Artificial Intelligence – AI ไม่ใช่สิ่งใหม่ในอุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing Industry) เพราะมีการใช้งานหุ่นยนต์ในสายการผลิตมาอย่างยาวนาน แต่ปัจจุบันขีดความสามารถของ AI ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง กำลังพลิกโฉมกระบวนการทำงานของโรงงานยุคใหม่ ซึ่งระบบดิจิทัลจะมีอิทธิพลอย่างสูงในอนาคต และการผสานการทำงานระหว่าง AI และมนุษย์จะเข้มข้นมากขึ้นเรื่อยๆ ส่งผลต่อขีดความสามารถในการแข่งขันของผู้ผลิตในอุตสาหกรรม 

ในบทความนี้ บลูบิค (Bluebik) จะพาคุณไปเจาะลึกผลกระทบและโอกาสที่ได้จากการปรับใช้ AI รวมถึง Use Cases ที่ได้รับความนิยมในภาคการผลิต  

ผลกระทบจากการใช้ AI ในอุตสาหกรรมการผลิต  

1. ความต้องการ AI ขั้นสูงมากขึ้น 

แม้อุตสาหกรรมการผลิตมีการใช้งาน AI มานาน แต่ประเด็นที่น่าติดตาม คือ การใช้งาน AI ขั้นสูงเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะ Machine Learning – ML, Robotics และ Data Analytics ที่กำลังปฏิวัติกระบวนการทำงานส่วนใหญ่ ตั้งแต่การประเมินแผนงานบำรุงรักษาและควบคุมคุณภาพ ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชนและสายการผลิต 

2. การลงทุนในผู้เชี่ยวชาญและโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI 

มีเม็ดเงินลงทุนพัฒนาทักษะด้าน AI และผู้เชี่ยวชาญ รวมถึงอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีในอุตสาหกรรมการผลิตมากขึ้น โดยมีเป้าหมายเพื่อควบคุมและใช้ประโยชน์จาก AI ได้เต็มประสิทธิภาพ โดยทักษะที่ได้รับการพัฒนาสูงสุด ได้แก่ Data Science, ML, Robotics เพื่อใช้ขับเคลื่อนนวัตกรรมและเพิ่มผลตอบแทน นอกจากนี้ผู้ผลิตจำนวนมากยังให้ความสำคัญการอัปเกรดเทคโนโลยีสารสนเทศ และบูรณาการการทำงานกับ AI เพื่อวางรากฐานรองรับการขยายตัวในอนาคตของภูมิทัศน์ด้านดิจิทัลขององค์กร 

3. การยกระดับประสิทธิภาพและผลิตผลในโรงงาน 

หนึ่งในผลกระทบสูงสุดของ AI ในอุตสาหกรรมการผลิต คงหนีไม่พ้นเรื่องการปรับปรุงประสิทธิภาพและผลิตผลในสายงานผลิต ด้วยการใช้ Predictive Analytics หรือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วย AI ในการประเมินอายุการใช้งานเครื่องจักร ลดปัญหาเครื่องจักรขัดข้อง/หยุดชะงัก ทำให้สามารถวางแผนซ่อมบำรุงรักษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังมีการใช้ AI-Driven Automation ปรับปรุงกระบวนการทำงาน ทำให้ผลิตผลเพิ่มมากขึ้นในขณะที่ความผิดพลาดลดน้อยลง 

4. การสร้างมาตรฐานและคุณภาพด้วย AI 

การรักษา/สร้างมาตรฐานในระดับสูง เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ผู้ผลิตสามารถเติบโตอย่างมีเสถียรภาพในระยะยาว ด้วยเหตุนี้ ระบบการดำเนินงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI จึงได้รับความสนใจอย่างมากทั้งในปัจจุบันและอนาคต เนื่องจากจุดเด่นด้านการรักษามาตรฐานการผลิต ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้สามารถระบุรูปแบบและความผิดปกติได้ ยกตัวอย่างเทคโนโลยี Computer Vision ซึ่งเป็น AI ที่สามารถเรียนรู้และวิเคราะห์ภาพนิ่งและเคลื่อนไหว สามารถตรวจจับสินค้าที่มีข้อบกพร่องได้อย่างแม่นยำ ทำให้มั่นใจว่า สินค้ามีมาตรฐานสูงสุดก่อนออกสู่ตลาด  

5. การเพิ่มประสิทธิภาพให้ซัพพลายเชน 

การจัดการกับความซับซ้อนของระบบซัพพลายเชนในยุคโมเดิร์น ถือเป็นความท้าทายที่ภาคการผลิต ที่จัดการได้ด้วยพลังแห่ง AI ที่สามารถหาข้อมูล Insight ได้แบบเรียลไทม์ เพื่อประเมินความต้องการ บริหารจัดการสินค้าคงคลัง และเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์ นอกจากนี้ ขีดความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งของ AI ยังช่วยระบุความล้มเหลวและแนะนำกลยุทธ์ที่เหมาะสมเพื่อลดต้นทุนและความเสี่ยงได้อีกด้วย 

6. การเพิ่มกำลังการผลิตด้วยระบบอัตโนมัติ 

ในภาคการผลิต AI เข้ามาช่วยเพิ่มขีดความสามารถการผลิต ผ่านการทำงานร่วมกันของมนุษย์และ Robot หรือที่เรียกกันว่า Collaborative Robots – Cobot เพื่อจัดการงานที่ต้องทำซ้ำๆ ลดภาระของพนักงาน นอกจากนี้ ความสามารถในการข้อมูล Insight ของ AI ยังช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ทำให้ผลิตภาพและความพึงพอใจของพนักงานเพิ่มขึ้นอีกด้วย 

7. การเตรียมพร้อมรับมือกับกฎหมาย 

การขยายตัวของ AI อย่างรวดเร็ว ทำให้ผู้บริหารต้องคำนึงถึงข้อบังคับและกฎหมายที่เกี่ยวข้อง อาทิ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความรับผิดชอบและการปฏิบัติตามกฎข้อบังคับของหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นการปรับใช้ AI ในอุตสาหกรรมจำเป็นต้องพิจารณาอย่างรัดกุม และมีกลยุทธ์ที่สามารถรับมือกับเหตุการณ์ไม่คาดคิดได้  

8. ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล 

การเปิดรับ AI ในอุตสาหกรรมการผลิต ต้องพิจารณาด้านความปลอดภัยไซเบอร์ และความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างรอบคอบ เพราะธรรมชาติของการเชื่อมโยงระบบของโรงงานกับระบบดิจิทัลอื่นๆ มักมีช่องโหว่ได้ ดังนั้นการกำหนดกรอบการทำงานด้านความมั่นคงปลอดภัยและความโปร่งใสของข้อมูล เป็นประเด็นที่ผู้บริหารต้องให้ความสำคัญ เพื่อรักษาความเชื่อมั่นของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด และลดความเสี่ยงภัยคุกคามไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต 

9. การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการพิจารณาด้านจริยธรรม 

เมื่อการประยุกต์ใช้ AI ในอุตสาหกรรมการผลิตมีมากขึ้น ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบและจริยธรรม ดังนั้นผู้ผลิตต้องสร้างความมั่นใจให้ได้ว่า ระบบ AI ที่ใช้อยู่เป็นไปตามมาตรฐานและอยู่ภายใต้กฎระเบียบด้านความปลอดภัยอย่างเคร่งครัด ไม่ส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและแนวปฏิบัติของภาคแรงงาน อีกทั้งบริษัทควรพิจารณาถึงอคติและความโปร่งใสของ AI เพราะประเด็นนี้อาจส่งผลต่อความน่าเชื่อถือขององค์กรในอนาคต 

10. ความรับผิดชอบและค่าชดเชย 

จำนวนอุบัติเหตุจากความผิดพลาดของ AI ที่เพิ่มสูงขึ้น กำลังเป็นข้อถกเถียงทั้งในแง่มุมความรับผิดชอบและค่าชดเชยในภาคการผลิต ดังนั้นผู้ผลิตจำเป็นต้องกำหนดนโยบาย มาตรฐานด้านความปลอดภัยและกฎระเบียบ เพื่อลดความเสี่ยงทางกฎหมาย  

6 Use Cases การประยุกต์ใช้ AI ที่น่าสนใจในอุตสาหกรรมการผลิต 

1. บริหารจัดการซัพพลายเชน 

อุตสาหกรรมการผลิตใช้ประโยชน์จากโซลูชัน AI ปฏิวัติกระบวนการซัพพลายเชน เพื่อบรรลุเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และลดต้นทุน 

การใช้ Predictive Analytics สามารถบริหารจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ ประเมินความต้องการ และปรับปรุงระบบโลจิสติกส์ นอกจากนี้อัลกอริทึม ML ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังจำนวนมหาศาล ระบุรูปแบบและประเมินความต้องการที่ผันผวนได้อย่างแม่นยำ ยกตัวอย่างเช่น บริษัทผู้ผลิตรถยนต์นิยมใช้ ML คาดการณ์ความต้องการอะไหล่ ทำให้สามารถบริหารจัดการสต๊อกได้อย่างเหมาะสมและช่วยลดต้นทุนได้ 

ยกตัวอย่าง ยักษ์ใหญ่ค้าปลีกอย่าง Walmart ได้ปรับใช้ AI อย่างหนักในการบริหารจัดการระบบซัพพลายเชน เพื่อยกระดับประสิทธิผลและความพึงพอใจลูกค้า โดยใช้ ML ประเมินความต้องการลูกค้าด้วยการวิเคราะห์ยอดขายย้อนหลัง และบริหารจัดการปริมาณสินค้าคงคลัง โดยขีดความสามารถของ AI ทำให้ Walmart มีสินค้าพร้อมจำหน่าย ลดปัญหาสินค้าขาดแคลนในสต๊อก และลดต้นทุนจากสินค้าคงคลังมากเกินไป  

2. Cobots หรือ หุ่นยนต์ที่ออกแบบเพื่อทำหน้าที่ร่วมกับมนุษย์ 

Cobots ทำงานภายใต้การควบคุมของ AI ที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ เพื่อใช้หยิบและบรรจุสินค้ากำลังได้รับความนิยมอย่างสูงในอุตสาหกรรม ยกตัวอย่าง Amazon ใช้ Cobots จัดสินค้าตามคำสั่งซื้อได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ระบบโลจิสติกส์มีประสิทธิภาพและปรับปรุงระบบการดำเนินงาน  

นอกจากนี้ Cobot ยังสามารถจัดการกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนและควบคุมคุณภาพ ช่วยลดปัญหางานหยุดชะงัก และลดต้นทุนบำรุงรักษาเครื่องจักร  

3. ยกระดับการจัดการคลังสินค้าด้วย AI 

อีกหนึ่งบทบาทที่สำคัญของ AI ในอุตสาหกรรมการผลิต คือ การบริหารจัดการระบบสินค้าคงคลัง ปัจจุบัน AI และ ML ได้เข้ามาทำให้ระบบการจัดการสต๊อกที่มีประสิทธิภาพ แม่นยำ และประหยัดต้นทุน ด้วยการใช้อัลกอริทึม AI วิเคราะห์ข้อมูลเก่า จำนวนสต๊อกสินค้าปัจจุบัน ร่วมกับแนวโน้มตลาด เพื่อแสดงผลคาดการณ์ความต้องการของตลาดได้อย่างแม่นยำ ทำให้บริษัทสามารถสต๊อกสินค้าอย่างเหมาะสม ลดต้นทุนการจัดส่ง และมีสินค้าพร้อมจำหน่าย 

ยกตัวอย่าง BMW ใช้ AI-Driven Automated Guided Vehicles (AGVs) หรือรถเคลื่อนย้ายสินค้าและลำเลียงวัสดุอัตโนมัติที่ควบคุมด้วย AI ในคลังสินค้า ทำให้ระบบโลจิสติกส์ภายในดีขึ้น โดย AGVs ทำงานตามแนวทางที่กำหนดล่วงหน้าแบบอัตโนมัติ ตั้งแต่การจัดหาจนถึงจัดการกับผลิตภัณฑ์เสร็จสมบูรณ์ ช่วยยกระดับการบริหารจัดการคลังสินค้า ทำให้บริษัทเห็นถึงสถานะของสินค้าคงคลังอย่างชัดเจน  

4. พัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ 

หนึ่งในขีดความสามารถที่น่าจับตามองของ AI ในอุตสาหกรรมการผลิต คือ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ที่สอดรับกับเทรนด์ความต้องของตลาดได้อย่างแม่นยำ ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจำนวนมหาศาลด้วย ML  

เซมิคอนดักเตอร์ เป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ใช้ประโยชน์จาก AI สูงสุดในกระบวนการออกแบบ Graphics Processing Units (GPUs) และมีการใช้ AI ระบุส่วนประกอบที่บกพร่อง คาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับดีไซน์ใหม่ และนำเสนอรูปแบบดีไซน์ Integrated Circuit ที่เหมาะสม 

ยกตัวอย่าง NVIDIA ที่ใช้ ML วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของสถาปัตยกรรมส่วนประกอบ ทำให้เห็นถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการออกแบบชิป พร้อมระบุจุดบกพร่องที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้การใช้ AI Analytics ยังช่วยให้สินค้าออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น ลดค่าใช้จ่ายในขณะที่จำนวนผลิตผลเพิ่มขึ้น  

5. ยกระดับโรงงานเป็น Smart Factory 

Smart Factory เป็น Use Cases ที่เกิดขึ้นอย่างเป็นรูปธรรมในอุตสาหกรรมการผลิต จากการผสานพลัง AI เข้ากับกระบวนการผลิต เพื่อสร้างระบบนิเวศที่สามารถเชื่อมโยงการทำงานภายในและภายนอกโรงงานได้อย่างชาญฉลาด โดยการใช้ประโยชน์จาก AI ทำให้ผู้ผลิตสามารถประเมินผลข้อมูลได้แบบเรียลไทม์จากเครื่องจักร ระบุเวลาซ่อมบำรุง ปรับปรุงระบบการดำเนินงาน และลดปัญหา Downtime ด้วยเซ็นเซอร์ Internet of Things – IoT  

ระบบเครือข่าย (Networked System) ทำให้การสื่อสารระหว่างเครื่องจักรทำได้สะดวกขึ้น สามารถปรับเปลี่ยนตารางการผลิตรองรับแผนงานที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ Predictive Analytics ช่วยให้การตัดสินใจทำได้ดีขึ้นอีกด้วย 

ยกตัวอย่าง General Electric – GE ใช้ Predix Platform ของตนเองที่เชื่อมโยง AI กับ IoT ในภาคการผลิต ซึ่งระบบนี้ทำให้ GE เห็น Equipment Health เพื่อวางแผนการซ่อมบำรุง ส่งผลให้ไลน์การผลิตทำงานได้อย่างราบรื่น นอกจากนี้ Data Analytics ยังช่วย GE ลด Downtime ในขณะที่ประสิทธิภาพการดำเนินงานเพิ่มขึ้น  

6. คาดการณ์ความต้องการตลาด 

ประโยชน์หลักๆ จากการประยุกต์ใช้ AI ประเมินความต้องการในอุตสาหกรรมการผลิต มีดังต่อไปนี้ 

• ผู้ผลิตสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ จากการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต เทรนด์การตลาด และปัจจัยภายนอกอื่นๆ  

• การประเมินความผันผวนได้อย่างแม่นยำ ทำให้การปรับกำลังการผลิตเป็นไปอย่างเหมาะสมของ AI ช่วยลดความเสี่ยงจากปัญหาสต๊อกสินค้าขาด หรือมีสินค้าในคลังมากเกินไป  

ยกตัวอย่าง อุตสาหกรรมการผลิตสินค้าแฟชั่นที่นิยมใช้ AI ในการคาดการณ์ความต้องการเครื่องแต่งกายแต่ละประเภท โดยใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง อาทิ โซเชียลมีเดีย พยากรณ์อากาศและรสนิยมของลูกค้าแต่ละกลุ่ม ซึ่งผลลัพธ์ที่แม่นยำนี้ทำให้บริษัทค้าปลีกสามารถบริหารสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

ในปี 2566 มูลค่าตลาด AI ในอุตสาหกรรมการผลิตสูงถึง 3,800 ล้านดอลล่าร์ และคาดว่าจะทะยานถึง 68,360 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2575 โดยมีอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) ถึงร้อยละ 33.5 ข้อมูลนี้แสดงให้เห็นชัดเจนถึงอิทธิพลของ AI ในภาคการผลิต คำถามสำคัญคือ ‘ถึงเวลาที่เหมาะสมแล้วหรือยัง สำหรับการลงทุนที่จะให้ผลลัพธ์อย่างเป็นรูปธรรม ปลดล็อคศักยภาพ และเพิ่มขีดความสามารถ การแข่งขัน ปูทางให้บริษัทพร้อมเข้าสู่ยุคโมเดิร์นของอุตสาหกรรมการผลิต’  

สำหรับผู้ที่สนใจยกระดับการผลิตด้วย AI ในแง่มุมต่างๆ บลูบิค (Bluebik) เราพร้อมให้คำปรึกษาและพัฒนาตั้งแต่การวางกลยุทธ์และรากฐานด้านข้อมูล จนถึงพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูงที่สามารถตอบโจทย์ความต้องการและรองรับการขยายตัวในอนาคตได้อย่างแท้จริง สามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ [email protected] หรือโทรศัพท์ 02-636-7011