ผลกระทบของเมตาเวิร์สอุตสาหกรรมและ AI เชิงสร้างสรรค์ต่อการผลิตอัจฉริยะ

ปัญญาประดิษฐ์ในการประมวลผลได้ปูทางไปสู่กระบวนการใหม่ๆ ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น ทำให้สามารถวิเคราะห์เชิงทำนาย ระบบอัตโนมัติ และอื่นๆ ได้แม่นยำยิ่งขึ้น เมื่อไม่นานมานี้ AI ขั้นสูงที่ใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้เกิดขึ้น ซึ่งเปิดประตูสู่ความสามารถที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นกว่าเดิม

AI เชิงสร้างสรรค์ที่พัฒนาบางส่วนจาก เครือข่ายการต่อต้านเชิงสร้างสรรค์ (GANs)เป็น AI ประเภทหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการฝึกเครือข่ายประสาทสองเครือข่ายให้ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างข้อมูลใหม่ ในช่วงปีที่ผ่านมา AI เชิงสร้างสรรค์ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วด้วยการถือกำเนิดของแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น ChatGPT

ในด้านการผลิต ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ยังมีความสำคัญเพิ่มมากขึ้นในโซลูชันการผลิตอัจฉริยะควบคู่ไปกับเทคโนโลยีขั้นสูงอื่นๆ เช่น ฝาแฝดทางดิจิทัล ความจริงเสริมและเสมือนจริง และเครื่องมืออินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งในอุตสาหกรรม (IIoT) ด้วยศักยภาพในการปรับกระบวนการผลิตให้เหมาะสม ปรับปรุงการออกแบบผลิตภัณฑ์ และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของอุตสาหกรรมการผลิต จึงไม่น่าแปลกใจที่มูลค่าตลาดโดยรวมของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในภาคส่วนนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นจาก US$225 ล้านในปี 2022 เป็น US$6,963.45 ล้าน ภายในปี 2032

อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ใช่เทคโนโลยีขั้นสูงเพียงอย่างเดียวที่กำลังสร้างกระแสในอุตสาหกรรม การใช้เมตาเวิร์สทางอุตสาหกรรม ซึ่งเป็นการแสดงภาพเสมือนจริงของโลกกายภาพ กำลังกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้น เนื่องจากผู้ผลิตจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เปลี่ยนแปลงระบบดิจิทัล ซึ่งทำให้สามารถผสานรวมระบบดิจิทัลและระบบกายภาพเข้าด้วยกันได้ เมื่อทำงานร่วมกัน AI เชิงสร้างสรรค์และเมตาเวิร์สทางอุตสาหกรรมก็จะปฏิวัติอุตสาหกรรมการผลิตโดยทำให้มีประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น และนวัตกรรมมากขึ้น

ศักยภาพของ AI เชิงสร้างสรรค์ในการผลิต

Generative AI เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับผู้ผลิต เนื่องจากช่วยให้สามารถสร้างการออกแบบ กระบวนการ และผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่ทำได้ยากหรือไม่สามารถทำได้ด้วยวิธีการแบบเดิมๆ การใช้ Generative AI ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ ลดของเสีย และปรับปรุงคุณภาพโดยรวมได้ในระดับที่สูงขึ้น นอกจากนี้ Generative AI ยังช่วยให้ผู้ผลิตระบุโอกาสใหม่ๆ สำหรับนวัตกรรมและการเติบโตได้อีกด้วย

กรณีศึกษา AI เชิงสร้างสรรค์: อุตสาหกรรมการบิน

Generative AI ได้ถูกนำไปใช้และทดสอบแล้วในอุตสาหกรรมการบิน ปรับปรุงการสื่อสาร และปรับปรุงประสบการณ์การบริการลูกค้า นอกเหนือจากการนำไปใช้เพื่อปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง นอกจากนี้ ผู้ผลิตเครื่องบินยังสามารถใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในการผลิตชิ้นส่วนเครื่องบิน เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการออกแบบและสร้างต้นแบบด้วยความช่วยเหลือของระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI และฝาแฝดทางดิจิทัล

มีการดำเนินการเพิ่มเติมภายในอุตสาหกรรมการบินเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการใช้ AI ขั้นสูงมากขึ้น – สำนักงานความปลอดภัยการบินของสหภาพยุโรป (EASA) เผยแพร่ แผนงาน AI 2.0 ในช่วงต้นเดือนพฤษภาคม มีการสรุปแผนโดยละเอียดสำหรับการบูรณาการ AI เข้ากับอุตสาหกรรม

กรณีศึกษา AI เชิงสร้างสรรค์: อุตสาหกรรมยานยนต์

ตัวอย่างอื่น ๆ ของการทำงานของ AI เชิงสร้างสรรค์คือ ซอฟต์แวร์ออกแบบเชิงสร้างสรรค์ ในอุตสาหกรรมยานยนต์ ผู้ผลิตเริ่มใช้ซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้เพื่อสร้างการออกแบบระบบยานยนต์ใหม่และซับซ้อนมากมาย โดยอาศัยข้อมูลและการจำลองจำนวนมากที่ซอฟต์แวร์นี้สามารถสร้างได้

นอกจากนี้ Generative AI ยังช่วยให้ผู้ผลิตยานยนต์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเครื่องจักรและเซ็นเซอร์ในยานยนต์ได้อย่างละเอียดมากขึ้น เพื่อคาดการณ์การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่แม่นยำสูง การวิเคราะห์นี้โดยใช้ข้อมูลในอดีตช่วยระบุปัญหาได้เร็วขึ้นมาก ทำให้ผู้ผลิตสามารถดำเนินการเชิงรุกเพื่อป้องกันและแก้ไขปัญหาเพื่อประสิทธิภาพที่สูงขึ้นและของเสียที่น้อยลง

AI เชิงสร้างสรรค์สามารถปรับปรุงเมตาเวิร์สทางอุตสาหกรรมได้อย่างไร

แม้ว่า AI เชิงสร้างสรรค์จะมีศักยภาพมหาศาลในกระบวนการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลของอุตสาหกรรมการผลิต แต่ก็ไม่ใช่โซลูชันดิจิทัลขั้นสูงเพียงโซลูชันเดียวที่ขับเคลื่อนภาคส่วนนี้ให้ก้าวไปข้างหน้า การเติบโตของเมตาเวิร์สของการผลิตยังนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการมากกว่าเดิมอีกด้วย ต้องขอบคุณความสามารถในการสร้างโลกเสมือนจริงผ่านความช่วยเหลือของฝาแฝดทางดิจิทัล

การใช้ฝาแฝดทางดิจิทัลในการผลิตช่วยให้ผู้ผลิตมีความยืดหยุ่นมากขึ้น เนื่องจากสามารถจำลองกระบวนการปฏิบัติงาน อินพุตของเครื่องจักร และระบบอัตโนมัติในระบบจำลองเสมือนจริงของโลกจริงได้ ด้วยการผสานพลังของ AI เชิงสร้างสรรค์เข้ากับเมตาเวิร์สทางอุตสาหกรรม ผู้ผลิตจึงสามารถบรรลุถึงระดับประสิทธิภาพ ความคล่องตัว และนวัตกรรมที่สูงขึ้นได้

ตัวอย่างเช่น ฝาแฝดทางดิจิทัลที่สร้างขึ้นโดยใช้ AI เชิงสร้างสรรค์อาจมีความแม่นยำมากขึ้น สามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้มากขึ้น และ ปรับปรุงการใช้พลังงาน เมื่อเปรียบเทียบกับ AI แบบดั้งเดิมและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร รายงานแนวโน้มเทคโนโลยีประจำปีครั้งที่ 15 ของ Deloitte ยังระบุด้วยว่า AI เชิงสร้างสรรค์ เมื่อจับคู่กับการคำนวณเชิงพื้นที่ใหม่และเมตาเวิร์สทางอุตสาหกรรม จะเป็น "ตัวเร่งการเติบโต" ตัวใหม่ที่ทำให้ผู้ผลิตไม่เพียงแต่บรรลุความก้าวหน้าใหม่ๆ ในอุตสาหกรรมของตนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงขีดความสามารถที่สูงขึ้นอีกด้วย

ความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในเมตาเวิร์สทางอุตสาหกรรม

ประโยชน์ที่อาจได้รับจากการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในเมตาเวิร์สทางอุตสาหกรรมนั้นมีมากมาย อย่างไรก็ตาม ผู้ผลิตยังมีความท้าทายที่ต้องพิจารณาเมื่อใช้เครื่องมือและโซลูชันขั้นสูงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ดังกล่าว

กระบวนการ AI อาจสร้างภาระได้ สำหรับองค์กรที่ไม่ได้มีอุปกรณ์ที่เหมาะสมสำหรับการรันฟังก์ชันที่ใช้ทรัพยากรจำนวนมากเนื่องจากต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก เมื่อพิจารณาว่าอัลกอริทึม AI เชิงสร้างสรรค์นั้นต้องการทรัพยากรมากเพียงใด ผู้ผลิตจะต้องรู้วิธีจัดสรรทรัพยากรให้สมดุลเพื่อให้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่สามารถตอบสนองความต้องการในการดำเนินงานประจำวันภายในองค์กรได้

นอกจากนี้ ยังมีความเสี่ยงทั่วไปอีกสี่ประการที่อาจเกิดขึ้นเมื่อใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ ดังที่ได้ระบุไว้ใน คู่มือการจัดการความเสี่ยงของ PwC สำหรับ AIความเสี่ยงเหล่านี้ได้แก่ ความเสี่ยงด้านข้อมูล ความเสี่ยงจากแบบจำลองและอคติ ความเสี่ยงจากการแจ้งเตือนหรือการป้อนข้อมูล และความเสี่ยงของผู้ใช้

ผู้ผลิตต้องทราบถึงความเสี่ยงเหล่านี้และวิธีจัดการกับความเสี่ยงเหล่านี้ ซึ่งรวมถึงการพัฒนากลยุทธ์การกำกับดูแล AI ที่ถูกต้อง การรับรองว่าข้อมูลจะไม่ถูกบิดเบือน การป้องกันการใช้ข้อมูลที่ได้รับอิทธิพลจากข้อผิดพลาดของผู้ใช้ และอื่นๆ

เตรียมองค์กรของคุณให้พร้อมสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์

Generative AI กำลังส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการผลิตอัจฉริยะและเมตาเวิร์สของอุตสาหกรรม เมื่ออุตสาหกรรม 4.0 พัฒนาก้าวหน้าขึ้น เทคโนโลยีการผลิตอัจฉริยะที่ใหม่และก้าวหน้ายิ่งขึ้นเหล่านี้สามารถผลักดันให้ผู้ผลิตเข้าใกล้เป้าหมายการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลมากขึ้น เพื่อให้มีประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น ขณะเดียวกันก็ลดต้นทุน ของเสีย และเวลาหยุดทำงาน

อย่างไรก็ตาม ผู้นำด้านการผลิตต้องเข้าใจว่าพวกเขาไม่สามารถปรับปรุงการดำเนินงานได้หากไม่สามารถระบุพื้นที่ที่ต้องแก้ไขได้ ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือวัดประสิทธิภาพที่เป็นกลางและกรอบการประเมินความเป็นผู้ใหญ่ เช่น ดัชนีความพร้อมของอุตสาหกรรมอัจฉริยะ (SIRI)พวกเขาสามารถรอคอยการปรับปรุงองค์กรครั้งใหญ่เพื่อยกระดับการดำเนินงานของพวกเขาไปสู่อีกระดับหนึ่ง

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ SIRI หรือติดต่อเรา ที่นี่ เพื่อเริ่มการสนทนา