By Arnon Puitrakul - 02 ธันวาคม 2022
หลังจากขับ ORA Good Cat มาและเห็นค่า SoH ที่ตกลงไปอย่างรวดเร็วจนน่าตกใจมาก ๆ จนถึง 88.1% ทำให้สงสัยมาก ๆ ว่า ค่าที่เราอ่านได้จาก OBD ของรถมันตรงกับความเป็นจริงขนาดไหน เลยเกิดบทความนี้ขึ้นมา เราจะมาทดลองดูกันว่า Battery ในรถเรามันเก็บประจุได้เท่าไหร่เมื่อเทียบกับค่า SoH ที่รถรายงานออกมา
ปล.ใบ้ให้เลยว่า รถ Report น้อยกว่าความเป็นจริงมหาศาลมาก
ปล2. ถ้าไม่อยากอ่านยาว ๆ เลื่อนลงไปอ่าน Conclusion ได้เลย
สำหรับนิยามจริง ๆ ของ SoH เราไม่รู้จริง ๆ ว่ามันคืออะไรกันแน่ แต่เท่าที่เราไปอ่านจากหลาย ๆ เว็บ มันจะบอกว่าเป็นค่าที่ใช้บ่งบอกสุขภาพของ Battery ซึ่งเกิดจากอัตราส่วน พลังงานที่เก็บได้หารกับพลังงานที่เก็บได้ตามสเปก แล้วคูณ 100% เข้าไป
ถ้าเราตีความมาจากสมการ ก็คือ เราหาว่า Battery ของเรามันสามารถเก็บไฟได้คิดเป็นกี่ Percent เมื่อเทียบกับสเปกจากโรงงาน ทำให้ในความเป็นจริง เมื่อเราออกรถมา มันอาจจะไม่เท่ากับ 100% ก็ได้เหมือนกัน แต่จะต้องใกล้มาก ๆ เช่น 99% หรือสูงกว่านั้นหรือเปล่าไม่แน่ใจ วอนผู้รู้มาช่วยตอบที
ดังนั้น ในบทความนี้ ถ้าเรากล่าวถึง SoH ขอให้รู้ไว้ว่า เราพูดถึงอัตราส่วน พลังงานที่เก็บได้หารกับพลังงานที่เก็บได้ตามสเปก แล้วคูณ 100% เข้าไปนะ ม๊วบ !
เพื่อให้เรารู้ SoH ออกมา เราจะแยกออกเป็น 2 ค่าด้วยกันคือ ค่าความจุ Battery จากโรงงาน อันนี้เรารู้ได้ไม่ยาก เข้าไปหา Spec Sheet ของรถออกมา เราได้ ความจุอยู่ที่ 187 Ah และ Voltage 337.64 V ทำให้ เราได้ความจุออกมาที่ 63.13868 kWh ซึ่งก็ค่อนข้างตรงกับที่ Press หลาย ๆ เจ้าได้มาคือ 63.138 kWh
แต่ ๆ สำหรับความจุของรถปัจจุบันละ เราจะหาอย่างไร ส่วนนึงเราหาได้จากค่า SoE แต่เราเชื่อมันได้จริง ๆ เหรอ นอกจากนั้น ตัวรถเองรายงานค่า SoE เป็น 0 เมื่อค่ามันสูงเท่าไหร่เราจำไม่ได้แล้ว และเราไม่รู้ว่า มันถูกต้องขนาดไหน
เลยใช้วิธีการง่าย ๆ คือ เราจะใช้แบตให้เหลือ SoC น้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และ ทำการชาร์จกลับเข้าไป แล้วดูพลังงานที่ชาร์จกลับเข้าไป ก็น่าจะเป็นค่าพลังงานที่แบตเก็บได้
นอกจากนั้น ใน App ที่อ่านค่าจากรถ มันมีค่า Total Charge และ Total Discharge ถ้าค่านี้ถูกต้อง เมื่อเราชาร์จเข้าไป ค่า Total Charge น่าจะต้องเพิ่ม และน่าจะบอกเราได้ว่า ค่าพลังงานที่เข้าแบตจริง ๆ มันเป็นเท่าไหร่ เพราะอย่าลืมนะว่า ค่าพลังงานที่เราวัดจากข้างนอก มันควรจะมากกว่าค่าที่เข้าแบตจริง เพราะ Energy Loss จากทั้งความร้อน หรือ ประสิทธิภาพของ OBC (On-Board Charger) ของรถ
ในการวัดค่าที่ได้จากรถทั้งหมดเพื่อให้เราได้ค่าที่มี Latency น้อยที่สุดเราเลือกใช้ OBD Adapter ของดี ๆ หน่อยละกันคือ OBDLink LX และเชื่อมต่อไปที่ Google Pixel 2 XL
สำหรับการวัด เราจะใช้ Smart Breaker ที่ติดก่อนที่จะเสียบเข้ากับเครื่องชาร์จที่ได้จาก GWM โดยตรง ทำให้ Smart Breaker วัดไฟที่จะเข้าเครื่องตรง ๆ ไม่ผ่านอุปกรณ์อื่นเลย
โดยสรุป ค่าที่เราจะเก็บออกมาคือ Total Discharge, Total Charge, พลังงานที่ Smart Breaker จ่ายให้เครื่องชาร์จ, SoH (ที่รถรายงาน), SoC, Real SoC, SoE, Battery Pack Voltage ทั้งก่อนและหลังชาร์จ
ในการทดลองนี้เราได้ Drain หรือใช้งานแบตให้เหลือน้อยมาก ๆ อยู่ที่ 8.3% ด้วยกัน งั้นเรามาดูที่ผลการทดลองกันดีกว่าดูจากด้านบน เราทำเป็นตารางให้แล้วเพื่อความง่าย พร้อมกับปริมาณพลังงานที่เราวัดได้จากเครื่องวัดที่อยู่ก่อนเครื่องชาร์จได้มาอยู่ที่ 59.17 kWh ด้วยกัน และมีอุณหภูมิห้องโดยเฉลี่ยตลอดการชาร์จอยู่ที่ 31.7 องศาเซียลเซียส
อย่างแรก เรามาคำนวณ Total Discharge กันก่อน เราอยากรู้ว่า พลังงานชาร์จเข้าไปได้เท่าไหร่ เราจึงเอา Total Discharge หลังจากการชาร์จลบกับก่อน นั่นน่าจะเป็นพลังงานที่เราชาร์จเข้าไป และ เราอยากแปลงเป็น kWh ดังนั้น เราจะต้องเอาไปคูณกับ Battery Voltage ตามสเปกคือ 337.64V และหาร 1,000 ก็จะได้ออกมา 3.9571 kWh ซึ่งไม่น่าเป็นไปได้นะ มันแปลก ๆ เพราะจาก Smart Breaker เราได้มา 51 หน่วยกว่า ๆ เลย มันห่างกันเกินไป ถ้าเป็นแบบนั้นจริง ๆ พลังงานที่เราสูญเสียไปคือ 59.17 - 3.9571 เป็น 55.2129 นี่คือพลังงานที่บ้านเราใช้เกิน 1 วันอีกนะ ไม่น่าใช่แน่ ๆ ละ แต่มันมีข้อมูลมาเท่านี้
ในเมื่อใช้งานไม่ได้แล้ว งั้นเราสมมุติเลยว่า ปริมาณพลังงานที่ Smart Breaker วัดได้คือพลังงานทั้งหมดที่เข้า Battery เลยละ เรามาลองคำนวณ SoH กันดีกว่า ก่อนอื่น เราจะต้องหา Battery 100% ก่อน เราเลย เอาพลังงานที่วัดจาก Smart Breaker หารกับ SoC ที่เพิ่มขึ้นมา คูณ 100 แล้วตามหลัก SoH เราก็หารด้วยความจุตามสเปก คูณ 100 เราก็จะได้ออกมา 102.1967% ซึ่ง ไม่น่าจะเป็นไปได้นะสำหรับ SoH แต่ ๆๆๆ อย่าลืมว่า นี่เรายังไม่ได้หักพวกพลังงานที่สูญเสียไประหว่างการชาร์จ เลยทำให้เกิดค่าแบบนี้ขึ้นมา
จากการทดลองรอบก่อน เราติดปัญหาว่า เราไม่สามารถวัดพลังงานที่สูญเสียไปได้ เพราะ ตัวค่า Total Charge ที่ได้จากตัวรถ มันดูแล้วไม่น่าจะแสดงถึงความเป็นจริงเท่าไหร่ ทำให้เราจะต้องหาค่าบางอย่างมาเพื่อให้เราสามารถประมาณพลังงานที่จ่ายเข้า Battery ต้องเริ่ม Drain Battery ใหม่
เป็นค่าที่ไม่อยากใช้ที่สุด แต่มันก็น่าจะตรงที่สุด นั่นคือ HV Battery Power หรือก็คือ ค่ากำลังไฟฟ้าที่จ่าย หรือ ดึงออกจาก High Voltage Battery หรือก็คือ Battery ลูกใหญ่ใต้รถนั่นเอง โดยมันจะให้ค่าออกมาเป็นหน่วย kW
ตัวค่านี้ เราใช้ App Car Scanner ถ้าเรากดตัว Pro มาผ่าน In-App Purchase เราจะสามารถทำ Data Logging ได้ทุกค่าเลย แล้วเราก็เอาค่าพวกนี้แหละ มาใส่คอมพิวเตอร์เพื่อวิเคราะห์ต่อไป
แต่เราอยากรู้ว่า เราชาร์จไปใช้พลังงานเท่าไหร่ แต่อันนี้เรามีกำลัง ตามหลักแล้ว ถ้าเราเอามา Plot Graph ออกมาโดยมีแกน X เป็นเวลา และ Y เป็นกำลังไฟฟ้า เราอยากรู้พลังงานเราก็ทำการหาพื้นที่ใต้กราฟผ่านการใช้ Integral บน Calculus ออกมาก็น่าจะได้แล้ว
ซึ่งข้อมูลที่เราได้มา มันทำให้ง่ายกว่านั้นมาก เพราะเราไม่ได้ ได้ข้อมูลมาเป็น Function แต่เราได้มาเป็น จุด หรือ Data Point เราสามารถใช้พวก Discreate Calculus เพื่อหาปริมาณพลังงานออกมาได้ แต่อธิบายให้ง่ายกว่านั้นดีกว่า
พลังงานไฟฟ้า มันก็คือกำลังต่อเวลา เช่น 1 kWh เกิดจาก การใช้ไฟฟ้ากำลัง 1,000 W ต่อเนื่องเป็นเวลา 1 ชั่วโมงด้วยกัน ถ้าเราเข้าไปดูที่ข้อมูลของเรา มองด้วย 2 Data Point ต่อกันก่อน เราจะได้ข้อมูลส่วนที่เป็น กำลังไฟฟ้า ได้จากจุดนั้นละ ส่วนเวลา เราก็เอาเวลาจากจุดด้านหน้ามาลบกับเวลาของจุดปัจจุบัน แล้วเอามาคูณกัน เราก็จะได้พลังงานที่ใช้ใน Data Point นั้นแล้ว จากนั้นเราก็บวกไปเรื่อย ๆ ก็น่าจะได้พลังงานทั้งหมดที่ชาร์จเข้า HV Battery จริง ๆ แล้ว
เวลาเราจะ Export ข้อมูลออกจาก App Car Scanner นั้น มันจะให้เราเลือก Format ในการ Export ออกมาอยู่ เป็น CSV#1 หรือ CSV#2 จริง ๆ ก็คือรูปแบบของข้อมูลที่เราต้องการมากกว่า แต่ก็ยังเป็นลักษณะของ CSV อยู่
โดยที่ใน CSV#1 จะเป็นข้อมูลในลักษณะ Row-Wise มาเป็นหลัก โดยจะแยกพวก Parameter ต่าง ๆ ผ่าน Column ที่ชื่อว่า PID และค่าอยู่ใน Column ที่ชื่อว่า VALUE
ซึ่งถ้าเราต้องการแค่ค่าของ HV Battery Power เราทำใน Python โดยใช้ Pandas เราสามารถใช้พวกท่าในการ Filter ข้อมูลออกมาได้ แต่ ๆๆๆๆๆ ปัญหาคือ เวลา เพราะเราใช้ระยะเวลาระหว่าง Data Point 2 จุดในการเข้ามาหาปริมาณพลังงาน ซึ่งเขาก็ให้มาใน Column ที่ชื่อว่า SECONDS แต่ เราก็แอบ งง ว่า มันวินาทีนับจากอะไร เอาไปเช็คกับ UNIX Timestamp มันก็ไม่ใช่วันที่เราทำการทดลอง เลยทำให้ CSV#1 เลยเป็น Format ที่ไม่รอด
ทำให้เราไปซบ CSV#2 เอา ที่เป็น Column-Wise เป็นหลัก โดยเรื่องวันที่พวกนี้มันจบเลย เพราะมันให้มาในรูปแบบที่เราสามารถ Parse ได้ง่าย ๆ เราเลยเลือกที่จะ Parse และ Convert ออกมาเป็น UNIX Timestamp เพื่อความง่ายในการจัดการ ก็เรียบร้อย เราไม่ได้สนใจอะไร จนสุดท้ายมาเห็นว่า ข้อมูลมันหน้าตาแปลก ๆ สรุป เราเลยมาเห็นว่า ข้อมูล มันไม่ได้ให้ วันที่มา มันให้แต่เวลามา และพีคกว่านั้นที่ทำให้เจอคือ เราเริ่มการทดลองตอนประมาณ 4 ทุ่ม หรือ 22 นาฬิกา แล้วไปจบประมาณ ตี 1 หรือ 1 นาฬิกา ถ้าเราไม่มีวันที่กำกับ แปลว่า เราจะทดลองตอน 4 ทุ่มจนเที่ยงคืน กับตี 1 ของวันเดียวกัน มันไม่ใช่แล้ว
เลยทำให้เราจะต้องเขียน Script เพื่อเช็ค และ Augment ข้อมูลกลับเข้าไปว่า ถ้าชั่วโมงมันมากกว่าหรือเท่ากับ 22 ก็ให้มันเป็นวันแรก หรือก็คือ 22 และ 23 แต่ถ้าไม่ใช่ในที่นี้ก็คือ 0, 1 ไปเรื่อย ๆ ให้เป็นวันต่อไปเลย ข้อมูลก็ออกมาปกติดีละ
โดยใน CSV#2 แยกแต่ละ Parameter ออกมาเป็น Column เยอะไปหมด แต่ Code ที่เราใช้หาพวกพลังงานอะไรพวกนั้น เราเขียนโดยการดึงข้อมูลแบบ CSV#1 ไปแล้ว เราเลยต้องเขียน Script เพิ่ม เพื่อ Convert รูปแบบของข้อมูล เราหยิบทีละ Column มาทำเลย แล้วก็ค่อยแปลก ๆ ลองอ่านดูใน Script ที่เราเขียนได้
หลังจากนั้นเราก็เอา Script มาเพื่อคำนวณพลังงานจากกำลังที่เราคุยกันก่อนหน้านี้ จนเราได้ออกมาทั้งหมด 54.1062 kWh
เอาหละหลังจากเราได้ข้อมูลมาครบหมดแล้ว เราทำเหมือนเดิมเลย เก็บข้อมูลเหมือนเดิมเหมือนกับรอบแรกทุกประการ โดยเรา Drain Battery ได้เหลือ 9.9% ชาร์จจนไปถึง 100% โดยใช้ไฟ แยกออกเป็นวัดจาก Smart Breaker วัดได้ที่ 58.77 kWh และที่เราคำนวณได้จากการหาพื้นที่ใต้กราฟ 54.11 kWh โดยที่มีอุณหภูมิเฉลี่ยตลอดการชาร์จอยู่ที่ 32.9 องศาเซียลเซียส
เราเริ่มจากการหา SoH ซึ่งเป็นสิ่งที่เราตามหาด้วยวิธีการเดิม เลย เมื่อเราคำนวณออกมา เราได้มาอยู่ 95.11%
เราเลยอยากรู้ แล้วถ้าเราคำนวณจาก SoE ละ มันควรจะได้ใกล้เคียงกัน เพราะค่า SoE มันก็เกิดจากการที่รถประมาณมาอีกทีเหมือนกัน ซึ่งถ้ารถมันประมาณได้ถูกหรือใกล้เคียง ถ้าเราเอามาคำนวณ SoH มันก็น่าจะได้ใกล้เคียงกัน
วิธีการง่าย ๆ คือเราเอา SoE เดิมก่อนชาร์จ ไปบวกกับที่ชาร์จเข้าไป น่าจะเป็นปริมาณแบต 100% แล้ว แล้วเราก็เอามาหารกับปริมาณพลังงานตามสเปก แล้วคูณ 100 ออกมา เราจะได้อยู่ 94.57% ซึ่งถือว่าใกล้เคียงกับ 95.11% ที่เราคำนวณได้เมื่อครู่ ก็ได้อยู่นะ
หรือถ้าเราคำนวณแบบเดิมเลยคือ เอาพลังงานที่เราชาร์จเข้าไปคือ 54.11 kWh หารด้วยพลังงานในแบตตามสเปกแล้วคูณ 100% แล้วบวกกับ SoC ก่อนชาร์จคือ 9.9% เราก็จะได้ออกมาที่ 95.60% ซึ่งได้ออกมาใกล้เคียงกับที่เราประมาณทั้งสองวิธีก่อนหน้าเลย
อีกคำถามนึงที่เราสงสัยจากการทดลองแรกคือ เวลาเราชาร์จ เราจะมีการสูญเสียพลังงานไปเท่าไหร่ รอบนี้เราหาได้ละ วิธีการง่าย ๆ คือ เราก็เอาพลังงานที่เราได้จาก Smart Metre ลบกับ พลังงานที่เราหาได้จากรถ และ หารด้วยพลังงานจาก Smart Metre แล้วคูณ 100% เข้าไป เราก็จะรู้ว่า มันเสียพลังงานไปประมาณ 7.93% ด้วยกัน ถือว่า เรารับได้เลยนะ ถ้าเราคิดประสิทธิภาพในการชาร์จ คือการลบกับ 100% เราก็จะได้ออกมาเป็น 92.07% แต่เราต้องบอกก่อนนะว่า ความเป็นจริงแล้ว ค่านี้มันเปลี่ยนค่อนข้างง่ายมาก ๆ
ถ้าเราสังเกต ว่าเราชาร์จในอากาศร้อน ๆ ชาร์จไปสักพัก พัดลม และระบบระบายความร้อนจะเริ่ม Kick-in เข้ามา นั่นทำให้เราเสียพลังงานไปอีก นั่นแปลว่า อุณหภูมิภายนอกมีผลมาก ๆ ยังไม่นับว่า ถ้าแบตเราเสื่อมลงเรื่อย ๆ พวกขั้วภายในมันก็เสื่อมสภาพนั่นหมายถึงเมื่อเราชาร์จ มันก็มักจะร้อนกว่าก่อนหน้านี้แน่นอน ทำให้เสียพลังงานไปกับการระบายความร้อนมากขึ้นเรื่อย ๆ ด้วยเช่นกัน ถ้าเราอยากรู้ เราคิดว่า อาจจะต้องมาวัดหลาย ๆ รอบในหลาย ๆ อุณหภูมิห้อง เราน่าจะพอเดาค่ากลาง ๆ ขำ ๆ ได้ออกมา
ในเมื่อ เราเดาขำ ๆ ก่อนนะว่า ในการชาร์จเรามีประสิทธิภาพได้อยู่ที่ 92.07% ตามที่เราคำนวณกันก่อนหน้านี้ เราสมมุติว่า การทดลองรอบแรกมันอยู่ในสภาวะคล้าย ๆ กันละกัน เราขอเอาค่าประสิทธิภาพนี้ไปคูณกับจำนวนพลังงานในรอบแรก เราจะเดาว่าการชาร์จรอบนั้น พลังงานจะเข้าแบตได้อยู่ที่ 54.4778 kWh
เมื่อเราเอามาบวกกับ SoE ก่อนชาร์จรอบแรกคือ 6.5 kWh เราจะได้ออกมา 60.977 kWh แล้วเราเอามาคิดค่า SoH โดยการเอามาหารด้วยจำนวนพลังงานตามสเปกคือ 63.13868 kWh แล้วคูณ 100% เราจะได้ออกมาอยู่ที่ 96.58% ด้วยกัน ซึ่งใกล้กับการคำนวณโดยใช้ข้อมูลจากการทดลองรอบที่ 2 มาก ๆ
หรือวิธีที่สองที่เราเอาพลังงานที่เราคำนวณได้คือ 54.4778 kWh หารด้วยจำนวนพลังงานตามสเปกคือ 63.13868 kWh แล้วคูณด้วย 100% เราจะได้ออกมาที่ 94.58% ก็ยังคงใกล้ ๆ กับที่เราคำนวณด้วยวิธีก่อนหน้า
อ่านมาถึงตรงนี้ คนอาจจะสงสัยว่าไม่ใช่ว่าวิ่งไปเรื่อย ๆ ชาร์จเรื่อย ๆ แล้ว SoH จะลดลงเหรอ แล้วเราเอาตัวเลขการสูญเสียพลังงานจากการทดลองที่ 2 ซึ่งเกิดทีหลังมาใช้กับข้อมูลของการทดลองรอบที่ 1 ได้อย่างไร เราจะต้องบอกก่อนว่า อันนี้เราเอามาประมาณเฉย ๆ และ Charging Condition หลาย ๆ อย่างเช่นสถานที่ เครื่องชาร์จ คือตัวเดิมหมดทุกอย่าง (เพราะเรามีชุดเดียว TT) ส่วนอุณหภูมิที่ต่างกัน อยู่ที่ 31.7 และ 32.9 องศา จากการเก็บข้อมูลรอบที่ 1 และรอบที่ 2 ตามลำดับ ซึ่งห่างกัน 1.2 องศา เราคิดว่าไม่น่าจะมีผลมากเท่าไหร่
ส่วนระยะทางในการวิ่ง มันห่างกันไม่เยอะ เพราะหลังจากที่เราชาร์จไปจากการเก็บข้อมูลครั้งแรก เราเอาข้อมูลมาวิเคราะห์แล้ว เราเห็นว่า มันไม่รอด เลยทำให้เราต้องเก็บข้อมูลใหม่ นั่นก็คือการชาร์จในรอบต่อไปเลย จากที่เห็นใน Odometre ณ วันที่เราเก็บข้อมูลรอบแรก เราวิ่งไปทั้งหมด 19,848 km และ การเก็บข้อมูลรอบที่ 2 เราอยู่ที่ 20,350 km ซึ่งห่างกันประมาณ 502 km เท่านั้น ซึ่งก็คือชาร์จเดียวของเราเอง
จากข้อมูล และ การวิเคราะห์ข้อมูลที่เราเก็บมาได้จากการเก็บข้อมูลครั้งที่ 1 และ 2 เราขอแยกออกมาเป็น 3 ประเด็นคำถามด้วยกัน
คำถามแรกคือ SoH จากข้อมูลเราจะเห็นว่า SoH ที่เราคำนวณ และ รถคำนวณ ค่อนข้างห่างกันมาก ๆ โดยรถประมาณออกมาที่ 88.1% แต่จากที่เราประมาณออกมาด้วย 2 วิธีจากการทดลองรอบที่ 2 เราได้ 94.57% ตามลำดับ นั่นทำให้ตอบข้อสงสัยของเราได้ประเด็นที่ เราขับรถไปชลบุรีค่อนข้างบ่อย ถ้า SoH มันลดลงไป 88.1% อย่างที่รถรายงานมาจริง ระยะทางประมาณ น่าจะหายไปประมาณ 11.9% ได้เลยนะ เราน่าจะพอรู้สึกได้ นี่แทบไม่ต่างเลย แต่ถ้าเราบอกว่า SoH เราอยู่ที่ 94.57% มันหายไป 5.43% เราไม่น่าจะรู้สึก เพราะแรงในการเหยียบ การจราจร และ อุณหภูมิมันไม่เท่ากัน เลยเทียบตรง ๆ ได้ยาก
คำถามที่ 2 ปริมาณพลังงานที่เราสูญเสียจากการชาร์จไฟ ค่าที่คำนวณจากการเก็บข้อมูลรอบที่ 2 ทำให้เราเห็นว่า ในอุณหภูมิเฉลี่ยที่ 32.9 องศาเซียลเซียส เราชาร์จจาก 9.9% ไปเป็น 100% เราจะมีการสูญเสียพลังงานอยู่ที่ 7.93% ด้วยกัน
คำถามสุดท้าย คือ ค่า Total Discharge ที่เราได้ออกมา มันดูจะไม่สอดคล้องกับค่าที่เราได้จากการวัดผ่าน Smart Metre และการหาพื้นที่ใต้กราฟจาก HV Battery Power เลย ทำให้เราสงสัยว่า แล้วจริง ๆ Total Discharge มันคิดจากอะไรกันแน่ อันนี้สงสัยจริง ๆ หรือจะเป็นพลังงานที่เราชาร์จจากตอนที่เราถอนคันเร่งเหรอ ??
ในการทดลองหน้า เราสงสัยเรื่องของอุณหภูมิ กับ การสูญเสียพลังงานมาก ๆ ว่า ถ้าเราชาร์จรถอยู่บ้าน ไม่ว่าจะตอนฝนตก หรือ ตอนอากาศปกติ เย็นหน่อย หรือร้อนหน่อยในบ้าน มันจะทำให้การสูญเสียพลังงานมันต่างกันจนมีนัยยสำคัญทางสถิติหรือไม่ น่าสนใจ ไว้จะมาทำอีก แต่วันนี้ก็น่าจะทำให้เรารู้แล้วว่า เราไม่จำเป็นที่จะต้องตกใจค่า SoH มากขนาดนั้น เพราะมันไม่ได้ตกเร็วเหมือนที่เราคิดเลย สั้น ๆ คือ ใช้ไปเห๊อะ ไม่ต้องคิดเยอะ
หลังจากเมื่อหลายอาทิตย์ก่อน Apple ออก Mac รัว ๆ ตั้งแต่ Mac Mini, iMac และ Macbook Pro ที่ใช้ M4 กันไปแล้ว มีหลายคนถามเราเข้ามาว่า เราควรจะเลือก M4 ตัวไหนดีถึงจะเหมาะกับเรา...
จากตอนก่อน เราเล่าเรื่องการ Host Website จากบ้านของเราอย่างปลอดภัยด้วย Cloudflare Tunnel ไปแล้ว แต่ Product ด้าน Zero-Trust ของนางยังไม่หมด วันนี้เราจะมาเล่าอีกหนึ่งขาที่จะช่วยปกป้อง Infrastructure และ Application ต่าง ๆ ของเราด้วย Cloudflare Access กัน...
ทุกคนเคยได้ยินคำว่า Mainframe Computer กันมั้ย เคยสงสัยกันมั้ยว่า มันต่างจากเครื่องคอมพิวเตอร์ที่เราใช้งานกันทั่ว ๆ ไปอย่างไรละ และ Mainframe ยังจำเป็นอยู่มั้ย มันได้ตายจากโลกนี้ไปหรือยัง วันนี้เรามาหาคำตอบไปด้วยกันเลย...
เคยมั้ยเวลา Deploy โปรแกรมสักตัว เราจะต้องมานั่ง Provision Infrastructure ไหนจะ VM และ Settings อื่น ๆ อีกมากมาย มันจะดีกว่ามั้ยถ้าเรามีเครื่องมือบางอย่างที่จะ Automate งานที่น่าเบื่อเหล่านี้ออกไป และลดความผิดพลาดที่อาจจะเกิดขึ้น วันนี้เราจะพาทุกคนมาทำความรู้จักกับ Infrastructure as Code กัน...