AI ทางออกในการเพิ่มประสิทธิภาพของอุตสาหกรรมการผลิต

การพบเจอกันของ Internet of Things (IoT) และ AI ส่งผลให้เกิดแนวคิดเรื่องระบบการผลิตแบบอัจฉริยะ หรือ Smart Manufacturing ที่มีการใช้เทคโนโลยีด้านการรู้คิดของคอมพิวเตอร์ปรับปรุงประสิทธิภาพในด้านต่าง ๆ เช่น การจัดการสินทรัพย์, การจัดการซัพพลายเชน, การจัดการการขนส่ง และการตรวจสอบติดตามคำสั่งซื้อ

การใช้งาน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของภาคการผลิต

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

ความสามารถในการคาดการณ์ล่วงหน้าว่าอุปกรณ์และเครื่องจักรจะเสียหรือหยุดทำงานช่วยปรับปรุงการใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์และประสิทธิภาพการทำงาน โดยครอบคลุมถึงการรับรู้และการพยากรณ์ล่วงหน้าเกี่ยวกับความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์จะช่วยลดระยะเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์และช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบ

การปรับปรุงผลผลิต

การลดข้อบกพร่องที่ทำให้ต้องกำจัดผลิตภัณฑ์จะส่งผลดีโดยตรงต่อผลกำไรขององค์กร ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ การสูญเสียผลผลิตในกระบวนการผลิตคิดเป็นสัดส่วนเปอร์เซ็นต์ที่สูงมากในต้นทุนการผลิตทั้งหมด ด้วยการใช้เอนจิ้น AI บริษัทต่าง ๆ จะสามารถระบุปัญหาที่ทำให้เกิดการสูญเสียผลผลิต รวมถึงสาเหตุ ซึ่งสามารถหลีกเลี่ยงได้ด้วยการเปลี่ยนแปลงกระบวนการผลิต

ตัวอย่าง: Design for Manufacturability (DFM) เป็นกระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์เพื่อให้ง่ายในการนำไปผลิต นักวิทยาศาสตร์ที่ Iowa State University กำลังพัฒนาเฟรมเวิร์กการรองรับการตัดสินใจด้วย AI DFM ซึ่งเร่งความเร็วด้วย GPU เพื่อช่วยให้นักออกแบบปรับปรุงโมเดล CAD ให้มีความเหมาะสมสูงสุดซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถด้านการผลิต

การทดสอบและปรับปรุงคุณภาพ

ยิ่งสินค้าผ่านการคัดกรองคุณภาพได้เร็วขึ้นเท่าไร บริษัทก็จะยิ่งขายสินค้าได้มากขึ้นเท่านั้น การตรวจสอบสินค้าโดยใช้ AI มีความแม่นยำกว่าการตรวจสอบโดยใช้แรงงานคน ทั้งยังมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ต่ำกว่า อัลกอริธึมเหล่านี้พึ่งพาการเรียนรู้ภายใต้การกำกับดูแลเพื่อตรวจจับข้อบกพร่องของสินค้าที่รู้จักก่อนหน้านี้ รวมถึงเทคนิคการเรียนรู้ที่อยู่ภายใต้การควบคุมบางส่วนเพื่อระบุประเภทของข้อบกพร่องที่ไม่เคยรู้จักมาก่อน

ตัวอย่าง: Bosch สามารถลดเวลาที่ใช้ในการทดสอบและการปรับเทียบ (test and calibration time)ได้ถึง 35% ในกระบวนการผลิตปั๊มไฮดรอลิก โดยใช้โมเดล ML ที่คาดการณ์ผลการทดสอบและเรียนรู้เพิ่มเติมอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป

การปรับปรุงในส่วนของการจัดการสินค้าคงคลัง การคาดการณ์ความต้องการ และการจัดการซัพพลายเชน เป็นอีกหนึ่งแง่มุมสำคัญที่มีการปรับใช้เทคโนโลยี AI

ตัวอย่าง: Honeywell ใช้โมเดลการคาดการณ์ความต้องการโดยอาศัย AI โดยใช้ความแตกต่างและอัตราส่วนของดัชนีราคาน้ำมันดิบเป็นข้อมูลสำหรับการประมวลผล โดยบริษัทฯ ใช้โมเดลดังกล่าวสำหรับการจัดซื้อจัดจ้าง การจัดหาเชิงกลยุทธ์ และการจัดการต้นทุน

การประยุกต์ใช้งาน AI ในกลุ่มอุตสาหกรรมต่างๆ จำเป็นต้องอาศัยการจัดเก็บข้อมูลที่สอดประสานกันระหว่างอุปกรณ์ปลายทาง (edge) ศูนย์คอมพิวเตอร์หลัก (core) และระบบคลาวด์ ดังนั้นการจัดการข้อมูลอย่างไร้รอยต่อจึงมีความสำคัญ องค์กรต่างๆ สามารถเลือกที่จะพัฒนาแอพพลิเคชั่น AI บนระบบคลาวด์สาธารณะหรือระบบที่ติดตั้งภายในองค์กรก็ได้ โดยขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูล ขนาดของชุดข้อมูล และต้นทุนค่าใช้จ่าย

อ้างอิง: Netapp