วิธีการที่ AI เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการผลิต

ตามผลสำรวจของ MIT Technology Review Insights ในปี 2020 การผลิตเป็นภาคอุตสาหกรรมที่มีอัตราการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้สูงเป็นอันดับสอง เรื่องนี้ไม่น่าแปลกใจ เพราะ AI สามารถเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินงานของอุตสาหกรรมและพลิกโฉมวิธีที่บริษัทจัดการทุกด้านของกระบวนการผลิตได้

AI ไม่ได้เก่งทุกเรื่อง การนำมาใช้อย่างมีกลยุทธ์จึงสำคัญ

แม้ AI กำลังปฏิวัติแทบทุกด้านของชีวิตเรา แต่ยังมีหลายสิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์ทำได้ไม่ดีเท่ามนุษย์ ตัวอย่างเช่น แม้จะมีแนวโน้มเกิดข้อผิดพลาดน้อยกว่าคนทั่วไป แต่ก็ยังทำผิดพลาดได้

หุ่นยนต์ที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้าทำงานซ้ำๆ ได้อย่างยอดเยี่ยมโดยแทบไม่ต้องมีผู้ควบคุม อย่างไรก็ตาม ต้องไม่ลืมว่ามนุษย์จำเป็นต้องควบคุมความเป็นอิสระทุกระดับอย่างเข้มงวดเพื่อลดปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ด้วยเหตุนี้ แม้รถไฟไร้คนขับจะมีมานานแล้ว แต่อุตสาหกรรมยานยนต์ยังคงประสบความยากลำบากในการนำรถยนต์อัตโนมัติมาใช้ การควบคุมรถไฟอัตโนมัติที่ถูกจำกัดให้อยู่บนรางนั้นง่ายกว่ามาก ส่วนอิสระในการเคลื่อนที่บนถนนยังเปิดช่องให้เกิดความผิดพลาดได้มากเกินไป

อุตสาหกรรมการผลิตยอมรับความผิดพลาดได้น้อยมาก ดังนั้น แม้จะใช้ AI ปรับปรุงการดำเนินงานของภาคอุตสาหกรรมนี้ได้ แต่ต้องนำมาใช้อย่างมีกลยุทธ์ควบคู่กับแรงงานมนุษย์ที่มีทักษะ

7 วิธีที่ AI กำลังเปลี่ยนการผลิต

1. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

ก่อนการมาถึงของ AI การบำรุงรักษาเครื่องจักรเป็นไปตามตารางเวลาที่เคร่งครัดเพื่อลดความเสี่ยงจากการชำรุดโดยไม่คาดคิด ปัจจุบัน บริษัทสามารถใช้ระบบ AI เชิงคาดการณ์ที่ปรับความต้องการบำรุงรักษาให้เหมาะกับอุปกรณ์แต่ละชิ้น และสร้างตารางเวลาที่เหมาะสมสำหรับเครื่องจักรแต่ละเครื่อง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่มต้นทุน

โรงงานกัดชิ้นงานมักประสบปัญหาแกนหมุนชำรุดบ่อย ทำให้การผลิตช้าลงและต้นทุนดำเนินงานสูงขึ้น อย่างไรก็ตาม การผนวกโปรแกรม AI เข้ากับซอฟต์แวร์ช่วยให้โรงงานเหล่านี้ติดตามการทำงานได้อย่างต่อเนื่องและตรวจพบจุดที่อาจชำรุดก่อนจะก่อปัญหา

2. การประกันคุณภาพ

การใช้ AI เสริมกระบวนการประกันคุณภาพไม่เพียงทำให้ผลลัพธ์สุดท้ายดีขึ้น แต่ยังช่วยให้องค์กรระบุสภาวะการทำงานที่เหมาะสมที่สุดในพื้นที่ผลิต และทราบว่าตัวแปรใดสำคัญที่สุดต่อการบรรลุเป้าหมาย วิธีนี้ลดอัตราข้อบกพร่องและลดปริมาณของเสียลงอย่างมาก จึงประหยัดทั้งเวลาและเงิน

McKinseyระบุว่าส่วนที่มีค่าใช้จ่ายสูงที่สุดในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์คือการผลิต เนื่องจากวงจรการผลิตมีหลายขั้นตอนและยาวนาน อาจกินเวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน เวลาส่วนใหญ่หมดไปกับการทดสอบประกันคุณภาพที่ต้องทำในแต่ละขั้นตอน และความล่าช้าที่เกิดจากข้อบกพร่อง

AI ไม่เพียงทำให้ขั้นตอนประกันคุณภาพเหล่านี้คล่องตัวขึ้น แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมและลดการสูญเสียผลผลิตที่ผ่านเกณฑ์ ด้วยการรวบรวมข้อมูลจากทุกระยะของการผลิต

3. การตรวจสอบข้อบกพร่อง

ปัจจุบันสามารถ “มอบหมายงานภายนอก” ในการค้นหาตำหนิให้ AI ได้ เพราะ AI ตรวจสอบสิ่งของด้วยภาพได้รวดเร็วและละเอียดกว่ามนุษย์มาก

ระบบที่เหมาะสมสามารถฝึกด้วยภาพจำนวนค่อนข้างน้อย แล้วนำไปทำงานเดียวกับที่ปกติต้องใช้แรงงานหลายสิบหรือหลายร้อยคน นอกจากนี้ ยังวิเคราะห์หาสาเหตุรากของปัญหา ช่วยให้บริษัทแก้ไขปัญหาพื้นฐานที่อาจไม่ถูกสังเกตพบ เพิ่มผลผลิตที่ผ่านเกณฑ์ และปรับปรุงการผลิต

4. ระบบอัตโนมัติในคลังสินค้า

ผู้บริโภคกำลังเปลี่ยนพฤติกรรมการซื้อไปสู่พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ ประสิทธิภาพคลังสินค้าจึงกลายเป็นเรื่องสำคัญอันดับต้นๆ ของธุรกิจที่ต้องมีระบบโลจิสติกส์ที่ดีเยี่ยมเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน

ระบบอัตโนมัติในคลังสินค้าครอบคลุมตั้งแต่การใช้โซลูชัน AI ประมวลผลใบแจ้งหนี้ ฉลากสินค้า และเอกสารผู้ขาย ไปจนถึงการใช้อัลกอริทึมจัดสรรพื้นที่ชั้นวางให้เหมาะสม ซึ่งอาจสร้างผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูงมากในการดำเนินงานคลังสินค้า

5. การบูรณาการและปรับสายการประกอบให้เหมาะสม

การปรับปรุงการผลิตอย่างแท้จริงและลดต้นทุนต้องทำมากกว่าการรวบรวมข้อมูลจากพื้นที่ผลิต ข้อมูลต้องผ่านการสแกน ทำความสะอาด และจัดโครงสร้างให้วิเคราะห์เพื่อใช้งานได้ AI สามารถคัดแยกและจัดโครงสร้างข้อมูลที่รวบรวมจากทั้งโรงงานได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ทำให้บุคลากรเห็นภาพรวมที่นำไปปฏิบัติได้จริงว่าเกิดอะไรขึ้นในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการผลิต

วิธีนี้ยังช่วยให้สายการประกอบเป็นอัตโนมัติได้ระดับหนึ่ง เช่น การจัดสายการผลิตใหม่เมื่อเครื่องจักรบางชิ้นชำรุด

6. การพัฒนาและออกแบบผลิตภัณฑ์ด้วย AI

เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้าและดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง ปัญญาประดิษฐ์คาดว่าจะส่งผลต่อการพัฒนาและออกแบบผลิตภัณฑ์มากที่สุดภายในห้าปีข้างหน้า ผู้ผลิตใช้ AI สำหรับการออกแบบเชิงกำเนิดอยู่แล้ว เพื่อสร้างต้นแบบที่เป็นนวัตกรรมและเร่งงานที่ใช้เวลานาน เช่น การสร้างโครงข่ายคำนวณและการเตรียมรูปทรงเรขาคณิต

การพัฒนาและออกแบบโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วยยังทำให้วิศวกรสร้างแนวทางแก้ปัญหาที่อยู่นอกกรอบความคิดเดิมได้ ด้วยการฝึกโปรแกรม AI โปรแกรมเหล่านี้ไม่เพียงสร้างแนวคิดใหม่ แต่ยังสามารถลดจำนวนการจำลองและต้นแบบที่จำเป็นก่อนสร้างผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริง

7. การใช้ AI ในวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม

อุตสาหกรรมหุ่นยนต์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จึงกลายจากสิ่งแปลกใหม่มาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันในหลายภาคส่วนมากขึ้น นี่เป็นข่าวดีสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก เพราะมีตัวเลือกมากขึ้นในราคาที่เข้าถึงได้ง่ายกว่าเดิม ก่อนหน้านี้ มีเพียงบริษัทขนาดยักษ์ที่มีงบลงทุนด้านวิจัยและพัฒนาและเทคโนโลยีล้ำสมัยเท่านั้นที่มีกำลังซื้อหุ่นยนต์มาใช้ในการดำเนินงาน

การสอนหุ่นยนต์ยังกลายเป็นกระบวนการที่ง่ายขึ้น ไม่จำเป็นต้องมีทีมวิศวกรสำหรับการติดตั้งและบำรุงรักษา บริษัทขนาดเล็กจึงไม่ต้องจ้างทีมเทคนิคเพื่อฝึกและดูแลหุ่นยนต์

ปัจจุบัน ผู้ผลิตขนาดเล็กสามารถลงทุนในหุ่นยนต์ขนาดเล็กเพียงไม่กี่ตัวได้อย่างสมเหตุสมผล โดยไม่ใช้งบประมาณรายปีทั้งหมด ความสามารถในการขยายขนาดจึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก ทำให้ขยายกิจการได้เร็วขึ้น มีรายได้เติบโตมากขึ้น และมีความได้เปรียบในการแข่งขันกับผู้ประกอบการรายใหญ่

อนาคตของ AI ในการผลิต

AI มีศักยภาพที่จะส่งผลอย่างมากต่ออุตสาหกรรมการผลิต แม้ยังมีอุปสรรคที่ต้องเอาชนะ เช่น การผนวกเทคโนโลยี AI เข้ากับระบบเดิมโดยไม่เกิดข้อผิดพลาด และความต้องการผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน แต่ประโยชน์ที่เป็นไปได้ของ AI ในการผลิตมีมาก และน่าจะผลักดันให้มีการนำมาใช้อย่างต่อเนื่องในอีกหลายปีข้างหน้า

ปัญญาประดิษฐ์จะไม่แทนที่หุ่นยนต์แบบดั้งเดิมหรือทำให้ไม่ต้องมีแรงงานมนุษย์ อย่างไรก็ตาม AI สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์เพื่อขยายกระบวนการดำเนินงานได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยเพิ่มผลกำไร