เราสามารถนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในอุตสาหกรรมการผลิตได้อย่างไร?

ตั้งแต่เริ่มมีอินเตอร์เน็ต โรงงานผลิตระดับชั้นนำของโลกได้ปรับเปลี่ยนการทำงานของพวกเขาเป็นแบบระบบดิจิตอล ปัจจุบันนี้มีข้อมูลหลายเทราไบต์หลั่งไหลมาจากเครื่องมือเกือบทุกชนิดในโรงงาน และให้ข้อมูลกับทางองค์กรเป็นจำนวนมากเกินกว่าที่พวกเขารู้ว่าจะต้องจัดการกับข้อมูลพวกนี้ยังไง

แต่น่าเสียดายที่หลายโรงงานขาดแคลนทรัพยากรในการแปลผลข้อมูลเหล่านี้เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ ด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงจำเป็นต้องมีปัญญาประดิษฐ์

ตัวแปรในการขับเคลื่อนให้ผู้คนหันมารีบใช้ AI

  • ความผันผวนของกำไร
  • ความจำเป็นในการตามหาวิธีการลดต้นทุนตลอดเวลา
  • เวลาการผลิตที่สั้น
  • เพิ่มการควบคุมและตรวจสอบ
  • การเรียนรู้และการปรับตัวในโรงงาน
  • ความสามารถในการผลิตและความต้องการในห่วงโซ่อุปทาน (supply chain)
  • ความต้องการสินค้าจำนวนน้อยและ/หรือสินค้าตามสั่งที่มากขึ้น

โรงงานในอนาคตสามารถ…

  • ตรวจสอบสินค้ามีตำหนิตลอดกรรมวิธีการผลิต
  • จัดการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์้เพื่อลดเวลาสูญเปล่า (Downtime)
  • ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของความต้องการในห่วงโซ่อุปทานตามเวลาจริง
  • ตรวจสอบว่าสินค้าโครงสร้างซับซ้อนอย่างไมโครชิปผลิตมาอย่างสมบูรณ์แบบ
  • ลดต้นทุนสินค้าจำนวนน้อยหรือสินค้าผลิตครั้งเดียว และช่วยให้สามารถปรับแต่งสินค้าตามความต้องการได้มากขึ้น
  • เพิ่มความพึงพอใจของพนักงานโดยการส่งต่องานน่าเบื่อไปให้เครื่องจักร

การใช้งาน AI หลัก ๆ ในอุตสาหกรรมการผลิต

enter image description here

1. การตรวจสอบตำหนิ (Defect Detection)

ทุกวันนี้ ไลน์ประกอบชิ้นส่วนจะไม่มีระบบหรือเทคโนโลยีในการตรวจสอบตำหนิของสินค้าในไลน์การผลิต หรือถึงจะมีก็เป็นระบบที่ธรรมดามาก ซึ่งต้องให้วิศวกรผู้เชี่ยวชาญเป็นคนสร้างและใช้อัลกอริธึ่มมากมายในการแยกระหว่างส่วนประกอบที่ใช้งานได้และมีตำหนิ ระบบพวกนี้ส่วนมากไม่สามารถเรียนรู้หรือรวบรวมข้อมูลใหม่ ๆ ได้ ทำให้มีสินค้ามีตำหนิหลุดไปจำนวนมาก ซึ่งต้องให้พนักงานมาตรวจเช็คด้วยตัวเองอีกที

การนำระบบที่มีปัญญาประดิษฐ์และความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเองมาใช้ ผู้ผลิตจะสามารถลดต้นทุนเวลาได้มาก จากการลดจำนวนสินค้าที่ไม่มีตำหนิปลอม และช่วยลดชั่วโมงที่ต้องใช้ในการควบคุมคุณภาพอีกด้วย

2. การยืนยันคุณภาพ (Quality Assurance)

การผลิตต้องใส่ใจในรายละเอียด ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นมากขึ้นไปอีกในสายอิเล็กทรอนิกส์ ตั้งแต่อดีต การยืนยันคุณภาพเป็นงานที่ทำด้วยมือ โดยต้องให้วิศวกรผู้เชี่ยวชาญมายืนยันว่าอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และไมโครโปรเซสเซอร์ถูกผลิตมาอย่างถูกต้องและวงจรของพวกมันมีโครงสร้างที่เหมาะสม

ในปัจจุบัน อัลกอริธึ่มของการประมวลผลภาพ (Image Processing) สามารถตรวจสอบสินค้าได้ว่าผลิตมาสมบูรณ์หรือไม่ ด้วยการติดตั้งกล้องที่จุดสำคัญในโรงงานผลิต โดยการคัดแยกนี้จะเป็นระบบอัตโนมัติตามเวลาจริง

3. การทำสายการผลิตให้สมดุลย์ (Assembly Line Integration)

ทุกวันนี้ อุปกรณ์ที่ผู้ผลิตใช้ส่วนมากจะส่งข้อมูลมหาศาลไปยังคลาวด์ แต่น่าเสียดายที่ข้อมูลเหล่านี้มักจะเสียเปล่าและนำมาใช้ไม่ค่อยได้ การมองภาพรวมของกระบวนการทั้งหมดจำเป็นต้องใช้แผงควบคุมมากมายและผู้เชี่ยวชาญด้านต่าง ๆ แต่การสร้างแอปพลิเคชั่นรวมเบ็ดเสร็จที่ดึงข้อมูลจากแนวอุปกรณ์ IoT ที่ใช้ จะทำให้คุณสามารถมองภาพของทั้งระบบได้ในมุมรวม

4. การเพิ่มประสิทธิภาพในสายการผลิต (Assembly Line Optimization)

นอกจากนี้ หากคุณเพิ่มปัญญาประดิษฐ์เข้าไปในระบบวงจร IoT ทรัพยากรข้อมูลเหล่านี้จะทำให้สามารถสร้างกระบวนการอัตโนมัติได้อย่างหลากหลาย ยกตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้งานอุปกรณ์แสดงอาการเหนื่อยล้า ก็จะมีการแจ้งเตือนไปยังผู้คุมงาน เมื่อมีอุปกรณ์พัง ระบบก็จะสามารถสั่งให้แผนสำรองทำงานโดยอัตโนมัติ หรือช่วยในกิจกรรมปรับโครงสร้างอื่น ๆ

5. การออกแบบเชิงกำเนิด (Generative Design)

นอกจากช่วยสนับสนุนกระบวนการผลิต AI ยังสามารถช่วยองค์กรออกแบบผลิตภัณฑ์ได้อีกด้วย โดยการทำงานของมันเป็นไปตามนี้: นักออกแบบหรือวิศวกรป้อนเป้าหมายในการออกแบบเข้าไปในระบบอัลกอริธึ่มของ Generative Design อัลกอริธึ่มพวกนี้จะค้นหาการสับเปลี่ยนที่เป็นไปได้ทั้งหมดของผลลัพธ์และสร้างรูปแบบดีไซน์ต่าง ๆ ขึ้นมา และในขั้นตอนสุดท้าย มันก็จะใช้ระบบ Machine Learning มาทดสอบระบบเพื่อพัฒนาต่อไป

towardsdatascience