เทรนด์ Generative AI ก้าวต่อไปของอุตสาหกรรมยุคใหม่

เทรนด์ Generative AI ก้าวต่อไปของอุตสาหกรรมยุคใหม่
เทรนด์ Generative AI ก้าวต่อไปของอุตสาหกรรมยุคใหม่

เทรนด์ Generative AI ก้าวต่อไปของอุตสาหกรรมยุคใหม่

ปี 2025 ถือเป็นจุดเปลี่ยนที่สำคัญซึ่ง Generative AI (GenAI) จะก้าวจากการเป็นเพียงแนวคิดเชิงทฤษฎีมาสู่การเป็นองค์ประกอบหลักเชิงกลยุทธ์ในการดำเนินงานของภาคอุตสาหกรรมขั้นสูง นี่คือช่วงเวลาแห่งการตัดสินใจสำหรับเจ้าของธุรกิจในประเทศไทย การรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาดโลกต้องอาศัยการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานไปสู่เทคโนโลยีอัจฉริยะที่จะนำไปสู่การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
All Around Plastics จะพาทุกท่านเจาะลึกถึงเทรนด์ GenAI ที่สำคัญสำหรับภาคธุรกิจในปี 2025 พร้อมประเมินความท้าทายและโอกาสที่มีอยู่จริงในภูมิทัศน์อุตสาหกรรมของไทย เพื่อนำเสนอแผนกลยุทธ์สำหรับผู้นำที่พร้อมจะนำพาองค์กรของตนไปสู่ยุค Industry 5.0

เจาะลึก 4 เทรนด์ GenAI มาแรงในสายการผลิต
ตลาด AI ในภาคการผลิตทั่วโลกคาดว่าจะขยายตัวในอัตราการเติบโตเฉลี่ยทบต้นต่อปี (CAGR) ที่สูงกว่า 35% ตั้งแต่ปี 2025 เป็นต้นไป ตามรายงาน Artificial Intelligence in Manufacturing Market Size, Share & Trends ของ MarketsandMarkets การเติบโตอย่างก้าวกระโดดนี้เป็นผลมาจากผลตอบแทนที่พิสูจน์แล้วว่าสามารถเพิ่มผลิตภาพได้ถึง 25% และลดการเสียหายของเครื่องจักรลงได้สูงสุดถึง 70% โดยมีภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกเป็นศูนย์กลางการเติบโตที่สำคัญซึ่งจะกลายเป็นศูนย์กลางแห่งใหม่ของนวัตกรรม AI ในภาคอุตสาหกรรม
วิวัฒนาการที่สำคัญที่สุดคือการก้าวจากระบบอัตโนมัติ (Automation) ที่เครื่องจักรทำงานตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าไปสู่การสร้าง Intelligent Co-creation ซึ่งระบบ AI สามารถเรียนรู้ ปรับตัว และสร้างสรรค์โซลูชันใหม่ ๆ ได้ด้วยตัวเอง โดยเบื้องหลังคือการมาของ Generative AI ซึ่งปัจจุบันถูกนำมาประยุกต์ใช้กับงานอุตสาหกรรมที่ซับซ้อนมากกว่าการใช้งานแค่ในด้านข้อความและรูปภาพที่ทุกคนคิด เทรนด์ต่อไปนี้คือตัวอย่างการใช้งานที่จะสร้างประโยชน์สูงสุดสำหรับโรงงานยุคใหม่

1. การออกแบบผลิตภัณฑ์และกระบวนการผลิต (Product & Process Design)

  • Generative Design

AI จะทำหน้าที่เป็นคู่คิดสร้างสรรค์สำหรับวิศวกร โดยวิศวกรจะป้อนเพียงพารามิเตอร์ด้านประสิทธิภาพและข้อจำกัดต่าง ๆ เช่น วัสดุ น้ำหนักที่ต้องรับได้ และต้นทุน จากนั้น GenAI จะสร้างสรรค์แบบร่างทางวิศวกรรมที่เป็นไปได้นับพันรูปแบบ ซึ่งมักจะเป็นดีไซน์ที่มนุษย์อาจไม่เคยคาดคิดแต่มีประสิทธิภาพสูงสุด ตัวอย่างเช่น บริษัท Airbus ได้ใช้เทคนิคนี้ในการออกแบบผนังกั้นในห้องโดยสารเครื่องบิน ผลลัพธ์ที่ได้คือชิ้นส่วนที่มีโครงสร้างแบบใหม่ซึ่งมีน้ำหนักเบาลงอย่างมาก แต่ยังคงความแข็งแรงทนทานได้เท่าเดิม ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการประหยัดเชื้อเพลิงได้ตลอดอายุการใช้งานของเครื่องบิน กระบวนการนี้ช่วยเร่งการวิจัยและพัฒนาได้อย่างก้าวกระโดด และนำไปสู่ผลิตภัณฑ์ที่มีนวัตกรรมสูงขึ้น
  • Dynamic Process Optimization

GenAI สามารถวิเคราะห์และเสนอแนะกระบวนการผลิตใหม่ ๆ ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าเดิม หรือแม้กระทั่งสร้างชุดคำสั่งสำหรับเครื่องจักร (G-code) สำหรับเครื่อง CNC หรือเครื่องจักรที่ใช้ระบบควบคุมการทำงานด้วยรหัสคำสั่งเชิงตัวเลข และเครื่องพิมพ์ 3 มิติโดยอัตโนมัติ เพื่อลดของเสียจากวัตถุดิบและปรับปรุงคุณภาพของชิ้นงาน โดยในอดีตการเขียนโปรแกรมให้เครื่องจักรอุตสาหกรรมทำงานได้นั้นต้องอาศัยวิศวกรผู้เชี่ยวชาญในการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน แต่ GenAI กำลังเข้ามาลดข้อจำกัดนี้ ปัจจุบันวิศวกรหรือช่างเทคนิคสามารถอธิบายการทำงานที่ต้องการด้วยภาษาพูดธรรมดา (Automated Code Generation) เช่น ‘เมื่อสินค้ามาถึงเซ็นเซอร์ตัวนี้ ให้หยิบไปวางที่จุดตรวจสอบคุณภาพ’ จากนั้น GenAI จะสร้างโค้ดที่พร้อมใช้งานสำหรับสั่งการเครื่องจักรให้ทำงานนั้นได้โดยอัตโนมัติ สิ่งนี้ช่วยลดเวลาในการพัฒนาลงอย่างมหาศาล และยังช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญหน้างานสามารถปรับปรุงกระบวนการอัตโนมัติได้ด้วยตนเอง เพิ่มความคล่องตัวให้กับโรงงาน

2. สร้างสนามทดลองเสมือนจริง (Virtual Sandbox)

  • AI-Augmented Digital Twins

เทคโนโลยีนี้ยกระดับ Digital Twin หรือแบบจำลองเสมือนของโรงงาน ให้กลายเป็นห้องปฏิบัติการอัจฉริยะ โดยสามารถใช้ GenAI เพื่อสร้างสถานการณ์จำลอง "What-If" ได้นับพันรูปแบบ เช่น ผลกระทบจากปัญหาซัปพลายเชน หรือการนำเครื่องจักรใหม่เข้ามาในสายการผลิต เพื่อทดสอบความทนทานและวางแผนกลยุทธ์ในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย ไร้ความเสี่ยงจากการต้องเปลี่ยนสายการผลิตจริง เช่น โครงการที่ SCGC เคยพัฒนาร่วมกับ Microsoft ใน Project Bonsai ที่ใช้ Digital Twin จำลองกระบวนการผลิตพอลิเมอร์ และให้ AI เรียนรู้ที่จะควบคุมกระบวนการผลิตด้วยตัวเองนับแสนครั้งต่อวัน จนค้นพบสูตรการผลิตที่ดีที่สุดและลดเวลาพัฒนาจากหลายเดือนเหลือเพียงหนึ่งสัปดาห์
  • การฝึกฝนหุ่นยนต์ในโลกเสมือน (Physical AI & Robotics Training)

สนามทดลองเสมือนจริง ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การจำลองกระบวนการผลิต แต่ยังเป็นสนามฝึกซ้อมที่สำคัญสำหรับหุ่นยนต์ในโรงงาน โดยก่อนที่จะนำหุ่นยนต์มาใช้งานจริง GenAI สามารถสร้างสถานการณ์จำลองที่หลากหลายเพื่อให้หุ่นยนต์ได้เรียนรู้และฝึกฝนการตัดสินใจแก้ปัญหาด้วยตัวเอง วิธีนี้ทำให้หุ่นยนต์ที่นำมาใช้งานจริงมีความสามารถในการปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้ดีขึ้น สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าหุ่นยนต์ที่ถูกตั้งโปรแกรมแบบตายตัว
 

3. เสริมศักยภาพพนักงานหน้างาน (Frontline Workforce Empowerment)

  • Conversational AI for Operations & Maintenance

เทคโนโลยีนี้เปลี่ยนระบบอุตสาหกรรมที่ซับซ้อนให้กลายเป็น "ผู้ช่วย AI ที่คุณสามารถพูดคุยได้" ช่างเทคนิคซ่อมบำรุงสามารถใช้ภาษาพูดธรรมดาเพื่อสอบถาม เช่น "อะไรคือสาเหตุที่สายการผลิตที่ 3 หยุดทำงานเมื่อวานนี้ ?" และได้รับคำตอบกลับทันที ซึ่งเป็นการเสริมสร้างศักยภาพให้แก่พนักงานหน้างานด้วยข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้งานได้ทันที
  • Automated Technical Documentation

GenAI สามารถร่างเอกสารทางเทคนิคที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ เช่น คู่มือขั้นตอนการปฏิบัติงาน (SOPs) คู่มือการซ่อมบำรุง และรายการตรวจสอบความปลอดภัย โดยปรับเนื้อหาให้เหมาะสมกับเครื่องจักรแต่ละเครื่องและตามสถานการณ์จริง

4. ยกระดับสู่การตัดสินใจที่ซับซ้อน (Human-like Decision-Making)

  • Strategic Adviser

เทรนด์นี้คือการก้าวข้าม Automation แบบเดิม ๆ ที่ทำงานตามคำสั่ง ไปสู่ระบบ AI ที่สามารถทำหน้าที่เป็น "ที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์" ได้ โดย GenAI สามารถวิเคราะห์สถานการณ์ที่ซับซ้อนซึ่งมีตัวแปรที่ขัดแย้งกันหลายด้าน เช่น การปรับตารางการผลิตที่ต้องคำนึงถึงทั้งต้นทุน เวลาจัดส่ง ความพร้อมของเครื่องจักร และราคาพลังงาน จากนั้น AI จะสร้างและประเมินทางเลือกที่เป็นไปได้ทั้งหมด แล้วเสนอแนะแนวทางที่ดีที่สุดออกมาในลักษณะที่คล้ายกับการให้เหตุผลของผู้จัดการโรงงานที่มีประสบการณ์สูง ซึ่งนี่คือการก้าวไปสู่ระบบอัตโนมัติที่คิดวิเคราะห์ได้จริง

อุตสาหกรรมไทยบนทางแยกครั้งสำคัญ
ภาคอุตสาหกรรมของไทยกำลังอยู่บนทางแยกครั้งสำคัญ เมื่อวิสัยทัศน์ระดับชาติได้วางตำแหน่งให้ AI เป็นหัวใจหลักในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจสู่อนาคต อย่างไรก็ตาม แม้วิสัยทัศน์จะชัดเจน แต่ความเป็นจริงในภาคการผลิตยังคงเผชิญกับความท้าทายเชิงโครงสร้างที่สำคัญ พลวัตระหว่างแรงผลักดันจากภาครัฐและความพร้อมของภาคอุตสาหกรรมนี้เองที่สร้างภูมิทัศน์อันเป็นเอกลักษณ์ ซึ่งเต็มไปด้วยโอกาสมหาศาลและอุปสรรคที่ต้องก้าวข้ามไปพร้อมกัน
 

ภาพรวมความท้าทายที่ผู้ประกอบการต้องก้าวข้าม

  • การวางรากฐานด้านข้อมูล 

อุปสรรคทางเทคนิคที่ใหญ่ที่สุดคือ “ข้อมูล” โดยพบว่าองค์กรภาคการผลิตในไทยมีความกังวลเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่ไม่เพียงพอ โรงงานจำนวนมากยังคงทำงานกับระบบข้อมูลที่กระจัดกระจายและแยกส่วน (silo) ทำให้ยากต่อการรวบรวมข้อมูลที่สะอาด และสอดคล้องกันเพื่อนำมาฝึกฝนโมเดล GenAI ที่มีประสิทธิภาพ
  • ปัจจัยด้านมนุษย์และช่องว่างทางทักษะ 

การขาดแคลนพนักงานที่มีทักษะทางเทคนิคเฉพาะทางที่จำเป็นต่อการนำระบบ AI มาใช้และบริหารจัดการยังคงเป็นปัญหา ความท้าทายนี้ต้องการความพยายามร่วมกันในระดับชาติเพื่อยกระดับทักษะ (upskilling) และสร้างทักษะใหม่ (reskilling) ให้กับบุคลากรที่มีอยู่ เตรียมความพร้อมสำหรับบทบาทการทำงานร่วมกับ AI
  • อุปสรรคด้านการลงทุน 

ต้นทุนเริ่มต้นที่สูงในการติดตั้งเซ็นเซอร์ ซอฟต์แวร์ และโครงสร้างพื้นฐานยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ซึ่งเป็นกระดูกสันหลังของภาคการผลิตในประเทศไทย

โอกาสครั้งสำคัญของประเทศไทยสำหรับการก้าวกระโดดด้วย AI
  • ฐานอุตสาหกรรมหลักที่แข็งแกร่งและพร้อมต่อยอด

ประเทศไทยมีข้อได้เปรียบจากการมีภาคอุตสาหกรรมที่แข็งแกร่งและเป็นที่ยอมรับในระดับโลก โดยเฉพาะในกลุ่มยานยนต์ อิเล็กทรอนิกส์ อาหารและเครื่องดื่ม อุตสาหกรรมเหล่านี้มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยีและระบบอัตโนมัติที่ดีอยู่แล้ว ทำให้เป็นพื้นที่ที่เหมาะสมอย่างยิ่งในการนำ AI เข้ามาต่อยอดเพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มและนวัตกรรมใหม่ ๆ
  • ทิศทางเชิงนโยบายที่ชัดเจน

วิสัยทัศน์ของรัฐบาลชุดปัจจุบันได้ตอกย้ำทิศทางที่ชัดเจนในการผลักดันประเทศไทยสู่การเป็นศูนย์กลางของเศรษฐกิจดิจิทัล (Digital Economy Hub) และศูนย์กลางการผลิตยานยนต์แห่งอนาคต (Future Mobility Hub) วิสัยทัศน์นี้ได้รับการสนับสนุนจากแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ ระยะที่ 2 (พ.ศ. 2567-2570) ซึ่งเป็นแผนการดำเนินงานที่เป็นรูปธรรม ทำให้ผู้ผลิตสามารถมั่นใจได้ว่าการลงทุนในเทคโนโลยี AI สอดคล้องกับยุทธศาสตร์ชาติและจะได้รับการสนับสนุนในระยะยาว
  • ผลประโยชน์ที่พิสูจน์แล้วและจับต้องได้

เหตุผลในการนำ AI มาปรับใช้ไม่ใช่เรื่องทางทฤษฎีอีกต่อไป การควบคุมคุณภาพด้วย AI Vision สามารถลดของเสียและลดการทำงานซ้ำซ้อนได้อย่างมาก ในขณะที่ AI ด้านซัปพลายเชน สามารถปรับปรุงการพยากรณ์ความต้องการสินค้าได้ถึง 65% นอกจากนี้ การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ (Predictive Maintenance) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้พิสูจน์แล้วว่ามีศักยภาพในการลดการหยุดทำงานของเครื่องจักรลงได้กว่า 53% และลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาโดยรวมลงได้อย่างมีนัยสำคัญ สำหรับเศรษฐกิจที่เน้นการส่งออก ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นเหล่านี้คือหนทางตรงสู่การเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในระดับโลก
 

การเตรียมความพร้อมสู่โลกอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI สู่แผนการปฏิบัติจริง

สำหรับผู้ผลิตในไทยที่พร้อมจะเริ่มต้นการเดินทางสู่โลกของ GenAI หนทางข้างหน้าไม่จำเป็นต้องเป็นการยกเครื่องใหม่ทั้งหมดในชั่วข้ามคืน กลยุทธ์แบบค่อยเป็นค่อยไปจะช่วยให้องค์กรสามารถเปลี่ยนผ่านได้อย่างยั่งยืน โดยมีปัจจัยที่ต้องคำนึง ดังต่อไปนี้
  1. จุดเริ่มต้นที่การเก็บข้อมูล

สำหรับโรงงานจำนวนมากที่ยังคงใช้แรงงานคนและเครื่องจักรแบบดั้งเดิม ขั้นตอนแรกสุดและสำคัญที่สุดคือการเปลี่ยนกระบวนการทำงานจากแอนะล็อกสู่ดิจิทัล AI ไม่สามารถทำงานได้หากไม่มีข้อมูลดิจิทัล ดังนั้นจุดเริ่มต้นจึงอาจเป็นการกระทำที่ไม่ซับซ้อน แต่มุ่งเน้นการปรับเปลี่ยนมาใช้ระบบหรือแพลตฟอร์มดิจิทัลเพื่อเก็บข้อมูล เช่น การเปลี่ยนจากการจดบันทึกด้วยกระดาษมาใช้ระบบฟอร์มผ่านแท็บเล็ต หรือการติดตั้งเซ็นเซอร์พื้นฐาน (IoT) บนเครื่องจักรเดิมเพื่อเก็บข้อมูลสำคัญอย่างอุณหภูมิหรือชั่วโมงการทำงาน การสร้างกระแสข้อมูลดิจิทัล (Digital Data Stream) นี้คือก้าวแรกที่ขาดไม่ได้ในการปูทางไปสู่ AI
  1. สร้างรากฐานข้อมูลและระบบอัตโนมัติ 

เมื่อเริ่มมีการเก็บข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่มั่นคง ไม่ใช่แค่เพื่อรวบรวมข้อมูล แต่เพื่อจัดระบบการทำงานให้เป็นอัตโนมัติ (System Automation) ควบคู่กันไป ซึ่งหมายถึงการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างแผนกเพื่อสร้าง 'แหล่งข้อมูลจริงเพียงแหล่งเดียว' (single source of truth) และในขณะเดียวกันก็เป็นการจัดระเบียบกระบวนการทำงานให้เป็นระบบดิจิทัลที่ต่อเนื่อง การสร้างระบบที่มั่นคงนี้เป็นหัวใจสำคัญในการวางแผนต่อยอดไปสู่การใช้ AI ที่ซับซ้อนในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  1. ให้ความสำคัญกับ AI ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

กำหนดกรอบการนำ GenAI มาใช้ในฐานะเครื่องมือเสริมศักยภาพบุคลากร ไม่ใช่เพื่อมาแทนที่ เริ่มต้นด้วยเครื่องมือที่ทำให้งานของทุกคนง่ายขึ้น และสร้างผลกระทบได้มากขึ้น สิ่งสำคัญคือลงทุนในการฝึกอบรม และสื่อสารอย่างชัดเจนว่า AI จะทำหน้าที่เป็น "ผู้ช่วยอัจฉริยะ (Intelligent Assistant)" ซึ่งจะจัดการกับขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำซาก เพื่อให้บุคลากรที่มีประสบการณ์สามารถมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาเชิงกลยุทธ์ได้ การสร้างวัฒนธรรมที่ยอมรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีความสำคัญไม่น้อยไปกว่าตัวเทคโนโลยีเอง
  1. เริ่มต้นจาก Use Case ที่สร้างความสำเร็จร่วมกัน 

อย่าพยายามทำทุกอย่างในคราวเดียว แต่ให้เริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องที่สามารถสร้าง Quick Win ได้ โดยเน้นการแก้ปัญหาที่พนักงานหน้างานเผชิญอยู่เป็นประจำ การเลือก Use Case ที่ให้ผลตอบแทนชัดเจนและช่วยลดความยุ่งยากในการทำงานจริง จะทำให้พนักงานเห็นประโยชน์ของเทคโนโลยีได้โดยตรงและเกิดการยอมรับจากภายใน สิ่งนี้ไม่เพียงแต่จะช่วยสร้างความเชื่อมั่น แต่ยังเปลี่ยนพนักงานให้กลายเป็นผู้สนับสนุนสำคัญ ที่จะช่วยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงไปทั่วทั้งองค์กร ความสำเร็จเล็ก ๆ ที่จับต้องได้เหล่านี้จะสร้างแรงผลักดันมหาศาล

DRS by REPCO NEX พาร์ตเนอร์ผู้เชี่ยวชาญจากประสบการณ์จริงเพื่ออุตสาหกรรมไทย
 หลายท่านอ่านมาถึงจุดนี้ ยังรู้สึกว่าการเปลี่ยนผ่านสู่โรงงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังเป็นเรื่องที่น่ากังวล แต่บริษัทไทยไม่จำเป็นต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้เพียงลำพัง DRS by REPCO NEX ซึ่งเป็นบริษัทย่อยของ SCGC ได้นำเสนอทางเลือกที่ไม่เหมือนใคร จากประสบการณ์ตรงกว่า 40 ปีในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมที่ท้าทายที่สุดแห่งหนึ่งของไทย REPCO NEX ไม่ได้เป็นเพียงผู้จำหน่ายเทคโนโลยี แต่พวกเขาคือผู้ปฏิบัติงานหน้างานจริงที่ผ่านการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลมาด้วยตนเอง
ทีม DRS by REPCO NEX พวกเขาเข้าใจความท้าทายที่แท้จริงของหน้างานในโรงงาน และที่สำคัญที่สุดคือพวกเขาเข้าใจว่าเทคโนโลยีเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของสมการความสำเร็จ แนวทางของพวกเขาเป็นแบบองค์รวม โดยผสมผสานโซลูชัน AI ที่ล้ำสมัยเข้ากับการให้ความสำคัญอย่างลึกซึ้งกับ Peopleware ซึ่งก็คือการเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมองค์กร เพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีใหม่ ๆ จะได้รับการยอมรับและนำไปใช้อย่างเต็มศักยภาพ 
 

เจาะลึกเทคโนโลยี AI เบื้องหลังโซลูชันที่หลากหลายของ DRS by REPCO NEX

ตัวอย่างโซลูชันของ DRS ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี AI มีความหลากหลายและทันสมัยระดับสากลตามตารางด้านล่าง ดังนี้
โซลูชันหลัก หน้าที่หลัก เทคโนโลยี AI ที่ใช้ ผลกระทบทางธุรกิจ 
AI Vibration & Motor Sensors ตรวจสอบสถานะเครื่องจักรและพยากรณ์ความเสียหายแบบเรียลไทม์ Machine Learning: Predictive Analytics, Anomaly Detection ลดการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิดได้ถึง 70%
Corrotex (CUI Sensor) ตรวจจับการกัดกร่อนใต้ฉนวนท่อโดยไม่ต้องรื้อฉนวน Sensor Data Analytics: Pattern Recognition ป้องกันการรั่วไหลและความเสียหาย
CiBot/ BoilerBot (Robotics) ตรวจสอบท่อและหม้อไอน้ำในพื้นที่อันตรายโดยอัตโนมัติ Computer Vision: Defect Detection, Robotics: Autonomous Navigation, Physical AI ช่วยให้การตรวจสอบทั่วถึงยิ่งขึ้น
Smart Workforce Solution บันทึกและวิเคราะห์ข้อมูลดิจิทัลสำหรับช่างเทคนิคภาคสนาม Natural Language Processing (NLP), Data Analytics & Visualization เพิ่ม Performance และลดความผิดพลาดของมนุษย์
Digital Twin Platform (AVEVA) จำลองและปรับกระบวนการผลิตและสินทรัพย์ในโลกเสมือน Generative AI: Scenario Generation, Machine Learning: Predictive Analytics เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต 5-10%


 ตัวอย่างที่สำคัญคือความร่วมมือกับ Aboitiz Power ในประเทศฟิลิปปินส์เพื่อพัฒนาโรงไฟฟ้าอัจฉริยะแห่งแรกของประเทศ ด้วยการใช้ Digital Twin ที่ล้ำสมัยเสริมด้วย AI เชิงพยากรณ์ (Predictive Analysis) โดยโครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อสร้างเสถียรภาพในการผลิตไฟฟ้า ลดการหยุดทำงาน แม้กระทั่งลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ซึ่งแสดงให้เห็นว่าโซลูชันดิจิทัลขั้นสูงสามารถมอบประโยชน์ทั้งในเชิงเศรษฐกิจและสิ่งแวดล้อมได้อย่างยั่งยืน



สำหรับผู้ผลิตในไทย การร่วมมือกับผู้มีประสบการณ์อย่าง DRS by REPCO NEX ไม่เพียงเป็นการช่วยลดความเสี่ยงในการเดินทางครั้งใหม่นี้ แต่ยังเป็นการเข้าถึงเทคโนโลยีระดับโลกผ่านผู้นำอุตสาหกรรมไทยที่เข้าใจบริบทของประเทศไทยเราเองได้เป็นอย่างดี เรียกได้ว่าหายห่วงครบจบในที่เดียว 

อนาคตของโรงงานคือ Generative AI และการทำงานร่วมกันอย่างสร้างสรรค์
อนาคตของภาคการผลิตคือการทำงานร่วมกับเทคโนโลยีอย่างชาญฉลาด แต่ยังมีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง สำหรับอุตสาหกรรมไทยถึงเวลาแล้วที่ต้องลงมือทำ ด้วยการนำ Generative AI มาปรับใช้อย่างเป็นระบบและมีกลยุทธ์ การเตรียมความพร้อมด้านข้อมูล การให้ความสำคัญกับบุคลากร ไปจนถึงการร่วมมือกับพันธมิตรที่มีประสบการณ์ คือแรงขับเคลื่อนสำคัญที่จะทำให้ผู้ผลิตไม่เพียงแต่จะสามารถเผชิญหน้ากับความท้าทายในปี 2025 ได้อย่างแข็งแกร่ง แต่อาจกลายเป็นจุดเปลี่ยนที่จะนำไปสู่การก้าวกระโดดแข่งขันบนเวทีโลกได้อย่างไม่คาดคิด


ที่มา: 

  • MarketsandMarkets: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/artificial-intelligence-manufacturing-market-72679105.html 
  • Yondu: https://www.yondu.com/articles/the-latest-ai-trends-in-manufacturing-you-need-to-know-in-2025 
  • Bangkok Post: https://www.bangkokpost.com/business/general/3051260/data-quality-concerns-a-barrier-to-adoption-of-ai 
  • SCGC: https://www.scgchemicals.com/en/articles/stories/digital-reliability-service-solutions-repco-nex 
  • AVEVA: https://www.aveva.com/en/solutions/digital-transformation/artificial-intelligence/ 
  • REPCO NEX: https://www.repconexis.com/