EN
ການເຮັດວຽກທີ່ມີຢູ່ແລ້ວທີ່ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າ IoT ບໍ່ເຮັດວຽກຕາມທີ່ຄາດຫວັງ (ການລ້ຽວເວັນການຕັດ-ເລີ່ມໃໝ່)
ຄຸນສົມບັດຂັ້ນສູງຂອງເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າ IoT ທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມປອດໄພທີ່ຄາດການໄດ້
ຄວາມໄວຂອງວົງຈອນຂອງເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າແບບດັ້ງເດີມ ມີຄວາມໄວຈາກ 20 ເຖິງ 50 ມີລີວິນາທີ, ເຊິ່ງເປັນການຕອບສະຫນອງຕໍ່ຄວາມເສຍຫາຍທີ່ໄດ້ເກີດຂື້ນແລ້ວ. ເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄືອຂ່າຍ IoT ຈະຕອບສະຫນອງຕໍ່ຄວາມເສຍຫາຍທີ່ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະເກີດຂື້ນ ແຕ່ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບເຖິງຈຸດທີ່ເກີດການລຸກລາມທາງຄວາມຮ້ອນ (thermal runaway) ທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຄວາມປອດໄພຢ່າງຮຸນແຮງ ເນື່ອງຈາກການເກີດໄຟຟ້າລົດຕໍ່ (micro-arcing); ເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າທີ່ຕອບສະຫນອງໃນເວລາ 20 ເຖິງ 50 ມີລີວິນາທີ ຈະຕອບສະຫນອງຕໍ່ຄວາມເສຍຫາຍດ້ວຍອັດຕາທີ່ໄວຂື້ນ 30 ເທົ່າ (30×) ເມື່ອທຽບກັບການຕອບສະຫນອງຂອງເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າທີ່ເຮັດວຽກໃນເວລາ 20 ເຖິງ 50 ມີລີວິນາທີ ຕໍ່ກັບການເກີດໄຟຟ້າລົດຕໍ່. ໂດຍອີງຕາມການຢືນຢັນຈາກ NFPA (ສະຖາບັນປ້ອງກັນໄຟຟ້າແຫ່ງຊາດ) ໃນປີ 2023, ໄດ້ຖືກຢືນຢັນແລ້ວວ່າ ເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄືອຂ່າຍ IoT ສາມາດປ້ອງກັນການລຸກລາມຂອງໄຟຟ້າໄດ້ເຖິງ 83%. ມັນຈະຕອບສະຫນອງຕໍ່ຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດໄຟຟ້າທັນທີທີ່ມັນເລີ່ມເກີດຂື້ນ.
ຫຼັກການຂອງຂໍ້ບົກຜ່ອງການເກີດໄຟຟ້າລົດຕໍ່ (Arc Faults) ແລະ ຂໍ້ບົກຜ່ອງການເກີດໄຟຟ້າລົດຕໍ່ກັບດິນ (Ground Fault Circuits) ແລະ ຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບຂອງເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າແບບດັ້ງເດີມ
ເຄື່ອງຕັດໄຟແບບດັ້ງເດີມທີ່ໃຊ້ຄວາມຮ້ອນແລະແມ່ເຫຼັກສາມາດຕອບສະໜອງຕໍ່ສະພາບການເສຍຫາຍທີ່ເກີດຈາກການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງປະລິມານໄຟເຖິງ 15-20 ອັມເປີ. ເຄື່ອງຕັດໄຟແບບດັ້ງເດີມບໍ່ສາມາດຕອບສະໜອງຕໍ່ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງປະລິມານໄຟທີ່ຕໍ່າກວ່າ 5 ອັມເປີ (ທີ່ອາດເຮັດໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍ) ເມື່ອເກີດຈາກການລະເບີດຂອງໄຟທີ່ເກີດໃນລຳດັບ (series arcing), ການລົ້ມເຫຼວຂອງວົງຈອນທີ່ເກີດຈາກການລົ້ນໄຟຂອງເສັ້ນໄຟເປັນສາຍດິນ (parallel faults whereby the neutral line leaks to the ground), ແລະ ການເກີດຄວາມຮ້ອນສູງຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ບໍ່ແໜ້ນ (glowing connections) ເຊິ່ງເກີດຂຶ້ນເມື່ອຈຸດເຊື່ອມຕໍ່ເຢີນຫຼວຍມີອຸນຫະພູມເກີນ 300 ອົງສາເຊີເລັຽດ. ເຄື່ອງຕັດໄຟທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄືອຂ່າຍ IoT ສາມາດໃຫ້ຄວາມໄວແລະຄວາມອ່ອນໄຫວສູງໃນການປະເມີນ ແລະ ວິເຄາະສະພາບການເສຍຫາຍທີ່ເກີດຂຶ້ນຢ່າງລັບລວມ (stealth damage) ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ເຄື່ອງຕັດໄຟທົ່ວໄປບໍ່ສາມາດຈັດການໄດ້.
ການຕິດຕາມແລະການສັງເກດສະພາບການຈາກໄລຍະໄກແບບທັນທີ ແລະ ການເຕືອນອັນຕະລາຍທັນທີຜ່ານການເຊື່ອມຕໍ່ເຄື່ອງຕັດໄຟກັບເຄືອຂ່າຍ IoT
ຂໍ້ມູນແບບທັນທີກ່ຽວກັບຄ່າຄວາມດັນ, ປະລິມານໄຟ, ອຸນຫະພູມ, ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງພະລັງງານ.
ໃນປັດຈຸບັນນີ້ ອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າສຳລັບອິນເຕີເນີທີ່ທັງໝົດ (IoT) ມີເຄື່ອງຮັບ-ສົ່ງ Zigbee ແລະ Wi-Fi, ແລະ ອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າອັດຈະລິຍະນີ້ສາມາດສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄ່າຄວາມຕ້ານ, ຄ່າປະຈຸບັນ, ອຸນຫະພູມ, ຄຸນນະພາບຂອງພະລັງງານ, ລວມທັງການເບື່ອນຮູບແບບຄື່ນ (harmonic distortion) ແລະບັນຫາອື່ນໆທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄຸນນະພາບພະລັງງານ ເພື່ອວິເຄາະຢ່າງລະອຽດ ແລະ ສົ່ງໄປເພື່ອການວິເຄາະເພີ່ມເຕີມ. ຂໍ້ມູນທີ່ຜິດປົກກະຕິປະກອບດ້ວຍການຫຼຸດລົງ ແລະ ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄ່າຄວາມຕ້ານ, ພ້ອມທັງການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງອຸນຫະພູມຂອງອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າເຖິງ 5 ອົງສາເຊີເລັຍ. ຂໍ້ມູນທີ່ຜິດປົກກະຕິເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະເປັນສັນຍານຂອງບັນຫາທີ່ກຳລັງທະວີຄວາມຮຸນແຮງ, ຕ້ອງການການຊ່ວຍເຫຼືອ ຫຼື ການຊ່ວຍແກ້ໄຂ, ແລະ ສຸດທ້າຍອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການຕັດໄຟຟ້າອັດຕະໂນມັດ. ຜູ້ຈັດການສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ (ທີ່ເອີ້ນວ່າ 'ສັນຍານຊີບົວທາງໄຟຟ້າ') ໃນທຸກເວລາ 24/7 ຜ່ານແຜງຄວບຄຸມ (dashboard), ແລະ ສາມາດດຳເນີນການທັນທີທີ່ພາລາມິເຕີດ້ານໄຟຟ້າເກີນຄ່າທີ່ປອດໄພ. ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກບັນທຶກໄດ້ດ້ວຍອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າອັດຈະລິຍະ. ດ້ວຍການຫຼຸດລົງຄວາມເສຍຫາຍຂອງອຸປະກອນລົງເຖິງ 67% ໃນເຄື່ອງສ່ວນໃຫຍ່, ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ການບໍາລຸງຮັກສາເปลີ່ນຈາກການຕອບສະຫນອງຫຼັງເກີດບັນຫາ (retroactive) ໄປເປັນການເປັນການເປັນການບໍາລຸງຮັກສາເປັນການລ່ວງໆ (proactive).
ການຫຼຸດລົງຢ່າງມີນັກຂອງເວລາທີ່ໃຊ້ໄປນີ້ ແມ່ນບັນລຸໄດ້ຜ່ານການແຈ້ງເຕືອນທັນທີ (push notifications) ແລະ ການວິເຄາະບັນຫາທີ່ສົ່ງຜ່ານແອັບຯຝິກຊັ້ນ ຫຼື SMS.
ເມື່ອເກີດເຫດການ, ອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າອັດຈະລິຍະສາດຈະສົ່ງຂໍ້ມູນການວິເຄາະທີ່ລະອຽດແລະຄົບຖ້ວນຢ່າງວ່ອງໄວ ລວມທັງປະເພດຂອງຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ສະຖານທີ່ທີ່ເກີດຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ແລະລະດັບຄວາມຮ້າຍແຮງຂອງຄວາມຜິດປົກກະຕິ ພ້ອມດ້ວຍຂໍ້ມູນອຸນຫະພູມ ຫຼື ຂໍ້ມູນຮູບແບບຄື້ນ (waveform) ໄປຫາທີມງານບໍາລຸງຮັກສາ. ໃນເວລາດຽວກັນນີ້, ອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າອັດຈະລິຍະສາດໄດ້ສົ່ງເຫດການຂອງຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ເກີດຈາກດິນ (ground fault) ພ້ອມດ້ວຍຮູບພາບອຸນຫະພູມຈິງໃນເວລາຈິງ (real-time thermal imaging) ແລະສະຖານທີ່ທີ່ເກີດຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ເຊິ່ງວິສະວະກອນໄດ້ຮັບຂໍ້ຄວາມຂໍ້ມູນທີ່ປະກອບດ້ວຍຂໍ້ມູນຄວາມຜິດປົກກະຕິ ແລະ ພິກັດສະຖານທີ່ (geo-location) ໄປຫາອຸປະກອນຂອງເຂົາເຈົ້າ. ການປະມວນຜົນເຫດການທີ່ຕ້ອງເຮັດຊ້ຳໆກັນ (Incident rounds) ໄດ້ຖືກຂັບອອກໄປຢ່າງສິ້ນເຊີງ ເນື່ອງຈາກການນຳໃຊ້ອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າອັດຈະລິຍະສາດ ແລະ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງມັນ, ແລະ ເວລາໃນການແກ້ໄຂເຫດການກໍຖືກຫຼຸດລົງຫຼາຍກວ່າ 90%. ອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າອັດຈະລິຍະສາດຍັງໄປຕື່ມອີກຂັ້ນໜຶ່ງເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພ ໂດຍການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງການເຕືອນຕາມລະດັບຜົນກະທົບ, ແລະ ສົ່ງການເຕືອນ ແລະ ຂໍ້ມູນການວິເຄາະສຳລັບເຫດການທັງໝົດ ແລະ ຄວາມຜິດປົກກະຕິທັງໝົດ. ເພື່ອປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດດ້ານຄວາມປອດໄພ ແລະ ການສອບສວນການປະກອບຕາມ (compliance audit), ຄວາມຜິດປົກກະຕິ ແລະ ເຫດການທັງໝົດຈະຖືກບັນທຶກອັດຕະໂນມັດໄວ້ໃນບັນທຶກການບໍາລຸງຮັກສາ (maintenance log) ທີ່ຢູ່ໃນອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າອັດຈະລິຍະສາດ.
ການຄຳນຶງເຖິງຄວາມປອດໄພດ້ວຍເຄື່ອງຕັດໄຟທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດ (IoT) ເພື່ອປ້ອງກັນມັນຈາກອັນຕະລາຍທີ່ເກີດຈາກ AFCI ແລະ GFCI
AFCI ແລະ GFCI ສາມາດປະສົມເຂົ້າກັນເປັນ circuit breaker ປະເພດຄູ່ (dual-function breakers) ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍການປ້ອງກັນທັງການເກີດ arc-fault ແລະ ground-fault. ການນຳໃຊ້ອຸປະກອນໃໝ່ນີ້ໃນວົງຈອນໄຟຟ້າສຳລັບບ້ານ ແລະ ວົງຈອນໄຟຟ້າສຳລັບການຄ້າ ແລະ ການປະກອບກັບເຕັກໂນໂລຢີ IoT ໄດ້ສ້າງມາດຕະຖານໃໝ່ໃນດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງໄຟຟ້າ. ກ່ອງ circuit breaker ໃນຮູບແບບດັ້ງເດີມ ຕ້ອງການ circuit breaker GFCI ແບບເອກະລາດ ແລະ circuit breaker AFCI ແບບເອກະລາດ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຕ້ອງການພື້ນທີ່ຫຼາຍຂຶ້ນ. ອຸປະກອນ circuit breaker ປະເພດ hybrid AFCI-GFCI ນີ້ລວມເອົາໜ້າທີ່ຂອງອຸປະກອນສາມຊະນິດເຂົ້າໄວ້ໃນອັນດຽວກັນ ແລະ ໃນເວລາດຽວກັນນີ້ກໍປ້ອງກັນໄດ້ທັງ series fault, parallel fault ແລະ leakage current. ສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນບ່ອນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງເຊັ່ນ: ກຸ່ມຄິດເຄີຍ ແລະ ຫ້ອງນ້ຳ ໂດຍເນື່ອງຈາກສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຊື້ນເປີ່ດ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການອຸປະກອນຄວາມປອດໄພທີ່ສູງຂຶ້ນ ດັ່ງນັ້ນການປ້ອງກັນວົງຈອນໄຟຟ້າແບບບູລິມະພາບ (integrated circuit protection) ຈຶ່ງໃຫ້ຄວາມປອດໄພຫຼາຍດ້ານໃນທຸກຂອບເຂດຂອງການປ້ອງກັນວົງຈອນໄຟຟ້າ. ສຳລັບຄັ້ງທຳອິດ ການປ້ອງກັນຂັ້ນສູງ ແລະ ການວິເຄາະສະຖານະການແບບ real-time ຖືກຈັດໃຫ້ຢູ່ໃນລາຄາດຽວກັນກັບອຸປະກອນປ້ອງກັນຂັ້ນພື້ນຖານ ແລະ ດັ້ງເດີມ. ການພັດທະນາຫຼ້າສຸດຂອງເຕັກໂນໂລຢີ IoT ຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາ circuit breaker ຕັດໄຟຢ່າງບໍ່ຈຳເປັນ (nuisance tripping) ອີກດ້ວຍ. ເຕັກໂນໂລຢີ IoT ນີ້ເຮັດໃຫ້ການປ້ອງກັນມີຄວາມກ້າວໜ້າໄປອີກຂັ້ນດ້ວຍການໃຫ້ຂໍ້ມູນການວິເຄາະທີ່ອີງໃສ່ລັກສະນະຂອງ arc. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍປ້ອງກັນ arc-fault ທີ່ອັນຕະລາຍ (hostile arc-faults) ໃນຂະນະທີ່ arc-fault ທີ່ບໍ່ອັນຕະລາຍ (benign faults) ກໍຈະຖືກຈັດປະເພດຢ່າງຖືກຕ້ອງ ແລະ ມີຄວາມຊັດເຈນ.
ການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດການໄດ້ດ້ວຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບອິນເຕີເນັດ (IoT)
ການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດການໄດ້: ການປ່ຽນແປງອຸນຫະພູມຂອງເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າ ແລະ ເສັ້ນແນວທີ່ມີການລົ້ນໄຟຟ້າ
ຈາກການຕິດຕາມສະພາບການທີ່ງ່າຍດາຍ ເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບອິນເຕີເນັດ (IoT) ສະເໜີການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດການໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ໂດຍການຕິດຕາມການປ່ຽນແປງອຸນຫະພູມ (thermal drift) – ຄວາມຕ້ານທານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຊ້າໆ ໃນສ່ວນຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ – ແລະ ການລົ້ນໄຟຟ້າ (leakage current) ເຊິ່ງເປັນສັນຍານເບື້ອງຕົ້ນຂອງການເສື່ອມສະພາບຂອງວັດສະດຸຫຸ້ມຫໍ່. ລະບົບຈັດການຂໍ້ມູນດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີ machine learning ຂອງພວກເຮົາ ວິເຄາະ ແລະ ປຽບທຽບຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ກັບຄະດີການເກີດຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນປະຫວັດສາດ ແລະ ຊີ້ບອກເຖິງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ສຳຄັນຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະເກີດຄວາມຜິດປົກກະຕິ. ວິທີການຂອງພວກເຮົາອີງໃສ່ການສຶກສາທີ່ໄດ້ຮັບການທบทวนຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານຫຼາຍຄັ້ງໃນສະພາບການຈິງ ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ສາມາດຄາດການການເກີດຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸປະກອນໄດ້ລ່ວງໆ ໄປ 3–6 ອາທິດ, ລົດລົງ 74% ຂອງເວລາທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ສຳລັບການຢຸດເຄື່ອງ, ແລະ ລົດລົງ 30% ຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບໍາລຸງຮັກສາ. ທີມງານດ້ານສະຖານທີ່ຈະນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນທີ່ໃຫ້ມາເພື່ອວາງແຜນການດຳເນີນການທີ່ເປັນສະເພາະເຊັ່ນ: ການປ່ຽນເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າເກົ່າ, ການປັບປຸງສ່ວນຂອງຂາເຊື່ອມຕໍ່ (terminal retreats), ແລະ ການຫຸ້ມຫໍ່ຄືນໃໝ່ຂອງວົງຈອນ (circuit re-insulation) ເພື່ອປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ອາດນຳໄປສູ່ເຫດການ arc flash ແລະ ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະເກີດໄຟໄໝ້.
ການສຶກສາຜົນກະທົບຕໍ່ທີ່ຢູ່ອາໄສ: ອຸປະກອນຕັດໄຟຟ້າທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດ (IoT) ແລະ ອຸປະກອນທີ່ໃຊ້ພະລັງງານຫຼາຍ
ຕົວຢ່າງ: ໃນໄລຍະການສຶກສາທີ່ຈັດຂຶ້ນໃນອາຄານອາພາດເມັນທີ່ມີ 1,200 ຫ້ອງ, ການນຳໃຊ້ລະບົບການສັງເກດອຸນຫະພູມແບບທັນທີ ແລະ ປັນຍາປະດິດທີ່ຊ່ວຍຈັດສົ່ງພະລັງງານຢ່າງເທົ່າທຽມກັນ ໄດ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາໄຟຟ້າລົ້ມເຫຼວໃນລະບົບ HVAC ໄດ້ 68% ໃນໄລຍະ 6 ເດືອນ
ເຄື່ອງຕັດວົງຈອນ IoT ໄດ້ປະສົບຜົນສຳເລັດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນການຕັດວົງຈອນໄວກວ່າເຄື່ອງຕັດວົງຈອນທີ່ເປັນຮູບພາບ ໂດຍການປ່ຽນເສັ້ນທາງຂອງວົງຈອນເພື່ອຊ່ວຍຊີວິດ ແລະ ປ້ອງກັນບຸກຄະລາກອນ ແລະ ສິນຊັບ ໂດຍການເລືອກເສັ້ນທາງຜ່ານເຄື່ອງຕັດວົງຈອນອື່ນໆ ເຄື່ອງຕັດວົງຈອນ IoT ສາມາດຮູ້ສຶກເຖິງການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງແຮງໄຟຟ້າ ແລະ ດຳເນີນການປ້ອງກັນອັດຕະໂນມັດ ໂດຍການປ່ຽນເສັ້ນທາງຂອງແຮງໄຟຟ້າ ຄວາມຕ້ອງການໃນການປ້ອງກັນລະບົບ HVAC ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ ເຖິງຂັ້ນທີ່ເຮັດໃຫ້ສູນເສຍຄວາມປອດໄພໃນການດຳເນີນງານທີ່ຊັບຊ້ອນ ເນື່ອງຈາກອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້ສ້າງຄວາມເປັນອັນຕະລາຍທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ມີຢູ່ໃນທັນທີ ລະບົບ HVAC ຂອງອາຄານອາພາດເມັ້ນທີ່ມີ 1,200 ຫ້ອງ ໄດ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເນື່ອງຈາກການຂາດການປ້ອງກັນທີ່ເໝາະສົມ ແລະ ສູນເສຍເງິນປະມານ 740,000 ໂດລາສະຫະລັດ ໃນປີ 2023 ເທົ່ານັ້ນ ເພື່ອຄວາມປອດໄພຂອງສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກ ຜູ້ຈັດການຊັບສິນໄດ້ຮັບການເຕືອນທັນທີໃນຮູບແບບຂອງການແຈ້ງເຕືອນທີ່ຖືກສົ່ງໄປທີ່ອຸປະກອນມືຖື ເຊິ່ງຊ່ວຍໃນການຮັກສາທ່າທີດຳເນີນງານທີ່ມີການປ້ອງກັນ
ທ່ານກຳລັງຖາມຕົວເອງວ່າ ເຄື່ອງຕັດວົງຈອນ IoT ແມ່ນຫຍັງ?
ໃນຮູບແບບທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ ເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າ IoT ແມ່ນເປັນອຸປະກອນອີເລັກໂທຣນິກຂັ້ນສູງທີ່ມີຄຸນສົມບັດທີ່ດີຂຶ້ນສຳລັບການຕິດຕາມ ແລະ ວິເຄາະ ໂດຍເຮັດວຽກດ້ວຍປັນຍາຈຳລອງທີ່ອີງໃສ່ປັດຈຸບັນ ແລະ ມີຄວາມເປັນຈິງໃນເວລາຈິງ.
ເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າ IoT ຈະຊ່ວຍປ້ອງກັນໄຟໄໝ້ໄຟຟ້າໄດ້ຢ່າງສຸດທ້າຍຫຼືບໍ?
ເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າ IoT ແມ່ນຖືກອອກແບບມາເພື່ອປ້ອງກັນການສູນເສຍຂອງສິ່ງອຳນວຍຄວາມສະດວກ ໂດຍການຕິດຕາມຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການເກີດແກ້ວ (arc) ແລະ ປ້ອງກັນ ແລະ ປະສົບຜົນກັບການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງອຸນຫະພູມຢ່າງເປັນກິດຈະກຳ. ຄວາມສາມາດໃນການແຍກການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງອຸນຫະພູມຢ່າງຮຸນແຮງນີ້ ໃຫ້ຂໍ້ມູນວ່າ ມີໄຟໄໝ້ໄຟຟ້າຈົນເຖິງ 83% ທີ່ສາມາດປ້ອງກັນໄດ້ດ້ວຍການໃຊ້ເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າ IoT.
ການທີ່ມີທັງ AFCI ແລະ GFCI ຮວມຢູ່ໃນເຄື່ອງຕັດໄຟຟ້າ IoT ມີຂໍ້ດີຫຍັງບ້າງ?
ການທີ່ມີ AFCI ແລະ GFCI ຮວມຢູ່ໃນອຸປະກອນດຽວກັນ ໃຫ້ການປ້ອງກັນທັງການເກີດຂໍ້ບົກເບື່ອນຂອງແກ້ວ (arc-fault) ແລະ ການເກີດຂໍ້ບົກເບື່ອນຂອງດິນ (ground-fault) ໃນອຸປະກອນດຽວກັນ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນພື້ນທີ່ທີ່ໃຊ້ໃນຕູ້ຈັດສາຍໄຟ (panel) ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສັບສົນຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ສາຍໄຟ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນທັງໝົດ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ການປ້ອງກັນດີຂຶ້ນໃນເຂດທີ່ອາດຈະເປີດເຜີຍຕໍ່ຄວາມຊື້ນເຊັ່ນ: ກຸ່ມຄົວ ແລະ ຫ້ອງນ້ຳ.
ຈຸດປະສົງຂອງເຄື່ອງຕັດໄຟທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດ (IoT) ໃນການບໍາຮັກສາທີ່ຄາດການໄດ້ແມ່ນຫຍັງ?
ເຄື່ອງຕັດໄຟທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດ (IoT) ສົ່ງສັນຍານບົ່ງຊີ້ຄວາມເສື່ອມໂຊມທີ່ສຳຄັນເຊັ່ນ: ການເບື່ອນຄວາມຮ້ອນ ແລະ ຄ່າປະຈຸບັນທີ່ລົ້ນເຂົ້າ ແລະ ໃຊ້ອັລກົຣີທີມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອສ້າງແບບຈຳລອງ ແລະ ຄາດການເຫດການ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການຕັດໄຟທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ ແລະ ຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບໍາຮັກສາ ໂດຍອຳນວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ທີມບໍາຮັກສາສາມາດເຂົ້າໄປຈັດການກ່ອນທີ່ບັນຫາຈະກາຍເປັນຄວາມເສຍຫາຍທີ່ຮ້າຍແຮງ.