Skip to content

กลไกอันน่าทึ่งของ AI และ Machine Learning “คลื่นลูกใหม่” ของอุตสาหกรรมการผลิต

คำว่า “Smart Manufacturing” หรือที่พากย์ไทยได้ว่า “ระบบการผลิตอัจฉริยะ” หลายคนอาจจะผ่านหูผ่านตามาบ้างเมื่อตกอยู่ในแดนสนธยาของ “IoT” กับ “IIoT” 

และที่จะกล่าวต่อไปนี้ก็เป็นเรื่องราวเกี่ยวเนื่องกันของ “ปัญญาประดิษฐ์” (AI) เมื่อถูกนำไปฟิวชั่นกับสิ่งที่เรียกว่า Machine Learning (ML) ซึ่งได้รับการซูฮกว่าเป็นเทคโนโลยีคลื่นลูกใหม่ที่คอยขับเคลื่อนนวัตกรรม จนได้รับคำนิยามว่าเป็นหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์เชิงอุตสาหกรรมอันแสนโดดเด่น ที่จะช่วยให้คุณนั้นสร้างผลิตภัณฑ์คุณภาพสูงขึ้นด้วยต้นทุนที่ต่ำลง

เมื่อเราเดินทางมาถึงวันที่ “ข้อมูล” กลายเป็นทรัพยาการอันมีค่า แถมยังมีราคาถูกกว่าที่เคย หากเราเลือกใช้เทคโนโลยีได้ถูกต้องในการตักตวงประโยชน์จากการเก็บข้อมูลต่าง ๆ และดึงศักยภาพสูงสุดของสิ่งนั้น อันเป็นที่มาของบทบาทความสำคัญการใช้ AI ประสานงานเข้ากับ ML ที่เราจะพาทุกคนไปดื่มด่ำกันในวันนี้

machine learning

AI และ ML คืออะไร ในวงการผลิต

มีกรณีมากมายที่ใช้งานปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้วยหลากหลายวิธีสำหรับช่วยเพิ่มมูลค่าในอุตสาหกรรม ซึ่งนั่นก็ทำให้ AI มีบทบาทสำคัญในวงการผลิต เป็นสิ่งที่เชื่อมต่อกับ IoT (IIoT) เพื่อขับเคลื่อนอุตสาหกรรม 4.0 อย่างแท้จริง และหนึ่งในชุดย่อยที่พบเห็นได้บ่อยที่สุดของ AI คือ ML (Machine Learning)

และอย่างที่รู้กันว่าการผลิตตามกระบวนการเป็นภาคส่วนที่มีการแข่งขันสูง ด้วยตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ระบบอันซับซ้อนซึ่งก็เต็มไปด้วยหลายชิ้นส่วนจำนวนมากที่มีการเคลื่อนไหว การขับเคลื่อนสิ่งเหล่านี้รวมถึงการปรับปรุงความสามารถตลอดจนถึงการเริ่มต้นทำกำไรตั้งแต่กระบวนการผลิต ถือเป็นข้อได้เปรียบทั้งหมด และนี่เป็นสิ่งที่ AI กับ ML สามารถมอบให้คุณได้

machine learning

ความสำคัญของ AI และ ML ต่อโรงงานผลิต

การมีอยู่ของ AI มีส่วนทำให้โรงงานในกระบวนการผลิตสามารถบูรณาการข้อมูล วิเคราะห์ และสร้างข้อมูลเชิงลึกรวมถึงคาดการณ์สิ่งต่าง ๆ ช่วยทำให้เห็นภาพรวมก่อนตัดสินใจได้แบบครอบคลุมทั่วถึงที่สุดเท่าที่จะทำได้

สำหรับ ML ก็เป็นประเภทของ AI ที่บีบอัดชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้ม ก่อนสร้างเป็นแบบจำลองเพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ทั้งยังช่วยให้โรงงานรู้ความผันผวนของอุปสงค์อุปทาน ต่อเนื่องด้วยการประเมินช่วงเวลาดีที่สุดสำหรับกำหนดการบำรุงรักษา ตลอดจนการระบุสัญญาณเริ่มต้นของความผิดปกติ

ทั้งนี้นั้น ML ที่ขึ้นชื่อว่าเป็น Machine Learning ก็ต้องมีกระบวนการในการเรียนรู้ก่อนที่จะสามารถวิเคราะห์สิ่งใดก็ตามได้อย่างแม่นยำ จึงเป็นที่มาของการได้มาของข้อมูล การเก็บรวบรวมให้ถูกต้อง และคัดสรรเฉพาะข้อมูลที่มีประโยชน์ เพื่อให้ ML เกิดการเรียนรู้อยู่เสมอ ยิ่งชุดข้อมูลมีมากเท่าไหร่ ML ก็จะฉลาดและแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

ในฐานะโรงกลึงสมัยใหม่ที่เฝ้ามองกระแสความเป็นไปของเทคโนโลยี เราโรงกลึงพี-วัฒน์ก็กำลังปรับตัว และพยายามรวบรวมข้อมูลต่างๆ ด้านวัสดุที่ใช้ในการผลิต รวมถึงความคิดเห็นต่าง ๆ จากลูกค้า เพื่อนำมาปรับใช้ในจุดที่เหมาะสมที่จะใช้ ML ในอนาคตมาพัฒนาให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดในการส่งมอบงานให้แก่ลูกค้า

ความช่วยเหลือของ AI และ ML ต่อโรงงานผลิต
  • ค้นหาสิ่งใหม่ ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และตัดสิ่งที่ไม่จำเป็นเพื่อลดต้นทุนได้
  • มีความเข้าใจแนวโน้มและการเปลี่ยนแปลงของตลาดแบบเรียลไทม์
  • ปฏิบัติตามกฎระเบียบและมาตรฐานของอุตสาหกรรม ปรับปรุงความปลอดภัย และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
  • เพิ่มคุณภาพของสินค้า
  • ค้นหาและกำจัดกระบวนการผลิตที่ต่ำที่สุดของอุตสาหกรรม (กระบวนการคอขวด)
  • ปรับปรุงการมองเห็นของซัพพลายเชน และช่องทางการจัดจำหน่าย
  • ตรวจจับสัญญาณความปกติแรกสุด สาเหตุของการล้มเหลว ลดเวลาการหยุดทำงาน และดำเนินการซ่อมแซมได้อย่างรวดเร็ว
  • วิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริงเพื่อปรับปรุงกระบวนการต่าง ๆ ได้ละเอียดมากขึ้น
  • เพิ่มประสิทธิภาพของวงจรชีวิตอุปกรณ์ทั้งหมดของอุตสาหกรรม (อายุการใช้งาน)

ใช้ AI/ML อย่างไร ให้เกิดประโยชน์สูงสุดสำหรับการผลิต

1. ปรับปรุงการจัดการข้อมูล

ไม่ว่าจะเป็นการใช้เครื่องมือ AI หรือ ML ประเภทใด ก่อนที่จะเริ่มกระบวนการคุณต้องแน่ใจแล้วว่าได้รวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็น และเกี่ยวข้องทั้งหมดต่อการสร้างแบบจำลองเพื่อเริ่มโครงการนั้น ๆ ตลอดจนการเลือกใช้แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลอย่างเหมาะสม

2. กำหนดเป้าหมาย

มีหลายกรณีในการใช้งาน ML และ AI ในการผลิต ซึ่งทุกกรณีนั้นก็มีศักภาพต่อการสร้างมูลค่าและปรับปรุงผลกำไร

เพื่อให้คุณสามารถใช้ AI/ML ได้อย่างเป็นระบบแล้ว ควรเริ่มต้นด้วยการกำหนดขอบเขตที่สามารถตอบสนองได้เร็วที่สุด หรือมีชุดข้อมูลที่จำเป็นอยู่แล้ว และจัดลำดับความสำคัญว่าควรตั้งเป้าหมายใดเป็นอันดับแรก

3. ใช้กับทั้งองค์กร

อาจจะเริ่มต้นด้วยการใช้งาน AI สำหรับงานที่จำกัดเฉพาะในบางแผนกก่อน หรือใช้การคาดคะเนของ ML กับกรณีการใช้งานแบบเฉพาะ แต่ท้ายที่สุดแล้วคุณจะเห็นประโยชน์ที่แท้จริงของสิ่งนี้ เมื่อเชื่อมต่อการใช้งานด้วยความสามารถแบบอัตโนมัติของ AI ประกอบกับการคาดการณ์ของ ML ทั่วทั้งองค์กร

4. ประเมินทักษะ

ตรวจสอบชุดทักษะที่จำเป็นเพื่อมองหาบุคลากรที่เหมาะสม ไม่ว่าจะเป็น นักวิเคราะห์ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้านไอที และอื่น ๆ 

5. สร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูล

สร้างความไว้วางใจโดยการรวบรวมรายละเอียดต่าง ๆ เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่จะช่วยให้คนในองค์กรใช้งานได้จริงและสำเร็จภารกิจด้วยสิ่งนี้ นี่เป็นการแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของข้อมูลก่อนเปิดใช้โมเดล ML ด้วยอัลกอริธึมของ AI 

และเมื่อพวกเขาเห็นประโยชน์ของสิ่งนี้ด้วยการสัมผัสด้วยตัวเอง การนำ AI และ ML มาใช้ในการผลิตก็จะได้การตอบรับที่ดีและประสบผลสำเร็จในที่สุด

machine learning

ร่วมพิสูจน์ความสามารถของ AI และ ML ด้วยบริการของโรงกลึงพี-วัฒน์

ด้วยการยอมรับกรณีการใช้งานของ AI ด้วย Machine Learning ของหลายโรงงานผลิตทั่วโลก เพื่อนำมาปรับเข้ากับงานผลิตของโรงกลึงพี-วัฒน์ ทำให้เราสามารถคาดการณ์ความผันผวนของความต้องการของตลาด ตลอดจนการปรับปรุง หาข้อบกพร่อง  และดึงศักยภาพการผลิตออกมาได้สูงสุด พร้อมส่งมอบสินค้าคุณภาพในทุกชิ้นงาน และอีกไม่นานคุณจะสามารถร่วมพิสูจน์ความน่าทึ่งของ AI และ ML ผ่านการใช้บริการจากเรา

ขอขอบคุณข้อมูลประกอบบทความจาก

https://www.seebo.com/machine-learning-ai-manufacturing

https://www.precog.co/glossary/ai-ml-in-manufacturing

เรื่องอื่นๆ ที่น่าสนใจ
หมวดหมู่
ติดตามเราใน Social

สาระนิยม
ก้าวสู่ความเป็นผู้นำด้านงานผลิตชิ้นส่วนอุตสาหกรรมและกระบวนการทางวิศวกรรม

โรงกลึงพี-วัฒน์ ยึดมั่นปรัชญาในการทำงานตั้งแต่รุ่นสู่รุ่น เราเน้นใส่ใจลูกค้า มอบงานคุณภาพสูง ตรงต่อเวลา ราคาเหมาะสม ควบคุมงานโดยวิศวกรมืออาชีพ

“ร่วมมุ่งมั่นสร้างสรรค์พัฒนาคุณภาพเพื่อความพึงพอใจของลูกค้า”

ป้ายกำกับ

ai (3) AR (2) artificial intelligence (3) CNC Machining (2) CNC Machining Center (6) ddl finance (1) disposal (1) IIoT (2) Internet of Things (3) IoT (5) robot (3) SaaS (1) SpaceX (2) การขนส่ง (2) กำจัดขยะ (1) คลาวด์ (1) งานกลึง (2) งานกลึง cnc (3) จิ๊กและฟิกซ์เจอร์ (3) บล็อคเชน (2) ปัญญาประดิษฐ์ (4) พลังงานหมุนเวียน (2) มลพิษทางอากาศ (2) รักษ์โลก (3) หุ่นยนต์ (2) หุ่นยนต์อุตสาหกรรม (2) อนุรักษ์สิ่งแวดล้อม (2) อุตสาหกรรม (2) อุตสาหกรรม 4.0 (3) อุตสาหกรรม 5.0 (2) อุตสาหกรรมการผลิต (3) อุตสาหกรรมยานยนต์ (2) อุตสาหกรรมโรงงาน (3) อุทกภัย (2) เครื่อง CNC (4) เครื่องกลึง CNC (5) เครื่องจักรกล CNC (3) เทคโนโลยี CNC (2) เทคโนโลยีโรงงานอุตสาหกรรม (2) เทรนด์ (1) เทรนด์อุตสาหกรรม (1) แมชชีนทูล (1) แอพพลิเคชั่นอุตสาหกรรม (1) แอพพลิเคชั่นโรงงาน (1) โรงงานอุตสาหกรรม (2)