Artificial Intelligence – AI ไม่ใช่สิ่งใหม่ในอุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing Industry) มีการใช้งานหุ่นยนต์ในสายการผลิตมาช้านาน แต่ปัจจุบันขีดความสามารถของ AI ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง กำลังพลิกโฉมกระบวนการทำงานของโรงงานยุคใหม่ ระบบดิจิทัลจะมีอิทธิพลอย่างสูงในอนาคตและการผสานการทำงานระหว่าง AI และมนุษย์จะเข้มข้นมากขึ้นเรื่อย ๆ ส่งผลต่อขีดความสามารถในการแข่งขันของผู้ผลิตในอุตสาหกรรม
ในบทความนี้ บลูบิค จะพาคุณไปเจาะลึกผลกระทบและโอกาสที่ได้จากการปรับใช้ AI รวมถึง Use Case ที่ได้รับความนิยมในภาคการผลิต
ผลกระทบจาก AI ในอุตสาหกรรมการผลิต
- ความต้องการ AI ขั้นสูงมากขึ้น:
แม้อุตสาหกรรมการผลิตมีการใช้งาน AI มานาน แต่ประเด็นที่น่าติดตาม คือ การใช้งาน AI ขั้นสูงเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะ Machine Learning – ML, Robotics และ Data Analytics ที่กำลังปฏิวัติกระบวนการทำงานส่วนใหญ่ ตั้งแต่การประเมินแผนงานบำรุงรักษาและควบคุมคุณภาพ ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชนและสายการผลิต - การลงทุนในผู้เชี่ยวชาญและโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI:
มีเม็ดเงินลงทุนพัฒนาทักษะด้าน AI และผู้เชี่ยวชาญ รวมถึงอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีในอุตสาหกรรมการผลิตมากขึ้น โดยมีเป้าหมายเพื่อควบคุมและใช้ประโยชน์จาก AI ได้เต็มประสิทธิภาพ โดยทักษะที่ได้รับการพัฒนาสูงสุด ได้แก่ Data Science, ML, Robotics เพื่อใช้ขับเคลื่อนนวัตกรรมและเพิ่มผลตอบแทน นอกจากนี้ผู้ผลิตจำนวนมากให้ความสำคัญการอัปเกรดเทคโนโลยีสารสนเทศ และบูรณาการการทำงานกับ AI เพื่อวางรากฐานรองรับการขยายตัวในอนาคตของภูมิทัศน์ด้านดิจิทัลขององค์กร - การยกระดับประสิทธิภาพและผลิตผลในโรงงาน:
หนึ่งในผลกระทบสูงสุดของ AI ในภาคการผลิต คงหนีไม่พ้นเรื่องการปรับปรุงประสิทธิภาพและผลิตผลในสายงานผลิต ด้วยการใช้ Predictive Analytics หรือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วย AI ในการประเมินอายุการใช้งานเครื่องจักร ลดปัญหาเครื่องจักรขัดข้อง/หยุดชะงัก ทำให้สามารถวางแผนซ่อมบำรุงรักษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังมีการใช้ AI-Driven Automation ปรับปรุงกระบวนการทำงาน ทำให้ผลิตผลเพิ่มมากขึ้นในขณะที่ความผิดพลาดลดน้อยลง - การสร้างมาตรฐานและคุณภาพด้วย AI:
การรักษา/สร้างมาตรฐานในระดับสูง เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ผู้ผลิตสามารถเติบโตอย่างมีเสถียรภาพในระยะยาว ด้วยเหตุนี้ ระบบการดำเนินงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI จึงได้รับความสนใจอย่างมากทั้งในปัจจุบันและอนาคต เนื่องจากจุดเด่นด้านการรักษามาตรฐานการผลิต ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้สามารถระบุรูปแบบและความผิดปกติได้ ยกตัวอย่างเทคโนโลยี Computer Vision ซึ่งเป็น AI ที่สามารถเรียนรู้และวิเคราะห์ภาพนิ่งและเคลื่อนไหว สามารถตรวจจับสินค้าที่มีข้อบกพร่องได้อย่างแม่นยำ ทำให้มั่นว่าสินค้ามีมาตรฐานสูงสุดก่อนออกสู่ตลาด - การเพิ่มประสิทธิภาพให้ซัพพลายเชน:
การจัดการกับความซับซ้อนของระบบซัพพลายเชนในยุคโมเดิร์น ถือเป็นความท้าทายที่ภาคการผลิต ที่จัดการได้ด้วยพลังแห่ง AI ที่สามารถหาข้อมูล Insight ได้แบบเรียลไทม์ เพื่อประเมินความต้องการ บริหารจัดการสินค้าคงคลัง และเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์ นอกจากนี้ ขีดความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งของ AI ยังช่วยระบุความล้มเหลวและแนะนำกลยุทธ์ที่เหมาะสมเพื่อลดต้นทุนและความเสี่ยงได้อีกด้วย - การเพิ่มกำลังการผลิตด้วยระบบอัตโนมัติ:
ในภาคการผลิต AI เข้ามาช่วยเพิ่มขีดความสามารถการผลิต ผ่านการทำงานร่วมกันของมนุษย์และ Robot หรือที่เรียกกันว่า Collaborative Robots – Cobot เพื่อจัดการงานที่ต้องทำซ้ำ ลดภาระของพนักงาน นอกจากนี้ความสามารถในการข้อมูล Insight ของ AI ยังช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ทำให้ผลิตภาพและความพึงพอใจของพนักงานเพิ่มขึ้นอีกด้วย - การเตรียมพร้อมรับมือกับกฎหมาย:
การขยายตัวของ AI อย่างรวดเร็วทำให้ผู้บริหารต้องคำนึงถึงข้อบังคับและกฎหมายที่เกี่ยวข้อง อาทิ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความรับผิดชอบและการปฏิบัติตามกฎข้อบังคับของหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นการปรับใช้ AI ในอุตสาหกรรมจำเป็นต้องพิจารณาอย่างรัดกุม และมีกลยุทธ์ที่สามารถรับมือกับเหตุการณ์ไม่คาดคิด - ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล:
การเปิดรับ AI ในอุตสาหกรรมการผลิต ต้องพิจารณาด้านความปลอดภัยไซเบอร์และความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างรอบคอบ เพราะธรรมชาติของการเชื่อมโยงระบบของโรงงานกับระบบดิจิทัลอื่น ๆ มักมีช่องโหว่ได้ ดังนั้นการกำหนดกรอบการทำงานด้านความมั่นคงปลอดภัยและความโปร่งใสของข้อมูล เป็นประเด็นที่ผู้บริหารต้องให้ความสำคัญ เพื่อรักษาความเชื่อมั่นของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดและลดความเสี่ยงภัยคุกคามไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้ - การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการพิจารณาด้านจริยธรรม:
การปรับใช้ AI ในภาคการผลิตมากขึ้น ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบและจริยธรรม ดังนั้นผู้ผลิตต้องสร้างความมั่นใจให้ได้ว่าระบบ AI ที่ใช้อยู่เป็นไปตามมาตรฐานและอยู่ภายใต้กฎระเบียบด้านความปลอดภัยอย่างเคร่งครัด ไม่ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและแนวปฏิบัติของภาคแรงงาน อีกทั้งบริษัทควรพิจารณาถึงอคติและความโปร่งใสของ AI เพราะประเด็นนี้อาจส่งผลต่อความน่าเชื่อถือขององค์กรในอนาคต - ความรับผิดชอบและค่าชดเชย:
จำนวนอุบัติเหตุจากความผิดพลาดของ AI ที่เพิ่มสูงขึ้น กำลังเป็นข้อถกเถียงทั้งในแง่มุมความรับผิดชอบและค่าชดเชยในภาคการผลิต ดังนั้นผู้ผลิตจำเป็นต้องกำหนดนโยบาย มาตรฐานด้านความปลอดภัยและกฎระเบียบเพื่อลดความเสี่ยงทางกฎหมาย
เปิด 6 Use Case ที่ได้รับความนิยมในอุตสาหกรรมการผลิต
- บริหารจัดการซัพพลายเชน:
อุตสาหกรรมการผลิตใช้ประโยชน์จากโซลูชัน AI ปฏิวัติกระบวนการซัพพลายเชน เพื่อบรรลุเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำและลดต้นทุน
การใช้ Predictive Analytics สามารถบริหารจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ ประเมินความต้องการและปรับปรุงระบบโลจิสติกส์ นอกจากนี้อัลกอริทึม ML ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังจำนวนมหาศาล ระบุรูปแบบและประเมินความต้องการที่ผันผวนได้อย่างแม่นยำ ยกตัวอย่างเช่น บริษัทผู้ผลิตรถยนต์นิยมใช้ ML คาดการณ์ความต้องการอะไหล่ ทำให้พวกเขาสามารถบริหารจัดการสต๊อกได้อย่างเหมาะสมและช่วยลดต้นทุน
ยักษ์ใหญ่ค้าปลีกอย่าง Walmart ปรับใช้ AI อย่างหนักในการบริหารจัดการระบบซัพพลายเชน เพื่อยกระดับประสิทธิผลและความพึงพอใจลูกค้า โดยใช้ ML ประเมินความต้องการลูกค้าด้วยการวิเคราะห์ยอดขายย้อนหลัง และบริหารจัดการปริมาณสินค้าคงคลัง ขีดความสามารถของ AI ทำให้ Walmart มีสินค้าพร้อมจำหน่าย ลดปัญหาสินค้าขาดแคลนในสต๊อกและลดต้นทุนจากสินค้าคงคลังมากเกินไป
- Cobots หรือ หุ่นยนต์ที่ออกแบบเพื่อทำหน้าที่ร่วมกับมนุษย์:
Cobots ทำงานภายใต้การควบคุมของ AI ที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ เพื่อใช้หยิบและบรรจุสินค้ากำลังได้รับความนิยมอย่างสูงในอุตสาหกรรม
ยกตัวอย่าง Amazon ใช้ Cobots จัดสินค้าตามคำสั่งซื้อได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ระบบโลจิสติกส์มีประสิทธิภาพและปรับปรุงระบบการดำเนินงาน นอกจากนี้ Cobot ยังสามารถจัดการกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนและควบคุมคุณภาพ ช่วยลดปัญหางานหยุดชะงัก และลดต้นทุนบำรุงรักษาเครื่องจักร
- ยกระดับการจัดการคลังสินค้าด้วย AI:
อีกหนึ่งบทบาทที่สำคัญของ AI ในภาคการผลิต คือ การบริหารจัดการระบบสินค้าคงคลัง ปัจจุบัน AI และ ML ได้เข้ามาทำให้ระบบการจัดการสต๊อกที่มีประสิทธิภาพ แม่นยำและประหยัดต้นทุน ด้วยการใช้อัลกอริทึม AI วิเคราะห์ข้อมูลเก่า จำนวนสต๊อกสินค้าปัจจุบัน ร่วมกับแนวโน้มตลาด เพื่อแสดงผลคาดการณ์ความต้องการของตลาดได้อย่างแม่นยำ ทำให้บริษัทสามารถสต๊อกสินค้าอย่างเหมาะสม ลดต้นทุนการจัดส่งและมีสินค้าพร้อมจำหน่าย
ยกตัวอย่าง BMW ใช้ AI-Driven Automated Guided Vehicles (AGVs) หรือรถเคลื่อนย้ายสินค้าและลำเลียงวัสดุอัตโนมัติที่ควบคุมด้วย AI ในคลังสินค้า ทำให้ระบบโลจิสติกส์ภายในดีขึ้น โดย AGVs ทำงานตามแนวทางที่กำหนดล่วงหน้าแบบอัตโนมัติ ตั้งแต่การจัดหาจนถึงจัดการกับผลิตภัณฑ์เสร็จสมบูรณ์ ช่วยยกระดับการบริหารจัดการคลังสินค้า ทำให้บริษัทเห็นถึงสถานะของสินค้าคงคลังอย่างชัดเจน
- พัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่:
หนึ่งในขีดความสามารถที่น่าจับตามองของ AI ในภาคการผลิต คือ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ที่สอดรับกับเทรนด์ความต้องของตลาดได้อย่างแม่นยำ ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจำนวนมหาศาลด้วย ML
เซมิคอนดักเตอร์ เป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ใช้ประโยชน์จาก AI สูงสุดในกระบวนการออกแบบ Graphics Processing Units (GPUs) และมีการใช้ AI ระบุส่วนประกอบที่บกพร่อง คาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับดีไซน์ใหม่และนำเสนอรูปแบบดีไซน์ Integrated Circuit ที่เหมาะสม
ยกตัวอย่าง NVIDIA ที่ใช้ ML วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของสถาปัตยกรรมส่วนประกอบ ทำให้เห็นถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการออกแบบชิป พร้อมระบุจุดบกพร่องที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้การใช้ AI Analytics ยังช่วยให้สินค้าออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น ลดค่าใช้จ่ายในขณะที่จำนวนผลิตผลเพิ่มขึ้น
- ยกระดับโรงงานเป็น Smart Factory:
Smart Factory เป็น Use Case ที่เกิดขึ้นอย่างเป็นรูปธรรมในอุตสาหกรรมการผลิต จากการผสานพลัง AI เข้ากับกระบวนการผลิต เพื่อสร้างระบบนิเวศที่สามารถเชื่อมโยงการทำงานภายในและภายนอกโรงงานได้อย่างชาญฉลาด การใช้ประโยชน์ AI ทำให้ผู้ผลิตสามารถประเมินผลข้อมูลได้แบบเรียลไทม์จากเครื่องจักร ระบุเวลาซ่อมบำรุง ปรับปรุงระบบการดำเนินงานและลดปัญหา Downtime ด้วยเซ็นเซอร์ Internet of Things – IoTs
ระบบเครือข่าย (Networked Systems) ทำให้การสื่อสารระหว่างเครื่องจักรทำได้สะดวกขึ้น สามารถปรับเปลี่ยนตารางการผลิตรองรับแผนงานที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ Predictive Analytics ช่วยให้การตัดสินใจทำได้ดีขึ้นอีกด้วย
ยกตัวอย่าง General Electric – GE ใช้ Predix Platform ของตนเองที่เชื่อมโยง AI กับ IoTs ในภาคการผลิต ซึ่งระบบนี้ทำให้ GE เห็น Equipment Health เพื่อวางแผนการซ่อมบำรุง ส่งผลให้ไลน์การผลิตทำงานได้อย่างราบรื่น นอกจากนี้ Data Analytics ยังช่วย GE ลด Downtime ในขณะที่ประสิทธิภาพการดำเนินงานเพิ่มขึ้น
- คาดการณ์ความต้องการตลาด:
ประโยชน์หลัก ๆ จากการใช้ AI ประเมินความต้องการในภาคการผลิตมีดังต่อไปนี้
- ผู้ผลิตสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ จากการวิเคราะห์ข้อมูลขายในอดีต เทรนด์การตลาดและปัจจัยภายนอกอื่น ๆ
- การประเมินความผันผวนได้อย่างแม่นยำ ที่ทำให้การปรับกำลังผลิตเป็นไปอย่างเหมาะสมของ AI ช่วยลดความเสี่ยงจากปัญหาสต๊อกสินค้าขาดหรือมีสินค้าในคลังมากเกินไป
ยกตัวอย่าง อุตสาหกรรมการผลิตสินค้าแฟชั่นที่นิยมใช้ AI ในการคาดการณ์ความต้องการเครื่องแต่งกายแต่ละประเภท โดยใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง อาทิ โซเชียลมีเดีย พยากรณ์อากาศและรสนิยมของลูกค้าแต่ละกลุ่ม ซึ่งผลลัพธ์ที่แม่นยำนี้ทำให้บริษัทค้าปลีกสามารถบริหารสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ปี 2566 มูลค่าตลาด AI ในอุตสาหกรรมการผลิตแตะ 3,800 ล้านดอลล่าร์ และคาดกว่าจะทะยานแตะ 68,360 ล้านดอลล่าร์ภายในปี 2575 โดยมีอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) ถึงร้อยละ 33.5 ข้อมูลนี้แสดงให้เห็นชัดเจนถึงอิทธิพลของ AI ในภาคการผลิต คำถามสำคัญคือ ‘ถึงเวลาที่เหมาะสมแล้วหรือยัง สำหรับการลงทุนที่จะให้ผลลัพธ์อย่างเป็นรูปธรรม ปลดล็อคศักยภาพ และเพิ่มขีดความสามารถ การแข่งขัน ปูทางให้บริษัทพร้อมเข้าสู่ยุคโมเดิร์นของอุตสาหกรรมการผลิต’
สำหรับผู้ที่สนใจยกระดับการผลิตด้วย AI ในแง่มุมต่าง ๆ สามารถติดต่อเข้ามาได้ที่ บลูบิค เราพร้อมให้คำปรึกษาและพัฒนาตั้งแต่การวางกลยุทธ์และรากฐานด้านข้อมูล จนถึงพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูงที่สามารถตอบโจทย์ความต้องการและรองรับการขยายตัวในอนาคตได้อย่างแท้จริง
ติดต่อเราสอบถามหรือปรึกษาเราได้ที่
✉ [email protected]
☎ 02-636-7011
ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก techtarget, foley, appinventiv, precedenceresearch
