ยุคของหุ่นยนต์ที่ใช้ AI ในโรงงานมาถึงแล้ว อ่านเกี่ยวกับวิธีที่คุณสามารถประสบความสำเร็จด้วยการใช้งานหุ่นยนต์ AI ที่สามารถทำงานร่วมกันได้
The age of AI-enabled robots on the factory floor is here. Read about how you can achieve success by the numbers with robotics interoperable operations.
RIO – robotics interoperable operations การงานใช้งานหุ่นยนต์ AI ที่สามารถทำงานร่วมกันได้
ในอดีต การพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) อาจทำให้นึกถึงภาพของหุ่นยนต์ที่มีสติสัมปชัญญะที่พยายามจะยึดครองโลก ตั้งแต่ VIKI ผู้โหดร้ายใน I, Robot ไปจนถึงตัวร้ายไซเบอร์เนติกที่ทรงพลังจาก Age of Ultron หุ่นยนต์ในนิยายได้สร้างแนวคิดว่า AI อาจก่อให้เกิดผลร้ายแรง
อย่างไรก็ตาม ทั้งหุ่นยนต์และ AI มีจุดมุ่งหมายเพื่อเสริมขีดความสามารถของมนุษย์และปรับปรุงชีวิตให้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์มีบทบาทสำคัญในภาคอุตสาหกรรมมาเป็นเวลานาน ตั้งแต่การผลิตแบบแยกส่วนไปจนถึงการประมวลผลแบบต่อเนื่องและการผลิตแบบผสม ด้วยความก้าวหน้าล่าสุดใน AI องค์กรอุตสาหกรรมสามารถเพิ่มความคล่องตัว ความยืดหยุ่น และความสามารถในการทำงานร่วมกันในการปฏิสัมพันธ์ระหว่างหุ่นยนต์กับหุ่นยนต์และหุ่นยนต์กับมนุษย์ เราเรียกสิ่งนี้ว่าการดำเนินงานหุ่นยนต์ที่สามารถทำงานร่วมกันได้ (robotics interoperable operations – RIO)
ปัจจัยสำคัญห้าประการสู่ความสำเร็จ
หากองค์กรของคุณกำลังมองหาการผสมผสาน AI กับหุ่นยนต์ ความสำเร็จขึ้นอยู่กับปัจจัยสำคัญห้าประการ:
1. การติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่รองรับ AI ในช่วงเปลี่ยนผ่าน
2. การตรวจสอบว่าโครงสร้างพื้นฐานในช่วงเปลี่ยนผ่าน มีความยืดหยุ่น ปลอดภัย สังเกตได้ อธิบายได้ และจัดการได้
3. การสร้างแพลตฟอร์มการดำเนินงานแบบรวมศูนย์สำหรับการจัดการและจัดระเบียบแอปพลิเคชัน
4. การตรวจสอบให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันสามารถทำงานร่วมกันได้และเชื่อถือได้สำหรับการทำงานร่วมกันระหว่างหุ่นยนต์กับหุ่นยนต์และหุ่นยนต์กับมนุษย์
5. การรักษาการป้องกันข้อมูลและความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐาน RIO และหุ่นยนต์
การพิจารณาหลักสามประการ
เพื่อจัดการกับปัจจัยความสำเร็จเหล่านี้ องค์กรควรมีส่วนร่วมในการพิจารณาหลักสามประการ ที่รู้จักกันในชื่อ 5-6-7 deliberation principle หลักการพิจารณา ซึ่งประกอบด้วยรูปแบบผลประโยชน์ทางธุรกิจห้าประการ ประเภทของแอปพลิเคชันที่ใช้ AI หกประเภท และการพิจารณาโครงสร้างพื้นฐานเจ็ดประการ
รูปแบบผลประโยชน์ทางธุรกิจห้าประการ
เริ่มต้นด้วยการพิจารณาคุณค่าที่ผลประโยชน์ทางธุรกิจเหล่านี้สามารถมอบให้:
1. เพิ่มความยืดหยุ่นและความแข็งแกร่ง ด้วยระบบ “human in the loop” ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลและการกำกับดูแลของมนุษย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์
2. ปรับปรุงประสิทธิภาพผ่านการควบคุมกระบวนการแบบเรียลไทม์สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนการทำงาน พร้อมความสามารถในการจัดการและกำหนดค่าของหุ่นยนต์แต่ละตัว
3. ความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการบำรุงรักษาของหุ่นยนต์ที่ดีขึ้น ปรับปรุงเวลาการผลิตโดยรวม
4. ความคล่องตัวที่มากขึ้นในการวางแผนงานและการจัดตารางเวลาแบบไดนามิกโดยมีมนุษย์ร่วมด้วย
5. เพิ่มประสิทธิภาพความปลอดภัย, คุณภาพ, และตัวชี้วัดความยั่งยืนที่ได้จาก RIO
ประเภทของแอปพลิเคชันที่ใช้ AI หกประเภท
หมวดหมู่แอปพลิเคชันเหล่านี้ขับเคลื่อนผลประโยชน์ทางธุรกิจทั้งห้าประการ:
1. การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning – ML) ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถทำงานได้โดยอัตโนมัติโดยใช้การอนุมานตามแบบจำลองที่อิงจากข้อมูลแบบเรียลไทม์
2. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural language processing – NLP) ช่วยให้มนุษย์สามารถโต้ตอบกับหุ่นยนต์ได้อย่างเป็นธรรมชาติผ่านแดชบอร์ด ข้อความ คำพูด หรือการแปลงเสียงเป็นข้อความ
3. การมองเห็นของเครื่อง (Machine vision) ให้ความสามารถแก่หุ่นยนต์ในการใช้ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และกล้องเพื่อตีความข้อมูลที่ตระหนักถึงบริบท
4. Generative AI (GenAI) ใช้ประโยชน์จาก ML และ NLP เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ เพิ่มประสิทธิภาพการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรและเครื่องจักรกับเครื่องจักร รวมถึงการทำงานของหุ่นยนต์
5. Agentic AI บรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยการทำงานร่วมกันระหว่างกลุ่มหุ่นยนต์หรือระหว่างหุ่นยนต์กับแอปพลิเคชันการจัดการการผลิตที่อยู่บน edge
6. AI-enabled digital twins สร้างการจำลองจากข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อแสดงภาพและควบคุมหุ่นยนต์สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
การพิจารณาโครงสร้างพื้นฐานเจ็ดประการ
สุดท้าย ทีมของคุณจะต้องพิจารณาข้อกำหนดด้านโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการติดตั้ง และการจัดการแอปพลิเคชันที่ใช้ AI ที่คุณเลือก
1. ประสิทธิภาพ: RIO ต้องการ low latency สำหรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์และปริมาณงานสูงผ่านการประมวลผลแบบไฮบริดที่ edge / on-premises สำหรับข้อมูลจำนวนมาก ระบบต้องให้ประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้แม้ในสภาพแวดล้อมที่ยากลำบาก
2. ความสามารถในการขยาย: ทรัพยากรการคำนวณต้องปรับตัวได้อย่างยืดหยุ่นตามความต้องการของภาระงาน ภาระงานที่เพิ่มขึ้นจากหุ่นยนต์อาจต้องการการขยายแบบแนวนอน ในขณะที่การรองรับแอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนอาจต้องการการขยายแบบแนวตั้ง
3. การจัดเก็บข้อมูล: ภาระงาน AI ที่ใช้ข้อมูลเข้มข้นต้องการเทคนิคในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงการบีบอัดและการกำจัดข้อมูลซ้ำ การเก็บข้อมูลไว้ใกล้กับที่ที่มันถูกสร้างขึ้นช่วยลดเวลาในการเข้าถึง ในขณะที่การจัดเก็บแบบกระจายช่วยให้เข้าถึงได้อย่างรวดเร็วและมีความซ้ำซ้อน
4. เครือข่าย: การเชื่อมต่อที่เสถียรและความเร็วสูงระหว่างหุ่นยนต์และอุปกรณ์ edge มีความสำคัญ และโครงสร้างเครือข่ายต้องรองรับการสื่อสารและการถ่ายโอนข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีการเพิ่มประสิทธิภาพแบนด์วิดท์เพื่อช่วยป้องกันคอขวด
5. ความปลอดภัย: ข้อมูลต้องได้รับการปกป้องทั้งในขณะส่งและเก็บรักษา ด้วยนโยบายการควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวดซึ่งสามารถป้องกันการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต AI และ ML สามารถระบุและบรรเทาภัยคุกคามด้านความปลอดภัยได้แบบเรียลไทม์
6. การบูรณาการโครงสร้างพื้นฐาน: ระบบและอุปกรณ์ต่างๆ ที่รองรับ RIO ต้องทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น โดยใช้ API และ middleware เพื่อเปิดใช้งานการสื่อสารระหว่างองค์ประกอบ การใช้ประโยชน์จากโซลูชันที่ปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรมช่วยอำนวยความสะดวกในการบูรณาการ
7. การเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์: หุ่นยนต์ที่ทำงานในพื้นที่กระบวนการต่างๆ ต้องการการสนับสนุนด้านการเคลื่อนที่ และระบบต้องให้การเชื่อมต่อแบบต่อเนื่องเมื่อหุ่นยนต์เคลื่อนที่ระหว่างโซนเครือข่าย อัลกอริธึมแบบปรับตัวได้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานตามตำแหน่งและการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์
การเริ่มต้นใช้งาน RIO และ Edge Computing
RIO เป็นความคิดริเริ่มที่เปลี่ยนแปลงสำหรับภาคอุตสาหกรรม ความก้าวหน้าล่าสุดในเทคโนโลยี — ตั้งแต่เซ็นเซอร์ไปจนถึงเทคโนโลยีการสื่อสารและ GenAI — ช่วยให้สามารถใช้ข้อมูลของหุ่นยนต์สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง การเพิ่มประสิทธิภาพ และการทำงานร่วมกัน ซึ่งให้ความยืดหยุ่น ความคล่องตัว และการดำเนินการผลิตที่ยืดหยุ่นมากขึ้น หากองค์กรของคุณกำลังพิจารณาใช้ AI เพื่อเชื่อมต่อหุ่นยนต์ หุ่นยนต์ร่วม หุ่นยนต์มนุษย์ หรือยานพาหนะไร้คนขับกับมนุษย์ในกระบวนการ คุณก็อยู่บนเส้นทางสู่การควบคุมกระบวนการที่แข็งแกร่งและการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการแบบไดนามิกแล้ว