ลูกค้าหันมาใช้การรีวิวผลิตภัณฑ์มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อทำการตัดสินใจอย่างรอบรู้ในเส้นทางการช็อปปิ้ง ไม่ว่าจะเป็นการซื้อของใช้ประจำวัน เช่น ผ้าเช็ดในครัว หรือซื้อสินค้าชิ้นสำคัญอย่างการซื้อรถยนต์ บทวิจารณ์เหล่านี้กลายเป็นแหล่งข้อมูลที่จำเป็น ช่วยให้ผู้ซื้อสามารถเข้าถึงความคิดเห็นและประสบการณ์ของลูกค้ารายอื่นได้ ด้วยเหตุนี้ การรีวิวสินค้าจึงกลายเป็นส่วนสำคัญของร้านค้าใด ๆ โดยนำเสนอข้อเสนอแนะและข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเพื่อช่วยในการตัดสินใจซื้อ
Amazon มีร้านค้าที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งซึ่งมีสินค้าหลายร้อยล้านรายการ ในปี 2022 ลูกค้า 125 ล้านรายได้ให้ความเห็นและให้คะแนนร้านค้าของ Amazon เกือบ 1.5 พันล้านรายการ ทำให้การรีวิวออนไลน์ที่ Amazon เป็นแหล่งความคิดเห็นที่มั่นคงสำหรับลูกค้า ในระดับความคิดเห็นต่อผลิตภัณฑ์ที่ส่งมาทุกเดือน จำเป็นต้องตรวจสอบว่าบทวิจารณ์เหล่านี้สอดคล้องกับ หลักเกณฑ์ของชุมชน Amazon เกี่ยวกับภาษา คำ วิดีโอ และรูปภาพที่ยอมรับได้ แนวปฏิบัตินี้มีไว้เพื่อรับประกันว่าลูกค้าจะได้รับข้อมูลที่ถูกต้องเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ และเพื่อป้องกันไม่ให้รีวิวใช้ภาษาที่ไม่เหมาะสม ภาพที่ไม่เหมาะสม หรือคำพูดแสดงความเกลียดชังใดๆ ที่มุ่งไปยังบุคคลหรือชุมชน ด้วยการบังคับใช้หลักเกณฑ์เหล่านี้ Amazon สามารถรักษาสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและครอบคลุมสำหรับลูกค้าทุกราย
การกลั่นกรองเนื้อหาโดยอัตโนมัติช่วยให้ Amazon ปรับขนาดกระบวนการในขณะที่รักษาความแม่นยำสูงไว้ได้ เป็นพื้นที่ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งมีความท้าทายเฉพาะตัวและต้องใช้เทคนิคต่างๆ สำหรับข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ รูปภาพเป็นองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องของการรีวิวผลิตภัณฑ์ ซึ่งมักจะสร้างผลกระทบต่อลูกค้าในทันทีมากกว่าข้อความ กับ การกลั่นกรองเนื้อหาของ Amazon RekognitionAmazon สามารถตรวจจับภาพที่เป็นอันตรายโดยอัตโนมัติในการรีวิวสินค้าด้วยความแม่นยำสูงขึ้น ลดการพึ่งพาผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ในการกลั่นกรองเนื้อหาดังกล่าว Rekognition Content Moderation ช่วยปรับปรุงความเป็นอยู่ที่ดีของผู้ดูแลที่เป็นมนุษย์และประหยัดค่าใช้จ่ายได้อย่างมาก
การกลั่นกรองด้วยโมเดล ML ที่โฮสต์เอง
ทีม Amazon Shopping ออกแบบและนำระบบการตรวจสอบที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ร่วมกับการตรวจทานโดยมนุษย์ (HITL) เพื่อให้แน่ใจว่าการรีวิวสินค้าเป็นเรื่องเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้าที่มีต่อสินค้า และไม่มีเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือ เนื้อหาที่เป็นอันตรายตามหลักเกณฑ์ของชุมชน ระบบย่อยการจัดการรูปภาพดังที่แสดงไว้ในแผนภาพต่อไปนี้ ใช้โมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่โฮสต์เองและฝึกฝนด้วยตนเองหลายรุ่นเพื่อตรวจหารูปภาพที่ละเมิดหลักเกณฑ์ของ Amazon ตัวจัดการการตัดสินใจจะกำหนดการดำเนินการกลั่นกรองและให้เหตุผลสำหรับการตัดสินใจตามผลลัพธ์ของโมเดล ML ดังนั้นการตัดสินใจว่าภาพจำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบเพิ่มเติมโดยผู้ดูแลที่เป็นมนุษย์ หรืออาจได้รับการอนุมัติหรือปฏิเสธโดยอัตโนมัติ
ด้วยโมเดล ML ที่โฮสต์เองเหล่านี้ ทีมเริ่มต้นด้วยการตัดสินใจอัตโนมัติสำหรับ 40% ของภาพที่ได้รับซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการตรวจสอบ และทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงโซลูชันตลอดหลายปีที่ผ่านมา ในขณะที่เผชิญกับความท้าทายหลายประการ:
- ความพยายามอย่างต่อเนื่องในการปรับปรุงอัตราการทำงานอัตโนมัติ – ทีมงานต้องการปรับปรุงความแม่นยำของอัลกอริธึม ML โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มอัตราการทำงานอัตโนมัติ สิ่งนี้ต้องการการลงทุนอย่างต่อเนื่องในการติดฉลากข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ MLOps สำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดล
- ความซับซ้อนของระบบ – ความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมต้องการการลงทุนใน MLOps เพื่อให้แน่ใจว่ากระบวนการอนุมาน ML ปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อตอบสนองการรับส่งข้อมูลการส่งเนื้อหาที่เพิ่มขึ้น
แทนที่โมเดล ML ที่โฮสต์เองด้วย Rekognition Content Moderation API
ความหมายของ Amazon เป็นบริการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีการจัดการซึ่งนำเสนอโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าผ่านอินเทอร์เฟซ API สำหรับ การกลั่นกรองภาพและวิดีโอ. มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น อีคอมเมิร์ซ โซเชียลมีเดีย เกม แอพหาคู่ออนไลน์ และอื่นๆ เพื่อกลั่นกรองเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น (UGC) ซึ่งรวมถึงเนื้อหาประเภทต่างๆ เช่น บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ โปรไฟล์ผู้ใช้ และการดูแลโพสต์บนโซเชียลมีเดีย
Rekognition Content Moderation ทำให้เวิร์กโฟลว์การกลั่นกรองรูปภาพและวิดีโอเป็นไปอย่างอัตโนมัติและคล่องตัวโดยไม่ต้องใช้ประสบการณ์ ML ลูกค้าของ Amazon Rekognition สามารถประมวลผลภาพและวิดีโอหลายล้านรายการ ตรวจจับเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือไม่พึงประสงค์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วย API ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบและกฎการควบคุมที่ปรับแต่งได้เพื่อให้ผู้ใช้ปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนดของธุรกิจ
ทีมประสบความสำเร็จในการโยกย้ายชุดย่อยของโมเดล ML ที่จัดการด้วยตนเองในระบบการตรวจจับเนื้อหาภาพเปลือยและไม่ปลอดภัยสำหรับการทำงาน (NSFW) ไปยัง Amazon Rekognition Detect Moderation API โดยใช้ประโยชน์จากโมเดลการกลั่นกรองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งมีความแม่นยำสูงและครอบคลุม . ด้วยความแม่นยำสูงของ Amazon Rekognition ทีมงานสามารถทำการตัดสินใจโดยอัตโนมัติได้มากขึ้น ประหยัดค่าใช้จ่าย และทำให้สถาปัตยกรรมระบบของพวกเขาง่ายขึ้น
ปรับปรุงความแม่นยำและขยายหมวดการกลั่นกรอง
การดำเนินการตาม API การตรวจสอบอิมเมจของ Amazon Rekognition ส่งผลให้การตรวจหาเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมมีความแม่นยำสูงขึ้น ซึ่งหมายความว่าจะมีการตรวจสอบภาพเพิ่มเติมประมาณ 1 ล้านภาพต่อปีโดยอัตโนมัติโดยไม่จำเป็นต้องมีการตรวจสอบจากมนุษย์
ความเป็นเลิศในการดำเนินงาน
ทีม Amazon Shopping สามารถลดความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมระบบ ลดความพยายามในการดำเนินงานที่จำเป็นในการจัดการและบำรุงรักษาระบบ วิธีการนี้ช่วยให้พวกเขาไม่ต้องทำงาน DevOps เป็นเวลาหลายเดือนต่อปี ซึ่งหมายความว่าตอนนี้พวกเขาสามารถจัดสรรเวลาเพื่อพัฒนาฟีเจอร์ใหม่ๆ แทนที่จะใช้จ่ายไปกับงานด้านปฏิบัติการ
ลดต้นทุน
ความแม่นยำสูงจาก Rekognition Content Moderation ทำให้ทีมสามารถส่งภาพน้อยลงสำหรับการตรวจสอบโดยมนุษย์ รวมถึงเนื้อหาที่อาจไม่เหมาะสม สิ่งนี้ช่วยลดต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการดูแลโดยมนุษย์ และทำให้ผู้ดูแลสามารถมุ่งเน้นไปที่งานทางธุรกิจที่มีมูลค่าสูงมากขึ้น เมื่อรวมกับการเพิ่มประสิทธิภาพ DevOps ทีม Amazon Shopping ประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก
สรุป
การย้ายจากโมเดล ML ที่โฮสต์เองไปยัง Amazon Rekognition Moderation API สำหรับการตรวจสอบผลิตภัณฑ์สามารถให้ประโยชน์มากมายแก่ธุรกิจ รวมถึงการประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก ด้วยการทำให้กระบวนการกลั่นกรองเป็นไปโดยอัตโนมัติ ร้านค้าออนไลน์สามารถกลั่นกรองรีวิวผลิตภัณฑ์จำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าด้วยการรับรองว่าเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือสแปมจะถูกลบออกอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ ด้วยการใช้บริการที่มีการจัดการ เช่น Amazon Rekognition Moderation API บริษัทต่างๆ สามารถลดเวลาและทรัพยากรที่จำเป็นในการพัฒนาและบำรุงรักษาโมเดลของตนเองได้ ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่มีทรัพยากรทางเทคนิคจำกัด ความยืดหยุ่นของ API ยังช่วยให้ร้านค้าออนไลน์สามารถปรับแต่งกฎและเกณฑ์การดูแลให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของตนได้
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การกลั่นกรองเนื้อหาบน AWS และเรา กรณีการใช้งาน ML การกลั่นกรองเนื้อหา ก้าวแรกสู่ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการตรวจสอบเนื้อหาของคุณด้วย AWS.
เกี่ยวกับผู้เขียน
ชิปรา คาโนเรีย เป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์หลักของ AWS เธอมีความกระตือรือร้นในการช่วยลูกค้าแก้ปัญหาที่ซับซ้อนที่สุดด้วยพลังของแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ ก่อนเข้าร่วม AWS Shipra ใช้เวลากว่า 4 ปีที่ Amazon Alexa ซึ่งเธอได้เปิดตัวคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพการทำงานมากมายในผู้ช่วยเสียงของ Alexa
ลูก้า อากอสติโน รูบิโน เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์หลักในทีม Amazon Shopping เขาทำงานเกี่ยวกับคุณลักษณะต่างๆ ของชุมชน เช่น บทวิจารณ์จากลูกค้าและถามตอบ โดยมุ่งเน้นตลอดหลายปีที่ผ่านมาเกี่ยวกับการกลั่นกรองเนื้อหา และการปรับขนาดและการทำงานอัตโนมัติของโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่อง
ลาน่า จาง เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ทีมบริการ AI ของ AWS WWSO ซึ่งเชี่ยวชาญด้าน AI และ ML สำหรับการกลั่นกรองเนื้อหา คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเจเนอเรทีฟ AI ด้วยความเชี่ยวชาญของเธอ เธออุทิศตนเพื่อส่งเสริมโซลูชัน AWS AI/ML และช่วยเหลือลูกค้าในการเปลี่ยนแปลงโซลูชันธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ ที่หลากหลาย รวมถึงโซเชียลมีเดีย เกม อีคอมเมิร์ซ สื่อ การโฆษณาและการตลาด
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. ยานยนต์ / EVs, คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ChartPrime. ยกระดับเกมการซื้อขายของคุณด้วย ChartPrime เข้าถึงได้ที่นี่.
- BlockOffsets การปรับปรุงการเป็นเจ้าของออฟเซ็ตด้านสิ่งแวดล้อมให้ทันสมัย เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-amazon-shopping-uses-amazon-rekognition-content-moderation-to-review-harmful-images-in-product-reviews/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- 1
- 100
- 125
- 2022
- 7
- 700
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ยอมรับได้
- เข้า
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- แม่นยำ
- บรรลุ
- ประสบความสำเร็จ
- ข้าม
- การกระทำ
- เพิ่มเติม
- นอกจากนี้
- บุญธรรม
- ความได้เปรียบ
- การโฆษณา
- AI
- บริการ AI
- AI / ML
- การเล็ง
- Alexa
- อัลกอริทึม
- จัดแนว
- ทั้งหมด
- จัดสรร
- อนุญาตให้
- ช่วยให้
- ด้วย
- อเมซอน
- ความหมายของ Amazon
- Amazon Web Services
- an
- และ
- ใด
- API
- APIs
- เข้าใกล้
- ได้รับการอนุมัติ
- ประมาณ
- ปพลิเคชัน
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- AS
- แง่มุม
- ผู้ช่วย
- การให้ความช่วยเหลือ
- ที่เกี่ยวข้อง
- At
- โดยอัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- AWS
- ตาม
- BE
- กลายเป็น
- รับ
- ก่อน
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- พันล้าน
- ธุรกิจ
- ธุรกิจ
- การซื้อ
- by
- CAN
- รถ
- กรณี
- ความท้าทาย
- รวม
- ชุมชน
- ชุมชน
- บริษัท
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- ไม่ขัดขืน
- ส่วนประกอบ
- ครอบคลุม
- คอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- ร่วม
- บรรจุ
- เนื้อหา
- ประเภทเนื้อหา
- ต่อเนื่องกัน
- อย่างต่อเนื่อง
- ส่วน
- ราคา
- ประหยัดค่าใช้จ่าย
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- สำคัญมาก
- ลูกค้า
- ประสบการณ์ของลูกค้า
- ลูกค้า
- ปรับแต่งได้
- ปรับแต่ง
- ข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- การนัดหมาย
- กำลังตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- ทุ่มเท
- การใช้งาน
- ได้รับการออกแบบ
- ที่ต้องการ
- ตรวจจับ
- การตรวจพบ
- แน่นอน
- พัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- ต่าง
- หลาย
- Dont
- E-commerce
- อีคอมเมิร์ซ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ความพยายาม
- เปิดการใช้งาน
- การเปิดใช้งาน
- การบังคับใช้
- วิศวกร
- ทำให้มั่นใจ
- การสร้างความมั่นใจ
- สิ่งแวดล้อม
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- จำเป็น
- ทุกๆ
- ทุกวัน
- ขยาย
- ประสบการณ์
- ประสบการณ์
- ความชำนาญ
- หันหน้าไปทาง
- คุณสมบัติ
- ข้อเสนอแนะ
- น้อยลง
- ชื่อจริง
- พอดี
- ความยืดหยุ่น
- โฟกัส
- โดยมุ่งเน้น
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ต่อไป
- กําไร
- การเล่นเกม
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- การเจริญเติบโต
- รับประกัน
- แนวทาง
- เป็นอันตราย
- มี
- he
- ช่วย
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- เธอ
- จุดสูง
- สูงกว่า
- อย่างสูง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTML
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- ร้อย
- หลายร้อยล้าน
- ภาพ
- ภาพ
- ทันที
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- รวมทั้ง
- เพิ่ม
- ขึ้น
- บุคคล
- อุตสาหกรรม
- แจ้ง
- ข้อมูล
- แจ้ง
- นวัตกรรม
- ข้อมูลเชิงลึก
- แทน
- Intelligence
- อินเตอร์เฟซ
- เข้าไป
- เงินลงทุน
- IT
- รายการ
- ITS
- การร่วม
- การเดินทาง
- jpg
- เก็บ
- การเก็บรักษา
- การติดฉลาก
- ภาษา
- ใหญ่
- ใหญ่ที่สุด
- เปิดตัว
- การเรียนรู้
- กดไลก์
- ถูก จำกัด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- เก็บรักษา
- สำคัญ
- ทำ
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- ผู้จัดการ
- หลาย
- การตลาด
- วิธี
- ภาพบรรยากาศ
- พบ
- อพยพ
- ล้าน
- ล้าน
- ML
- ม.ป.ป
- โมเดล
- การกลั่นกรอง
- เดือน
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- หลาย
- โดยธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- เกือบทั้งหมด
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- ตอนนี้
- NSFW
- of
- น่ารังเกียจ
- การเสนอ
- เสนอ
- มักจะ
- on
- ONE
- ออนไลน์
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- ความคิดเห็น
- or
- อื่นๆ
- ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
- ของเรา
- เอาท์พุต
- เกิน
- ทั้งหมด
- ของตนเอง
- ส่วนหนึ่ง
- หลงใหล
- ต่อ
- สถานที่
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- โพสต์
- ที่อาจเกิดขึ้น
- อำนาจ
- การปฏิบัติ
- ป้องกัน
- หลัก
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- ผู้จัดการผลิตภัณฑ์
- รีวิวสินค้า
- ดูรายละเอียด
- การส่งเสริม
- ให้
- ให้
- การให้
- ซื้อ
- การซื้อสินค้า
- การจัดซื้อ
- อย่างรวดเร็ว
- พิสัย
- คะแนน
- การให้คะแนน
- เหตุผล
- รับ
- ที่ได้รับ
- ลด
- ลดลง
- ลด
- เกี่ยวกับ
- ตรงประเด็น
- ความเชื่อมั่น
- ลบออก
- จำเป็นต้องใช้
- ต้อง
- แหล่งข้อมูล
- ผล
- ทบทวน
- รีวิว
- กฎระเบียบ
- ปลอดภัย
- ลด
- เงินออม
- ขนาด
- ตาชั่ง
- ปรับ
- วิทยาศาสตร์
- ส่ง
- ระดับอาวุโส
- บริการ
- บริการ
- หลาย
- เธอ
- ช้อปปิ้ง
- สำคัญ
- ลดความซับซ้อน
- สังคม
- โซเชียลมีเดีย
- ซอฟต์แวร์
- วิศวกรซอฟต์แวร์
- ของแข็ง
- ทางออก
- โซลูชัน
- แก้
- แหล่ง
- ช่องว่าง
- สแปม
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- การพูด
- การใช้จ่าย
- การใช้จ่าย
- ข้อความที่เริ่ม
- ขั้นตอน
- จัดเก็บ
- ร้านค้า
- ส่ง
- ส่ง
- ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- ระบบ
- เอา
- การ
- งาน
- ทีม
- วิชาการ
- เทคนิค
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- ไปทาง
- การจราจร
- การฝึกอบรม
- เปลี่ยน
- การเปลี่ยนแปลง
- การหมุน
- ชนิด
- ชนิด
- เป็นเอกลักษณ์
- ที่ไม่พึงประสงค์
- ใช้
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- ใช้
- มีคุณค่า
- ตรวจสอบ
- วีดีโอ
- วิดีโอ
- วิสัยทัศน์
- เสียงพูด
- ไดรฟ์
- คือ
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- อย่างกว้างขวาง
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- คำ
- งาน
- ทำงาน
- ขั้นตอนการทำงาน
- โรงงาน
- ปี
- ปี
- ของคุณ
- ลมทะเล