'แมชชีน เลิร์นนิ่ง' ปฏิวัติอุตสาหกรรม ยุคเน็กซ์เจนฯ

'แมชชีน เลิร์นนิ่ง' ปฏิวัติอุตสาหกรรม ยุคเน็กซ์เจนฯ

ผลการศึกษาเรื่องผลผลิตที่เพิ่มขึ้นจากการปฏิรูปด้านเทคโนโลยี โดย แมคคินซี่ แอนด์ คอมพานี พบว่า อุตสาหกรรมการผลิตกำลังก้าวเข้าสู่การปฏิวัติอุตสาหกรรมเพื่อให้กลายเป็นแบบออโตเมชั่น ภายใต้ยุคเน็กซ์เจเนอร์เรชั่น ที่อุปกรณ์ทุกชิ้นจะทำงานด้วยตัวเอง

โดยเทรนด์ที่น่าสนใจประกอบด้วย การปฏิรูปด้านเทคโนโลยี 3 ด้านคือ การใช้ไอน้ำเป็นพลังงานขับเคลื่อนเครื่องยนต์ การเริ่มใช้เทคโนโลยีหุ่นยนต์ และความก้าวหน้าในการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ 

ความก้าวหน้าต่างๆ อาทิ ด้านหุ่นยนต์ ด้านปัญญาประดิษฐ์ และด้านแมชชีนเลิร์นนิ่งกำลังจะเข้ามาแทนการทำงานของมนุษย์ในหลายๆ ด้านโดยเฉพาะกิจกรรมที่รวดเร็ว แม่นยำ ทำซ้ำๆ รวมถึงงานที่ต้องใช้ความสามารถในการวิเคราะห์ โดยมีการคาดการณ์ว่าจะส่งผลต่ออัตราการเจริญเติบโตด้านผลผลิตมากถึง 0.8 – 1.4% ในอีกสิบปีข้างหน้า ท่ามกลางการถกเถียงในเรื่องการนำแมชชีนเลิร์นนิ่งมาใช้ แต่ความเป็นจริงคือ อุตสาหกรรมมีความจำเป็นต้องปฏิรูปให้เป็นออโตเมชั่นมากขึ้นกว่าเดิม

องค์กรที่ปรึกษาในอุตสาหกรรมโครงสร้างพิ้นฐานชื่อดัง เออาร์ซี ยังพบว่า อุตสาหกรรมด้านกระบวนการผลิตทั่วโลกมีความเสียหายมากถึง 20,000 ล้านดอลลาร์ต่อปี จากปัญหาเครื่องจักรหยุดการทำงานโดยไม่ได้กำหนดไว้ล่วงหน้า องค์กรต้องยอมลงทุนนับหลายล้านดอลลาร์ในระบบการซ่อมบำรุงแบบเดิมๆ ที่แก้ไขปัญหาเครื่องจักรหยุดทำงานตามอายุขัยและการดูแลรักษาเครื่องตามกำหนดเวลา 

อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่เกิดขึ้นมากกว่า 80% เป็นการหยุดการทำงานของระบบที่ไม่ได้กำหนดไว้ล่วงหน้า ดังนั้นผู้ประกอบการจำเป็นต้องมีความสามารถในการตรวจและรู้ล่วงหน้าถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้น รวมถึงการเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่มี จึงจะใช้การคาดการณ์ที่มาจากความเห็นและข้อเท็จจริงที่ได้มาจากข้อมูลทั้งหมดเพื่อเตรียมการป้องกัน

ประเด็นดังกล่าวแมชชีนเลิร์นนิ่งเท่านั้นที่จะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงได้ เนื่องจากสามารถจับรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะเกิดขึ้นได้เร็วกว่าวิธีการแบบเดิมๆ อีกทั้งยังส่งข้อมูลไปรอบๆ ในวงที่กว้างขึ้นเพื่อจับกระบวนการที่อาจเกิดการเปลี่ยนแปลงทางด้านลบและเกิดปัญหาที่มากที่สุด 

แม้ว่าโดยทั่วไปการแยกพฤติกรรมของทั้งเครื่องจักรและกระบวนการออกจากกันนั้นเป็นไปไม่ได้ แต่ขณะนี้มีเทคโนโลยีที่ไม่เหมือนใครสามารถทำได้ ซึ่งจะช่วยอุตสาหกรรมที่ใช้สินทรัพย์มาก เช่น อุตสาหกรรมการผลิตและการขนส่ง ซึ่งเมื่อใช้เทคโนโลยีที่อาศัยข้อมูลเป็นหลักแล้ว องค์กรจะสามารถถอดรหัสรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงทางลบได้อย่างรวดเร็วและสร้างการเตือนภัยที่เพียงพอ เพื่อป้องกันปัญหาและเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ให้ไปในทางที่ดีได้

นอกเหนือจากซอฟต์แวร์แมชชีนเลิร์นนิ่งแล้ว ผู้ผลิตกระบวนการในอุตสาหกรรมต่างให้ความสนใจลงทุนใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ เพื่อเร่งประสิทธิภาพให้สูงขึ้นและทำงานแบบอัตโนมัติมากขึ้น นับตั้งแต่การใช้แทบเล็ต สมาร์ทโฟนและแวร์เอเบิล เพื่อเป็นเครื่องมือที่เอื้ออำนวยให้วิศวกรและผู้ดูแลโรงงานสามารถตัดสินใจได้จากทุกที่ รวมถึงการใช้โซเชี่ยลเน็ทเวอร์คให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถทำงานร่วมกันและแก้ปัญหาได้ตลอดเวลา 

องค์กรจำเป็นต้องดึงคุณค่าเพิ่มเติมที่มีออกมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ไม่สามารถพึ่งพาแนวทางการบำรุงรักษาแบบเดิมได้อีกต่อไป ธุรกิจที่มีขนาดใหญ่ มักเผชิญความเสี่ยงหลายระดับ ตั้งแต่การที่เครื่องจักรหยุดทำงาน ในวิธีการดำเนินการ และบางทีอาจอยู่ในการออกแบบและการกำหนดค่าของโรงงานโดยรวม

โดย ปราโมทย์กุมาร์ ลักขมาพูเร่ ผู้จัดการฝ่ายขายภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้/ณัฐพล อัครชนียากร ที่ปรึกษาอาวุโสด้านธุรกิจ แอสเพ็นเทค