ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรม การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตด้วย AI

ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรม หรือ Industrial AI หมายถึงการนำปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้กับกระบวนการทางธุรกิจในภาคอุตสาหกรรม ซึ่งแตกต่างจากปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (General AI) ที่มุ่งเน้นการสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่ทำงานได้เหมือนมนุษย์ แต่ Industrial AI จะให้ความสำคัญกับการแก้ปัญหาในจุดที่สร้างความเจ็บปวด (pain-points) ของอุตสาหกรรม เพื่อสร้างมูลค่าให้กับลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ลดต้นทุน และการค้นพบข้อมูลเชิงลึกผ่านการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

ปัจจัยที่ขับเคลื่อนการเติบโตของ Industrial AI

ในปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้กลายเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญในการนำข้อมูลการผลิตมาใช้ประโยชน์ เนื่องจากปัจจัยหลายประการ ดังนี้:

• เซ็นเซอร์ที่ราคาถูกลง: ทำให้การเก็บข้อมูลจากกระบวนการผลิตเป็นไปได้อย่างอัตโนมัติและครอบคลุมมากขึ้น
• พลังการประมวลผลที่สูงขึ้น: คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการประมวลผลงานที่ซับซ้อนได้เร็วขึ้นในราคาที่ต่ำลง
• โครงสร้างพื้นฐานการเชื่อมต่อที่รวดเร็ว: การเข้าถึงบริการคลาวด์ (Cloud Services) ช่วยให้การจัดการข้อมูลและพลังการประมวลผลทำได้สะดวกยิ่งขึ้น

หมวดหมู่การประยุกต์ใช้ในโดเมนการผลิต

การประยุกต์ใช้ Industrial AI และ Machine Learning ในการผลิตสามารถแบ่งออกเป็น 7 ด้านหลัก ได้แก่:

• การวิเคราะห์ตลาดและแนวโน้ม (Market and trend analysis)
• เครื่องจักรและอุปกรณ์ (Machinery and equipment)
• โลจิสติกส์ภายใน (Intralogistics)
• กระบวนการผลิต (Production process)
• ห่วงโซ่อุปทาน (Supply chain)
• อาคารและสถานที่ (Building)
• ผลิตภัณฑ์ (Product)

ตัวอย่างเช่น ในด้าน การออกแบบและนวัตกรรมกระบวนการ มีการใช้หุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติการ (Collaborative Robots) ที่สามารถเรียนรู้การเคลื่อนที่และเส้นทางจากผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์ และในด้าน เครื่องจักรและอุปกรณ์ มีการใช้ Machine Learning เพื่อการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ (Predictive and Preventive Maintenance) เพื่อลดการหยุดชะงักของเครื่องจักร

ความท้าทายในการนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรม

การนำ AI มาใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงมีความแตกต่างจากระบบเสมือน (Virtual Systems) เนื่องจากต้องมีการปฏิสัมพันธ์ระหว่างโลกเสมือนและโลกทางกายภาพ ซึ่งนำไปสู่ความท้าทายหลักๆ ดังนี้:

1. ลักษณะเฉพาะของกระบวนการและอุตสาหกรรม

อุตสาหกรรมการผลิตมักเป็นอุตสาหกรรมที่ค่อนข้างอนุรักษ์นิยมในการรับเทคโนโลยีใหม่ๆ เนื่องจากมีความต้องการความน่าเชื่อถือสูงมาก เพราะการหยุดชะงักของกระบวนการผลิตเพียงเล็กน้อยอาจก่อให้เกิดความเสียหายทางเศรษฐกิจอย่างมหาศาล นอกจากนี้ยังขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้าน IT และ Data Science ในโดเมนนี้

2. ลักษณะของข้อมูล

ข้อมูลที่เก็บจากเซ็นเซอร์มักมีสัญญาณรบกวน (Noise) และเป็นเพียงการประมาณค่าของความเป็นจริงภายใต้ความไม่แน่นอน ข้อมูลการผลิตมีความหลากหลายทางรูปแบบ (Modalities) และความหมาย (Semantics) ซึ่งทำให้การจัดการข้อมูลทำได้ยาก

3. ความโปร่งใสของโมเดล

ความไม่โปร่งใสของฟังก์ชันการทำงานของโมเดล Machine Learning (Black-box nature) ทำให้ผู้ปฏิบัติงานในโรงงานไม่มั่นใจในการนำไปใช้ตัดสินใจในกระบวนการที่มีความเสี่ยงสูง