ปี 2569 หุ่นยนต์ทำงานได้จริงแค่ไหน? เปิดความสามารถและข้อจำกัดในโรงงาน

หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่ออกแบบให้มีรูปร่างและการเคลื่อนไหวคล้ายมนุษย์ กำลังเริ่มเปลี่ยนจากเทคโนโลยีที่เคยปรากฏให้เห็นในงานสาธิตและห้องทดลอง ไปสู่การทำงานในโรงงานอุตสาหกรรมและคลังสินค้าจริง โดยในปี 2569 เริ่มมีบริษัทนำหุ่นยนต์ประเภทนี้เข้าไปปฏิบัติงานภายใต้สัญญาทางธุรกิจ ทั้งในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์และการผลิตรถยนต์

อย่างไรก็ตาม ลักษณะงานที่หุ่นยนต์เหล่านี้รับผิดชอบยังไม่ได้ครอบคลุมทุกกระบวนการผลิต แต่เน้นงานที่มีขั้นตอนค่อนข้างชัดเจน เช่น การเคลื่อนย้ายกล่องสินค้า การนำชิ้นส่วนโลหะเข้าเครื่องจักรหรืออุปกรณ์จับยึด และการคัดแยกชิ้นส่วนตามลำดับที่ต้องใช้ในสายการผลิต ขณะที่งานประกอบที่ต้องอาศัยความละเอียดสูง การตรวจสอบชิ้นงานที่มีความหลากหลาย และการยกสิ่งของที่มีน้ำหนักมาก ยังเป็นข้อจำกัดที่ต้องพัฒนาต่อไป

บทความเรื่อง Humanoids in Factories and Warehouses: What They Actually Do Today รวบรวมตัวอย่างการใช้งานหุ่นยนต์ในภาคอุตสาหกรรม ระบุว่า ปัจจุบันมีเพียงบางโครงการที่เปิดเผยข้อมูลการทำงานเชิงพาณิชย์อย่างเป็นรูปธรรม ขณะที่อีกหลายโครงการยังอยู่ในขั้นทดลองหรือประกาศแผนการนำไปใช้งานในอนาคต การพิจารณาความคืบหน้าจึงต้องแยกระหว่างหุ่นยนต์ที่กำลังทำงานจริง โครงการนำร่อง แผนการขยายกำลังการผลิตออกจากกัน

Digit กับการทำงานจริงในคลังสินค้า GXO

หนึ่งในกรณีศึกษาที่มีข้อมูลการใช้งานจริง คือ Digit หุ่นยนต์ของ Agility Robotics บริษัทพัฒนาหุ่นยนต์จากสหรัฐ ซึ่งถูกนำไปใช้ในคลังสินค้าของ GXO บริษัทให้บริการด้านโลจิสติกส์ ภายใต้ข้อตกลงที่ลูกค้าจ่ายค่าบริการเพื่อใช้งานหุ่นยนต์ แทนการซื้อหุ่นยนต์มาเป็นเจ้าของเอง หรือ Robots-as-a-Service (RaaS)

ความร่วมมือดังกล่าวเริ่มจากการทดลองใช้งานในช่วงปลายปี 2566 ก่อนที่ทั้งสองบริษัทจะลงนามในสัญญาระยะยาวเมื่อเดือนมิถุนายน 2567 ถือเป็นหนึ่งในข้อตกลงเชิงพาณิชย์อย่างเป็นทางการฉบับแรกๆ สำหรับหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่นำไปทำงานในสถานประกอบการจริง

Digit ปฏิบัติงานที่คลังสินค้าของ GXO ในเมือง Flowery Branch รัฐจอร์เจีย สหรัฐ โดยทำงานร่วมกับหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ ซึ่งทำหน้าที่ขนส่งสินค้าอยู่แล้ว หน้าที่ของ Digit คือรับกล่องหรือภาชนะบรรจุสินค้า จากหุ่นยนต์ AMR แล้วนำไปวางบนสายพานลำเลียง เพื่อส่งต่อไปยังกระบวนการถัดไป

นอกจากการขนย้ายตามขั้นตอนปกติแล้ว Digit ยังสามารถจัดเรียงกล่องไว้ในพื้นที่พักสินค้าได้เมื่อสถานีงานปลายทางมีสินค้าสะสมหรือสายพานลำเลียงไม่สามารถรองรับสินค้าได้ทัน ความสามารถส่วนนี้มีความสำคัญ เพราะแสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์ต้องตอบสนองต่อสถานการณ์ที่เกิดขึ้นระหว่างปฏิบัติงาน ไม่ใช่เพียงทำตามคำสั่งเดิมซ้ำๆ โดยไม่คำนึงถึงสภาพแวดล้อม

ข้อมูลจาก Agility Robotics และ GXO ระบุว่า Digit สามารถเคลื่อนย้ายกล่องสินค้าได้มากกว่า 100,000 ใบภายในสถานประกอบการดังกล่าว และมีชั่วโมงการทำงานสะสมมากกว่า 65,000 ชั่วโมง เมื่อรวมการดำเนินงานเชิงพาณิชย์และโครงการร่วมกับลูกค้ารายอื่นด้วย

ความร่วมมือยังมีแผนขยายไปยังคลังสินค้าของ GXO อีกสองแห่ง ได้แก่ เมือง Statesville รัฐนอร์ทแคโรไลนา และเมือง Lebanon รัฐเทนเนสซี โดยตั้งเป้าเริ่มดำเนินการในช่วงต้นปี 2570 การขยายงานจะเริ่มจากหุ่นยนต์รุ่น Digit 4 ก่อนเปลี่ยนไปใช้ Digit 5 เมื่อพร้อมให้บริการในเชิงพาณิชย์

สำหรับ Agility Robotics ยังได้ลงทุนพัฒนาโรงงาน RoboFab ในเมือง Salem รัฐโอเรกอน ซึ่งออกแบบให้มีกำลังการผลิตสูงสุด 10,000 ตัวต่อปี อย่างไรก็ตาม ตัวเลขนี้เป็นกำลังการผลิตที่โรงงานรองรับได้ ไม่ใช่จำนวนหุ่นยนต์ที่ผลิตออกมาแล้วจริง และบริษัทยังไม่ได้เปิดเผยยอดการผลิตในปี 2569

อีกกรณีหนึ่งคือ การนำ Digit ไปทดลองใช้งานกับ Toyota Canada โดยมีรายงานว่าโครงการทดลองระยะเวลาหนึ่งปีเปลี่ยนเป็นการติดตั้งหุ่นยนต์จำนวน 7 ตัวในเดือนกุมภาพันธ์ 2569 แต่ข้อมูลจากแหล่งติดตามอุตสาหกรรมบางแห่งระบุจำนวนไม่ตรงกัน จึงยังควรพิจารณาว่าการใช้งานอยู่ในระดับหลักหน่วยถึงหลักสิบต้นๆ มากกว่าจะมองว่าเป็นการติดตั้งหุ่นยนต์จำนวนมากในโรงงาน

BMW ใช้หุ่นยนต์ Figure ช่วยจัดการชิ้นส่วนในสายการผลิตรถยนต์

อีกหนึ่งกรณีคือ ความร่วมมือระหว่าง BMW กับ Figure บริษัทพัฒนาหุ่นยนต์จากสหรัฐที่โรงงาน BMW Group Plant Spartanburg ในรัฐเซาท์แคโรไลนา

ในช่วงแรก BMW นำ Figure 02 เข้ามาทดลองทำงานในแผนกตัวถังรถยนต์ โดยให้หุ่นยนต์หยิบชิ้นส่วนโลหะแผ่นจากพื้นที่จัดเก็บ แล้วนำไปวางในอุปกรณ์จับยึดสำหรับกระบวนการเชื่อม ก่อนที่แขนกลอุตสาหกรรมจะดำเนินการเชื่อมชิ้นส่วนเข้าด้วยกัน

งานดังกล่าวต้องอาศัยความแม่นยำในการหยิบและวางชิ้นส่วน เนื่องจากตำแหน่งของชิ้นงานมีผลต่อกระบวนการผลิตในขั้นตอนถัดไป โดย Figure ระบุว่า Figure 02 มีส่วนสนับสนุนการผลิตรถยนต์ BMW X3 มากกว่า 30,000 คัน ภายในระยะเวลา 10 เดือน และปฏิบัติงานวันละ 10 ชั่วโมง ตั้งแต่วันจันทร์ถึงวันศุกร์

ข้อมูลจาก Figure ยังระบุว่า ในช่วงการทำงานดังกล่าว หุ่นยนต์สามารถจัดการชิ้นส่วนได้มากกว่า 90,000 ชิ้น และมีชั่วโมงการทำงานสะสมมากกว่า 1,250 ชั่วโมง

ต่อมา BMW เริ่มนำ Figure 03 ซึ่งเป็นหุ่นยนต์รุ่นใหม่เข้ามาทำงานเพิ่มเติม โดยเปลี่ยนจากงานหยิบและวางชิ้นส่วนโลหะที่มีตำแหน่งกำหนดไว้ ไปสู่งานคัดแยกชิ้นส่วนตามลำดับการผลิต

กระบวนการนี้มีความซับซ้อนมากขึ้น เนื่องจากชิ้นส่วนไม่ได้วางอยู่ในตำแหน่งหรือทิศทางเดียวกันทุกครั้ง หุ่นยนต์ต้องตรวจจับตำแหน่งของชิ้นส่วนที่อาจวางเหลื่อม หมุน หรือถูกบังบางส่วน ก่อนหยิบไปจัดเรียงลงในรถเข็นที่เรียกว่า Sequencing Trolleys เพื่อให้ชิ้นส่วนแต่ละประเภทอยู่ในลำดับที่พร้อมนำไปใช้ในสายการผลิต จากนั้นจึงเคลื่อนย้ายรถเข็นไปยังจุดรวบรวม

การทำงานลักษณะนี้ต้องอาศัยทั้งการมองเห็น การหยิบจับ และการเคลื่อนไหวร่างกายไปพร้อมกัน เพราะหุ่นยนต์อาจต้องปรับตำแหน่งเท้า ลำตัว และแขนเพื่อหยิบชิ้นส่วนจากตำแหน่งที่แตกต่างกัน รวมถึงออกแรงเคลื่อนย้ายรถเข็นที่มีน้ำหนัก

BMW มองว่าหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์เป็นเทคโนโลยีที่เข้ามาเสริมระบบอัตโนมัติเดิมภายในโรงงาน ไม่ใช่การนำมาแทนที่เครื่องจักรหรือระบบการผลิตทั้งหมด โดยการนำ Figure 02 เข้ามาใช้งานยังต้องประสานงานกับหลายฝ่าย ตั้งแต่ทีมเทคโนโลยีสารสนเทศด้านการผลิต ทีมความปลอดภัยในการทำงาน ทีมบริหารกระบวนการผลิต และทีมโลจิสติกส์ภายในโรงงาน เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถทำงานร่วมกับระบบที่มีอยู่ได้อย่างเหมาะสม

หุ่นยนต์รุ่นอื่นที่อยู่ระหว่างพัฒนาและเตรียมใช้งาน

นอกเหนือจาก Digit และ Figure ยังมีบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ที่กำลังพัฒนาหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์เพื่อเข้าสู่ภาคอุตสาหกรรม แต่สถานะของแต่ละโครงการยังแตกต่างกัน ทั้งการฝึกอบรม การทดลองในโรงงาน และการเตรียมสายการผลิต

กรณีแรกคือ Atlas ของ Boston Dynamics ซึ่งอยู่ภายใต้กลุ่ม Hyundai โดยเมื่อวันที่ 21 กันยายน 2569 บริษัท Boston Dynamics เปิดศูนย์ฝึกอบรมหุ่นยนต์ภายในโรงงาน Hyundai Metaplant ในรัฐจอร์เจีย เพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับการนำหุ่นยนต์ Atlas ไปใช้งานในสภาพแวดล้อมของโรงงานอุตสาหกรรม

ขณะที่ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Kia ระบุว่า คาดว่าหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์จะเริ่มปฏิบัติงานในโรงงาน Georgia Metaplant ในปี 2571 ดังนั้น แม้จะมีรายงานบางแห่งกล่าวถึงการนำ Atlas เข้าปฏิบัติงานจริงก่อนหน้านั้น แต่ข้อมูลที่มีหลักฐานรองรับชัดเจนในขณะนี้คือการเปิดศูนย์ฝึกอบรมและกำหนดเป้าหมายการใช้งานในปี 2571

อีกบริษัทหนึ่งคือ Apptronik ซึ่งพัฒนาหุ่นยนต์ Apollo และมีความร่วมมือกับ Mercedes-Benz ในการทดลองใช้ภายในโรงงาน โดยขอบเขตงานประกอบด้วยการจัดส่งชิ้นส่วนไปยังจุดที่ต้องการ การจัดเตรียมชุดชิ้นส่วนสำหรับกระบวนการผลิต และการตรวจสอบชิ้นงาน

อย่างไรก็ตาม Apptronik ยังไม่ได้เปิดเผยจำนวนหุ่นยนต์ Apollo ที่ Mercedes-Benz นำไปใช้งาน จำนวนโรงงานที่เข้าร่วมโครงการ เงื่อนไขทางการค้า หรือรายละเอียดว่าการดำเนินงานผ่านขั้นตอนการทดลองและตรวจสอบความสามารถไปสู่การใช้งานจริงแล้วหรือไม่ ทำให้ยังไม่สามารถประเมินขนาดการใช้งานในเชิงพาณิชย์ได้อย่างชัดเจน

ส่วน Tesla ระบุในรายงานผลประกอบการไตรมาส 3 ปี 2569 ว่า เริ่มการผลิตหุ่นยนต์ Optimus ภายในสายการผลิตของโรงงาน Fremont แล้ว แต่ยังไม่มีการเปิดเผยจำนวนหุ่นยนต์ที่สามารถปฏิบัติงานในโรงงานได้จริง หรือรายละเอียดเกี่ยวกับงานที่หุ่นยนต์รับผิดชอบและปริมาณงานที่ทำได้ จึงต้องแยกระหว่างการเริ่มผลิตหุ่นยนต์กับการนำหุ่นยนต์ไปทำงานในกระบวนการผลิต

ขณะที่ UBTech บริษัทพัฒนาหุ่นยนต์จากจีน รายงานว่าหุ่นยนต์ Walker S2 มียอดคำสั่งซื้อรวมมูลค่ามากกว่า 800 ล้านหยวน โดยมีการนำเสนอการใช้งานในอุตสาหกรรมยานยนต์ โรงงานอัจฉริยะ และระบบโลจิสติกส์ นอกจากนี้ Airbus ยังจัดซื้อหุ่นยนต์ของบริษัทเพื่อนำไปศึกษาความเป็นไปได้ในการใช้เทคโนโลยีดังกล่าวกับกระบวนการผลิตในอุตสาหกรรมการบิน

ข้อมูลจาก Omdia บริษัทวิจัยตลาดเทคโนโลยี ระบุว่า UBTech มียอดจัดส่งหุ่นยนต์ 1,000 ตัว ขณะที่ Unitree มียอดจัดส่ง 4,200 ตัว ตัวเลขเหล่านี้เป็นข้อมูลยอดจัดส่ง ไม่ใช่จำนวนหุ่นยนต์ที่กำลังปฏิบัติงานอยู่ในโรงงานทั้งหมด จึงไม่สามารถใช้ยืนยันระดับการใช้งานจริงได้โดยตรง

ทำไมหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์จึงเหมาะกับงานบางประเภท

การที่หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์เริ่มถูกนำไปใช้ในคลังสินค้าและโรงงานรถยนต์ ไม่ได้เกิดจากรูปร่างที่คล้ายมนุษย์เพียงอย่างเดียว แต่เกี่ยวข้องกับลักษณะของงานและสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการทำงานของหุ่นยนต์ด้วย

หนึ่งคือ น้ำหนักของสิ่งของที่ต้องหยิบจับ งานที่พบในปัจจุบันส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับกล่องสินค้าและชิ้นส่วนโลหะที่มีน้ำหนักประมาณ 10-25 กิโลกรัม ซึ่งอยู่ในช่วงความสามารถในการรับน้ำหนักของหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์หลายรุ่นที่ประมาณ 15-25 กิโลกรัม ทำให้ไม่จำเป็นต้องใช้ระบบยกของขนาดใหญ่หรืออุปกรณ์เฉพาะทางที่ซับซ้อนมากนัก

สองคือ ตำแหน่งในการรับและส่งสิ่งของมีความแน่นอนพอสมควร เช่น ขอบสายพานลำเลียง ช่องวางชิ้นส่วนในอุปกรณ์จับยึด หรือช่องจัดเก็บบนรถเข็น แม้สิ่งของจะมีตำแหน่งเปลี่ยนแปลงได้บ้าง แต่ระบบตรวจจับของหุ่นยนต์ยังสามารถใช้จุดอ้างอิงเหล่านี้ในการระบุตำแหน่งเป้าหมายได้

สามคือ งานสามารถรองรับการหยุดชะงักในระยะสั้นได้ หากหุ่นยนต์ใช้เวลา 10-20 วินาทีในการลองหยิบสินค้าใหม่หรือแก้ไขข้อผิดพลาด ก็อาจไม่ส่งผลให้สายการผลิตทั้งหมดหยุดลง เพราะความล่าช้าสามารถจำกัดอยู่เฉพาะรอบการทำงานของสถานีนั้นได้

สี่คือ โครงสร้างพื้นฐานของโรงงานและคลังสินค้าส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานของมนุษย์อยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็นทางเดิน บันได ชั้นวางสินค้า หรือพื้นที่ปฏิบัติงาน หุ่นยนต์ที่มีรูปร่างใกล้เคียงมนุษย์จึงสามารถใช้พื้นที่เดิมได้ โดยไม่จำเป็นต้องปรับปรุงสถานที่ทั้งหมดให้เป็นระบบอัตโนมัติรูปแบบใหม่

อย่างไรก็ตาม การมีรูปร่างคล้ายมนุษย์ไม่ได้หมายความว่าจะเป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับทุกงาน โดยเฉพาะพื้นที่ที่มีพื้นราบและต้องทำงานซ้ำๆ ระบบหุ่นยนต์ที่มีฐานล้อสามารถเคลื่อนที่ได้เร็วกว่าและมีเสถียรภาพมากกว่า

เปรียบเทียบหุ่นยนต์ 4 รูปแบบกับความเหมาะสมในโรงงาน

หากพิจารณาระบบอัตโนมัติที่มีอยู่ในปัจจุบัน สามารถแบ่งเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการขนย้ายและจัดการวัสดุออกเป็น 4 กลุ่มหลัก ได้แก่

1. หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์แบบสองขา (Bipedal Humanoid) รองรับน้ำหนักประมาณ 15-25 กิโลกรัม มีความยืดหยุ่นสูงเมื่อเทียบกับระบบที่ติดตั้งอยู่กับที่ สามารถทำงานในพื้นที่ที่ออกแบบมาสำหรับมนุษย์ได้ แต่ความเร็วต่อรอบยังค่อนข้างต่ำ และมีต้นทุนด้านระบบบริหารจัดการหุ่นยนต์และความปลอดภัยสูง เหมาะกับโรงงานที่มีลักษณะงานหลากหลายและไม่สามารถปรับโครงสร้างสถานที่ได้มากนัก

2. หุ่นยนต์เคลื่อนที่ร่วมกับแขนกลแบบติดตั้งอยู่กับที่ (AMR + Fixed Arm) รองรับน้ำหนักประมาณ 5-100 กิโลกรัมขึ้นไป เหมาะกับงานหยิบและวางสิ่งของในสถานีที่กำหนดตำแหน่งไว้ชัดเจน มีต้นทุนการติดตั้งระดับต่ำถึงปานกลาง และเป็นระบบที่มีความพร้อมในการใช้งานมากกว่า แต่มีข้อจำกัดเมื่อจำเป็นต้องเปลี่ยนรูปแบบงานหรือย้ายจุดปฏิบัติงานบ่อยครั้ง

3. หุ่นยนต์แขนกลบนฐานล้อ (Mobile Manipulator) รองรับน้ำหนักประมาณ 5-30 กิโลกรัม มีความยืดหยุ่นระดับปานกลาง สามารถเคลื่อนที่ไปตามทางเดินและใช้แขนกลหยิบจับสิ่งของได้ เหมาะกับงานหยิบสินค้าในคลังสินค้าและการดูแลเครื่องจักรหลายจุด

4. ระบบสายพานลำเลียงและระบบจัดเก็บสินค้าอัตโนมัติ (Conveyor / Automated Storage and Retrieval System) รองรับปริมาณงานได้สูงมาก เหมาะกับกระบวนการที่มีรูปแบบคงที่และต้องเคลื่อนย้ายสินค้าอย่างต่อเนื่อง แม้จะมีต้นทุนลงทุนเริ่มต้นสูง แต่มีต้นทุนต่อหน่วยต่ำที่สุดเมื่อระบบทำงานในปริมาณมาก

ดังนั้น หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์จะเหมาะกับงานที่มีความหลากหลายและเปลี่ยนแปลงบ่อยเกินกว่าจะใช้ระบบอัตโนมัติแบบติดตั้งอยู่กับที่ อีกทั้งสถานประกอบการไม่สามารถปรับปรุงโครงสร้างใหม่ทั้งหมดได้ แต่หากเป็นงานที่มีขั้นตอนซ้ำเดิมและอยู่บนพื้นราบ ระบบฐานล้อหรือแขนกลแบบเดิมยังอาจตอบโจทย์ได้ดีกว่า

เบื้องหลังการทำงานของหุ่นยนต์

แม้ภาพที่เห็นจากการสาธิตหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์มักเป็นการเดิน หยิบจับ และเคลื่อนย้ายสิ่งของ แต่เบื้องหลังการทำงานเหล่านี้มีระบบควบคุมที่ซับซ้อน ซึ่งต้องประสานการเคลื่อนไหวของแขน ขา ลำตัว และข้อต่อต่างๆ ให้สัมพันธ์กัน

ระบบที่ใช้ในหุ่นยนต์ปัจจุบันจำนวนมากประกอบด้วยระบบควบคุมการเคลื่อนไหวทั้งร่างกายที่เรียนรู้จากข้อมูล ทำงานร่วมกับระบบควบคุมแบบกำหนดเงื่อนไขไว้ล่วงหน้า ระบบแรกทำหน้าที่รับคำสั่งและควบคุมการเคลื่อนไหวตามสิ่งที่หุ่นยนต์เรียนรู้มา ส่วนระบบที่สองทำหน้าที่ตรวจสอบข้อจำกัดทางกายภาพ เพื่อไม่ให้การเคลื่อนไหวเกินขีดความสามารถของอุปกรณ์หรือทำให้หุ่นยนต์เสียสมดุล

หนึ่งในวิธีการคำนวณที่ใช้คือ Quadratic Programming (QP) ซึ่งเป็นการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์เพื่อหาค่าการเคลื่อนไหวและแรงที่เหมาะสมที่สุดภายใต้ข้อจำกัดที่กำหนด โดยระบบลักษณะนี้สามารถคำนวณได้ประมาณ 200-1,000 ครั้งต่อวินาที

การคำนวณจะพิจารณาทั้งตำแหน่งและความเร็วของข้อต่อ แรงที่เกิดขึ้นจากการเคลื่อนไหว แรงสัมผัสระหว่างเท้ากับพื้น ตลอดจนขีดจำกัดของมอเตอร์ เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถเคลื่อนที่ไปยังตำแหน่งที่ต้องการได้โดยไม่เกิดแรงเกินกำลังของอุปกรณ์

ตัวอย่างเช่น เมื่อหุ่นยนต์ต้องหยิบกล่องสินค้า น้ำหนักของกล่องจะเพิ่มภาระให้กับข้อมือและแขน รวมถึงทำให้จุดศูนย์ถ่วงของร่างกายเปลี่ยนไป ระบบควบคุมจึงต้องคำนวณแรงและท่าทางใหม่ให้สอดคล้องกับน้ำหนักที่เพิ่มขึ้น เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถยืน ทรงตัว และเคลื่อนที่ไปพร้อมกับสิ่งของได้อย่างเหมาะสม

การวัดประสิทธิภาพและคำนวณความคุ้มทุน

การพิจารณาว่าการนำหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์มาใช้งานคุ้มค่าหรือไม่ ไม่ได้ดูเพียงจำนวนชิ้นงานที่ทำได้ต่อชั่วโมง แต่ต้องคำนึงถึงระยะเวลาที่หุ่นยนต์พร้อมทำงาน ปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างปฏิบัติงาน เวลาที่ใช้แก้ไข รวมถึงค่าใช้จ่ายในการดูแลรักษาด้วย

ตัวอย่างการคำนวณในบทความกำหนดให้หุ่นยนต์ใช้เวลาทำงานหนึ่งรอบ 20 วินาที มีความพร้อมในการทำงาน 80% มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาด 2% ต่อรอบ และใช้เวลาแก้ไขปัญหา 30 วินาทีต่อครั้ง ผลการคำนวณพบว่าสามารถเคลื่อนย้ายสินค้าได้ประมาณ 140 กล่องต่อชั่วโมง

เมื่อเทียบกับแรงงานมนุษย์ที่สามารถเคลื่อนย้ายได้ประมาณ 300 กล่องต่อชั่วโมง จะเห็นว่ามนุษย์ยังทำงานได้เร็วกว่าเกือบ 2 เท่าในตัวอย่างนี้ อย่างไรก็ตาม การประเมินความคุ้มค่าของหุ่นยนต์ยังต้องพิจารณาถึงความสามารถในการทำงานหลายกะ การลดความเสี่ยงจากการบาดเจ็บ และการเข้ามาช่วยรองรับงานในตำแหน่งที่ขาดแคลนแรงงานด้วย

ทั้งนี้ ตัวเลขดังกล่าวเป็นเพียงตัวอย่างจากสมมติฐาน ไม่ใช่ผลการทดสอบหรือข้อมูลประสิทธิภาพที่ผู้ผลิตเปิดเผย

ระบบความปลอดภัยที่คอยตรวจสอบก่อนอนุญาตให้หุ่นยนต์เคลื่อนไหว

อีกองค์ประกอบที่มีความสำคัญต่อการนำหุ่นยนต์ไปใช้งานจริงคือระบบกำกับดูแลความปลอดภัย (Safety Supervisor) ซึ่งทำหน้าที่ตรวจสอบสถานะของหุ่นยนต์และควบคุมว่าควรอนุญาตให้เคลื่อนไหวต่อไปหรือไม่

ตัวอย่างที่อธิบายในบทความใช้ ROS 2 Humble ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กสำหรับพัฒนาระบบหุ่นยนต์ ร่วมกับภาษา Python และไลบรารี rclpy โดยระบบจะรับข้อมูลจากเซนเซอร์และระบบบริหารจัดการหลายส่วน ได้แก่ น้ำหนักสิ่งของที่หุ่นยนต์กำลังถืออยู่ สัญญาณตรวจจับว่ามีมนุษย์อยู่ในพื้นที่หรือไม่ คำสั่งความเร็วในการเคลื่อนที่ และสัญญาณ Heartbeat จากระบบบริหารจัดการหุ่นยนต์

Heartbeat เป็นสัญญาณที่ส่งมาเป็นระยะเพื่อยืนยันว่าระบบส่วนกลางยังทำงานและเชื่อมต่ออยู่ หากระบบไม่ได้รับสัญญาณภายในระยะเวลาที่กำหนด จะถือว่าการเชื่อมต่อมีปัญหาและต้องหยุดการเคลื่อนไหวเพื่อป้องกันความเสี่ยง

ในตัวอย่างนี้กำหนดน้ำหนักบรรทุกสูงสุดไว้ที่ 15 กิโลกรัม และกำหนดให้ระบบต้องได้รับสัญญาณ Heartbeat ภายใน 0.5 วินาที หากน้ำหนักที่ตรวจพบเกินกว่าค่าที่กำหนด หรือสัญญาณจากระบบบริหารจัดการขาดหายไป ระบบจะส่งคำสั่งให้หุ่นยนต์หยุดเคลื่อนที่ทันที

นอกจากนี้ หากตรวจพบว่ามีมนุษย์อยู่ในพื้นที่ปฏิบัติงาน ระบบจะลดความเร็วของหุ่นยนต์เหลือ 30% ของความเร็วตามคำสั่งเดิม เพื่อให้เคลื่อนที่ช้าลงเมื่ออยู่ใกล้พนักงาน

อย่างไรก็ตาม ระบบตัวอย่างดังกล่าวเป็นเพียงซอฟต์แวร์สำหรับกำกับการทำงาน ไม่ใช่ระบบความปลอดภัยที่ผ่านการรับรองสำหรับใช้ในโรงงานอุตสาหกรรมจริง การนำหุ่นยนต์ไปใช้งานยังต้องมีระบบความปลอดภัยที่ผ่านการตรวจสอบตามมาตรฐาน รวมถึงปุ่มหยุดฉุกเฉินทางกายภาพ และระบบตรวจสอบความปลอดภัยที่ได้รับการรับรองแยกต่างหาก

ข้อมูลจากแหล่งติดตามอุตสาหกรรมที่บทความอ้างถึงยังระบุว่า Digit ยังไม่ได้รับการรับรองตามมาตรฐานเฉพาะสำหรับหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ สะท้อนให้เห็นว่าการพัฒนาระบบให้หุ่นยนต์ทำงานได้เป็นเรื่องหนึ่ง แต่การทำให้สามารถปฏิบัติงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างปลอดภัยภายใต้ข้อกำหนดของโรงงานเป็นอีกเรื่องที่ต้องพัฒนาควบคู่กัน

ก่อนนำหุ่นยนต์เข้าทำงานจริง โรงงานต้องเตรียมอะไรบ้าง

การนำหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์เข้าไปทำงานในโรงงานหรือคลังสินค้าไม่ใช่เพียงการจัดซื้ออุปกรณ์แล้วนำไปติดตั้ง แต่ต้องผ่านกระบวนการทดสอบและเชื่อมต่อกับระบบเดิมอย่างเป็นขั้นตอน โดยเฉพาะกรณีที่ต้องการให้หุ่นยนต์ทำงานร่วมกับพนักงานและเครื่องจักรอื่น

ตัวอย่างกระบวนการติดตั้งสถานีเคลื่อนย้ายกล่องสินค้า สามารถแบ่งออกเป็น 7 ขั้นตอน

ขั้นตอนแรก เลือกสถานีงานที่เหมาะสม โดยควรเริ่มจากพื้นที่ที่มีการส่งต่อสินค้าระหว่างหุ่นยนต์ AMR กับสายพานลำเลียง ซึ่งมีตำแหน่งรับส่งที่ค่อนข้างแน่นอน พร้อมเก็บข้อมูลพื้นฐานว่ากระบวนการเดิมสามารถเคลื่อนย้ายสินค้าได้กี่กล่องต่อชั่วโมง เพื่อใช้เป็นเกณฑ์เปรียบเทียบ

ขั้นตอนที่สอง เก็บข้อมูลการทำงานก่อนติดตั้งหุ่นยนต์ โดยบันทึกเวลาที่ใช้ในแต่ละรอบ จำนวนครั้งที่ต้องหยิบจับใหม่ จำนวนข้อผิดพลาดต่อการทำงาน 1,000 รอบ และค่า Mean Time Between Interventions (MTBI) หรือระยะเวลาเฉลี่ยระหว่างการที่ต้องมีคนเข้ามาแทรกแซงหรือแก้ไขการทำงานของหุ่นยนต์

ขั้นตอนที่สาม กำหนดมาตรการความปลอดภัยให้ชัดเจน ทั้งการแบ่งพื้นที่ปฏิบัติงาน การกำหนดความเร็วเมื่ออยู่ใกล้มนุษย์ ตำแหน่งปุ่มหยุดฉุกเฉิน และวิธีจัดการเมื่อหุ่นยนต์ล้มหรือเกิดความผิดปกติ โดยต้องผ่านการตรวจสอบจากเจ้าหน้าที่ความปลอดภัยก่อนเริ่มใช้งานจริง

ขั้นตอนที่สี่ เชื่อมต่อหุ่นยนต์กับระบบบริหารจัดการของโรงงาน เช่น Warehouse Management System ซึ่งใช้บริหารจัดการคลังสินค้า และ Manufacturing Execution System ซึ่งใช้ติดตามและควบคุมกระบวนการผลิต โดยสามารถเชื่อมต่อผ่านแพลตฟอร์มของผู้ผลิต เช่น Agility Arc ซึ่งเป็นระบบบริหารจัดการหุ่นยนต์หลายตัวผ่านคลาวด์ รวมถึงช่วยกำหนดขั้นตอนการทำงานและตรวจสอบสถานะของหุ่นยนต์

ขั้นตอนที่ห้า ทดลองในโหมด Shadow Mode โดยให้หุ่นยนต์สังเกตการณ์และวางแผนการทำงานไปพร้อมกับพนักงาน แต่ยังไม่เข้ามาปฏิบัติงานแทนจริง จากนั้นนำแผนการทำงานที่หุ่นยนต์ประมวลผลได้มาเปรียบเทียบกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริง เพื่อดูว่าระบบสามารถเข้าใจสภาพแวดล้อมและวางแผนได้ถูกต้องเพียงใด

ขั้นตอนที่หก เริ่มใช้งานจริงในวงจำกัด โดยเริ่มจากการทำงานเพียงหนึ่งกะก่อน แล้วจึงค่อยเพิ่มระยะเวลาการทำงาน พร้อมติดตามตัวชี้วัดสำคัญ เช่น MTBI อัตราความพร้อมในการทำงาน และระยะเวลาที่ใช้แก้ไขข้อผิดพลาด

ขั้นตอนสุดท้าย ประเมินต้นทุนต่อกล่องสินค้า โดยนำต้นทุนการใช้งานหุ่นยนต์จริงมาเปรียบเทียบกับต้นทุนแรงงานมนุษย์ก่อนตัดสินใจขยายการติดตั้งไปยังสถานที่อื่น เพราะการที่หุ่นยนต์สามารถทำงานได้ ไม่ได้หมายความว่าจะมีความคุ้มค่าทางธุรกิจเสมอไป

ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการใช้งานจริง

แม้หุ่นยนต์จะสามารถปฏิบัติงานตามคำสั่งได้ แต่เมื่อเข้าสู่สภาพแวดล้อมจริงก็ยังมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดจากทั้งตัวอุปกรณ์และสภาพแวดล้อม ซึ่งปัญหาที่ต้องเฝ้าระวังมีหลายด้าน

ปัญหาแรกคือ การหยิบจับสิ่งของไม่สำเร็จ ซึ่งอาจเกิดจากกล่องที่มีรูปทรงผิดปกติหรือพื้นผิวสะท้อนแสง ทำให้ระบบตรวจจับและจับยึดสิ่งของได้ยาก แนวทางแก้ไขคือเพิ่มระบบรับรู้แรงสัมผัส เพื่อให้หุ่นยนต์ตรวจสอบการจับยึดได้ดีขึ้น รวมถึงกำหนดจำนวนครั้งสูงสุดในการลองหยิบใหม่

ปัญหาที่สองคือ แบตเตอรี่และระยะเวลาหยุดชาร์จ เพราะการชาร์จแบตเตอรี่ทำให้หุ่นยนต์ไม่สามารถทำงานได้อย่างต่อเนื่อง แนวทางแก้ไขคือใช้แบตเตอรี่แบบถอดเปลี่ยนได้ทันที หรือระบบชาร์จเร็ว เพื่อลดระยะเวลาที่ต้องหยุดปฏิบัติงาน

ปัญหาที่สามคือ การระบุตำแหน่งคลาดเคลื่อน ซึ่งอาจเกิดในคลังสินค้าที่มีทางเดินหรือชั้นวางสินค้าเรียงกันในรูปแบบซ้ำๆ ทำให้หุ่นยนต์ระบุตำแหน่งของตัวเองผิดพลาดได้ วิธีแก้ไขคือใช้จุดอ้างอิงตำแหน่ง และปรับเทียบแผนที่ภายในระบบใหม่เป็นระยะ

ปัญหาที่สี่คือ การส่งต่อสินค้าติดขัด โดยเฉพาะเมื่อสายพานลำเลียงมีสินค้าสะสมจนไม่สามารถรับสินค้าเพิ่มได้ หุ่นยนต์จึงต้องมีความสามารถในการนำสินค้าไปพักหรือจัดเรียงไว้ชั่วคราว รวมถึงต้องรับข้อมูลจากระบบ WMS เพื่อปรับลำดับการทำงานให้สอดคล้องกับสถานการณ์

ปัญหาสุดท้ายคือ เครือข่ายขัดข้อง ซึ่งอาจเกิดจากพื้นที่ที่สัญญาณ Wi-Fi ไม่ครอบคลุม ทำให้หุ่นยนต์ไม่สามารถติดต่อกับระบบส่วนกลางได้ แนวทางแก้ไขคือกำหนดระบบสำรองให้หุ่นยนต์สามารถจัดการสถานการณ์เฉพาะหน้าได้ในระดับหนึ่ง หรือเข้าสู่สถานะหยุดอย่างปลอดภัยเมื่อการเชื่อมต่อขาดหาย

หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์จะเข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์ได้เร็วแค่ไหน?

จากข้อมูลการใช้งานในปัจจุบัน ยังไม่มีหลักฐานชัดเจนว่าหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์กำลังเข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์ในโรงงานและคลังสินค้าโดยตรง เนื่องจากจำนวนหุ่นยนต์ที่นำไปใช้งานจริงยังมีไม่มาก และหุ่นยนต์แต่ละตัวยังต้องอาศัยบุคลากรในการดูแลระบบ ซอฟต์แวร์บริหารจัดการ และการตรวจสอบความปลอดภัย

กรณีของ BMW เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่า บริษัทนำหุ่นยนต์รุ่นใหม่เข้ามารับผิดชอบงานเพิ่มเติมในกระบวนการผลิต แทนที่จะใช้เป็นเหตุผลในการลดจำนวนพนักงาน ขณะที่การใช้งาน Digit ในคลังสินค้า GXO ก็เป็นการทำงานร่วมกับระบบอัตโนมัติและบุคลากรที่มีอยู่เดิม

ในด้านต้นทุน แม้ปัจจุบันจะมีรูปแบบการให้บริการหุ่นยนต์แบบ RaaS ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีโดยไม่จำเป็นต้องซื้อหุ่นยนต์เอง แต่ข้อมูลราคาจำหน่ายและต้นทุนการใช้งานจริงจากผู้ผลิตยังมีการเปิดเผยค่อนข้างจำกัด การประเมินความคุ้มค่าจึงต้องนำต้นทุนแรงงาน อัตราความพร้อมในการทำงาน ความถี่ของข้อผิดพลาด ค่าใช้จ่ายในการดูแลรักษามาคำนวณร่วมกัน

นอกจากนี้ การประเมินประสิทธิภาพไม่ควรดูเพียงจำนวนชิ้นงานที่หุ่นยนต์ทำได้ต่อชั่วโมง แต่ต้องพิจารณาด้วยว่าหุ่นยนต์สามารถทำงานได้ต่อเนื่องเพียงใด ต้องมีคนเข้ามาแก้ไขบ่อยแค่ไหน และสามารถทำงานร่วมกับระบบอัตโนมัติเดิมได้ดีเพียงใด

อ้างอิง: Forbes และ BMW Tech Research