အဆင့်မြင့် PVC-O ပိုက်ထုတ်လုပ်ရေးစက်ဖြင့် အာဂျီပိုက်ထုတ်လုပ်ခြင်း

ခေတ်မီ PVC-O စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဘိုင်အက်စ်ရှယ် အသွားသဘောတူညီချက်ဖြင့် သတ်မှတ်ခြင်း PVC-O ပိုက်အက်ဆ်ထရုဒင်းလိုင်း စနစ်များ

မော်လီကျူးများ စီတန်းခြင်း ယန္တရား - အမော်ဖပ်စ် PVC မှ ခိုင်မာပြီး ကွဲအက်မှုခံနိုင်သော PVC-O အထိ

ဘိုင်အက်စီရယ်လို သက်ရောက်မှုရှိပါက အမော့ဖျော့ PVC သည် အထွေထွေထုတ်လုပ်မှုအတွင်း မော်လီကျူးအဆင့်တွင် သိသိသာသာ ပြောင်းလဲမှုများ ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စက်ဝိုင်းပတ်လည် 110 မှ 130 ဒီဂရီစင်တီဂရိတ်အထိ ထိန်းချုပ်ထားသော တိုးချဲ့မှုနှင့် ရှည်လျားသည့် ပေါ်လီမာမော်လီကျူးများကို ရှင်းလင်းသော ပုံဆောင်တို့အဖြစ် စနစ်ကျစွာ စီထားခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ လက်တွေ့အားဖြင့် ဆိုရသော် ပိုက်၏ ပတ်လည်အနှံ့ ပိုမိုခိုင်မာသော အားကောင်းမှုရှိခြင်းဖြစ်ပါသည်။ စမ်းသပ်မှုများအရ ပြင်ဆင်ထားသော ဤပိုက်များသည် ပုံမှန် PVC ထုတ်ကုန်များထက် သုံးဆမှ သုံးဆနှင့် တစ်ဝက်ခန့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိခိုက်မှုကို ခံနိုင်ရည်ရှိကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။ ထို့အပြင် ကျိုးကြောင်းများကို ပိုမိုထိရောက်စွာ ခုခံနိုင်ပြီး အများအားဖြင့် ခုခံမှုတိုးတက်မှုသည် 300 ရာခိုင်နှုန်းကျော် ရှိပါသည်။ ဖိအားကို ထပ်ခါထပ်ခါ သက်ရောက်မှုအောက်တွင် ဤပစ္စည်းများ၏ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုသက်တမ်းသည် ပုံမှန်အစားထိုးနည်းလမ်းများထက် ငါးဆမှ ခုနစ်ဆအထိ ပိုမိုရှည်လျားပါသည်။ ထို့ကြောင့် PVC-O ပိုက်များသည် ပုံမှန်ပိုက်များထက် လည်ပတ်မှုဖိအားကို 25 မှ 35 ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်ရန် ကုန်ကြမ်းပမာဏကို 15 မှ 20 ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချရန် လိုအပ်ပါသည်။

PVC-O ပိုက်ထုတ်လုပ်မှုတန်းစီမှုဖြစ်စဉ်တွင် အဆင့်များ - တွဲတာရှောင်ချောမွေ့စေသော စက်၊ စက်ကိရိယာဖြင့် စုပ်ယူခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်ပြီးနောက် ဆွဲရှည်စေခြင်း

PVCO ပိုက်ထုတ်လုပ်မှုစက်တွေဟာ ယနေ့ခေတ်မှာ အဆင့်သုံးဆင့်ပေါင်းစပ်၍ ဒီဇိုင်းအတိအကျရရှိအောင် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ပထမအဆင့်အနေဖြင့် တွီးစကူးအက်စထရူဒါများက PVC ပေါင်းစပ်ပစ္စည်းများကို အလွန်ကောင်းမွန်စွာ ရောမွှေပေးပြီး စင်တီဂရိတ် ဒီဂရီတစ်ခုတည်းသာ ကွာခြားမှုရှိသည့် အပူချိန်ကို တည်ငြိမ်စေပါသည်။ ထို့နောက် ဗက်ကျူရမ်ကယ်လီဘရေးရှင်းအဆင့်သို့ ရောက်ရှိလာပါသည်။ ပိုက်များသည် ဖိအားနည်းသော တိုင်ကီများအတွင်းသို့ ဝင်ရောက်ပြီး ၀.၃ မီလီမီတာအတိအကျဖြင့် ၎င်းတို့၏ အရွယ်အစားအတိုင်း ထိန်းသိမ်းနိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် ဖြစ်ပျက်သည့်အရာမှာ အလွန်စိတ်ဝင်စားဖွယ်ဖြစ်ပါသည်။ ထုတ်လုပ်ပြီးနောက် ဆွဲဆန့်မှုယူနစ်များက ရေဒီယယ်နှင့် အက္ခရှယ် အားများနှစ်ခုလုံးကို တစ်ပြိုင်နက် သက်ရောက်စေပါသည်။ ထုတ်လုပ်သူများက များသောအားဖြင့် ချဲ့ထွင်နိုင်သော မန်ဒရယ်များကို ဂရုတစိုက်ညှိနှိုင်းထားသော ဟော်အော့ဖ်စနစ်များနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုလေ့ရှိပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးသည် ပစ္စည်းအတွင်းရှိ မော်လီကျူးများကို တစ်သမတ်တည်းညီညွတ်စွာ စီထားပေးပါသည်။ ထုတ်လုပ်သူများ ကြိုက်နှစ်သက်စေမည့် အချက်တစ်ခုမှာ ဤနောက်ဆုံးအဆင့်တွင် AC ဖရီးကွင်စီထိန်းချုပ်မှုမော်တာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပိုက်၏ တစ်လျှောက်လုံး အော်ရီအင်တေးရှင်းအရည်အသွေးကို မပျက်စီးစေဘဲ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို ၂၅ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချနိုင်ပါသည်။

PVC-O ပိုက်ဆန့်ထုတ်လုပ်ရေးစက်တွင် အဆင့်မြင့်အလိုအလျောက်စနစ် - ဆင်ဆာများ၊ AI နှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အလိုအလျောက်ထိန်းချုပ်မှု

အရွယ်အစားတည်ငြိမ်မှုနှင့် နံရံအထူညီမျှမှုအတွက် Edge-Enabled စောင့်ကြည့်စောင့်ရှောက်မှုနှင့် ပိတ်သော့ခွင်း PLC ပြန်လည်အကြံပေးစနစ်

ထုတ်လုပ်ရေးစက်တန်းများတစ်လျှောက် တပ်ဆင်ထားသော Edge sensor များသည် ဘား၏ဝက်ဝံခန့်အနက် အရည်ပျော်ဖိအား ပြောင်းလဲမှု၊ စင်တီဂရိဒ် ၁ ဒီဂရီအတွင်း အပူချိန် ပြောင်းလဲမှုနှင့် ဆွဲထုတ်အားကို အဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်ပါသည်။ ဤတိုင်းတာမှုများကို PLC controller များသို့ ချက်ချင်းပို့ပြီး die gap များကို ညှိခြင်း၊ screw speed များကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် အအေးပေးနှုန်းကို ချက်ချင်းပြင်ဆင်ခြင်းများ ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ wall thickness variation ကို 0.15 mm အောက်တွင် ထိန်းထားရန် ဤစနစ်တစ်ခုလုံး ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ဤသည်မှာ biaxial orientation properties များကို တသမတ်တည်းရရှိရန် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ infrared camera များက အအေးပေးမှုပြဿနာကို စောစောတွေ့ပါက crystallinity ပြဿနာ ပိုမဆိုးမီ recalibration process ကို အလိုအလျောက် စတင်ပေးပါသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းစံနှုန်းများအရ ဤကဲ့သို့သော စောင့်ကြည့်စနစ်များသည် dimension အရ ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရမည့် ပစ္စည်းများကို ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချပေးနိုင်ပြီး pressure requirement များကို ပြည့်မီရန် လိုအပ်သော ထုတ်ကုန်များအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုရှိပါသည်။

AI-Optimized Thermal Profiling နှင့် Extruder Wear နှင့် Die Swell ပြင်ဆင်မှုအတွက် Predictive Maintenance

ခေတ်မီသော အာရုံကြောကွန်ယက်စနစ်များသည် ဘားရယ်၏ အပိုင်းအစများတွင် အပူချိန်ဆက်တိုက်ညှိခြင်းနှင့် ပတ်လည်ပတ်ရာအမြန်နှုန်းကို ချိန်ညှိပေးနိုင်စေရန် လက်ရှိ ဆင်ဆာအချက်အလက်များနှင့်အတူ ယခင်က ဖိအားပေးထုတ်လုပ်မှုမှတ်တမ်းများကို လေ့လာကြသည်။ ဒီလိုလုပ်ခြင်းဖြင့် မတူညီသော ဓာတုပစ္စည်းအုပ်စုများ မတူညီစွာ အပြုအမူပြုခြင်းကြောင့် မူလတန်းမှဖြတ်သန်းစဉ် ပစ္စည်းများ ဖောင်းခြင်းပမာဏ ပြောင်းလဲမှုများကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ပြင်ဆင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် အထူးတုန်ခါမှုဆင်ဆာများမှ စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်များသို့ ဒေတာများ ပေးပို့ပြီး ဝန်ဆောင်မှုပြဿနာများကို ဖြစ်ပေါ်မည့်အချိန်မတိုင်မီ သုံးရက်အထိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။ လတ်တလောစမ်းသပ်မှုများအရ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် မမျှော်လင့်ဘဲ ရပ်ဆိုင်းမှုများကို သုံးပုံနှစ်ပုံခန့် လျော့ကျစေပါသည်။ ပတ်လည်ပတ်ရာများ တဖြည်းဖြည်းပျက်စီးလာစဉ် AI သည် ဖိအားဆက်တိုက်ကို အလိုအလျောက် ချိန်ညှိပေးပြီး ကိရိယာများ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပျက်စီးလာသော်လည်း ထုတ်ကုန်၏ အရွယ်အစားများကို အတိအကျ ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။ ဤအချက်အလက်အားလုံးကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စွမ်းအင်ကုန်ကျစရိတ်ကို ၂၂ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့ကျစေပြီး ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုများကြား လိုအပ်သော အချိန်ကို နာရီပေါင်း ၃၀၀ ခန့် တိုးတက်စေကာ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများကို ပိုမိုသန့်ရှင်းစေပြီး ကြာရှည်စေပါသည်။

PVC-O ပိုက်ဆွဲထုတ်လုပ်ရေးစက်ရုံ၏ စွမ်းအင်ချွေတာဒီဇိုင်း - ပြန်လည်သုံးသပ်နိုင်သော မောင်းနှင်မှုများနှင့် ဉာဏ်ရည်မြင့် အပူစီမံခန့်ခွဲမှု

ပြန်လည်ထုတ်လုပ်သော စက်မှုအင်အားစနစ်များသည် စက်ကိရိယာများ နှေးလျော့သည့်အခါ စွမ်းအင်ဓာတ်ကို ဖမ်းယူ၍ ထိုစွမ်းအင်ကို ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သည့် လျှပ်စစ်ဓာတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မော်တာစွမ်းအင်လိုအပ်ချက်ကို ၂၀ မှ ၃၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချပေးတတ်ပါသည်။ အပူစီမံခန့်ခွဲမှုအရေးတွင် ပိတ်သော့စနစ်များသည် ဘားရယ်လ်လုပ်ဆောင်မှုအတွင်း ဖြစ်ပေါ်သော အပူစွန့်ပစ်စွမ်းအင်၏ ၆၀ မှ ၇၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့်ကို ဖမ်းယူနိုင်ပါသည်။ ဤအပူစွန့်ပစ်စွမ်းအင်ကို ပစ္စည်းကုန်ကျိုးများကို ကြိုတင်အပူပေးခြင်း (သို့) စက်ရုံ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို အပူပေးခြင်းကဲ့သို့သော လက်တွေ့အသုံးဝင်သည့် ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ပြန်လည်အသုံးပြုပေးပါသည်။ ယခင်စနစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ထုတ်လုပ်မှုတစ်ကြိမ်လျှင် အသစ်ထပ်မံလိုအပ်သော စွမ်းအင်လိုအပ်ချက်ကို ၂၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချပေးနိုင်ပါသည်။ နောက်ထပ်တစ်ခုမှာ အဆင့်မြင့် သံလိုက်အပူပေးစနစ် ဖြစ်ပြီး ရိုးရာ ဒီဇိုင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အပူလွှဲပြောင်းမှုနှုန်းကို ၃၅ ရာခိုင်နှုန်းခန့် မြန်ဆန်စေပါသည်။ ထို့အပြင် ဤစနစ်များသည် စင်စစ်အပူချိန်ကို စင်တီဂရိတ်ဒီဂရီ ၀.၅ အတွင်း တည်ငြိမ်စေပြီး ပြုပြင်စဉ်အတွင်း ပစ္စည်းများကို ပျက်စီးစေနိုင်သော အန္တရာယ်ရှိသည့် အပူချိန်ကွာဟမှုများကို ကာကွယ်ပေးပါသည်။ အားလုံးပေါင်းစပ်ကြည့်ပါက ဤတိုးတက်မှုများသည် ကီလိုဂရမ်လျှင် ၁၈၀ မှ ၂၂၀ ဝပ်နာရီအတွင်း သတ်မှတ်ထားသော စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို လျှော့ချပေးနိုင်ပါသည်။ ထိုသို့ဖြင့် ထုတ်လုပ်သူများသည် စံသတ်မှတ်ထားသော အထွက်လုပ်ငန်း စံနှုန်းများထက် ၁၅ ရာခိုင်နှုန်းခန့် နိမ့်ကျစေပြီး နိုင်ငံများသည် ကမ္ဘာ့အဆင့်တွင် ပိုမိုတင်းကျပ်သော စွမ်းဆောင်ရည်စံနှုန်းများကို အကောင်အထည်ဖော်လျက်ရှိစဉ် ဦးဆောင်မှုရရှိစေပါသည်။

အပေါင်းစည်းခဲ့သော ဒစ်ဂျစ်တယ်ထုတ်လုပ်မှု - PVC-O ပိုက်ဆွဲထုတ်လုပ်ရေးတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်တွီးနှင့် အဆုံးမှအဆုံးအထိ ခြေရာခံနိုင်မှု

အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဆင်ဆာပေါင်းစပ်ခြင်းမှ ဗာစီရွယ်ကွမ်စင်နှင့် ဘဝသက်တမ်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသို့

ဒစ်ဂျစ်တယ် တွင်းနည်းပညာသည် IoT ဆင့်ကမ္ဘာများမှ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ လက်တွေ့ထုတ်လုပ်ရေးစနစ်များ၏ ဗားရှင်းများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ဤဒစ်ဂျစ်တယ်မော်ဒယ်များသည် အရည်ပျော်ဖိအား၊ အပူချိန်ပြောင်းလဲမှုများနှင့် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အရွယ်အစားများ တည်ငြိမ်မှုကို ခြေရာခံပေးပါသည်။ ဤနည်းလမ်းကို အားကောင်းစေသည့်အချက်မှာ အရည်အသွေးပြောင်းလဲမှုများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်း၊ ရုပ်ထုနမူနာများ ထုတ်လုပ်ရန်မလိုဘဲ ထုတ်ကုန်ပုံစံအသစ်များကို ဗားရှင်းဖြင့်စမ်းသပ်နိုင်ခြင်းနှင့် ပစ္စည်း၏ မော်လီကျူးအဆင့်တွင် ပြဿနာများကို ညွှန်ပြနိုင်သည့် ပုံသဏ္ဍာန်ဖွဲ့စည်းပုံပြဿနာများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ခြင်းတို့ဖြစ်ပါသည်။ အပူသည် ပစ္စည်းများကို အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ မည်သို့သက်ရောက်မှုရှိသည်ကို ထုတ်လုပ်သူများ စမ်းသပ်နိုင်ပြီး ဖိအားများ စုဝေးရာနေရာများကို သိရှိနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် စမ်းသပ်မှုနှင့် အမှားအလိုက် မစောင့်ဘဲ ဆွဲချဲ့မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို ချိန်ညှိရန် ကူညီပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် ထုတ်ကုန်များတွင် အက်ကြောင်းကွဲခြင်းကို ခံနိုင်ရည်ရှိပြီး အထူများတွင် ၁၈% ထက်နည်းသော ပြောင်းလဲမှုများဖြင့် ပိုမိုပါးလာစေပါသည်။ တိကျမှုသည် ၀.၃ mm ထက် ပိုမိုလွဲဟောက်ပါက စနစ်သည် ကိုယ်တိုင် extrusion အမြန်နှုန်းများကို အလိုအလျောက်ချိန်ညှိပေးပါသည်။ blockchain ခြေရာခံမှုဖြင့် ကုန်ကြမ်းများမှ စတင်၍ ပိုက်များအထိ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ပေးပါသည်။ ဤနည်းဖြင့် ထုတ်လုပ်သည့် အရည်အသွေးစာရွက်စာတမ်းများကို မည်သူမျှ ပြင်ဆင်၍မရနိုင်ပဲ QR ကုဒ်များမှတစ်ဆင့် လွယ်ကူစွာ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ စတင်မှုမှ အဆုံးထိ လုံးဝမြင်သာမှုရှိခြင်းက အပ်နှံမှုကို ၂၂% ခန့် လျှော့ချပေးပြီး ဖိအားအဆင့်များကို အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ခံနိုင်ရည်ရှိမည့် အခြေခံအဆောက်အအုံများ၏ သက်တမ်းကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရာတွင်လည်း ကူညီပေးပါသည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

PVC-O ပိုက်များတွင် ဒွိဝန်းနိုင်သော အထူးပြုလုပ်မှု၏ အကျိုးကျေးဇူးများမှာ အဘယ်နည်း။

ဒွိဝန်းနိုင်သော အထူးပြုလုပ်မှုသည် PVC-O ပိုက်များ၏ စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဂုဏ်သတ္တိများကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးပြီး ထိခိုက်မှု၊ ကျိုးပဲ့မှုနှင့် ပင်ပန်းမှုများကို ပိုမိုခံနိုင်ရည်ရှိစေသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ထုတ်လုပ်မှုအတွင်း ပစ္စည်းအသုံးပြုမှုကို လျှော့ချရင်း ပိုက်များသည် ပိုမိုမြင့်မားသော လည်ပတ်မှုဖိအားများကို ခံနိုင်စေသည်။

ဉာဏ်ရည်ထက်မြတ်သော အလိုအလျောက်စနစ်သည် ပိုက်ဆန့်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့တိုးတက်စေပါသနည်း။

ဉာဏ်ရည်ထက်မြတ်သော အလိုအလျောက်စနစ်သည် အပူချိန်၊ ဖိအားနှင့် တင်းမာမှုကဲ့သို့သော ပါရာမီတာများကို ဆန့်ထုတ်ခြင်းအတွင်း ဆက်တိုက်စောင့်ကြည့်ပြီး ချိန်ညှိရန် ဆင်ဆာများနှင့် AI ကို အသုံးပြုသည်။ ဤသို့ဖြင့် ပိုက်၏ နံရံအထူ တည်ငြိမ်မှုနှင့် အရွယ်အစားတိကျမှုကို သေချာစေပြီး အသုံးမကျသော အပိုပစ္စည်းများကို လျှော့ချကာ ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးသည်။

ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲ မော်တာများ (regenerative drives) ဆိုတာ ဘာလဲ။ ၎င်းတို့သည် PVC-O ဆန့်ထုတ်မှုတွင် စွမ်းအင်ထိရောက်မှုကို မည်သို့မြှင့်တင်ပေးပါသနည်း။

ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲ မော်တာများသည် စက်ကိရိယာများ နှေးလျော့သည့်အချိန်တွင် စွမ်းအင်ဓာတ်ကို ဖမ်းယူ၍ ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သော လျှပ်စစ်ဓာတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်။ ထို့ကြောင့် မော်တာများ၏ စွမ်းအင်လိုအပ်ချက်ကို လျှော့ချပေးပြီး စွမ်းအင်ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ လည်ပတ်စရိတ်များကို လျှော့ချပေးပြီး သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် သက်ရောက်မှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်စေသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်တွားဝင်နည်းပညာသည် extrusion လုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။

ဒစ်ဂျစ်တယ်တွားဝင်နည်းပညာသည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များ၏ ဗားရှူးယယ်မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးပေးသည်။ ၎င်းသည် ရုပ်ထွက်နမူနာမယူဘဲ အရည်အသွေးအာမခံချက်၊ ထုတ်ကုန်ဖော်မြူလာအသစ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းဆန်းစစ်ခြင်းများကို ပြုလုပ်နိုင်စေပြီး ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးသည်။