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 hello@bluebik.com หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก vksapp, techtarget, foundrymag, linkedin, supplychainbrain 

The post AI กับธุรกิจการผลิต ความท้าทายที่ไม่ยากแต่ไม่ง่าย appeared first on Bluebik.

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 hello@bluebik.com หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

The post AI ‘Game Changer’ สร้างความได้เปรียบในอุตสาหกรรมการผลิต  appeared first on Bluebik.