ทุกมิลลิวินาทีมีค่า
ลองจินตนาการว่าสายการผลิตของคุณตรวจพบชิ้นงานที่มีข้อบกพร่องกำลังจะเคลื่อนเข้าสู่ขั้นตอนถัดไป หากระบบต้องส่งข้อมูลไปประมวลผลที่ Cloud เสียก่อนแล้วรอคำสั่งกลับมา อาจใช้เวลาถึง 250 มิลลิวินาที ระหว่างนั้นชิ้นงานที่มีปัญหาอาจผ่านจุดตรวจสอบไปแล้ว
แต่หาก Edge Computing ประมวลผลข้อมูลใกล้แหล่งที่เกิดขึ้น เวลาในการตอบสนองลดลงเหลือเพียง 10 มิลลิวินาที ทำให้ระบบสามารถสั่งการได้ทันท่วงทีและลดของเสียได้อย่างมีนัยสำคัญ นี่คือเหตุผลที่ Edge Computing กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญสำหรับโรงงานอัจฉริยะในไทย โดยเฉพาะเมื่อทำงานร่วมกับ Industrial Internet of Things หรือ IIoT ที่เชื่อมโยงอุปกรณ์และเครื่องจักรทั้งหมดเข้าด้วยกัน
Edge Computing คือ เทคโนโลยีการประมวลผลแบบกระจาย
Edge Computing คือ การนำระบบประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลมาไว้ใกล้กับแหล่งที่สร้างข้อมูล แทนที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดไปยัง Cloud Server ที่อยู่ไกลออกไป การประมวลผลแบบกระจายนี้ช่วยลดเวลาในการตอบสนอง หรือที่เรียกว่า Latency ลงอย่างมาก
ในบริบทของโรงงาน Edge Computing หมายถึงการติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ขนาดเล็กหรือ Edge Gateway ไว้บริเวณพื้นที่ผลิต เพื่อประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์และเครื่องจักรได้ทันที โดยไม่ต้องรอส่งข้อมูลไปยัง Data Center กลาง การประยุกต์ใช้ Edge AI ในโรงงานช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น เช่น การตรวจจับรอยบิ่นบนแผงวงจร PCB หรือการพยากรณ์การเสื่อมสภาพของเครื่องจักรโดยวิเคราะห์สัญญาณสั่นสะเทือนและอุณหภูมิแบบเรียลไทม์
ตลาด Edge AI ในประเทศไทยกำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว คาดว่าจะเติบโตจาก 270 ล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2025 เป็น 1.09 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2031 ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ย 25.9% ต่อปี
IIoT กับการปฏิวัติอุตสาหกรรมไทย
Industrial Internet of Things หรือ IIoT คือ การนำเทคโนโลยี IoT มาประยุกต์ใช้ในภาคอุตสาหกรรม โดยเชื่อมต่อเครื่องจักร เซ็นเซอร์ และอุปกรณ์ต่างๆ เข้ากับระบบเครือข่าย เพื่อรวบรวมและแลกเปลี่ยนข้อมูลแบบเรียลไทม์
ข้อมูลจากการสำรวจของ Fujitsu ในปี 2019 เผยว่า ผู้ผลิตในไทยกว่า 78.3% มีการใช้งาน IIoT ในระดับที่พร้อมใช้งานจริงหรืออยู่ระหว่างการพัฒนาอย่างจริงจัง การนำ IIoT มาใช้ครอบคลุมตั้งแต่การปฏิบัติงาน การบำรุงรักษา ไปจนถึงการปรับปรุงรูปแบบการทำงาน
นอกจากนี้ 78.4% ของผู้ผลิตไทยมีการดำเนินการด้าน Digital Transformation ที่อยู่ในระดับที่ให้ผลลัพธ์แล้วหรืออยู่ระหว่างการดำเนินการอย่างจริงจัง แสดงให้เห็นว่าอุตสาหกรรมไทยมีความพร้อมสูงในการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้
ทำไม Edge Computing ถึงเป็นคู่หูที่ลงตัวกับ IIoT
เมื่อมีเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ IIoT หลายพันตัวในโรงงาน ข้อมูลที่เกิดขึ้นมีจำนวนมหาศาล หากส่งข้อมูลทั้งหมดไปประมวลผลที่ Cloud จะเกิดปัญหาหลายประการ รวมถึงความล่าช้าในการตอบสนอง ค่าใช้จ่ายในการส่งข้อมูลที่สูง และความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
Edge Computing แก้ปัญหานี้ได้อย่างตรงจุดโดยการกรองและประมวลผลข้อมูลที่สำคัญทันทีในระดับพื้นที่ผลิต ส่วนข้อมูลที่ต้องการการวิเคราะห์เชิงลึกหรือการเก็บระยะยาวจึงค่อยส่งไปยัง Cloud นี่คือสิ่งที่เรียกว่าสถาปัตยกรรมแบบ Hybrid
การผสานระหว่าง Edge และ AI ช่วยให้โรงงานได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์จากทั่วทั้งห่วงโซ่อุปทาน ความคล่องตัวนี้ช่วยให้โรงงานในไทยและเวียดนามสามารถคาดการณ์การหยุดชะงัก การขึ้นราคา และปัญหาอื่นๆ ได้อย่างแม่นยำและมีเวลาเตรียมตัวมากขึ้น โดยผู้นำเทคโนโลยีที่นำ AI มาใช้บริหารห่วงโซ่อุปทานสามารถลดค่าใช้จ่ายด้านโลจิสติกส์ได้ 15% และลดระดับสินค้าคงคลังได้ 35%
Smart Factory Thailand กับโอกาสการลงทุน
Smart Factory Thailand กำลังเป็นเป้าหมายสำคัญของภาครัฐและเอกชนในการยกระดับอุตสาหกรรมไทยสู่ยุค 4.0 รัฐบาลไทยจัดสรรงบประมาณถึง 45 พันล้านบาทสำหรับการพัฒนา Industry 4.0 โดยมีเป้าหมายยกระดับระดับการใช้ระบบอัตโนมัติในโรงงานจาก 30% เป็น 50% ภายในระยะเวลา 5 ปี
ความเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีของไทยดึงดูดการลงทุนจากบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก Google ประกาศลงทุน 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในโครงสร้างพื้นฐาน Data Center ในไทยเมื่อปี 2024 ขณะที่ Microsoft ก็ประกาศแผนการลงทุนในทำนองเดียวกัน
Nvidia ตกลงสร้างศูนย์วิจัย AI ในเวียดนาม หลังจากประกาศสร้าง AI Factory มูลค่า 200 ล้านดอลลาร์สหรัฐในประเทศนั้น โดยอ้างถึงระบบนิเวศของบริษัทสตาร์ทอัพเป็นส่วนหนึ่งของพื้นฐานสำหรับการส่งเสริมการเติบโตของ AI ในภูมิภาค
โรงงานอุตสาหกรรมในไทยหลายแห่งเริ่มเห็นผลตอบแทนที่ชัดเจนจากการนำ Edge Computing มาใช้ Thai Summit ซึ่งเป็นผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ สามารถเพิ่มรายได้ขึ้น 50% หลังจากนำ AI สำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์มาใช้ในระบบการผลิต
นอกจากนี้ Thai Summit ยังสามารถลดเวลาหยุดเครื่องจาก 90 นาทีเหลือเพียง 20 นาทีต่อกะการผลิต หลังจากติดตั้งระบบ MES (Manufacturing Execution System) อัตโนมัติ แสดงให้เห็นถึงผลกระทบโดยตรงของการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลต่อประสิทธิภาพการผลิต
ในภาคสุขภาพ โรงพยาบาลวิมุตใช้ระบบคัดกรองผู้ป่วยด้วย AI เพื่อบรรเทาปัญหาการขาดแคลนแพทย์ ขณะที่โรงงานแปรรูปของ Betagro ลงทุน 297 ล้านบาทสร้างโรงงานอัจฉริยะในลำปางที่ใช้การตรวจสอบแบบเรียลไทม์เพื่อตอบสนองมาตรฐานความปลอดภัยอาหารระดับโลก
จุดแข็งของภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้
ภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้มีประชากรกว่า 650 ล้านคนพร้อมชั้นกลางที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง การศึกษาด้านเทคโนโลยีขยายตัวอย่างรวดเร็ว ทำให้ภูมิภาคนี้เป็นพื้นที่ทดลองที่เหมาะสมสำหรับเทคโนโลยีใหม่อย่าง Edge AI
บริษัทจัดหางานด้านเทคโนโลยีอย่าง Second Talent เพิ่งผ่านการจ้างงานครบ 10,000 ตำแหน่งทั่วเอเชีย โดยประเทศในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้เป็นผู้นำ Edge AI สามารถปลดล็อกศักยภาพเต็มที่ของความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีในท้องถิ่นที่มีอยู่มากมาย
ประเทศไทยและเวียดนามมีศูนย์กลางการผลิตขนาดใหญ่ จึงมีข้อมูลการผลิตที่เกี่ยวข้องโดยตรงจำนวนมาก ข้อมูลเหล่านี้จำเป็นสำหรับการประยุกต์ใช้ AI ที่มีประสิทธิภาพ และ Edge Computing ทำให้การใช้งานดังกล่าวมีผลกระทบมากขึ้น
แม้โอกาสจะมีมากมาย แต่โรงงานไทยยังเผชิญความท้าทายหลายประการ ประเทศไทยต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ถึง 100,000 คน แต่มีเพียง 21,000 คนที่มีคุณสมบัติเหมาะสม ทำให้เงินเดือนของวิศวกร AI พุ่งขึ้นถึง 1.5 ล้านบาทต่อปี
รัฐบาลจัดสรรงบประมาณ 5 พันล้านบาทเพื่อฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญ 17,500 คนในสาขาเซมิคอนดักเตอร์ ยานยนต์ไฟฟ้า และ AI ขณะที่ AWS มุ่งพัฒนาทักษะให้กับประชาชน 100,000 คนภายในปี 2026
โครงการ Thailand 4.0 และนโยบาย Cloud-First ของรัฐบาลช่วยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง สำนักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัลกำลังทำให้บริการสาธารณะ 149 รายการเป็นอัตโนมัติภายใต้แผนงาน “Smart Nation Smart Life”
การบังคับใช้ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) อย่างเต็มรูปแบบตั้งแต่ปี 2024 กำหนดให้มีการจัดทำแผนผังข้อมูลและตรวจสอบบ่อยครั้ง ซึ่งเพิ่มต้นทุนการย้ายข้อมูลไปยัง Cloud แต่ในขณะเดียวกันก็กระตุ้นความต้องการด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์และโซลูชันด้านความเป็นส่วนตัว
ก้าวสู่อนาคตของการผลิตไทย
การผสานระหว่าง Edge Computing กับ IIoT ไม่ใช่แค่เทรนด์เทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในการบริหารจัดการโรงงานสู่ยุคดิจิทัล ตัวเลขการเติบโตของตลาด Edge AI ที่คาดว่าจะขยายตัวเป็นสี่เท่าภายใน 6 ปี สะท้อนถึงความเร่งด่วนและโอกาสที่ชัดเจน
สำหรับผู้ผลิตไทยที่ต้องการแข่งขันในตลาดโลก การลงทุนในเทคโนโลยีเหล่านี้จะช่วยสร้างความได้เปรียบทั้งในด้านต้นทุน คุณภาพ และความยืดหยุ่น การเริ่มต้นไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงทั้งระบบทันที ผู้ผลิตสามารถเริ่มจากการทดลองใช้ในสายการผลิตหรือกระบวนการที่มีปัญหาเฉพาะเจาะจง แล้วค่อยขยายผลไปยังส่วนอื่นๆ เมื่อเห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจน
การร่วมมือกับผู้ให้บริการและที่ปรึกษาที่มีประสบการณ์ พร้อมกับการพัฒนาบุคลากรอย่างต่อเนื่อง จะช่วยให้การเปลี่ยนผ่านสู่ Smart Factory เป็นไปอย่างราบรื่นและคุ้มค่า ภายใต้การสนับสนุนของภาครัฐและการลงทุนขนาดใหญ่จากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ อนาคตของอุตสาหกรรมไทยในฐานะศูนย์กลางการผลิตอัจฉริยะของภูมิภาคกำลังเป็นจริง
