อนาคตของการผลิตไม่ได้ขับเคลื่อนด้วย AI เพียงอย่างเดียว แต่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ (Event-Driven)
Sumeet
Puri ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีโซลูชัน Solace ได้แบ่งปันแนวคิดของการผลิตในยุคที่ AI ได้มีส่วนอย่างมากในการแข่งขัน
ผู้ผลิตจะทำความเข้าใจบทบาทใหม่ของ AI ในธุรกิจที่มีความเฉพาะตัวนี้จำเป็นจะต้องเข้าใจผ่านมุมมองของ
IT ยุคใหม่ที่จะต้องเชื่อมต่อกับ OT เดิมเสียก่อน
ภูมิภาค
APAC
ซึ่งคิดเป็นเกือบครึ่งหนึ่งของผลผลิตการผลิตทั่วโลก
กำลังเผชิญกับจุดเปลี่ยนที่สำคัญ ในไตรมาสที่สองของปี 2025
ดัชนีผู้จัดการฝ่ายจัดซื้อ (PMI) ภาคการผลิตอาเซียนลดลงต่ำกว่าระดับกลางที่
50.0 เป็นเดือนที่สองติดต่อกัน
ซึ่งเป็นการลดลงที่รุนแรงที่สุดนับตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2021
ผู้ผลิตทั่วทั้งภูมิภาคกำลังเผชิญกับความตึงเครียดจากทุกด้าน
ตั้งแต่ต้นทุนการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น การขาดแคลนแรงงาน
และความผันผวนของห่วงโซ่อุปทานอย่างไม่หยุดยั้ง ระบบดั้งเดิมที่เคยเพียงพอ
ตอนนี้กำลังประสบปัญหาภายใต้ความต้องการในปัจจุบัน ซึ่งความเร็ว ความคล่องตัว
และการตอบสนองแบบเรียลไทม์ไม่ใช่สิ่งที่ดีที่จะมีอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็นต้องมี
Agentic
AI ไม่สามารถทำงานโดยไม่ได้รับข้อมูล
เพื่อให้สามารถแข่งขันได้ในยุค
Industry
5.0 ผู้ผลิตกำลังใช้ Agentic AI เพิ่มขึ้นเพื่อให้เกิดการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ
มีการตอบสนองแบบ Real-Time และการดำเนินงานอัตโนมัติทั่วทั้ง
Supply Chain และสายการผลิต ในความเป็นจริง ผู้ผลิตใน APAC
ร้อยละ 30
ระบุว่าโซลูชันการวางแผนและการกำหนดเวลาขั้นสูง (APS) เป็นกุญแจสำคัญในการบรรลุ
KPI การดำเนินงานที่สำคัญ แต่มีข้อควรระวัง คือ
ในขณะที่โมเดล AI เข้าถึงได้ง่ายกว่าที่เคย
การรวมเข้ากับเครือข่ายข้อมูลองค์กรที่ซับซ้อนและระบบดั้งเดิมยังคงเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุด
เมื่อใช้งานแบบแยกส่วน ผลกระทบของ AI จะจำกัด
ความอัจฉริยะที่ไม่มีการบูรณาการระบบทำให้ AI เป็นเครื่องมือที่ขาดการเชื่อมต่อ
ไม่สามารถตอบสนองต่อสัญญาณแบบ Real-Time หรือขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่มีความหมายได้
คำถามที่แท้จริงจึงไม่ใช่แค่เรื่องของการนำ AI มาใช้
แต่เป็นเรื่องว่าสถาปัตยกรรมพื้นฐานสามารถรองรับความเร็วและความคล่องตัวที่ Agentic
AI ต้องการเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพจริงหรือไม่
ไม่เหมือนเครื่องมือ
AI
สร้างสรรค์ในยุคก่อนหน้า ระบบ Agentic AI มีพลวัตร
และประสิทธิภาพของมันเชื่อมโยงโดยตรงกับความสามารถในการเข้าถึงข้อมูล Real-Time
ที่ต่อเนื่องและเกี่ยวพันกัน เพื่อการตัดสินใจตามบริบทในทันที
พูดง่ายๆ คือ Agentic AI จะมีประสิทธิภาพเท่ากับข้อมูลที่เข้าถึงได้เท่านั้นในภาคการผลิต
สิ่งนี้ช่วยให้ Agent AI สามารถปรับปรุงการดำเนินงานได้อย่างอิสระ
– ตั้งแต่การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และการปรับปรุงโลจิสติกส์ของ Supply
Chain ไปจนถึงการเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกในโรงงาน
และการช่วยเหลือพนักงานด้วยการปรับปรุงกระบวนการแบบ Real-Time
อย่างไรก็ตาม
ความสามารถดังกล่าวขึ้นอยู่กับการรวมระบบที่ไร้รอยต่อ Agentic
AI จะต้องถูกฝังอยู่ในโครงสร้างดิจิทัลของธุรกิจ
โดยดึงสัญญาณจากทั่วทั้งสายการผลิต Supply Chain และระบบองค์กร
หากไม่มีการรวมระบบในระดับนี้ Agent AI จะประสบปัญหาในการทำความเข้าใจบริบททั้งหมดหรือเจตนาของผู้ใช้
ซึ่งอาจนำไปสู่การตอบสนองที่ไม่ถูกต้องและโอกาสที่พลาดไป ความเป็นจริงที่ชัดเจน
คือ ประมาณ 80%
ของความท้าทายอยู่ที่การรวมระบบและการทำให้ข้อมูลไหลเวียนข้ามสภาพแวดล้อมแบบ Real-Time
ในขณะที่มีเพียง 20% เท่านั้นที่อยู่ที่ตัว AI
เอง
หากไม่มีแพลตฟอร์มการบูรณาการที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์แบบครบวงจร แม้แต่ Agent
AI ที่ฉลาดที่สุดก็ยังเป็นการทำงานแบบตาบอด
การรวมระบบที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์มีความสำคัญมากขึ้นในยุคของ
AI
ในภาคการผลิต
ในยุคของ
AI
โรงงานอัจฉริยะจำเป็นต้อง ‘คิด’ แบบ Real-Time โดยส่งมอบข้อมูลที่ถูกต้องไปยังสถานที่ที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม
นี่คือจุดที่กลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์
ซึ่งขับเคลื่อนโดยสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ (EDA) กลายเป็นสิ่งจำเป็น EDA ทำหน้าที่เป็นระบบประสาทดิจิทัลสำหรับระบบการผลิตที่พร้อมใช้
AI ช่วยให้การบูรณาการระบบที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ข้ามระบบเป็นไปอย่างราบรื่น
เอาชนะการทำงานแบบแยกส่วนของระบบดั้งเดิม และปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI หากเราพิจารณา AI ว่าเป็นสมองเทียม EDA ก็คือระบบประสาทที่เชื่อมโยง AI เข้ากับข้อมูล Real-Time
ทำให้สามารถดำเนินการได้อย่างมีความหมายและชาญฉลาด
หากไม่มีการเชื่อมต่อนั้น สมองก็ไม่สามารถทำงานได้ ทำให้มันไร้ประโยชน์
ไม่เหมือนโมเดลการรวมระบบแบบคำขอ-ตอบกลับที่ยืดหยุ่นในอดีต
EDA
ช่วยให้ระบบสามารถตรวจจับ ประมวลผล
และตอบสนองต่อเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ในทันทีที่เกิดขึ้น
ไม่ว่าจะเป็นความผิดปกติในโรงงาน หรือการส่งมอบส่วนประกอบที่สำคัญ
แนวทางที่แยกส่วนนี้ช่วยให้ขั้นตอนการทำงานแบบ Real-Time เป็นไปได้
และรับประกันว่า Agent AI สามารถรวมเข้ากับระบบนิเวศที่กว้างขึ้นได้อย่างราบรื่น
สำหรับผู้ผลิตรายใหญ่ที่มีการดำเนินงานทั่วโลก
การปรับปรุงการแบ่งปันข้อมูลแบบเรียลไทม์และการทำงานอัตโนมัติของกระบวนการนอกโรงงาน
ขยายไปสู่การดำเนินงาน ห่วงโซ่อุปทาน พันธมิตร และแม้แต่ลูกค้า จะปลดล็อกโอกาสสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพ
แนวทาง Connected Industry ของ Bosch เป็นตัวอย่างที่ชัดเจน
โดยใช้ประโยชน์จาก EDA เพื่อเชื่อมต่อโรงงานกว่า 270 แห่งทั่วโลก ทำให้ระบบ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลข้ามโรงงานเพื่อการควบคุมคุณภาพเชิงคาดการณ์
Agent
Mesh: การเคลื่อนไหวของข้อมูลอันชาญฉลาด
หัวใจสำคัญของรากฐานที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์นี้คือ
Event
Mesh – เครือข่ายของ Event Broker ที่เชื่อมต่อกัน
ซึ่งกำหนดเส้นทางข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์แบบ Real-Time ข้ามระบบ Cloud และ Protocol ต่างๆ
ได้อย่างราบรื่น มันถักทอบริบททั้งหมดขององค์กรเข้าด้วยกัน
วางรากฐานสำหรับแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนที่ใช้ AI
ในขณะที่
92% ของบริษัทวางแผนที่จะเพิ่มการลงทุนด้าน AI ในอีกสามปีข้างหน้า
มีเพียง 1% เท่านั้นที่พิจารณาว่าตนเอง ‘เติบโต’ ในการนำ AI
มาใช้ ซึ่ง AI ได้ถูกฝังไว้อย่างสมบูรณ์ในขั้นตอนการทำงานและขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างสม่ำเสมอ
ด้วยการทำลายระบบที่แยกส่วน Event Mesh ช่วยลดความหน่วง
ทำให้โมเดล AI ได้รับข้อมูลที่ทันเวลาและตามบริบทที่ต้องการเพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำด้วยความเร็วและขนาด
ตัวอย่างเช่น
ผู้ผลิตระดับโลกสามารถนำการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์มาใช้ในโรงงานต่างๆ ได้
โดยการรวมข้อมูลเซ็นเซอร์แบบสด บันทึกการบำรุงรักษาในอดีต
และตารางการผลิตแบบเรียลไทม์ โดยใช้ Event Mesh เพื่อกำหนดเส้นทางข้อมูลนี้ไปยังบริการ AI บน Cloud
แบบ Real-Time เพื่อการวิเคราะห์และการดำเนินการ
แต่
Event
Mesh เป็นเพียงครึ่งหนึ่งของสมการ
ในขณะที่มันช่วยให้ข้อมูลไหลเวียนแบบ Real-Time และการกำหนดเส้นทางแบบพลวัตรทั่วทั้งองค์กร
Agent Mesh ก้าวไปไกลกว่านั้นด้วยการแนะนำ Agent อัจฉริยะที่สามารถคิด ปรับตัว และดำเนินการกับข้อมูลสดได้อย่างอิสระ
ลองนึกภาพว่าเป็นการเพิ่มชั้นของความฉลาดแบบกระจายไปยังระบบประสาทขององค์กรของคุณ Agent
เหล่านี้สามารถทำงานได้อย่างอิสระหรือทำงานร่วมกับการป้อนข้อมูลของมนุษย์
โดยใช้บริบทร่วมกันเพื่อทำให้ขั้นตอนการทำงานเป็นไปโดยอัตโนมัติ
ตรวจจับความผิดปกติ และรักษาการรับรู้สถานการณ์แบบเรียลไทม์ Event Mesh และ Agent Mesh จึงรวมกันเป็นกลไกคู่ที่ขับเคลื่อนการดำเนินงานการผลิตที่ยืดหยุ่น
ปรับขนาดได้ และพร้อมสำหรับ AI
จากการตอบสนองสู่การเป็นเชิงรุก:
การสร้างเพื่อสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป
ในภูมิทัศน์อุตสาหกรรมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน
การเปลี่ยนแปลงไม่ได้เป็นเพียงสิ่งคงที่ – แต่มันกำลังเร่งขึ้น สำหรับผู้ผลิต
การรักษาขีดความสามารถในการแข่งขันในยุคของ AI หมายถึงมากกว่าแค่การนำ
Agent ที่ชาญฉลาดมาใช้
แต่เป็นเรื่องของการสร้างระบบที่สามารถพัฒนาไปพร้อมกับนวัตกรรม ในขณะที่ AI
stacks และโมเดลพื้นฐานยังคงเปลี่ยนแปลง
สถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นจะกลายเป็นอุปสรรคต่อความก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว
การรวมระบบในอดีตจะไม่สามารถตอบสนองความต้องการในอนาคตได้
การรวมระบบที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ไม่ได้แค่ทำให้ระบบเร็วขึ้นเท่านั้น
แต่ยังทำให้ฉลาดขึ้นและสามารถรับรู้ ตีความ
และตอบสนองต่อสิ่งที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์
นี่คือวิธีที่ผู้ผลิตเปลี่ยนจากการดำเนินงานแบบตอบสนองไปสู่ความคล่องตัวที่ขับเคลื่อนด้วย
AI
แบบเชิงรุก พร้อมสำหรับสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น
ที่มา
:
mmthailand
วันที่
17 ก.ค. 2568
