AI, IoT và Dữ liệu lớn đang thay đổi ngành thử nghiệm và kiểm tra như thế nào

Sự phát triển của các công nghệ mới

Với sự cạnh tranh ngày càng tăng trong ngành thử nghiệm và kiểm tra, việc sử dụng các công nghệ mới như Trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT) và phân tích Dữ liệu lớn đang ngày càng trở nên quan trọng. Các công ty có thể áp dụng các công nghệ này vào quy trình thử nghiệm của mình có thể cải thiện vị thế cạnh tranh và cải thiện độ chính xác cũng như tốc độ của quy trình thử nghiệm và kiểm tra của mình.

Phòng thí nghiệm TLR và Control Union đi đầu trong việc kết hợp các công nghệ này vào doanh nghiệp để luôn dẫn đầu. Đổi mới là một trong những giá trị chính.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng cách mạng hóa ngành thử nghiệm và kiểm tra. Với AI, máy móc có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu đó. Phòng thí nghiệm Control Union không ngừng khám phá những cách mới để sử dụng AI trong doanh nghiệp của mình nhằm cải thiện độ chính xác và tốc độ của quy trình thử nghiệm.

Thực hiện các biện pháp chủ động để ngăn ngừa sự cố trước khi chúng xảy ra, cải thiện chất lượng và độ tin cậy của quy trình thử nghiệm của họ.

 

Ngoài ra, Internet vạn vật (IoT) là một công nghệ khác đang thay đổi ngành thử nghiệm và kiểm tra. Với IoT, các thiết bị có thể được kết nối và giao tiếp với nhau, cho phép thu thập và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Tại Control Union và TLR, chúng tôi đang khám phá việc sử dụng IoT trong các quy trình thử nghiệm và kiểm tra, có thể giúp giảm thời gian chết và cải thiện độ tin cậy của các quy trình thử nghiệm của chúng tôi.

Cuối cùng, phân tích Dữ liệu lớn cũng đang thay đổi ngành thử nghiệm và kiểm tra. Với Dữ liệu lớn, các công ty có thể phân tích lượng lớn dữ liệu để xác định các mô hình và xu hướng mà nếu không sẽ khó phát hiện. TLR của Control Union phân tích dữ liệu từ thiết bị thử nghiệm của họ để xác định các mô hình và xu hướng có thể chỉ ra các vấn đề tiềm ẩn với sản phẩm. Điều này cho phép họ thực hiện các biện pháp chủ động để ngăn ngừa các vấn đề trước khi chúng xảy ra, cải thiện chất lượng và độ tin cậy của các quy trình thử nghiệm của họ.