วิธีการใช้ AI ในภาคการผลิต: คาดการณ์ความเสียหายก่อนที่จะสร้างความสูญเสียทางการเงิน

เมื่อผมได้พูดคุยกับผู้จัดการโรงงานและเจ้าของโรงงาน มักจะมีความเข้าใจผิดที่พบได้ทั่วไป หากคุณถามพวกเขาว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในโรงงานมีหน้าตาเป็นอย่างไร พวกเขามักจะนึกภาพแขนกลหุ่นยนต์ที่ทำงานสอดประสานกันอย่างสมบูรณ์แบบเพื่อเชื่อมโครงรถยนต์

แต่นั่นไม่ใช่ AI สิ่งนั้นคือระบบอัตโนมัติทางกายภาพ (Physical Automation) ซึ่งเป็นสิ่งที่น่าประทับใจ มีประสิทธิภาพ และมีมานานหลายทศวรรษแล้ว

หากคุณต้องการทราบ วิธีการใช้ AI ในภาคการผลิต ในปัจจุบัน คุณต้องเลิกมองไปที่เครื่องจักรทางกายภาพ และเริ่มพิจารณาข้อมูลที่มองไม่เห็นซึ่งไหลเวียนอยู่ระหว่างเครื่องจักรเหล่านั้น การปฏิวัติที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่การสอนเครื่องจักรให้เคลื่อนไหว แต่อยู่ที่การสอนโรงงานของคุณให้รู้จักคิดวิเคราะห์

เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคของการผลิตที่ใช้ระบบความรู้ความเข้าใจ (Cognitive Manufacturing) นี่คือจุดที่ AI ก้าวข้ามผ่านวิทยาการหุ่นยนต์ขั้นพื้นฐาน และเข้ามาควบคุมระบบประสาทส่วนกลางของการดำเนินงานของคุณ ไม่ว่าจะเป็นการจัดการซัพพลายเชนที่ซับซ้อน การคาดการณ์ความล้มเหลวร้ายแรงของอุปกรณ์ก่อนที่หูของมนุษย์จะได้ยินเสียงฟันเฟืองบดกันเสียอีก และการปรับลดการใช้พลังงานในระดับจุลภาคเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

การบริหารสายการผลิตเป็นเกมที่มีความเครียดสูงและมีอัตรากำไรต่ำ ทุกนาทีที่เกิดการหยุดชะงักโดยไม่ได้วางแผนไว้ ทุกความล่าช้าในการจัดส่งวัตถุดิบ และทุกครั้งที่ราคาพลังงานพุ่งสูงขึ้น ล้วนส่งผลกระทบโดยตรงต่อผลกำไรของคุณ ลองมาดูกันว่า AI สามารถขจัดความไม่แน่นอนเหล่านั้นออกไปอย่างเป็นระบบได้อย่างไร

วิธีการใช้ AI ในภาคการผลิต: ก้าวข้ามขีดจำกัดของแขนกลหุ่นยนต์

เพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Cognitive AI เราต้องพิจารณาว่าโรงงานแบบดั้งเดิมจัดการกับความเสี่ยงอย่างไร ในอดีต การผลิตดำเนินไปภายใต้สองรูปแบบคือ: การกำหนดเวลาล่วงหน้า (Scheduled) และการตอบสนองเมื่อเกิดเหตุ (Reactive)

คุณกำหนดเวลาการบำรุงรักษาตามปฏิทิน คุณสั่งซื้อวัสดุโดยอิงจากสเปรดชีตข้อมูลในอดีต คุณควบคุมระบบทำความร้อน ระบบทำความเย็น และเครื่องจักรหนักตามกะการทำงานของพนักงาน

ปัญหาคืออะไร? ความเป็นจริงไม่ได้สนใจปฏิทินของคุณ

เครื่องจักรเสียก่อนถึงกำหนดเวลาซ่อมบำรุงเพียงหนึ่งสัปดาห์ ความล่าช้าในการจัดส่งสินค้าระดับโลกทำให้ชิ้นส่วนสำคัญของคุณต้องตกค้างอยู่ที่ท่าเรือที่ห่างออกไป 3,000 ไมล์ โครงข่ายพลังงานมีราคาพุ่งสูงขึ้นในจังหวะเดียวกับที่คุณกำลังใช้กระบวนการที่กินไฟมากที่สุด

AI เปลี่ยนแปลงรูปแบบดังกล่าวจากระบบที่คงที่และตอบสนองเมื่อเกิดเหตุ ให้กลายเป็นระบบที่ขับเคลื่อนแบบไดนามิกและสามารถคาดการณ์ได้ โดยจะรวบรวมข้อมูลหลายพันจุด ตั้งแต่เซ็นเซอร์ตรวจจับการสั่นสะเทือนบนเครื่องกลึง ไปจนถึงรูปแบบสภาพอากาศทั่วโลกที่ส่งผลกระทบต่อเส้นทางการเดินเรือ และตรวจจับรูปแบบที่สมองมนุษย์ไม่สามารถประมวลผลในระดับมหภาคได้

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance): ซ่อมแซมก่อนที่จะเกิดความเสียหาย

ลองมาคุยถึงฝันร้ายที่มีราคาแพงที่สุดของคุณ นั่นคือ: การหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนไว้ (Unplanned Downtime) เมื่อเครื่องจักรสำคัญหยุดทำงาน มันไม่ได้ทำให้คุณเสียแค่ค่าซ่อมแซมเท่านั้น แต่ยังทำให้คุณต้องสูญเสียค่าแรงที่สูญเปล่า การจัดส่งสินค้าล่าช้า ชื่อเสียงที่เสียหาย และเวิร์กโฟลว์ขั้นต่อไปที่หยุดชะงักลง

ทางออกดั้งเดิมคือการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน (Preventative Maintenance) คุณปิดเครื่องจักรที่ยังทำงานได้ดีเยี่ยมทุกๆ ไตรมาสเพื่อเปลี่ยนชิ้นส่วนที่ อาจจะ เสื่อมสภาพ เป็นวิธีที่มีราคาแพง สิ้นเปลือง และในทางกลับกัน การถอดชิ้นส่วนเครื่องจักรมักจะนำไปสู่ความขัดข้องใหม่ๆ

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั้นแตกต่างอย่างสิ้นเชิง ด้วยการติดตั้งเซ็นเซอร์ IoT (Internet of Things) ราคาประหยัดเข้ากับอุปกรณ์ของคุณ เพื่อวัดค่าการสั่นสะเทือน อุณหภูมิ ความถี่เสียง และการใช้พลังงาน คุณกำลังป้อนข้อมูล "สุขภาพ" ของเครื่องจักรให้ AI อย่างต่อเนื่อง

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) จะเรียนรู้ระดับเสียงการทำงานมาตรฐานที่แม่นยำของเครื่อง CNC ที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบ เมื่อเวลาผ่านไป ระบบจะเรียนรู้ว่าตลับลูกปืนแกนหมุนที่กำลังจะพังนั้นมีเสียงอย่างไร เป็นเวลาหลายสัปดาห์ก่อนที่มันจะหักจริงๆ

แทนที่จะเผชิญกับความล้มเหลวร้ายแรงในบ่ายวันอังคาร คุณจะได้รับการแจ้งเตือนในเช้าวันศุกร์ว่า: "ตรวจพบความผิดปกติของการสั่นสะเทือนที่เครื่องกลึง 4 มีความน่าจะเป็น 87% ที่แกนหมุนจะขัดข้องภายใน 14 วัน ขอแนะนำให้เปลี่ยนชิ้นส่วนนอกเวลาทำการในช่วงสุดสัปดาห์นี้"

คุณสามารถซ่อมแซมได้ในตอนที่ค่าใช้จ่ายต่ำ สะดวก และควบคุมได้ เพียงเท่านี้ก็สามารถลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาลงได้อย่างมาก และแทบจะขจัดปัญหาการชำรุดแบบกะทันหันไปได้โดยสิ้นเชิง หากคุณต้องการทำความเข้าใจถึงผลกระทบทางการเงินในวงกว้างของเรื่องนี้ ผมขอแนะนำให้ลองอ่าน คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับการประหยัดต้นทุนในภาคการผลิต ของเรา

การซิงโครไนซ์ซัพพลายเชน: ยุติการคาดเดา

หากช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้สอนอะไรเราสักอย่าง สิ่งนั้นก็คือระบบการผลิตแบบ "ทันเวลาพอดี" (Just-In-Time) ทำงานได้อย่างไร้ที่ติจนกระทั่งมีเรือสักลำไปติดค้างอยู่ในคลอง หรือเกิดภาวะขาดแคลนไมโครชิปเฉพาะเจาะจงอย่างกะทันหัน

การจัดการซัพพลายเชนในภาคการผลิตปัจจุบันด้วยสเปรดชีตแบบคงที่ ก็เหมือนกับการพยายามหาทางในเมืองที่แผ่ขยายออกไปอย่างกว้างขวาง โดยใช้แผนที่ซึ่งวาดขึ้นเมื่อสิบปีที่แล้ว

AI ไม่เพียงแค่ติดตามว่าวัสดุของคุณอยู่ที่ไหน แต่มันยังคาดการณ์ได้ว่าจะมาถึงเมื่อใดอย่างแท้จริง และปรับตารางการผลิตทั้งหมดของคุณให้สอดคล้องกัน

ลองจินตนาการถึงระบบ AI ที่ทราบระยะเวลาในการรอคอยสินค้า (Lead Times) ของคุณ ติดตามข่าวสารทั่วโลกเกี่ยวกับการประท้วงหยุดงานที่ท่าเรือ ตรวจสอบรูปแบบสภาพอากาศที่อาจทำให้เรือบรรทุกสินค้าล่าช้า และคำนวณผลกระทบต่อสินค้าคงคลังของคุณได้ในทันที หาก AI ตรวจพบว่าวัตถุดิบสำคัญจะมาสาย 4 วัน ระบบจะไม่ใช่แค่แจ้งเตือนความล่าช้าเท่านั้น แต่มันยังสามารถทำงานได้โดยอัตโนมัติ ดังนี้:

• วิเคราะห์สต็อกสำรอง (Buffer Stock) ในปัจจุบันของคุณ
• เสนอแนะให้ปรับเปลี่ยนเส้นทางการผลิตไปยังสายการผลิตอื่นที่ใช้วัสดุที่มีอยู่
• ร่างใบสั่งซื้อไปยังซัพพลายเออร์ในพื้นที่เพื่อเป็นทางเลือกในการอุดช่องโหว่ดังกล่าวโดยอัตโนมัติ

สิ่งนี้ช่วยขจัดความตื่นตระหนกออกจากกระบวนการจัดซื้อ แทนที่ผู้จัดการซัพพลายเชนของคุณจะใช้เวลาทั้งวันไปกับการแก้ปัญหาเฉพาะหน้าและโทรศัพท์อย่างว้าวุ่นใจ พวกเขาสามารถมาตรวจสอบแผนสำรองฉุกเฉินที่สร้างโดย AI แทน คุณสามารถเจาะลึกวิธีการทำงานของการปรับโครงสร้างนี้ได้ใน การวิเคราะห์เจาะลึกการจัดการซัพพลายเชน ของเรา

การเพิ่มประสิทธิภาพพลังงาน: หยุดเผาผลาญเงินสดบนพื้นที่โรงงาน

การผลิตเป็นอุตสาหกรรมที่ใช้พลังงานมหาศาล แต่มีพลังงานมากน้อยเพียงใดที่ถูกแปลงไปเป็นผลิตภัณฑ์จริงๆ และมีพลังงานมากเท่าใดที่ต้องสูญเสียไปเปล่าๆ ในกระบวนการทำงาน?

โรงงานส่วนใหญ่ใช้ระบบ HVAC (การทำความร้อน การระบายอากาศ และการปรับอากาศ) ระบบแสงสว่าง และเครื่องจักรหนักตามตารางเวลาแบบตายตัว แต่ AI จะถือว่าการใช้พลังงานคือปริศนาการปรับให้เหมาะสมที่สุดที่ต้องแก้แบบเรียลไทม์

ระบบจัดการพลังงาน AI จะพิจารณาตารางการผลิตของคุณ สภาพอากาศภายนอก (ซึ่งส่งผลกระทบต่อความต้องการระบบทำความร้อนและทำความเย็นภายใน) และความผันผวนแบบเรียลไทม์ของราคาโครงข่ายพลังงานในท้องถิ่น

ระบบอาจค้นพบว่าการอุ่นเตาอบอุตสาหกรรมล่วงหน้าเร็วขึ้น 45 นาที จะช่วยให้คุณได้รับประโยชน์จากอัตราค่าไฟฟ้าในช่วงนอกเวลาความต้องการใช้งานสูงสุด (Off-peak) ซึ่งช่วยประหยัดเงินได้หลายพันต่อเดือน ระบบสามารถปรับการควบคุมอุณหภูมิในโรงงานแบบไดนามิกโดยอิงจากการแผ่ความร้อนของเครื่องจักรที่กำลังทำงานอยู่ นอกจากนี้ยังสามารถระบุได้ว่าเครื่องจักรใดที่ถูกปล่อยทิ้งไว้แต่ดึงพลังงาน "แวมไพร์" มหาศาล และสั่งปิดระบบโดยอัตโนมัติ

สิ่งเหล่านี้คือการปรับแต่งระดับจุลภาค ไม่ว่าจะเป็นการประหยัดเงินเพียงเศษเพนนีตรงนี้ หรือประหยัดพลังงานระดับกิโลวัตต์ตรงนั้น แต่เมื่อนำไปประยุกต์ใช้กับสิ่งอำนวยความสะดวกขนาดใหญ่ตลอด 24 ชั่วโมงต่อวัน ผลลัพธ์ที่เกิดต่อผลกำไรของคุณก็มหาศาลมาก ทุกค่าใช้จ่ายจำเป็นต้องมีเหตุผลรองรับ และการใช้พลังงานที่ไม่มีการจัดการก็เป็นต้นทุนแอบแฝงที่คุณไม่อาจเพิกเฉยได้อีกต่อไป หากต้องการมองภาพรวมให้กว้างขึ้นในการรับมือกับสาธารณูปโภคเหล่านี้ สามารถดูข้อมูลเชิงลึกของเราได้ที่ การลดต้นทุนพลังงานสำหรับธุรกิจ

ก้าวแรก: คุณควรเริ่มต้นที่จุดไหน?

ข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดที่ผมเห็นเจ้าของธุรกิจมักจะทำกับ AI คือการพยายามทำสิ่งที่ใหญ่เกินตัว (Boil the ocean) พวกเขาต้องการโรงงานอัจฉริยะแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบภายในไตรมาสหน้า ซึ่งมักจะนำไปสู่บิลค่าที่ปรึกษาราคาแพงลิ่ว และไม่มีความเปลี่ยนแปลงใดๆ เกิดขึ้นจริงเลย

คำแนะนำของผมในฐานะตัวแทนฝ่ายปรับเปลี่ยนระบบ AI น่ะหรือ? เริ่มต้นจากสิ่งเล็กๆ แต่ต้องเริ่มทันที

1. ระบุคอขวดที่ใหญ่ที่สุดเพียงจุดเดียวของคุณ มันคือเครื่องจักรเฉพาะบางตัวที่พังอยู่เรื่อยๆ หรือไม่? มันคือซัพพลายเออร์บางรายที่มักจะส่งของล่าช้าเป็นประจำหรือเปล่า? หรือค่าไฟกำลังกัดกินผลกำไรของคุณอยู่?

2. แยกข้อมูลออกมา หากปัญหาคือเครื่องจักร คุณสามารถติดตั้งเซ็นเซอร์ตรวจจับแรงสั่นสะเทือนราคา $200 เข้าไปในวันนี้ได้ไหม? คุณไม่จำเป็นต้องมีระบบที่ครอบคลุมทั่วทั้งโรงงาน คุณเพียงแค่ต้องการข้อมูลจากปัญหาที่ทำให้คุณปวดหัวมากที่สุดเท่านั้น

3. นำร่องใช้งาน AI เป็นเวลา 30 วัน ป้อนข้อมูลเฉพาะเจาะจงนั้นลงในเครื่องมือ AI เชิงคาดการณ์ เปิดใช้งานควบคู่ไปกับกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วยมนุษย์ในปัจจุบันของคุณ ปล่อยให้ AI พิสูจน์คุณค่าของตัวมันเอง เมื่อมันคาดการณ์ความล้มเหลวได้อย่างถูกต้องหรือพบช่องว่างด้านประสิทธิภาพ คุณจะได้รับการยอมรับซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการขยายระบบไปยังส่วนอื่นๆ ของโรงงาน

AI ในภาคการผลิตไม่ใช่เรื่องของนิยายวิทยาศาสตร์อีกต่อไป และไม่ได้จำกัดอยู่แค่เพียงกลุ่มบริษัทระดับโลกที่มีมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์อีกต่อไป เครื่องมือเหล่านี้เข้าถึงได้ เซ็นเซอร์มีราคาถูก และให้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ในทันที

คำถามเดียวที่คุณต้องถามตัวเองก็คือ: คุณยอมที่จะจ่ายเงินให้กับความไร้ประสิทธิภาพที่คู่แข่งของคุณกำลังใช้โปรแกรมกำจัดทิ้งไปอีกนานแค่ไหน?