การวิเคราะห์ข้อมูลอันล้ำสมัย: เหตุใดเทคโนโลยีใหม่เพียงอย่างเดียวจึงไม่อาจขับเคลื่อนโรงงานแห่งอนาคตได้

ข้อมูลถูกเก็บรวบรวมไว้ในรูปแบบต่างๆ และเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการต่างๆ มาเป็นเวลาหลายศตวรรษ ตั้งแต่เครื่องหมายและบันทึกย่อที่เรียบง่ายไปจนถึงสเปรดชีตที่ซับซ้อนและการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ ปัจจุบัน ปริมาณและปริมาณของข้อมูลที่ซับซ้อนหรือบิ๊กดาต้าที่ถูกสร้างและจัดเก็บนั้นมหาศาล โดยมีการสร้างข้อมูลประมาณ 2.5 พันล้านกิกะไบต์ต่อวัน

ในภาคการผลิต มีปริมาณข้อมูลที่ถูกสร้างและกระจายอย่างรวดเร็วด้วยเทคโนโลยีที่ชาญฉลาดและเชื่อมโยงกัน เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) และอุปกรณ์อินเทอร์เน็ตของทุกสรรพสิ่ง (IoT) ที่รวมเข้าไว้ในระบบปฏิบัติการแล้ว

อย่างไรก็ตาม หากไม่มีความเข้าใจอย่างชำนาญในการใช้ประโยชน์และวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลจะลดลงเหลือเพียงตัวเลขเท่านั้น

ระหว่างการใช้เทคโนโลยีการผลิตอัจฉริยะเหล่านี้และการจัดการชุดข้อมูลแบบดั้งเดิม ผู้ผลิตจะมีจุดข้อมูลมากขึ้น พื้นที่ร้านค้า กว่าที่เคยเป็นมา สำหรับพวกเขา การได้รับผลตอบแทนที่สูงขึ้นจากการลงทุนด้านเทคโนโลยีในอนาคตนั้นขึ้นอยู่กับการมีโมเดลการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถกำหนด ศึกษา และดึงข้อสรุปที่เป็นรูปธรรมจากข้อมูลเพื่อตัดสินใจที่ถูกต้องเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีที่สุด การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่ถูกต้องจะทำให้ไม่มีข้อมูลใดถูกละเลย

หากระบบอัตโนมัติคือเรื่องของประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ก็คือเรื่องของความชาญฉลาด

การอภิปรายเกี่ยวกับการผลิตสมัยใหม่มักจะเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานในระดับขนาดใหญ่ ด้วยการถือกำเนิดของ อุตสาหกรรม 4.0เราได้เห็นอัตราการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้เพิ่มมากขึ้น และอัตราการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น นับตั้งแต่การระบาดของ COVID-19 ที่ทำให้การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลดำเนินไปอย่างรวดเร็วมากขึ้น

ปัจจุบัน ธุรกิจจำนวนมากกำลังพยายามเพิ่มประสิทธิภาพด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือและโซลูชันอัจฉริยะ อย่างไรก็ตาม การแยกแยะระหว่างประสิทธิภาพและความชาญฉลาดถือเป็นสิ่งสำคัญ

ตัวอย่างเช่น เซ็นเซอร์ IoT ที่มีประสิทธิภาพช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการโดยเปิดใช้งานความสามารถในการตรวจสอบและบันทึกทรัพย์สินการผลิตแบบเรียลไทม์ เช่น การติดตามตำแหน่งและเนื้อหาของถังเก็บในโรงงานผลิตแบบเสมือนจริง และการทำให้การเติมสต็อกสินค้าตามความต้องการเป็นแบบอัตโนมัติ

อย่างไรก็ตาม การใช้การวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพจะช่วยเพิ่มระดับของปัญญาประดิษฐ์ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการปรับให้เหมาะสม การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ผู้ผลิตสามารถระบุพื้นที่สำหรับประสิทธิภาพและลดต้นทุนเพิ่มเติมได้ ไม่ว่าจะเป็นการจัดลำดับสายการผลิตใหม่ การกำหนดค่าผลิตภัณฑ์ใหม่โดยใช้ชิ้นส่วนจากถังนั้น หรือแนะนำส่วนประกอบที่ประหยัดกว่า

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล ตอนนี้ผู้ผลิตสามารถก้าวเข้าใกล้เป้าหมายการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการได้อีกขั้นหนึ่ง ทำให้เป็นคุณลักษณะสำคัญอีกประการหนึ่งของโรงงานอัจฉริยะ ดังนั้น จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งที่บริษัทผู้ผลิตจะต้องใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเพิ่มระดับของปัญญาประดิษฐ์อีกชั้นหนึ่งให้กับการดำเนินงานของตน เพื่อช่วยระบุและแก้ไขช่องว่างในขณะที่ปรับปรุงกระบวนการที่มีอยู่ แม้ว่าอาจเป็นความท้าทายสำหรับบางคน แต่ก็สามารถทำได้โดยการนำกรอบการทำงานและเครื่องมือการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ เช่น ดัชนีความพร้อมของอุตสาหกรรมอัจฉริยะ (SIRI) เพื่อให้บริษัทต่างๆ ขับเคลื่อนและขยายการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ตลอดจนปรับปรุงการดำเนินงานและกระบวนการต่างๆ ให้ดียิ่งขึ้น

จากโรงงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบสู่ระบบนิเวศการผลิตอัตโนมัติ

การผลิตต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงมากมายตลอดหลายปีที่ผ่านมา โดยมีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอย่างต่อเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงครั้งใหม่ที่เกิดขึ้น การเปลี่ยนแปลงจากการลงทุนด้านเทคโนโลยีใหม่ๆ เป็นครั้งคราวไปสู่การสร้างโรงงานอัจฉริยะพร้อมแผนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่ครอบคลุมตั้งแต่ต้นนั้นได้เกิดขึ้นแล้ว แต่ผู้นำในอุตสาหกรรมที่มีวิสัยทัศน์ต้องการทราบว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป และต้องดำเนินการอย่างไรจึงจะบรรลุเป้าหมายดังกล่าว

ในขณะที่โรงงานแห่งอนาคตในปัจจุบันรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลได้มากขึ้น โรงงานเหล่านี้ก็เริ่มเรียนรู้วิธีการประเมินบริบท ปรับตัวให้เข้ากับข้อจำกัด และดำเนินการที่สอดคล้องกับผลลัพธ์ที่องค์กรกำหนดไว้ล่วงหน้ามากที่สุด โดยแทบไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์เลย

เมื่อเวลาผ่านไป พลังของการวิเคราะห์ข้อมูลและระบบอัตโนมัติสามารถขับเคลื่อนโรงงานอัจฉริยะรุ่นต่อไปได้ นำไปสู่ระบบนิเวศการผลิตอัตโนมัติอย่างแท้จริง ซึ่งเป็นผลจากความพยายามในช่วงเริ่มต้นของอุตสาหกรรม 4.0 แม้ว่าอุตสาหกรรม 5.0 จะยังห่างไกล แต่การเริ่มต้นของระบบนิเวศการผลิตอัตโนมัติจะถือเป็นก้าวสำคัญจากอุตสาหกรรม 4.0 อย่างชัดเจน

บทบาทสำคัญที่การวิเคราะห์ข้อมูลอันล้ำสมัยมีต่อผลิตภัณฑ์ต่างๆ ถูกกำหนดให้กลายเป็นคุณลักษณะเฉพาะของยุคต่อไปนี้ในการผลิต โดยที่การผลิตสามารถสร้างสมดุลระหว่างการผลิตจำนวนมากกับความต้องการในการปรับแต่งได้อย่างราบรื่น

การวิเคราะห์ข้อมูล: แกนหลักของการเปลี่ยนแปลงการผลิต

การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและเทคโนโลยีอัจฉริยะที่เชื่อมต่อถึงกันทำให้ผู้ผลิตในปัจจุบันประสบความสำเร็จมากขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา ตลอดกระบวนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล เครื่องจักรขั้นสูงและระบบที่ซับซ้อน รวมถึงข้อมูลขนาดใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์ ML และ IoT ช่วยขับเคลื่อนโรงงานแห่งอนาคตและเพิ่มขีดความสามารถให้สูงสุด อย่างไรก็ตาม ข้อมูลมหาศาลที่สร้างขึ้นในโรงงานยุคใหม่จะไม่มีประโยชน์เลยหากไม่มีโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตีความและสรุปข้อมูลสำคัญที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล โรงงานในอนาคตและระบบนิเวศอัตโนมัติเต็มรูปแบบสามารถกลายเป็นความจริงได้ในฐานะส่วนหนึ่งของขั้นขั้นสูงของอุตสาหกรรม 4.0 อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ผู้ผลิตสามารถไปถึงขั้นต่อไปนี้ พวกเขาต้องเข้าใจว่าตนเองขาดอะไรและจะแก้ไขช่องว่างที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างไร ดัชนีความพร้อมของอุตสาหกรรมอัจฉริยะเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะอุตสาหกรรมที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนและแผนงานที่ชัดเจนจะนำทางไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่ผู้ผลิตต้องการ

ต้องการประเมินดัชนีความพร้อมของอุตสาหกรรมอัจฉริยะเพื่อดูว่าบริษัทของคุณมีผลงานเป็นอย่างไรเมื่อเทียบกับบริษัทอื่นๆ หรือไม่ เข้าไปที่ https://siri.incit.org/assessment/request-assessment หรือติดต่อเราได้ที่ contact@incit.org เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม