คอลัมน์พิเศษ TGI Smart Factory จากสถาบันไทย-เยอรมันจะพาทุกท่านไปทำความรู้จักกับแนวคิดของการผลิตยุคใหม่เพื่อขับเคลื่อนภาคการผลิตไทยให้เติบโตอย่างมั่นคงยั่งยืน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเด็นของการผลิตอัจฉริยะ (Smart Manufacturing 4.0) ที่ได้รับเกียรติจากคุณปรัชญา อินทรานุปกรณ์ ผู้อำนวยการสถาบันไทย-เยอรมัน (TGI) ที่จะมาเล่าถึงมิติของการผลิตที่เปลี่ยนแปลงไปและองค์ประกอบที่ต้องเข้าใจในการสร้างการเปลี่ยนผ่านสู่การผลิตอัจฉริยะให้สำเร็จในการแข่งขันวันนี้
ปัจจุบันโลกกำลังก้าวเข้าสู่ระยะของอุตสาหกรรมการผลิตอัจฉริยะ หรือ Industry 4.0 เพิ่มมากขึ้น ผู้ผลิตชั้นนำของโลกและของไทยหลายโรงงานสามารถใช้ระบบการผลิตอัจฉริยะ Industry 4.0 ผลิตสินค้าได้อย่างมีคุณภาพสม่ำเสมอ โดยมีต้นทุนการผลิตต่อหน่วยลดลงได้นั้นมีเทคโนโลยีที่สนับสนุนอยู่เบื้องหลัง ที่เป็นเทคโนโลยีหลักในการขับเคลื่อน ได้แก่ เทคโนโลยี IIoT (Industrial IoT), AI / ML (Artificial Intelligence / Machine Learning รวมถึง Generative & Industrial AI), Digital Twins, หุ่นยนต์ขั้นสูง, ระบบอัตโนมัติ, 5G/Edge computing และ การผสานข้อมูลระหว่าง OT กับ IT ซึ่งที่ผ่านมาได้มีการเติบโตของตลาด IIoT / Smart Manufacturing โตเร็วอย่างมีนัยสำคัญ
แต่ผู้ผลิตไทยส่วนใหญ่ที่ยังอยู่ในขั้น Pilot/Partial Deployment ในระดับ Industry 2.0 – 3.0 มักมีปัญหาที่พบทั่วไป เช่น ขาดที่ปรึกษาองค์ความรู้, ขาดทักษะ, การจัดการข้อมูลที่ไม่พร้อม และความเสี่ยงด้านไซเบอร์ (ข้อมูล / OT) จึงขอมาอธิบายองค์ประกอบพื้นฐานในการพัฒนาสู่ Industry 4.0 ในเทคโนโลยีเชิงลึกแยกเป็นส่วน ๆ พร้อมแนวทางปฏิบัติที่แนะนำ
ภาพรวมตลาด – การเติบโตอย่างรวดเร็วด้วยผลลัพธ์ที่จับต้องได้
ตลาด IIoT / Smart Manufacturing ขยายตัวอย่างรวดเร็ว — ข้อมูลจากหลายรายงานคาดการณ์มูลค่าตลาดระดับ แสนล้านดอลลาร์ในทศวรรษหน้า (หลายแหล่งประเมินอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีแบบทบต้น หรือ CAGR ถึงสองหลัก) ซึ่งสะท้อนการลงทุนฮาร์ดแวร์, เซนเซอร์, ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล และบริการบูรณาการระบบการใช้งาน AI ในองค์กรเพิ่มขึ้นเร็ว แต่การสร้างผลลัพธ์เชิงธุรกิจที่ยั่งยืนยังเป็นความท้าทาย — องค์กรที่ ‘ประสบความสำเร็จ’ มักมีการกำกับโดยผู้บริหารระดับสูง มีการจัดการข้อมูลและกระบวนการสอดคล้อง รวมทั้งรูปแบบการปฏิบัติ (Operating Model) ที่เอื้อต่อการสเกล AI
กรณีตัวอย่างผู้ผลิตระดับโลก เช่น โรงงานที่ได้รับการยกย่องใน WEF Global Lighthouse Network หรือโรงงานใหม่ที่ออกแบบจากศูนย์ด้วย AI / Digital แสดงให้เห็น ROI ที่จับต้องได้จากคุณภาพที่ดีขึ้น ลดระยะเวลาหยุดเดินเครื่องผลิต Downtime และความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain)
องค์ประกอบเทคโนโลยีหลัก – การ Optimize กระบวนการแบบ Real-Time
การยกระดับไปสู่การผลิตภายใต้แนวคิด ‘อุตสาหกรรม 4.0’ นั้น ประกอบไปด้วยเทคโนโลยีต่างๆ มากมาย เพื่อทำให้เกิดการใช้ประโยชน์จากข้อมูลดิจิทัลทั่วทั้งธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ตั้งแต่กระบวนการเก็บข้อมูล, การคัดกรองข้อมูล, การวิเคราะห์ข้อมูล และการนำไปใช้ ซึ่งกระบวนการทั้งหมดที่นั้นตจ้องสามารถตอบสนองและปรับเปลี่ยนได้แบบ Real-Time โดยเทคโนโลยีหลัก ได้แก่
IIoT & เซนเซอร์
สถานะ: เซนเซอร์มีราคาถูกลงอย่างต่อเนื่อง ทำให้การเชื่อมต่อเครื่องจักรแบบเรียลไทม์เป็นไปได้ในวงกว้าง ทั้งเซนเซอร์สภาพแวดล้อม เซนเซอร์สั่นสะเทือน และการวัดพลังงาน
ผลลัพธ์: ข้อมูลจากเซนเซอร์เป็นวัตถุดิบสำหรับระบบการบำรุงรักษา Predictive Maintenance, OEE Monitoring, และการวิเคราะห์คุณภาพแบบ Real-Time
AI / Industrial AI / ML
สถานะ: AI ถูกนำมาใช้ในหลายฟังก์ชัน เช่น การตรวจจับข้อบกพร่องด้วย computer vision, การพยากรณ์โหลด/ความต้องการ, Root-Cause Analysis และการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการแบบอัตโนมัติ
พลวัต: จากการทดลองสู่สเกลยังเป็นความท้าทาย — ต้องมี Data Pipelines ที่สะอาด, Governance สำหรับโมเดล, และการออกแบบ Human-In-The-Loop เพื่อความน่าเชื่อถือ
Digital Twin
สถานะ: การประยุกต์ใช้ Digital Twin ขยายตัวทั้งในระดับเครื่องจักร (Component Twin) ระบบการผลิต (Plant Twin) และห่วงโซ่อุปทาน (Supply-Chain Twin) เพื่อจำลอง สร้าง Scenario และ Optimize แบบ Near-Real-Time
ข้อดี: ลดเวลาออกแบบ ทดสอบแผนการผลิต ลดชิ้นส่วนเสียหาย และช่วยตัดสินใจเชิงยุทธศาสตร์แบบจำลอง ‘What-if’ เพื่อประเมินความเป็นนไปได้ต่างๆ ก่อนลงมือจริง
Robotics & Automation
สถานะ: หุ่นยนต์อุตสาหกรรมถูกนำมาใช้มากขึ้น โดยเฉพาะในประเทศจีน ญี่ปุ่น และเกาหลีใต้ (การติดตั้งใหม่มีอัตราสูง) — ทั้ง Collaborative Robots (Cobots) สำหรับทำงานร่วมกับมนุษย์ และหุ่นยนต์ความเร็วสูงสำหรับงานประกอบ/บรรจุ
ข้อดี: หุ่นยนต์นั้นมีความแม่นยำสูงและสามารถทำงานได้อย่างต่อเนื่อง ลดความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้กับชิ้นงานและยังสามารถคงคุณภาพกระบวนการที่เกี่ยวข้องได้อย่างสม่ำเสมอ
เครือข่าย (5G / Private 5G / Edge Computing / Cloud)
สถานะ: 5G / Private 5G และ Edge Computing ช่วยให้การประมวลผล Latency ต่ำ และการควบคุมแบบ Real-Time เป็นไปได้ ทำให้แอปฯ อย่าง AR Maintenance, Remote Operation, และ Autonomous AGV ทำงานได้น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น
ข้อดี: สามารถสเกลโครงสร้างพื้นฐานในการบริหารจัดการโรงงานได้อย่างคุ้มค่ามากยิ่งขึ้น ในขณะที่การดำเนินการต่างๆ มีความคล่องตัวทันต่อการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นหน้างาน
Cybersecurity & OT Security
สถานะ: ความเสี่ยงด้านไซเบอร์กลายเป็นประเด็นใหญ่มากขึ้นเมื่อ OT ถูกเชื่อมเข้ากับ IT — มาตรการเช่น Network Segmentation, Zero Trust for OT, และการตรวจจับ Anomaly บนเครือข่ายเป็นสิ่งจำเป็น
ข้อควรระวัง: ความเสียหายที่เกิดขึ้นจาก Cybersecurity นั้นสามารถเกี่ยวเนื่องและลุกลามมายังเทคโนโลยี OT ได้อย่างง่ายดาย ดังนั้นผลกระทบที่เกิดขึ้นอาจไม่ใช่เพียงระดับดิจิทัลของโรงงาน แต่ยังหมายถึงความเสียหายของเครื่องจักรมูลค่าหลายสิบล้านได้อย่างไม่ยากเย็นอีกด้วย
องค์ประกอบการปฏิบัติ (Processes & Organization) – การปรับเปลี่ยนที่สอดคล้องกับปัจจัยความท้าทายในปัจจุบัน
จากภาพรวมของตลาด และองค์ประกอบเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นนั้น ทำให้สามารถมองเห็นได้ถึงแนวทางขององค์ประกอบการปฏิบัติที่ต้องเปลี่ยนแปลงไปในมิติที่เกี่ยวข้องอันหลากหลาย ทั้งปัจจัยภายในและภายนอก โดยมีองค์ประกอบที่ต้องพิจารณาเป็นหลัก ได้แก่
Operating model & Governance
องค์กรที่ Scale ได้สำเร็จนั้น มักมีการออกแบบ Operating Model ใหม่: มีทีม Data / AI Center of Excellence, มี Product Owners สำหรับโมดูลดิจิทัล, และ KPI ที่ชัดเจน (เช่น % Reduced Downtime, Yield Increase)
Workforce & Skills
ปัญหาใหญ่คือขาดทักษะด้านดิจิทัล/AI/คลาวด์/ไซเบอร์ — องค์กรต้องลงทุน Reskilling / Upskilling, จับมือกับสถาบันการศึกษา, สถาบันฝึกอบรม และออกแบบงานใหม่ที่ผสานมนุษย์กับ AI ยกตัวอย่าง Cybersecurity และ OT Security ในโรงงาน ที่ต้องมีทักษะครอบคลุมเทคโนโลยี IT และ OT ซึ่งเป็นการผสานองค์ความรู้ของทั้ง 2 ศาสตร์เพื่อป้องกันความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นและลุกลามได้
Data Management & Integration
การเชื่อมต่อข้อมูลจาก PLC / SCADA กับระบบ ERP / MES / Cloud ต้องแก้ปัญหา Data Silos, Data Quality และมาตรฐานการสื่อสาร (OPC UA, MQTT ฯลฯ)
แนวโน้มระดับภูมิภาค และตัวอย่างเชิงนโยบาย – เมื่อเทคโนโลยีเป็นส่วนหนึ่งของการแข่งขันในระดับสากลที่แยกออกมาไม่ได้
ยุโรป: มุ่งเน้นการเพิ่มความแข็งแกร่งของ Supply Chain, มาตรฐานความยั่งยืน และการสนับสนุน SME ให้เข้าสู่ดิจิทัล ตัวอย่าง: เครือข่าย Lighthouse ของ WEF มีโรงงานยุโรปที่โดดเด่น
สหรัฐฯ: ลงทุนด้าน AI และการผลิตที่มีความยืดหยุ่น เช่น โรงงานใหม่ของ Hyundai ที่ออกแบบกระบวนการผลิตโดยมี AI เป็นศูนย์กลาง — นโยบายภาครัฐเน้นการตั้งฐานการลิตสินค้าในประเทศ และ R&D
จีน: ลงทุนและติดตั้งหุ่นยนต์ในระดับสูงสุดของโลก เพิ่มสต็อกหุ่นยนต์ในภาคการผลิตอย่างรวดเร็ว — รัฐหนุนผ่านนโยบายการเงินและอุตสาหกรรม
ความท้าทายหลัก (Pain Points) – การขาดความเข้าใจเชิงลึกและการบูรณาการในภาพรวม
หลายท่านอาจจะเคยได้รับทราบว่า การทำ Factory Transformation หรือการลงทุนปรับปรุงการผลิตสู่ระบบอัตโนมัตินั้น ไม่ได้เกิดเป็นความสำเร็จในทุกกรณี หากแต่การลงทุนที่ล้มเหลวนั้นเกิดขึ้นเป็นจำนวนมาก ทั้งที่เกิดขึ้นในช่วงของการวางแผน โครงการนำร่อง การทดลองใช้ ไปจนถึงความท้าทายที่เกิดขึ้นในการดูแลรักษาระบบให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยความท้าทายที่เกิดขึ้นมักเกิดจากประเด็นเหล่านี้
- ขาดกลยุทธ์ที่ชัดเจน จากผู้บริหาร เป้าหมายเชิงธุรกิจไม่ชัด
- ข้อมูลกระจัดกระจายและคุณภาพต่ำ (Data Readiness)
- ขาดบุคลากรที่มีทักษะผสมผสานทั้ง OT + IT + Data Science
- Cybersecurity และ ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
- การรวมระบบ (Integration) ที่ซับซ้อนกับระบบเก่า (Legacy Systems)
- การวัด ROI ที่ไม่ตรงกับความคาดหวัง (Pilot Traps)
แนวโน้มอนาคต (3–5 ปีข้างหน้า) – ความยั่งยืนที่เติบโตไปควบคู่กับเทคโนโลยี
การปรับตัวหรือการลงทุนที่ดี จำเป็นต้องพิจารณาให้ครอบคลุมถึงการเปลี่ยนแปลงทั้งในแง่ของการปรับขยาย (Scalable) และความยืดหยุ่น (Resilience) ของธุรกิจ ดังนั้นประเด็นต่อไปนี้เป็นสิ่งที่ผู้บริหารธุรกิจหรือผู้จัดการโรงงานควรทำความเข้าใจและเรียนรู้ผลกระทบที่จะเกิดขึ้น เพื่อให้สามารถรับมือได้ก่อนที่ศักยภาพในการแข่งขันจะถดถอยลงไป
Industrial AI & Autonomous Operations
AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของ Loop การตัดสินใจในโรงงาน (from Descriptive → Prescriptive → Autonomous Optimization) โดยมีโมเดลที่ฝังใน Edge / PLC ทำงานร่วมกับ Human Oversight
Digital Twin เป็นมาตรฐานสำหรับการออกแบบและปฏิบัติการ
การจำลองแบบเรียลไทม์จะถูกนำมาใช้ทั่วทั้ง Lifecycle: Design → Commissioning → Operation → Decommissioning เพื่อเร่งเวลา-to-Market และลดความเสี่ยง
Convergence of IT/OT & Rise of Edge-Native Architectures
สถาปัตยกรรมจะเน้น Edge-Native, Microservices สำหรับการประมวลผลที่ Latency ต่ำ และ Orchestration ระหว่าง Edge-Cloud ที่ใช้ศักยภาพร่วมกันได้อย่างเต็มความสามารถของเทคโนโลยี
Mass Adoption of Private 5G & Deterministic Networking
Private 5G จะกลายเป็นเครือข่ายมาตรฐานในหลายโรงงานที่ต้องการ Latency ต่ำและ Reliability สูงสำหรับการควบคุมแบบ Real-Time ซึ่งความเร็วที่เกิดขึ้นจะมาพร้อมกับความปลอดภัยของสถาปัตยกรรมด้านเครือข่ายที่ดีขึ้นอีกด้วยเช่นกัน
Increased Focus on Sustainability & Circular Manufacturing
การวัดคาร์บอนจริงในระดับชิ้นงาน (Product-Level Carbon Footprint) และการออกแบบเพื่อการรีไซเคิล จะถูกรวมเข้ากับระบบการผลิตดิจิทัลเพื่อให้เกิดการผลิตแบบหมุนเวียนที่มีประสิทธิภาพ การปฏิบัติตามแนวนโยบายนี้จะกลายเป็นเงื่อนไขสำคัญสำหรับการนำเข้า-ส่งออกในอนาคตอันใกล้
Platformization & Ecosystems
ผู้ให้บริการแพลตฟอร์ม (จากผู้ผลิตซอฟต์แวร์รายใหญ่ไปจนถึง Integrators) จะเสนอ Marketplace สำหรับแอปฯ เกี่ยวกับ Manufacturing (เช่น Digital-Twin Models, Analytics Apps) ทำให้การติดตั้งฟีเจอร์ใหม่เร็วขึ้น การนำเสนอบริการในรูปแบบดังกล่าวจะช่วยลดความซับซ้อนในกรจัดซื้อและบูรณาการเทคโนโลยีลงได้ รวมถึงทำให้สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีและบริการใหม่ ๆ ได้ในราคาที่คุ้มค่ายิ่งขึ้นอีกด้วย
ข้อเสนอเชิงปฏิบัติสำหรับโรงงาน/ผู้บริหาร
- เริ่มจากกรณีใช้งานที่วัดผลได้ชัด เช่น Predictive Maintenance, In-Line Quality Inspection หรือ Energy Optimization — ทำเป็น Pilot ที่มี KPI ชัดเจน
- ตั้ง Data & AI Operating Model: Data Owners, Model Owners, SRE (Site Reliability Engineering / Machine Learning Operations (MLOps), และ Governance Policy
- ลงทุนใน Data Readiness ก่อนลงทุนโมเดล: Cleaning, Labeling, Historization, Time-Series DB
- แบ่งชั้นการลงทุน: Sensor + Connectivity → Analytics & Dashboard → Closed-Loop Automation → Autonomous Operations
- วางมาตรการ Cybersecurity ตั้งแต่เริ่มต้น: Network Segmentation, Asset Inventory (CMDB), Vulnerability Management สำหรับ OT
- จัด roadmap ทักษะบุคลากร: Upskilling, Hiring, Partnerships กับสถาบันศึกษา / Bootcamps/ สถาบันฝึกอบรม
- ร่วมมือใน Ecosystem: Integrator, Cloud / Edge Vendor, University Labs เพื่อลดความเสี่ยงการทำเองทั้งหมด
ตัวชี้วัด (KPIs) ที่ควรติดตาม
การติดตามและวัดผลผ่านแนวคิดของ Industry 4.0 ที่มีประสิทธิภาพ ควรจะต้องเป็นข้อมูลที่จับต้องและประเมินผลได้อย่างชัดเจน โดย KPI ที่ผู้บริหารต้องติดตามอัปเดตอยู่เสมอ ได้แก่
- OEE (Overall Equipment Effectiveness) — เพิ่มขึ้นจาก Baseline
- MTTR / MTBF (Mean Time to Repair / Mean Time Between Failures) — ลด Downtime
- First-Pass Yield / Defect Rate — ปรับปรุงคุณภาพ
- Data Captured & Usable (Data Readiness Index)
- Time-to-Value สำหรับโปรเจกต์ AI (จาก Pilot → Production)
- Cost per Unit Carbon (Sustainability KPI)
ตัวอย่างกรณีศึกษา-บทเรียน
ปัจจุบันมีหลายกรณีศึกษา ทั้งของโรงงานในประเทศไทยและโรงงานในระดับโลก ซึ่งผู้ประกอบการสามารถหาข้อมูลเหล่านี้เพื่อศึกษาและนำมาประยุกต์ใช้งานได้ อาทิ
- Global Lighthouse Factories (World Economic Forum: WEF) — แสดงให้เห็นว่า Mindset, Leadership Commitment และการลงทุนใน Workforce Development คือหัวใจของความสำเร็จ
- โรงงานที่ออกแบบกระบวนการผลิตโดยมี AI เป็นศูนย์กลาง (เช่น Hyundai Metaplant) — ลงทุนหนักแต่ได้ความยืดหยุ่นและคุณภาพที่ดีขึ้น ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีสมัยใหม่ทำให้อัตราผลตอบแทนจากการลงทุน Return on Investment (ROI) เร่งได้เร็วขึ้น
สรุปเชิงนโยบาย สำหรับผู้กำหนดนโยบาย
ข้อแนะนำสำหรับผู้บริหารที่มีบทบาทในการกำหนดนโยบาย ได้แก่
- สนับสนุน SME ในการเข้าถึงแหล่งทุนและโซลูชันสำเร็จรูป (Templates, Reference Architectures)
- ลงทุนด้านการศึกษา/ฝึกอบรมด้าน OT+IT+Data Science เพื่อเตรียมแรงงาน
- กำหนดกรอบการคุ้มครองข้อมูลอุตสาหกรรมและแนวทางป้องกัน Cybersecurity
- ส่งเสริมมาตรฐานเปิด Open Platform Communication Unified Architecture / Message Queuing Telemetry Transport (OPC UA / MQTT) และ Interoperability เพื่อป้องกัน Vendor Lock-in
‘อุตสาหกรรม 4.0’ ยุคใหม่ วันที่เทคโนโลยี มนุษย์ และธุรกิจต้องเดินทางร่วมกันอย่างยั่งยืน
ความสำเร็จของการปรับเปลี่ยนโรงงานตามแนวคิดของอุตสาหกรรม 4.0 ในวันนี้นั้นจำเป็นจะต้องคำนึงถึงแนวคิดด้านความยั่งยืนที่รอบด้าน ครบมิติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการวางบทบาทของเทคโนโลยีและแรงงานในโรงงานได้อย่างเหมาะสม เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพในการทำงานในระดับสูงสุด
ประเด็นของทักษะแรงงานที่สามารถตอบสนองต่อ Task ต่างๆ ในสภาพแวดล้อมของการผลิตได้นั้นยังคงรอการเติมเต็มอยู่อีกมาก โดยเฉพาะทักษะความเข้าใจด้าน IT เชิงลึกในโรงงาน และทักษะที่จำเป็นมีทั้งความรู้ด้าน IT และ OT ที่เป็นส่วนสำคัญอย่างมากสำหรับการผลิตยุค 4.0 เพื่อให้เกิดความสามารถในการบริหารจัดการและแก้ไขปัญหาได้อย่างครบถ้วน บนพื้นฐานของข้อมูลที่เป็นจริง
สถาบันไทย-เยอรมัน (TGI) พร้อมสนับสนุนโรงงานอุตสาหกรรมตามแนวคิดอุตสาหกรรม 4.0 ไม่ว่าจะเป็นการให้คำปรึกษา หรือการฝึกอบรมพัฒนาบุคลากร ผู้สนใจสามารถนัดหมายเข้ามาเยี่ยมชมการสาธิตเทคโนโลยีต่างๆ เพื่อความมั่นใจในการพัฒนาระบบอัตโนมัติในโรงงาน ท่านสามารถแวะมาเป็นเพื่อนกับ TGI ได้ เราเป็นสถาบันเครือข่ายของกระทรวงอุตสาหกรรมที่จะช่วยสนับสนุนให้ท่านประสบความสำเร็จ ในการพัฒนาเทคโนโลยีของโรงงานให้มีมาตรฐาน และสามารถแข่งขันได้ในตลาดโลก
ผู้เขียน:
ปรัชญา อินทรานุปกรณ์ – ผู้อำนวยการสถาบันไทย-เยอรมัน (TGI)
เกี่ยวกับสถาบันไทย-เยอรมัน (TGI):
TGI ไม่ใช่แค่ฝึกอบรมแต่เป็นพาร์ทเนอร์ในการให้บริการที่ครบวงจร พร้อมยกระดับอุตสาหกรรมไทย สู่อุตสาหกรรมอนาคตที่ยั่งยืน ด้วยเทคโนโลยีและนวัตกรรมการผลิตอัจฉริยะ
website: www.tgi.or.th
