ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงภาคการผลิตอย่างรวดเร็วด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ ปรับปรุงคุณภาพ และสนับสนุนการผลิตที่ชาญฉลาดขึ้น การสำรวจในอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นว่าประมาณ 90% ของผู้ผลิตได้เริ่มใช้ AI ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งแล้ว แม้ว่าหลายรายจะรู้สึกว่ายังตามหลังคู่แข่งอยู่ก็ตาม

การคาดการณ์ระดับโลกเห็นพ้องกันว่า AI ในภาคการผลิตกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว: รายงานหนึ่งคาดการณ์ว่าตลาดจะขยายตัวถึงประมาณ 20.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2028 (ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีประมาณ 45–57%) เนื่องจากบริษัทต่างๆ ลงทุนในระบบอัตโนมัติ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และโรงงานอัจฉริยะ

ตามรายงานของเวทีเศรษฐกิจโลก 89% ของผู้บริหาร มองว่า AI เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเติบโต ทำให้การนำ AI มาใช้เป็นสิ่งสำคัญเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน

AI สัญญาว่าจะปฏิวัติการผลิต ห่วงโซ่อุปทาน และการออกแบบผลิตภัณฑ์ – แต่ก็มีความท้าทายเกี่ยวกับข้อมูล ความปลอดภัย และทักษะของแรงงาน ในบทความนี้ ร่วมกับ INVIAI เพื่อสำรวจว่า AI และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมสมัยใหม่อย่างไร

เทคโนโลยี AI สำคัญและกรณีการใช้งาน

ผู้ผลิตนำเทคนิค AI หลายรูปแบบมาใช้เพื่อทำให้การผลิตเป็นระบบอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างสำคัญได้แก่:

• การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: อัลกอริทึม AI วิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์จากเครื่องจักรเพื่อทำนายความเสียหายของอุปกรณ์ก่อนที่จะเกิดขึ้น ด้วยการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและดิจิทัลทวิน บริษัทสามารถวางแผนการบำรุงรักษาล่วงหน้า ลดเวลาหยุดทำงานและค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซม (เช่น ผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่ใช้ AI เพื่อทำนายข้อบกพร่องในหุ่นยนต์สายการประกอบและกำหนดเวลาซ่อมในช่วงเวลาที่ไม่ใช่ชั่วโมงเร่งด่วน)
• การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์สำหรับการควบคุมคุณภาพ: ระบบการมองเห็นขั้นสูงตรวจสอบผลิตภัณฑ์แบบเรียลไทม์เพื่อจับข้อบกพร่องได้รวดเร็วและแม่นยำกว่าการตรวจสอบโดยมนุษย์ กล้องและโมเดล AI เปรียบเทียบแต่ละชิ้นส่วนกับมาตรฐานที่เหมาะสมและแจ้งเตือนความผิดปกติทันที การตรวจสอบด้วย AI นี้ช่วยลดของเสียและสินค้าตีกลับ เพิ่มคุณภาพผลิตภัณฑ์โดยไม่ชะลอการผลิต
• หุ่นยนต์ร่วมมือ (“โคบอท”): หุ่นยนต์ AI รุ่นใหม่สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์อย่างปลอดภัยบนพื้นโรงงาน โคบอททำงานที่ซ้ำซาก แม่นยำ หรือหนัก เช่น ผู้ผลิตอิเล็กทรอนิกส์ใช้โคบอทในการวางชิ้นส่วนขนาดเล็ก ขณะที่พนักงานมนุษย์มุ่งเน้นที่การตรวจสอบ การเขียนโปรแกรม และการแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์ ความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI นี้ช่วยเพิ่มผลผลิตและความสะดวกสบายในการทำงาน
• ดิจิทัลทวินและ IoT: ผู้ผลิตใช้ดิจิทัลทวิน (แบบจำลองเสมือนของเครื่องจักรหรือโรงงานทั้งหมด) เพื่อจำลองและเพิ่มประสิทธิภาพ ข้อมูลเซ็นเซอร์ IoT แบบเรียลไทม์ป้อนเข้าสู่ดิจิทัลทวิน ทำให้นักวิศวกรสามารถจำลองสถานการณ์ “ถ้าเป็นอย่างนี้” ปรับแต่งการจัดวางหรือกระบวนการ และทำนายผลลัพธ์โดยไม่รบกวนสายการผลิต การผสาน AI กับดิจิทัลทวิน (เช่น การใช้ AI สร้างสรรค์เพื่อสำรวจการเปลี่ยนแปลงการออกแบบ) ถือเป็นแนวโน้มในอนาคตที่ ขยายขอบเขตของการออกแบบ การจำลอง และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
• การออกแบบเชิงสร้างสรรค์และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ด้วย AI: โดยการฝึกฝนด้วยข้อมูลเกี่ยวกับวัสดุ ข้อจำกัด และการออกแบบที่ผ่านมา เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถสร้างชิ้นส่วนและต้นแบบที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ บริษัทในอุตสาหกรรมอากาศยานและยานยนต์ใช้เทคโนโลยีนี้สำหรับชิ้นส่วนที่มีน้ำหนักเบาและแข็งแรง ในภาพรวม AI ช่วยสนับสนุน การปรับแต่งตามความต้องการจำนวนมาก โดยปรับเปลี่ยนการออกแบบให้ตรงกับความชอบของลูกค้าอย่างรวดเร็วโดยไม่หยุดการผลิต

โดยรวมแล้ว AI ในภาคการผลิตไม่ได้จำกัดแค่ระบบอัตโนมัติธรรมดา IBM อธิบายว่า “โรงงานอัจฉริยะ” เหล่านี้ใช้เครื่องมือเชื่อมต่อและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้การผลิตปรับตัวเองได้แบบเรียลไทม์ ผลลัพธ์คือโรงงานที่มีความยืดหยุ่นสูง มีประสิทธิภาพ และ AI คอยตรวจสอบการดำเนินงาน เพิ่มผลผลิตสูงสุด และลดของเสียโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

ประโยชน์ของ AI ในภาคการผลิต

AI มอบข้อได้เปรียบหลายประการในกระบวนการผลิต ประโยชน์หลักได้แก่:

• เพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิต: การควบคุมและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการด้วย AI ช่วยให้ได้ผลผลิตมากขึ้นจากทรัพยากรเท่าเดิม เช่น การตรวจสอบ AI แบบเรียลไทม์สามารถเร่งเครื่องจักรในช่วงเวลาที่มีความต้องการสูง หรือชะลอในช่วงเวลาที่ความต้องการต่ำ เพื่อใช้ทรัพยากรให้เต็มที่ IBM ระบุว่า “โรงงานอัจฉริยะ” ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถปรับตัวเองโดยอัตโนมัติเพื่อรักษาสภาพที่เหมาะสม เพิ่มผลผลิตอย่างมีนัยสำคัญ
• ลดเวลาหยุดทำงานและค่าใช้จ่ายบำรุงรักษา: ด้วยการทำนายความเสียหาย AI ช่วยลดการหยุดทำงานโดยไม่คาดคิด การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สามารถลดค่าใช้จ่ายบำรุงรักษาได้ถึง 25% และลดเวลาหยุดทำงานได้ 30% การประหยัดนี้ช่วยให้โรงงานดำเนินงานได้อย่างราบรื่นตลอด 24 ชั่วโมงโดยมีการซ่อมฉุกเฉินน้อยลง
• คุณภาพสูงขึ้นและของเสียน้อยลง: การตรวจสอบและควบคุมด้วย AI ช่วยให้ได้คุณภาพที่ดีขึ้นและลดของเสีย การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์จับข้อบกพร่องที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น และกระบวนการที่ได้รับการปรับปรุงด้วย AI ลดความแปรปรวน ผลลัพธ์คือผลิตภัณฑ์ที่มีความสม่ำเสมอมากขึ้นและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม IBM ชี้ว่า AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและลดของเสีย “ช่วยส่งเสริมการผลิตที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม”
• นวัตกรรมและรอบการออกแบบที่รวดเร็วขึ้น: AI เร่งกระบวนการวิจัยและพัฒนา เทคนิคอย่างการออกแบบเชิงสร้างสรรค์และการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วช่วยให้บริษัทพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ได้อย่างรวดเร็ว IBM ระบุว่า การจำลองดิจิทัลทวินและโมเดลเชิงสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้ผู้ผลิต “นวัตกรรมได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ” ลดเวลาสู่ตลาดสำหรับการออกแบบขั้นสูง ช่วยให้บริษัทมีความคล่องตัวในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
• การวางแผนห่วงโซ่อุปทานและความต้องการที่ดีขึ้น: AI เชิงสร้างสรรค์และการเรียนรู้ของเครื่องช่วยบริษัททำนายความต้องการและเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง เช่น การจำลองและการวางแผนสถานการณ์ด้วย AI ช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นและความแข็งแกร่งของห่วงโซ่อุปทาน IBM อธิบายว่า AI เชิงสร้างสรรค์ช่วยเสริมการสื่อสารและการวางแผนสถานการณ์ในห่วงโซ่อุปทาน ช่วยให้บริษัทตอบสนองต่อความผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว
• ความปลอดภัยและความพึงพอใจของพนักงานที่ดีขึ้น: โดยการมอบหมายงานที่อันตรายหรือซ้ำซากให้กับหุ่นยนต์ AI ช่วยทำให้โรงงานปลอดภัยขึ้น ระบบ AI (บางครั้งเสริมด้วย AR/VR) สามารถแนะนำพนักงานในการทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำ ความร่วมมือระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรนี้ยังช่วยให้พนักงานมีเวลาทำงานที่น่าสนใจและมีคุณค่ามากขึ้น ส่งผลให้ความพึงพอใจในงานสูงขึ้น

โดยสรุป AI ทำให้โรงงาน “ชาญฉลาด” ขึ้น สร้าง องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งการตัดสินใจมีพื้นฐานจากหลักฐานและกระบวนการปรับปรุงตัวเองอย่างต่อเนื่อง เมื่อใช้อย่างแพร่หลาย ความสามารถเหล่านี้เป็นก้าวกระโดดจากสายการประกอบแบบดั้งเดิมสู่การดำเนินงาน อุตสาหกรรม 4.0 ที่อัตโนมัติและชาญฉลาดเต็มรูปแบบ

ความท้าทายและความเสี่ยง

การนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมมีอุปสรรคสำคัญ ได้แก่:

• คุณภาพและการบูรณาการข้อมูล: AI ต้องการข้อมูลจำนวนมากที่สะอาดและเกี่ยวข้อง ผู้ผลิตมักมีอุปกรณ์เก่าที่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อเก็บข้อมูล และข้อมูลในอดีตอาจถูกเก็บแยกหรือไม่สอดคล้องกัน หากไม่มี ข้อมูลคุณภาพสูง โมเดล AI อาจไม่แม่นยำ IBM ชี้ว่าโรงงานหลายแห่ง “ขาดข้อมูลที่สะอาด มีโครงสร้าง และเฉพาะสำหรับการใช้งานที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์ที่เชื่อถือได้” โดยเฉพาะในด้านการควบคุมคุณภาพ
• ความปลอดภัยไซเบอร์และความเสี่ยงในการดำเนินงาน: การเชื่อมต่อเครื่องจักรและการใช้ AI เพิ่มความเสี่ยงต่อภัยคุกคามไซเบอร์ เซ็นเซอร์หรือระบบซอฟต์แวร์ใหม่แต่ละตัวเป็นจุดเสี่ยงที่อาจถูกโจมตี ผู้ผลิตต้องลงทุนในระบบความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง มิฉะนั้นการละเมิดหรือมัลแวร์อาจทำให้การผลิตหยุดชะงัก นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงที่โมเดล AI ทดลอง (โดยเฉพาะ AI เชิงสร้างสรรค์ที่กำลังพัฒนา) อาจยังไม่เชื่อถือได้เต็มที่ในสภาพแวดล้อมที่มีความสำคัญสูง
• ช่องว่างด้านทักษะและการฝึกอบรม: ขาดแคลนวิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เข้าใจทั้ง AI และการดำเนินงานโรงงาน IBM เน้นว่า “การขาดแคลนทักษะ” ทำให้การนำ AI มาใช้ยากหากไม่มีการฝึกอบรมใหม่ บริษัทหลายแห่งจึงต้องลงทุนอย่างมากในการพัฒนาทักษะและการยกระดับความสามารถของแรงงาน
• การบริหารการเปลี่ยนแปลงและผลกระทบต่อแรงงาน: พนักงานอาจต่อต้านเครื่องมือ AI ใหม่ด้วยความกังวลเรื่องความมั่นคงในการทำงาน การนำ AI มาใช้ต้องมีการสื่อสารที่ชัดเจนและการฝึกอบรม IBM รายงานว่าเกือบทุกองค์กรเห็นผลกระทบจาก AI และระบบอัตโนมัติบางส่วน ดังนั้นการบริหารการเปลี่ยนแปลงจึงเป็นสิ่งสำคัญ ในทางบวก ผู้เชี่ยวชาญหลายคนเน้นว่า AI เป็นการเสริมพนักงานมากกว่าการแทนที่ โดยมอบหมายงานซ้ำซากให้เครื่องจักร ขณะที่มนุษย์ดูแลงานสร้างสรรค์และการควบคุม
• ต้นทุนเริ่มต้นสูง: การติดตั้ง AI รวมถึงเซ็นเซอร์ใหม่ ซอฟต์แวร์ และโครงสร้างพื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์ อาจมีค่าใช้จ่ายสูง โดยเฉพาะสำหรับผู้ผลิตขนาดเล็ก การวิเคราะห์ตลาดและตลาดชี้ว่า ต้นทุนการติดตั้งสูง เป็นอุปสรรคสำคัญแม้ความต้องการ AI จะเพิ่มขึ้น บริษัทต้องวางแผนผลตอบแทนจากการลงทุนอย่างรอบคอบ โดยมักเริ่มจากโครงการนำร่องก่อนขยายผลเต็มรูปแบบ
• ขาดมาตรฐานและกรอบความปลอดภัย: ยังไม่มีมาตรฐานระดับอุตสาหกรรมสำหรับการตรวจสอบระบบ AI ในโรงงาน การรับรองว่าอัลกอริทึม AI มีความโปร่งใส ยุติธรรม และปลอดภัย (เช่น ป้องกันอคติหรือความล้มเหลวที่ไม่คาดคิด) เพิ่มความซับซ้อน บริษัทอย่าง TÜV SÜD และเวทีเศรษฐกิจโลกกำลังพัฒนากรอบการรับรองคุณภาพ AI ในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม แต่แนวทางปฏิบัติที่เป็นมาตรฐานยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ ผู้นำหลายคนเน้นว่าการเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้จะเปิดศักยภาพมหาศาล เช่น การผสาน AI กับอุปกรณ์เก่าซึ่งเป็นอุปสรรคทั่วไป เป็นจุดสนใจของโซลูชันยุคใหม่

แนวโน้มและทิศทางในอนาคต

แนวโน้มของ AI ในอุตสาหกรรมมีความก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าการผสมผสาน AI กับเทคโนโลยีอื่นๆ จะเปลี่ยนโฉมโรงงานในทศวรรษหน้า

• AI เชิงสร้างสรรค์ + ดิจิทัลทวิน: นักวิเคราะห์คาดว่าการรวม AI เชิงสร้างสรรค์กับโมเดลดิจิทัลทวินจะ ปฏิวัติการผลิต การผสมผสานนี้ไม่เพียงแต่จะเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการที่มีอยู่ แต่ยัง “เปิดยุคใหม่ของการออกแบบ การจำลอง และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบเรียลไทม์” ผู้ผลิตที่ลงทุนในด้านนี้จะเปลี่ยนจากการบำรุงรักษาเชิงตอบสนองเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงรุก ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ความยั่งยืน และความแข็งแกร่งอย่างมาก
• อุตสาหกรรม 5.0 – การผลิตที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง: ต่อยอดจากอุตสาหกรรม 4.0 แนวคิดของสหภาพยุโรปเกี่ยวกับ อุตสาหกรรม 5.0 เน้นความยั่งยืนและความเป็นอยู่ที่ดีของแรงงานควบคู่ไปกับผลผลิต ในวิสัยทัศน์นี้ หุ่นยนต์และ AI จะจัดการงานหนักและอันตราย ขณะที่ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์เป็นหัวใจ โรงงานจะนำแนวทางการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพและวงจรชีวิตที่ยั่งยืน รวมถึงโปรแกรมการเรียนรู้ตลอดชีวิตเพื่อเตรียมแรงงานด้วยทักษะดิจิทัล โครงการอุตสาหกรรม 5.0 มุ่งหวังให้การผลิตเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมและครอบคลุมมากขึ้น
• Edge AI และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์: เมื่อเทคโนโลยี 5G และ edge computing เติบโตขึ้น การประมวลผล AI จะเกิดขึ้นมากขึ้นบนพื้นโรงงาน (บนอุปกรณ์หรือเซิร์ฟเวอร์ในพื้นที่) แทนที่จะส่งข้อมูลขึ้นคลาวด์ ซึ่งจะช่วยให้ระบบควบคุมมีความหน่วงต่ำมากและตอบสนองคุณภาพแบบเรียลไทม์ เช่น เซ็นเซอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจปรับเครื่องจักรทันทีโดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปกลับคลาวด์
• การนำโคบอทและหุ่นยนต์มาใช้มากขึ้น: คาดว่าการเติบโตของหุ่นยนต์ร่วมมือจะขยายไปยังหลายภาคส่วน ไม่ใช่แค่ยานยนต์และอิเล็กทรอนิกส์ โรงงานขนาดเล็กและอุตสาหกรรมใหม่ๆ (เช่น การแปรรูปอาหารหรือเภสัชกรรม) กำลังสำรวจการใช้โคบอทเพื่อระบบอัตโนมัติที่ยืดหยุ่น ทุกปีความฉลาดของโคบอทจะเพิ่มขึ้น ทำให้สามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น
• วัสดุขั้นสูงและการพิมพ์ 3 มิติ: AI จะช่วยออกแบบวัสดุใหม่และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตแบบเติมเนื้อวัสดุ (3D printing) สำหรับชิ้นส่วนที่ซับซ้อน เทคโนโลยีเหล่านี้อาจช่วยให้การผลิตบางส่วนเกิดขึ้นในท้องถิ่นและผลิตตามความต้องการ ลดความตึงเครียดในห่วงโซ่อุปทาน
• เน้นความโปร่งใสและจริยธรรมมากขึ้น: เมื่อการใช้ AI เพิ่มขึ้น ผู้ผลิตจะลงทุนในระบบ AI ที่อธิบายได้ เพื่อให้นักวิศวกรสามารถไว้วางใจและตรวจสอบการตัดสินใจของเครื่องจักร ในทางปฏิบัติหมายถึงเครื่องมือที่ช่วยแสดงให้เห็นว่า AI ตัดสินใจอย่างไร และแนวทางอุตสาหกรรมที่เข้มงวดขึ้นเพื่อรับรองความปลอดภัยและความยุติธรรมในกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI

>>> เรียนรู้เพิ่มเติม:

ปัญญาประดิษฐ์ในวงการแพทย์และการดูแลสุขภาพ

แอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจและการตลาด

สรุปแล้ว AI จะฝังตัวลึกขึ้นในกระบวนการอุตสาหกรรม งานวิจัยชี้ว่าบริษัทที่ลงทุนใน AI ตั้งแต่เนิ่นๆ จะมีโอกาสเพิ่มส่วนแบ่งตลาด รายได้ และความพึงพอใจของลูกค้าอย่างมีนัยสำคัญ แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงเต็มรูปแบบจะต้องใช้เวลาและการวางแผนอย่างรอบคอบ แต่ทิศทางชัดเจนว่า AI จะเป็นพลังขับเคลื่อนยุคต่อไปของการผลิตที่ชาญฉลาด ยั่งยืน และแข่งขันได้