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
156






ข่าวอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

หุ่นยนต์อารักขาพืช นวัตกรรมใหม่ ลดใช้สารเคมี

พืชเศรษฐกิจแต่ละชนิดต้องการการดูแลที่แตกต่างกันทั้งการให้นํ้า ให้ปุ๋ย ให้ฮอร์โมน กำจัดศัตรูพืช ...

27/03/2020
3

ชาร์ป ส่งสมาร์ทโซลูชั่น “5G-AIoT”หนุนธุรกิจ

ชาร์ป เผยวิสัยทัศน์สู่แนวทางการเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจในอนาคตสำหรับภาคธุรกิจไทย ...

24/02/2020
137

Data-Driven’ เทรนด์การตลาดมาแรงปี 2020

เอดีเอ ชี้แบรนด์ชู Data Driven เจาะกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย พร้อมเผย 7 เทรนด์การตลาดประจำปีนี้ ...

20/02/2020
115

ไอทีโตสวนกระแส ธุรกิจแห่ลงทุน 7.5 แสนล้าน

อานิสงส์ผันผวนการเมือง เศรษฐกิจโลกถดถอย หนุนองค์กรลงทุนไอทีเพิ่มขึ้น 2 เท่า ...

22/01/2020
169