ปัญญาประดิษฐ์ในภาคการผลิตและอุตสาหกรรม
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงภาคการผลิตและอุตสาหกรรมด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ลดต้นทุน และปรับปรุงประสิทธิผล ตั้งแต่การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และการควบคุมคุณภาพไปจนถึงระบบอัตโนมัติในห่วงโซ่อุปทาน AI กำลังขับเคลื่อนนวัตกรรมและสร้างโรงงานอัจฉริยะมากขึ้น
ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงภาคการผลิตอย่างรวดเร็วด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ ปรับปรุงคุณภาพ และเปิดโอกาสให้การผลิตชาญฉลาดยิ่งขึ้น การสำรวจในอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นว่า 90% ของผู้ผลิต ใช้ AI ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งแล้ว แม้ว่าหลายรายจะรู้สึกว่ายังตามหลังคู่แข่งอยู่
เทคโนโลยี AI สำคัญและกรณีการใช้งาน
ผู้ผลิตนำเทคนิค AI หลายรูปแบบมาใช้เพื่อทำให้การผลิตเป็นระบบอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพในหลายพื้นที่ปฏิบัติการ:
การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
อัลกอริทึม AI วิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์จากเครื่องจักรเพื่อทำนายความล้มเหลวก่อนเกิดขึ้น โดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและดิจิทัลทวิน บริษัทสามารถวางแผนบำรุงรักษาเชิงรุกได้
- ลดเวลาหยุดทำงานและค่าใช้จ่ายซ่อมแซมอย่างมาก
- ผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่ทำนายข้อผิดพลาดในหุ่นยนต์สายการประกอบ
- กำหนดเวลาซ่อมในช่วงเวลาที่ไม่ใช่ชั่วโมงเร่งด่วน
การควบคุมคุณภาพด้วยคอมพิวเตอร์วิชัน
ระบบวิชันขั้นสูงตรวจสอบผลิตภัณฑ์แบบเรียลไทม์เพื่อจับข้อบกพร่องได้เร็วและแม่นยำกว่าผู้ตรวจสอบมนุษย์
- กล้องและ AI เปรียบเทียบชิ้นส่วนกับสเปคที่เหมาะสม
- แจ้งเตือนความผิดปกติทันที
- ลดของเสียและการคัดทิ้งโดยไม่ชะลอการผลิต
หุ่นยนต์ร่วมมือ (Cobots)
หุ่นยนต์ AI รุ่นใหม่สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์อย่างปลอดภัยบนพื้นโรงงาน โดยจัดการงานซ้ำซาก แม่นยำ หรือหนัก
- ผู้ผลิตอิเล็กทรอนิกส์ใช้ cobots สำหรับการวางชิ้นส่วนขนาดเล็ก
- มนุษย์เน้นการตรวจสอบและแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์
- เพิ่มผลผลิตและความสะดวกสบายในการทำงาน
ดิจิทัลทวินและ IoT
แบบจำลองเสมือนของเครื่องจักรหรือโรงงานทั้งหมดช่วยให้สามารถจำลองและเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่รบกวนสายการผลิตจริง
- ข้อมูลเซ็นเซอร์ IoT แบบเรียลไทม์ป้อนให้ดิจิทัลทวิน
- วิศวกรจำลองสถานการณ์ "what-if"
- ปรับแต่งการจัดวางและทำนายผลลัพธ์
การออกแบบเชิงสร้างสรรค์และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ด้วย AI
โดยการฝึกฝนด้วยข้อมูลเกี่ยวกับวัสดุ ข้อจำกัด และการออกแบบที่ผ่านมา เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถสร้างชิ้นส่วนและต้นแบบที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ บริษัทด้านอวกาศและยานยนต์ใช้เทคโนโลยีนี้สำหรับชิ้นส่วนที่น้ำหนักเบาและแข็งแรง
- สร้างแบบชิ้นส่วนที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ
- รองรับการปรับแต่งจำนวนมากโดยตอบสนองความต้องการลูกค้าได้รวดเร็ว
- ลดเวลาสู่ตลาดโดยไม่หยุดการผลิต
ระบบ "โรงงานอัจฉริยะ" เหล่านี้ใช้เครื่องมือเชื่อมต่อและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้การผลิตปรับตัวเองได้แบบเรียลไทม์ ผลลัพธ์คือโรงงานที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูง โดย AI คอยตรวจสอบการดำเนินงาน เพิ่มผลผลิตสูงสุด และลดของเสียโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์
— IBM, งานวิจัยการผลิตอัจฉริยะ
ประโยชน์ของ AI ในภาคการผลิต
AI มอบข้อได้เปรียบหลายประการในกระบวนการผลิต เปลี่ยนโรงงานแบบดั้งเดิมให้เป็นองค์กรอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล:
เพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิต
ลดเวลาหยุดทำงานและต้นทุน
คุณภาพสูงขึ้นและลดของเสีย
รอบนวัตกรรมที่รวดเร็วขึ้น
การวางแผนห่วงโซ่อุปทานที่ดีขึ้น
ความปลอดภัยของแรงงานที่ดีขึ้น
ความท้าทายและความเสี่ยง
การนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมมีอุปสรรคสำคัญที่ผู้ผลิตต้องจัดการอย่างมีกลยุทธ์:
คุณภาพข้อมูลและการบูรณาการ
AI ต้องการข้อมูลจำนวนมากที่สะอาดและเกี่ยวข้อง ผู้ผลิตมักมีอุปกรณ์เก่าที่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อเก็บข้อมูล และข้อมูลในอดีตอาจถูกแยกเก็บหรือไม่สอดคล้องกัน
- อุปกรณ์เก่าไม่มีความสามารถในการเก็บข้อมูลสมัยใหม่
- ข้อมูลในอดีตมักถูกแยกเก็บหรือไม่สอดคล้องกัน
- โรงงานหลายแห่งขาดข้อมูลที่สะอาด มีโครงสร้าง และเฉพาะเจาะจงกับแอปพลิเคชัน
- หากไม่มีข้อมูลคุณภาพสูง โมเดล AI อาจไม่แม่นยำ
ความปลอดภัยไซเบอร์และความเสี่ยงในการดำเนินงาน
การเชื่อมต่อเครื่องจักรและการใช้ AI เพิ่มความเสี่ยงต่อภัยคุกคามไซเบอร์ เซ็นเซอร์หรือระบบซอฟต์แวร์ใหม่แต่ละตัวอาจเป็นช่องทางโจมตี
- พื้นที่เสี่ยงเพิ่มขึ้นจากอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ
- การละเมิดหรือมัลแวร์อาจทำให้การผลิตหยุดชะงัก
- โมเดล AI ทดลองอาจไม่เชื่อถือได้เต็มที่ในสถานการณ์สำคัญ
- ต้องลงทุนและมีกระบวนการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวด
ทักษะและผลกระทบต่อแรงงาน
ขาดแคลนวิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เข้าใจทั้ง AI และการดำเนินงานโรงงาน ทำให้เกิดอุปสรรคในการนำไปใช้
- ขาดแคลนวิศวกรที่มีความรู้ AI ในภาคการผลิต
- แรงงานต่อต้านเนื่องจากกังวลเรื่องความมั่นคงในการทำงาน
- ต้องมีโปรแกรมฝึกอบรมใหม่อย่างกว้างขวาง
- การสื่อสารที่ชัดเจนจำเป็นสำหรับการจัดการการเปลี่ยนแปลง
ต้นทุนและมาตรฐาน
การนำ AI มาใช้ต้องลงทุนล่วงหน้าจำนวนมากและดำเนินงานในสภาพแวดล้อมที่มีมาตรฐานอุตสาหกรรมไม่มากนัก
- ต้นทุนสูงสำหรับเซ็นเซอร์ ซอฟต์แวร์ และโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์
- เป็นความท้าทายโดยเฉพาะสำหรับผู้ผลิตขนาดเล็ก
- มีมาตรฐานอุตสาหกรรมไม่มากนักสำหรับการตรวจสอบระบบ AI
- ขาดกรอบการทำงานสำหรับความโปร่งใส ความเป็นธรรม และความปลอดภัย
อุปสรรคหลัก
- การบูรณาการอุปกรณ์เก่า
- ปัญหาคุณภาพข้อมูล
- ขาดแคลนทักษะ
- ต้นทุนการนำไปใช้สูง
- ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยไซเบอร์
แนวทางเชิงกลยุทธ์
- การนำไปใช้เป็นขั้นตอนพร้อมโครงการนำร่อง
- การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล
- โปรแกรมฝึกอบรมแรงงาน
- การนำไปใช้โดยเน้นผลตอบแทนจากการลงทุน
- สถาปัตยกรรมที่เน้นความปลอดภัยเป็นหลัก
แนวโน้มและภาพรวมในอนาคต
แนวโน้มของ AI ในอุตสาหกรรมมีความก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าการผสมผสาน AI กับเทคโนโลยีอื่นๆ จะเปลี่ยนโฉมโรงงานในทศวรรษหน้า:
AI เชิงสร้างสรรค์ + ดิจิทัลทวิน
นักวิเคราะห์คาดว่าการผสาน AI เชิงสร้างสรรค์กับโมเดลดิจิทัลทวินจะปฏิวัติการผลิต นำยุคใหม่ของการออกแบบ การจำลอง และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบเรียลไทม์
- เปลี่ยนจากการปรับปรุงแบบตอบสนองเป็นเชิงรุก
- เพิ่มประสิทธิภาพและความยั่งยืนอย่างมาก
- เพิ่มความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัว
อุตสาหกรรม 5.0 – การผลิตที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง
ต่อยอดจากอุตสาหกรรม 4.0 แนวคิดอุตสาหกรรม 5.0 ของสหภาพยุโรปเน้นความยั่งยืนและความเป็นอยู่ที่ดีของแรงงานควบคู่ไปกับผลผลิต
- หุ่นยนต์จัดการงานหนักและอันตราย
- ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ยังคงเป็นหัวใจสำคัญ
- แนวปฏิบัติแบบวงจรและใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ
- โปรแกรมเรียนรู้ตลอดชีวิตและทักษะดิจิทัล
Edge AI และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
เมื่อ 5G และ edge computing เติบโตขึ้น การประมวลผล AI จะเกิดขึ้นมากขึ้นบนพื้นโรงงานแทนที่จะอยู่บนคลาวด์
- ระบบควบคุมที่หน่วงเวลาต่ำมาก
- การตอบกลับคุณภาพแบบเรียลไทม์
- ปรับเครื่องจักรทันทีโดยไม่ต้องพึ่งพาคลาวด์
การนำหุ่นยนต์ร่วมมือมาใช้มากขึ้น
การเติบโตอย่างรวดเร็วของหุ่นยนต์ร่วมมือในหลายภาคส่วนเกินกว่ารถยนต์และอิเล็กทรอนิกส์
- ขยายสู่การแปรรูปอาหารและเภสัชกรรม
- เข้าถึงโรงงานขนาดเล็กได้ง่ายขึ้น
- เพิ่มความชาญฉลาดสำหรับงานที่ซับซ้อน
วัสดุขั้นสูงและการพิมพ์ 3 มิติ
AI จะช่วยออกแบบวัสดุใหม่และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตแบบเติมเนื้อวัสดุสำหรับชิ้นส่วนที่ซับซ้อน
- ความสามารถในการผลิตในพื้นที่
- การผลิตตามความต้องการ
- ลดความตึงเครียดในห่วงโซ่อุปทาน
ความสามารถในการอธิบายและจริยธรรม
ผู้ผลิตจะลงทุนในระบบ AI ที่สามารถอธิบายได้ เพื่อให้วิศวกรเชื่อถือและตรวจสอบการตัดสินใจของเครื่องจักร
- เครื่องมือสำหรับแสดงภาพการตัดสินใจของ AI
- แนวทางอุตสาหกรรมสำหรับความปลอดภัยและความเป็นธรรม
- กระบวนการที่โปร่งใสและตรวจสอบได้
การศึกษาชี้ว่าบริษัทที่ลงทุนใน AI ตั้งแต่เนิ่นๆ จะเพิ่มส่วนแบ่งตลาด รายได้ และความพึงพอใจของลูกค้าอย่างมีนัยสำคัญ แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงเต็มรูปแบบจะใช้เวลาและต้องวางแผนอย่างรอบคอบ แต่ทิศทางชัดเจนว่า AI จะขับเคลื่อนการผลิตอัจฉริยะ ยั่งยืน และแข่งขันได้ในรุ่นต่อไป
— การวิเคราะห์วิจัยอุตสาหกรรม
เครื่องมือ AI ชั้นนำในภาคการผลิตและอุตสาหกรรม
Siemens MindSphere
Insights Hub (เดิมชื่อ MindSphere) คือโซลูชัน Industrial Internet of Things (IIoT) บนคลาวด์ของ Siemens ที่ออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อทรัพย์สินในอุตสาหกรรม รวบรวมและจัดการข้อมูลการดำเนินงาน พร้อมสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อปรับปรุงการผลิตและการดำเนินงาน ช่วยให้ผู้ใช้และนักพัฒนาสามารถตรวจสอบสุขภาพของทรัพย์สิน ปรับปรุงกระบวนการ ทำนายปัญหาคุณภาพ และฝังการวิเคราะห์และแดชบอร์ดที่กำหนดเองทั่วทั้งองค์กร
IBM Maximo Application Suite
IBM Maximo Application Suite (MAS) คือแพลตฟอร์มแบบบูรณาการที่รวมการจัดการสินทรัพย์องค์กร (EAM), การตรวจสอบ Internet of Things (IoT), ปัญญาประดิษฐ์/การวิเคราะห์ และการเพิ่มประสิทธิภาพการบำรุงรักษาไว้ในโซลูชันเดียว MAS ช่วยให้องค์กรสามารถตรวจสอบสุขภาพสินทรัพย์แบบเรียลไทม์ ทำนายความล้มเหลว ปรับตารางการบำรุงรักษาให้เหมาะสม และขับเคลื่อนประสิทธิภาพการดำเนินงานในหลากหลายอุตสาหกรรม
Mech-Mind Robotics
Mech-Mind Robotics เป็นบริษัทอัตโนมัติอุตสาหกรรมจากจีนที่เชี่ยวชาญในการผสานรวมการรับรู้ด้วยวิสัยทัศน์ 3 มิติ ซอฟต์แวร์ AI และการควบคุมหุ่นยนต์เพื่อสร้างระบบหุ่นยนต์อัจฉริยะ ชุดผลิตภัณฑ์ของพวกเขาประกอบด้วยกล้อง 3 มิติสำหรับอุตสาหกรรม (Mech-Eye), ซอฟต์แวร์อัลกอริทึมวิสัยทัศน์และ AI (Mech-Vision, Mech-DLK), เครื่องมือโปรแกรมหุ่นยนต์ (Mech-Viz) และซอฟต์แวร์วัดและตรวจสอบ (Mech-MSR) โซลูชันของ Mech-Mind ถูกนำไปใช้ทั่วโลกในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น โลจิสติกส์ ยานยนต์ โลหะและการกลึง อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค และอื่น ๆ
GE Digital
Asset Performance Management (APM) ของ GE Digital คือชุดซอฟต์แวร์ครบวงจรที่ออกแบบมาเพื่อช่วยองค์กรอุตสาหกรรมเพิ่มความน่าเชื่อถือของสินทรัพย์ ลดความเสี่ยงในการดำเนินงาน และลดต้นทุนการบำรุงรักษา ด้วยสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ GE APM ช่วยให้องค์กรสามารถติดตั้งแอปพลิเคชัน APM แต่ละตัวแยกกัน หรือรวมเป็นโซลูชันองค์กรแบบบูรณาการ โดยใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ขั้นสูง ดิจิทัลทวิน และกลยุทธ์สินทรัพย์ตามความเสี่ยง เพื่อสนับสนุนการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
