AI กำลังเปลี่ยนแปลงการควบคุมคุณภาพในอุตสาหกรรมยานยนต์อย่างไร

ความบกพร่องด้านคุณภาพสร้างค่าใช้จ่ายมหาศาล ในปี 2025 ผู้ผลิตรถยนต์ในสหรัฐฯ จ่ายเงิน 20.81 พันล้านดอลลาร์สหรัฐสำหรับการเรียกร้องค่าสินไหมตามการรับประกัน และตามข้อมูลของ National Highway Traffic Safety Administration มีรถยนต์ ถูกเรียกคืนมากกว่า 29 ล้านคัน ตัวเลขทั้งหมดนี้มีต้นเหตุมาจากชิ้นส่วนที่ชำรุดซึ่งถูกมองข้ามหรือตรวจสอบไม่ถูกต้อง ไม่ว่าจะเป็นความผิดพลาดในขั้นตอนการออกแบบและ/หรือการตรวจสอบ หรือปัญหาที่เกิดขึ้นกับรถยนต์หลังจากส่งมอบให้ลูกค้าแล้ว

มีตัวแปรที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ มากมาย ซึ่งส่งผลต่อการค้นหาข้อบกพร่องในสายการผลิต เมื่อฟังก์ชันต่าง ๆ ที่เคยทำงานด้วยกลไกเปลี่ยนมาใช้ซอฟต์แวร์ควบคุม ประกอบกับข้อกำหนดด้านความคลาดเคลื่อนของชิ้นส่วนกลไกและแบตเตอรี่รถยนต์ไฟฟ้าที่เข้มงวดขึ้น จึงแทบไม่มีพื้นที่ให้เกิดข้อผิดพลาด ยิ่งไปกว่านั้น ห่วงโซ่อุปทานทั่วโลกยังเพิ่มความผันแปรที่โรงงานแห่งเดียวไม่อาจควบคุมได้ทั้งหมด ปัจจัยเหล่านี้ยิ่งทำให้การวางกระบวนการที่เหมาะสมเพื่อค้นหาข้อบกพร่องในสายการผลิตเป็นเรื่องสำคัญกว่าที่เคย

ปัญญาประดิษฐ์กำลังมอบเครื่องมือชุดใหม่ให้แก่ทีมควบคุมคุณภาพ แทนที่จะสุ่มตรวจชิ้นส่วนหลังการผลิตและได้แต่หวังว่าจะไม่มีปัญหาหลุดรอดไป ผู้ผลิตสามารถตรวจสอบชิ้นส่วนทุกชิ้นได้แบบเรียลไทม์ และตรวจพบแนวโน้มหรือความเบี่ยงเบนก่อนที่จะกลายเป็นข้อบกพร่อง จากประสบการณ์หลายปีที่ได้ร่วมงานกับผู้ผลิตรถยนต์ ยางรถยนต์ และแบตเตอรี่เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ ผมอยากอธิบายถึงสิ่งที่กำลังเปลี่ยนแปลงจริง ๆ และปัจจัยที่ทำให้โครงการเหล่านี้ประสบความสำเร็จ

ตรวจพบปัญหาก่อนจะลุกลาม

การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดที่ AI นำมาสู่การควบคุมคุณภาพคือการตรวจสอบในวงกว้าง เมื่อพิจารณาผลิตภัณฑ์ทุกชิ้นในสายการผลิต คุณก็สามารถตรวจพบความผิดปกติก่อนที่จะกลายเป็นข้อบกพร่องได้ มนุษย์ย่อมผิดพลาดได้ ดังนั้น หากคุณตรวจสอบเพียงตัวอย่างจากสายการผลิตและพึ่งพาพนักงานให้ตรวจดูผลิตภัณฑ์ด้วยสายตา ก็อาจพลาดความผิดปกติไปได้ ไม่ว่าจะเป็นความผิดพลาดของคนที่มองไม่เห็นข้อบกพร่องด้วยตา หรือความเหนื่อยล้าที่ทำให้พนักงานใส่ใจรายละเอียดน้อยลงเมื่อเทียบกับช่วงเริ่มต้นกะ

ความก้าวหน้าและการผสานกันของกล้องกับ AI เป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อภาคยานยนต์ ไม่เพียงแต่ช่วยให้ตรวจพบข้อบกพร่องในสายการผลิตได้มากขึ้นเท่านั้น แต่ที่สำคัญยังช่วยตรวจพบปัญหาก่อนที่จะเกิดขึ้นได้ด้วย ผู้ผลิตเริ่มใช้ AI ตรวจหาข้อบกพร่องในการทดสอบเสมือนจริง เพื่อคาดการณ์ความขัดข้องที่อาจเกิดขึ้นและสร้างการทดสอบใหม่ ๆ สำหรับผลิตภัณฑ์ของตน นอกจากนี้ การใช้ AI ในสายการผลิตยังช่วยให้ตรวจพบข้อบกพร่องได้มากกว่าที่เคยทำได้ งานวิจัยจาก McKinsey ระบุว่า ผู้ผลิตตรวจพบข้อบกพร่องได้มากขึ้น 90% เมื่อนำ AI มาใช้ในสายการผลิต

การตรวจสอบที่พัฒนาขึ้นได้เอง

การตรวจพบข้อบกพร่องได้มากขึ้นเป็นเพียงส่วนหนึ่งของเรื่องนี้ การเปลี่ยนแปลงอีกประการคือ ระบบตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะพัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ แทนที่จะหยุดนิ่ง นอกจากจะตรวจพบข้อบกพร่องได้มากขึ้นแล้ว ระบบที่ใช้ AI ยังวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดที่รับเข้ามาและเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้นด้วย การใช้ AI คาดการณ์ผลลัพธ์จากเครื่องจักรจะช่วยให้คุณตรวจพบเมื่อเครื่องจักรทำงานไม่เป็นไปตามข้อกำหนด หากเครื่องจักรเริ่มทำงานเกินค่าความคลาดเคลื่อนที่กำหนด คุณสามารถแจ้งเตือนระบบและให้ระบบปรับค่าของเครื่องจักร เพื่อให้ผลผลิตกลับมาอยู่ในช่วงความคลาดเคลื่อนที่กำหนดและผลิตภัณฑ์เป็นไปตามข้อกำหนด

ตัวอย่างในอุตสาหกรรมยางรถยนต์คือขั้นตอนการต่อรอยยาง การใช้ AI และระบบวิชันตรวจสอบกระบวนการต่อรอยช่วยลดรอยต่อที่มีค่าความคลาดเคลื่อนเกินกำหนด พร้อมกับเพิ่มประสิทธิภาพได้ อีกตัวอย่างในอุตสาหกรรมยานยนต์คือการปรับปรุงช่องว่างและความเสมอกันของพื้นผิวในส่วนตัวถังหรือโรงงานเชื่อม เนื่องจากระบบได้เรียนรู้จากข้อมูลปัจจุบันและข้อมูลย้อนหลังของคุณ จึงรู้ว่ารอยต่อที่ดีควรมีลักษณะอย่างไร และค่าความคลาดเคลื่อนทางเรขาคณิตที่เหมาะสมเป็นอย่างไร จากนั้นระบบจะเริ่มปรับตัวแปรของกระบวนการทำงานของเครื่องจักรและหุ่นยนต์แบบเรียลไทม์ เพื่อให้การทำงานอยู่ในช่วงค่าความคลาดเคลื่อนที่กำหนด วงจรการเรียนรู้นี้เองที่ทำให้การตรวจสอบด้วย AI สมัยใหม่แตกต่างจากระบบอัตโนมัติในยุคก่อน มาตรฐานจะคงเส้นคงวาในทุกกะ ทุกสายการผลิต และแม้แต่โรงงานในภูมิภาคต่าง ๆ ซึ่งสำคัญต่อผู้ผลิตยางรถยนต์และผู้ผลิตรถยนต์ที่ใช้ระบบและรุ่นเดียวกันในโรงงานหลายแห่งทั่วโลก

จากมาตรการป้องกันสู่ความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์

ที่ผ่านมา การควบคุมคุณภาพมักถูกมองว่าเป็นมาตรการป้องกันขั้นสุดท้าย เพื่อกันไม่ให้ชิ้นส่วนที่ไม่ได้มาตรฐานไปถึงมือลูกค้า แต่ AI กำลังเปลี่ยนให้การควบคุมคุณภาพมีบทบาทใกล้เคียงกับเครื่องมือเชิงกลยุทธ์มากขึ้น

คุณไม่เพียงตรวจพบข้อบกพร่องได้มากขึ้น แต่ยังเริ่มทำความเข้าใจได้ว่าข้อบกพร่องเกิดขึ้นที่ใด การเข้าใจกระบวนการของคุณดียิ่งขึ้นช่วยให้ตรวจพบแนวโน้มและแก้ไขปัญหาเหล่านั้นก่อนจะลุกลาม เมื่อเริ่มระบุได้ว่าข้อบกพร่องเกิดขึ้นที่ใด คุณก็สามารถเพิ่มอัตราผลผลิตที่ผ่านการตรวจสอบครั้งแรกและลดอัตราของเสีย/งานแก้ไขได้ และเมื่อลดของเสียกับงานแก้ไขลง ก็จะเริ่มเพิ่มปริมาณการผลิตได้

ตัวชี้วัดสำคัญในเรื่องนี้ไม่ได้ซับซ้อนเป็นพิเศษ ไม่ว่าจะเป็นอัตราผลผลิตที่ผ่านการตรวจสอบครั้งแรก อัตราของเสียและงานแก้ไข ข้อร้องเรียนจากลูกค้า หรือความแม่นยำในการตรวจสอบ ล้วนเป็นตัวชี้วัดที่มีอยู่ก่อน AI สิ่งที่เปลี่ยนไปคือผู้ผลิตสามารถวัดผลและดำเนินการตามตัวชี้วัดเหล่านี้ได้รวดเร็วและสม่ำเสมอขึ้นเพียงใด ข้อบกพร่องที่ตรวจพบในสายการผลิตมีต้นทุนต่ำกว่าข้อบกพร่องที่พบหลังการประกอบมาก และข้อบกพร่องที่พบหลังการประกอบก็มีต้นทุนต่ำกว่าข้อบกพร่องที่ไปถึงมือลูกค้าและนำไปสู่การเรียกร้องค่าสินไหมตามการรับประกันหรือการเรียกคืน

เหตุใดโครงการ AI จำนวนมากจึงหยุดชะงัก

แน่นอนว่าเรื่องทั้งหมดนี้ไม่ได้เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ การซื้อกล้องและซอฟต์แวร์ AI ไม่ได้หมายความว่าคุณจะตรวจพบข้อบกพร่องได้มากขึ้น ผู้ผลิตที่นำกระบวนการเหล่านี้ไปใช้ได้สำเร็จมีปัจจัยสำคัญอยู่สองสามประการที่ทำแตกต่างออกไป พวกเขาระบุปัญหาที่เกิดขึ้นในสายการผลิต แล้วใช้ AI แก้ปัญหานั้น แทนที่จะกระโดดเข้าไปใช้ AI ก่อนแล้วค่อยหาว่าจะนำไปใช้ทำอะไรได้บ้าง นอกจากนี้ พวกเขายังตั้งเป้าหมายที่วัดผลได้ เพื่อใช้เปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่ได้ เมื่อทราบแล้วว่าโครงการนำร่องประสบความสำเร็จ คุณก็สามารถพิจารณาขยายกระบวนการนี้ไปยังส่วนอื่น ๆ ของสายการผลิตได้

อีกสิ่งหนึ่งที่ควรมีให้พร้อมคือทักษะที่เหมาะสมในทีมของคุณ ทีมควบคุมคุณภาพอาจรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับกระบวนการ แต่ไม่เคยใช้แมชชีนเลิร์นนิงมาก่อน หรือทีมวิทยาการข้อมูลของคุณอาจเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง แต่ไม่รู้ว่ามีอะไรเกิดขึ้นในสายการผลิต การมีทักษะจากหลากหลายสายงานเช่นนี้ พร้อมกับประสบการณ์ในการขยายกระบวนการ จะช่วยให้คุณนำกระบวนการเหล่านี้ไปใช้ได้ทั้งในสายการผลิตและตลอดการดำเนินงาน

ทิศทางในอนาคต

คุณภาพเป็นปัจจัยที่กำหนดชื่อเสียงในอุตสาหกรรมยานยนต์มาโดยตลอด ความผิดปกติเพียงจุดเดียวที่หลุดไปถึงตลาดอาจนำไปสู่การเรียกคืนรถยนต์ ซึ่งมีค่าใช้จ่ายหลายร้อยล้านดอลลาร์ และบั่นทอนความไว้วางใจของลูกค้าที่สั่งสมมานานหลายปี AI ช่วยให้ตรวจพบความผิดปกตินั้นได้เร็วขึ้น ทำความเข้าใจว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้น และป้องกันไม่ให้เกิดซ้ำได้ทั่วทั้งสายการผลิตและทุกโรงงาน แทนที่จะจัดการทีละแห่ง

ผู้ผลิตที่ได้รับประโยชน์อย่างแท้จริงจาก AI ในปัจจุบัน ไม่จำเป็นต้องเป็นผู้ที่มีเทคโนโลยีก้าวหน้าที่สุดเสมอไป แต่เป็นผู้ที่มองคุณภาพเป็นระบบที่ต้องทำความเข้าใจและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง โดยให้ AI เป็นส่วนหนึ่งของระบบ ไม่ใช่ทั้งหมด เมื่อสถาปัตยกรรมของยานยนต์พัฒนาไปเรื่อย ๆ และปริมาณการผลิตเพิ่มสูงขึ้น วินัยในการดำเนินงานเช่นนี้จะยิ่งสำคัญขึ้น ไม่ใช่ลดลง