เจาะลึก Industrial AI โอกาสครั้งสำคัญในการพลิกโฉม และขับเคลื่อนเศรษฐกิจไทย

วิเคราะห์บทบาท AI ภาคอุตสาหกรรม (Industrial AI) โอกาสครั้งสำคัญของเศรษฐกิจไทยในการทรานส์ฟอร์มโรงงานดั้งเดิมสู่ระบบอัจฉริยะ เพื่อยกระดับความสามารถการแข่งขันระดับสากล…

เจาะลึก Industrial AI โอกาสครั้งสำคัญในการพลิกโฉม และขับเคลื่อนเศรษฐกิจไทย

ประเทศไทยกำลังอยู่ในช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อที่สำคัญ ด้วยงบลงทุนโครงสร้างพื้นฐานด้านการขนส่งกว่า 2.53 แสนล้านบาท (ราว 7.75 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) ในช่วงปี 2568–2569 โครงการเมืองอัจฉริยะ (Smart City) มูลค่า 1.34 ล้านล้านบาท ในเขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC)

และตลาดดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน (Digital Transformation) ที่คาดว่าจะเติบโตเกือบเท่าตัวแตะ 6.484 แสนล้านบาท ภายในปี 2576 ความมุ่งมั่นของไทยในการพัฒนาประเทศนั้นชัดเจน สิ่งที่ต้องการในขั้นต่อไปคือการนำเทคโนโลยีที่มีศักยภาพสอดรับกับเป้าหมายการพัฒนาเหล่านี้มาใช้ให้เกิดผลอย่างเป็นรูปธรรม

และนั่นคือสิ่งที่ AI ภาคอุตสาหกรรม (Industrial AI) รุ่นใหม่กำลังเริ่มตอบโจทย์ ซึ่งต่างจาก AI ทั่วไปที่ทำได้แค่ประมวลผลข้อความ ในขณะที่ AI ภาคอุตสาหกรรม เข้าใจโลกทางกายภาพ และสามารถทำงานบนความเป็นจริงของระบบได้ ยิ่งไปกว่านั้น AI ภาคอุตสาหกรรม ยังมาถึงในจังหวะที่เหมาะสมพอดี

เมื่อโรงงาน ระบบรางขนส่ง และโครงการเมืองอัจฉริยะของไทยกำลังเร่งปรับโครงสร้างและขยายขีดความสามารถอย่างต่อเนื่อง องค์กรต่าง ๆ จึงต้องเผชิญกับแรงกดดันในการส่งมอบผลงานมากขึ้น ท่ามกลางวิศวกรผู้เชี่ยวชาญที่ลดน้อยลง ข้อกำหนดด้านความยั่งยืนที่เข้มงวดขึ้น และสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่กระจัดกระจายมากขึ้นทุกวัน

ในขณะเดียวกัน AI กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของรูปแบบการดำเนินงานอุตสาหกรรมยุคใหม่อย่างรวดเร็ว แต่การสนทนาส่วนใหญ่ในวงการยังคงมุ่งเน้นไปที่โมเดลภาษา (Language Models) และผู้ช่วย AI สำหรับงานทั่วไป ซึ่งแม้จะมีประโยชน์

แต่ยังห่างไกลจากความต้องการของภาคอุตสาหกรรม สิ่งที่ขาดหายไปคือ AI รุ่นใหม่ที่สามารถตรวจสอบข้อจำกัดทางวิศวกรรม และความเป็นจริงของระบบได้ก่อนที่การตัดสินใจจะเกิดขึ้น ซึ่งอาจเป็นตัวทวีคูณขีดความสามารถที่ประเทศไทยต้องการในวันนี้

เวนแคต บาลาสุบรามาเนียน (Venkat Balasubramanian) ผู้อำนวยการที่ปรึกษากระบวนการอุตสาหกรรม ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกใต้ บริษัท ดาสโซลท์ ซิสเทเมส (Dassault Systèmes) กล่าวว่า พรมแดนถัดไปของไทยคือ AI ที่สามารถเข้าใจโลกแห่งความเป็นจริงและลงมือปฏิบัติได้จริง Virtual Companions แตกต่างจากผู้ช่วย AI ทั่วไป เพราะถูกพัฒนาขึ้นบนรากฐานของความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรม

เชิงลึก และประสบการณ์ในภาคอุตสาหกรรมที่สั่งสมมาหลายทศวรรษ โดยสามารถตรวจสอบข้อจำกัด และขอบเขตของโลกจริงอย่างต่อเนื่อง ก่อนที่จะนำเสนอคำแนะนำหรือการตัดสินใจใด ๆ Virtual Companions ไม่ได้เพียงสร้างคำตอบเท่านั้น แต่ยังสามารถตรวจสอบ และยืนยันได้ว่าคำตอบเหล่านั้นสอดคล้องกับพฤติกรรมการทำงานจริงของระบบ

บนแพลตฟอร์ม 3DEXPERIENCE ดาสโซลท์ ซิสเทเมส (Dassault Systèmes) ได้พัฒนา AI ภาคอุตสาหกรรมรุ่นใหม่ที่ช่วยให้องค์กรเข้าใจได้ล่วงหน้าว่าการตัดสินใจในวันนี้จะส่งผลต่อต้นทุน กำหนดการ และประสิทธิภาพในอนาคตอย่างไร Virtual Companions ทั้ง 3 ตัว

ได้แก่ AURA, LEO และ MARIE ถูกออกแบบให้ทำงานในสภาพแวดล้อมที่เชื่อมโยงโลกเสมือนและโลกจริงเข้าไว้ด้วยกัน โดยรวมข้อมูลวิศวกรรม ระบบปฏิบัติการ และข้อมูลจากเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ให้กลายเป็นแหล่งข้อมูลกลางเดียวที่พัฒนา และอัปเดตอยู่ตลอดเวลา

แต่ละ Virtual Companion มีบทบาทที่ชัดเจนและออกแบบมาให้ทำงานเสริมกัน AURA ช่วยผู้นำโครงการและธุรกิจติดตามความเสี่ยงด้านกำหนดการ และผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ LEO เร่งกระบวนการตรวจสอบทางวิศวกรรมแบบสหสาขาวิชาย่นระยะเวลาการวิเคราะห์จากหลายสัปดาห์ให้เหลือเพียงไม่กี่นาที

และ MARIE สำรวจทางเลือกด้านวัสดุ การแลกเปลี่ยนทางวิทยาศาสตร์ และสมมติฐานด้านการออกแบบ โดยอิงจากฐานความรู้อุตสาหกรรมที่สั่งสมมาหลายทศวรรษ เมื่อทั้งสามทำงานร่วมกัน จะช่วยแปลงข้อมูลเชิงสถิตให้กลายเป็นระบบอัจฉริยะที่ ช่วยยกระดับการตัดสินใจของทีมงานให้แม่นยำ และมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

การประยุกต์ใช้กับอุตสาหกรรมหลักของไทย

โดย AI ภาคอุตสาหกรรม มีนัยสำคัญต่ออุตสาหกรรมหลักของไทย ดังนี้

ภาคการผลิต : อุตสาหกรรมยานยนต์ และอิเล็กทรอนิกส์ของไทยเผชิญกับแรงกดดันที่ทวีความรุนแรงจากคู่แข่งจีนที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านสู่ยานยนต์ไฟฟ้า (EV) Virtual Companions ช่วยให้นักออกแบบสามารถสร้างตัวเลือกการออกแบบที่ผ่านการยืนยันแล้วได้อย่างรวดเร็ว

วิศวกรสามารถจำลองการปรับเปลี่ยนสายการผลิต ทดสอบแบบใหม่ และวางแผนสถานการณ์การบำรุงรักษาก่อนนำไปใช้จริง ผลที่ได้คือกระบวนการอุตสาหกรรมที่รวดเร็วขึ้น พร้อมกับลดภาระงานวิศวกรรมการผลิตลงได้อย่างมีนัยสำคัญ

ระบบราง และการขนส่ง : รถไฟความเร็วสูงไทย-จีน โครงการเชื่อมสนามบินสามแห่งในอีอีซี และระบบทางด่วนและรถไฟฟ้ากรุงเทพ (BEM) ล้วนเป็นโครงการวิศวกรรมที่ซับซ้อน และมีผู้มีส่วนได้เสียหลายฝ่าย ซึ่งความขัดแย้งด้านการออกแบบที่ถูกค้นพบในช่วงท้ายของโครงการมักมีต้นทุนสูงที่สุด

ความสามารถของ Virtual Companions ในการบริหารจัดการข้อกำหนด สร้างสถาปัตยกรรมระบบตามแบบจำลอง และติดตามผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงตลอดโครงการที่ใช้เวลาหลายปี ช่วยลดความเสี่ยงนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นอกเหนือจากการให้ข้อมูลเชิงลึก และคำแนะนำแล้ว Virtual Companions ยังสนับสนุนการลงมือปฏิบัติโดยตรง ทั้งการประสานองค์ความรู้ข้ามโครงการ การบริหารจัดการผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงแบบต่อเนื่อง และการสร้างแบบออกแบบเชิงพารามิเตอร์

ที่เป็นไปตามข้อกำหนดตามอินพุตของผู้ใช้ ทำให้องค์กรสามารถบริหารจัดการความซับซ้อนในระดับใหญ่ได้ ในขณะที่ยังคงรักษาความสอดคล้องของการทำงานร่วมกันระหว่างทีมและสาขาต่าง ๆ

ดาสโซลท์ ซิสเทเมส ระบุว่าผลกระทบทางธุรกิจที่วัดผลได้จากการนำ AI ภาคอุตสาหกรรม ไปใช้งานประกอบด้วย

• กระบวนการตั้งแต่การพัฒนาจนถึงการปฏิบัติการเร็วขึ้น 15–50%
• ระยะเวลากระบวนการผลิต (Industrialization Lead Time) ลดลง 25%
• ต้นทุนด้านการผลิต และการบริหารโครงการลดลง 5–40%
• ปัญหาด้านคุณภาพลดลง 30–90% ผ่านการตรวจพบ และแก้ไขตั้งแต่ต้น
• รายได้เพิ่มขึ้นกว่า 10% จากผลิตภาพ และขีดความสามารถที่เพิ่มสูงขึ้น

ไทยพร้อมที่จะคว้าโอกาสนี้

รัฐบาลไทยแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นอย่างสม่ำเสมอในการขับเคลื่อนประเทศด้วยเทคโนโลยี ดังเห็นได้จากโครงการ การขับเคลื่อนแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย ที่สนับสนุนนโยบาย Thailand 4.0 ซึ่งได้ประกาศแผนยุทธศาสตร์ฉบับครอบคลุมในเดือนพฤษภาคม 2568 เพื่อผลักดันให้ไทยก้าวขึ้นเป็นศูนย์กลาง AI ของภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้

สำหรับการเติบโตของภาคอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ภาคอุตสาหกรรม ในระยะต่อไป มีสามแนวทางที่ควรให้ความสำคัญเป็นพิเศษ ได้แก่ การเร่งขยายการนำเทคโนโลยีแบบจำลองดิจิทัลเสมือนจริง (Virtual Twin) ไปใช้ในอุตสาหกรรมหลักโดยอาศัยสิทธิประโยชน์

จากสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (BOI) การพัฒนาทักษะบุคลากรในวงกว้างผ่านความร่วมมือระหว่างสำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (depa) และกรมพัฒนาฝีมือแรงงาน (DSD) และการบูรณาการหลักการบริหารจัดการ Virtual Twin เข้าสู่โครงการโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผน

อย่างไรก็ดี การขาดแคลนวิศวกรที่มีความเชี่ยวชาญด้านการจำลองขั้นสูงและเทคโนโลยี Digital Twin ยังคงเป็นข้อจำกัดที่ทำให้องค์กรหลายแห่งไม่สามารถดึงคุณค่าสูงสุดจากเทคโนโลยีเหล่านี้ออกมาได้ ในมุมมองของดาสโซลท์ ซิสเทเมส การขยายความร่วมมือระหว่างสถาบันการศึกษา และภาคอุตสาหกรรมอย่างเป็นระบบ รวมถึงโครงการ 3DEXPERIENCE Education ของบริษัท อาจเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ยังขาดหายไปในสมการนี้

เวนแคต บาลาสุบรามาเนียน (Venkat Balasubramanian) บริษัท ดาสโซลท์ ซิสเทเมส (Dassault Systèmes) กล่าวเสริมว่า ประเทศไทยมีทั้งรากฐานด้านอุตสาหกรรม และเจตจำนงทางการเมืองที่พร้อมแล้ว สิ่งที่จะช่วยเร่งให้ก้าวหน้าได้เร็วขึ้นคือการนำแนวคิดการจำลองสถานการณ์มาใช้ตั้งแต่ต้น ทั้งในกระบวนการกำกับดูแลโครงการ การศึกษาด้านวิศวกรรม และการตัดสินใจจัดซื้อจัดจ้าง

ส่วนขยาย

* บทความเรื่องนี้น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ในมุมมองที่น่าสนใจ 
** เขียน: ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการ และผู้สื่อข่าว) 
*** ขอขอบคุณภาพประกอบบางส่วนจาก N/A

สามารถกดติดตามข่าวสาร และบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่  www.facebook.com/itday.in.th