การเติบโตของ AI ในโรงงาน: เมื่อหุ่นยนต์และมนุษย์ร่วมงานกันในยุคอุตสาหกรรมใหม่

ในยุคที่เทคโนโลยี AI และระบบอัตโนมัติกำลังเข้ามามีบทบาทในอุตสาหกรรมการผลิต ความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นไม่ได้เป็นแค่เรื่องของหุ่นยนต์มาแทนที่มนุษย์ แต่เป็นการพัฒนารูปแบบการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรอย่างชาญฉลาดและปลอดภัย บทความนี้จะพาไปรู้จักกับภาพรวมของการนำ AI มาใช้ในโรงงานอุตสาหกรรม การประยุกต์ใช้งานจริง และผลกระทบต่อแรงงานในภาคการผลิต โดยอ้างอิงจากงานวิจัยและตัวอย่างจริงจาก MIT และบริษัทชั้นนำในสหรัฐอเมริกา

หุ่นยนต์ในห้องแล็บ MIT กับการเรียนรู้แบบมนุษย์

ที่ Interactive Robotics Group Lab ภายในสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) วิศวกรกำลังพัฒนาหุ่นยนต์แขนกลที่ดูเหมือนจะทำงานง่ายๆ เช่น การจับลูกบอลและวางลงในอ่างล้างจาน แต่ความจริงแล้ว งานเหล่านี้ซับซ้อนกว่าที่คิดมาก หุ่นยนต์ไม่ได้ถูกตั้งโปรแกรมให้ทำงานตามคำสั่งแบบตรงไปตรงมาเพียงอย่างเดียว แต่ยังมีการใช้ AI เพื่อช่วยให้หุ่นยนต์สามารถรับรู้คำสั่งจากมนุษย์ได้อย่างชาญฉลาดและปลอดภัย รวมถึงสามารถคาดการณ์ขั้นตอนต่อไปได้

กระบวนการฝึกสอนหุ่นยนต์นี้เปรียบเสมือนการสอนทักษะกีฬา หากหุ่นยนต์ทำงานไม่สมบูรณ์แบบ ผู้ใช้งานสามารถ “นวด” หรือปรับท่าทางให้ถูกต้องได้ จากนั้นหุ่นยนต์จะทำงานต่อจนเสร็จสมบูรณ์โดยอัตโนมัติ นี่คือตัวอย่างของการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์ ที่มนุษย์ให้คำแนะนำระดับสูง ส่วนหุ่นยนต์จะจัดการรายละเอียดระดับต่ำเอง

อนาคตของโรงงาน: ความร่วมมือระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์

แนวคิดโรงงานในอนาคตไม่ได้หมายความว่าจะถูกแทนที่โดยหุ่นยนต์ทั้งหมด แต่จะเป็นพื้นที่ที่มนุษย์และหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันอย่างสมดุล นักวิจัย Ben Armstrong จาก MIT ได้ศึกษาผลกระทบของ AI และระบบอัตโนมัติต่อภาคการผลิตของอเมริกา พบว่าเทคโนโลยีเหล่านี้พัฒนาและแพร่หลายช้ากว่าที่หลายคนคาดคิด และผลกระทบต่อแรงงานมักเป็นแบบค่อยเป็นค่อยไป ไม่ได้ทำให้แรงงานถูกแทนที่อย่างรวดเร็วหรือรุนแรง

ในอดีต เช่นช่วงปี 1980 บริษัท General Motors เคยพยายามสร้างโรงงานอัตโนมัติที่สมบูรณ์แบบจนสามารถปิดไฟในโรงงานได้ แต่กลับล้มเหลวเนื่องจากหุ่นยนต์ทำงานผิดพลาด เช่น หุ่นยนต์ทาสีซึ่งกันและกันแทนที่จะทาสีรถยนต์ หรือการประกอบชิ้นส่วนรถผิดพลาด นี่จึงเป็นบทเรียนว่าการพึ่งพาหุ่นยนต์อย่างเดียวยังไม่ใช่ทางออกที่สมบูรณ์

สถานะปัจจุบันของหุ่นยนต์ในโรงงานอเมริกาและเอเชีย

ถึงแม้หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติจะถูกใช้อย่างแพร่หลาย แต่ในปี 2021 พบว่ามีเพียง 12% ของโรงงานในสหรัฐอเมริกาที่ใช้หุ่นยนต์อย่างน้อยหนึ่งตัว ขณะที่ประเทศในเอเชีย โดยเฉพาะจีน มีโรงงานที่ใช้หุ่นยนต์ถึงกว่า 40% ของจำนวนหุ่นยนต์ทั้งหมดในโลก

AI กับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance)

AI ไม่ได้ถูกใช้เพียงแค่ควบคุมหุ่นยนต์เท่านั้น แต่ยังช่วยในงานบำรุงรักษาเครื่องจักร เช่นที่โรงงาน Fiberon ในรัฐนอร์ทแคโรไลนา ใช้อุปกรณ์ AI ของบริษัท Augury เพื่อตรวจจับและทำนายการเสียของเครื่องจักรล่วงหน้า ช่วยลดเวลาหยุดทำงานกะทันหันและค่าใช้จ่ายในการซ่อมบำรุง

อุปกรณ์ของ Augury ใช้เซ็นเซอร์ตรวจจับการสั่นสะเทือน อุณหภูมิ และสนามแม่เหล็กของมอเตอร์ จากนั้นใช้โมเดล AI ที่ซับซ้อน เช่น เครือข่ายประสาทเทียม (Deep Neural Networks), การเรียนรู้เสริม (Reinforcement Learning) และโมเดล Transformer เพื่อวิเคราะห์ปัญหาและแนะนำวิธีแก้ไขอย่างแม่นยำ

ตัวอย่างการทำงานของ AI ในการบำรุงรักษา

เปรียบเทียบง่ายๆ เหมือนเวลาขับรถแล้วได้ยินเสียงสายพานพัดลมมีเสียงดังเตือน นั่นคือสัญญาณว่าต้องตรวจเช็คหรือเปลี่ยนใหม่ AI ในโรงงานก็ทำหน้าที่คล้ายกัน โดยจดจำรูปแบบความผิดปกติที่แตกต่างกันของเครื่องจักรแต่ละชนิด เพื่อแจ้งเตือนทีมช่างก่อนเกิดความเสียหายใหญ่

AI กับแรงงานในโรงงาน: สร้างงานหรือแทนที่?

หนึ่งในคำถามที่พบบ่อยคือ AI จะมาแทนที่แรงงานหรือไม่? Saar Yoskovitz ซีอีโอของ Augury มองว่า AI คือเครื่องมือที่ช่วยเสริมศักยภาพมนุษย์ ไม่ใช่ตัวแทนที่มาทำงานแทนมนุษย์ แต่เป็นการลดภาระงานที่ต้องตรวจสอบเครื่องจักรทุกตัว ให้มนุษย์มุ่งเน้นกับเครื่องจักรที่ต้องการความสนใจจริงๆ

ในขณะที่บริษัทหลายแห่งพยายามนำระบบอัตโนมัติเข้ามาเพื่อลดจำนวนพนักงาน แต่ความจริงแล้ว การนำ AI มาใช้มักเป็นการปรับเปลี่ยนบทบาทงานและเพิ่มความซับซ้อนของงานให้มากขึ้น แรงงานต้องพัฒนาทักษะใหม่ๆ เพื่อให้สามารถทำงานร่วมกับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้

ความท้าทายของภาคการผลิตในยุค AI

• ความต้องการของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
• ความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์และปัญหาในห่วงโซ่อุปทาน
• แรงงานสูงวัยและขาดแคลนแรงงานที่มีทักษะ

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ปัญหาขาดแคลนแรงงานถือเป็นความท้าทายใหญ่ที่สุดที่ภาคการผลิตเผชิญในปัจจุบัน และ AI ถูกมองว่าเป็นส่วนหนึ่งของทางออกที่ช่วยให้โรงงานสามารถดำเนินงานได้ต่อเนื่องแม้มีแรงงานน้อยลง

ผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงานในโรงงาน

จากการสำรวจของ World Economic Forum ในปี 2023 พบว่า 41% ของธุรกิจทั่วโลกคาดว่าจะลดจำนวนพนักงานลงภายในปี 2030 เนื่องจากการนำ AI มาใช้ อย่างไรก็ตาม ผลกระทบนี้ไม่ได้หมายถึงการหายไปของงานทั้งหมด แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงรูปแบบงานและทักษะที่ต้องการ

AI สามารถตรวจจับข้อบกพร่องในการผลิตได้แม่นยำขึ้น ทำให้ผลิตภัณฑ์มีคุณภาพดีขึ้น แต่ก็มีโอกาสทำให้ตำแหน่งงานบางส่วนถูกแทนที่ อย่างไรก็ตาม บริษัทส่วนใหญ่ยังมีความจำเป็นต้องหางานใหม่ๆ หรือฝึกอบรมพนักงานเพื่อรองรับความต้องการใหม่ๆ ที่เกิดขึ้น

การสูญเสียงานในอุตสาหกรรมการผลิตอเมริกา: สาเหตุจากอะไร?

ในช่วง 45 ปีที่ผ่านมา อุตสาหกรรมการผลิตในสหรัฐอเมริกาประสบกับการสูญเสียงานจำนวนมาก ซึ่งมีสาเหตุจากหลายปัจจัย ไม่ว่าจะเป็นการย้ายฐานการผลิตไปต่างประเทศ (Offshoring) การแข่งขันที่รุนแรง และการนำเทคโนโลยีอัตโนมัติมาใช้ แม้แต่ในโรงงานที่ใช้หุ่นยนต์มากขึ้น บางครั้งกลับพบว่าจำนวนช่างเครื่อง (Machinist) กลับเพิ่มขึ้น เนื่องจากต้องการคนควบคุมและบำรุงรักษาเครื่องจักรเหล่านี้

สิ่งที่สำคัญคือการตั้งคำถามว่าเป้าหมายของอุตสาหกรรมการผลิตควรเป็นอย่างไร เราต้องการให้โรงงานเป็นแหล่งงานจำนวนมากเหมือนช่วงหลังสงครามโลกครั้งที่สอง หรือมุ่งเน้นไปที่งานคุณภาพสูงที่คนทำงานรู้สึกพึงพอใจและมีทักษะสูงขึ้น

ความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์ในโรงงาน

ผู้สนับสนุนระบบอัตโนมัติมักมองว่าหุ่นยนต์ดีกว่ามนุษย์เพราะไม่หยุดพักและไม่ทำผิดพลาด แต่ในความเป็นจริง มนุษย์สามารถสังเกตและแก้ไขสถานการณ์ที่ซับซ้อนได้ดีกว่าเครื่องจักรในหลายกรณี จึงยังจำเป็นต้องมีมนุษย์ควบคุมและร่วมงานกับ AI อยู่เสมอ

แม้จะมีการพัฒนาของโมเดล AI ที่สามารถเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองได้ แต่ในปัจจุบัน “มนุษย์ในวงจร” (Human in the loop) ยังคงเป็นส่วนสำคัญที่ทำให้ระบบทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย

ศัพท์เทคนิคที่ควรรู้

• AI (Artificial Intelligence): ปัญญาประดิษฐ์ คือระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานที่ต้องใช้ความคิด เช่น การเรียนรู้ การวางแผน และการแก้ปัญหา
• Deep Neural Networks: เครือข่ายประสาทเทียมลึก เป็นโมเดล AI ที่เลียนแบบโครงสร้างสมองมนุษย์ ใช้สำหรับการจดจำรูปแบบและการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก
• Reinforcement Learning: การเรียนรู้เสริม เป็นเทคนิคการเทรน AI โดยให้รางวัลหรือบทลงโทษเพื่อให้ระบบเรียนรู้วิธีการตัดสินใจที่ดีที่สุด
• Transformer: โมเดล AI ที่ใช้ในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้เชิงลึก มีประสิทธิภาพสูงในการทำความเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อน
• Predictive Maintenance: การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์เพื่อทำนายความเสียหายของเครื่องจักรล่วงหน้า

บทสรุปจาก Insiderly

การนำ AI และระบบอัตโนมัติมาใช้ในโรงงานไม่ใช่แค่เรื่องของการแทนที่แรงงานมนุษย์ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงานและการสร้างงานที่มีคุณภาพมากขึ้น แม้จะมีความกังวลเกี่ยวกับการสูญเสียงานในอนาคต แต่การมอง AI เป็นเครื่องมือเสริมศักยภาพมนุษย์จะช่วยให้เกิดความสมดุลระหว่างเทคโนโลยีและแรงงานได้ดีกว่า

ความสำเร็จของ AI ในโรงงานไม่ได้ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นกับการออกแบบระบบที่ให้มนุษย์และหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ การพัฒนาทักษะและการฝึกอบรมแรงงานให้พร้อมรับมือกับเทคโนโลยีใหม่ๆ ถือเป็นหัวใจสำคัญที่จะทำให้อุตสาหกรรมการผลิตในอนาคตเติบโตอย่างยั่งยืน

ในมุมมองของผู้เชี่ยวชาญด้าน AI การมอง AI ว่าเป็นคู่หู ไม่ใช่ศัตรูของแรงงาน จะช่วยนำไปสู่การออกแบบระบบที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ และลดความเสี่ยงจากการว่างงานจำนวนมากซึ่งอาจเกิดขึ้นได้หากใช้ AI อย่างไม่ระมัดระวัง ดังนั้น การร่วมมือกันระหว่างภาครัฐ ภาคธุรกิจ และแรงงานจึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

AI จะมาแทนที่งานในโรงงานทั้งหมดหรือไม่?

AI ไม่ได้มาแทนที่งานทั้งหมด แต่จะเปลี่ยนบทบาทของแรงงานให้ทำงานร่วมกับเครื่องจักรอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น งานบางประเภทอาจหายไป แต่จะมีงานใหม่ที่ต้องใช้ทักษะสูงขึ้นเกิดขึ้นแทน

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance) คืออะไร?

เป็นการใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ที่ติดตั้งบนเครื่องจักร เพื่อทำนายและแจ้งเตือนล่วงหน้าว่าเครื่องจักรอาจเสียหาย ช่วยลดเวลาหยุดทำงานกะทันหันและลดค่าใช้จ่ายซ่อมบำรุง

ทำไมโรงงานในจีนถึงใช้หุ่นยนต์มากกว่าอเมริกา?

จีนลงทุนในระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์ในโรงงานอย่างมากเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน ขณะที่สหรัฐอเมริกายังใช้หุ่นยนต์ในสัดส่วนที่น้อยกว่า เนื่องจากโครงสร้างแรงงานและการลงทุนที่แตกต่างกัน

หุ่นยนต์และมนุษย์จะทำงานร่วมกันอย่างไรในโรงงานยุคใหม่?

มนุษย์จะให้คำแนะนำหรือควบคุมในระดับสูง ส่วนหุ่นยนต์จะจัดการงานรายละเอียดที่ซับซ้อนได้เองอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ การทำงานร่วมกันนี้ช่วยเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการผลิต

แรงงานควรพัฒนาทักษะอะไรเพื่อรองรับ AI ในโรงงาน?

ควรเน้นทักษะด้านการควบคุมและบำรุงรักษาเครื่องจักรอัตโนมัติ การวิเคราะห์ข้อมูล และการใช้เครื่องมือดิจิทัล รวมถึงทักษะการแก้ปัญหาและการทำงานร่วมกับ AI