อุตสาหกรรมการผลิตได้ผ่านช่วงการเปลี่ยนผ่านอย่างรวดเร็ว โดยการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิตอลเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานหลัก เพื่อยกระดับประสิทธิภาพและประโยชน์ทางด้านการดำเนินงาน
อย่างไรก็ตาม การเริ่มนำเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าอย่างเช่น Industry 4.0 Data Transformation และ Smart Factory ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญนำมาพัฒนาอุตสาหกรรมได้อย่างแท้จริงเพื่อยกระดับการผลิต
การใช้ AI ไม่ได้จำกัดอยู่แต่ในนิยายวิทยาศาสตร์เท่านั้น แต่ AI ได้เริ่มบูรณาการเข้ากับอุตสาหกรรมการผลิตอย่างราบรื่น นำเข้าสู่ยุคใหม่ของการผลิตอัจฉริยะ ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพและการวิเคราะห์ข้อมูล ระบบ AI ช่วยให้บริษัทผู้ผลิตสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินการ พัฒนาคุณภาพผลิตภัณฑ์ และบริหารจัดการหน่วยงานภายในโรงงาน
ในบทความนี้เราจะเจาะลึกเคสการใช้งาน โดยเน้นว่า ระบบ AI สามารถปฏิวัติการผลิตได้อย่างไรและสำรวจว่าจะส่งผลกระทบต่อสิ่งที่เราได้สร้าง ประกอบ และส่งมอบผลิตภัณฑ์ไปยังตลาดอย่างไร การพัฒนาของผู้ผลิตเข้าสู่ยุค AI ผู้ผลิตจะต้องมีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเพื่อเพิ่มผลการผลิต ลดต้นทุน และรับรองคุณภาพมาตรฐานสูงสุด การตอบรับนวัตกรรมใหม่ๆเหล่านี้และการตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูลที่มีค่าถือเป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนาในเข้าสู่การผลิตยุคใหม่
การจำลององค์กรด้วยระบบ Digital Twin
Generative AI กำลังขับเคลื่อนการพัฒนาโมเดล Digital Twin ซึ่งแบบจำลองดิจิตอลของระบบผลิตจะช่วยให้สามารถจำลองสถานการณ์ การติดตาม เพิ่มประสิทธิภาพได้ในเวลาเรียลไทม์ และด้วยการใช้ประโยชน์จาก Digital Twin เหล่านี้ ผู้ผลิตสามารถทดสอบและปรับแต่งกระบวนการของตนแบบเสมือนจริง ช่วยลดเวลาดาวน์ไทม์และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม นอกจากนี้ Generative AI จะคอยอัพเดทโมเดลนี้อยู่ตลอดเวลา เพื่อให้ผู้ใช้แน่ใจว่าจะได้รับข้อมูลที่แม่นยำและสะท้อนสถานการณ์การผลิตที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา
ประโยชน์ของ AI ในการพยากรณ์อุปสงค์และอุปทาน (Supply & Demand)
Digital Twin จะช่วยให้ผู้ผลิตมีข้อมูลเชิงลึกและสามารถปรับตัวเข้ากับความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนไป และผู้ผลิตสามารถปรับปรุงการดำเนินงานโดยการใช้ประโยชน์จาก AI ในการพยากรณ์ อุปสงค์และอุปทาน การจัดทำตารางและการวางแผน นอกจากนี้ความท้าทายในด้านต้นทุนแรงงานที่เพิ่มขึ้น ต้นทุนวัตถุดิบและปัญหาซัพพลายเซน AI มีศักยภาพที่จะช่วยให้ผู้ผลิตเอาชนะอุปสรรคทางเศรษฐกิจ และเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันทางธุรกิจ
การพยากรณ์อุปสงค์ เป็นส่วนประกอบสำคัญของการผลิตรูปแบบใหม่ เมื่อนำมารวมเข้ากับข้อมูลภายนอกและข้อมูลเชิงลึกจาก AI ผลลัพธ์ที่ได้ก็คือ การเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ การบูรณาการ AI เข้ากับการพยากรณ์อุปสงค์ทำให้เกิดความเป็นไปได้หลากหลายรูปแบบ ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์
ยกตัวอย่างเช่น ยอดสั่งซื้อจากลูกค้าที่ขึ้นอยู่กับสภาพอากาศ เช่น อุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม จะมีความแม่นยำในการคาดการณ์เพิ่มขึ้นได้สูงถึง 78% เมื่อเทียบกับโมเดลการวางแผนอุปสงค์ที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน การคาดการณ์อุปสงค์ที่ตามเหตุการณ์ โดยปัจจัยภายนอก อย่างเช่น รูปแบบอากาศ การใช้ AI จะทำให้ประเมินความเปลี่ยนแปลงด้านอุปสงค์ที่อาจถูกมองข้ามไป เมื่อคำนึงถึงปัจจัยเหล่านี้ ผู้ผลิตสามารถเตรียมความพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
การจัดการซัพพลายเซน เมื่อระบบที่ความซับซ้อนที่ AI สามารถมีบทบาทในการเปลี่ยนแปลง ด้วยอัลกอริทึมขั้นสูงและความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล AI จะช่วยปรับปรุงเครือข่ายที่ซับซ้อนโดยพัฒนารูปแบบการพยากรณ์อุปสงค์ การจัดการระดับสินค้าคงคลัง และการออกแบบเส้นทางโลจิกติกส์ที่มีประสิทธิภาพ ด้วยการใช้ข้อดีเชิงรุกของ AI ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ผลิตยังคงมีความคล่องตัว และลดปัญหาความล่าช้าหรือสินค้าล้นสต๊อก ซึ่งจะทำให้กระบวนการซัพพลายเซนทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยรวมมากยิ่งขึ้น
การลดปัญหาตารางเวลาที่ซับซ้อนด้วยประสิทธิภาพการวางแผน
ผู้ผลิตในอุตสาหกรรมเผชิญกับความท้าทายในการดำเนินงานมากมาย และหนึ่งในปัญหาที่ใหญ่ที่สุดคือการจัดการรายการตารางเวลาที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม การนำ AI เข้ามาใช้งานทำให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับปรุง และด้วยการใช้โมดูล Planning and Scheduling Optimization ของ IFS บริษัทผู้ผลิตจะได้รับประโยชน์จาก AI ในด้านการวางแผนและการพยากรณ์การผลิตแบบเห็นภาพ
นอกจากนี้ AI ยังได้ขยายศักยภาพไปสู่การพยากรณ์ทรัพยากรและสถานที่ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ด้วยการใช้ AI ผู้ผลิตสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตได้ง่ายยิ่งขึ้น โดยการใช้อัลกอริธึมขั้นสูงในการตรวจสอบข้อมูลและระบุจุดที่ต้องทำการปรับปรุง ผลักดันให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น ลดของเสีย และการอนุรักษ์พลังงาน
AI นอกเหนือจากการเป็นมากกว่าเครื่องมือทางเทคโนโลยี แต่ยังเป็นตัวเร่งที่จะเปลี่ยนอุตสาหกรรมการผลิตให้เป็นภาคส่วนที่มีประสิทธิภาพ ยั่งยืน และปลอดภัยยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น ข้อดีของ AI ที่ขยายไปถึงยานพาหนะที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติและรถยก ซึ่งสามารถควบคุมการขนถ่ายวัสดุและยกระดับระบบการผลิตในโรงงานไปสู่มาตรฐานใหม่ นอกจากนี้ AI ยังช่วยในการสร้างรายการตรวจสอบการบำรุงรักษาสินทรัพย์ (Asset Maintenance Checklist) ได้ง่ายขึ้น และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการจัดการประสิทธิภาพสินทรัพย์ (Asset Performance Management) ช่วยพัฒนางานด้านการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (predictive maintenance)
การลดของเสียและการควบคุมคุณภาพ
การลดของเสียทางอุตสาหกรรมให้เหลือน้อยที่สุดแต่ยังสร้างความมั่นใจนั่นเป็นความท้าทายที่ยังคงเผชิญอยู่ ของเสียจากการอุตสาหกรรมการผลิตคิดเป็น อย่างน้อย 50% จากของเสียที่เกิดขึ้นในทั่วโลก และเพื่อจัดการกับปัญหานี้ AI ได้กลายเป็นโซลูชันที่มีแนวโน้มที่จะสร้างสมดุลระหว่างการควบคุมคุณภาพและการลดของเสียโดยการปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจที่มีความสำคัญและซับซ้อน ด้วยระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI บริษัทผู้ผลิตสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่มีมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การลดของเสียและปรับปรุงประสิทธิภาพ
ยกตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันที่สำคัญในด้านการควบคุมคุณภาพ ซึ่งเป็นระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระบบเหล่านี้จะกลั่นกรองผลิตภัณฑ์อย่างสม่ำเสมอ จึงรักษามาตรฐานการผลิตคุณภาพสูง ในขณะเดียวกันก็ลดความต้องการในการตรวจสอบด้วยแรงงาน ในที่สุดระบบ AI ได้ขยายไปสู่การจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ (Product Lifecycle Management – PLM) ซึ่งช่วยชี้แนะอายุการใช้งานทั้งหมดของผลิตภัณฑ์ โดยการแนะนำเรื่องการออกแบบผลิตภัณฑ์และกระบวนการผลิตส่งผลให้เกิดการปรับปรุงซ้ำและผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงขึ้น การตรวจสอบขั้นตอนก็เป็นอีกด้านหนึ่งที่ต้องพึ่งให้แอพพลิเคชั่นด้าน AI จากฟังก์ชั่นที่สามารถมองภาพรวมของกระบวนการผลิตแบบเรียลไทม์ โดยการทำงานอย่างระมัดระวังและปรับเปลี่ยนได้เร็วของระบบ AI ระบบจะช่วยสร้างความมั่นใจได้ว่าการผลิตยังคงคุณภาพในขณะที่ประสิทธิภาพก็เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
ในด้านการตรวจจับความผิดปกติ Generative AI สามารถเรียนรู้ด้วยตนเอง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ระบุรูปแบบปกติ และพัฒนาความเข้าใจเกี่ยวกับสิ่งที่ก่อให้เกิดความผิดปกติ ความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเองนี้ช่วยให้สามารถตรวจจับและแจ้งเตือนผู้ปฏิบัติงานให้ทราบถึงปัญหาที่เกิดขึ้น ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถดำเนินการแก้ไขก่อนจะส่งผลกระทบต่อการผลิต
ก้าวไปข้างหน้า: AI สามารถช่วยองค์กรของคุณได้อย่างไร
เมื่อการประยุกต์ใช้ AI เหล่านี้พร้อมแล้ว การใช้งงานจะแตกต่างกันไปตามผู้ผลิต และวิธีที่พวกเขาต้องการใช้อย่างไร ดังนั้น คุณจะเริ่มอย่างไร
1. ตระหนักถึงความสำคัญยิ่งของคุณภาพข้อมูล เนื่องจากข้อมูลดังกล่าวสนับสนุนการตัดสินใจ การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ จากนั้นจึงวางมาตรการเพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้อง
2. ประเมินกระบวนการของคุณและสร้างแผนเชิงกลยุทธ์ จัดเรียงลำดับความสำคัญของแผนงานที่สร้างผลตอบแทนจากการลงทุนสูงสุดจากการใช้ AI
เราพร้อมจะที่จะให้ข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อคุณจะสามารถใช้ AI ในการพัฒนากระบวนการผลิตของคุณได้
กรุณากรอกแบบฟอร์ม
สำหรับผู้ที่สนใจปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน Manufacturing