ความก้าวหน้า 3 ประการ ที่จะเปลี่ยนอนาคตของ AI ในอุตสาหกรรม

ทุกวันนี้เราพอจะมองเห็นภาพโรงงานในอนาคตได้ว่าจะมีแต่ฝูงเครื่องจักรกลอัตโนมัติในโรงงาน เครื่องจักรที่พยายามทำตัวเหมือนมนุษย์ เคลื่อนไหวเหมือนมนุษย์ ตั้งใจมาทดแทนแรงงานมนุษย์

หุ่นยนต์ในวันนี้ไม่เพียงแค่ทำงานได้รวดเร็วและไว้วางใจได้มากกว่ามนุษย์เมื่อเทียบกัน แต่ยังสามารถทำงานได้ดีกว่าความสามารถของมนุษย์ทั้งหมด เช่น สามารถประกอบสิ่งเล็กๆ ที่ต้องใช้ความละเอียดแม่นยำได้ แต่อย่างไรก็ตามหุ่นยนต์จำนวนมากเหล่านี้ดูด้อยกว่าที่มองเห็น หุ่นยนต์อาจจะมีความคล่องแคล่วมากกว่ามนุษย์ แต่พวกเขาจะได้รับการติดตั้งโปรแกรมเพื่อปฏิบัติงานในระดับที่จำกัดของงาน หุ่นยนต์หลายตัวไม่สามารถทำงานได้อย่างปลอดในบริเวณที่ใกล้กับมนุษย์และจำเป็นต้องมีการกักบริเวณหรือถูกควบคุมด้วยวิธีการที่ช่วยป้องกันผู้ร่วมงานที่เป็นมนุษย์

Artificial intelligence (AI) ในตอนนี้กำลังค้นหาช่องโหว่ในอุตสาหกรรม เนื่องจากการเติบโตอย่างเต็มที่ของเทคโนโลยีและต้นทุนหุ่นยนต์ที่ถูกลง และการที่อุตสาหกรรมค้นพบแอพลิเคชั่นสำหรับอัลกอริทึม AI ที่สามารถทำการตัดสินใจที่ซับซ้อนได้ อนาคตของ AI ในการผลิตมีความเป็นไปได้ในตลาดเกิดใหม่แล้ว ซึ่งกลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้น

1. การเพิ่มขึ้นของ AI ในตลาดใหม่

ในการผลิต มักใช้เงินทุนในการลงทุนสูงและได้กำไรน้อยอยู่บ่อยๆ เงื่อนไขเหล่านี้จะช่วยให้การขับเคลื่อนการผลิตในประเทศมีค่าแรงต่ำ ต้นทุนด้านทรัพยากรมนุษย์ต่ำมากที่เงินลงทุนใน AI และเครื่องจักรอัตโนมัติที่เกี่ยวข้องที่ยากต่อการแสดงให้เห็น แต่มาตรฐานการครองชีพที่สูงขึ้นและค่าแรงในสถานที่ต่างๆ เช่น อินเดียมีการทำให้ AI สามารถขายได้ง่ายขึ้น ในความเป็นจริง ประเทศจีนกำลังสร้างการลงทุนที่สำคัญใน AI สำหรับการผลิตและ e-commerce

และเช่นเดียวกับคนงานในสหรัฐที่มีความรู้สึกเสียใจกับการเสียงานให้กับเครื่องจักรอัตโนมัติ เช่นเดียวกับที่กำลังเกิดขึ้นในโรงงานของประเทศจีนในขณะนี้ แม้ว่าคนงานจำนวนมากจะถูกแทนที่ด้วยหุ่นยนต์ในระยะสั้น เมื่อเสร็จสิ้นจะมีการอบรมให้กับคนงานเหล่านี้เพื่อดำเนินการออกแบบ เขียนโปรแกรม หรือบำรุงรักษางานในระดับที่สูงขึ้น  อย่างไรก็ตาม แรงขับเคลื่อนที่จริง ในการที่จะพัฒนาแอพลิเคชั่นสำหรับ AI ที่ไม่ได้เป็นเพียงแค่งานอัตโนมัติ แต่ทำให้กระบวนการธุรกิจใหม่ๆ เป็นไปได้อย่างครบถ้วน ตัวอย่างเช่น องค์ประกอบที่กำหนดเองของผลิตภัณฑ์ตามความต้องการของลูกค้ารายเป็นบุคคล

2. เซ้นส์เครื่องจักรที่ดีขึ้น ซึ่งหมายถึงสถานที่ทำงานปลอดภัยมากขึ้น

AI มีรากฐานมาตั้งแต่ปี 1950 แต่มีแค่เพียงการยอมรับการการสร้างเป็นวงกว้างเท่านั้นด้วยการพัฒนาของอัลกอริทึ่มการเรียนรู้เครื่องจักรที่สามารถปล่อยบนตัวของข้อมูลในการค้นพบรูปแบบที่มีความหมาย โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างรอบคอบ "หากไม่มีอัลกอริทึ่มที่ยืดหยุ่นได้ คอมพิวเตอร์สามารถทำได้แค่สิ่งที่เราบอกเท่านั้น" Michael Mendelson นักพัฒนาหลักสูตรที่ NVIDIA Deep Learning Institute กล่าว "หลายๆ งาน โดยเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับความเข้าใจ ไม่สามารถแปลเป็นคำสั่งตามกฏพื้นฐานได้ ในบริบทของการผลิต บางอย่างของแอพลิเคชั่นที่น่าสนใจมากแบบกระทันหันจะเกี่ยวข้องกับความเข้าใจ" การทำเช่นนี้จะทำให้หุ่นยนต์โรงงานมีความสามารถมากขึ้นและสามารถตอบโต้กับคำสั่งจากมนุษย์ได้ดีขึ้น

หนึ่งในวิสัยทัศน์เครื่องจักรของแอพลิเคชั่นเหล่านี้ การประดิษฐ์กล้องขึ้นใหม่หลายๆ ครั้ง ที่มีความละเอียดมากกว่าสายตามนุษย์ได้ในส่วนที่ง่ายขึ้น สิ่งที่ AI ได้เพิ่มเข้ามาคือความสามารถที่นำไปใช้ประโยชน์ได้เพิ่มมากขึ้นเพื่อสร้างประสาทสัมผัสเกี่ยวกับภาพ Landing.ai เริ่มสร้างโดย Silicon Valley veteran Andrew Ng, ที่มุ่งเน้นไปที่ปัญหาทางด้านการผลิต เช่น การวิเคราะห์คุณภาพอย่างแม่นยำ ได้มีการพัฒนาเครื่องมือ machine-vision เพื่อค้นหาข้อบกพร่องที่เล็กมากๆ ในผลิตภัณฑ์ เช่น แผงวงจรที่มีโซลูชั่นดีมากกว่าวิสัยทัศน์ของมนุยษ์ การใช้อัลกอริทึ่มการเรียนรู้ของเครื่องจักรฝึกอบรมในปริมาณเล็กน้อยของภาพตัวอย่างพิเศษ

นี่คือปัญหาระดับจุลภาค ซึ่งก็คือการฝึกอบรมหุ่นยนต์ในเรื่องประสาทสัมผัส เพื่อเข้าใจถึงสิ่งที่เกิดขึ้นรอบๆ ที่สามารถหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักหรือภัยอันตรายได้ ปัญหานี้คล้ายคลึงกับปัญหาในการขับขี่รถยนต์ ซึ่งใกล้เคียงกับการนำมาใช้ในโลกความเป็นจริง มีบทบาทหน้าที่ที่น่าจะอยู่ภายในโรงงานสำหรับการขับรถยกและสายพานอัจฉริยะในการขับเคลื่อนวัตถุและส่งสินค้าที่เสร็จเรียบร้อยแล้วไปรอบๆ

หุ่นยนต์มักจะหยุดนิ่ง แต่ยังคงมีความเสี่ยงที่จะล้มเหลวในสิ่งต่างๆ หรือมนุษย์ที่ไม่มีจุดหมายเข้าไปยังพื้นที่การทำงานของพวกเขา วิสัยทัศน์ของหุ่นยนต์หรือเซ็นเซอร์ที่เคลื่อนไหวสามารถทำให้หุ่นยนต์หยุดในสิ่งที่กำลังทำอยู่ได้ ถ้ามีสิ่งที่สามารถขัดขวางได้ แต่นั่นคือความต้องการอย่างมากสำหรับหุ่นยนต์ที่ทำงานร่วมกันอย่างแท้จริง “cobots” ที่สามารถทำอย่างอย่างมีประสิทธิภาพกับผู้ร่วมงานที่เป็นมนุษย์ ซึ่ง AI จะช่วยให้พวกเขาสามารถเข้าใจคำสั่งจากมนุษย์ รวมถึงคำสั่งใหม่ๆ ที่ไม่คาดคิด ในการเขียนโปรแกรมดั่งเดิมของหุ่นยนต์ สำหรับหุ่นยนต์และมนุษย์จำเป็นที่จะต้องใช้ภาษาทั่วไป ซึ่งอาจจะเป็นคำพูดธรรมดาทั่วๆ ไป แนวคิดนี้ได้รับการพิสูจน์ที่ University of Rochester และที่ MIT เรียบร้อยแล้ว

“ในฐานะมนุษย์ พวกเราได้รับการฝึกปฏิบัติในการอธิบายสิ่งต่างๆ ด้วยคำพูดมานับพันปี ในขณะที่คำที่เขียนนั้นคือเทคโนโลยีที่แปลกใหม่และมาที่หลัง” Mendelson กล่าว “การพูดคุยกับหุ่นยนต์ได้ช่วยให้เราสามารถสื่อสารแนวคิดที่พวกเราอาจจะไม่สามารถใช้ข้อความได้อย่างชัดเจน”

3. AI ใน Supply Chain และที่มากกว่านั้น

AI จะช่วยให้หุ่นยนต์มีความสามารถและใช้งานง่ายมากขึ้นสำหรับมนุษย์ในการทำงานร่วมกัน แต่จะมีผลกระทบในบริเวณที่ไม่เกี่ยวกับหุ่นยนต์ ใน Supply Chain ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมสามารถรับรู้รูปแบบของความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ทุกช่วงเวลา การแบ่งแยกตลาด และ การแบ่งกลุ่มทางเศรษฐกิจสังคม ในขณะที่การบัญชีสำหรับวงจรเศรษฐศาสตร์มหาภาค การพัฒนาทางการเมือง และแม้กระทั่งรูปแบบสภาพอากาศ Output สามารถคาดคะเนความต้องการของตลาด ซึ่งจะช่วยขับเคลื่อนในการจัดหาแหล่งกำเนิดวัตถุดิบ พนักงาน การตัดสินใจทางการเงิน สินค้าคงคลัง การบำรุงรักษาอุปกรณ์ และการใช้พลังงาน

AI มีความสำคัญมากขึ้นในการคาดคะเนอัตราการเสื่อมของเครื่องจักรสำหรับอุปกรณ์ กับเงื่อนไขการดำเนินการติดตามเซ็นเซอร์และประสิทธิภาพของเครื่องมือในโรงงาน การเรียนรู้ในการคาดการณ์ที่ผิดพลาดและการทำงานที่ผิดปกติ และตีความหรือการแนะนำเกี่ยวกับการปฏิบัติ “ในอุตสาหกรรมอื่นๆ มีตรงนี้โดยตรงแล้ว” Som Shahapurkar ผู้อำนวยการฝ่ายการเรียนรู้เครื่องจักรของ FICO ซึ่งทำธุรกิจ AI มามากกว่า 40 ปี กล่าว “แอพลิเคชั่นดังกล่าวได้แพร่หลายไปทั่วทั้งโดเมน จากการสร้างการแจ้งเตือนทางอีเมล์ของผู้ใช้ที่มีความซับซ้อนไปยังเจ้าของรถยนต์เพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวใน ‘blades’ ใน server farm ที่ Facebook และ Google”

ข้อมูลส่วนใหญ่จะมาจากเซ็นเซอร์ที่ฝังอยู่ในเครื่องมือประมวลผล ไม่เพียงแค่ที่โรงงานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงสิ่งอำนวยสะดวกของซัพพลายเออร์ การติดตามในส่วนของสินค้าคงคลัง การนำเข้า front-end อื่นๆ และการตรวจสอบปัญหาด้านคุณภาพของสินค้าที่สถานที่จัดจำหน่ายหรือร้านค้าปลีก

ในความเป็นจริง AI สามารถให้เบาะแสเพื่อช่วยเหลือผู้ผลิตในการคาดการณ์ความต้องการก่อนพวกเขาสร้างผลิตภัณฑ์เพื่อการส่งสินค้า ในปี 2010 Johan Bollen ศาสตราจารย์สารสนเทศและผู้ร่วมสาขาใน Indiana University “การแสดงให้เห็นอัลกอริทึ่มสามารถอ่านและตีความความคิดเห็นในฟีด Twitter ได้อย่างแม่นยำเพียงพอต่อการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาดหลักทรัพย์ได้อย่างแม่นยำ การวิเคราะห์ความคิดเห็นที่คล้ายคลึงกันสามารถนำมาใช้กำหนดความต้องการของสินค้าได้ หรือแม้แต่แบรนด์พิเศษ” Bollen กล่าว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัจจุบันที่ผู้บริโภคจะส่งความคิดเห็นของพวกเขาทุกวันได้โดยการแชทกับผู้ช่วย AI ประจำบ้านจาก Google และ Amazon งานล่าสุดของ Bollen ส่วนใหญ่จะมุ่งเน้นไปที่อิทธิพลของ social-media บนข้อคิดเห็นทางการเมือง แต่เขาก็ได้ศึกษาพฤติกรรมผู้บริโภคด้วยเช่นกัน

แม้ในขณะนี้ ผู้สนับสนุน AI ได้ยืนยันว่าเทคโนโลยีเป็นเพียงแค่รูปแบบการวิวัฒนาการของเครื่องจักรอัตโนมัติ ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ของการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 โดย AI อาจจะมีประสิทธิภาพในการทำสิ่งต่างๆ ทำให้มีคุณภาพดีขึ้น ทำให้มีราคาที่ถูกลง แต่นั่นก็ยังไม่สามารถทำแทนมนุษย์ที่มีความเฉลียวฉลาดได้ในการติดต่อธุรกิจด้วยการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดในประสบการณ์และความต้องการ หรือในการตัดสินใจว่าจะทำสิ่งต่างๆ ทั้งหมดได้หรือไม่

ซินเนอร์จี้ซอฟต์ ตัวแทนจำหน่ายซอฟต์แวร์อย่างเป็นทางการและถูกต้องในประเทศไทยของออโตเดสก์ สำหรับท่านที่ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ สามารถสอบถามได้ทางเจ้าหน้าที่ซินเนอร์จี้ซอฟต์ที่ This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. หรือ 085-323-5453, 02-692-2575 หรือทาง Online Store ทางเรายินดีให้คำปรึกษาอย่างมืออาชีพ