ในปัจจุบันเราเห็นการเติบโตของ AI ที่ก้าวกระโดดมากทั้ง LLM อย่าง ChatGPT หรือ Generative AI อย่าง Midjourney หรือ Stable diffusion เทคโนโลยีเหล่านี้เป็น Break through ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ทำให้เกิด AI ที่สามารถตอบคำถามเราได้แทบทุกอย่าง หรือสร้างภาพในจินตนาการให้ออกมาเป็นจริงได้ สิ่งเหล่านี้มันน่าตื่นเต้นมาก แต่ Value อันมหาศาลของ AI ที่มักจะถูกมองข้ามคือนั้นคือการนำมาเสริมศักยภาพของสิ่งที่มีอยู่แล้วให้ดีกว่าเดิม
อุตสาหกรรมการผลิตเองเป็นหนึ่งในนั้น ในวันที่ AI มีความสำคัญอย่างมากกับอุตสาหกรรมการผลิตในปัจจุบัน โรงงานหลายแห่งพยายามจะ Digitalized ตัวเองเพื่อที่จะเป็น Smart factory แต่เนื่องจากสิ่งเหล่านี้มันอยู่เบื้องหลังเราจึงไม่ค่อยได้เห็นกัน เทคโนโลยี Smart Factory ทำให้การผลิตเร็วขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพ แม่นยำ และปลอดภัย
ในบทความนี้ผมจะพามาดูส่วนหนึ่งของ Smart factory ซึ่งก็คือ Condition Assessment หรือการประเมินสภาพเครื่องจักรกันครับ
Automated Data Collection and Analysis
เติมทีการประเมินประสิทธิภาพเครื่องจักรเป็นกระบวนการที่ต้องใช้แรงงานคนรวมถึงผู้เชี่ยวชาญ เวลาโรงงานการผลิตจะตรวจเช็คสภาพเครื่องจักรทีก็จำเป็นจะต้องมีช่างชำนาญการไปช่วยตรวจสอบ หรือถ้าเป็นเครื่องจักรที่มีความซับซ้อนมากๆก็ต้องให้ทาง Vender ส่งผู้เชี่ยวชาญมาช่วยตรวจสอบ ส่งผลให้เกิดความยุ่งยาก ข้อมูลต่างๆเหล่านี้จะถูกตรวจสอบด้วยคนและอุปกรณ์เพียงอย่างเดียว ซึ่งไม่ว่าจะเป็นผู้เชี่ยวชาญขนาดไหนมีความเสี่ยงที่อาจเกิดความผิดพลาดจาก Human error ได้
ในปัจจุบันที่เทคโนโลยี IoT ทำให้การเก็บข้อมูลสามารถทำแบบ Automated ได้โดยใช้ Sensors ที่เก็บข้อมูลได้แบบ real-time
AI สามารถนำข้อมูลเหล่านี้ไปวิเคราห์ หาแพทเทิร์นที่ผิดปกติของเครื่องจักร ในข้อมูลที่เป็น time-series รายละเอียดเล็กๆอย่างเช่น Voltage ที่ลดลงแบบผิดปกติเป็น Pattern ซ้ำๆ ซึ่งคนอาจจะไม่สามารถตรวจสอบและสรุปผลข้อมูลเหล่านี้ได้ในการตรวจสอบเพียงครั้งเดียว
Predictive Maintenance
Predictive maintenance คือกระบวนการทำนายว่าเครื่องจักรจำเป็นจะต้องมีการตรวจสอบหรือเปลี่ยนอะไหล่เมื่อไหร่ ยกตัวอย่างเช่นการตรวจสอบมอเตอร์ เราสามารถใช้ข้อมูลจาก Sensor มาคำนวณค่อได้ว่าควรจะเปลี่ยนแปรงถ่านเมื่อไหร่ แทนที่ปกติเราอาจจะใช้ time based maintenance ที่อาจจะเปลี่ยนตามระยะเวลาเช่น ทุกๆครึ่งปี เราเปลี่ยนมาเป็นแบบ condition based ที่จะเปลี่ยนเมื่อมันสึกถึงระดับหนึ่ง
นอกจากนั้นแล้ว AI สามารถวิเคราห์ข้อมูลที่มีหลายมิติและสามารถยกระดับจาก Algorithm ตรวจสอบธรรมดา เช่นอย่างในพาร์ทของไม่สามารถใช้ sensor ตรวจจับได้ด้วยการวัดอย่างเดียว จำเป็นจะต้องมีข้อมมูลของอุณหภูมิ, การสั่น, Voltage ด้วย ซึ่งการคำนวณแบบเข้าสูตรสมการธรรมดาเพื่อหาเวลาที่เหมาะสมในการเปลี่ยนไม่สามารถทำได้
โดยเราจะใช้ Machine learning หรือว่า AI เรียนจากรู้ข้อมูลเหล่านั้นว่าจำเป็นจะต้องมีการดูแลหรือเปลี่ยนชิ้นส่วนอุปกรณ์เมื่อไหร่
Computer Vision for Structural Health Monitoring
เราสามารถนำ Computer Vision มาช่วยดูแลเครื่องจักรในทางกายภาพได้ โดยการนำ AI ที่มีความสามารถในการตรวจจับร่องรอยที่ผิดปกติบนเครื่องจักรมาติดตั้งไว้กับเครื่องจักร หรือนอกจากนี้ยังสามารถนำ AI ไปช่วยตรวจสอบในสถานที่ๆมีความเสี่ยงที่คนสามารถเข้าไปได้ลำบากโดยการใช้โดรน
ปัจจุบันนี้อาจจะมีแค่โรงงานขนาดใหญ่เพียงไม่กี่แห่งที่สามามารถ Implement features เหล่านี้ได้หมด เราจะเริ่มเห็นโรงงานขนาดกลางและเล็กนำ AI เข้ามาใช้มากขึ้น เนื่องจากราคาที่ถูกลงและเทคโนโลยี Cloud computing ที่มาช่วยในการประมวลผล
ในอนาคต Condition assessment และ Maintenance สามารถทำครบวงจรได้โดยเป็นแบบ Automated ทั้งหมดตั้งแต่ตรวจสอบสภาพไปจนถึงให้หุ่นยนต์ซ่อมแซมและปรัปปรุง
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Smart Factory
https://aithailand.co/2023/03/21/ai-4th-industrial-revolution/
