fbpx
Monday, May 25Modern Manufacturing

5 เทรนด์หลักสำหรับ IIoT ปี 2020

เมื่อเทคโนโลยี 5G กำลังเปิดใช้งานทั่วโลก ความฝันในการใช้ศักยภาพของ IIoT อย่างเต็มรูปแบบก็อยู่ไม่ไกลเกินเอื้อมอีกต่อไป เรามาทำความรู้จักกับ 5 เทรนด์หลักของ IIoT สำหรับปี 2020 นี้กันครับ

ปี 2020 นับเป็นอีกหนึ่งปีที่น่าจับตามองสำหรับการใช้เทคโนโลยีในภาคอุตสาหกรรม ซึ่งเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการทำงานผ่านเครือข่ายอย่าง IIoT หรือ Industrial Internet of Things สามารถสนับสนุนการทำงานได้หลากหลาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาแห่งการระบาดของเชื้อโรคในเวลานี้ที่มนุษย์ต้องกระจายตัวกันออกไปหรือทำงานกันที่บ้านบางส่วน แน่นอนว่า IIoT เป็นเพียงแพลตฟอร์มหรือภาพรวมที่เกิดขึ้นจากการใช้เทคโนโลยีจำนวนมหาศาลที่มารวมกัน แต่เทรนด์เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องนั้นมีอะไรกันบ้างนะ?

1. Edge Computing





อุปกรณ์และเซนเซอร์แต่ละตัวในโรงงานทำหน้าที่เก็บข้อมูล ประมวลผล และจัดรวมชุดข้อมูลเพื่อทำการส่งไปวิเคราะห์ แต่เมื่อมีอุปกรณ์ IIoT ถูกใช้งานจำนวนมากการประมวลผลโดย Cloud ทั่วไปก็รับมือไม่ไหวเช่นกัน จำไว้ให้มั่นว่าการทำงานกับข้อมูลในระดับของอุปกรณ์นั้นทำให้ได้ศักยภาพแบบเต็มเม็ดเต็มหน่วย ลดต้นทุนและเพิ่มความคล่องตัวในภาพรวมซึ่งเกี่ยวข้องกับขนาดของโรงงานด้วย แต่ถ้าปัญหาการประมวลผลยังเกิดคอขวดอยู่ข้อมูลเหล่านี้อาจจะถูกด้อยค่าได้เช่นกัน

ด้วยความเร็วของเครือข่าย 5G ทำให้การประมวลผลแบบ Edge Computing มีคุณค่ามากยิ่งขึ้นสำหรับอุตสาหกรรม ทำให้ภาคการผลิตสามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็วไม่ว่าจะต้องเจอกับโซลูชันการเชื่อมต่อรูปแบบใดและทำให้เกิดการวิเคราะห์ได้อย่างชาญฉลาดแบบ Real-time มากยิ่งขึ้น Edge Computing ระบบอัตโนมัติและนวัตกรรมนั้นเติบโตอย่างรวดเร็วด้วย API ที่สามารถตั้งโปรแกรมได้มากขึ้นและลดปัญหาคอขวดทั้งหลายได้เป็นอย่างดี

2. Digital Twins

แม้ว่า Modern Manufacturing จะนำเสนอข้อมูลเกี่ยวกับ Digital Twins อยู่หลายครั้งแต่ในครั้งนี้ก็ยังคงเป็นอีกหนึ่งเทรนด์ที่ไม่จับตามองไม่ได้ ข้อมูลจาก Gartner ระบุว่า 75% ขององกรณ์ที่ใช้ประโยชน์จาก IoT นั้นใช้งาน Digital Twins หรืออยู่ในกระบวนการวางแผนใช้งาน Digital Twins นั้นเป็นตัวแทนเสมือนของอุปกรณ์หรือวัตถุในโลกกายภาพ ซึ่งเปิดโอกาสให้ทีมวิจัยและพัฒนาได้เก็บรวบรวมข้อมูลและจำลองวัตถุเหล่านั้นในสถานการณ์แบบ Real-time เพื่อให้เห็นถึงแนวโน้มที่อาจจะเกิดขึ้นล่วงหน้าอย่างเป็นรูปธรรมมากขึ้น

การผลิตนั้นถือว่ามีการใช้งานเทคโนโลยีนี้ในระดับแนวหน้าหัวหาดก็ว่าได้ เพราะมันทำให้ธุรกิจสร้างความแตกต่างของผลิตภัณฑ์และบริการจากคู่แข่งในขณะที่เพิ่มช่องทางหาเงินใหม่ ๆ ยิ่งมีโรงงานหันมาใช้ IIoT มากขึ้น AI และ Machine Learning ก็จะมีการใช้งานเพิ่มขึ้นซึ่งผู้ผลิตต้องใช้ Digital Twins เพื่อจำลองกระบวนการและสายการผลิตเพิ่มมากขึ้นด้วยเช่นกัน

3. บริการ Cloud ที่มีการบริหารจัดการ

Digital Transformation และที่ทำงานที่มี IoT เป็นศูนย์กลางต้องการบริการด้าน Cloud ที่ทรงพลังเพื่อให้สามารถสนับสนุนอุปกรณ์ แอปพลิเคชันรวมถึงฐานข้อมูลที่ทำให้เกิดความคล่องตัวและศักยภาพในการแข่งขัน IIoT นั้นต้องการ Cloud ที่ทรงพลังซึ่งนำไปสู่บริการด้าน Cloud สำหรับภาคการผลิตที่มีความน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น

ผู้ผลิตเริ่มที่จะโบกมือลาจากผู้ให้บริการ Cloud ที่ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับการทำงานที่ตรงกับความต้องการ ความสำคัญไปตกอยู่ที่สถาปัตยกรรมของ Cloud สาธารณะที่เพิ่มศักยภาการบริหารข้อมูลและพึ่งพาบริการที่มาจากผู้ให้บริการ Cloud สาธารณะ แต่ทางเลือกแบบ Hybrid นั้นยังคงมีอยู่แต่การโยกย้ายจาก Cloud ส่วนบุคคลไปสู่สถาปัตยกรรม Cloud สาธารณะจะเกิดขึ้นแบบต่อเนื่องเช่นกัน บริการการบริหารจัดการด้าน Cloud นั้นสามารถถูกออกแบบเฉพาะสำหรับอุปกรณ์และการบริหารจัดการข้อมูล เพื่อสร้างมูลค่าและเข้าถึงข้อมูลเฉพาะอันมีประโยชน์สำหรับอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อในสภาพแวดล้อมการผลิตก็ได้

4. บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ (AI)

AI และ Machine Learning (ML) นั้นเป็นเทรนด์ที่อยู่ในช่วงขาขึ้นในระยะหลายปีให้หลังมานี้ ถึงอย่างนั้นเราก็ยังจะสามารถเห็นการเชื่อมต่อที่มากยิ่งขึ้นระหว่าง AI และ IIoT โดย AI จะผลักดันและยกระดับกระบวนการตัดสินใจของ IoT สำหรับ AI ใน IoT นั้นจะขับดันการประมวลผลในการวิเคราะห์อย่างเข้มข้นเต็มศักยภาพที่มี ซึ่งรวมถึง APIs สำหรับการโปรแกรมตามความต้องการและการสร้างความสมดุลรวมไปถึงความสามารถในการติดตั้งใช้งานอีกด้วย

ผู้ผลิตนั้นต้องการความสามารถในการระบุการวิเคราะห์ตามเงื่อนไขที่ละเอียดยิบย่อยราวกับเม็ดทรายและโมเดล ML บนแพลตฟอร์มที่มีศักยภาพสูงและมีการตอบสนองที่ว่องไวยิ่งกว่าเดิม วิธีที่จะทำให้ได้ตามความต้องการนั้น คือ การฝึกฝนด้วยข้อมูล (Training Data) ซึ่งเป็นกุญแจที่ใช้จัดการกับข้อมูลที่จะถูกแสดงออกมาภายหลังการตั้งรูปแบบโมเดล ML และทำให้ระบบอัตโนมัติและการตัดสินใจผลิดอกออกผลให้กับโรงงานแบบ Real-time

นอกจากนี้ข้อมูลและโซลูชันการบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐานจะทำให้ขยายฐานการใช้งานเทคโนโลยี AI และ ML เพื่อผลักดันปฏิบัติการณ์ด้าน IT อัตโนมัติในองค์กร ซึ่งระบบที่ถูกผลักดันโดย AI จะคอยจัดการภาระหน้าที่ประจำวันเช่นเดียวกับการเสริมความแข็งแรงให้กับนโยบาย เป็นแสงสว่างแห่งความหวังและตอบสนองต่อภัยคุกคามรวมถึงความท้าทายต่าง ๆ ได้อีกด้วย

5. มนุษย์

แม้อุตสาหกรรม 4.0 จะปฏิวัติบนพื้นฐานเทคโนโลยีที่ก้าวหน้า ไม่ว่า AI, Edge Computing, การทดสอบสภาพแวดล้อมเสมือนและ IIoT ซึ่งล้วนมีส่วนผลักดันโรงงานผลิตสมัยใหม่แต่สิ่งเหล่านี้ไม่อาจเกิดขึ้นได้หากปราศจากมนุษย์ ในขณะที่ระบบอัตโนมัติจะเปลี่ยนบทบาทของคนอย่างต่อเนื่อง ย้ายจากงานที่ต้องเสี่ยง งานที่ทำซ้ำไปมา แรงงานจะต้องไปทำงานที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจที่มีพื้นฐานมาจากข้อมูลสนับสนุนมากขึ้น

เพื่อให้การลงทุนด้าน IoT ประสบความสำเร็จแรงงมนุษย์จำเป็นต้องคิดให้แตกต่างกันในแต่ละบทบาทหน้าที่และต้องการการฝึกอบรมเพื่อใช้งานเทคโนโลยีขั้นสูงต่าง ๆ แรงงานจะต้องเปลี่ยนกิจกรรมการทำงานของตัวเองในระดับปฏิบัติการณ์เสียใหม่ และการบริหารจัดการจะต้องมีความเข้าใจมากขึ้นว่าข้อมูลเหล่านี้เกิดขึ้นจากอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องส่งผลกระทบต่อซัพพลายเชนได้อย่างไร

เครื่ิองจักรนั้นไม่ได้มาทดแทนมนุษย์ ที่จริงแล้มันเป็นการทำงานร่วมกันแบบใหม่ระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรเพื่อให้มั่นใจในสายการผลิตและกระบวนการต่าง ๆซึ่งมันหมายถึงการลงทุนด้านเวลา เงิน และพลังงานเพื่อให้แน่ใจว่ามันเกิดขึ้นอย่างถูกต้องและนั่นเกี่ยวข้องกับความเข้าใจว่าโอกาสใหม่อะไรบ้างอยู่ในหน้าที่ใหม่นั้น และการฝึกอบรมแบบไหนที่จำเป็น

ที่มา:
Electronicdesign.com

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