เก็บครบทั้งนโยบายรัฐ แพลตฟอร์มใช้ง่ายใช้ฟรี และตัวอย่างการใช้ AI ในโรงงานจริง สาระงานจากงาน METALEX AI FORUM 2024 “ก้าวสู่ Smart Factory: พลิกโฉมธุรกิจด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์”
เนคเทค สวทช. และ อาร์เอ็กซ์ เทรดเด็กซ์ พร้อมพันธมิตรจากภาคเอกชน และภาคอุคสาหกรรม หน่วยงานจากองค์การส่งเสริมการค้าต่างประเทศของญี่ปุ่น (JETRO) สมาคมไทยไอโอที และ บริษัท ซีพีแอล กรุ๊ป จากัด (มหาชน) จัด METALEX AI FORUM 2024 ภายใต้แนวคิด “ก้าวสู่ Smart Factory: พลิกโฉมธุรกิจด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์” เป็นเวทีสำคัญในการแลกเปลี่ยนเรียนรู้และสร้างเครือข่ายกับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จากหลากหลายองค์กร ทั้งจากภาครัฐและเอกชน รวมถึงผู้ประกอบการในภาคอุตสาหกรรม เมื่อ วันที่ 22 พฤศจิกายน 2567 ณ ศูนย์นิทรรศการและการประชุมไบเทค
(1) บทบาทของแผน AI แห่งชาติ กับการพัฒนาอุตสาหกรรมไทย
ดร.ศวิต กาสุริยะ รองผู้อำนวยการเนคเทค สวทช. บรรยายพิเศษ “ขับเคลื่อนยุทธศาสตร์ชาติด้านปัญญาประดิษฐ์ สู่การผลิตอัจฉริยะ” โดยกล่าวว่า ปัจจุบันประเทศไทยกำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญด้านเทคโนโลยี หนึ่งในหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงนี้ คือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ดังนั้นการพัฒนา AI จึงไม่ได้เป็นเพียงทางเลือก แต่จำเป็นสำหรับการเพิ่มขีดความสามารถทางเศรษฐกิจและความสามารถในการแข่งขันของประเทศในเวทีโลก โดย AI จะเป็นปัจจัยสำคัญในการเพิ่ม GDP และขับเคลื่อนประเทศไทยสู่ Thailand 4.0 แต่สิ่งนี้จะเกิดขึ้นได้ต้องมีการผลักดันให้ AI ถูกนำไปใช้ในภาคอุตสาหกรรมอย่างเป็นรูปธรรม
ประเทศไทยได้จัดทำแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (AI Thailand) ให้สอดคล้องกับยุทธศาสตร์ชาติ 20 ปี (พ.ศ. 2561–2580) ที่เน้นเป้าหมายในการเสริมสร้างศักยภาพใน 3 ด้านสำคัญ ได้แก่ อุตสาหกรรมการผลิต โครงสร้างพื้นฐาน การวิจัยและพัฒนา สำหรับแผนปฏิบัติการด้าน AI แห่งชาติ ประกอบด้วย 5 ยุทธศาสตร์สำคัญ ได้แก่ จริยธรรม โครงสร้างพื้นฐาน การพัฒนากำลังคน การวิจัยและพัฒนานวัตกรรม และการส่งเสริมการใช้งาน AI เพื่อสร้างระบบนิเวศ (Ecosystem) ที่เอื้อต่อการพัฒนาและใช้ประโยชน์จาก AI อย่างมีประสิทธิภาพ
ความท้าทายสำคัญในการนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมไทย ประกอบด้วย การขาดแคลนข้อมูลและกำลังคนที่มีทักษะด้าน AI รวมถึงความไม่ชัดเจนในทิศทางการลงทุน โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการผลิตที่ส่วนใหญ่ยังอยู่ในระดับ 1-2 การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อแรงงาน โดยเฉพาะความจำเป็นในการเรียนรู้และปรับตัวกับเทคโนโลยีซึ่งจะกลายเป็นทักษะพื้นฐานที่จำเป็นในอนาคต นอกจากนี้ เงินทุนจากต่างประเทศที่จะเข้ามาพร้อมกับโซลูชันและเครื่องจักรที่มี AI ยังเป็นอีกปัจจัยสำคัญที่จะเร่งการเปลี่ยนแปลงนี้
อย่างไรก็ตามหน่วยงานต่าง ๆ เริ่มตระหนักถึงความสำคัญของ AI และพยายามปรับตัวใช้งาน จากการสำรวจพบว่าในปี พ.ศ. 2566 – 2567 มีบริษัทถึง 70% กำลังพิจารณานำ AI มาใช้ และมี 15-17% ที่ใช้งานจริงแล้ว โดยอุตสาหกรรมที่นำ AI มาใช้มากที่สุด 3 อันดับแรก ได้แก่ การศึกษา การเงินและธนาคาร และการขนส่ง
ศูนย์นวัตกรรมการผลิตยั่งยืน (SMC) เนคเทค สวทช. ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนอุตสาหกรรมไทยสู่ Industry 4.0 โดยจัดทำเครื่องมือประเมินความพร้อมอุตสาหกรรม หรือ Thailand i4.0 index จัดหลักสูตรฝึกอบรม และพัฒนาแพลตฟอร์มโซลูชัน รวมถึงให้ข้อมูลการเข้าถึงมาตรการส่งเสริมจากภาครัฐเพื่อสนับสนุนให้ภาคอุตสาหกรรมไทยปรับตัวนำเทคโนโลยีดิจิทัล รวมถึง AI มาใช้ประโยชน์อีกด้วย
(2) แม้ AI ในอุตสาหกรรมยังมีโอกาส ‘หลอน’ แต่ไม่ควรมองข้ามศักยภาพ
ดร.ปรัชญา บุญขวัญ หัวหน้าทีมวิจัยเทคโนโลยีภาษาธรรมชาติและความหมาย กลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ เนคเทค สวทช. นำเสนอประเด็น LLM for Smart Manufacturing โดยกล่าวถึง AI กำลังเข้ามามีบทบาทอย่างมากในวงการอุตสาหกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Large Language Models หรือ LLM แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่กำลังพลิกโฉมวิธีการทำงานในหลากหลายบริบท โดยเฉพาะความสามารถในการสื่อสารที่ใกล้เคียงกับมนุษยมากขึ้น ผ่าน Generative AI ในการสร้างเนื้อหาใหม่ได้ตามคำสั่ง ไม่ว่าจะเป็นการวาดภาพ ตอบคำถาม หรือสร้างวิดีโอ
นอกจากนี้ แนวคิดของ Internet of Things (IoT) ยังเป็นอีกหนึ่งช่องทางสำคัญที่ AI เข้ามามีส่วนในอุตสาหกรรม โดยการนำเซ็นเซอร์มาติดตั้งกับเครื่องจักร ให้สามารถสื่อสารและส่งข้อมูลระหว่างกันได้ ทำให้กระบวนการผลิตมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดภาระการทำงานของบุคลากร และสามารถควบคุมการผลิตได้อย่างแม่นยำ
LLM อาศัยการเรียนรู้จากข้อมูลขนาดใหญ่หลายพันล้านคำ เพื่อเรียนรู้วิธีการใช้ภาษา สำนวน และโครงสร้างประโยค ทำให้สามารถสร้างข้อความที่มีความเป็นธรรมชาติ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ LLM ในอุตสาหกรรม เช่น ระบบที่สามารถอ่านคู่มือหรือแคตาล็อกสินค้าแล้วตอบคำถามได้อย่างแม่นยำ หรือ การสร้างระบบเครือข่ายเอกสารที่เชื่อมโยงกันคล้ายวิกิพีเดีย ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการค้นหาและจัดการข้อมูล
อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี AI ยังมีข้อจำกัด โดยเฉพาะปัญหา AI Hallucination ที่อาจตอบคำถามไม่ตรงประเด็นหรือสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งเกิดจากการตั้งคำถามที่ไม่ชัดเจนหรือกว้างเกินไป แต่คาดว่าปัญหานี้จะค่อย ๆ ลดลงในอนาคตและพัฒนาไปสู่ขั้นที่สามารถอธิบายเหตุผลของคำตอบได้ และปรับตัวเข้าหาความต้องการของมนุษย์มากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI อย่างมีประสิทธิภาพ แม้จะยังมีข้อจำกัดบางประการ แต่ศักยภาพของ AI ในการเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการทำงานในภาคอุตสาหกรรมเป็นโอกาสที่น่าจับตามอง องค์กรและอุตสาหกรรมต่าง ๆ ควรเตรียมพร้อมและศึกษาเพื่อนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาประยุกต์ใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
(3) NomadML - No code, No math, No madness
ดร.ธีศิษฏ์ ลีลาสวัสดิ์สุข นักวิจัยทีมวิจัยสมองกลอัจฉริยะและความจริงเสมือน กลุ่มวิจัยไอโอทีและระบบอัตโนมัติสำหรับงานอุตสาหกรรม เนคเทค สวทช. นำเสนอเรื่องราวของ “NomadML” ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับ Visual Inspection ที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถสร้างและเทรน AI โมเดลโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม (coding) เพียงใช้ชุดข้อมูลต้นแบบ เช่น ภาพสินค้าที่ดีและภาพสินค้าที่มีข้อผิดพลาด เมื่ออัปโหลดข้อมูลเข้าไปในระบบ NomadML จะช่วยปรับพารามิเตอร์ของโมเดลโดยอัตโนมัติ และสร้าง AI โมเดลที่พร้อมใช้งานในสายการผลิต ความสามารถหลักของ NomadML ครอบคลุมสามฟังก์ชันสำคัญในการประมวลผลภาพ ได้แก่ การจำแนกประเภทภาพ การตรวจจับวัตถุ และการแบ่งส่วนภาพ ซึ่งสามารถประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ตั้งแต่การผลิตไปจนถึงการแพทย์
ตัวอย่างที่น่าสนใจคือความสำเร็จของ NomadML ในการใช้งานจริง เช่น การตรวจหารอยแตกร้าวบนคอนกรีตด้วยความแม่นยำถึง 99.89% การแยกประเภทชิ้นงานในโรงงานที่มีประสิทธิภาพ 98.5% และการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น การจำแนกเซลล์เม็ดเลือดขาวและการอ่านภาพเอกซเรย์โรคปอดที่มีความถูกต้องสูงถึง 98% นอกจากความสามารถทางเทคนิคแล้ว NomadML ยังมีจุดเด่นที่การออกแบบให้ใช้งานง่าย สามารถปรับแต่งพารามิเตอร์อัตโนมัติ และแสดงรายละเอียดความแม่นยำของโมเดลอย่างชัดเจน
(4) DaySie: Edge-AI Application Platform
ดร. เอมอัชนา นิรันตสุขรัตน์ หัวหน้าทีมวิจัย ทีมระบบไซเบอร์-กายภาพ กลุ่มวิจัยไอโอทีและระบบอัตโนมัติสำหรับงานอุตสาหกรรม เนคเทค สวทช. แนะนำ “Daisie แพลตฟอร์มสำหรับการสร้าง Edge computing” ที่ผสานความสามารถของ IoT และ AI เข้าด้วยกัน มุ่งเน้นการใช้งานในอุตสาหกรรมต่าง ๆ โดยออกแบบมาให้ผู้ใช้สามารถสร้างแอปพลิเคชันสำหรับ Edge computing ได้ง่าย ไม่ต้องเขียนโปรแกรม (coding) ผู้ใช้สามารถเลือกฟังก์ชันการทำงานได้ตามความต้องการ ไม่ว่าจะเป็นการเชื่อมต่อ Cloud การใช้ฐานข้อมูล แดชบอร์ด หรือโมเดล AI ปัจจุบัน Daisy รองรับข้อมูล 3 ประเภท ได้แก่ ภาพ เสียง และข้อมูลตารางตัวเลข และสามารถประยุกต์ใช้กับอุตสาหกรรมหลายด้าน เช่น ในด้านการผลิต Daisie สามารถช่วยดึงข้อมูลจากเซ็นเซอร์ต่าง ๆ เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของสายการผลิต ตรวจสอบสถานะเครื่องจักร และหาจุดที่ต้องปรับปรุง สำหรับด้านการบำรุงรักษา แพลตฟอร์มนี้สามารถใช้ AI ในการตรวจจับความผิดปกติของเครื่องจักร เช่น การตรวจสอบการสั่นสะเทือนหรือการรั่วของท่อ นอกจากนี้ยังรองรับการวิเคราะห์ภาพด้วยเทคโนโลยี Machine Vision เพื่อตรวจสอบผลิตภัณฑ์ ตั้งแต่การแยกประเภท การนับจำนวน การวัดขนาด และการตรวจหาตำหนิ ด้านการจัดการพลังงาน แพลตฟอร์มนี้ช่วยทำนายการใช้พลังงานล่วงหน้า เพื่อช่วยในการวางแผนและลดการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ เป็นต้น
(5) ก้าวสู่ Smart Factory เสริมประสิทธิภาพการผลิตด้วย AI
ในช่วงท้ายของกิจกรรมยังมีการเสวนา “ก้าวสู่ Smart Factory เสริมประสิทธิภาพการผลิตด้วย AI” เสวนาครั้งนี้ได้นำเสนอแนวคิดและประสบการณ์ในการนำเทคโนโลยี AI และ Internet of Things (IoT) มาประยุกต์ใช้ในภาคอุตสาหกรรม โดยเฉพาะในโรงงานผลิต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการผลิต โดย ดร.ศราวุธ คงยัง นักวิจัย กลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ เนคเทค สวทช. ดร.สุทัด ครองชนม์ นายกสมาคมไทยไอโอที สมาคมไทยไอโอที (Thai IoT Association) และนายภูวสิษฏ์ วงษ์เจริญสิน ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ซีพีแอล กรุ๊ป จำกัด (มหาชน)
นายภูวสิษฏ์ แนะนำให้เริ่มต้นการนำเทคโนโลยีมาใช้ในระดับเล็ก ๆ ก่อน เช่น การติดตั้งเซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิ หรือการใช้กล้อง CCTV เพื่อติดตามกระบวนการผลิต ไม่จำเป็นต้องลงทุนในโครงการขนาดใหญ่ทันที พร้อมเสนอตัวอย่างการนำเทคโนโลยีมาใช้ในโรงงานของตน เช่น การใช้ AI ในการตรวจสอบคุณภาพผลิตภัณฑ์ การติดตามการทำงานของเครื่องจักร และการจัดการคลังสินค้า โดยเน้นย้ำถึงความสำคัญของการเริ่มต้นจากสิ่งเล็ก ๆ และการปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมของโรงงาน
ดร.สุทัด กล่าวเสริมว่าข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญในการนำ AI มาใช้ การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากกระบวนการผลิตจะช่วยให้เราสามารถคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ล่วงหน้า และปรับปรุงกระบวนการผลิตให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยสมาคมไทยไอโอทีพร้อมส่งเสริมการนำเทคโนโลยี IoT มาใช้ในประเทศไทย และแนะนำให้ผู้ประกอบการเริ่มต้นจากการรวบรวมข้อมูลจากกระบวนการผลิต
นอกจากนี้ ดร.ศราวุธ อธิบายเกี่ยวกับเทคโนโลยี Generative AI และตัวอย่างการนำไปใช้ประโยชน์ เช่น การสร้างภาพ การแปลภาษา และการตอบคำถาม รวมถึงการแนะนำ “ปทุมมา LLM” โมเดลภาษาไทยที่พัฒนาขึ้นโดยนักวิจัยไทย มีความสามารถในการทำความเข้าใจภาษาไทยได้เป็นอย่างดี