ในปี 2024 – 2025 ข้อมูลจากงานวิจัยหลายชิ้นชี้ให้เห็นว่า AI ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไปสำหรับอุตสาหกรรมการผลิต แต่กำลังกลายเป็น “เครื่องมือหลัก” ที่ผู้ผลิตทั่วโลกและในไทยกำลังจับตามองและให้ความสนใจลงทุนอย่างจริงจัง จากรายงานของ NAM’s Manufacturing Leadership Council พบว่า 72% ของผู้ผลิตที่ใช้ AI ยืนยันว่าสามารถลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้จริง
ผู้บริหารธุรกิจการผลิตและผู้จัดการโรงงานจึงไม่อาจละทิ้งโอกาสที่จะเกาะกระแส AI เพื่อช่วงชิงความได้เปรียบในการแข่งขันในโลกอุตสาหกรรมที่ใครปรับตัวได้ไว ประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเข้ากับการดำเนินธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพจะกลายเป็นผู้ชนะ
เทรนด์การนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมการผลิต
- การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance)
- AI สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ เช่น การสั่นสะเทือน ความร้อน การใช้พลังงาน เพื่อทำนายโอกาสที่เครื่องจักรจะเสียก่อนเวลา ลดช่วงเวลาที่ระบบหยุด ทำงาน (downtime) โดยไม่ต้องรอเครื่องเสียก่อนแล้วซ่อม
- การควบคุมคุณภาพ และตรวจสอบด้วยระบบอัจฉริยะ (Quality Control / Inspection)
- ใช้ computer vision / image processing และ AI เพื่อตรวจจับตำหนิหรือการบิดเบี้ยวของชิ้นงานได้รวดเร็วและแม่นยำกว่าการตรวจสอบ (inspection) โดยสายตามนุษย์
- วิเคราะห์ข้อมูล คาดการณ์ความต้องการ และปรับปรุงประสิทธิภาพห่วงโซ่การผลิต (Data Analytics / Demand Forecasting / Supply Chain Optimization)
- AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (big data) จากการผลิต, การขาย, ซัพพลายเชน เพื่อทำนายความต้องการของลูกค้า, ปรับปริมาณการสต็อกสินค้า, วางแผนการจัดส่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- การทำงานร่วมกับหุ่นยนต์ (Automation + Edge AI)
- หุ่นยนต์ที่มี AI ช่วยให้สามารถปรับตัวเองได้ เช่น ปรับความแรง/ความเร็ว/การเคลื่อนที่ตามวัสดุหรือสภาพแวดล้อม สามารถทำงานใกล้กับมนุษย์ (Collaborative Robots, Cobots)
- การออกแบบและวางแผนการผลิตด้วย AI (Generative AI / Digital Twin / Simulation)
- Generative AI ช่วยออกแบบผลิตภัณฑ์หรือกระบวนการใหม่อย่างรวดเร็ว พร้อมสร้างแบบจำลองเสมือน (digital twin) ของสายการผลิตหรือโรงงาน เพื่อทดลอง Scenario ต่าง ๆ เช่น เปลี่ยนเครื่องจักร / ปรับ layout / ทดสอบโหลดงาน
ปัจจัยที่ควรพิจารณาก่อนการลงทุนด้าน AI
ก่อนที่ผู้บริหารหรือผู้จัดการโรงงานจะตัดสินใจลงทุน AI เพื่อนำมาใช้ในอุตสาหกรรมการผลิต ควรพิจารณาปัจจัยเหล่านี้อย่างรอบด้าน
- คุณภาพและความพร้อมของข้อมูล (Data Readiness & Infrastructure)
- มีข้อมูลที่เพียงพอ มีโครงสร้างที่ดี (clean, labeled, real-time) หรือไม่
- ระบบ IoT / sensor / cloud / edge infrastructure มีเพียงพอหรือยัง
- ทักษะด้าน AI ของบุคลากร (Upskilling / Reskilling)
- วิศวกร ฝ่ายซ่อมบำรุง ฝ่าย QC ต้องเข้าใจ AI / data science / machine learning เบื้องต้น และขั้นสูง
- มีทีมที่สามารถดูแล AI system ได้ เช่น data scientist / data engineer / AI Ops
- ROI และแผนการคืนทุน (Cost vs Benefit / Business Case)
- คำนวณต้นทุนทั้งหมดทั้งในด้านฮาร์ดแวร์ / เซ็นเซอร์ / ซอฟต์แวร์ / ฝึกอบรม /บำรุงรักษา
- เปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่คาดว่าจะได้รับ เช่น ลด downtime, ลดของเสีย, เพิ่ม output, คุณภาพดีขึ้น ฯลฯ
- การบูรณาการกับระบบเดิม (Legacy Systems, OT- IT Integration)
- หลายโรงงานมีเครื่องจักรเก่า (legacy) ที่อาจไม่รองรับการติดตั้งเซ็นเซอร์หรือเชื่อมต่อแบบ real time
- ต้องพิจารณาเรื่อง protocol, standards, cybersecurity
- พันธมิตร / ผู้ขาย (Vendor) / ระบบนิเวศในอุตสาหกรรม (Ecosystem)
- เลือกผู้ให้บริการที่มีประสบการณ์ด้านอุตสาหกรรม พิจารณาคุณภาพของเทคโนโลยีที่นำมาใช้ การสนับสนุนให้บริการหลังการขาย และการออกแบบเฉพาะสำหรับองค์กรโดยตรง
- สำรวจกรณีศึกษา (Case Studies) ในอุตสาหกรรมเดียวกัน
- ความเสี่ยงเรื่องกฎหมาย ความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัย (Privacy, Safety, Regulatory Compliance)
- การจัดการข้อมูลลูกค้า /ข้อมูลการผลิต /สิทธิ์ในการใช้ข้อมูล
- มาตรฐานความปลอดภัยของเครื่องจักร / การตัดสินใจของ AI (AI decision) ที่อาจมีผลกระทบต่อมนุษย์
แนวโน้มอนาคตและโอกาสของอุตสาหกรรมการผลิตไทย
ประเทศไทยอยู่ในจุดที่มีความพร้อมและมีโอกาสสูงในการนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมการผลิต โดยมีข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ที่ยืนยังถึงแนวโน้มที่หลากหลายและแรงสนับสนุนจากภาคส่วนต่าง ๆ
- การเติบโตของตลาด AI ในการผลิต (Smart Manufacturing)
รายงาน “Thailand AI in Smart Manufacturing Market Size and Forecast” คาดว่า ตลาดไทยในด้านนี้จะเติบโตด้วยอัตราการเติบโตต่อเนื่อง (CAGR) ประมาณ 12–15% ระหว่างปี 2023 – 2030 - นโยบายภาครัฐและยุทธศาสตร์ Industry 4.0 / Thailand 4.0
ภายใต้นโยบาย Thailand 4.0 รัฐบาลกำลังผลักดันให้มีการนำเทคโนโลยีดิจิทัลและ AI มาใช้ในภาคอุตสาหกรรมเพื่อเพิ่มมูลค่า ส่งเสริมการลงทุน และเพิ่มประสิทธิภาพการแข่งขันในเวทีโลก โดยเฉพาะในกลุ่มอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ ยานยนต์ และชิ้นส่วน - โอกาสเฉพาะด้าน
- โรงงาน SMEs ที่เริ่มจากจุดเล็ก ๆ เช่น การติดตั้ง sensor และ AI สำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (predictive maintenance) ก่อน แล้วค่อยขยายไปยังส่วนอื่น ๆ
- การใช้ AI เพื่อสนับสนุนการผลิตที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม (Green Manufacturing) เช่น ควบคุมการใช้พลังงาน, ลดของเสีย, ลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก
- การสร้างโรงงานที่มีความยืดหยุ่น (Flexible Factory) สามารถปรับเปลี่ยนการผลิตผลิตภัณฑ์ได้ตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว
Industrial Key Success
AI ในอุตสาหกรรมการผลิต ไม่ได้เป็นเพียงเทรนด์ที่มาแรง แต่กำลังกลายเป็น หัวใจของการแข่งขันในระดับโลกและในประเทศไทย ผู้บริหารและผู้จัดการที่เข้าใจแนวโน้มเหล่านี้ ต้องมีการวางกลยุทธ์อย่างรอบคอบ ทั้งในด้านการเตรียมความพร้อมในเชิงโครงสร้างพื้นฐาน การลงทุนในการพัฒนาบุคลากรที่ใช้งาน AI และเทคโนโลยีดิจิทัลอย่างเชี่ยวชาญและรู้เท่าทัน และทำแผนธุรกิจเพื่อรองรับการเติบโตในอนาคต จะช่วยสร้างความได้เปรียบทั้งในเรื่องต้นทุน ผลิตภาพ คุณภาพ ยืดหยุ่น และความยั่งยืน
โดยสำหรับผู้ที่กำลังพิจารณาจะเริ่มต้นลงทุน AI ในโรงงาน สามารถทำ Pilot Project ผ่านการวิเคราะห์ปัญหาเร่งด่วนที่โรงงานต้องการแก้ไข และเลือกนำเทคโนโลยี AI มาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และค่อย ๆ ขยายไปยังส่วนอื่น ๆ เพื่อให้ครอบคลุมในทุกด้าน ที่จะส่งเสริมโอกาสและสร้างจุดแข็งที่จะสามารถเอาชนะคู่แข่ง นำธุรกิจอุตสาหกรรมการผลิตของคุณไปสู่การเติบโตอย่างยั่งยืนต่อไป
แหล่งข้อมูลอ้างอิง :
https://nam.org/issues/research-innovation-and-technology/ai
https://masteringsap.com/blogs/examining-ais-role-in-thailands-manufacturing-transformation
https://news.sap.com/sea/files/2025/05/27/Book-SAP-final-290525.pdf?
