การประมวลผลอุปกรณ์: เทคโนโลยีขั้นสูง?

อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ ในอุตสาหกรรม (IIoT) และการตรวจสอบอุปกรณ์แบบเรียลไทม์

IIoT ช่วยในการรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ในกระบวนการประมวลผลอุปกรณ์อย่างไร

IoT ในอุตสาหกรรม หรือที่เรียกสั้นๆ ว่า IIoT กำลังเปลี่ยนวิธีที่โรงงานจัดการเครื่องจักรของตนเอง โดยการติดตั้งเซ็นเซอร์อัจฉริยะไว้ภายในเครื่องจักรเอง อุปกรณ์ขนาดเล็กเหล่านี้จะคอยตรวจสอบสิ่งต่างๆ เช่น การสั่นสะเทือน ระดับความร้อน และการใช้พลังงาน จากนั้นจึงส่งข้อมูลทั้งหมดนี้ไปยังคอมพิวเตอร์กลางเพื่อทำการวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น โรงงานที่มีเครื่องอัดอากาศเชื่อมต่อกับระบบ IIoT เมื่อเครื่องอัดอากาศเริ่มแสดงการเปลี่ยนแปลงของแรงดันที่ผิดปกติ พนักงานจะได้รับการแจ้งเตือนเพื่อให้สามารถแก้ไขปัญหาได้ก่อนที่เครื่องจะเสียหายอย่างรุนแรง การแตกต่างระหว่างการรอจนกว่าอุปกรณ์จะเสียหายก่อนแล้วค่อยซ่อมแซม กับการแก้ไขปัญหาล่วงหน้าคือ โรงงานที่ใช้วิธีการซ่อมบำรุงแบบนี้สามารถลดการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิดได้ตั้งแต่ 25% ถึง 35% ซึ่งหมายความว่ามีการประหยัดค่าใช้จ่ายและสายการผลิตสามารถทำงานต่อเนื่องได้นานขึ้น

เครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายและระบบประมวลผลขอบ (Edge Computing) เพื่อการตัดสินใจในอุตสาหกรรมที่รวดเร็วขึ้น

ระบบที่ใช้ในอุตสาหกรรม IoT ในปัจจุบันรวมเอาเซ็นเซอร์ไร้สายและพลังการประมวลผลแบบเอจเข้าด้วยกัน เพื่อลดระยะเวลาในการตัดสินใจ แทนที่จะส่งข้อมูลจำนวนมากไปยังเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ที่อยู่ไกล ระบบที่ใช้เทคโนโลยีเอจเหล่านี้จะประมวลผลข้อมูลทันที ณ จุดที่เกิดข้อมูลขึ้นจริง ตัวอย่างเช่น สายการผลิตกังหันลม ด้วยระบบนี้ ระบบสามารถตรวจสอบการสึกหรอของแบริ่งที่สถานที่จริง จากนั้นจึงเริ่มขั้นตอนการบำรุงรักษาได้ทันที ความเร็วที่แตกต่างกันนั้นชัดเจนมาก เราสามารถลดเวลาที่ข้อมูลต้องเดินทางได้ถึงประมาณ 80 เปอร์เซ็นต์ เมื่อเทียบกับวิธีการแบบเดิมที่พึ่งพาคลาวด์เป็นหลัก แน่นอนว่ายังมีอุปสรรคบางอย่างที่ต้องแก้ไข เช่น ค่าใช้จ่ายในการใช้งานและปัญหาความเข้ากันได้ แต่ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นนั้นพูดแทนตัวมันเองได้เป็นอย่างดี

การนำ IIoT มาใช้กันอย่างแพร่หลายในภาคการผลิตและอุตสาหกรรมหนัก

ขณะนี้ผู้ผลิตมากกว่า 67% ใช้โซลูชัน IIoT โดยอัตราการใช้งานเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในภาคอุตสาหกรรมเหมืองแร่และพลังงานตั้งแต่ปี 2021 โรงงานแปรรูปสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่วัดได้ ดังนี้:

ผู้ปฏิบัติงานเครื่องจักรหนักรายงานว่าตรวจจับความผิดปกติได้เร็วขึ้น 40% เมื่อรวม IIoT เข้ากับเครื่องมือวิเคราะห์การสั่นสะเทือนที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การผสานรวม IIoT เข้ากับอุปกรณ์รุ่นเก่าเพื่อให้กระบวนการทำงานชาญฉลาดยิ่งขึ้น

การติดตั้งอุปกรณ์ IIoT เพิ่มเติมในเครื่องจักรรุ่นเก่าอาจมีความท้าทาย แต่ก็ให้ผลตอบแทนที่วัดได้ โครงการปรับปรุงในปี 2022 สำหรับเครื่องจักร CNC สามารถบรรลุผลลัพธ์ได้ดังนี้:

• อัตราการผสานรวมสำเร็จ 90% โดยใช้ตัวเชื่อมต่อเซ็นเซอร์สากล
• ลดข้อผิดพลาดในการปรับเทียบลง 50% ด้วยระบบวัดอัจฉริยะ
• ประหยัดค่าใช้จ่ายด้านการบำรุงรักษาแบบทำนายได้ 120,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อปี

เกตเวย์ข้อมูลแปลงสัญญาณแบบแอนะล็อกจากระบบเก่าให้เป็นรูปแบบที่เข้ากันได้กับ IIoT ช่วยเชื่อมโยงระหว่างเครื่องพิมพ์รุ่นเก่ากับแดชบอร์ดวิเคราะห์สมัยใหม่

ระบบหุ่นยนต์ขั้นสูงและการทำให้เป็นอัตโนมัติในกระบวนการผลิตเครื่องจักรสมัยใหม่

การผนวกรวมระบบหุ่นยนต์เข้ากับเครื่องจักรหนักและระบบการผลิต

ในปัจจุบัน โรงงานอุตสาหกรรมต่างหันมาใช้หุ่นยนต์ในการทำงานที่ต้องการความแม่นยำสูงในการประมวลผลเครื่องจักร เราสามารถเห็นได้จากสถานีเชื่อมบนเรือขนาดใหญ่ไปจนถึงเครื่องจักร CNC ที่ใช้ในการผลิตชิ้นส่วนเครื่องบิน ตัวอย่างเช่น โรงงานผลิตรถยนต์บางแห่งในปัจจุบันใช้แขนกลหุ่นยนต์ในการยกชิ้นส่วนเครื่องยนต์ที่มีน้ำหนักถึง 1.5 ตัน พร้อมทั้งรักษาระดับความผิดพลาดในการเคลื่อนที่ไว้ที่เพียง 0.02 มิลลิเมตร ซึ่งเป็นสิ่งที่น่าทึ่งมากเมื่อพิจารณาถึงความแม่นยำที่ได้ เนื่องจากความผิดพลาดในการประกอบลดลงเกือบ 60% เมื่อเทียบกับการทำงานด้วยมนุษย์โดยตรง หุ่นยนต์เหล่านี้ยังมาพร้อมกับเซ็นเซอร์พิเศษที่ตรวจจับแรงและกล้องที่ช่วยให้พวกมันปรับตัวแบบเรียลไทม์เมื่อต้องทำงานกับวัสดุที่แตกต่างกัน ซึ่งมีความสำคัญอย่างมาก โดยเฉพาะเมื่อต้องทำงานกับโลหะหรือวัสดุคอมโพสิตที่มักมีพฤติกรรมไม่แน่นอนในระหว่างกระบวนการผลิต

อุปกรณ์ควบคุมระยะไกลและอุปกรณ์อัตโนมัติในโรงงานแปรรูป

อุตสาหกรรมเหมืองแร่ได้เริ่มนำรถบรรทุกหางวิ่งอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยเส้นทางที่วางแผนโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้งาน ซึ่งสามารถเคลื่อนย้ายของหนักได้ถึง 320 ตัน ขณะที่ใช้เชื้อเพลิงลดลง 12 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับที่คนขับเคยใช้ ส่วนอุตสาหกรรมเบเกอรี่และโรงงานอาหารก็ได้รับความช่วยเหลือจากเพื่อนร่วมงานหุ่นยนต์ตัวใหม่ที่เรียกว่าโคโบท (cobots) เครื่องจักรเหล่านี้สามารถปรับแรงจับได้แบบเรียลไทม์ขณะทำการห่อขนมอบและเค้กที่เปราะบาง ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการสินค้าได้มากกว่าเดิมถึงสองเท่าต่อชั่วโมงโดยไม่ทำให้อะไรแตกเสียหาย การเปลี่ยนมาใช้ระบบอัตโนมัตินั้นเป็นทางเลือกที่มีเหตุผลสำหรับบริษัทที่ประสบปัญหาในการหางานฝีมือ และต้องการผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอในสถานที่ทำงานที่มีความเสี่ยงสูง โดยข้อผิดพลาดอาจส่งผลเสียทั้งทางการเงินและบางครั้งถึงชีวิต

กรณีศึกษา: สายการประกอบอัตโนมัติเต็มรูปแบบในกระบวนการผลิตอุปกรณ์

บริษัทเหล็กยักษ์ใหญ่แห่งหนึ่งในยุโรปเพิ่งตั้งสายการผลิตที่เป็นอัตโนมัติเต็มรูปแบบเมื่อเร็ว ๆ นี้ การติดตั้งนี้ประกอบด้วยหุ่นยนต์ที่จัดการวัสดุ ระบบสแกนอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ และรถเข็นไร้คนขับขนาดเล็กที่เรียกว่า AGVs ที่ทำงานร่วมกันตามลำดับเวลาที่วางแผนมาอย่างดี สิ่งที่น่าประทับใจคือระบบดังกล่าวสามารถประมวลผลคอยล์เหล็กได้วันละมากกว่า 8,000 ม้วน ขณะที่รักษาอัตราความบกพร่องไว้เพียง 0.004% เท่านั้น ค่าไฟฟ้าก็ลดลงประมาณ 40% เช่นกัน ด้วยอัลกอริธึมอัจฉริยะที่สามารถทำนายได้ว่าเครื่องจักรจะต้องใช้พลังงานเมื่อใด และเมื่อไหร่ที่สามารถอยู่ในโหมดว่างได้ การปรับปรุงในลักษณะนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าทำไมโรงงานจำนวนมากจึงหันมาใช้หุ่นยนต์ในปัจจุบัน แทนที่จะทำงานทีละงานตามลำดับ กระบวนการผลิตยุคใหม่กลับมีลักษณะคล้ายระบบที่เชื่อมโยงถึงกัน ทุกสิ่งทำงานร่วมกันโดยอัตโนมัติ เกือบคล้ายกับสิ่งมีชีวิต

ปัญญาประดิษฐ์และการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ในกระบวนการเครื่องจักร

การเพิ่มประสิทธิภาพอายุการใช้งานและความสามารถในการทำงานของอุปกรณ์โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

ระบบที่ใช้ในปัจจุบันมีการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้เครื่องจักรสามารถทำงานต่อเนื่องได้นานขึ้น พร้อมทั้งรักษาประสิทธิภาพการผลิตสูงสุด ระบบการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จะพิจารณาจากประวัติการดำเนินงานในอดีตและข้อมูลจากเซ็นเซอร์ที่รายงานสถานะปัจจุบัน ช่วยให้สามารถวิเคราะห์แนวโน้มที่บ่งชี้ถึงการสึกหรอของชิ้นส่วนต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์การสั่นสะเทือน (Vibration Analysis) เมื่อ AI ตรวจพบรูปแบบการสั่นของแบริ่งบนเครื่อง CNC ที่ผิดปกติ ก็สามารถแจ้งเตือนปัญหาที่อาจเกิดขึ้นล่วงหน้าได้หลายเดือนก่อนที่จะเกิดการเสียหายจริง โรงงานบางแห่งสามารถตรวจจับปัญหาเหล่านี้ได้ล่วงหน้าระหว่าง 3 ถึง 6 สัปดาห์ก่อนกำหนดการบำรุงรักษา สิ่งที่น่าประทับใจคือ ระบบอัจฉริยะเหล่านี้ยังสามารถปรับแต่งค่าต่าง ๆ ได้อัตโนมัติ เช่น การปรับแรงบิด (Torque) หรือรอบต่อนาที (RPM) ให้เหมาะสมเพื่อรักษาอัตราการผลิตโดยไม่เพิ่มแรงกดดันต่อเครื่องจักร ผู้จัดการโรงงานส่วนใหญ่จึงเห็นว่าการลงทุนในเทคโนโลยี AI นั้นคุ้มค่า เนื่องจากช่วยรักษาสมดุลระหว่างการรักษาอัตราการผลิตและป้องกันการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิด

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการแจ้งเตือนการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์

ตัวประมวลผลอุปกรณ์ใช้โมเดล AI หลักสามประเภท:

• โมเดลถดถอย (Regression models) การทำนายระยะเวลาที่จะเกิดความล้มเหลว (predicting time-to-failure thresholds)
• เครือข่ายประสาทเทียม (Neural networks) ระบุการพึ่งพาความล้มเหลวร่วมของระบบต่าง ๆ (identifying cross-system failure dependencies)
• อัลกอริธึมตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly detection algorithms) ตรวจจับความเบี่ยงเบนในการดำเนินงานที่ละเอียดอ่อน (flagging subtle operational deviations)

การศึกษาเปรียบเทียบมาตรฐานในปี 2023 แสดงให้เห็นว่าโมเดลเหล่านี้ช่วยลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดลง 62% เมื่อเทียบกับระบบตามกฎเกณฑ์แบบดั้งเดิม การประมวลผลแบบขอบ (Edge computing) ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการสั่นสะเทือน อุณหภูมิ และการใช้พลังงานได้โดยตรงที่บริเวณโรงงาน ทำให้เวลาในการตัดสินใจลดลงต่ำกว่า 50 มิลลิวินาที

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์: ลดเวลาการหยุดทำงานของอุปกรณ์ลงได้สูงสุดถึง 40%

ผู้ผลิตที่ใช้ระบบเหล่านี้รายงานว่า การหยุดชะงักโดยไม่ได้วางแผนลดลง 35–40% ผ่านทาง:

1. การจัดตารางการบำรุงรักษาเชิงรุก การกำหนดช่วงเวลาซ่อมแซมให้ตรงกับช่วงที่มีความต้องการต่ำ
2. การปรับปรุงประสิทธิภาพของสต็อกอะไหล่ โดยใช้การคาดการณ์ความน่าจะเป็นที่จะเกิดความล้มเหลว
3. การปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ยืดอายุการใช้งานของมอเตอร์

องค์กรที่ผสมผสานการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เข้ากับเซ็นเซอร์ IIoT สามารถเพิ่มคะแนนประสิทธิภาพโดยรวมของอุปกรณ์ (OEE) ได้สูงขึ้น 19% เมื่อเทียบกับวิธีการบำรุงรักษาแบบตามอาการ

การสร้างความสมดุลระหว่างการพึ่งพา AI กับการกำกับดูแลของมนุษย์ในการบำรุงรักษา

ปัจจุบัน AI สามารถประมวลผลข้อมูลของอุปกรณ์ต่างๆ ได้หลากหลายประเภท แต่วิศวกรที่มีประสบการณ์ยังคงจำเป็นต้องตรวจสอบคำเตือนที่สำคัญเหล่านั้น และตีความว่าระบบกำลังพยายามสื่ออะไรอยู่ จากการสำรวจล่าสุดในปี 2024 ที่รวบรวมข้อมูลจากสถานประกอบการอุตสาหกรรมต่างๆ พบว่าทีมปฏิบัติการในโรงงานที่ยังคงมีทางเลือกในการควบคุมแบบด้วยมือสามารถแก้ไขปัญหาได้ประมาณ 28 เปอร์เซ็นต์ ในกรณีที่ AI สับสนเกี่ยวกับสิ่งต่างๆ เช่น ผลกระทบของความชื้นต่อระบบลม สิ่งที่เราเห็นในที่นี้คือการผสมผสานระหว่างความรู้ความเข้าใจแบบดั้งเดิมกับเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่ทำงานเคียงข้างกัน แทนที่จะปล่อยให้เครื่องจักรเข้ามามีบทบาททั้งหมด บริษัทต่างๆ กำลังค้นพบวิธีที่เทคโนโลยีสามารถสนับสนุนพนักงาน แทนที่จะผลักดันพวกเขาออกไปในการวินิจฉัยปัญหาของอุปกรณ์

การปรับปรุงกระบวนการทำงานการประมวลผลอุปกรณ์โดยใช้ข้อมูลเป็นฐาน

การตรวจสอบสภาพอุปกรณ์ขั้นสูงด้วยการผสานรวม AI และ IIoT

ระบบที่ใช้ในปัจจุบันผสมผสานระบบปัญญาประดิษฐ์เข้ากับเซ็นเซอร์อุตสาหกรรม IoT เพื่อตรวจสอบสถานะของเครื่องจักรแบบเรียลไทม์ ระบบอัจฉริยะเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ ได้มากกว่าสิบห้าปัจจัยพร้อมกัน ซึ่งรวมถึงการสั่นของเครื่องจักรและลายความร้อนของเครื่อง ช่วยให้สามารถตรวจพบแบริ่งที่สึกหรอได้เร็วขึ้นกว่าการตรวจสอบแบบดั้งเดิมถึงสามสิบห้าเปอร์เซ็นต์ โรงงานที่นำวิธีการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์นี้ไปใช้รายงานว่าสามารถลดการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิดได้เกือบยี่สิบเปอร์เซ็นต์ นอกจากนี้ ยังช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาได้ประมาณเก้าสิบสองดอลลาร์ต่อตัน เมื่อเทียบกับวิธีการเดิม ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญที่ผู้จัดการโรงงานจำนวนมากเริ่มให้ความสนใจ

การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ในโรงงานจริง

ภาคส่วนการเหมืองแร่ตอนนี้สามารถตรวจจับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับชิ้นส่วนเครื่องบดอัดได้ล่วงหน้าประมาณสามวันก่อนที่ชิ้นส่วนจะเกิดการล้มเหลว โดยอาศัยเทคนิคการวิเคราะห์ความแปรปรวนของแรงบิด ระบบเตือนภัยล่วงหน้าช่วยให้บริษัทประหยัดค่าใช้จ่ายจากการหยุดทำงานได้ประมาณเจ็ดแสนสี่หมื่นดอลลาร์ต่อเดือน ขณะเดียวกันในโรงงานผลิต ระบบตรวจจับความร้อนอัจฉริยะกำลังช่วยปรับอุณหภูมิของเตาเผาให้เหมาะสมในระหว่างกระบวนการผลิตโลหะ เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้ช่วยลดการสูญเสียพลังงานลงประมาณยี่สิบสองเปอร์เซ็นต์ ขณะที่ยังคงไว้ซึ่งคุณภาพของผลิตภัณฑ์ไว้ได้ สำหรับผู้ดำเนินธุรกิจอุตสาหกรรมหนักที่ต้องการอัปเกรดเครื่องจักรของตน ก็มีผลลัพธ์ที่น่าประทับใจเช่นกัน เมื่อเครื่องอัดเก่าและเครื่องจักร CNC ถูกเชื่อมต่อผ่านชุดอุปกรณ์ IoT สำหรับการอัปเกรด ผู้จัดการโรงงานพบว่ากระบวนการตัดสินใจใช้เวลาน้อยลงเกือบครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับก่อนการอัปเกรด การเพิ่มความเร็วช่วยสร้างความแตกต่างอย่างมากในปฏิบัติการประจำวันภายในโรงหลอมเหล็ก โรงหล่อ และพื้นที่อุตสาหกรรมอื่นๆ

แนวโน้มในอนาคต: เทคโนโลยีที่ผสานรวมกันในการประมวลผลอุปกรณุ่นใหม่

การผสานรวมของ AI, IIoT และหุ่นยนต์ในระบบอุปกรณ์อัจฉริยะ

ปัจจุบันการตั้งค่าการผลิตต่างพึ่งพาการรวมเทคโนโลยีอัจฉริยะมากขึ้นเรื่อย ๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เซ็นเซอร์ IIoT อันทันสมัยที่เราได้ยินกันบ่อย ๆ และหุ่นยนต์ขั้นสูง เพื่อสร้างโรงงานอัจฉริยะมากยิ่งขึ้น ทั้งระบบทำงานโดยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์จากพื้นที่การผลิตผ่านอุปกรณ์คอมพิวติ้งขอบ (edge computing) ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถปรับตัวเองโดยอัตโนมัติเมื่อมีสิ่งใดสิ่งหนึ่งบนสายการผลิตจำเป็นต้องปรับแต่ง ยกตัวอย่างเช่น ร้านผลิตชิ้นส่วนโลหะบางแห่ง บริษัทติดตั้งระบบภาพถ่ายด้วย AI ที่สามารถบอกตำแหน่งที่แน่นอนให้หุ่นยนต์จับชิ้นส่วนไปวางขณะทำงานดัดโค้งด้วยความแม่นยำสูงถึง 0.03 มิลลิเมตร ในเวลาเดียวกัน ตัวเกตเวย์ IIoT ก็ช่วยจัดการการใช้ไฟฟ้าทั่วทั้งสถานที่การผลิต โรงงานที่นำวิธีการแบบบูรณาการนี้ไปใช้ พบว่าอัตราการทิ้งชิ้นส่วนเสียลดลงประมาณร้อยละ 18 และมีผลผลิตเพิ่มขึ้นประมาณร้อยละ 22 เมื่อเทียบกับระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมที่ทำงานแยกจากกัน

การเพิ่มขึ้นของเครื่องจักรอุตสาหกรรมอัตโนมัติที่ปรับตัวเองได้

อุปกรณ์รุ่นล่าสุดในปัจจุบันเริ่มมีการติดตั้งระบบการเรียนรู้แบบปิด (closed loop learning systems) ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถปรับตัวเองได้ตามประสิทธิภาพในการทำงาน ยกตัวอย่างเช่น เครื่อง CNC routers ที่สามารถทำงานได้เองโดยอัตโนมัติ พวกมันสามารถชดเชยความผิดปกติที่เกิดขึ้นขณะเครื่องมือสึกหรอ เพียงแค่ตรวจสอบการสั่นสะเทือนและวัดแรงตัดขณะที่กำลังทำงานอยู่ คาดว่าอุตสาหกรรมจะสามารถลดการหยุดทำงานของเครื่องจักรแบบไม่คาดคิดได้ประมาณ 40% สำหรับการดำเนินงานอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ แต่ก็ยังมีข้อจำกัดอยู่ การติดตั้งระบบเหล่านี้ให้ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ หมายถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานบำรุงรักษาแบบเดิมทั้งหมด จากการสำรวจล่าสุด พบว่าเกือบ 6 จาก 10 ของผู้ผลิตระบุว่าทีมงานของพวกเขาต้องการการฝึกอบรมใหม่ เพื่อให้สามารถจัดการเครื่องจักรอัจฉริยะเหล่านี้ได้อย่างเหมาะสม

การปิดช่องว่าง: การนำเทคโนโลยีสูงมาใช้ vs. ความพร้อมของแรงงาน

ประมาณ 83 เปอร์เซ็นต์ของบริษัทผู้ผลิตมีแผนที่จะนำระบบประมวลผลที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ภายในปี 2025 แต่ในความเป็นจริงมีเพียงประมาณ 34 เปอร์เซ็นต์เท่านั้นที่มีโปรแกรมการฝึกอบรมที่เหมาะสมสำหรับพนักงานด้านเทคโนโลยีของตนเอง ชัดเจนว่ามีบางสิ่งที่ผิดปกติ โรงงานหลายแห่งเริ่มตระหนักว่าพวกเขาต้องการวิธีการที่ดีกว่าในการฝึกอบรมบุคลากร ดังนั้นบางแห่งจึงได้เริ่มจัดตั้งระบบฝึกอบรมแบบผสมผสาน (mixed reality) ที่รวมคู่มือแบบเสริมความจริง (augmented reality) เข้ากับการวินิจฉัยปัญหาผ่านอุปกรณ์ IoT ในโลกจริง สถานที่ที่ทันสมัยที่สุดในปัจจุบันใช้สภาพแวดล้อมดิจิทัลทวิน (digital twin) ซึ่งพนักงานสามารถแก้ไขปัญหาบนอุปกรณ์จำลอง เช่น เครื่องกดและหุ่นยนต์เชื่อมโลหะที่ทำงานอัตโนมัติ ก่อนที่จะได้สัมผัสอุปกรณ์จริงในโรงงาน วิธีการนี้ช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นกับสิ่งที่พนักงานรู้ในปัจจุบัน

คำถามที่พบบ่อย

บทบาทของ IIoT ในการตรวจสอบอุปกรณ์แบบเรียลไทม์คืออะไร?

IIoT ช่วยให้สามารถตรวจสอบอุปกรณ์แบบเรียลไทม์ได้โดยการฝังเซ็นเซอร์อัจฉริยะไว้ภายในเครื่องจักร ซึ่งจะรวบรวมข้อมูลสำคัญ เช่น ระดับการสั่นสะเทือนและอุณหภูมิเพื่อนำไปวิเคราะห์ ช่วยให้สามารถบำรุงรักษาเชิงทำนายได้ และลดการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิด

การประมวลผลขอบ (Edge computing) มีส่วนช่วยอย่างไรต่อการตั้งค่าอุตสาหกรรม IoT?

การประมวลผลขอบ (Edge computing) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตั้งค่าอุตสาหกรรม IoT โดยอนุญาตให้ข้อมูลถูกประมวลผลที่แหล่งที่มาแทนที่จะส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ที่อยู่ไกล ซึ่งช่วยลดเวลาในการส่งข้อมูลอย่างมาก ทำให้การตัดสินใจในอุตสาหกรรมเป็นไปอย่างรวดเร็วขึ้น

ประโยชน์ของการผนวกรวมหุ่นยนต์ในการประมวลผลอุปกรณ์หนักคืออะไร?

การผนวกรวมหุ่นยนต์ในการประมวลผลอุปกรณ์หนักช่วยเพิ่มความแม่นยำและลดข้อผิดพลาดในการประกอบ เครื่องจักรโรบอทที่ติดตั้งเซ็นเซอร์และกล้องสามารถจัดการงานต่างๆ เช่น การยกบล็อกเครื่องยนต์หนักๆ ด้วยความแม่นยำสูง

AI มีส่วนช่วยอย่างไรต่อการบำรุงรักษาเชิงทำนายในกระบวนการอุปกรณ์?

AI มีส่วนช่วยในการบำรุงรักษาเชิงทำนาย (Predictive Maintenance) โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์เพื่อหาแนวโน้มที่บ่งชี้ถึงการสึกหรอและการเสื่อมสภาพ ด้วยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่สามารถพยากรณ์ความล้มเหลวได้ล่วงหน้า ช่วยให้สามารถปรับปรุงก่อนเกิดปัญหา เพื่อยืดอายุการใช้งานอุปกรณ์และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานสูงสุด

ความท้าทายในการนำระบบเทคโนโลยีสูงมาใช้ในภาคการผลิตคืออะไร

ความท้าทายรวมถึงความพร้อมของแรงงานและจำเป็นต้องมีหลักสูตรฝึกอบรมที่เหมาะสม บริษัทหลายแห่งขาดหลักสูตรฝึกอบรมที่เพียงพอสำหรับเจ้าหน้าที่ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญต่อการจัดการและการใช้งานระบบขั้นสูง เช่น เครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างมีประสิทธิภาพ