AI และระบบอัตโนมัติในภาคอุตสาหกรรม: จากกลยุทธ์สู่การดำเนินงานจริง

AI กำลังเข้ามาสู่กระบวนการทำงานภาคอุตสาหกรรม

ปัญญาประดิษฐ์กำลังถูกวางบทบาทมากขึ้นในฐานะเทคโนโลยีเชิงปฏิบัติการ แทนที่จะเป็นเพียงโครงการดิจิทัลแบบแยกส่วน ใน สภาพแวดล้อมภาคอุตสาหกรรม คุณค่าของ AI จะเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้นเมื่อสามารถเชื่อมต่อซอฟต์แวร์ ระบบควบคุม ข้อมูลการผลิต และการตัดสินใจของบุคลากรที่มีอยู่เดิมเข้าด้วยกัน

ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การขาดแคลนเทคโนโลยีเสมอไป ผู้ผลิตและองค์กรด้านโลจิสติกส์จำนวนมากมีแอปพลิเคชัน เครื่องจักร และแพลตฟอร์มข้อมูลหลากหลายระบบใช้งานอยู่แล้ว ปัญหาที่ใหญ่กว่าคืองานที่ต้องทำด้วยตนเองเพื่อเคลื่อนย้ายข้อมูลและการตัดสินใจระหว่างระบบเหล่านั้น

ข้อมูลล่าสุดที่ Ace Workflow อ้างถึงระบุว่า 26% ของชั่วโมงการทำงานในองค์กรที่มีการบันทึกไว้ และอาจสูงถึง 44% ในภาคการเงิน อาจนำกลับมาใช้ประโยชน์ได้ผ่านระบบอัตโนมัติที่มุ่งเป้าหมาย แม้ตัวเลขเหล่านี้จะไม่ได้เจาะจงเฉพาะภาคการผลิต แต่ก็สะท้อนปัญหาที่วิศวกรอุตสาหกรรมพบเป็นประจำ นั่นคือความไม่มีประสิทธิภาพของกระบวนการมักเกิดขึ้นตรงจุดเชื่อมต่อระหว่างระบบ

คอขวดที่แท้จริงมักอยู่ระหว่างระบบ

ระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมแต่เดิมมุ่งเน้นการทำให้เครื่องจักรแต่ละเครื่อง เซลล์การผลิต และกระบวนการควบคุมทำงานโดยอัตโนมัติ AI สมัยใหม่เพิ่มการเพิ่มประสิทธิภาพอีกชั้นหนึ่ง ด้วยการจัดการกับการตัดสินใจและการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่อยู่รายรอบระบบเหล่านั้น

สายการผลิตหนึ่งอาจมี PLC แพลตฟอร์ม DCS ซอฟต์แวร์ MES ระบบจัดเก็บประวัติข้อมูล ระบบคลังสินค้า และแอปพลิเคชันระดับองค์กรอยู่แล้ว แต่ละระบบอาจทำหน้าที่ตามที่ออกแบบไว้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ขณะที่กระบวนการทำงานโดยรวมยังคงพึ่งพาสเปรดชีต การอนุมัติด้วยตนเอง การป้อนข้อมูลซ้ำ หรือการแทรกแซงของผู้ปฏิบัติงาน

จากมุมมองทางวิศวกรรม นี่คือความแตกต่างที่สำคัญ การทำให้งานที่แยกออกมาอีกงานหนึ่งเป็นระบบอัตโนมัติไม่ได้หมายความว่าจะช่วยปรับปรุงกระบวนการทั้งหมดเสมอไป คุณค่าที่มากกว่าอาจเกิดจากการเชื่อมต่อโครงสร้างพื้นฐานระบบอัตโนมัติที่มีอยู่ เพื่อให้ข้อมูลเคลื่อนย้ายระหว่างระบบโดยต้องอาศัยการดำเนินการด้วยตนเองน้อยลง

AI ในฐานะชั้นปัญญาสำหรับระบบอัตโนมัติ

นี่คือจุดที่ AI สามารถเข้ามาเสริมระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมแบบดั้งเดิมได้

ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมโดยทั่วไปได้รับการออกแบบบนเงื่อนไข ลำดับการทำงาน และตรรกะควบคุมที่กำหนดไว้ AI สามารถเพิ่มชั้นสนับสนุนการตัดสินใจที่สามารถตีความสภาวะการปฏิบัติงานที่เปลี่ยนแปลง ระบุรูปแบบ และจัดลำดับความสำคัญของข้อยกเว้น

Adie Taylor จาก Arvato อธิบายแนวทางนี้ว่าเป็นการใช้ AI เป็นชั้นปัญญา ซึ่งช่วยให้ระบบอัตโนมัติตอบสนองต่อความแปรผันในโลกจริงได้ พร้อมเปิดโอกาสให้บุคลากรมุ่งเน้นไปที่ข้อยกเว้น

แนวคิดนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับโลจิสติกส์และการผลิต ระบบอัตโนมัติมีประสิทธิภาพสูงเมื่อสภาวะการทำงานยังอยู่ภายในขอบเขตที่ตั้งโปรแกรมไว้ AI อาจช่วยตีความสถานการณ์ที่ยากต่อการแสดงแทนด้วยกฎตายตัวเพียงอย่างเดียว

ดังนั้น เป้าหมายทางวิศวกรรมไม่ควรเป็นการแทนที่การควบคุมแบบกำหนดแน่นอนด้วย AI สถาปัตยกรรมที่ใช้งานได้จริงกว่าคือการคงการควบคุมแบบกำหนดแน่นอนไว้สำหรับฟังก์ชันที่สำคัญต่อความปลอดภัยและต้องตอบสนองอย่างรวดเร็ว ขณะเดียวกันใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์ การคาดการณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพ และการสนับสนุนการตัดสินใจในระดับสูง

จุดที่ AI ภาคอุตสาหกรรมสามารถสร้างคุณค่าในทางปฏิบัติ

ขณะนี้มีการใช้งานหลายด้านที่กำลังเกิดขึ้นและเป็นพื้นที่ที่เหมาะสมสำหรับการนำ AI ภาคอุตสาหกรรมไปใช้งาน

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สามารถผสานข้อมูลอุปกรณ์ในอดีต ค่าการสั่นสะเทือน ค่าอุณหภูมิ สัญญาณเตือน และสภาวะการทำงาน เพื่อระบุรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับความขัดข้องที่กำลังก่อตัว

การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์สามารถสนับสนุนการตรวจสอบ การระบุข้อบกพร่อง การจัดการสินค้าคงคลัง และการติดตามกระบวนการ ในกรณีที่การประมวลผลข้อมูลภาพด้วยตนเองในปริมาณมากทำได้ยาก

หุ่นยนต์อัจฉริยะสามารถช่วยให้อุปกรณ์อัตโนมัติตอบสนองต่อการไหลของวัสดุ สภาวะในคลังสินค้า และข้อกำหนดด้านการผลิตที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์สามารถใช้ข้อมูลการปฏิบัติงานเพื่อระบุข้อจำกัดและแนะนำการปรับเปลี่ยนด้านการผลิต โลจิสติกส์ หรือการจัดสรรทรัพยากร

ปัจจัยร่วมของการใช้งานทั้งหมดคือข้อมูล AI ไม่สามารถชดเชยข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่ดี สัญญาณที่ขาดหาย หรือแหล่งข้อมูลที่ไม่มีการควบคุมได้ ดังนั้น องค์กรภาคอุตสาหกรรมจึงต้องมองว่าระบบเครื่องมือวัด การเชื่อมต่อ คุณภาพข้อมูล และการบูรณาการระบบเป็นส่วนหนึ่งของการนำ AI ไปใช้งาน ไม่ใช่ประเด็นทางเทคนิคที่แยกออกจากกัน

ไม่ควรมองข้ามโครงสร้างพื้นฐานเดิม

ประเด็นเชิงปฏิบัติที่โดดเด่นจากกำหนดการประชุมสุดยอดที่ลอนดอนคือความสำคัญของการผสาน AI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่

โรงงานอุตสาหกรรมแทบไม่มีโอกาสเปลี่ยน PLC ตัวควบคุม เซนเซอร์ ระบบ SCADA หรือแพลตฟอร์ม DCS ทุกตัว เพียงเพื่อเพิ่มความสามารถด้าน AI ใหม่ วงจรอายุการใช้งานที่ยาวนานของอุปกรณ์ทำให้ชั้นดิจิทัลสมัยใหม่ต้องทำงานร่วมกับระบบที่อาจติดตั้งมานานหลายปี

สิ่งนี้ก่อให้เกิดข้อกำหนดทางวิศวกรรมด้านการบูรณาการที่มีการควบคุม

เกตเวย์โปรโตคอล ระบบจัดเก็บประวัติข้อมูล API เอดจ์คอมพิวติ้ง เครือข่ายอุตสาหกรรม และแพลตฟอร์มข้อมูล สามารถทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซระหว่างระบบอัตโนมัติเดิมกับแอปพลิเคชันวิเคราะห์รุ่นใหม่ได้ สถาปัตยกรรมยังต้องคำนึงถึงความปลอดภัยทางไซเบอร์ เวลาแฝง ความเป็นเจ้าของข้อมูล และความพร้อมใช้งานของระบบด้วย

ในมุมมองของผม นี่เป็นหนึ่งในข้อพิจารณาเชิงปฏิบัติที่สำคัญที่สุดสำหรับ AI ภาคอุตสาหกรรม โซลูชันที่ประสบความสำเร็จมักเป็นโซลูชันที่ผสานเข้ากับฐานระบบอัตโนมัติที่ติดตั้งอยู่ได้ โดยไม่รบกวนฟังก์ชันควบคุมที่ผ่านการพิสูจน์แล้วโดยไม่จำเป็น

ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ยังคงเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรมควบคุม

ไม่ควรประเมิน AI ภาคอุตสาหกรรมจากจำนวนงานที่สามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้เพียงอย่างเดียว

ผู้ปฏิบัติงาน วิศวกรซ่อมบำรุง และผู้เชี่ยวชาญด้านกระบวนการมีความรู้เชิงบริบทที่ยากจะถ่ายทอดลงในซอฟต์แวร์ได้อย่างครบถ้วน พวกเขาเข้าใจสภาวะการทำงานที่ผิดปกติ พฤติกรรมของอุปกรณ์ และข้อจำกัดด้านการผลิต ซึ่งอาจไม่ปรากฏอย่างชัดเจนในชุดข้อมูลย้อนหลัง

AI สามารถลดการวิเคราะห์ซ้ำ ๆ และเน้นย้ำความผิดปกติได้ แต่การแทรกแซงของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญเมื่อการตัดสินใจเกี่ยวข้องกับสภาวะที่ไม่ปกติ ข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย หรือเป้าหมายการปฏิบัติงานที่ขัดแย้งกัน

สิ่งนี้ชี้ให้เห็นรูปแบบที่ AI จัดการการประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก ขณะที่วิศวกรยังคงมีอำนาจเหนือการตัดสินใจด้านการปฏิบัติงานที่กำหนดไว้ แนวทางนี้ยังช่วยให้การนำ AI ไปใช้งานง่ายขึ้น เพราะเป็นการเพิ่มระบบอัตโนมัติอย่างค่อยเป็นค่อยไป แทนที่จะต้องเปลี่ยนผ่านไปสู่การทำงานแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบในทันที

การกำกับดูแลต้องพัฒนาไปพร้อมกับการนำไปใช้งาน

การขยายการใช้งาน AI ไปทั่วการปฏิบัติงานภาคอุตสาหกรรมยังก่อให้เกิดข้อกำหนดด้านการกำกับดูแล

บริษัทต่าง ๆ จำเป็นต้องเข้าใจว่าระบบ AI ใช้ข้อมูลใด คำแนะนำถูกสร้างขึ้นอย่างไร ใครรับผิดชอบดำเนินการตามคำแนะนำ และจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อระบบให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

สำหรับสภาพแวดล้อมภาคอุตสาหกรรม การกำกับดูแลต้องครอบคลุมมากกว่าข้อพิจารณาด้านไอทีแบบเดิม ความปลอดภัยเชิงหน้าที่ ความปลอดภัยทางไซเบอร์ การควบคุมการเข้าถึง การจัดการการเปลี่ยนแปลง ความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับ และความรับผิดชอบด้านการปฏิบัติงาน ล้วนมีความเกี่ยวข้อง ขึ้นอยู่กับระดับที่ AI เชื่อมโยงกับระบบการผลิต

การมีส่วนร่วมของ Schneider Electric ในการเสวนาเรื่อง AI และระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมสะท้อนความท้าทายที่กว้างขึ้นนี้ กลยุทธ์ AI ไม่สามารถแยกตัวอยู่ภายในฝ่ายเทคโนโลยีได้ เมื่อการนำไปใช้งานส่งผลต่อการจัดการพลังงาน ระบบอัตโนมัติ และกระบวนการปฏิบัติงาน

AI LIVE London มุ่งเน้นการนำไปใช้งานจริง

AI LIVE: The London Summit 2026 จะจัดขึ้นในวันที่ 20-21 ตุลาคม ณ Olympia London โดยรวบรวมผู้บริหารมากกว่า 2,000 คน พร้อมวิทยากรผู้เชี่ยวชาญกว่า 50 คน เวิร์กช็อปสำหรับผู้บริหาร 4 รายการ และการสาธิตทางเทคนิคแบบสด

เสวนาแบบ Fireside ในหัวข้อ AI และระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม ซึ่งจัดขึ้นในวันที่ 20 ตุลาคม มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับผู้ผลิต ผู้ให้บริการโลจิสติกส์ และทีมวิศวกรรมที่กำลังประเมินการใช้งาน AI ในทางปฏิบัติ

หัวข้อหลักของงานที่ว่า Technology + Human Purpose ยังสะท้อนทิศทางที่มีประโยชน์สำหรับการอภิปรายเรื่อง AI ภาคอุตสาหกรรมด้วย คำถามสำคัญกำลังเปลี่ยนจาก AI สามารถทำงานใดงานหนึ่งได้หรือไม่ ไปเป็นควรนำ AI มาใช้ตรงจุดใด ควรให้ AI ทำงานร่วมกับระบบอัตโนมัติที่มีอยู่อย่างไร และความรับผิดชอบใดควรยังคงอยู่กับมนุษย์

โอกาสของ AI ภาคอุตสาหกรรมคือการบูรณาการ ไม่ใช่การทดแทน

ขั้นต่อไปของระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมไม่น่าจะถูกกำหนดขึ้นเพียงแค่การเพิ่ม AI เข้าไปในเครื่องจักร

โอกาสที่สำคัญกว่านั้นอยู่ที่การเชื่อมโยงข้อมูล การตัดสินใจ และระบบอัตโนมัติที่มีอยู่ให้เป็นสถาปัตยกรรมการปฏิบัติงานที่ตอบสนองได้มากขึ้น AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลอุตสาหกรรมปริมาณมาก ระบุรูปแบบ และสนับสนุนการตัดสินใจ ขณะที่ PLC แพลตฟอร์ม DCS และระบบความปลอดภัยยังคงทำหน้าที่ควบคุมแบบกำหนดแน่นอนต่อไป

สำหรับวิศวกรอุตสาหกรรม นี่หมายความว่าการนำ AI ไปใช้ควรเริ่มจากปัญหาการปฏิบัติงานที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน ไม่ใช่เริ่มจากการสาธิตเทคโนโลยี ระบุจุดส่งต่องานด้วยตนเอง กำหนดข้อมูลที่จำเป็น กำหนดขอบเขตการตัดสินใจ แล้วจึงพิจารณาว่า AI จะเพิ่มคุณค่าที่วัดผลได้ตรงจุดใด

แนวทางนี้ทำให้ AI ภาคอุตสาหกรรมไม่ใช่เรื่องของการแทนที่ระบบอัตโนมัติเดิม แต่เป็นการต่อยอดขีดความสามารถของโครงสร้างพื้นฐานระบบอัตโนมัติที่มีอยู่