สำหรับธุรกิจการผลิตแล้ว ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เริ่มได้รับความสนใจและนำมาปรับใช้จริงมากยิ่งขึ้น เนื่องจากขีดความสามารถของ AI กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในแง่การเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการดำเนินงานต่างๆ อย่างไรก็ตาม ภาคธุรกิจการผลิตถือว่ามีความเฉพาะตัว จึงทำให้การนำ AI มาใช้อาจมีความซับซ้อนมากกว่า และมีหลายประเด็นที่ต้องพิจารณาเป็นพิเศษ บลูบิค (Bluebik) จึงอยากชวนมาดูความท้าทายในการนำ AI มาใช้สำหรับธุรกิจการผลิต พร้อมแนวทางในการสร้างผลลัพธ์จาก AI ให้เกิดขึ้นจริง

5 ความท้าทายจาก AI ในธุรกิจการผลิต 

1. การขาดความเชี่ยวชาญ 

เนื่องจากธุรกิจการผลิตมีความเฉพาะตัวสูง ทำให้เมื่อต้องการนำ AI มาใช้ในกระบวนการต่างๆ ไม่เพียงแค่บุคลากรต้องมีความเชี่ยวชาญในด้าน AI แต่ยังต้องมีประสบการณ์เฉพาะทาง และมีทักษะในการบริหารจัดการ AI ให้เหมาะกับระบบ และสภาพแวดล้อมของโรงงานและฐานการผลิตด้วยเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นในส่วนของการบริหารจัดการซัพพลายเชน งานประกันคุณภาพ (Quality Assurance) ที่ต้องดูแลให้กระบวนการผลิตสินค้าเป็นไปตามมาตรฐาน รวมไปถึงจัดการกระบวนการทำงานอื่นๆ ให้เป็นไปอย่างราบรื่น 

2. การผสานและเชื่อมต่อเข้ากับระบบที่มีอยู่  

ความท้าทายต่อมา คือ การนำ AI ไปใช้เชื่อมต่อและผสานการทำงานกับระบบที่มีอยู่ของธุรกิจการผลิต ซึ่งอาจมีความซับซ้อนและมีต้นทุนค่าใช้จ่ายสูง เพราะไม่เพียงต้องทำให้ AI Solution สามารถใช้ได้จริงในกระบวนการทำงานเท่านั้น แต่ยังต้องสามารถเพิ่มความรวดเร็ว และประสิทธิภาพในการทำงาน อีกทั้งด้วยความที่เทคโนโลยี AI มีการพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว การเลือกโซลูชันที่เหมาะสมยิ่งต้องพิจารณาถึงความคุ้มค่า และขีดความสามารถในอนาคตด้วยเช่นกัน  

3. ปัญหาเรื่องคุณภาพข้อมูล  

ผลลัพธ์จาก AI จะมีประสิทธิภาพและความแม่นยำหรือไม่นั้น ขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูลที่ใช้ในการเทรนโมเดล และวิธีการป้อนชุดคำสั่ง ซึ่งหากข้อมูลไม่มีคุณภาพ ไม่ครบถ้วนสมบูรณ์ หรือไม่มีการจัดเรียงจำแนกประเภทข้อมูลอย่างเหมาะสม ผลลัพธ์ที่ได้ย่อมมีความไม่แม่นยำหรือเสี่ยงบิดเบือนสูง สำหรับในธุรกิจการผลิตเองก็เช่นกัน  

ดังนั้นนอกเหนือจากมีระบบฐานข้อมูลที่สามารถเก็บ และประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วแล้ว ธุรกิจการผลิตควรพิจารณาใช้ระบบ MES หรือ Manufacturing Execution System เพื่อช่วยในการบริหารจัดการ และเก็บข้อมูลการทำงานของเครื่องจักรได้อย่างละเอียด ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนการผลิต ใบสั่งผลิต ประสิทธิผลโดยรวมของเครื่องจักร (OEE) และการติดตามการหยุดทำงานของเครื่องจักร (Down Time Tracking) 

4. การหยุดทำงานอย่างกะทันหัน 

ธุรกิจการผลิตมีความท้าทายด้านกระบวนการดำเนินงานหลายส่วน เช่น เครื่องจักรหยุดทำงานกะทันหัน การขาดแคลนพลังงาน และการขาดแคลนวัสดุ แม้ว่าธุรกิจการผลิตที่วางแผนล่วงหน้าจะมีการวางมาตรการ เพื่อเตรียมพร้อมรับมือกับเหตุการณ์ไม่คาดคิด แต่ก็ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ทั้งหมด ดังนั้นเหตุการณ์เครื่องจักรหยุดการทำงาน ที่ไม่ได้วางแผนไว้ในการผลิตจึงอาจเกิดขึ้นได้ และในบางกรณีอาจอยู่นอกเหนือขอบเขตการทำงานของ AI  

อย่างไรก็ตาม ในแง่ของการดูแลซ่อมบำรุงเครื่องจักรนั้น AI สามารถนำมาช่วยประเมินและคาดการณ์ความเสี่ยงที่เครื่องจักรเสียได้ โดยระบบอัตโนมัติจะติดตามสภาพ และอายุการใช้งานของอุปกรณ์ และแจ้งเตือนพนักงานให้ทำการซ่อมแซมตามเวลาที่กำหนด เมื่อคาดว่าชิ้นส่วนจะสึกหรอและจำเป็นต้องเปลี่ยนใหม่  

5. การประกันคุณภาพและการปฏิบัติตามระเบียบข้อกำหนด 

ความท้าทายสำคัญอีกอย่าง คือ การสร้างความมั่นใจว่าเทคโนโลยียังคงสามารถรักษาคุณภาพของกระบวนการ และผลลัพธ์จากการดำเนินงานต่างๆ รวมถึงสอดคล้องและเป็นไปตามระเบียบข้อกำหนดของภาคอุตสาหกรรม โดยเฉพาะในภาคอุตสาหกรรมที่มีมาตรฐานการปฏิบัติตามกฎระเบียบและคุณภาพที่เข้มงวด เช่น ยา อาหาร และเครื่องดื่ม 

ดังนั้นการนำ AI มาใช้งาน ธุรกิจอาจต้องเพิ่มกระบวนการตรวจสอบผลลัพธ์อีกขั้น รวมถึงวางมาตรการและแนวทางปฏิบัติเพื่อสร้างคุณภาพตั้งแต่แรกๆ และกำหนดให้บุคลากรปฏิบัติตามแนวทางอย่างครบถ้วน  

6 แนวทางการปรับใช้ AI เพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจการผลิต 

แม้ปัจจุบันเราเริ่มเห็นการนำ AI มาใช้งานในบางกระบวนการของธุรกิจการผลิต เช่น การระบุข้อบกพร่องและปัญหาของผลิตภัณฑ์ คาดการณ์ระยะเวลาการบำรุงรักษาอุปกรณ์ และเพิ่มความสะดวกในการจัดส่งและการติดตามสินค้า เป็นต้น 

อย่างไรก็ตาม การนำ AI ไปผนวกรวมเข้ากับการดำเนินงานที่มีอยู่ไม่ใช่เรื่องง่าย และเพื่อให้ AI สามารถสร้างผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ธุรกิจการผลิตจึงควรวางกลยุทธ์และแนวทางนำ AI ไปปรับใช้อย่างเหมาะสม โดยสามารถเริ่มต้นจาก  

1. ระบุความท้าทายสำคัญที่ธุรกิจเผชิญอยู่ 

การกำหนดขอบเขตของโครงการ AI อย่างรอบคอบเป็นสิ่งสำคัญ โดยธุรกิจการผลิตควรเริ่มจากการสร้างรายการความท้าทายที่ต้องการแก้ไข ซึ่งสามารถเริ่มจากการระบุข้อมูลที่ต้องเก็บรวบรวม ซอฟต์แวร์และอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้อง รวมถึงตัวชี้วัดสำหรับติดตามความสำเร็จของโครงการ  

โดยการกำหนดขอบเขตอย่างชัดเจน ทำให้ธุรกิจสามารถวางแนวทางการทำงานร่วมกับทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้องให้เป็นไปในทิศทางเดียวกัน และกำหนดตัวชี้วัดเพื่อประเมินระบบ AI ที่นำไปใช้ เป้าหมายของการใช้งาน AI ควรมีความเฉพาะเจาะจง สามารถวัดผลได้ และสอดคล้องกับความต้องการขององค์กร  

2. ประเมินความพร้อมด้านข้อมูลขององค์กรอย่างละเอียด  

ก่อนการเริ่มนำ AI มาใช้จริง สิ่งสำคัญที่ควรดำเนินการ คือ การประเมินว่าองค์กรมีความพร้อมด้านข้อมูลมากน้อยแค่ไหน เช่น ข้อมูลมีคุณภาพสอดคล้องกับสถานการณ์จริง หรือข้อมูลมีความบิดเบือน ไม่ครบถ้วน หรือไม่เป็นระเบียบที่ยากต่อการนำไปใช้วิเคราะห์ต่อ โดยเมื่อประเมินและทำความเข้าใจเกี่ยวกับคุณภาพข้อมูลภายในองค์กรแล้ว ธุรกิจจะทราบจุดที่ควรปรับปรุงแก้ไขและตัดสินใจได้ว่าควรพัฒนา AI เพื่อนำไปใช้งานอย่างไรได้บ้าง    

3. วางแนวทางการใช้งาน AI  

เมื่อพิจารณาโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรและเป้าหมายทางธุรกิจแล้ว ขั้นตอนสำคัญคือการวางแนวทางการนำ AI ไปปรับใช้งานจริง เช่น การใช้งาน AI บนระบบคลาวด์ การใช้ในสภาพแวดล้อมที่แยกจากเครือข่าย หรือการนำไปใช้งานเฉพาะสำหรับบางส่วนงาน อย่างงานเอกสาร งานที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการหลังบ้าน เป็นต้น รวมถึงกำหนดวิธีการตรวจสอบและติดตามความสำเร็จของโมเดล AI หลังจากการปรับใช้แล้ว เพื่อปรับปรุงให้โมเดลมีประสิทธิภาพและตอบสนองความต้องการใช้งานได้ดียิ่งขึ้น  

4. เลือกแพลตฟอร์มและซอฟต์แวร์ที่เหมาะสม  

อีกปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อการสร้างผลลัพธ์จาก AI คือ แพลตฟอร์ม เครื่องมือ และซอฟต์แวร์ต่างๆ ที่สามารถจัดการกับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ในปริมาณมาก ธุรกิจจึงควรพิจารณาเลือก AI และแพลตฟอร์มที่สามารถรองรับการเชื่อมต่อกับระบบต่างๆ ได้หลากหลาย เช่น ระบบ ERP หรือระบบ HRM เพื่อให้สามารถทำงานร่วมกับหลายฝ่ายได้อย่างราบรื่น  

5. วางแนวทางด้านการกำกับดูแลและความปลอดภัย 

ประเด็นเรื่องการกำกับดูแลและความปลอดภัยเป็นเรื่องสำคัญมาก ดังนั้นธุรกิจการผลิตจึงควรเลือกแพลตฟอร์ม AI ที่ไม่สร้างความเสี่ยงหรือช่องโหว่ความปลอดภัยต่างๆ โดยอาจพิจารณาแพลตฟอร์มที่มีการควบคุมการเข้าถึงผู้ใช้ และการรายงานช่องโหว่ทั่วไป (CVEs) รวมถึงแพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงระหว่าง CVEs กับแพ็กเกจซอฟต์แวร์ที่องคกรกำลังใช้งานอยู่ 

6. ใช้โมเดลแบบที่ปรับแต่งสำหรับแต่ละธุรกิจโดยเฉพาะ (Tailor-Made) 

อุตสาหกรรมการผลิตครอบคลุมธุรกิจหลากหลายรูปแบบ ตั้งแต่การผลิตแบบปรับแต่งตามสั่งด้วยเครื่องจักรที่ควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์ งานผลิตแบบปรับแต่งเต็มรูปแบบ การผลิตจำนวนมากที่มีข้อจำกัดด้านต้นทุน การผลิตที่มีความแม่นยำสูงและมีปริมาณน้อยสำหรับงานเฉพาะทาง 

ดังนั้นแนวทางพัฒนาโมเดลแบบ One-Size-Fits-All จึงอาจไม่ครอบคลุมความต้องการของธุรกิจ จึงควรพิจารณาการใช้โมเดล AI ที่สามารถปรับแต่งสำหรับแต่ละธุรกิจโดยเฉพาะ (Tailor-Made) เพื่อให้สามารถตอบสนองความต้องการการผลิตหลากหลายรูปแบบได้ และสามารถควบคุมการใช้ต้นทุนอย่างคุ้มค่า และมีประสิทธิภาพมากที่สุด   

สำหรับธุรกิจการผลิตแล้ว AI สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ และลดต้นทุนในกระบวนการต่างๆ ได้เป็นอย่างดี อีกทั้งยังนำไปสู่การสร้างโอกาสใหม่ๆ ทางธุรกิจ อย่างไรก็ตามความท้าทายที่เกิดขึ้นจากการนำ AI มาใช้ ย่อมเกิดขึ้นตามมาเช่นกัน  

ดังนั้นในการสร้างผลลัพธ์จาก AI จึงต้องมีทีมงานผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เพื่อพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถทำงานร่วมกับระบบ และกระบวนการทำงานขององค์กรได้อย่างราบรื่นและปลอดภัย ขณะที่สามารถเพิ่มคุณค่าให้กับธุรกิจ ทั้งในแง่การดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และการสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น 

บลูบิค (Bluebik) ในฐานะที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีชั้นนำและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI สามารถช่วยคุณจัดการกับความท้าทายและปัญหาต่าง ๆ ในธุรกิจการผลิต ด้วยการวางกลยุทธ์ การพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูง จนถึงการเชื่อมโยงกับบริการและแอปพลิเคชันต่างๆ บน Digital Landscape ทำให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ขั้นสูงได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ พร้อมยกระดับผลลัพธ์ของกระบวนการทำงานด้วยระบบอัตโนมัติที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ สำหรับผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ [email protected] หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก vksapp, techtarget, foundrymag, linkedin, supplychainbrain