เน็ตแอพ เผย ทุกอุตสาหกรรมแห่ใช้ AI


ดังนั้นบริษัททั้งขนาดเล็กและขนาดใหญ่จึงหันมาปรับใช้เทคโนโลยี AI (Artificial Intelligence) กันอย่างกว้างขวาง เพื่อกลั่นกรองข้อมูลเชิงลึกและนำไปใช้ในการปรับปรุงและขยายธุรกิจให้เติบโต

การใช้งาน AI ในอุตสาหกรรมการผลิต
       Internet of Things (IoT) และ AI ส่งผลให้เกิดแนวคิดเรื่องระบบการผลิตแบบอัจฉริยะ หรือ Smart Manufacturing ที่มีการใช้เทคโนโลยีด้านการรู้คิดของคอมพิวเตอร์ปรับปรุงประสิทธิภาพในด้านต่างๆ เช่น การจัดการสินทรัพย์ การจัดการซัพพลายเชน การจัดการการขนส่ง และการตรวจสอบติดตามคำสั่งซื้อ

 

 

 การใช้งาน AI ที่พบเห็นอย่างแพร่หลายในภาคการผลิตมีดังนี้
- การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ : ความสามารถในการคาดการณ์ล่วงหน้าว่าอุปกรณ์และเครื่องจักรจะเสียหรือหยุดทำงานช่วยปรับปรุงการใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์และประสิทธิภาพการทำงาน โดยครอบคลุมถึงการรับรู้และการพยากรณ์ล่วงหน้าเกี่ยวกับความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์จะช่วยลดระยะเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์และช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบ ตัวอย่าง : ‘Predix’ ซี่งเป็นแพลตฟอร์ม IOT สำหรับภาคอุตสาหกรรม (ซึ่งใช้ AI) จาก GE สำหรับอุตสาหกรรมการผลิต โดยใช้เซ็นเซอร์เพื่อบันทึกขั้นตอนของกระบวนการทั้งหมด และตรวจสอบดูแลเครื่องจักรที่ซับซ้อน 

- การปรับปรุงผลผลิต : เพื่อลดข้อบกพร่องที่ทำให้ต้องกำจัดผลิตภัณฑ์จะส่งผลดีโดยตรงต่อผลกำไรขององค์กร  ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ การสูญเสียผลผลิตในกระบวนการผลิตคิดเป็นสัดส่วนเปอร์เซ็นต์ที่สูงมากในต้นทุนการผลิตทั้งหมด  ด้วยการใช้เอนจิ้น AI บริษัทต่างๆ จะสามารถระบุปัญหาที่ทำให้เกิดการสูญเสียผลผลิต ตัวอย่าง: Design for Manufacturability (DFM) เป็นกระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์เพื่อให้ง่ายในการนำไปผลิต  นักวิทยาศาสตร์ที่ Iowa State University กำลังพัฒนาเฟรมเวิร์กการรองรับการตัดสินใจด้วย AI DFM ซึ่งเร่งความเร็วด้วย GPU เพื่อช่วยให้นักออกแบบปรับปรุงโมเดล CAD ให้มีความเหมาะสมสูงสุดซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถด้านการผลิต
การทดสอบและปรับปรุงคุณภาพ : การตรวจสอบสินค้าโดยใช้ AI มีความแม่นยำกว่าการตรวจสอบโดยใช้แรงงานคน ทั้งยังมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ต่ำกว่า เพื่อตรวจจับข้อบกพร่องของสินค้า ตัวอย่าง: Bosch สามารถลดเวลาที่ใช้ในการทดสอบและการปรับเทียบ (test and calibration time)ได้ถึง 35% ในกระบวนการผลิตปั๊มไฮดรอลิก โดยใช้โมเดล ML ที่คาดการณ์ผลการทดสอบและเรียนรู้เพิ่มเติมอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป
 - การปรับปรุงในส่วนของการจัดการสินค้าคงคลัง การคาดการณ์ความต้องการ และการจัดการซัพพลายเชน เป็นอีกหนึ่งแง่มุมสำคัญที่มีการปรับใช้เทคโนโลยี AI ตัวอย่าง: Honeywell ใช้โมเดลการคาดการณ์ความต้องการโดยอาศัย AI โดยใช้ความแตกต่างและอัตราส่วนของดัชนีราคาน้ำมันดิบเป็นข้อมูลสำหรับการประมวลผล โดยบริษัทฯ ใช้โมเดลดังกล่าวสำหรับการจัดซื้อจัดจ้าง การจัดหาเชิงกลยุทธ์ และการจัดการต้นทุน

 

การใช้งาน AI ในธุรกิจโทรคมนาคม
      ปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนการใช้งาน AI ในธุรกิจโทรคมนาคม ได้แก่ การลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานโดยอาศัยระบบงานอัตโนมัติ และการมอบประสบการณ์ที่เหนือกว่าให้แก่ลูกค้า  ข้อมูลจาก Tractica ชี้ว่าการลงทุนด้านโทรคมนาคมในเทคโนโลยี AI คาดว่าจะแตะระดับ 36.7 พันล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2568  กรณีการใช้งาน AI ที่สำคัญในภาคธุรกิจโทรคมนาคมคาดว่าจะเป็นเรื่องของการตรวจสอบและจัดการการดำเนินงานเกี่ยวกับเครือข่าย โดยครองสัดส่วนค่าใช้จ่ายด้าน AI สูงที่สุดในช่วงระยะเวลาดังกล่าว  ส่วนกรณีการใช้งาน AI ที่สำคัญอื่นๆ เกี่ยวข้องกับโปรแกรมผู้ช่วยเสมือนจริงสำหรับบริการลูกค้า, ระบบ CRM อัจฉริยะ และไซเบอร์ซีเคียวริตี้ กรณีการใช้งาน AI ที่ได้รับความนิยมในธุรกิจโทรคมนาคมมีดังนี้


11/12/2019
30






ข่าวอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

ชี้ 3 ทางออก หลุดกับดัก ดิจิทัล ทรานส์ฟอร์เมชัน

ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมากระแสของดิจิทัล ...

13/01/2020
17

‘หัวเว่ย’ ผนึกรัฐ-อุตฯไทย ดัน 5จี พลิกโฉมเศรษฐกิจ

“หัวเว่ย” ปักธงพัฒนา 5จี ตลาดไทย เร่งเครื่องสร้างความร่วมมือภาครัฐ อุตสาหกรรม ประชากร ...

25/12/2019
37

คุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น เริ่มที่ Smart Home

ทุกวันนี้เราใช้ชีวิตในสังคมที่ใช้เทคโนโลยี จนกลายเป็นปัจจัยที่ 6 ในการดำรงชีวิตจนขาดไม่ได้ไปแล้ว ...

05/12/2019
32

ดิจิทัลทรานส์ฟอร์มสะเทือนธุรกิจการแพทย์

ผู้นำองค์กรธุรกิจการแพทย์ 70% มองเทคโนโลยี-นวัตกรรมใหม่ ส่งผลกระทบรับมือยุคดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน ...

25/11/2019
110