การตรวจสอบคุณภาพด้วยตาเปล่าของพนักงานกำลังถูกแทนที่ด้วยเทคโนโลยีตรวจสอบคุณภาพที่มีความแม่นยำสูงกว่าถึง 98-99% ระบบ ‘Vision AI หรือ Machine Vision’ คุณภาพกำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในโรงงานทั่วโลก โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น อิเล็กทรอนิกส์ ยานยนต์ และอาหารและเครื่องดื่ม
ตลาดโลกของเทคโนโลยี ‘Machine Vision มีมูลค่า 14,810 ล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2024 และคาดว่าจะเติบโตเป็น 23,630 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) 8.3%’ การเติบโตนี้มาจากความต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและลดต้นทุนจากของเสียในภาคอุตสาหกรรม
เทคโนโลยี AOI และ Visual Inspection ทำงานอย่างไร
AOI ระบบตรวจสอบ (Automated Optical Inspection) ใช้ ‘กล้องความละเอียดสูงและอัลกอริทึม AI ในการจับภาพและวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์บนสายการผลิตแบบเรียลไทม์’ ระบบสามารถตรวจจับรอยบุบ รอยขีดข่วน การเคลื่อนตัวของชิ้นส่วน และความผิดปกติที่ตาคนมองไม่เห็นได้ในเสี้ยววินาที
Vision AI โรงงานทำงานโดยเปรียบเทียบภาพที่ได้กับมาตรฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เมื่อพบความผิดปกติ ‘ระบบจะแจ้งเตือนทันทีหรือแยกผลิตภัณฑ์ที่มีปัญหาออกจากสายการผลิตโดยอัตโนมัติ’ ความสามารถในการเรียนรู้ของ AI ทำให้ระบบปรับปรุงความแม่นยำได้ตลอดเวลาจากข้อมูลที่สะสมเพิ่มขึ้น
ในอุตสาหกรรม PCB และเซมิคอนดักเตอร์ ระบบ 3D AOI ‘สามารถวัดความสูงของลายทองแดง ความลึกของ Via และการโก่งตัวของแผ่นได้ด้วยความแม่นยำระดับ Sub-micron’ เทคโนโลยี Stereo Vision 3D สามารถตรวจสอบรูปทรงของขวดและตรวจจับหมุดโค้งงอบนตัวเชื่อมต่อได้อย่างละเอียด
การลด Defect Rate จากการควบคุมคุณภาพด้วย AI
ข้อมูลจากการศึกษาพบว่าระบบ AI Visual Inspection สามารถปรับปรุงอัตราการ ‘ตรวจจับข้อบกพร่องได้ถึง 90% เมื่อเทียบกับการตรวจสอบด้วยมนุษย์’ ผู้ผลิตบางรายรายงานว่าระบบสามารถบรรลุอัตราการตรวจจับความผิดพลาดถึง 99.99% ในขณะที่การตรวจสอบด้วยมือมีความแม่นยำเพียง 85-90%
บริษัทชั้นนำอย่าง ‘Siemens รายงานว่าสามารถลดเวลาการตรวจสอบลงได้ 50%’ ขณะที่ ‘Foxconn ลดเวลาลง 30%’ หลังจากนำระบบ AI มาใช้ ผลลัพธ์คือต้นทุนการผลิตที่ลดลงและความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
ในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มไทย เทคโนโลยี Vision AI ‘สามารถตรวจจับเศษพลาสติกและเส้นผมขนาดเล็กที่มีเส้นผ่านศูนย์กลาง 0.1 มิลลิเมตร’ ที่อาจปนเปื้อนได้อย่างแม่นยำ ระบบยังช่วยตรวจสอบคุณภาพวัตถุดิบทางการเกษตรและคัดแยกผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้มาตรฐานก่อนบรรจุภัณฑ์
Visual Inspection โอกาสและความท้าทาย
อุตสาหกรรมไทยกำลังเร่งนำเทคโนโลยี AI ตรวจสอบคุณภาพมาใช้ โดยเฉพาะในนิคมอุตสาหกรรมชั้นนำ ‘ข้อมูลจากกระทรวงอุตสาหกรรมไทยระบุว่ามากกว่า 40% ของผู้ผลิตรายใหญ่เริ่มนำเทคโนโลยี Industry 4.0 อย่างน้อยหนึ่งระบบมาใช้แล้ว’ และตัวเลขนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วภายในปี 2026
ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์และอิเล็กทรอนิกส์เป็นกลุ่มแรกที่นำระบบมาใช้เพื่อรักษามาตรฐานการส่งออก บริษัทอย่าง Cognex ให้บริการระบบ Machine Vision และ Visual Inspection ที่มีความแม่นยำสูงแก่ผู้ผลิตในอุตสาหกรรมบรรจุภัณฑ์ ยานยนต์ และอิเล็กทรอนิกส์ในไทย
ความท้าทายหลักคือต้นทุนการลงทุนเริ่มต้น โดย ‘ระบบ Machine Vision ขั้นพื้นฐานใช้เงินลงทุนประมาณ 1.2 ล้านบาท ขณะที่ระบบที่ซับซ้อนอาจสูงถึงหลายล้านบาท’ การขาดแคลนบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญในการดูแลระบบยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญ
อย่างไรก็ตาม การศึกษาพบว่า ‘ระยะเวลาคืนทุนโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 6-18 เดือน ขึ้นอยู่กับขนาดและประเภทของการผลิต’ อุตสาหกรรมยานยนต์ที่มีปริมาณการผลิตสูงสามารถคืนทุนได้รวดเร็วเพียง 6 เดือน การศึกษาของ IoT Analytics พบว่า ‘Machine Vision มีระยะเวลาคืนทุนเฉลี่ย 16.8 เดือน ซึ่งเร็วกว่าเทคโนโลยีอุตสาหกรรม 4.0 อื่นๆ ถึง 20%’
การผสานเทคโนโลยี Deep Learning และการประมวลผล AI แบบ Edge จะทำให้ระบบ Vision AI ทำงานได้เร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ระบบสามารถเรียนรู้และปรับตัวกับผลิตภัณฑ์ใหม่ได้โดยไม่ต้องโปรแกรมใหม่ทั้งหมด เทคโนโลยี AI Fine Matching ของ Omron สามารถเรียนรู้จากภาพผลิตภัณฑ์ที่ไม่มีข้อบกพร่องและสร้างแบบจำลอง AI ที่ลดการตรวจจับผิดพลาดได้
ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกคาดว่าจะเติบโตเร็วที่สุดด้วย CAGR 9.2% จากความต้องการอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบพกพาและกฎระเบียบด้านคุณภาพที่เข้มงวดในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม การควบคุมคุณภาพด้วย AI จะขยายไปสู่การตรวจสอบหลายมิติ เช่น การใช้ X-ray และ CT Inspection ร่วมกับ AI สำหรับตรวจสอบคุณภาพภายในของผลิตภัณฑ์
ผู้ผลิตในประเทศไทยที่ต้องการแข่งขันในตลาดโลกจำเป็นต้องพิจารณาการลงทุนในเทคโนโลยี AOI ระบบตรวจสอบและ Machine Vision อย่างจริงจัง เพราะนี่ไม่ใช่แค่เรื่องของการลดต้นทุน แต่เป็นการสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันระยะยาวที่จะกำหนดอนาคตของอุตสาหกรรมการผลิตไทย
