เมื่อวันที่ 10 ตุลาคม 2025 ARM Institute (Advanced Robotics for Manufacturing Institute) ประกาศเปิดโครงการ Adaptive Incremental Forming through Optimized Robotic Manufacturing หรือ AI-FORM ซึ่งเป็นความร่วมมือกับห้องปฏิบัติการวิจัยกองทัพอากาศสหรัฐ (Air Force Research Laboratory – AFRL) โครงการนี้มีมูลค่าทุนสนับสนุนประมาณ 6 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีระยะเวลาดำเนินการยาวนานกว่าโครงการทั่วไปของ ARM Institute ถึง 54 เดือน โดยคาดว่าจะแล้วเสร็จในเดือนกันยายน 2030
วิกฤติของห่วงโซ่อุปทานการตีขึ้นรูป
โครงการ AI-FORM ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาเร่งด่วนที่กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ กำลังเผชิญอยู่ คือความต้องการชิ้นส่วนตีขึ้นรูป (Forged Components) ที่มีคุณภาพสำหรับทุกหน่วยงานภายใต้กระทรวงกลาโหม ตั้งแต่ชิ้นส่วนขนาดเล็กไปจนถึงขนาดใหญ่พิเศษ ห่วงโซ่อุปทานการตีขึ้นรูปถูกระบุว่าเป็นจุดอ่อนที่สำคัญของกระทรวงกลาโหมเนื่องจากปัจจัยหลายประการที่มาบรรจบกัน
ปัจจัยแรกคือความต้องการที่มีลักษณะ high-mix low-volume แบบดั้งเดิม หมายความว่ามีความหลากหลายของชิ้นส่วนที่ต้องการมากแต่แต่ละชิ้นส่วนต้องการในปริมาณไม่มาก ทำให้การผลิตไม่คุ้มค่าต่อการลงทุนในแม่พิมพ์และเครื่องมือที่มีราคาแพง ปัจจัยที่สองคือความสามารถในการผลิตภายในประเทศที่จำกัดสำหรับชิ้นส่วนตีขึ้นรูปคุณภาพระดับการบินและอวกาศ สหรัฐฯ มีโรงงานตีขึ้นรูปขนาดใหญ่ที่สามารถผลิตชิ้นส่วนคุณภาพสูงเพียงไม่กี่แห่ง และจำนวนนี้กำลังลดลงเรื่อยๆ
ปัจจัยที่สามคือกำลังคนที่ลดลงอย่างต่อเนื่อง ช่างตีเหล็กที่มีทักษะสูงเป็นอาชีพที่หายากและมีอายุเฉลี่ยสูง โดยไม่มีคนรุ่นใหม่เข้ามาทดแทนเพียงพอ ปัจจัยสุดท้ายคือความสามารถในการเพิ่มกำลังการผลิตอย่างรวดเร็วที่จำกัด หากเกิดสงคราม กระทรวงกลาโหมไม่สามารถเพิ่มการผลิตชิ้นส่วนตีขึ้นรูปได้อย่างรวดเร็วเพียงพอเพื่อตอบสนองความต้องการในช่วงสงคราม ปัจจัยทั้งหมดนี้นำไปสู่เวลานำ (Lead Time) ที่ยาวนานถึง 36 เดือนสำหรับชิ้นส่วนบางประเภท ส่งผลให้ความพร้อมทางทหารลดลงอย่างมีนัยสำคัญ
การตีขึ้นรูปแบบค่อยเป็นค่อยไปด้วยหุ่นยนต์
โซลูชันที่โครงการ AI-FORM นำเสนอคือการพัฒนาระบบหุ่นยนต์อัตโนมัติสำหรับการตีขึ้นรูปแบบค่อยเป็นค่อยไป (Incremental Forming) ของชิ้นส่วนโลหะขนาดใหญ่โดยใช้วิธีแม่พิมพ์เปิด (Open Die Forging) แนวคิดนี้ใช้ความก้าวหน้าด้านระบบอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้หุ่นยนต์อุตสาหกรรมสามารถทำหน้าที่เหมือนกับ “ช่างตีเหล็ก” ที่มีทักษะสูง สามารถตัดสินใจและปรับการทำงานแบบเรียลไทม์ตามสภาพของวัสดุที่กำลังขึ้นรูป
การตีขึ้นรูปแบบแม่พิมพ์เปิดเป็นกระบวนการที่ชิ้นงานโลหะถูกวางระหว่างแม่พิมพ์แบนสองชิ้นที่ไม่มีรูปร่างเฉพาะ และถูกตีหรือกดซ้ำหลายครั้งเพื่อขึ้นรูปเป็นรูปร่างที่ต้องการทีละส่วน ข้อได้เปรียบของวิธีนี้คือความยืดหยุ่น เนื่องจากไม่ต้องการแม่พิมพ์ที่มีรูปร่างเฉพาะซึ่งมีราคาแพงและใช้เวลานานในการผลิต หุ่นยนต์สามารถปรับเปลี่ยนรูปแบบการตีเพื่อผลิตรูปทรงเรขาคณิตที่หลากหลายด้วยระบบเดียวกัน
ความท้าทายหลักของการตีขึ้นรูปแบบแม่พิมพ์เปิดคือต้องการทักษะและประสบการณ์สูงจากช่างตีเหล็กเพื่อตัดสินใจว่าจะตีที่ตำแหน่งใด ใช้แรงเท่าใด และตีกี่ครั้ง เพื่อให้ได้รูปร่างและคุณสมบัติของวัสดุตามที่ต้องการ โครงการ AI-FORM มุ่งหมายที่จะใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการเรียนรู้ทักษะเหล่านี้จากข้อมูลและประสบการณ์ เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถทำงานได้เทียบเท่าหรือดีกว่าช่างตีเหล็กมนุษย์
ความสามารถของระบบที่คาดหวัง
ความสามารถของระบบจะถูกประเมินจากความสามารถในการผลิตชิ้นส่วนตีขึ้นรูปที่ต้องการสำหรับหลายหน่วยงานของกระทรวงกลาโหม รวมถึงกองทัพบก กองทัพอากาศ กองทัพเรือ และหน่วยงานโลจิสติกส์กลาโหม (Defense Logistics Agency) ระบบต้องสามารถจัดการกับชิ้นส่วนที่มีขนาด วัสดุ และรูปทรงเรขาคณิตที่หลากหลาย โดยรักษาคุณภาพและคุณสมบัติทางกลของวัสดุที่ต้องการ
นอกจากนี้ ระบบยังต้องสามารถลดเวลานำจาก 36 เดือนลงมาเหลือเพียงไม่กี่สัปดาห์หรือเดือน และต้องมีความสามารถในการเพิ่มกำลังการผลิตได้อย่างรวดเร็วเมื่อจำเป็น เนื่องจากไม่ต้องการแม่พิมพ์เฉพาะทาง หากมีความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหัน สามารถเพิ่มจำนวนหุ่นยนต์และทำงาน 24 ชั่วโมงเพื่อเพิ่มกำลังการผลิตได้
บทบาทของ ARM Institute
ARM Institute เป็นสถาบันนวัตกรรมการผลิตที่ได้รับทุนจากกระทรวงกลาโหมสหรัฐ มีภารกิจในการพัฒนาและนำเสนอเทคโนโลยีหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์เพื่อเสริมสร้างความแข็งแกร่งของการผลิตในสหรัฐและความมั่นคงของฐานอุตสาหกรรมป้องกันประเทศ ARM Institute ดำเนินการนี้ผ่านการเรียกรับข้อเสนอโครงการ (Project Calls) ที่กระตุ้นความร่วมมือระหว่างอุตสาหกรรม รัฐบาล และสถาบันการศึกษาเพื่อสร้างโซลูชันด้านหุ่นยนต์และ AI ที่จำเป็นอย่างเร่งด่วน
ในช่วงฤดูใบไม้ผลิปี 2025 เพียงช่วงเดียว ARM Institute ได้ออก Project Call สามฉบับซึ่งนำไปสู่การมอบทุนประมาณ 4.5 ล้านดอลลาร์ให้กับสมาชิกของ ARM Institute จนถึงปัจจุบัน ARM Institute ได้สนับสนุนโครงการด้านเทคโนโลยีหุ่นยนต์และการพัฒนากำลังคนมากกว่า 150 โครงการ แสดงให้เห็นถึงผลกระทบที่กว้างขวางของสถาบันต่อระบบนิเวศการผลิตขั้นสูงของสหรัฐ
Dr. Chuck Brandt หัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ ARM Institute กล่าวว่า “Project Call นี้แสดงให้เห็นถึงตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครของ ARM Institute ในการกระตุ้นโซลูชันด้านหุ่นยนต์ AI และระบบอัตโนมัติอย่างรวดเร็วเพื่อเสริมสร้างความแข็งแกร่งของการผลิตในสหรัฐ ทำให้ Organic Industrial Base ทันสมัย และสร้างความยืดหยุ่นของชาติที่มากขึ้น คอนซอร์เซียมระดับชาติของผู้เชี่ยวชาญของเราพร้อมที่จะร่วมมือและดำเนินการตามลำดับความสำคัญที่สำคัญของการป้องกันประเทศและอุตสาหกรรม”
ไทม์ไลน์และการมีส่วนร่วม
ข้อเสนอโครงการสำหรับ AI-FORM จะต้องส่งภายในวันที่ 3 ธันวาคม 2025 เวลา 17:00 น. ตามเวลาฝั่งตะวันออกของสหรัฐ และต้องส่งผ่าน ARM Member Community แม้ว่า Project Call จะเปิดเผยต่อสาธารณะ แต่เฉพาะสมาชิกของ ARM Institute เท่านั้นที่สามารถส่งข้อเสนอได้ ระยะเวลาดำเนินการของโครงการประมาณ 54 เดือน ซึ่งยาวกว่า Project Call ทั่วไปของ ARM Institute โดยโครงการจะสิ้นสุดในเดือนกันยายน 2030
ARM Institute ได้จัดการสัมมนาผ่านเว็บสาธารณะเพื่อสนับสนุน Project Call นี้เมื่อวันที่ 21 ตุลาคม 2025 โดยมีการบันทึกการสัมมนาไว้สำหรับผู้ที่สนใจสามารถเข้าถึงได้ นี่เป็นหนึ่งในประมาณห้า Project Calls ที่ ARM Institute คาดว่าจะออกระหว่างเดือนตุลาคม 2025 และมกราคม 2026 แสดงให้เห็นถึงความกระตือรือร้นของสถาบันในการแก้ไขปัญหาเร่งด่วนของอุตสาหกรรมและการป้องกันประเทศ
เหตุใดการตีขึ้นรูปด้วยหุ่นยนต์จึงเป็นโซลูชันที่สำคัญต่อความมั่นคง และอะไร ?
มิติความมั่นคงของชาติ
ชิ้นส่วนตีขึ้นรูปมีบทบาทสำคัญต่ออุปกรณ์ทหารเกือบทุกประเภท ตั้งแต่ชิ้นส่วนโครงสร้างของเครื่องบิน ชิ้นส่วนเครื่องยนต์ เพลาขับเคลื่อนของเรือดำน้ำและเรือรบ ไปจนถึงชิ้นส่วนของรถถังและยานเกราะต่างๆ การตีขึ้นรูปเป็นกระบวนการที่ทำให้โลหะมีความแข็งแรงและคุณสมบัติทางกลที่เหนือกว่าวิธีการผลิตอื่นๆ เช่น การหล่อหรือการตัดเฉือนจากบล็อกโลหะ เนื่องจากการตีทำให้เกิดการปรับเรียงโครงสร้างเม็ดผลึกของโลหะ (Grain Flow) และกำจัดรูพรุนภายในที่อาจเกิดขึ้นจากการหล่อ
การที่สหรัฐพึ่งพาความสามารถในการผลิตชิ้นส่วนตีขึ้นรูปที่จำกัดและมีเวลานำยาวนานถึง 36 เดือนสร้างความเสี่ยงทางยุทธศาสตร์หลายประการ ประการแรก หากเกิดสงครามหรือความขัดแย้งที่ยืดเยื้อ กระทรวงกลาโหมอาจไม่สามารถทดแทนหรือซ่อมแซมอุปกรณ์ทหารได้อย่างรวดเร็วเพียงพอ เนื่องจากต้องรอการผลิตชิ้นส่วนตีขึ้นรูปที่จำเป็น ซึ่งอาจใช้เวลาหลายปี สถานการณ์นี้เป็นความเสี่ยงที่ไม่สามารถยอมรับได้ในยุคที่ความตึงเครียดระหว่างประเทศเพิ่มขึ้น
ประการที่สอง การพึ่งพาผู้ผลิตไม่กี่รายสร้างจุดอ่อนแบบ single point of failure หากโรงงานใดโรงงานหนึ่งประสบอุบัติเหตุ ถูกโจมตีทางไซเบอร์ หรือถูกโจมตีทางกายภาพในช่วงความขัดแย้ง อาจส่งผลกระทบร้ายแรงต่อความสามารถในการผลิตอุปกรณ์ทหารทั้งหมด การกระจายความสามารถในการผลิตผ่านระบบหุ่นยนต์ที่สามารถติดตั้งในหลายสถานที่ทั่วประเทศช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นและลดความเสี่ยงนี้ลงอย่างมีนัยสำคัญ
ประการที่สาม ปัญหากำลังคนที่ลดลงไม่ใช่ปัญหาระยะสั้นที่สามารถแก้ไขได้ง่าย การฝึกช่างตีเหล็กที่มีทักษะสูงใช้เวลาหลายปีถึงทศวรรษ และในขณะที่ช่างเชี่ยวชาญรุ่นเก่ากำลังเกษียณอายุ ไม่มีคนรุ่นใหม่เข้ามาทดแทนเพียงพอ เนื่องจากอาชีพนี้ต้องการความพยายามทางกายภาพสูง สภาพแวดล้อมการทำงานที่ยากลำบาก และต้องใช้เวลานานในการเรียนรู้ การพัฒนาระบบหุ่นยนต์ที่สามารถจับความรู้และทักษะของช่างเชี่ยวชาญเหล่านี้ไว้ในรูปของอัลกอริทึม AI ช่วยรักษาความสามารถนี้ไว้สำหรับอนาคต แม้ว่าช่างมนุษย์จะหมดไป
ความท้าทายทางเทคนิคหลัก
การพัฒนาระบบหุ่นยนต์ที่สามารถทำการตีขึ้นรูปแบบแม่พิมพ์เปิดได้มีความท้าทายทางเทคนิคที่ซับซ้อนมาก ความท้าทายแรกคือการรับรู้และตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ในการตีขึ้นรูปแบบแม่พิมพ์เปิด ช่างตีเหล็กต้องสังเกตการเปลี่ยนแปลงของชิ้นงานอย่างต่อเนื่อง รวมถึงรูปร่าง ขนาด อุณหภูมิ สี และพฤติกรรมของวัสดุเมื่อถูกตี เพื่อตัดสินใจว่าจะตีที่ตำแหน่งใดต่อไป การพัฒนาระบบเซ็นเซอร์และวิชั่นที่สามารถรับรู้ข้อมูลเหล่านี้อย่างแม่นยำ และระบบ AI ที่สามารถประมวลผลและตัดสินใจได้เร็วพอเป็นความท้าทายที่สำคัญ
ความท้าทายที่สองคือการควบคุมแรงและตำแหน่งอย่างแม่นยำ การตีขึ้นรูปต้องการการควบคุมแรงที่แม่นยำมาก หากใช้แรงมากเกินไปอาจทำให้วัสดุแตกหรือเกิดข้อบกพร่อง หากใช้แรงน้อยเกินไปอาจไม่ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ นอกจากนี้ ตำแหน่งที่แม่นยำในระดับมิลลิเมตรหรือดีกว่าเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างรูปทรงที่ซับซ้อน การพัฒนาระบบหุ่นยนต์ที่มีความแข็งแกร่งเพียงพอที่จะใช้แรงสูงที่จำเป็นสำหรับการตีโลหะขนาดใหญ่ แต่ก็มีความแม่นยำเพียงพอสำหรับการควบคุมตำแหน่งและแรงอย่างละเอียดเป็นความท้าทายด้านวิศวกรรมที่ซับซ้อน
ความท้าทายที่สามคือการจำลองและคาดการณ์พฤติกรรมของวัสดุ โลหะต่างชนิดและแม้แต่โลหะชนิดเดียวกันจากผู้ผลิตต่างกันอาจมีพฤติกรรมที่แตกต่างกันเมื่อถูกตีขึ้นรูป ปัจจัยเช่นองค์ประกอบทางเคมีที่แตกต่างเล็กน้อย จุลโครงสร้างเริ่มต้น และประวัติการผลิตของวัสดุล้วนส่งผลต่อว่าวัสดุจะตอบสนองต่อการตีอย่างไร การพัฒนาแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์ที่สามารถคาดการณ์พฤติกรรมเหล่านี้อย่างแม่นยำเพื่อช่วยในการวางแผนกระบวนการตีเป็นงานวิจัยที่ซับซ้อนซึ่งต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งทั้งทางฟิสิกส์ของวัสดุและวิทยาศาสตร์การคำนวณ
ความท้าทายที่สี่คือการจัดการกับความไม่แน่นอนและความแปรปรวน ในสภาพแวดล้อมการผลิตจริง มีความแปรปรวนมากมายที่ AI ต้องจัดการ เช่น ชิ้นงานเริ่มต้นที่มีขนาดหรือรูปร่างแตกต่างกันเล็กน้อย อุณหภูมิที่ไม่สม่ำเสมอ การสึกหรอของเครื่องมือ หรือการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อม ระบบ AI ต้องมีความแข็งแกร่ง (Robust) เพียงพอที่จะจัดการกับความแปรปรวนเหล่านี้และยังคงผลิตชิ้นส่วนที่มีคุณภาพตามที่ต้องการได้อย่างสม่ำเสมอ
การถ่ายทอดความรู้จากมนุษย์สู่เครื่องจักร
หนึ่งในความท้าทายที่น่าสนใจที่สุดคือการถ่ายทอดความรู้โดยนัยหรือ Tacit Knowledge จากช่างตีเหล็กที่มีประสบการณ์สู่ระบบ AI ความรู้ประเภทนี้เป็นความรู้ที่ได้จากประสบการณ์และสัญชาตญาณ ซึ่งยากที่จะอธิบายหรือเขียนเป็นกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน ตัวอย่างเช่น ช่างตีเหล็กอาจบอกได้จากเสียงของการตี ความรู้สึกของการสั่นสะเทือน หรือการเปลี่ยนแปลงของสีของโลหะว่าชิ้นงานอยู่ในสภาพที่เหมาะสมหรือไม่
การจับความรู้เหล่านี้ต้องการแนวทางที่รวมหลายวิธี เช่น การใช้ Machine Learning เพื่อเรียนรู้จากการสังเกตช่างเชี่ยวชาญทำงาน การใช้เซ็นเซอร์ที่หลากหลายเพื่อจับข้อมูลที่ช่างใช้ในการตัดสินใจ และการทำ Reinforcement Learning ที่ให้หุ่นยนต์เรียนรู้ผ่านการทดลองซ้ำแล้วซ้ำเล่าภายใต้การควบคุม อาจต้องใช้เวลาหลายปีและข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อพัฒนาระบบ AI ที่สามารถเทียบเท่าความสามารถของช่างเชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์หลายทศวรรษ
ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม
หากโครงการ AI-FORM ประสบความสำเร็จ ผลกระทบจะไปไกลกว่าแค่ความมั่นคงของชาติ ในด้านเศรษฐกิจ เทคโนโลยีนี้สามารถฟื้นฟูอุตสาหกรรมการตีขึ้นรูปของสหรัฐซึ่งกำลังตกต่ำมาหลายทศวรรษ การที่สามารถผลิตชิ้นส่วนตีขึ้นรูปได้เร็วขึ้นและมีต้นทุนต่ำลง จะทำให้ผู้ผลิตสหรัฐสามารถแข่งขันกับต่างประเทศได้ดีขึ้น และอาจนำงานที่เคยถูกส่งไปผลิตต่างประเทศกลับมาผลิตในสหรัฐ
นอกจากนี้ เทคโนโลยีนี้ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมพลเรือน เช่น การผลิตชิ้นส่วนรถยนต์ เครื่องจักรกลการเกษตร อุปกรณ์การก่อสร้าง และอื่นๆ การลดเวลานำและต้นทุนของการผลิตชิ้นส่วนตีขึ้นรูปจะมีผลกระทบเชิงบวกต่อเศรษฐกิจโดยรวม โดยเฉพาะสำหรับผู้ผลิตขนาดกลางและขนาดเล็กที่ในอดีตไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีการตีขึ้นรูปได้เนื่องจากต้นทุนและความซับซ้อน
ในด้านสังคม แม้ว่าอาจมีความกังวลเกี่ยวกับการที่หุ่นยนต์จะแทนที่งานของมนุษย์ แต่ในกรณีของการตีขึ้นรูป ปัญหาหลักคือการขาดแคลนแรงงาน ไม่ใช่การมีแรงงานล้นตลาด การพัฒนาระบบหุ่นยนต์นี้จะช่วยรักษาความสามารถในการผลิตไว้ และอาจสร้างงานใหม่ในด้านการเขียนโปรแกรม การบำรุงรักษา และการดูแลระบบหุ่นยนต์ ซึ่งเป็นงานที่ปลอดภัยกว่าและต้องการทักษะในศตวรรษที่ 21 มากกว่างานตีเหล็กแบบดั้งเดิมที่มีความเสี่ยงต่อการบาดเจ็บและปัญหาสุขภาพจากสภาพแวดล้อมการทำงานที่รุนแรง
โครงการ AI-FORM แสดงถึงความพยายามอย่างจริงจังของสหรัฐในการแก้ไขจุดอ่อนที่สำคัญในห่วงโซ่อุปทานการป้องกันประเทศผ่านการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง แม้ว่าจะมีความท้าทายทางเทคนิคที่ซับซ้อนมากมาย แต่ศักยภาพในการสร้างความมั่นคงของชาติที่เพิ่มขึ้น ความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทาน และการฟื้นฟูอุตสาหกรรมการผลิตทำให้โครงการนี้มีความสำคัญเชิงยุทธศาสตร์อย่างยิ่ง ความสำเร็จของโครงการนี้จะไม่เพียงแก้ไขปัญหาเฉพาะหน้าของการผลิตชิ้นส่วนตีขึ้นรูป แต่ยังอาจเป็นแบบอย่างสำหรับการนำระบบอัตโนมัติและ AI มาใช้ในกระบวนการผลิตที่ซับซ้อนอื่นๆ ที่ต้องการทักษะสูงและกำลังเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนแรงงาน สร้างเส้นทางสู่อนาคตของการผลิตสมัยใหม่ที่ผสมผสานความเข้มแข็งของมนุษย์และเครื่องจักรเข้าด้วยกันอย่างกลมกลืน
Key Summary Points
- ARM Institute + AFRL เปิดโครงการ AI-FORM พัฒนาการตีขึ้นรูปแบบค่อยเป็นค่อยไปด้วยหุ่นยนต์อัจฉริยะ (open-die incremental forming) ทุนราว 6 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ระยะเวลา 54 เดือน สิ้นสุด ก.ย. 2030
- แก้คอขวด ห่วงโซ่อุปทานการตีขึ้นรูป งาน high-mix/low-volume, กำลังการผลิตภายในประเทศจำกัด, แรงงานช่างตีเหล็กขาดแคลน, เพิ่มกำลังผลิตฉับพลันไม่ได้ lead time บางชิ้นสูงถึง 36 เดือน
- หุ่นยนต์ + AI ทำหน้าที่เสมือน ‘ช่างตีเหล็ก’ ปรับแรง/ตำแหน่ง/จำนวนครั้ง แบบเรียลไทม์ ไม่ต้องใช้แม่พิมพ์เฉพาะ ลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่นของรูปทรง
- ผลิตชิ้นส่วนหลากหลาย ขนาด/วัสดุ/เรขาคณิต คุณภาพระดับการบิน-กลาโหม ลด lead time เหลือไม่กี่สัปดาห์–เดือน และ สเกลกำลังผลิต ได้ด้วยการเพิ่มจำนวนหุ่นยนต์
- การรับรู้–ตัดสินใจแบบเรียลไทม์, ควบคุมแรง/ตำแหน่งความแม่นยำสูง, แบบจำลองพฤติกรรมวัสดุ, จัดการความแปรปรวน, และการจับ Tacit Knowledge จากช่างผู้เชี่ยวชาญ
- เสริม ความมั่นคงชาติ และความยืดหยุ่นซัพพลายเชน, ฟื้นอุตสาหกรรมตีขึ้นรูปสหรัฐฯ ขยายสู่ภาคพลเรือน, สร้างงานสายหุ่นยนต์/ซอฟต์แวร์ที่ปลอดภัยและทันสมัยกว่า
Source : arminstitute , manufacturingusa
