fbpx
Tuesday, July 14Modern Manufacturing

5 ความท้าทายสำหรับโรงงานอัจฉริยะ

Industryweek ได้ทำการสำรวจข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญด้านการผลิตกว่า 400 คน เพื่อค้นหาคำตอบเกี่ยวกับความท้าทายสำหรับการเปลี่ยนแปลงสู่โรงงานอัจฉริยะ

รู้หรือไม่ว่าโครงการนำร่อง 2 ใน 3 นั้นเกิดความล้มเหลวเมื่อต้องเผชิญกับการขยายตัวสู่การผลิตขนาดใหญ่ ในช่วงเวลา 2 ปีที่ผ่านมาจากการศึกษาข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง 400 คน พบว่ากว่า 83% ของบริษัทนั้นมีความกระหายอยากให้เกิด Digital Trandformation และมีการวางแผนสำหรับโรงงานอัจฉริยะไว้แล้ว แต่สำหรับผู้ที่อยากเปลี่ยนแปลงมักจะมาพร้อมกับความไม่มั่นใจบางประการว่าจะตัดสินใจอย่างไรหรือบริหารความเสี่ยงได้อย่างไรบ้าง และอะไรที่พวกเขาคิดว่าเป็นความเสี่ยงที่สำคัญกัน?

1. ช่องว่างของทักษะ









36% ระบุว่าช่องว่างของทักษะทางเทคนิคเป็นสิ่งที่ขวางกั้นการลงทุน การใช้เทคโนโลยีนั้นจำเป็นต้องมีแรงงานที่มีความเข้าใจทางดิจิทัลไม่ว่าจะเป็นกระบวนการผลิตและเครื่องมือที่สนับสนุนกระบวนการเหล่านั้น ทางออกที่น่าสนใจ คือ การสร้างโครงการสนับสนุนการเรียนรู้ให้กับแรงงาน สนับสนุนให้เกิดการเรียนรู้อุปกรณ์และทักษะดิจิทัล ทำการประเมินปัญหาและรายละเอียดปลีกย่อยก่อนที่จะบูรณาการวิธีแก้ไขเป็นต้น

2. ความอ่อนไหวของข้อมูล

27% ระบุว่าการเพิ่มความสำคัญของข้อมูล ความเป็นส่วนตัวของ IP การเป็นเจ้าของและการบริหารจัดการนั้นเป็นสิ่งที่สร้างความกังวลได้ไม่น้อย การประยุกต์ AI นั้นต้องการข้อมูลในการฝึกฝนระบบและทดสอบ ทำให้ข้อมูลต้องเกิดการส่งต่อแบ่งปัน แต่นั้นกลับกลายเป็นยาขมสำหรับบริษัททั้งหลายเพราะอาจกลายเป็นดาบสองคมย้อนมาทำร้ายตัวเองได้ ดังนั้นการกำหนดรูปแบบนโยบายการแบ่งปันข้อมูลที่เป็นทางการภายในองค์กรและระหว่างองค์กรเป็นสิ่งสำคัญ นโยบายจะต้องสะท้อนคุณค่าของการแบ่งปันข้อมูลพร้อมกับความเสี่ยงที่ตามมา อย่าลืมว่านโยบายเดียวไม่ได้เหมาะที่จะเป็นคำตอบสำหรับทุกกรณื

3. ความสามารถในการทำงานร่วมกัน

23% กังวลเรื่องการไม่สามารถทำงานร่วมกันได้ระหว่าง Protocol อุปกรณ์ ผลิตภัณฑ์ และระบบ ซึ่งสิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ความกังวลใหม่ แต่เหล่าบริษัทนั้นทุกทนกับข้อจำกัดนี้ที่ขวางกั้นนวัตกรรมสำหรับพวกเขา หนึ่งในทางออกที่น่าสนใจ คือ การใช้งาน Open-source เนื่องจากมีกลุ่มสังคมที่แบ่งปันข้อมูลกันเป็นจำนวนมากและสามารถปรับแต่งได้อย่างหลากหลาย นอกจากนี้การทำงานอย่างใกล้ชิดกับตัวแทนจำหน่ายหรือเจ้าของเทคโนโลยีจะช่วยให้สามารถพัฒนาและบูรณาการโซลูชันได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ตึงเครียดกันจนเกินไปนัก

4. ความปลอดภัย

22% ระบุว่ากังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยในแง่มุมของสถานการณ์ปัจจุบันและในอนาคตของโรงงานที่กำลังจะมาถึง การผสานกันระหว่างกายภาพและระบบดิจิทัลในโรงงานอัจฉริยะทำให้การทำงานร่วมกันแบบ Real-time เกิดขึ้นได้ แต่นั่นก็เป็นการเปิดประตูสู่ความเสี่ยงของการถูกโจมตีเช่นกัน เมื่อเครื่องจักรและอุปกรณ์จำนวนมากถูกชื่อมต่อเข้ากับโครงข่ายจุดอ่อนหรือรอยรั่วแม้เพียงนิดเดียวสามารถส่งผลได้กับทุกส่วนของระบบ การวางแนวทางป้องกันและแผนสำรองจึงเป็นเรื่องสำคัญ เบื้องต้นนั้นการรวมผู้เชี่ยวชาญด้าน IT และ OT เข้าด้วยกันในโครงการพิเศษเพื่อประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นทำให้สามารถระบุหน้าที่รับผิดชอบ ขั้นตอนกระบวนการต่าง ๆ และภัยที่อาจเกิดขึ้นได้ ทั้งการทดสอบกับกรณีตัวอย่างเพื่อเตรียมแผนสำรองหรือทางเลือกในการแก้ปัญหาอย่างทันท่วงทีนั้นก็เป็นเรื่องสำคัญเช่นกัน

5. การจัดการกับข้อมูลที่เติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง

18% ระบุว่าปริมาณและความถี่ของข้อมูลที่เกิดขึ้นนั้นเป็นเรื่องที่ต้องหาทางรับมืออย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อการใช้งาน AI ขยายตัวขึ้นบริษัทต้องเผชิญหน้ากับข้อมูลจำนวนมหาศาลและถูกสร้างขึ้นมาอย่างรวดเร็วในรูปแบบชนิดที่หลากหลาย AI Algorithm จำเป็นต้องเข้าใจได้ง่ายกว่าที่เป็นเพื่อให้สะดวกต่อการผสานข้อมูลที่หลากหลายและมาจากต่างเวลา ต้องมีความเข้าใจบทบาทและมูลค่าของข้อมูลในทางธุรกิจและหาจุดสมดุลของการบริหารจัดการแต่ละส่วนให้เจอไม่ว่าจะเป็ฯ Bandwidth ความจำเป็นของการควบคุม Real-time (ที่มีความหน่วงต่ำ) ต้องพัฒนาโครงสร้างให้มีความแข็งแรงก่อนการบูรณาการที่ต้องการความสมดุลความต้องการการประมวลผลและตำแหน่งที่ต้องใช้ความสามารถนี้ (เช่น การใช้งาน Edge หรือจะใช้ Cloud) โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการสื่อสาร หรือแม้แต่หน่วยความจำข้อมูลในปัจจุบันและความต้องการในอนาคต

ที่มา:
Industryweek.com

Thos
"I can't understand why people are frightened of new ideas. I'm frightened of the old ones"
John Milton Cage Jr.