By | November 19, 2022



ปัญญาประดิษฐ์และการประยุกต์ใช้จริงในสภาพแวดล้อมการผลิต

ในขณะที่อุตสาหกรรมการผลิตมีการแข่งขันสูงขึ้น ผู้ผลิตจำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีที่ซับซ้อนเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI สามารถนำไปใช้กับระบบต่างๆ ในการผลิตได้ มันสามารถจดจำรูปแบบ รวมทั้งทำงานที่ใช้เวลานานและท้าทายทางจิตใจหรืองานที่มนุษย์ทำไม่ได้ ในการผลิต มักถูกนำไปใช้ในพื้นที่ของการจัดตารางการผลิตตามข้อจำกัดและการประมวลผลแบบวงปิด

ซอฟต์แวร์ AI ใช้อัลกอริธึมเชิงพันธุกรรมเพื่อจัดตารางการผลิตตามโปรแกรมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยอิงตามข้อจำกัดต่างๆ ซึ่งผู้ใช้กำหนดไว้ล่วงหน้า โปรแกรมตามกฎเหล่านี้วนรอบความเป็นไปได้หลายพันรายการ จนกว่าจะถึงกำหนดการที่เหมาะสมที่สุดซึ่งตรงกับเกณฑ์ทั้งหมดมากที่สุด

แอปพลิเคชั่นใหม่อีกตัวสำหรับ AI ในสภาพแวดล้อมการผลิตคือการควบคุมกระบวนการหรือการประมวลผลแบบวงปิด ในการตั้งค่านี้ ซอฟต์แวร์จะใช้อัลกอริทึมที่วิเคราะห์ว่าการดำเนินการผลิตที่ผ่านมาใดใกล้เคียงกับการบรรลุเป้าหมายของผู้ผลิตสำหรับการดำเนินการผลิตที่รอดำเนินการอยู่ในปัจจุบัน จากนั้นซอฟต์แวร์จะคำนวณการตั้งค่ากระบวนการที่ดีที่สุดสำหรับงานปัจจุบัน และปรับการตั้งค่าการผลิตโดยอัตโนมัติหรือนำเสนอสูตรการตั้งค่าเครื่องจักรแก่พนักงาน ซึ่งพนักงานสามารถใช้เพื่อสร้างการทำงานที่ดีที่สุด

ซึ่งช่วยให้ดำเนินการรันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมจากการผลิตที่ผ่านมา ความก้าวหน้าล่าสุดในการสร้างแบบจำลองข้อจำกัด ตรรกะการจัดตารางเวลา และความสามารถในการใช้งาน ช่วยให้ผู้ผลิตประหยัดต้นทุน ลดสินค้าคงคลัง และเพิ่มผลกำไร



AI – ประวัติโดยย่อ



แนวคิดของปัญญาประดิษฐ์มีมาตั้งแต่ปี 1970 เดิมที เป้าหมายหลักคือการให้คอมพิวเตอร์ตัดสินใจโดยไม่ต้องป้อนข้อมูลจากมนุษย์ ส่วนหนึ่งเป็นเพราะผู้ดูแลระบบไม่สามารถหาวิธีใช้ประโยชน์จากข้อมูลทั้งหมดได้ แม้ว่าบางคนสามารถเข้าใจคุณค่าในข้อมูลได้ แต่ก็ใช้งานยากมาก แม้แต่กับวิศวกร

ยิ่งไปกว่านั้น ความท้าทายในการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลพื้นฐานเมื่อสามทศวรรษที่แล้วยังมีนัยสำคัญ การนำ AI มาใช้ในช่วงแรกจะกระจายข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งส่วนใหญ่ไม่สามารถแชร์หรือปรับให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่แตกต่างกันได้



การฟื้นคืนชีพ



AI กำลังฟื้นคืนชีพโดยได้รับความอนุเคราะห์จากแนวทางสิบปีที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม โครงข่ายประสาทเทียมถูกจำลองขึ้นจากความสัมพันธ์เชิงตรรกะของสมองมนุษย์ ในคอมพิวเตอร์พูด สิ่งเหล่านี้อิงตามแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่รวบรวมข้อมูลตามพารามิเตอร์ที่ผู้ดูแลระบบกำหนด

เมื่อเครือข่ายได้รับการฝึกอบรมให้จดจำพารามิเตอร์เหล่านี้แล้ว ก็จะสามารถทำการประเมิน หาข้อสรุป และดำเนินการได้ โครงข่ายประสาทเทียมสามารถรับรู้ความสัมพันธ์และระบุแนวโน้มของข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มนุษย์ไม่สามารถมองเห็นได้ เทคโนโลยีนี้กำลังถูกใช้ในระบบผู้เชี่ยวชาญสำหรับเทคโนโลยีการผลิต



ประยุกต์ใช้ได้จริงในโลกแห่งความเป็นจริง



บริษัทยานยนต์บางแห่งใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ในการจัดการกระบวนการทำงาน เช่น การกำหนดเส้นทางใบสั่งงานและการจัดลำดับการผลิต ตัวอย่างเช่น Nissan และ Toyota กำลังสร้างแบบจำลองการไหลของวัสดุทั่วทั้งพื้นที่การผลิตซึ่งระบบการดำเนินการผลิตใช้กฎในการจัดลำดับและประสานงานการผลิต โรงงานยานยนต์หลายแห่งใช้เทคโนโลยีตามกฎเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของชิ้นส่วนผ่านเซลล์พ่นสีตามสีและการจัดลำดับ จึงลดการเปลี่ยนสีของสเปรย์ให้น้อยที่สุด ระบบตามกฎเหล่านี้สามารถสร้างตารางการผลิตที่เหมือนจริง ซึ่งคำนึงถึงความแตกต่างในการผลิต คำสั่งซื้อของลูกค้า วัตถุดิบ โลจิสติกส์ และกลยุทธ์ทางธุรกิจ

ผู้ขายมักไม่ต้องการอ้างถึงแอปพลิเคชันการจัดกำหนดการที่ใช้ AI เป็น AI เนื่องจากวลีดังกล่าวมีความอัปยศที่เกี่ยวข้อง ผู้ซื้ออาจลังเลที่จะใช้จ่ายเงินกับสิ่งที่ไม่มีตัวตนซึ่งฟังดูเหมือนเป็น AI แต่รู้สึกสบายใจกับคำว่า “การตั้งเวลาตามข้อจำกัด”



การตั้งเวลาตามข้อจำกัดต้องการข้อมูลที่ถูกต้อง



ระบบการจัดตารางเวลาตามข้อจำกัดที่ดีจำเป็นต้องมีการกำหนดเส้นทางที่ถูกต้องซึ่งสะท้อนถึงขั้นตอนในลำดับที่ถูกต้อง และข้อมูลที่ดีว่าขั้นตอนสามารถขนานกันได้หรือไม่ หรือจำเป็นต้องเรียงตามลำดับหรือไม่ จำนวนของการวางแผนอย่างถี่ถ้วนที่จำเป็นสำหรับระบบที่ประสบความสำเร็จในการเปิดใช้เป็นหนึ่งในข้อเสียเปรียบที่ใหญ่ที่สุด

หากทีมผู้บริหารไม่ได้กำหนดและล็อคเส้นทางที่ถูกต้องในแง่ของลำดับการดำเนินงานและการทับซ้อนของการดำเนินงาน และหากไม่ได้ระบุข้อจำกัดของทรัพยากรอย่างถูกต้องด้วยเวลาดำเนินการและการตั้งค่าที่ถูกต้องด้วยเมทริกซ์การตั้งค่าที่ถูกต้อง สิ่งที่จบลง ด้วยเป็นเพียงกำหนดเวลาที่เลวร้ายมากที่ร้านค้าไม่สามารถผลิตได้ เครื่องมืออย่าง AI ไม่ควรถูกมองว่าเป็นโซลูชันกล่องดำ แต่ให้เป็นเครื่องมือที่ต้องการอินพุตที่แม่นยำเพื่อสร้างตารางเวลาที่เป็นไปได้ซึ่งผู้ใช้สามารถเข้าใจได้



การตั้งเวลาตามข้อจำกัดภายในระบบ ERP (การวางแผนทรัพยากรองค์กร)



ในการเลือกโซลูชัน มีข้อกำหนดเบื้องต้นของระบบจำนวนหนึ่งที่คุณต้องค้นหา ยิ่งแอปพลิเคชันระดับองค์กรผสานรวมสาขาธุรกิจต่างๆ ได้ดีเท่าใด ก็ยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นในแง่ของการส่งมอบการจัดกำหนดการตามข้อจำกัด ซึ่งหมายความว่าหากชุดแอปพลิเคชันมีฟังก์ชันการทำงานที่รวมเข้าด้วยกันจากผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่ผู้ผลิตซื้อมา อาจเป็นเรื่องยากที่จะใช้ชุดโปรแกรมนั้นเพื่อมอบฟังก์ชันการจัดกำหนดการที่ดี เนื่องจากตัวแปรทางธุรกิจจำนวนหนึ่งที่อยู่ในฟังก์ชันการทำงานที่ไม่ใช่การผลิตอาจส่งผลต่อกำลังการผลิต

เมื่อแพคเกจ ERP ได้รับการกำหนดค่าสำหรับการกำหนดเวลาตามข้อจำกัดหรือจำกัด โดยทั่วไปจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์การจัดกำหนดการซึ่งจะคำนวณเวลาเริ่มต้นและสิ้นสุดสำหรับการดำเนินการโดยคำนึงถึงคำสั่งซื้อและกำลังการผลิตที่มีอยู่ เมื่อดำเนินการตามคำสั่งซื้อของร้านค้า ระบบการจัดตารางเวลาจะอัปเดตข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินการและส่งผลลัพธ์กลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ขององค์กร

ฟังก์ชันการจัดตารางเวลาภายในโซลูชัน ERP ควรทำงานในสภาพแวดล้อมแบบหลายไซต์ สมมติว่าคุณต้องคำนวณวันที่จัดส่งโดยอิงจากการวิเคราะห์วัสดุหลายระดับและหลายไซต์งาน ตลอดจนกำลังการผลิตตลอดห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดของคุณ ระบบควรอนุญาตให้คุณวางแผนกำหนดไซต์ทั้งหมดในห่วงโซ่อุปทานของคุณและงานจริงที่กำหนดเวลาไว้สำหรับแต่ละศูนย์งานเหล่านั้น คุณควรจะสามารถกำหนดเวลาการทำงานด้วยตนเองหรือโดยอัตโนมัติและแจ้งให้ลูกค้าทราบได้ทันทีว่าคำสั่งซื้อจะเสร็จสมบูรณ์เมื่อใด



ประโยชน์เพิ่มเติมของ AI แอปพลิเคชันตามข้อจำกัด



นอกเหนือจากประโยชน์ด้านการจัดการความจุที่เห็นได้ชัดในทันทีของการจัดกำหนดการตามข้อจำกัด ยังมีความสามารถในการวิเคราะห์ที่ไม่ค่อยชัดเจนอีกจำนวนหนึ่ง ฟังก์ชันการจัดกำหนดการโดยทั่วไปจะช่วยให้คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นหากมีการเปลี่ยนแปลงบางอย่างในกำหนดการที่ปรับให้เหมาะสม ดังนั้น หากผู้จัดการโรงงานได้รับแรงกดดันจากผู้บริหารบัญชีรายใดรายหนึ่งให้จัดลำดับความสำคัญของคำสั่งซื้อในนามของลูกค้า ผู้จัดการโรงงานรายนั้นสามารถสร้างข้อมูลที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับจำนวนคำสั่งซื้ออื่นๆ ที่ล่าช้าได้ นอกจากนี้ ฟังก์ชันนี้สามารถให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เกี่ยวกับผลกระทบของกำลังการผลิตที่เพิ่มขึ้นในโรงงาน สิ่งนี้ทำให้ผู้ผลิตสามารถทราบได้ว่าการซื้ออุปกรณ์จะเพิ่มกำลังการผลิตได้จริงหรือไม่ หรือจะส่งผลให้เกิดปัญหาคอขวดในกระบวนการผลิตต่อไป