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
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
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
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
