5 ตัวอย่างการใช้ AI ในการผลิตที่เกิดขึ้นจริง
ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI มักถูกมองว่าเป็นการปฏิวัติอุุตสาหกรรมครั้งใหม่ เป็นเหมือนบันไดขั้นต่อไปที่จะช่วยขับเคลื่อนหุ่นยนต์ และการทำงานด้วยดิจิทัลให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งในปัจจุบันโรงงานหลายแห่งเริ่มมีการบูรณาการ AI ในส่วนต่าง ๆ ของธุรกิจกันแล้ว
การใช้งานระบบอัตโนมัติด้วยการบูรณาการ IT และ OT เข้าด้วยกันจะช่วยลดเวลาที่ใช้ในกระบวนการต่าง ๆ ที่ดำเนินการแบบดั้งเดิมลงได้อย่างมาก เพิ่มประสิทธิภาพ คุณภาพ และการมองเห็นซัพพลายเชนได้อย่างทั่วถึงยิ่งขึ้น การใช้ AI ในกิจกรรมที่ทำแต่ละวันจะช่วยยกระดับกระบวนการทั้งหมดขึ้นได้ นอกจากนี้ยังช่วยในการเปิดตัวสินค้าใหม่ การออกแบบที่มีความจำเพาะเจาะจงพิเศษ และวางแผนการเงินในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อมูลจาก MIT แสดงให้เห็นว่า ผู้ผลิตกว่า 60% มีการใช้ AI ในการผลิต แต่การใช้ AI นั้นเกิดขึ้นในบางภูมิภาคของโลกมากกว่าพื้นที่อื่น โดยยุโรปถือเป็นผู้นำในด้านดังกล่าวซึ่งคิดเป็น 51% ของผู้ประกอบการในพื้นที่ที่ใช้ AI แล้ว ญี่ปุ่นคิดเป็น 30% และสหรัฐอเมริกามีการใช้งานเพียง 28% การใช้งานที่มากที่สุด คือ งานซ่อมบำรุงและควบคุมคุณภาพ ซึ่งการใช้งาน AI จะส่งผลอย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้นในยุคสมัยแห่งการทำงานอัตโนมัติ ตัวอย่างการใช้งานที่น่าสนใจ 5 ตัวอย่าง ได้แก่
1. ยกระดับกระบวนการผลิต - AI ถูกใช้ในหลากหลายการผลิตเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและผลิตภาพ ตัวอย่างโรงงานสิ่งทอ Lindström ที่ใช้ AI เพื่อทำให้กระบวนการต่าง ๆ ธุรกิจสอดประสานเป็นเนื้อเดียวกัน เพิ่มความสามารถในการแข่งขันและความสำเร็จ กระบวนการต่าง ๆ จึงมีความน่าเชื่อถือในประสิทธิภาพและคุณภาพ
2. ผลิตภาพของโรงงาน - แพลตฟอร์มดิจิทัลที่ชื่อ Tomoni สนับสนุนงานควบคุม การตรวจวัดต่าง ๆ การวิเคราะห์ข้อมูล AI และอื่น ๆ มีการตั้งเป้าในการสร้าง
โรงงานอัจฉริยะ ซึ่งโดยทั่วไปโรงงานพลังงานจะมี
เซนเซอร์ประมาณ 1 หมื่นตัว เพื่อสร้างข้อมูลนับล้านจุดในแต่ละนาที และ Tomoni ใช้ข้อมูลที่เกิดขึ้นเหล่านี้มาบริหารจัดการให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้โดยไม่สับสน ในกรณีของมนุษย์เองหากต้องรับมือกับปริมาณข้อมูลมหาศาลในเสี้ยววินาทีอาจเกิดการตกหล่นหรือก่อให้เกิดปัญหาที่ตามมาในภายหลังได้ การมีแพลตฟอร์มอัจฉริยะที่สามารถรองรับข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงได้ทั้งหมดจะช่วยให้การบริหารจัดการพื้นที่และกระบวนการมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการคาดการณ์ต่าง ๆ การแก้ปัญหา หรือการวิเคราะห์ต่อยอดข้อมูล
3. การซ่อมบำรุงเชิงป้องกัน - Baker Hughes ผู้ผลิตคอมเพรสเซอร์และโซลูชันสำหรับธุรกิจก๊าซและน้ำมัน ใช้ AI เพื่อระบุในการซ่อมบำรุงโดยร่วมมือกับ MS Azure และ C3.ai เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่เอื้อให้ผู้ควบคุมงานสามารถดูข้อมูลกระบวนการผลิตได้แบบ Real-time ทำให้โครงการที่จะผลิตในอนาคตมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น รวมถึงยกระดับกระบวนการและอัตราการผลิต โดยแอปพลิเคชันดังกล่าวจะใช้ Machine Learning (ML) เพื่อจัดการกับช้อมูลในอดีตและปัจจุบันในกระบวนการผลิตทั้งหมด และสร้างการจำลองภาพกระบวนการผลิตตลอดทั้งห่วงโซ่มูลค่าทั้งหมด ทำให้สามารถตรวจจับความผิดปกติ คาดการณ์การผลิต และวางแผนเชิงรุกเพื่อยกระดับประสิทธิภาพการผลิตได้ ยกตัวอย่าง Shell ที่ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวเพื่อเร่งความเร็ว Digital Transformation ทั้งธุรกิจ เพิ่มประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และลดผลกระทบที่เกิดขึ้นกับสิ่งแวดล้อม ทั้งยังใช้ในการสนับสนุนการซ่อมบำรุงเชิงคาดการณ์และติดตามการทำงานของวาล์วกว่าครึ่งล้านตัว
4. การออกแบบผลิตภัณฑ์ - Sentry Equipment ได้พัฒนา SentryGuard ซึ่งเป็น Sampling Machine ให้สามารถนำทางผู้ปฏิบัติงาน โดยใช้แพลตฟอร์ม Aveva System สำหรับลดเวลาในการพัฒนาสินค้า โดยใช้ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่าง การแจ้งเตือนและการนำผู้ปฏิบัติงานไปยังทางออกของปัญหาหรือสมมุติฐาน ซึ่งช่วยลดเวลาทางวิศวกรรมลงได้ถึง 80%
5. การทำงานไร้สัมผัสและปราศจากการสูญเปล่า - ยิ่งมีผู้คนทำงานในสายการประกอบมากขึ้นเท่าไหร่ ยิ่งมีโอกาสที่จะเกิดความผิดพลาดมากขึ้นด้วยเท่านั้น
ระบบอัตโนมัติ และ
หุ่นยนต์ จึงเกิดขึ้นเพื่อจัดการกับปัญหาดังกล่าว และสิ่งเหล่านี้ต้องการ AI เพื่อช่วยตั้งแต่การทำงานพื้นฐานและการบริหารโฟลว์ของการทำงาน เมื่อบูรณาการเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ากับมาตรฐานของการทำงาน AI จะขับเคลื่อนให้เกิดการปฏิบัติงานแบบไร้สัมผัสและปราศจากความผิดพลาดขึ้นได้
ขอบคุณที่มาโดย DATAMATION , MODERN MANUFACTURINGขอบคุณภาพโดย Geralt จาก Pixabayอ่านบทความเพิ่มเติม >> คลิกที่นี่
