อีก 5 ปีข้างหน้า อุตสาหกรรมจะก้าวกระโดดเพราะ Machine Learning

อีก 5 ปีข้างหน้า อุตสาหกรรมจะก้าวกระโดดเพราะ Machine Learning

ทุกวันนี้คงปฎิเสธไม่ได้ว่ามองไปทางไหนก็มีแต่คนพูดเรื่องปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence ชื่อย่อ AI) และผู้คนจำนวนไม่น้อยก็ใช้ AI ในชีวิตประจำวันทั้งแบบรู้ตัวและไม่รู้ตัว ตัวอย่างเช่น ข้อเสนอที่แฝงตัวบน YouTube ซึ่งใช้ Machine Learning ในการประมวลข้อมูลร่วมกันกับบริการอื่นของบริษัท เช่น บริการแนะนำวิดีโอที่ผู้ใช้งานอาจจะชอบ หรือ แอบแทรกโฆษณาแอพพิลเคชั่นที่เกี่ยวกับสิ่งที่คุณชอบ ถ้าคุณชอบชมดนตีก็จะมีแอพพลิเคชั่นสอนการเล่นดนตีขึ้นมาระหว่างการชม  ซึ่งสิ่งเหล่านี้ระบบจะเรียนรู้จากพฤติกรรมการรับชมของเรา

โดย AI จะมีส่วนการเรียนรู้ที่เรียกว่า Machine Learning ซึ่งหลายคนต่างกังวลว่ามันจะเข้ามาแย่งงานในอนาคตหรือไม่ ทำไมบางองค์กรเร่งตัวและประสบความสำเร็จในการนำเทคโนโลยี Machine Learning มาใช้ และไม่อีกกี่ปีต่อจากนี้การประยุกต์ใช้งาน Machine Learning ในภาคอุตสาหกรรมจะแพร่หลายมากขึ้น เพราะมันสามารถช่วยสร้างผลลัพธ์ที่ดีกว่าและช่วยแก้ไขปัญหาต่างๆได้อย่างเหมาะสม  อุตสาหกรรมการผลิตมีความซับซ้อนมากขึ้นและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องซึ่งเราจะสังเกตเห็นว่าหน่วยการผลิตทำหน้าที่หลายอย่างมากเกินไปและแต่ละหน่วยผลิตมีหน้าที่รับผิดชอบในการผลิตสินค้าที่มีคุณภาพ

ดังนั้นการรักษาให้เครื่องจักรและกระบวนการผลิตคงสภาพการผลิตสินค้าที่มีคุณภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญที่โรงงานอุตสาหกรรมต้องพึ่งพาเทคโนโลยี่และระบบควบคุมอัตโนมัติ  แต่ระบบอัตโนมัติอาจไม่เพียงพอสำหรับอนาคตอันใกล้นี้  ในปัจจุบันหน่วยการผลิตต่างๆได้เริ่มใช้เครื่องจักรอัจฉริยะและเทคโนโลยีที่สามารถช่วยปรับปรุงผลผลิตและเพิ่มประสิทธิภาพกันมากขึ้น

บริษัท ยักษ์ใหญ่ทั่วโลกกำลังลงทุนอย่างมีนัยสำคัญเพื่อนำเทคโนโลยี Machine Learning มาใช้งานในกระบวนการผลิตของตนและได้รับผลลัพธ์ที่น่าพอใจ  ธุรกิจจำนวนมากกำลังใช้ประโยชน์จาก Machine Learning ในหลายๆ ด้าน ข้างล่างนี้แสดงตัวอย่างงานหรือประโยชน์ที่ Machine Learning สามารถทำให้กระบวนการผลิตของคุณดีขึ้นได้

1.การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและลดต้นทุน

สิ่งแรกที่ต้องคำนึงถึงเมื่อใช้ Machine Learning คือ การประยุกต์ใช้งานตลอดทั้งกระบวนการผลิต ด้วยการใช้เทคโนโลยีนี้ผู้ผลิตภาคอุตสาหกรรมสามารถตรวจจับปัญหาต่างๆ เกี่ยวกับวิธีการผลิตตั้งแต่ปัญหาคอขวดไปจนถึงสายการผลิตที่ไม่ได้สร้างผลกำไร

ตัวอย่างการใช้ Machine Learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต เช่น บริษัท Google สามารถลดค่าไฟฟ้าที่ใชักับ Data center ได้ถึง 40% โดยการใช้ Machine Learning เพื่อควบคุมเครื่องปรับอากาศในเซิร์ฟเวอร์ฟาร์ม แม้ว่าก่อนหน้านี้ Google จะใช้ความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยคนมาแล้วก็ตาม  แต่ Machine Learning สามารถทำได้ดีกว่า

2.การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive maintenance)

นี่เป็นข้อดีอีกอย่างหนึ่งที่จะได้รับจากเทคโนโลยี Machine Learning มันจะช่วยให้คุณสามารถดูแลสายการผลิตและระบุข้อบกพร่องในระบบได้ดีกว่าที่เคย  ช่วยให้สามารถป้องกันความเสียหายของอุปกรณ์ต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นโดยไม่ได้คาดคิด อย่างไรก็ตามด้วยเทคโนโลยี Machine Learning คุณจะได้รับรู้ว่าระบบกำลังแสดงสัญญาณผิดปกติอะไร เช่น การสึกหรอของแบริ่ง สัญญาณดังกล่าวช่วยให้เราสามารถแก้ไขปัญหาในสายการผลิตได้ทันท่วงที ก่อนที่เครื่องจักรจะ Break down และทำให้เกิด Down time

3.ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาและเพิ่มความน่าเชื่อถือของเครื่องจักร

การใช้งาน Machine Learning จะช่วยจัดตารางเวลาการบำรุงรักษาที่เหมาะสมตามสภาพการใช้จริงของอุปกรณ์นั้นๆ  ปัจจุบัน Preventive maintenance เป็นที่นิยมใช้ในการบำรุงรักษาเครื่องจักรแต่มันมีจุดอ่อนหลายอย่าง เช่น เสียค่าใช้จ่ายโดยไม่จำเป็นเพราะต้องเปลี่ยนอุปกรณ์ก่อนหมดอายุการใช้งานเนื่องจากถึงเวลาที่ต้องซ่อมบำรุง  หรือเครื่องจักร Break down ก่อนเวลาการซ่อมบำรุงเนื่องจากอุปกรณ์ถูกใช้งานอย่างหนัก ซึ่งปัญหาเหล่านี้จะลดลงเมื่อทำการซ่อมบำรุงแบบ Predictive maintenance

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Machine Learning เพื่อจัดทำ Predictive maintenance เช่น บริษัทรถบรรทุกแห่งหนึ่งสามารถประหยัดเงินได้หลายล้านบาทสำหรับชิ้นส่วนในแต่ละปีโดยการทำความเข้าใจว่าเมื่อใดที่รถบรรทุกแต่ละคันจะต้องได้รับบริการตามเส้นทางและภูมิประเทศที่ใช้งานจริง

4.การควบคุมคุณภาพ (Quality control)

เมื่อนำไปใช้อย่างเหมาะสม Machine learning จะสามารถช่วยปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายได้ถึง 35% โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการผลิตที่ไม่ต่อเนื่อง แนวทางที่ Machine Learning สามารถทำได้ คือ การค้นหาความผิดปกติในผลิตภัณฑ์และบรรจุภัณฑ์ ด้วยการตรวจสอบอย่างละเอียดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ผลิต บริษัทสามารถหยุดการส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องไม่ให้ออกสู่ตลาดได้  มีการศึกษาถึงการตรวจสอบข้อบกพร่องที่ดีขึ้นถึง 90% เมื่อเปรียบเทียบกับการตรวจสอบโดยมนุษย์

5.การพัฒนาผลิตภัณฑ์(Product development)

Machine Learning ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากอีกอย่างหนึ่งเกี่ยวข้องกับขั้นตอนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ นั่นเป็นเพราะขั้นตอนการออกแบบและการวางแผนของผลิตภัณฑ์ใหม่และการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่นั้นโดยเชื่อมโยงกับข้อมูลจำนวนมากที่ต้องนำมาพิจารณาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ดังนั้นการใช้ Machine Learning สามารถช่วยในการรวบรวมข้อมูลของผู้บริโภคและวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจความต้องการ  ช่วยสืบค้นความต้องการที่ซ่อนเร้นและสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ทั้งหมดนี้ลงเอยด้วยผลิตภัณฑ์ที่ดีกว่าเดิมและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่สามารถสร้างช่องทางรายได้ใหม่ให้กับบริษัท นอกจากนั้น Machine Learning ยังสามารถช่วยลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่เนื่องจากข้อมูลเชิงลึกจะช่วยให้ขั้นตอนการวางแผนมีข้อมูลประกอบที่มากขึ้น

สรุป

Machine Learning ทำให้ภาคอุตสาหกรรมสามารถผลิตสินค้าได้ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยให้พนักงานสามารถตรวจสอบได้เมื่อเครื่องจักรต้องการการบำรุงรักษา  อุตสาหกรรมต่างๆกำลังวางกลยุทธในการประยุกต์ใช้งาน Machine Learning เพื่อสร้างความคล่องตัวในการผลิต

Machine Learning เป็นแนวโน้มที่สำคัญและจะเปลี่ยนอุตสาหกรรมการผลิตแบบเดิม ไม่ได้เป็นประโยชน์สำหรับอุตสาหกรรมขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังรวมถึงอุตสาหกรรมขนาดเล็กและขนาดกลางอีกด้วย