A.I. ที่ในช่วงเวลาหนึ่ง หลายๆ คนได้แค่ฝัน ตอนนี้กลับมาอยู่ในชีวิตประจำวัน และในด้านอุตสาหกรรม ก็มีการเอา A.I. มาใช้อย่างจริงจัง ไม่ว่าจะเป็นการปรับความคล่องตัว, ลดต้นทุน, เพิ่มกำไร
ไหนๆ ก็ไหนๆ พลของเอาตัวอย่างของ 7 บริษัท สายอุตสาหกรรมและการผลิต มาเป็นกรณีศึกษาสำหรับพวกเราที่สนใจกัน
Thyssenkrupp
การพยากรณ์ ช่วงเวลาซ่อมบำรุงของลิฟต์แบบเรียลไทม์
ด้วยความร่วมมือระหว่างบริษัทผลิตและติดตั้งลิฟต์ กับ Microsoft ทำให้บริษัทสามารถพยากรณ์การซ่อมบำรุงของลิฟต์แต่ละตัวแบบเรียลไทม์ได้
ผลประโยชน์ที่ได้จากการพยากรณ์นี้ คือการคาดการณ์ช่วงเวลาซ่อมบำรุงลิฟต์ของลูกค้า และการจัดสรรทรัพยากรในการซ่อมบำรุงได้อย่างมีประสิทธิภาพ แน่นอนว่ารวมไปถึงทีมซ่อมบำรุง และช้ินส่วนอะไหล่ด้วย
Jabil
ป้องกันปัญหาก่อนที่มันจะเกิด แก้ปัญหาตอนนี้ ดีกว่ามานั่งวิเคราะห์แผนภาพทีหลัง
Vice-President of Operational Technology, Jabil
Jabil เป็นบริษัทที่พร้อมให้คำปรึกษาระบบแก่โรงงาน และสายการผลิต ได้เน้นไปที่การนำระบบการทำงานแบบ cross-functional และระบบ automation ที่ทำงานร่วมทั้งองค์กรมาเป็นเป้าหมายหลัก
Jabil มองว่าโรงงานแห่งอนาคต จะมีรากฐานบนระบบที่เชื่อมต่อซึ่งกันและกัน และระบบต้องสามารถแก้ไขตัวมันเองได้ ก่อนที่ปัญหาจริงจะเกิด
MTorres
ในอุตสาหกรรมอากาศยาน ความผิดพลาดในสายการผลิตเพียงเล็กน้อย อาจจะนำไปสู่โศกนาฎตกรรม ที่ไม่มีใครคาดคิด
กลุ่มอุตสาหกรรม MTorres ใช้ Machine Learning และ AI ในการขึ้นรูปปีกเครื่องบินจากคาร์บอนไฟเบอร์ ด้วยความเร็ว 60 เมตรต่อวินาที ซึ่งเป็นการแสดงศักยภาพของการผลิตในแง่ความเร็ว และความแม่นยำ
นอกจากนั้นยังมีส่วนการตรวจสอบคุณภาพ ที่ใช้กล้องความละเอียดสูง และแสงเลเซอร์เพื่อตรวจจับจุดบกพร่องบนชั้นคาร์บอนไฟเบอร์แบบเรียลไทม์ด้วย
Toyota Material Handling
เราคุมกองทัพหุ่นยนต์นับร้อย ที่ส่งชิ้นส่วนไปยังที่ๆ เหมาะสมได้อย่างแม่นยำ
ในส่วนของการจัดการของในโกดัง (warehouse) ตอนนี้ทางโตโยต้า ได้ทำการปล่อยหุ่นยนต์ขนาดเล็กนับร้อย วิ่งขนของไปมาอย่างเป็นระบบครับ
ทางโตโยต้าได้ใช้ Microsoft Bonsai และ Microsoft AirSim เพื่อฝึกและติดตามผลการทำงานของหุ่นยนต์ขนาดเล็กพวกนี้
โดยหุ่นยนต์ขนาดเล็กพวกนี้ มีหน้าที่ในการขนส่งชิ้นส่วนอุปกรณ์ไปยังจุดวางที่ถูกต้องในตัวโกดัง มีความสามารถดังนี้
- ในการทำงานกับชั้นวาง และกองพัศดุ
- สามารถทราบสินค้าบนชั้นวางจากการแสกน Barcode
- และสามารถทราบเส้นทางจากการมองเห็น แทนที่จะเสียเวลาแสกนเส้นทาง
TetraPak
TetraPak เป็นสายการผลิตด้านแพคเกจจิ้งโดยเฉพาะ โดยทางบริษัท ใช้พลังของ AI ในการคาดการณ์จุดบกพร่องเล็กๆ ในสายการผลิต ก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาใหญ่ในโรงงานของตัวเอง
ที่น่าสนใจคือสายการผลิตของ TetraPak นั้นมีจุดทำงานถึง 600 กว่าจุดต่อสินค้า 1 ชิ้นทีเดียว ซึ่งเป็นปริมาณข้อมูลมหาศาลเกินกว่าที่จะใช้คนธรรมดาดูแลได้
แต่ TetraPak ก็ใช้ Microsoft Azure ในการวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลพวกนี้ เพื่อทำให้การดูแลสายการผลิตมีประสิทธิภาพ และซ่อมแซมได้ทันท่วงที
ABB
หุ่นยนต์ในอุตสาหกรรม มักถูกแยกสถานที่ทำงานออกจากมนุษย์ทั่วไป แต่ ABB มองเห็นว่าด้วยเทคโนโลยี AI ที่ก้าวหน้า ถึงเวลาที่จะทำให้หุ่นยนต์สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ในบริเวณเดียวกันได้
Repsol
Repsol เป็นบริษัทผลิตน้ำมันและก๊าซธรรมชาติรายใหญ่ของสเปน และจากการร่วมมือกับ Microsoft ทำให้มีการนำ AI มาใช้ในการวิเคราะห์การขุดเจาะแหล่งทรัพยากรใหม่
การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยระบบ AI ได้ทำให้การขุดเจาะแม่นยำขึ้น และลดจำนวนบ่อขุดลง ทำให้เวลาโดยรวมในการเลือกและสกัดทรัพยากรสู่ธุรกิจลดลง ส่งผลให้มีข้อได้เปรียบมหาศาลในการทำธุรกิจกลุ่มพลังงานดังกล่าว
ติดตามเรื่องใหม่ๆ ในด้าน AI ได้ตามช่องทางต่อไปนี้
- ติดตามจากแฟนเพจ Nextflow
- กดติดตามคลิปใหม่ๆ Subscribe YouTube Channel ของพลได้เลย
- โทรติดต่อบริการจัดอบรม 083-071-3373 คลิกโทรผ่านมือถือได้เลย
- สอบถามผ่านทาง LINE คลิก
- สอบถามผ่านทาง Facebook คลิก
อ้างอิง – Microsoft Blog