โซลูชันระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมช่วยสนับสนุนอุตสาหกรรม 4.0 ได้อย่างไร

ระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมในฐานะพื้นฐานของโรงงานอัจฉริยะในยุคอุตสาหกรรม 4.0

การเข้าใจการผสานรวมกันของโรงงานอัจฉริยะและอุตสาหกรรม 4.0

โดยพื้นฐานแล้ว โรงงานอัจฉริยะคือจุดที่ยุคอุตสาหกรรม 4.0 เกิดขึ้นจริง โดยใช้ระบบทางกายภาพและไซเบอร์ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถตัดสินใจด้วยตนเอง การตั้งค่าดังกล่าวรวมเอาอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเข้าด้วยกันกับการวิเคราะห์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ เพื่อสร้างสายการผลิตที่สามารถซ่อมแซมตัวเองได้เมื่อมีปัญหาเกิดขึ้น โดยไม่ต้องให้พนักงานเข้าไปแทรกแซงด้วยตนเอง การศึกษาจาก Nature Research ระบุว่า โรงงานที่นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ มีปัญหาด้านคุณภาพลดลงประมาณ 39 เปอร์เซ็นต์ ในการผลิตสินค้าจำนวนมาก ซึ่งเป็นความแตกต่างที่สำคัญสำหรับผู้ผลิตที่พยายามลดของเสียและประหยัดค่าใช้จ่าย

วิธีที่โซลูชันระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงสู่ระบบดิจิทัลในกระบวนการผลิต

เมื่อพูดถึงระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม หนึ่งในข้อได้เปรียบสำคัญคือการทำให้การเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลเกิดขึ้นได้รวดเร็วขึ้น ตัวอย่างเช่น การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ (Predictive Maintenance) ซึ่งจะวิเคราะห์ข้อมูลของอุปกรณ์แบบเรียลไทม์ และสามารถลดการหยุดทำงานแบบไม่คาดคิดได้ประมาณ 20-25% ระบบอัตโนมัติรุ่นใหม่ยังช่วยให้โรงงานดำเนินการได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น เราเห็นได้ว่าประสิทธิภาพการใช้พลังงานดีขึ้นประมาณ 15 ถึง 20 เปอร์เซ็นต์ ด้วยคุณสมบัติในการปรับสมดุลโหลด (Load Balancing) แบบอัตโนมัติ ในขณะที่ยังสามารถรักษาระดับการผลิตให้คงที่อยู่ได้ สิ่งที่ทำให้ระบบนี้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพคือการส่งข้อมูลจากเซ็นเซอร์บนไลน์การผลิตเข้าสู่ระบบ ERP อย่างราบรื่น ซึ่งจะช่วยสร้างวงจรป้อนกลับ (Feedback Loops) ที่ทำให้ผู้จัดการตอบสนองต่อปัญหาได้รวดเร็วขึ้น และมองเห็นสถานการณ์ตลอดกระบวนการผลิตได้อย่างครอบคลุมตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง

กรณีศึกษา: โรงงานผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ของ Siemens ที่เมือง Amberg – โรงงานต้นแบบแห่งการผลิตที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

โรงงานผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ของซีเมนส์ที่เมืองอัมแบร์ก ถือเป็นตัวอย่างที่เด่นชัดว่าข้อมูลสามารถเปลี่ยนกระบวนการทำงานของการผลิตได้อย่างไร พวกเขาสามารถบรรลุคุณภาพการผลิตเกือบสมบูรณ์แบบที่ระดับ 99.99% ขณะเดียวกันยังเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้มากขึ้นประมาณสามในสี่ เนื่องจากเทคโนโลยีดิจิทัลทวิน (Digital Twin) และระบบอัตโนมัติ ระบบที่ใช้ตรวจสอบด้วยภาพแบบอัตโนมัติของพวกเขา ช่วยลดจำนวนข้อบกพร่องที่หลุดรอดไปได้เหลือเพียง 0.0015% ซึ่งนับว่าเป็นตัวเลขที่น่าทึ่งเมื่อคุณได้คิดพิจารณา อุปกรณ์ประมาณ 1,500 ชุดทั่วทั้งโรงงานจัดการข้อมูลอัปเดตราว 50 ล้านรายการในทุก ๆ วัน ข้อมูลมหาศาลนี้ช่วยให้โรงงานสามารถปรับปรุงการเคลื่อนย้ายวัสดุภายในสถานที่โดยอัตโนมัติ สิ่งที่ทำให้การดำเนินงานนี้น่าทึ่งคือ ความสามารถในการขยายตัวได้ดีเพียงใด ขณะยังคงรักษาระดับความแม่นยำนี้ไว้ตลอดทุกด้านของการดำเนินงานของโรงงานอัจฉริยะ

แนวโน้มทั่วโลกในการนำระบบอัตโนมัติมาใช้ในอุตสาหกรรม สำหรับโรงงานอัจฉริยะ

ปัจจุบันผู้ผลิตจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ หันมาใช้ระบบอัตโนมัติแบบโมดูลาร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบที่เชื่อมต่อหุ่นยนต์แบบเสียบแล้วใช้งานได้ทันที ปัจจุบันประมาณ 68% ของสายการผลิตใหม่ทั้งหมดมีระบบประเภทนี้ เมื่อพิจารณาแนวโน้มในแต่ละภูมิภาค ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกถือเป็นผู้นำในด้านการนำเทคโนโลยีอัตโนมัติมาใช้ โดยครองส่วนแบ่งตลาดด้านระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมประมาณ 43% ของการใช้จ่ายด้านระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมทั้งหมดในปีที่ผ่านมาเพียงปีเดียว ส่วนใหญ่เป็นเพราะบริษัทต่างๆ ในภูมิภาคนี้กำลังผลักดันอย่างหนักทั้งในภาคการผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และการผลิตรถยนต์ ในขณะเดียวกัน โซลูชันระบบอัตโนมัติบนคลาวด์ก็มีการเติบโตอย่างมหาศาลเช่นกัน โดยขยายตัวประมาณ 200% นับตั้งแต่ต้นปี 2563 แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำให้โรงงานทั่วโลกสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น แม้ว่าอาจจะอยู่ห่างกันหลายพันไมล์ก็ตาม

การบูรณาการ AI, IoT และการประมวลผลแบบ Edge ในระบบอัตโนมัติอุตสาหกรรม

การใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์และเครื่องจักรเรียนรู้สำหรับระบบอัตโนมัติที่ปรับตัวได้

ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์นั้นอาศัยการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในการประมวลผลข้อมูลในอดีตและข้อมูลปัจจุบัน ทำให้สายการผลิตในโรงงานสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของตนเองได้ตามระยะเวลา ระบบเทคโนโลยีนี้สามารถปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์ในสิ่งต่างๆ เช่น ความเร็วในการผลิต การใช้พลังงาน และการเคลื่อนย้ายวัสดุภายในระบบ โดยเฉพาะในโรงงานผลิตรถยนต์นั้น การปรับตัวอัจฉริยะเหล่านี้ได้แสดงให้เห็นว่าสามารถลดของเสียได้ประมาณ 18 เปอร์เซ็นต์ จากรายงานอุตสาหกรรมล่าสุด สิ่งที่ทำให้ระบบเหล่านี้แตกต่างจากระบบแบบเดิมคือ ความสามารถในการเรียนรู้จริงจังเมื่อเครื่องจักรเริ่มแสดงสัญญาณของการสึกหรอ แทนที่จะรอจนเครื่องเสียหาย ระบบจะปรับตัวให้เข้ากับการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์อย่างค่อยเป็นค่อยไป ในขณะที่ยังคงรักษาระดับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ให้อยู่ในเกณฑ์ที่ยอมรับได้ตลอดอายุการใช้งานของเครื่องจักรอุตสาหกรรม

Industrial Internet of Things (IIoT) และ การปรับกระบวนการแบบเรียลไทม์

ปัจจุบันมีประมาณร้อยละ 74 ของโรงงานทั้งหมดที่เชื่อมต่อกันผ่านเทคโนโลยี IIoT ซึ่งเป็นการผนวกรวมเซ็นเซอร์เข้ากับเครื่องมือและเครื่องจักร CNC ทั่วทั้งพื้นที่การผลิต ระบบจะส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ไปยังหน้าจอตรวจสอบกลาง ซึ่งเจ้าหน้าที่โรงงานสามารถสังเกตการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิในเครื่องปฏิกรณ์ได้เกือบจะในทันที บางครั้งรวดเร็วได้ถึงระดับสามในสิบวินาที นอกจากนี้ ผู้ควบคุมยังจะได้รับการแจ้งเตือนเมื่อแขนหุ่นยนต์จำเป็นต้องปรับตั้งค่าระหว่างทำงานที่ละเอียดอ่อน อีกทั้งระบบยังช่วยให้การจับคู่วัตถุดิบที่เข้ามาใช้งานตรงกับความต้องการจริงในสายการผลิต ณ ช่วงเวลาใดช่วงเวลาหนึ่ง คุณสมบัติทั้งหมดเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อให้การใช้ทรัพยากรในโรงงานมีประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

การประมวลผลขอบ (Edge Computing) เพื่อการตรวจสอบและการควบคุมที่มีความหน่วงต่ำในการผลิต

เมื่อบริษัทต่าง ๆ นำการประมวลผลแบบเอจ (edge computing) มาใช้ พวกเขามักจะเห็นเวลาในการตัดสินใจลดลงเหลือประมาณ 2 ถึง 3 มิลลิวินาที เนื่องจากระบบจะประมวลผลข้อมูลต่าง ๆ เช่น ข้อมูลจากภาพเครื่องจักร (machine vision) และข้อมูลการสั่นสะเทือน ณ จุดที่เกิดข้อมูลขึ้น โดยไม่ต้องส่งข้อมูลทั้งหมดไปยังสถานที่อื่นเพื่อประมวลผล ยกตัวอย่างเช่น บริษัทเภสัชกรรมแห่งหนึ่ง สามารถลดเวลาในการตรวจสอบผลิตภัณฑ์ลงได้เกือบครึ่งหนึ่ง หลังจากติดตั้งกล้องพิเศษที่รองรับการทำงานแบบเอจ กล้องเหล่านี้สามารถตรวจจับฝาขวดวิทย์ที่ชำรุดเสียหายได้ทันที และแยกชิ้นส่วนที่ผิดปกติออกโดยไม่ต้องรอการยืนยันจากคลาวด์ หรือจุดอื่น ๆ ในระบบ สิ่งที่น่าสนใจคือ วิธีที่อุปกรณ์เอจจัดการกับข้อมูลเหล่านี้ด้วย พวกมันสามารถกรองข้อมูลที่ไม่จำเป็นออกได้ถึงประมาณ 90 เปอร์เซ็นต์ ตั้งแต่ระดับพื้นโรงงานเลยทีเดียว ซึ่งหมายความว่าจะมีข้อมูลที่วิ่งอยู่ในเครือข่ายลดลง และระบบต่าง ๆ จะตอบสนองได้รวดเร็วขึ้นเมื่อมีปัญหาเกิดขึ้น

การสร้างสมดุลระหว่างความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความได้เปรียบในการดำเนินงานในระบบอัตโนมัติที่เชื่อมต่อกัน

อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตได้อย่างแน่นอน แต่ผู้ผลิตหลายคนกลับกังวลเกี่ยวกับปัญหาด้านความปลอดภัยเมื่ออุปกรณ์ของพวกเขาเชื่อมต่อกัน ผู้จัดการโรงงานประมาณสองในสามกล่าวถึงประเด็นความปลอดภัยทางไซเบอร์ว่าเป็นสิ่งที่กังวลเป็นอันดับต้น ๆ สำหรับเครื่องจักรที่เชื่อมต่อเครือข่ายเข้าด้วยกัน ปัจจุบัน บริษัทต่าง ๆ เริ่มนำสิ่งที่เรียกว่าสถาปัตยกรรมแบบทรัสต์ศูนย์ (zero trust architecture) มาใช้ ซึ่งหลักการพื้นฐานคือการแยกสถานีทำงานของหุ่นยนต์ออกจากคอมพิวเตอร์สำหรับงานทั่วไป พวกเขายังจัดเก็บข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่มีความสำคัญไว้ในคลังข้อมูลที่ปลอดภัยและเข้ารหัส เพื่อไม่ให้คู่แข่งขโมยทรัพย์สินทางปัญญาไปได้ โรงงานที่มีผลงานดีที่สุดมักจะมีมาตรการด้านความปลอดภัยที่เข้มงวดกว่าปกติ โดยตั้งค่าสิทธิ์การเข้าถึงอย่างเคร่งครัดตามบทบาทของพนักงาน นอกจากนี้ บางแห่งยังมีการทดสอบเจาะระบบ (penetration tests) ทุกสองสัปดาห์ โดยมุ่งเน้นไปที่ตัวควบคุมตรรกะแบบโปรแกรมได้ (programmable logic controllers) ซึ่งจัดการกระบวนการผลิตสำคัญต่าง ๆ ผ่านเครือข่ายเทคโนโลยีปฏิบัติการ (operational technology networks)

เทคโนโลยีดิจิทัลทวิน (Digital Twin Technology) และการปรับปรุงกระบวนการทำงานผ่านระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม

ดิจิทัล ทวินส์ และ ดิจิทัล เธรด ในวิศวกรรมและระบบอัตโนมัติการผลิต

เทคโนโลยีดิจิทัล ทวิน สร้างสำเนาเสมือนจริงของระบบการผลิตจริง และกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินงานของโรงงานในปัจจุบัน โดยสะท้อนสิ่งที่เกิดขึ้นบนพื้นโรงงานแบบเรียลไทม์ เมื่อรวมเข้ากับความสามารถของดิจิทัล เธรด ผู้ผลิตจะสามารถรับการไหลของข้อมูลอย่างต่อเนื่องตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบเริ่มต้นไปจนถึงการผลิตขั้นสุดท้าย ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถจำลองสถานการณ์ ตรวจจุดที่ทำงานไม่ได้มีประสิทธิภาพ และทดลองเปลี่ยนแปลงก่อนตัดสินใจลงทุนจริง ตามการวิจัยที่เผยแพร่เมื่อปีที่แล้ว บริษัทที่นำวิธีการนี้ไปใช้จริง พบว่าค่าใช้จ่ายในการทำต้นแบบลดลงประมาณ 28 เปอร์เซ็นต์ และสามารถเตรียมพร้อมสำหรับการนำสินค้าออกสู่ตลาดได้เร็วกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมมาก

การจำลองแบบทำนายและระบบติดตั้งเสมือนจริงด้วยโมเดลดิจิทัล ทวิน

เมื่อข้อมูลจากเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ถูกนำมาใช้ร่วมกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง นวัตกรรมดิจิทัลทวิน (Digital Twin) สามารถทำนายได้ว่าอุปกรณ์อาจเกิดความล้มเหลวเมื่อใด โดยผลการทดสอบล่าสุดระบุว่ามีความแม่นยำประมาณ 92% ปัจจุบันวิศวกรมีเครื่องมือที่เรียกว่าการทดสอบเสมือน (Virtual Commissioning) ซึ่งใช้สำหรับตรวจสอบสายการผลิตทั้งหมดภายในซอฟต์แวร์จำลองก่อนเริ่มดำเนินการจริง สิ่งนี้ช่วยลดปัญหาความล่าช้าในการติดตั้งลงได้ประมาณ 40% ซึ่งเป็นความแตกต่างที่สำคัญในพื้นที่โรงงาน ระบบแบบครบวงจรนี้ยังช่วยป้องกันการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิด พร้อมทั้งมั่นใจได้ว่าเครื่องจักรจะไม่สูญเสียพลังงานโดยเปล่าประโยชน์ หลังจากนำระบบไปใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง หลายโรงงานรายงานว่ามีการประหยัดต้นทุนอย่างมากเพียงแค่รันการจำลองเหล่านี้ล่วงหน้า แทนที่จะค้นพบปัญหาในระหว่างดำเนินการจริง

กรณีศึกษา: การเพิ่มประสิทธิภาพสมรรถนะของกังหันด้วยดิจิทัลทวิน

บริษัทพลังงานรายใหญ่ได้เริ่มนำเทคโนโลยีดิจิทัลทวินไปใช้งานกับกังหันก๊าซมากกว่า 200 ตัวทั่วทั้งการดำเนินงานของบริษัท พวกเขาใช้แบบจำลองเสมือนเหล่านี้เพื่อศึกษาการทำงานของการเผาไหม้ภายในเครื่องยนต์และติดตามสัญญาณการสึกหรอตามระยะเวลา ผลลัพธ์ที่ได้นั้นค่อนข้างน่าประทับใจ โดยทีมบำรุงรักษาสามารถทำนายได้ว่าเมื่อไรที่ชิ้นส่วนต้องได้รับการดูแล ก่อนที่จะเกิดความล้มเหลวขึ้น วิธีการนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกังหันได้ประมาณร้อยละ 6.2 ต่อปี ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาลดลงอย่างมากเช่นเดียวกัน ช่วยประหยัดเงินได้ประมาณหนึ่งสิบแปดล้านดอลลาร์ภายในสามปีแรกเท่านั้น นอกจากนี้ อุปกรณ์ยังมีอายุการใช้งานที่ยาวนานกว่าที่คาดไว้ ทั้งหมดนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันมหาศาลของเทคโนโลยีดิจิทัลทวินในการเพิ่มความน่าเชื่อถือของระบบและลดต้นทุนทางธุรกิจในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม

การบำรุงรักษาเชิงทำนายและความน่าเชื่อถือที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในระบบอัตโนมัติ

การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้เกิดการบำรุงรักษาเชิงทำนายและลดเวลาการหยุดทำงาน

การเปลี่ยนแปลงในระบบอัตโนมัติอุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานด้านการบำรุงรักษา โดยเปลี่ยนจากการแก้ไขปัญหาหลังเกิดเหตุไปเป็นการคาดการณ์ปัญหาล่วงหน้าก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ด้วยการใช้เซ็นเซอร์และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โรงงานสามารถตรวจจับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ล่วงหน้าระหว่าง 7 ถึง 30 วัน ก่อนหน้านี้ ตามรายงานอุตสาหกรรมล่าสุด บริษัทที่นำระบบการคาดการณ์เหล่านี้มาใช้สามารถลดการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิดได้ประมาณ 40 ถึง 50 เปอร์เซ็นต์ โปรแกรมอัจฉริยะจะวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ เช่น ประสิทธิภาพการทำงานของอุปกรณ์ในอดีต รูปแบบการสั่นสะเทือน และค่าอุณหภูมิ เพื่อระบุชิ้นส่วนที่อาจมีปัญหา เช่น แบริ่ง มอเตอร์ไฟฟ้า หรือแม้แต่ระบบไฮดรอลิก ที่กำลังใกล้หมดอายุการใช้งาน ระบบเตือนล่วงหน้าแบบนี้ช่วยให้ผู้จัดการโรงงานมีเวลาอันทรงค่าในการวางแผนซ่อมบำรุงในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แทนที่จะต้องเผชิญกับการซ่อมแซมฉุกเฉินที่มีค่าใช้จ่ายสูง

ระบบอัตโนมัติแบบผสานเซ็นเซอร์สำหรับตรวจสอบสภาพการทำงานแบบต่อเนื่อง

ระบบอัตโนมัติรุ่นใหม่ฝังเซ็นเซอร์ IoT ที่ตรวจสอบพารามิเตอร์มากกว่า 15 รายการ รวมถึงความหนืดของสารหล่อลื่นและการเปลี่ยนแปลงของโหลดไฟฟ้า ข้อมูลเชิงสถิติแบบต่อเนื่องนี้ช่วยในการตรวจจับการเสื่อมสภาพของวาล์วคอมเพรสเซอร์ การจัดแนวสายพานลำเลียงที่ผิดปกติผ่านการวิเคราะห์การสั่นสะเทือน รวมถึงการกำหนดตารางเวลาการเปลี่ยนมอเตอร์เซอร์โวของแขนหุ่นยนต์ล่วงหน้า เพื่อให้มั่นใจได้ถึงการบำรุงรักษาเชิงป้องกันและประสิทธิภาพที่คงที่

แพลตฟอร์ม DataOps ที่สนับสนุนเวิร์กโฟลว์ AI และระบบอัตโนมัติ

แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลแบบบูรณาการประมวลผลข้อมูลได้สูงสุด 2.5 ล้านจุดต่อวันต่อสายการผลิต ส่งข้อมูลสำคัญเข้าสู่แบบจำลองการพยากรณ์:

แนวโน้ม: การเปลี่ยนผ่านจากโมเดลการบำรุงรักษาแบบตอบสนองไปสู่การบำรุงรักษาเชิงรุก

อุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนผ่านจากแบบซ่อมหลังเกิดความล้มเหลวไปสู่การบำรุงรักษาเชิงรุกที่ขับเคลื่อนด้วยดิจิทัลทวิน (Digital Twins) ผู้นำในการนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้สามารถซ่อมแซมได้ถูกต้องตั้งแต่ครั้งแรกสูงถึง 93% โดยการรวมการจำลองอุปกรณ์แบบ 3 มิติกับข้อมูลเซ็นเซอร์จากโลกจริง ช่วยลดการตรวจสอบบำรุงรักษาที่ไม่จำเป็นลงได้ถึง 34% (Manufacturing Leadership Council 2024)

อนาคตแห่งการอัตโนมัติในอุตสาหกรรม: ระบบไซเบอร์-ฟิสิคอล และปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์

ระบบไซเบอร์-ฟิสิคอลในฐานะโครงสร้างพื้นฐานของการผลิตที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ระบบไซเบอร์-ฟิสิคอล (CPS) ผสานเครื่องจักรทางกายภาพเข้ากับความอัจฉริยะทางดิจิทัลผ่านเซ็นเซอร์ฝังตัวและเครือข่าย IoT ทำให้สามารถตรวจสอบสถานะแบบเรียลไทม์และควบคุมการปรับตัวได้ โรงงานที่ใช้ CPS รายงานว่าสามารถตอบสนองต่อความหยุดชะงักในห่วงโซ่อุปทานได้เร็วขึ้น 18–23% เมื่อรวมการประมวลผลแบบ Edge Computing เข้าไว้ด้วยกัน CPS ยังช่วยลดความล่าช้าในการตัดสินใจ และสนับสนุนการปรับปรุงคุณภาพโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

การขับเคลื่อนการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรอย่างไร้รอยต่อผ่านระบบอัตโนมัติ

การใช้ระบบอัตโนมัติในปัจจุบันเน้นการให้มนุษย์และระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น หุ่นยนต์ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกับมนุษย์ หรือที่เรียกกันว่า cobots มีกล้องอัจฉริยะที่ช่วยให้สามารถทำงานที่ละเอียดอ่อนได้ในขณะที่อยู่ใกล้กับเพื่อนมนุษย์ร่วมงาน โรงงานหลายแห่งรายงานว่ามีการบาดเจ็บจากงานที่ทำซ้ำๆ ลดลงประมาณหนึ่งในสาม นับตั้งแต่ที่เครื่องจักรเหล่านี้เริ่มเข้ามามีบทบาทร่วมในการผลิตบนสายพานลำเลียง นอกจากนี้ บริษัทบางแห่งยังใช้ผู้ช่วยอัจฉริยะที่ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลประสิทธิภาพในอดีต เพื่อช่วยพนักงานในการวางแผนกำหนดเวลาการผลิต ซึ่งจะช่วยสร้างวงจรที่ดีในการเรียนรู้จากสิ่งที่ได้ผลดีที่สุด ทำให้งานไม่เพียงแค่เสร็จเร็วขึ้น แต่สภาพแวดล้อมในการทำงานยังปลอดภัยมากยิ่งขึ้นตามลำดับอีกด้วย

Generative AI และ AI Copilots ในแพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติสำหรับอุตสาหกรรมรุ่นใหม่

การเพิ่มขึ้นของ AI ที่สร้างสรรค์กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราออกแบบกระบวนการทำงาน โดยช่วยให้วิศวกรสามารถจำลองสถานการณ์การผลิตได้หลายร้อยหรือแม้แต่หลายพันสถานการณ์ภายในเวลาเพียงไม่กี่นาที ตัวอย่างเช่น บริษัทผู้ผลิตรถยนต์รายหนึ่งที่เพิ่งนำโมเดล AI ดังกล่าวไปใช้ในการปรับปรุงกระบวนการทำงานเชื่อมโลหะใหม่ พวกเขาสามารถลดการใช้พลังงานลงได้ประมาณร้อยละ 12 หลังจากปรับลำดับขั้นตอนการผลิตแล้ว สิ่งที่ทำให้เทคโนโลยีนี้ทรงพลังคือความสามารถในการทำงานร่วมกับเครื่องมือบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า ระบบที่ผสานรวมกันนี้สามารถแนะนำได้จริงๆ ว่าเมื่อใดควรอัปเกรดอุปกรณ์ โดยเปรียบเทียบต้นทุนเริ่มต้นที่ต้องจ่ายออกไปกับเงินที่จะประหยัดได้ในระยะยาวจากการหลีกเลี่ยงการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิด และทำให้ระบบต่างๆ ทำงานได้อย่างราบรื่นทุกวัน

แนวโน้มในอนาคต: AI ที่ขอบเครือข่าย (Edge) เปลี่ยนแปลงการตัดสินใจในอุตสาหกรรม

คาดว่าประมาณ 65% ของผู้ผลิตจะนำระบบเครือข่ายประสาทแบบขอบ (edge-based neural networks) มาใช้ภายในปี 2026 ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนไปใช้ AI แบบกระจายตัว (decentralized AI) ระบบที่ว่านี้สามารถตรวจจับข้อบกพร่องแบบเรียลไทม์ได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่วิธีการที่อาศัยคลาวด์ไม่สามารถทำได้ในแง่ของความเร็ว เมื่อการเติบโตของโรงงานอัจฉริยะที่รองรับเทคโนโลยี 5G เพิ่มขึ้นทั่วทั้งอุตสาหกรรม กระบวนการออโตเมชันก็เริ่มมีการพึ่งพาอัลกอริธึมมากขึ้น โดยอัลกอริธึมเหล่านี้สามารถปรับตัวเองได้ตามวัสดุที่นำมาใช้และตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปตลอดวงจรการผลิต แนวโน้มนี้ถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับกระบวนการผลิตที่จำเป็นต้องมีความยืดหยุ่นและมีความฉลาดเพื่อให้ทันกับความต้องการในการผลิตในยุคปัจจุบัน

คำถามที่พบบ่อย

โรงงานอัจฉริยะคืออะไร?

โรงงานอัจฉริยะใช้ระบบไซเบอร์-ฟิสิคอล (cyber physical systems) ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถตัดสินใจด้วยตนเอง โดยการรวมอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเข้ากับการวิเคราะห์ด้วย AI ลดการแทรกแซงของมนุษย์ในสายการผลิต

การออโตเมชันในอุตสาหกรรมมีผลกระทบต่อการผลิตอย่างไร?

การอัตโนมัติในอุตสาหกรรมช่วยเร่งการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัล โดยการปรับปรุงการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์และประสิทธิภาพการใช้พลังงาน พร้อมทั้งเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการการผลิตโดยรวมและลดปัญหาด้านคุณภาพ

การประมวลผลแบบขอบ (Edge computing) ในระบบอัตโนมัติอุตสาหกรรมคืออะไร

การประมวลผลแบบขอบช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ ณ จุดที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น ช่วยลดความล่าช้าและเพิ่มความรวดเร็วในการตอบสนองในสภาพแวดล้อมการผลิต

คำว่า 'ระบบไซเบอร์-ฟิสิคอล (Cyber-Physical Systems)' หมายถึงอะไร

ระบบไซเบอร์-ฟิสิคอลผสานรวมเครื่องจักรทางกายภาพกับความอัจฉริยะทางดิจิทัล เพื่อให้สามารถตรวจสอบสถานะแบบเรียลไทม์ ควบคุมได้แบบปรับตัว และตอบสนองต่อการหยุดชะงักในห่วงโซ่อุปทานได้รวดเร็วยิ่งขึ้น