บทบาทของ AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์

สถานะของการทดสอบซอฟต์แวร์ในวันนี้

ในโลกที่มีการเชื่อมต่อหลายมิติในปัจจุบัน การทดสอบซอฟต์แวร์มีบทบาทสำคัญในการรับรองคุณภาพ ความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน เนื่องจากความซับซ้อนของระบบซอฟต์แวร์มีมากขึ้น จึงมีความท้าทายในการทดสอบอย่างละเอียด โดยทั่วไปวิธีการทดสอบซอฟต์แวร์ทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการเขียนกรณีทดสอบด้วยตนเอง การดำเนินการทดสอบ และการตรวจสอบผลลัพธ์ กระบวนการนี้อาจใช้เวลานาน ใช้ทรัพยากรมาก และมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาด

ยิ่งไปกว่านั้น ยังมีความจำเป็นเพิ่มมากขึ้นสำหรับการทดสอบอย่างต่อเนื่อง เนื่องจาก ระเบียบวิธีแบบ Agile และแนวปฏิบัติ DevOps แพร่หลายมากขึ้นในการพัฒนาซอฟต์แวร์ แนวทางเหล่านี้เน้นย้ำถึงการทำซ้ำบ่อยๆ และการส่งมอบที่รวดเร็ว ซึ่งอาจทำให้กระบวนการและทีมงานทดสอบมีความเครียดมากขึ้น เพื่อลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการส่งมอบซอฟต์แวร์เร็วเกินไป องค์กรต่างๆ จะต้องแสวงหาวิธีการและเครื่องมือที่สามารถช่วยปรับปรุงกระบวนการทดสอบในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพในระดับสูง นี่คือจุดที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาท นำเสนอศักยภาพในการปฏิวัติการทดสอบซอฟต์แวร์โดยการทำให้กระบวนการต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติและให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชาญฉลาดเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

AI ปฏิวัติการทดสอบซอฟต์แวร์อย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์มีความก้าวหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ต้องขอบคุณความก้าวหน้าใน การเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลขนาดใหญ่ และทรัพยากรการประมวลผลที่ทรงพลัง นวัตกรรมเหล่านี้ได้วางรากฐานสำหรับ AI ในการเปลี่ยนแปลงการทดสอบซอฟต์แวร์ในหลายวิธี:

• การทดสอบอัตโนมัติ: ด้วยการทำให้งานทดสอบซ้ำ ๆ และใช้เวลานานเป็นอัตโนมัติ AI ช่วยลดความพยายามด้วยตนเองที่จำเป็นสำหรับการสร้างกรณีทดสอบ การดำเนินการ และการวิเคราะห์ผลลัพธ์ได้อย่างมาก สิ่งนี้ทำให้ผู้ทดสอบมีอิสระมากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนและสร้างสรรค์มากขึ้น เช่น การคิดค้นการทดสอบสำหรับฟังก์ชันการทำงานใหม่ และการจัดการปัญหาที่สำคัญ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถระบุองค์ประกอบอย่างชาญฉลาดบนหน้าเว็บ และสร้างการทดสอบการทำงานและ UI โดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์ การทดสอบเหล่านี้สามารถดำเนินการได้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้ทีมมั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชันได้รับการทดสอบและประเมินอย่างต่อเนื่องตลอดวงจรชีวิตการพัฒนา
• การสร้างกรณีทดสอบอัจฉริยะ: การสร้างกรณีทดสอบที่เปิดใช้งาน AI ใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการทดสอบที่ผ่านมาและค้นพบรูปแบบ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อสร้างกรณีทดสอบใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการระบุข้อบกพร่อง เป็นผลให้ทีมทดสอบสามารถจัดลำดับความสำคัญของความพยายามในการทดสอบได้ดีขึ้น โดยเน้นไปที่พื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงที่จะล้มเหลว
• การทำนายข้อบกพร่อง: หนึ่งในแอปพลิเคชันที่มีแนวโน้มมากที่สุดของ AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์คือความสามารถในการคาดการณ์ข้อบกพร่องก่อนที่จะเกิดขึ้น ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบในการเปลี่ยนแปลงโค้ด ข้อมูลข้อบกพร่องในอดีต และผลการทดสอบ แบบจำลองการคาดการณ์ที่ใช้ AI สามารถช่วยระบุและจัดลำดับความสำคัญของพื้นที่ของโค้ดเบสที่มีแนวโน้มที่จะมีข้อบกพร่อง ซึ่งช่วยให้ทีมสามารถกำหนดเป้าหมายความพยายามในการทดสอบได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการเข้าถึงผู้ใช้ปลายทาง
• การบำรุงรักษาชุดทดสอบที่เพิ่มประสิทธิภาพ: การบำรุงรักษาชุดทดสอบอาจเป็นงานที่น่ากังวล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่และซับซ้อนที่พัฒนาไปตามกาลเวลา เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถช่วยในสถานการณ์นี้ได้โดยการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของกรณีทดสอบ ระบุความซ้ำซ้อนในชุดการทดสอบ และแนะนำการปรับปรุงกรณีทดสอบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความครอบคลุมการทดสอบ สิ่งนี้นำไปสู่ชุดทดสอบที่บำรุงรักษาได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดจะลดความพยายามโดยรวมที่จำเป็นในกระบวนการทดสอบ

เครื่องมือและเทคนิคที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์

มีเครื่องมือและเทคนิคต่างๆ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อสนับสนุนกิจกรรมการทดสอบซอฟต์แวร์ นี่คือบางส่วนที่น่าสังเกตมากที่สุด:

การทดสอบอัตโนมัติโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

เครื่องมือเช่น Test.AI และ ReTest ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในอินเทอร์เฟซแอปพลิเคชันอย่างชาญฉลาดและสร้างกรณีทดสอบใหม่โดยอัตโนมัติตามนั้น เครื่องมือเหล่านี้ลดความซับซ้อนของการทดสอบอัตโนมัติโดยการลดความพยายามในการบำรุงรักษาที่จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันไดนามิกลงอย่างมาก

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

สามารถใช้ความสามารถ ของ NLP เพื่อทำความเข้าใจและประมวลผลกรณีทดสอบ ข้อกำหนด และข้อกำหนดของภาษาธรรมชาติ เครื่องมือ NLP ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถใช้เพื่อแปลงสถานการณ์การทดสอบที่มนุษย์อ่านได้ให้เป็นสคริปต์ทดสอบอัตโนมัติ ช่วยให้พัฒนากรณีทดสอบได้เร็วขึ้นและทำงานร่วมกันได้ดีขึ้นระหว่างผู้ทดสอบ นักพัฒนา และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ

การทดสอบด้วยสายตา

เครื่องมือทดสอบการมองเห็นที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น Applitools ใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อวิเคราะห์และเปรียบเทียบลักษณะที่ปรากฏของแอปพลิเคชัน เครื่องมือเหล่านี้สามารถตรวจจับความคลาดเคลื่อนของภาพได้โดยอัตโนมัติ ทำให้มั่นใจได้ว่าเค้าโครง การออกแบบ และความสวยงามของแอปพลิเคชันสอดคล้องกันในอุปกรณ์ แพลตฟอร์ม และเบราว์เซอร์ต่างๆ

การตรวจจับความผิดปกติ

เครื่องมือตรวจจับความผิดปกติที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะวิเคราะห์ข้อมูลการทดสอบจำนวนมากเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มที่ผิดปกติ เครื่องมือเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าที่สามารถช่วยผู้ทดสอบในการเลือกเน้นความพยายามของตนในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงโดยการระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและประเด็นที่น่ากังวล

ศักยภาพของ AI ในการปฏิวัติการทดสอบซอฟต์แวร์นั้นมีอยู่มากมาย เนื่องจากองค์กรจำนวนมากยอมรับวิธีการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ประสิทธิภาพและประสิทธิผลโดยรวมของกระบวนการทดสอบจะยังคงปรับปรุงต่อไป สิ่งนี้จะนำไปสู่แอพพลิเคชั่นที่เชื่อถือได้ คุณภาพสูง และนวัตกรรมในตลาดในที่สุด

การรวม AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์การทดสอบของคุณด้วย AppMaster

เนื่องจาก AI กลายเป็นส่วนสำคัญของการทดสอบซอฟต์แวร์ จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องใช้แพลตฟอร์มที่รองรับและเปิดใช้งานการรวมโซลูชันการทดสอบที่ใช้ AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของคุณอย่างราบรื่น AppMaster เป็น แพลตฟอร์มแบบไม่ใช้โค้ด ที่มีประสิทธิภาพซึ่งออกแบบมาเพื่อปรับปรุงกระบวนการสร้างและทดสอบเว็บ มือถือ และแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์

AppMaster รองรับการผสานรวมเครื่องมือและเทคนิคที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์การทดสอบของคุณ ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากประโยชน์ของ AI ที่มีให้ ในขณะที่ลดเวลา ความพยายาม และทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการทดสอบซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม

ต่อไปนี้คือคุณสมบัติบางอย่างเกี่ยวกับ AI ที่คุณสามารถใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์ม AppMaster:

• การทดสอบอัตโนมัติแบบไร้โค้ด: AppMaster จัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้คุณสร้างการทดสอบอัตโนมัติโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด สามารถใช้อัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสคริปต์ทดสอบและสถานการณ์ ระบุและจัดลำดับความสำคัญของกรณีทดสอบอย่างชาญฉลาดตามข้อมูลประวัติ
• การสร้างการทดสอบอัจฉริยะ: AppMaster ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของแอปพลิเคชันของคุณและสร้างกรณีทดสอบโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้ช่วยลดเวลาและความพยายามในการสร้างและบำรุงรักษาชุดการทดสอบได้อย่างมาก ทำให้มั่นใจได้ว่าคุณภาพของแอปพลิเคชันของคุณยังคงสูงอยู่เสมอ
• การดำเนินการทดสอบอัจฉริยะ: เอ็นจิ้นการดำเนินการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ AppMaster สามารถกระจายกรณีทดสอบโดยอัตโนมัติระหว่างทรัพยากรการทดสอบที่มีอยู่ โดยคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น ลำดับความสำคัญของการทดสอบและการใช้ทรัพยากร การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ส่งผลให้ดำเนินการทดสอบได้เร็วขึ้นและจัดการทรัพยากรได้ดีขึ้น
• การทำนายและวิเคราะห์ข้อบกพร่องอัตโนมัติ: AppMaster รวมการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อระบุและคาดการณ์ข้อบกพร่องในแอปพลิเคชันของคุณ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและการระบุรูปแบบ AI สามารถคาดการณ์ว่าส่วนใดของแอปพลิเคชันของคุณที่ไวต่อข้อบกพร่องมากกว่า และช่วยคุณจัดการเชิงรุกได้
• การผสานรวมกับเครื่องมือตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI: คุณสามารถเชื่อมต่อ AppMaster กับเครื่องมือตรวจสอบแอปพลิเคชันที่ใช้ AI ต่างๆ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพและพฤติกรรมของแอปพลิเคชันของคุณ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อแจ้งกลยุทธ์การทดสอบและปรับแต่งคุณภาพของแอปพลิเคชันของคุณอย่างละเอียด

ด้วยการรวม AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์การทดสอบของคุณด้วย AppMaster คุณสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีล้ำสมัยเพื่อเปลี่ยนกระบวนการทดสอบซอฟต์แวร์ของคุณ บรรลุแอปพลิเคชันที่มีคุณภาพสูงขึ้น และเป็นผู้นำของการแข่งขัน

ความท้าทายของการใช้ AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์

แม้จะมีประโยชน์มากมายจากการใช้ AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์ แต่ความท้าทายหลายอย่างอาจเกิดขึ้นระหว่างการใช้งาน ในการรวม AI เข้ากับกระบวนการทดสอบซอฟต์แวร์ของคุณให้ประสบความสำเร็จ จำเป็นต้องจัดการกับความท้าทายเหล่านี้และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ความท้าทายทั่วไปบางประการ ได้แก่ :

• คุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูล: อัลกอริทึม AI ต้องการข้อมูลคุณภาพสูงและจำนวนมากเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่ไม่เพียงพอหรือคุณภาพต่ำอาจส่งผลเสียต่อความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของโซลูชันการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI การตรวจสอบความพร้อมใช้งานของข้อมูลคุณภาพสูงและการกำหนดแนวปฏิบัติในการจัดการข้อมูลที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จของ AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์
• ความซับซ้อนและการจัดการทรัพยากร: การใช้ AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์อาจมีความซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องเข้าใจความซับซ้อนของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและการประยุกต์ใช้กับสถานการณ์การทดสอบที่เฉพาะเจาะจง นอกจากนี้ การประสานงานการดำเนินการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการจัดการทรัพยากรอาจเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับทีมที่ไม่มีประสบการณ์กับเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI
• ขาดบุคลากรที่มีทักษะ: การนำ AI ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพในการทดสอบซอฟต์แวร์นั้นต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะและเชี่ยวชาญด้าน AI การเรียนรู้ของเครื่อง และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการทดสอบซอฟต์แวร์ ความขาดแคลนของความสามารถดังกล่าวและเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันที่เกี่ยวข้องกับ AI อาจทำให้เกิดความท้าทายในการรวม AI เข้ากับกระบวนการทดสอบของคุณ
• การต่อต้านการเปลี่ยนแปลง: เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ การนำ AI มาใช้ในการทดสอบซอฟต์แวร์อาจเผชิญกับการต่อต้านจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้ทดสอบที่คุ้นเคยกับวิธีการทดสอบแบบดั้งเดิม การเอาชนะการต่อต้านและการส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงองค์กรอาจจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าการใช้โซลูชันการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะประสบความสำเร็จ
• การพิจารณาด้านจริยธรรม: โซลูชันการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจนำเสนออคติหรือข้อกังวลด้านจริยธรรมโดยไม่ได้ตั้งใจ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอัลกอริทึม สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาผลกระทบทางจริยธรรมที่อาจเกิดขึ้นอย่างรอบคอบเมื่อใช้ AI เพื่อทดสอบแอปพลิเคชันของคุณ

แม้ว่าความท้าทายเหล่านี้อาจดูน่ากลัว แต่ก็สามารถบรรเทาได้ด้วยการวางแผนที่เหมาะสม การจัดการการเปลี่ยนแปลง การลงทุนอย่างเพียงพอในการฝึกอบรมและการพัฒนาทักษะ และการเลือกเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่เหมาะสม แพลตฟอร์มเช่น AppMaster สามารถช่วยให้คุณรวม AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์การทดสอบของคุณได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ ทำให้การทดสอบซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นสินทรัพย์ที่ทรงพลังสำหรับองค์กรของคุณ

อนาคตของ AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์

ในขณะที่ AI ก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและซับซ้อนมากขึ้น บทบาทของมันในการทดสอบซอฟต์แวร์ก็จำเป็นต้องขยายและเปลี่ยนแปลงขอบเขตการทดสอบ แนวโน้มและการพัฒนาที่เป็นไปได้ในการทดสอบซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้แก่:

• การยอมรับอย่างแพร่หลายมากขึ้น: เนื่องจากประโยชน์ของ AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์ได้รับการยอมรับมากขึ้น องค์กรทุกขนาดจึงมีแนวโน้มที่จะนำโซลูชันการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการประกันคุณภาพของตน และบรรลุการเผยแพร่แอปพลิเคชันที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• อัลกอริทึม AI ที่ได้รับการปรับปรุง: การวิจัยอย่างต่อเนื่องใน AI และแมชชีนเลิร์นนิงจะส่งผลให้อัลกอริทึมขั้นสูงและละเอียดยิ่งขึ้น ช่วยให้ระบบอัตโนมัติ การทำนาย และการวิเคราะห์ในการทดสอบซอฟต์แวร์มีระดับมากยิ่งขึ้น การปรับปรุงเหล่านี้จะช่วยให้องค์กรได้รับแอปพลิเคชันที่มีคุณภาพดีขึ้น ในขณะที่ลดเวลาและความพยายามที่จำเป็นสำหรับการทดสอบซอฟต์แวร์
• เครื่องมือและแพลตฟอร์มการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใหม่: ความสนใจที่เพิ่มขึ้นใน AI สำหรับการทดสอบซอฟต์แวร์จะปูทางสำหรับการพัฒนาเครื่องมือ แพลตฟอร์ม และเฟรมเวิร์กใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากพลังของ AI ในกิจกรรมการทดสอบต่างๆ สิ่งนี้จะขยายขีดความสามารถของโซลูชันการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI และทำให้องค์กรต่างๆ เข้าถึงได้มากขึ้น
• การผสานรวมกับเทคโนโลยีเกิดใหม่อื่นๆ: การทดสอบซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีแนวโน้มที่จะได้ประโยชน์จากการรวมเทคโนโลยีเกิดใหม่อื่นๆ เช่น IoT , บล็อกเชน และ ความจริงเสริม ส่งผลให้สภาพแวดล้อมการทดสอบสมบูรณ์ยิ่งขึ้นและครอบคลุมการทดสอบที่ครอบคลุมมากขึ้น
• การเน้นย้ำมากขึ้นเกี่ยวกับ AI ที่มีจริยธรรม: เมื่อบทบาทของ AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์เติบโตขึ้น การพิจารณานัยทางจริยธรรมมากขึ้น อคติ และผลที่อาจเกิดขึ้นจากโซลูชันการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI องค์กรและผู้เชี่ยวชาญจะต้องใช้แนวทางด้านจริยธรรมที่เข้มงวดและรับรองการใช้ AI อย่างรับผิดชอบในการทดสอบซอฟต์แวร์ทุกด้าน

การนำ AI มาใช้ในการทดสอบซอฟต์แวร์เป็นการพัฒนาที่น่าตื่นเต้นและพลิกโฉม ซึ่งจะก่อให้เกิดประโยชน์มากมายต่อโลกแห่งการพัฒนาซอฟต์แวร์และการประกันคุณภาพ ด้วยการติดตามข่าวสารเกี่ยวกับแนวโน้มและความท้าทายเหล่านี้และใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น AppMaster.io คุณสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI ในกระบวนการทดสอบซอฟต์แวร์ของคุณ และรับประกันการส่งมอบแอปพลิเคชันคุณภาพสูงในการแข่งขันที่เพิ่มสูงขึ้น ตลาด.