕະພັນ I am responsible for"), ແລະເລີ່ມຕົ້ນການຮ່ວມເພດຂອງລະບົບ backend ທີ່ມີຄຸນນະສົມບັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. Dynamics Unforeseen: Interactions Planner ກັບ AI Suggestions vs heuristics ອັດຕະໂນມັດ ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມຂອງມະນຸດແລະລະບົບການຊ່ວຍເຫຼືອການຄົ້ນຄວ້າ AI ສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນກະທົບທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ, ແລະການຄົ້ນຄວ້າຂອງ MG ໄດ້ສະຫນອງຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ສໍາຄັນໃນປັດຈຸບັນ. One of the key observations centred on the profound influence of training data characteristics on the AI’s recommendations. ໃນກໍລະນີຂອງຄວາມເຂັ້ມແຂງຄວາມເຂັ້ມແຂງ, ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງການຝຶກອົບຮົມໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍ Joule, ໃນກໍລະນີຂອງຄວາມເຂັ້ມແຂງຄວາມເຂັ້ມແຂງຄວາມເຂັ້ມແຂງຄວາມເຂັ້ມແຂງ, ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍສະຖາບັນທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມເຂັ້ມແຂງຄວາມເຂັ້ມແຂງທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນອາທິດທີ່ຜ່ານມາ. ລະບົບການຝຶກອົບຮົມຕົ້ນຕໍນີ້ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນກັບຜົນປະໂຫຍດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ໃນຂະນະທີ່ suboptimal, AI. ຄວາມສໍາຄັນທີ່ສໍາຄັນຂອງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຝຶກອົບຮົມແມ່ນຄໍາແນະນໍາທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນການພັດທະນາ AI; ຄວາມງາມໃນຂໍ້ມູນສາມາດເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນດຽວກັນແລະການຄາດຄະເນດຽວກັນ. ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍການຝຶກອົບຮົມຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ. ການຄຸ້ມຄອງ AI ນີ້, ໃນຂະນະທີ່ມັນສະເຫນີການປິ່ນປົວທີ່ບໍ່ດີເລີດໂດຍເຫມາະສົມໃນການຝຶກອົບຮົມຂອງຕົນ, ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ການປິ່ນປົວເຊັ່ນດຽວກັນ, ຖ້າຫາກວ່າບໍ່ຖືກປິ່ນປົວ, ສາມາດເຂົ້າໃຈກັບຄວາມປອດໄພຂອງຜູ້ອອກແບບແລະເຮັດໃຫ້ການຄົ້ນຄວ້າການປະຕິບັດທີ່ບໍ່ດີ. ວິທີການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວ - ການປິ່ນປົວຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມເພື່ອປະກອບດ້ວຍການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດທີ່ຖືກຕ້ອງ - ປ້າຍຄືກັນກັບການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການພັດທະນາຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ. ການຄົ້ນຄວ້ານີ້ລັກສະນະຂອງການເຊື່ອມໂລຫະຂອງ "ມັກສະນະ" ຫຼືປົກກະຕິປົກກະຕິທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍການຄາດຄະເນຂອງມະນຸດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຄົ້ນຄວ້າສໍາລັບການຮັບປະກັນຄວາມສາມາດເພີ່ມເຕີມຕໍ່ໄປນີ້ກ່ອນທີ່ຈະຊອກຫາການຍົກເລີກເວັ້ນຫຼາຍ. ໂມເລກຸນ AI ຊອກຫາຈາກມາດຕະຖານ, ແລະຖ້າຫາກວ່າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມບໍ່ເຂົ້າລະຫັດທັງຫມົດຂອງມາດຕະຖານການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຕ້ອງການ, AI ຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສຸກເຫຼົ່ານີ້. ວິທະຍາໄລແລະວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍາສາດວິທະຍ ວິທີການ Benefits tangible: ການປະໂຫຍດການປະຕິບັດແລະເງິນຂອງ reducing orders late ກັບ AI ການເກັບຮັກສາ 12% ຂອງການເກັບຮັກສາທີ່ຜ່ານມາທີ່ຜ່ານມາຈາກການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຜ່ານມາຂອງ MG ມີຜົນປະໂຫຍດຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະຂະຫນາດໃຫຍ່ສໍາລັບການບໍລິສັດຜະລິດຕະພັນ, ລວມທັງການປັບປຸງປະສິດທິພາບການປະຕິບັດແລະການປັບປຸງເງິນ. ວິທີການປົກກະຕິໃນການປິ່ນປົວການເກັບຮັກສາທີ່ຜ່ານມາ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປິ່ນປົວທີ່ຜ່ານມາຈາກການປິ່ນປົວທີ່ຜ່ານມາຈາກການປິ່ນປົວທີ່ຜ່ານມາຈາກການປິ່ນປົວທີ່ຜ່ານມາຈາກການປິ່ນປົວທີ່ຜ່ານມາ. ໃນກໍລະນີການຝຶກອົບຮົມປົກກະຕິ, ໃນກໍລະນີການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມ ນອກເຫນືອໄປຈາກນີ້, ການຄຸ້ມຄອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຂາຍຄຸນນະພາບສູງຄຸນນະພາບຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍ. ການປິ່ນປົວ chatbot ອັດຕະໂນມັດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຄົ້ນຄວ້າ, ສະຫນັບສະຫນູນການປ່ຽນແປງ paradigm ກັບການຕັດສິນໃຈແລະອັດຕະໂນມັດຫຼາຍ. MG ສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃຈນີ້: "ກັບການປິ່ນປົວ chatbot ອັດຕະໂນມັດ, ການຝຶກອົບຮົມສາມາດພຽງແຕ່ຂອບໃຈກັບ chatbot ຖ້າຫາກວ່າການຊື້ຂາຍທີ່ຄົ້ນຄ້ວາສູງແມ່ນຕັດສິນໃຈແລະໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມເພື່ອປິ່ນປົວບັນຫາ, ເຊິ່ງໃນຂະນະທີ່ນໍາໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງ AI ເພື່ອປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປ່ຽນແປງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງວ່ອງໄວ." ຄວາມສາມາດນີ້ໄດ້ຖືກປິ່ນປົວໂດຍອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງບໍ່ປະສິດທິພາບແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ການຫຼຸດລົງ 12% ຂອງການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ຜ່ານມາເປັນການປັບປຸງການເຮັດວຽກທີ່ສໍາຄັນ. ໃນອຸດສາຫະກໍາ, ການຈັດສົ່ງທີ່ຜ່ານມາແລະການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ຜ່ານມາແມ່ນຮູ້ຈັກເພື່ອປັບປຸງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍການເຮັດວຽກໂດຍຜ່ານການຈັດສົ່ງຄວາມໄວ້ວາງໃຈແລະເວລາເພີ່ມເຕີມ, ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມປອດໄພຂອງລູກຄ້າ, ເຮັດໃຫ້ການເກັບຮັກສາຕ່ໍາ, ແລະສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຍາວຂອງຊື່ສຽງ. ດັ່ງນັ້ນ, ການຫຼຸດຜ່ອນການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ຜ່ານມາເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ພະລັງງານທີ່ດີກວ່າແລະການຜະລິດຢ່າງງ່າຍດາຍ. ການຄົ້ນຄວ້າຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ Aberdeen Group ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການຄົ້ນຄວ້າຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: Aberdeen Group ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການຄົ້ນຄວ້າຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: Aberdeen Group ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການຄົ້ນຄວ້າຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: Aberdeen Group ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການຄົ້ນຄວ້າຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານ. ນອກເຫນືອໄປຈາກນີ້, ການອັດຕະໂນມັດການປ່ຽນແປງຈຸດປະສົງສໍາລັບການຊື້ຄ່ໍາທີ່ສໍາຄັນ, ປະສິດທິພາບສູງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຫຼຸດຜ່ອນການເຮັດວຽກໂດຍກົງຂອງຜູ້ຊື້ຄ່ໍາ, ແຕ່ເພີ່ມເຕີມ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຈຸດປະສົງການທຸລະກິດທີ່ເຫມາະສົມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປະຕິບັດການຊື້ຄ່ໍາຂອງລູກຄ້າ, ໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວຢ່າງງ່າຍດາຍແລະປະສິດທິພາບ. ໃນຖານະເປັນບໍລິສັດທີ່ໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການ. From Experiment to Expertise: Shaping workshops executives ແລະ thought leadership ກັບຄວາມຮູ້ສຶກຂອງ AI ຜົນປະໂຫຍດທີ່ເຂັ້ມແຂງຈາກການທົດສອບ behavioral ຂອງ MG, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຜົນປະໂຫຍດທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນໃນຄວາມປອດໄພຂອງຜູ້ອອກແບບແລະການປັບປຸງຄຸນນະພາບການຄົ້ນຄວ້າ, ມີຜົນປະໂຫຍດທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນວິທີການສ້າງ workshops ການຄຸ້ມຄອງແລະການຄົ້ນຄວ້າທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ລວມທັງປັດຈຸບັນ SAP Press. ວິທີການທີ່ສໍາຄັນຂອງຄໍາສັ່ງຂອງຕົນສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນອຸດສາຫະກໍາແມ່ນພະລັງງານການປ່ຽນແປງຂອງ AI ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນ paradigm "Manage by exception" ໃນການຝຶກອົບຮົມການຜະລິດ. ໃນຂະນະທີ່ MG ຊອກຫາ, "ການຝຶກອົບຮົມປະເພດຫຼືການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມການຄຸ້ມຄອງອຸປະກອນໃນພາກສະຫນາມຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະໃຊ້ເວລາຂອງເຂົາເຈົ້າເພື່ອປິ່ນປົວການຝຶກອົບຮົມ / capacity alerts ຫຼາຍກວ້າງຂວາງໃນ PPDS ໄດ້ໃຊ້ເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງເຂົາເຈົ້າ." ການຊ່ວຍເຫຼືອຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພປົກກະຕິແມ່ນຫຼາຍກ່ວາການເຮັດວຽກທີ່ເຫມາະສົມ. ນໍາ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ອອນ ໄລ ນ ໌ ວັນ ທີ ການ ສ້າງ ຕັ້ງ ສະ ເພາະ ສໍາ ລັບ lovers ສັດ ລ້ຽງ. ບໍ່ ວ່າ ຈະ ເປັນ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ຄູ່ ຮ່ວມ ງານ ຂອງ ຊີ ວິດ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ ຫຼື ພຽງ ແຕ່ ຜູ້ ໃດ ຜູ້ ຫນຶ່ງ ຂອງ ທ່ານ ທີ່ ຈະ ວາງ ສາຍ ອອກ ກັບ, ທີ່ ນີ້ ທ່ານ ຈະ ສາ ມາດ ຊອກ ຫາ ໄດ້ ຜູ້ ທີ່ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ສໍາ ລັບ - pet lovers ຄື ຕົວ ທ່ານ ເອງ. ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດ (AI) ທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງແລະຄຸນນະພາບສູງແມ່ນມີຄຸນນະພາບສູງ. ການຄາດຄະເນດິນຟ້າອິນເຕີເນັດແມ່ນມີຄຸນນະພາບສູງ. ວິທີການ "ການຄຸ້ມຄອງໂດຍອະນຸຍາດ" ແມ່ນການປິ່ນປົວທີ່ດີເລີດໃນຜູ້ຄຸ້ມຄອງການປະຕິບັດ ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ MG, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຄົ້ນຄວ້າ 30% ຄວາມໄວສູງແລະການຕັດສິນໃຈ 12% ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຜ່ານມາ, ສະຫນັບສະຫນູນໃບຢັ້ງຢືນທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ແຕກຕ່າງກັນກ່ຽວກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ແລະ AI ໄດ້ຮັບປະກັນຜົນປະໂຫຍດທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບການນີ້. ການທົດສອບການທົດສອບທີ່ທົດລອງນີ້ແມ່ນປະຫວັດສາດທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນ workshop executives, ການຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການລົງທຶນ AI ຂອງພວກເຂົາ. t ການເຮັດວຽກຂອງ MG, ດັ່ງນັ້ນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍໃຫ້ການຮູ້ສຶກອົບຮົມຂອງວິທະຍາສາດ, ແຕ່ຍັງເປັນອຸປະກອນມືອາຊີບສໍາລັບການ advocacy ແລະການຝຶກອົບຮົມ, ການຂຸດຄົ້ນບໍ່ແພງລະຫວ່າງຄວາມສາມາດຂອງ AI ແລະຄວາມຮູ້ສຶກອົບຮົມຂອງການປະຕິບັດແລະການຊື້. ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງ roles ຂອງການຝຶກອົບຮົມ - ຈາກຜູ້ບໍລິຫານລະບົບກັບຜູ້ປິ່ນປົວບັນຫາທີ່ເຫມາະສົມ - ເປັນ Aspect ທີ່ສໍາຄັນຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ AI, ເຮັດໃຫ້ຄວາມຕ້ອງການຂອງຄວາມຊ່ຽວຊານໃຫມ່ແລະການປ່ຽນແປງໃນວິທີການຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາ, ຄໍາຖາມທີ່ຄາດຄະເນດິນຟ້າອຸດສາຫະກໍາຂອງ MG. ການນໍາສະເຫນີສະຫມັກ: ການນໍາສະເຫນີໃຫ້ບໍລິສັດກັບສະພາບແວດລ້ອມ SAP PP/DS ອັດຕະໂນມັດ ໃນຖານະເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງການຄົ້ນຄວ້າຂອງຕົນ, MG ໄດ້ສະຫນອງການຝຶກອົບຮົມການຝຶກອົບຮົມສໍາລັບການບໍລິສັດທີ່ຊອກຫາການເຊື່ອມໂລຫະຂອງລະບົບການຝຶກອົບຮົມ AI ໃນສະພາບແວດລ້ອມ SAP PP / DS ທີ່ມີຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຂົາ. ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ບໍ່ໄດ້ຖືກຕ້ອງ, ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນປະໂຫຍດການບໍລິການທີ່ຖືກຕ້ອງ. ໃນຂະນະທີ່ MG ເວົ້າວ່າ, "ກັບການຄົ້ນຄວ້າແລະການທົດສອບທີ່ຖືກຕ້ອງນີ້, ຜົນປະໂຫຍດສໍາລັບການບໍລິສັດໄດ້ຖືກຄັດເລືອກໂດຍການເພີ່ມ 12% ໃນການປິ່ນປົວທີ່ໃຊ້ເວລາຂອງລູກຄ້າ." ການປັບປຸງທີ່ສາມາດເຄື່ອນໄຫວນີ້ເປັນສະຖານທີ່ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະໃບຢັ້ງຢືນຂອງຄວາມສາມາດຂອງ AI. ການກໍ່ສ້າງກ່ຽວກັບການນີ້, ຄໍາແນະນໍາຕົ້ນຕໍແມ່ນເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການ adoption ຂອງ AI ໂດຍກວດສອບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ມີຜົນປະໂຫຍດສູງໃນເວລາທີ່ການປັບປຸງການລົງທຶນແມ່ນຢ່າງວ່ອງໄວແລະສາມາດກວດສອບ. ນີ້ແມ່ນເຫມາະສົມກັບສະຖາບັນການ adoption AI ທີ່ກວດສອບເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນກັບຈຸດປະສົງທຸລະກິດທີ່ຖືກຕ້ອງແລະການນໍາໃຊ້ທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ສະຫນອງຄຸນນະພາບທີ່ຖືກຕ້ອງ. MG suggests a specific avenue for valuable expansion: “If further use cases, such as analyzing the planning and optimizer job logs to identify planning and scheduling errors and leveraging AI to automate the resolution of more common errors, will bring in a lot of value to.” ການທົດສອບແລະການປັບປຸງມື້ນີ້ແມ່ນເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຜ່ານມາທີ່ດີເລີດໂດຍສະເພາະວ່າມື້ນີ້ປະກອບດ້ວຍຄຸນນະພາບສູງແລະຄຸນນະພາບສູງແລະຄຸນນະພາບສູງແລະຄຸນນະພາບສູງ. ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບໂຄງການ AI ນີ້ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນເສັ້ນທາງເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະເຂົ້າໄປສໍາລັບການທົດສອບ AI ອື່ນໆ, ເພື່ອສະຫນອງການຝຶກອົບຮົມ pragmatic ເພື່ອຂະຫຍາຍປະສິດທິພາບຂອງ AI. ການອັດຕະໂນມັດການປິ່ນປົວຄວາມຜິດພາດປົກກະຕິທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດໃນບັນຊີລາຍຊື່ນີ້ໃຫ້ຄວາມເຂັ້ມແຂງຮູບເງົາຂອງ "ການຄຸ້ມຄອງໂດຍອະນຸຍາດ". ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າ, ແຕ່ຍັງຫຼຸດຜ່ອນການເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການສະຫນັບສະຫນູນ IT ແລະຜູ້ຄວບຄຸມລະບົບ, ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນພວກເຂົາເພື່ອຕອບສະຫນັບສະຫນູນກ່ຽວກັບບັນຫາລະບົບທີ່ເຫມາະສົມຫຼືການປັບປຸງ, ດັ່ງນັ້ນຂະຫຍາຍຜົນປະໂຫຍດປະສິດທິພາບຂອງ ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮັດທຸລະກິດໃນ 2012. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ການເດີນທາງຂອງການເຂົ້າລະຫັດ AI ໃນການຄຸ້ມຄອງການຜະລິດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການເຮັດວຽກຂອງ MG, ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການທີ່ຈະເພີ່ມຄວາມສາມາດການປະຕິບັດທີ່ດີເລີດ. ການທົດສອບປະເພດຂອງຕົນ, ການສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ co-pilot AI conceptual ສໍາລັບ SAP PP / DS ສາມາດປັບປຸງຄວາມໄວການຄຸ້ມຄອງໂດຍ 30%, ແລະຫຼຸດຜ່ອນການຊໍາລະຫັດໂດຍ 12%, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍການເຮັດວຽກຂອງ AI. ໂດຍການອັດຕະໂນມັດການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວແລະການປິ່ນປົວຜົນປະໂຫຍດທີ່ປົກກະຕິ, AI ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ອອກແບບທີ່ມີຄຸນນະພາບທີ່ຈະຊອກຫາຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງພວກເຂົາເພື່ອທົດສອບຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງພວກເຂົາສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າທີ່ເຫມາະສົມທີ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເປັນຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດຂອງມະນຸດ. ການ synergy ຂອງມະນຸດຂອງມະນຸດແລະຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາອຸດ ການຄົ້ນຄວ້າແລະຄວາມຮູ້ສຶກສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຜ່ານມາຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊັ່ນ MG ແມ່ນຄຸນນະສົມບັດທີ່ສໍາຄັນໃນການຕິດຕັ້ງການປ່ຽນແປງນີ້, ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າການ adoption ຂອງ AI ແມ່ນມີປະສິດທິພາບແລະຖືກປັບປຸງກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ພັດທະນາຂອງການຜະລິດມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບມືອາຊີບ.