IoT စီးရီးဇ်ဘရိတ်ကာ သည် လျှပ်စစ်အန္တရာယ်ကင်မြှင့်ရေးအတွက် အရေးပါသော ပြောင်းလဲမှုကို ဖော်ဆောင်ပေးသည့် အကြောင်းရင်းများမှာ အဘယ်နည်း။

IoT စီးရီးဇ်ဘရိတ်ကာများ၏ ချိုးဖောက်မှုများကို လွဲရှောင်ခြင်းနှင့် ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်း ဖော်ကွန် (Falcon) အကြောင်း

IoT စီးရီးဇ်ဘရိတ်ကာများ၏ ကြိုတင်ကာကွယ်ရေး လျှပ်စစ်အန္တရာယ်ကင်မြှင့်ရေးကို အောင်မြင်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ပေးနိုင်သည့် အဆင့်မြင့် လုပ်ဆောင်ခွင့်များ

ပုံမှန်သော စီးကရ်ဗရိတ်များ၏ စက်ဝိုင်းအမြန်နှုန်းသည် အန္တရာယ်ဖြစ်ပွားပြီးသားကို တုံ့ပေးခြင်းအားဖေးဖော်၍ ၂၀ မှ ၅၀ မီလီစက္ကန့်အထိ ကွာခြားပါသည်။ IoT စီးကရ်ဗရိတ်များသည် အပူလွန်ကြောင်း (thermal runaway) ဖြစ်ပွားမည့် အန္တရာယ်ရှိသော ပြဿနာများကို အချိန်မီတုံ့ပေးနိုင်ပြီး အဆိုပါအန္တရာယ်သည် အန္တရာယ်အများကြီးဖြစ်စေမည့် အပူလွန်ကြောင်းအဆင့်သို့ မရောက်သေးသည့် အချိန်တွင် မိုက်ခရို-အာခ် (micro-arcing) ကြောင့်ဖြစ်ပါသည်။ ၂၀ မှ ၅၀ မီလီစက္ကန့်အတွင်း တုံ့ပေးသည့် စီးကရ်ဗရိတ်များသည် မိုက်ခရို-အာခ်ကို တုံ့ပေးရာတွင် ၃၀ ဆ ပိုမြန်သည့် အမြန်နှုန်းဖြင့် တုံ့ပေးပါသည် (၃၀×)။ ၂၀၂၃ ခုနှစ်အထိ NFPA (အများပြည်သူ မီးဘေးကာကွယ်ရေးအဖွဲ့) ၏ အတည်ပြုချက်အရ IoT စီးကရ်ဗရိတ်များသည် လျှပ်စစ်မီးလောင်မှုများ၏ ၈၃% ကို ကာကွယ်နိုင်ကြောင်း အတည်ပြုထားပါသည်။ ထိုစီးကရ်ဗရိတ်များသည် မီးလောင်စေနိုင်သည့် အကြောင်းအရာများကို ဖြစ်ပေါ်လာသည့်အချိန်တွင်ပဲ တုံ့ပေးပါသည်။

အာခ်အဖေါ်ဖြစ်မှု (Arc Faults) နှင့် မြေပြင်အဖေါ်ဖြစ်မှု (Ground Fault) စီးကရ်ဗရိတ်များ၏ အခြေခံမှုများနှင့် ရှေးရိုးစီးကရ်ဗရိတ်များ၏ အကောင်အထောင်မှုများ

အစဉ်အလာ အပူသံလိုက် အတားအဆီးတွေဟာ အန္တရာယ်အဆင့် ၁၅ မှ ၂၀ amp ထက်ပိုတဲ့ လျှပ်စစ်စီးဆင်းမှုအတွက် တုံ့ပြန်နိုင်ပါတယ်။ အစဉ်အလာ အဖြတ်စက်တွေဟာ အစဉ်လိုက် ချောင်းချခြင်းကြောင့် ဖြစ်တဲ့အခါ 5 killer amp ထက်နည်းတဲ့ လျှပ်စစ်အမှားတွေကို တုံ့ပြန်ခြင်းမရှိဘူး၊ သဘာ၀မပါတဲ့လိုင်းက မြေဆီလွှာကို ပြန့်ကျက်တဲ့ တန်းတူအမှားတွေ၊ လွတ်လပ်တဲ့ terminal တွေက ဒီဂရီ ၃၀၀ ကျော်ရောက်တဲ့အခါ ဖြစ်ပေါ်တဲ့ မီးတောက်ဆက် IoT breakers တွေဟာ high sensitivity နဲ့ high speed တွေကို ပေးနိုင်ပြီး breakers တွေကို စိန်ခေါ်တဲ့ stealth damage တွေကို ရှာဖွေနိုင်ပါတယ်

IoT Circuit Breaker Connectivity မှတစ်ဆင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အဝေးမှ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ချက်ချင်းအန္တရာယ် သတိပေးခြင်း

voltage, current, temperature နဲ့ စွမ်းအင် အရည်အသွေးကို အချိန်နဲ့တပြေးညီ အချက်အလက်တွေ။

ယနေ့ခေတ် IoT စွမ်းအားဖြတ်စက်များတွင် Zigbee နှင့် Wi-Fi ရေဒီယိုများကို တွေ့ရပါသည်။ ဤအထူးသဖြင့် စွမ်းအားဖြတ်စက်များသည် ဗို့အား၊ လျှပ်စီးကြောင်း၊ အပူချိန်၊ စွမ်းအားအရည်အသွေးနှင့် ဟာမောနစ်ပုံစဥ် အနက်ပါအပူချိန်ပေါ်ပ်ခြင်းအပါအဝင် အခြားသော စွမ်းအားအရည်အသွေးဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို စုစည်းပြီး အသေးစိတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် နောက်ထပ် စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုများအတွက် ပို့ဆောင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဤအချက်များတွင် ဗို့အား ကျဆင်းခြင်း (sags) နှင့် ဗို့အား မြင့်မားခြင်း (swells) အပါအဝင် စွမ်းအားဖြတ်စက်၏ အပူချိန် ၅ ဒီဂရီစီလီယပ်စ် တိုးတက်လာခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအချက်များသည် ပိုမိုကြီးမားလာသော ပြဿနာများ၊ ပြုပြင်မှုများနှင့် နောက်ဆုံးတွင် စွမ်းအားဖြတ်စက် အလုပ်လုပ်ခြင်း (trip) ကို ဖော်ပြနိုင်ပါသည်။ စွမ်းအားဆိုင်ရာ အရေးကြီးသော လက္ခဏာများဟု ရည်ညွှန်းသည့် ဤအချက်များကို စီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့များသည် ဒက်ရှ်ဘုတ်များမှ ၂၄ နှစ်ပေါ် ၇ ရက် အချိန်ပေး၍ လေ့လာနိုင်ပါသည်။ စွမ်းအားဆိုင်ရာ စံချိန်များသည် လုံခြုံရေးအတွက် သတ်မှတ်ထားသည့် အများဆုံး အနေအထားများကို ကျော်လွန်သည့်အခါ လုပ်ဆောင်မှုများကို ချက်ချင်း လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဤအချက်များကို အထူးသဖြင့် စွမ်းအားဖြတ်စက်များမှ စုစည်းနိုင်ပါသည်။ စက်ပစ္စည်းများ၏ ပျက်စီးမှုများကို အလျှင်း ၆၇% အထိ လျှော့ချနိုင်ပါသည်။ ဤအချက်များသည် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု ပုံစံကို နောက်ကြောင်းပြန် ပြုပြင်မှုမှ ကြိုတင်ကာကွယ်သည့် ပြုပြင်မှုသို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။

အချိန်ကုန်သက်သော အဓိက လျော့ချမှုကို အက်ပ်/SMS မှ ပေးပေးသည့် ဖော်ပ်အကြောင်းကြားချက်များနှင့် ရောဂါရှာဖွေရေး စစ်ဆေးမှုများဖြင့် ရရှိပါသည်။

အဖြစ်အပျက်တစ်ခုကို ရှာဖွေတွေ့ရှိပါက၊ စမတ်ဘရိတ်ကာသည် အဖြစ်အပျက်အမျိုးအစား၊ အဖြစ်အပျက်ဖြစ်ပွားရာနေရာနှင့် အဖြစ်အပျက်၏ အန္တရာယ်အဆင့်အတန်း စသည့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို အပူချိန်သို့မဟုတ် လှိမ့်ပါးလှိမ့်ပါး (waveform) ဒေတာများနှင့်အတူ ထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့သို့ အများအားဖြင့် အလွန်မြန်မြန် ပို့လွှတ်ပေးပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းတွင် စမတ်စီးရူးကာရှိ ဘရိတ်ကာများသည် မြေကြောင်းအဖြစ်အပျက် (ground fault event) တစ်ခုကို အချိန်နှင့်တစ်ပေါ် အပူချိန်ပုံရှုပ်ထွေးမှု (thermal imaging) နှင့် အဖြစ်အပျက်ဖြစ်ပွားရာနေရာအချက်အလက်များဖြင့် ပေးပို့ပေးခဲ့ပြီး အင်ဂျင်နီယာများသည် အဖြစ်အပျက်အချက်အလက်များနှင့် နေရာအချက်အလက် (geo location) ပါဝင်သည့် စာတို (text message) ကို ၎င်းတို့၏ စက်ကိရိယာများသို့ လက်ခံရရှိခဲ့ကြသည်။ စမတ်စီးရူးကာရှိ ဘရိတ်ကာများနှင့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကြောင့် အဖြစ်အပျက်များကို စုံစမ်းရှာဖွေရေး အလုပ်စဉ်များ (incident rounds) မှုမှ လွတ်မောင်းသွားခဲ့ပြီး အဖြစ်အပျက်များကို ဖြေရှင်းရေး အချိန်များသည် ၉၀% အထက် လျော့ကျသွားခဲ့သည်။ စမတ်စီးရူးကာရှိ ဘရိတ်ကာများသည် အန္တရာယ်အဆင့်အတန်းအလိုက် အသိပေးချက်များကို ဦးစားပေးခြင်းဖြင့် လုံခြုံရေးကို အာမခံရေးအတွက် နောက်ထပ်အဆင့်တစ်ခုကို ယူပါသည်။ စမတ်စီးရူးကာရှိ ဘရိတ်ကာများသည် အဖြစ်အပျက်အားလုံးနှင့် အဖြစ်အပျက်များအတွက် အသိပေးချက်များနှင့် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပို့လွှတ်ပေးပါသည်။ လုံခြုံရေးနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှု စိစိမ်စစ်ဆေးမှု (compliance audit) လိုအပ်ချက်များကို ဖေးမောက်နေရာတွင် အဖြစ်အပျက်များနှင့် အဖြစ်အပျက်အမျိုးအစားများကို စမတ်စီးရူးကာရှိ ဘရိတ်ကာများပေါ်ရှိ ထိန်းသိမ်းရေးမှတ်တမ်း (maintenance log) တွင် အလိုအလျောက် မှတ်သားပေးပါသည်။

AFCI နှင့် GFCI လုံခြုံရေးအန္တရာယ်များမှ ကာကွယ်ရန် IoT စီးပွားရေးဖြတ်တောက်သည့် ကိရိယာကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လုံခြုံရေးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်း

AFCI နှင့် GFCI တို့ကို နှစ်များစွာသော လုပ်ဆောင်ချက်များပါဝင်သည့် ဖြတ်တောက်ရေး ကိရိယာများအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားခြင်းဖြင့် လျှပ်စစ် အော်က်ဖောက်ခြင်း (arc-fault) နှင့် မြေကြီးချိတ်ဆက်မှု အော်က်ဖောက်ခြင်း (ground-fault) ကာကွယ်မှုများကို ပေါင်းစပ်ပေးပါသည်။ ဤအသစ်သော ကိရိယာကို အိမ်သုံးနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် လျှပ်စစ် မူလွန်ကွင်းများတွင် အသုံးပြုခြင်းနှင့် IoT နည်းပညာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် လျှပ်စစ် ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းမှုတွင် အသစ်သော စံနှုန်းများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ရှေးရိုးစွဲ ဖြတ်တောက်ရေး ဘောက်စ်များတွင် GFCI နှင့် AFCI ဖြတ်တောက်ရေး ကိရိယာများကို သီးခြားသီးခြား တပ်ဆင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် နေရာအများအပြား လိုအပ်ပါသည်။ AFCI-GFCI ပေါင်းစပ်ဖြတ်တောက်ရေး ကိရိယာများသည် ကိရိယာသုံးများ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို တစ်ခုတည်းသော ကိရိယာတွင် ပေါင်းစပ်ပေးပါသည်။ ထို့အပြင် အဆက်စပ်ဖောက်ခြင်း (series faults) နှင့် အတူတွဲဖောက်ခြင်း (parallel faults) နှင့် စီးဆင်းမှု စုံလင်မှု (leakage currents) များကိုလည်း ကာကွယ်ပေးပါသည်။ အထူးသဖြင့် မီးဖွေးခန်းများနှင့် ရေချိုးခန်းများကဲ့သို့သော အသုံးပြုမှုများသည် ပတ်ဝန်းကျင်အခြေအနေကြောင့် ပိုမိုအန္တရာယ်များပြီး စိုထောင်မှုများ ပိုမိုများပါသည်။ ထို့ကြောင့် ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းမှု ကိရိယာများသည် ပိုမိုအရေးကြီးပါသည်။ ထိုသို့သော အသုံးပြုမှုများအတွက် ပေါင်းစပ်ထားသော မူလွန်ကွင်း ကာကွယ်မှုများသည် မူလွန်ကွင်း ကာကွယ်မှု စုံလင်မှု တစ်ခုလုံးတွင် လုပ်ဆောင်ချက်များစုံလင်စွာ ပေးပါသည်။ ပထမဆုံးအကြိမ်အဖြစ် အဆင့်မြင့် ကာကွယ်မှုများနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပါက် ရှုခ်သုံးမှုများကို အခြေခံကာကွယ်မှု ကိရိယာများနှင့် တူညီသော စုံစမ်းမှုဖြင့် ပေးပါသည်။ IoT နည်းပညာတွင် မှုန်းမှုများကို လျော့ပါးစေရန် မှုန်းမှုများကို လျော့ပါးစေရန် နောက်ဆုံးပေါ် နည်းပညာများကို အသုံးပြုထားပါသည်။ IoT သည် လျှပ်စစ် အော်က်ဖောက်ခြင်း (arc) အပေါ် အခြေခံသော အချက်အလက်များကို ပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် အန္တရာယ်များသော အော်က်ဖောက်ခြင်းများကို ကာကွယ်ပေးပါသည်။ အန္တရာယ်နည်းသော ဖောက်ခြင်းများသည် အန္တရာယ်နည်းပါသည်။

IoT Circuit Breaker Analytics မှ အားဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်း

ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု: ပတ်လမ်းဖြတ်စက်များ၏ အပူပိုင်းအပြောင်းအလဲနှင့် လွင့်ထွက်မှုဆိုင်ရာ အရှိန်အဟုန်များ

ရိုးရှင်းတဲ့ အခြေအနေ စောင့်ကြည့်မှုမှ IoT circuit breakers တွေဟာ အပူပိုင်း ရွေ့လျားမှု ချိတ်ဆက်မှုတွေမှာ တဖြည်းဖြည်းတိုးလာတဲ့ ခုခံမှု နဲ့ အကာအကွယ် ပြတ်တောက်မှုအတွက် ရှေ့ဆောင်တဲ့ ပြေလည်မှု လျှပ်စစ်ကို ခြေရာခံခြင်းဖြင့် တိုးတက်တဲ့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု ပြု စက်သင်ယူမှု ပုံစံတွေက ဒီဒေတာစီးကြောင်းတွေကို မအောင်မြင်မှု ဖြစ်ရပ်တွေနဲ့ ဆန်းစစ်၊ ဆက်စပ်ပြီး သိသာတဲ့ စာရင်းအင်း ကွဲပြားမှုတွေကို မှတ်တမ်းတင်တယ်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ချဉ်းကပ်မှုက အတန်းတူများမှ သုံးသပ်သော နယ်ပယ်လေ့လာမှုများတွင် အခြေခံထားပြီး ၎င်းတို့သည် အစိတ်အပိုင်း ပျက်စီးမှုများကို ၃/၆ ပတ် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်း၊ အစီအစဉ်မချမှတ်သော ရပ်နားချိန် ၇၄% လျော့နည်းခြင်း၊ ထိန်းသိမ်းမှု ကုန်ကျစရိတ် ၃၀% လျော့နည်းစေခြင်းတို့ကို ပြသသည်။ စက်ရုံအဖွဲ့များသည် ပေးပို့သော အဓိက အချက်အလက်များကို အသုံးချ၍ အသေးစိတ်အကျိုးပြုမှုများကို စီစဉ်နိုင်ကြရာ၊ အဟောင်း circuit breaker များကို အစားထိုးခြင်း၊ terminal retreat များကို ပြုလုပ်ခြင်း၊ circuit re-isolation များကို ပြုလုပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်ပြီး ချွတ်ယွင်းမှုများကြောင့် arc flash များနှင့် မီးလောင်မှု အန္တရာယ်

နေအိမ်သုံး လွှမ်းမိုးမှု သုတေသန - IoT ခလုတ်များနှင့် စွမ်းအင်အသုံးများသည့် ကိရိယာများ

ဥပမါ - ၁၂၀၀ ယူနစ် အပ်စ်တာများပါဝင်သည့် အဆောက်အဦးတွင် ပြုလုပ်သည့် သုတေသနတွင် အပူချိန်ကို အချိန်နှင့်တစ်ပါက စောင်းကြည့်ခြင်းနှင့် စွမ်းအင်ဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် အတုအယောင် အသိဉာဏ် (AI) ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၆ လ ကြာမှုအတွင်း HVAC စွမ်းအင်အလွန်အကျွေးမှုများကို ၆၈ ရှိသည်။

IoT ဘရိတ်ခ်က်များသည် လျှပ်စစ် ဆာကျူအီးစီ ဘရိတ်ခ်များ၏ ဆာကျူအီးစီကို ဖောက်ထွင်းခြင်းစွမ်းရည်ကို အမြဲတမ်း ကျော်လွန်ခဲ့ပါသည်။ အသက်ကာကွယ်ရေးအတွက် ဆာကျူအီးစီကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် ဝန်ထမ်းများနှင့် ပစ္စည်းများကို အခြားသော ဘရိတ်ခ်များ၏ လမ်းကြောင်းဖြင့် ကာကွယ်ပေးခဲ့ပါသည်။ IoT ဘရိတ်ခ်များသည် လျှပ်စစ်စီးကောင်းမှု တိုးပေါ်လာမှုကို သိသာစွာ သိရှိခဲ့ပြီး လျှပ်စစ်စီးကောင်းမှုကို ပြောင်းလဲခြင်းအားဖြင့် အလိုအလျောက် ကာကွယ်ရေးလုပ်ဆောင်မှုများကို ဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။ HVAC ကာကွယ်ရေးအတွက် လိုအပ်ချက်များသည် အလွန်များပြားခဲ့ပါသည်။ ထိုကြောင့် စက်ပစ္စည်းများသည် ရှင်းလင်းပြီး လက်တွေ့ကျသော အန္တရာယ်ကို ဖော်ပြခဲ့ပါသည်။ ထို့ကြောင့် လုပ်ဆောင်မှုအတွက် အဆင့်မြင့် လုံခြုံရေးစနစ်များ ပျောက်ဆုံးခဲ့ပါသည်။ ၁,၂၀၀ ယုန်စ်ရှိ အပ်တ်မောင့်ရှိ HVAC စနစ်များသည် ကာကွယ်ရေးစနစ်များ မရှိခြင်းကြောင့် အမြဲတမ်း ပျက်စီးနေခဲ့ပါသည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် အဆိုပါ အပ်တ်မောင့်ရှိ လုံခြုံရေးအတွက် ခန့်မှန်းခြင်းအရ ၇၄၀,၀၀၀ ဒေါ်လာ ဆုံးရှုံးခဲ့ပါသည်။ အပ်တ်မောင့်စီမံခန့်ခွဲမှုများသည် ပုံမှန်အတိုင်း ပုံချက်အသေးစိတ် အကြောင်းကြားခြင်းများ (push notifications) ကို အချိန်နှင့်တစ်ပေါ် ရရှိခဲ့ပါသည်။ ထိုအကြောင်းကြားခြင်းများသည် ကာကွယ်ရေးအခြေအနေကို ထိန်းသိမ်းရေးအတွက် အထောက်အကူဖြစ်ခဲ့ပါသည်။

သင်သည် ကိုယ်တိုင် IoT ဆာကျူအီးစီ ဘရိတ်ခ်များ ဆိုသည်များမှာ အဘယ်နည်းဟု မေးမေးနေပါသည်။

အလွန်ရှင်းလင်းသော အသုံးအနေဖြင့် ပြောရလျှင် IoT စီးရီးဘရိတ်ကာ (circuit breaker) သည် စီးရီးဘရိတ်ကာ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို စောင်းကြည့်ခြင်းနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်းအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် ပြုလုပ်ထားသည့် အဆင့်မြင့် အီလက်ထရွန်နစ်ကိရိယာဖြစ်ပါသည်။ ဤကိရိယာသည် အချိန်နှင့်တစ်ပါက လက်ရှိလျှပ်စီးကြောင်းအပေါ် အခြေခံသော အတုအသိဉာဏ် (artificial intelligence) ဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။

IoT စီးရီးဘရိတ်ကာများသည် နောက်ဆုံးအဆုံးတွင် လျှပ်စီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများကို ကာကွယ်ပေးနိုင်မည်လား။

IoT စီးရီးဘရိတ်ကာများကို လျှပ်စီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများကို ကာကွယ်ရန် အဆောက်အဦးများ၏ ပျက်စီးမှုများကို လျှော့ချရန် အတွက် လျှပ်စီးဖော်ပေးသည့် အခြေအနေများကို စောင်းကြည့်ခြင်း၊ အပူချိန်များ အလွန်အမင်းမြင့်မှုများကို တက်ကြွစွာ ကာကွယ်ခြင်းနှင့် အားဖော်ပေးခြင်းတို့အတွက် တည်ဆောက်ထားပါသည်။ အပူချိန်များ အလွန်အမင်းမြင့်မှုများကို ခွဲထုတ်စောင်းကြည့်နိုင်သည့် စွမ်းရည်သည် လျှပ်စီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများ၏ ၈၃% အထိကို IoT စီးရီးဘရိတ်ကာများ အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကာကွယ်နိုင်ကြောင်း သတ်မှတ်ပေးပါသည်။

IoT စီးရီးဘရိတ်ကာတွင် AFCI နှင့် GFCI တို့ကို တစ်ပါတည်း ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ရရှိမည့် အကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးကျေးက......

AFCI နှင့် GFCI တို့ကို တစ်ခုတည်းသော ကိရိယာတွင် ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် လျှပ်စီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများနှင့် မြေကြီးနှင့် ဆက်သွယ်မှုများကို တစ်ခုတည်းသော ကိရိယာဖြင့် ကာကွယ်နိုင်ပါသည်။ ဤသည်သည် ပေါ်လ် (panel) အတွင်းရှိ နေရာယူမှုကို လျော့ချပေးပြီး ဝိုင်ယ်ရ်င်း (wiring) အတွင်းရှိ ရှုပ်ထွေးမှုများကို လျော့ချပေးပြီး စုစုပေါင်းစရိတ်ကို လျော့ချပေးပါသည်။ ဤသည်သည် မီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများကို ကာကွယ်ရန် အလွန်အရေးကြီးသည့် အစိုဓာတ်များသော နေရာများဖြစ်သည့် မီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများကို ကာကွယ်ရန် အလွန်အရေးကြီးသည့် အစိုဓာတ်များသော နေရာများဖြစ်သည့် မီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများကို ကာကွယ်ရန် အလွန်အရေးကြီးသည့် အစိုဓာတ်များသော နေရာများဖြစ်သည့် မီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများကို ကာကွယ်ရန် အလွန်အရေးကြီးသည့် အစိုဓာတ်များသော နေရာများဖြစ်သည့် မီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများကို ကာကွယ်ရန် အလွန်အရေးကြီးသည့် အစိုဓာတ်များသော နေရာများဖြစ်သည့် မီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများကို ကာကွယ်ရန် အလွန်အရေးကြီးသည့် အစိုဓာတ်များသော နေရာများဖြစ်သည့် မီးဖော်ပေးသည့် မီးလောင်မှုများကို ကာကွယ်ရန် အလွန်အရေးကြီးသည့် အစိုဓ......

IoT စီးပွားရေး ဖြတ်တောက်မှု ကိရိယာများသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ထိန်းသိမ်းရေးလုပ်ငန်းများတွင် အဘယ်သို့သော အခန်းကဏ္ဍများ ပါဝင်ပါသနည်း။

IoT ဖြတ်တောက်မှု ကိရိယာများသည် အပူခွင်းအပေါ် အခြေခံသော ပြောင်းလဲမှုများနှင့် စီးဆင်းမှု လျော့နည်းမှုများကဲ့သို့သော ပျက်စီးမှုအတွက် အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာများကို အသိပေးပြီး စက်သင်ယူမှု အယ်လ်ဂေါ်ရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ ဖြစ်ပေါ်လာမည့် အဖြစ်အပျက်များကို မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းများ ပြုလုပ်ပါသည်။ ဤသို့သော လုပ်ဆောင်မှုများသည် အဖြစ်မှန်းမထားသော လျော့နည်းမှုများကို လျော့နည်းစေပြီး အကောင်မြောက်မှုများ ပြင်ပေးရန် လိုအပ်သည့် အချိန်မှ မှန်ကန်စွာ တုံ့ပြန်နိုင်ရန် ထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့အား အထောက်အကူပေးခြင်းဖြင့် ထိန်းသိမ်းရေးစရိတ်များကို လျော့နည်းစေပါသည်။