Smart Production

Smart Production

ยกระดับสายการผลิตให้ต่อเนื่อง ประหยัด และแม่นยำ

หนึ่งในเป้าหมายสำคัญของโรงงานยุคใหม่ไม่ใช่เพียงการ “ผลิตให้เร็วขึ้น” แต่คือการ “ผลิตได้อย่างต่อเนื่องและมีประสิทธิภาพสูงสุด” โดยลดความสูญเสียในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การใช้พลังงานจนถึงเวลาหยุดเครื่อง (Downtime) แนวคิด Smart Production จึงกลายเป็นกลไกหลักในการสร้าง “สายการผลิตที่ยืดหยุ่น มีเสถียรภาพ และควบคุมต้นทุนได้” ผ่านการนำเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาบูรณาการในทุกจุดของกระบวนการผลิต

ซึ่งเทคโนโลยีหลักที่ขับเคลื่อน Smart Production ประกอบด้วยองค์ประกอบสำคัญหลายส่วนที่ทำงานร่วมกันเพื่อยกระดับประสิทธิภาพและความสามารถในการแข่งขันของภาคการผลิต ดังนี้

#Digital Twin: เป็นการสร้างแบบจำลองเสมือนจริงของกระบวนการผลิต ช่วยให้โรงงานสามารถทดสอบสถานการณ์ต่างๆ เช่น การปรับเปลี่ยนสายการผลิต หรือการเพิ่มกำลังการผลิตในโลกดิจิทัลก่อนนำไปใช้จริง การทำเช่นนี้ช่วยให้สามารถปรับปรุงกระบวนการผลิตโดยไม่ส่งผลกระทบต่อการทำงานจริง และลดของเสียที่อาจเกิดขึ้นจากการทดลองได้อย่างมาก

#Predictive Maintenance: เป็นการใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากการตรวจวัดสภาวะของเครื่องจักรอย่างต่อเนื่อง เช่น อุณหภูมิ หรือแรงสั่นสะเทือน เพื่อคาดการณ์ความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้น ระบบจะแจ้งเตือนล่วงหน้า ทำให้ทีมซ่อมบำรุงสามารถเข้าแก้ไขได้ก่อนที่เครื่องจักรจะหยุดทำงาน ซึ่งช่วยลด Downtime และยืดอายุการใช้งานของเครื่องจักร

#OEE (Overall Equipment Effectiveness): เป็นดัชนีชี้วัดประสิทธิภาพโดยรวมของเครื่องจักร ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญในการปรับปรุงและเพิ่มผลผลิตในโรงงานอุตสาหกรรม คำนวณจากปัจจัยหลัก 3 ด้าน คือ ความพร้อมใช้งานของเครื่องจักร (Availability), ประสิทธิภาพการทำงาน (Performance) และ คุณภาพของผลผลิต (Quality) ทำให้สามารถระบุปัญหาคอขวดในสายการผลิตได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ลดของเสีย และเพิ่มผลผลิตได้โดยไม่ต้องลงทุนในเครื่องจักรใหม่

เทคโนโลยีเหล่านี้เมื่อทำงานผสานกัน จะช่วยขับเคลื่อนโรงงานสู่การเป็น Smart Production ที่มีความยืดหยุ่น สามารถปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว และดำเนินงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพสูงสุด

ในมิติ Smart Production ของ Industry 40 Readiness Assessment จะประเมินระดับความสามารถของสายการผลิตในการใช้เทคโนโลยีเพื่อยกระดับประสิทธิภาพและความแม่นยำ ตั้งแต่โรงงานที่ยังพึ่งแรงงานคน ไปจนถึงระบบอัจฉริยะที่วิเคราะห์และปรับตัวได้เอง

เริ่มจาก Band 1 (Analog Oriented) โรงงานยังอาศัยระบบกลไกและแรงงานคนเป็นหลัก ไม่มีการใช้ OT หรือ IT ในกระบวนการผลิต ข้อมูลยังไม่ถูกเก็บในรูปแบบดิจิทัล เมื่อเข้าสู่ Band 2 (Pre-programmable System) เครื่องจักรเริ่มทำงานตามโปรแกรมที่ตั้งไว้ แต่ยังไม่สามารถตรวจจับหรือแจ้งเตือนความผิดปกติได้ ถือเป็นจุดเริ่มต้นของระบบอัตโนมัติขั้นต้น

ใน Band 3 (Notifiable System) ระบบสามารถตรวจจับและแจ้งเตือนความผิดปกติ เช่น อุณหภูมิหรือแรงดันที่เกินค่ามาตรฐาน แม้ไม่มีพนักงานอยู่หน้าเครื่อง ช่วยลดเวลาการตอบสนองต่อปัญหา แต่เมื่ออยู่ในระดับ Band 4 (Analytical System) ระบบสามารถวิเคราะห์สาเหตุของความผิดปกติได้ เช่น ระบุได้ว่าแรงดันผิดปกติเกิดจากการอุดตันของท่อหรือการสั่นสะเทือนของมอเตอร์ ทำให้การแก้ไขมีความแม่นยำมากขึ้น

เมื่อเข้าสู่ Band 5 (Precaution-enabled System) ระบบเริ่มใช้ข้อมูลสถิติในการคาดการณ์ปัญหาล่วงหน้า เช่น ทำนายอายุการใช้งานของอะไหล่และแจ้งเตือนก่อนเสียหายจริง รองรับการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน (Preventive Maintenance) อย่างเป็นระบบ และในระดับสูงสุด Band 6 (Forecastable & Adaptable System) ระบบใช้ Machine Learning เพื่อเรียนรู้พฤติกรรมการทำงานของเครื่องจักร สามารถคาดการณ์ วินิจฉัย และปรับค่าการทำงานอัตโนมัติเพื่อคงประสิทธิภาพสูงสุดของสายการผลิต

Smart Production จึงเป็นกรอบสำคัญของโรงงานยุคใหม่ที่ต้องการเปลี่ยนจากการ “แก้ปัญหาเมื่อเกิด” สู่การ “คาดการณ์และป้องกันก่อนเกิด” เพื่อสร้างความต่อเนื่อง เสถียรภาพ และความคุ้มค่าของกระบวนการผลิตในระยะยาว สะท้อนให้เห็นว่าการลงทุนในระบบดิจิทัลและโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะ ไม่ได้เป็นเพียงการปรับปรุงเทคโนโลยี แต่คือการสร้าง “สายการผลิตที่เรียนรู้และตอบสนองได้ด้วยตัวเอง” ซึ่งสามารถนำแนวทางนี้มาปรับใช้ได้จริงในบริบทยุคใหม่ของอุตสาหกรรมไทย โดยเฉพาะในภาคชิ้นส่วนยานยนต์ อาหาร และอิเล็กทรอนิกส์ ที่มีลักษณะการผลิตต่อเนื่อง ลดเวลาหยุดเครื่องให้น้อยที่สุด และพร้อมรับมือกับทุกการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมในอนาคต

→ เริ่มให้สายการผลิตของคุณทำงานอย่างชาญฉลาด ลงทะเบียนเข้าร่วมการประเมินระดับความพร้อมของโรงงานได้ที่ https://wwwnstdaorth/i4platform/login-landing/

→ ติดต่อทีม i4.0 Consulting เพื่อวางแผนการพัฒนา Smart Production อย่างเป็นระบบ https://wwwnstdaorth/i4platform/i4-consulting/

ที่มา:

• Gartner: Top Strategic Technology Trends

• Birlasoft: IIoT Deployment for Enhanced Quality Control in Automotive Manufacturing