ปฏิบัติการและการผลิต · 03 / 13

AI Roadmap สำหรับฝ่ายผลิตและปฏิบัติการ

เริ่ม AI จากเครื่องที่หยุดบ่อยที่สุดเครื่องเดียว ใช้ข้อมูลเซ็นเซอร์ที่มีอยู่แล้วเตือนก่อนเสีย และวัดผลเป็นชั่วโมงที่ไลน์เดิน

คุยเรื่องนี้กับวิศวกร

ช่างหญิงสวมหมวกคลุมผมนั่งข้างมอเตอร์ในไลน์บรรจุขวดพร้อมแท็บเล็ต การ์ดแจ้งว่าตลับลูกปืนมอเตอร์ 3 ร้อนขึ้น ควรเข้าซ่อมใน 6 วัน

ปัญหาที่เราเจอบ่อย

โรงงานจำนวนมากติดเซ็นเซอร์ไว้แล้ว ค่าอุณหภูมิ แรงสั่น และกระแสไฟของเครื่องเข้า SCADA ทุกวินาที แต่ข้อมูลนั้นไปจบที่หน้าจอในห้องควบคุม ไม่มีใครย้อนดูจนกว่าเครื่องจะเสีย ส่วนประวัติซ่อมอยู่ในสมุดของทีมซ่อมบำรุงหรือใน Excel ที่ไม่เคยเอามาวางคู่กับค่าเซ็นเซอร์

ผลคือเครื่องเสียตอนที่ไม่มีใครคาดไว้ ไลน์หยุดทั้งวันระหว่างรออะไหล่ ออเดอร์เลื่อน และผู้บริหารได้ยินคำว่า Smart Factory จากผู้ขายเครื่องมือ โดยไม่มีใครบอกได้ว่าข้อมูลที่มีอยู่ตอนนี้พอทำอะไรได้บ้าง

วิธีที่เราแก้

เราเริ่มจากเดินไลน์กับหัวหน้าผลิตและทีมซ่อมบำรุง ดูว่าเครื่องไหนหยุดบ่อยที่สุด เสียแบบไหน และก่อนเสียมีสัญญาณอะไรในค่าเซ็นเซอร์ แล้วประเมินตรง ๆ ว่าข้อมูลย้อนหลังที่มีพอให้ทำนายได้หรือต้องเก็บเพิ่มก่อน ถ้าต้องเก็บเพิ่ม Roadmap จะบอกว่าติดอะไรตรงไหนและรอกี่เดือน

ระบบแรกที่สร้างด้วยกันดูเครื่องเดียว มันอ่านค่าจาก SCADA เทียบกับรูปแบบก่อนเสียครั้งก่อน ๆ และแจ้งทีมซ่อมบำรุงทาง LINE เมื่อค่าเริ่มออกนอกช่วงปกติ พร้อมบอกว่าค่าไหนและเครื่องใด ทีมจึงวางแผนซ่อมในช่วงที่ไลน์หยุดอยู่แล้ว แทนการซ่อมฉุกเฉินกลางกะ

การหยุดเครื่องและการเลื่อนแผนผลิตยังเป็นการตัดสินใจของหัวหน้าไลน์ ระบบเตือนและให้ข้อมูลเท่านั้น เราวัดผลเป็นชั่วโมงที่ไลน์เดินและจำนวนครั้งที่หยุดฉุกเฉิน เทียบกับก่อนเริ่ม แล้วค่อยขยายไปเครื่องถัดไปเมื่อเครื่องแรกให้ผลชัดแล้ว

ระบบทำงานอย่างไร

งานเข้ามาจาก

ค่าเซ็นเซอร์จาก SCADA และ PLC
ประวัติซ่อมจาก CMMS หรือสมุดซ่อม
แผนผลิตและผลผลิตจาก MES หรือ ERP
เดินไลน์กับหัวหน้าผลิตและทีมซ่อม

AI ทำอะไร

ประเมินว่าข้อมูลพอทำนายได้แค่ไหน
จัดอันดับ Use Case ตามผลตอบแทน
ส่งมอบ Roadmap 90 วัน
สร้างระบบเตือนเครื่องแรกด้วยกัน

ผลไปจบที่

แจ้งเตือนทีมซ่อมบำรุงทาง LINE
Dashboard สภาพเครื่องสำหรับผู้จัดการโรงงาน
แผนติดเซ็นเซอร์เพิ่มสำหรับเฟสถัดไป
ทีมซ่อมบำรุงที่อ่านผลและดูแลต่อเอง

ก่อนและหลัง

ก่อน

หลัง

รู้ว่าเครื่องเสียตอนที่ไลน์หยุดแล้ว

ทีมซ่อมได้เตือนทาง LINE ก่อนเครื่องเสีย และซ่อมในช่วงที่ไลน์หยุดอยู่แล้ว

ข้อมูลเซ็นเซอร์เก็บไว้ทุกวินาที ไม่มีใครเปิดดู

ค่าเซ็นเซอร์กับประวัติซ่อมวางคู่กันบนหน้าจอเดียว

ซื้อเครื่องมือ Smart Factory มาแล้วไม่รู้จะเริ่มตรงไหน

มีเครื่องแรกที่วัดผลได้ และแผนว่าเครื่องถัดไปคือเครื่องไหน

สิ่งที่คุณจะได้

01
รายงานประเมินข้อมูลเครื่องจักร ว่าเซ็นเซอร์ตัวไหนเก็บอะไร ย้อนหลังกี่เดือน และประวัติซ่อมที่มีอยู่พอให้ทำนายการเสียได้หรือยัง
02
รายการ Use Case ฝ่ายผลิตที่จัดอันดับตามผลตอบแทน เช่น เตือนก่อนเครื่องเสีย ตรวจคุณภาพด้วยกล้อง วางแผนผลิต และบันทึกผลผลิตจากหน้างาน
03
Roadmap 90 วัน ที่เลือกเครื่องหรือไลน์เดียวเป็นจุดเริ่ม ระบุว่าต้องติดเซ็นเซอร์เพิ่มตรงไหน และวัดผลด้วยอะไร
04
ระบบแรกที่สร้างด้วยกัน คือระบบเตือนล่วงหน้าของเครื่องที่หยุดบ่อยที่สุด อ่านค่าเซ็นเซอร์และประวัติซ่อม แล้วแจ้งทีมซ่อมบำรุงทาง LINE เมื่อค่าเริ่มผิดปกติ
05
กติกาว่าการหยุดเครื่องและการเปลี่ยนแผนผลิตใครตัดสินใจ และเวิร์กช็อปให้หัวหน้าไลน์และทีมซ่อมบำรุงอ่านผลและดูแลระบบต่อเอง

ใครได้อะไร

เจ้าของธุรกิจ

เห็นเป็นตัวเลขว่าไลน์เดินเพิ่มกี่ชั่วโมงหลังเริ่ม และตัดสินใจลงทุนเครื่องถัดไปจากผลของเครื่องแรก ไม่ต้องเชื่อสไลด์ของผู้ขาย

IT Director

เราอ่านค่าจาก SCADA หรือ PLC ผ่าน OPC UA หรือ Historian แบบอ่านอย่างเดียว ไม่แตะวงจรควบคุม ติดตั้งในเครือข่ายโรงงานได้ถ้านโยบายไม่ให้ข้อมูลออกนอก

ทีมที่ใช้งานทุกวัน

ทีมซ่อมบำรุงเลิกวิ่งซ่อมฉุกเฉินกลางกะ และหัวหน้าไลน์รู้ล่วงหน้าว่าสัปดาห์นี้เครื่องไหนต้องจับตา

เหมาะกับธุรกิจแบบไหน

โรงงานอาหารและเครื่องดื่มชิ้นส่วนยานยนต์และอิเล็กทรอนิกส์บรรจุภัณฑ์และพลาสติกวัสดุก่อสร้างโรงงานที่มีเครื่องจักรต่อเนื่องหลายไลน์

เชื่อมกับระบบที่คุณใช้อยู่

SCADAPLC และ IoT SensorsMESERPCMMSPower BI

ขั้นตอนการพัฒนา

1
ทำความเข้าใจ

เก็บความต้องการ ผู้ใช้ และตัวชี้วัดความสำเร็จ พร้อมกำหนดขอบเขตและราคาก่อนเริ่มงาน
2
ออกแบบ

UX และสถาปัตยกรรมระบบ อนุมัติ Prototype ก่อนลงมือสร้างจริง
3
พัฒนา

สปรินต์ที่เร่งด้วย AI มีเดโมให้ดูทุกสัปดาห์ ตรวจโค้ดโดยทีมซีเนียร์
4
ทดสอบ

QA ความปลอดภัย และประสิทธิภาพ เทียบกับขอบเขตที่ตกลงกัน
5
เปิดตัวและดูแล

ติดตั้งใช้งานจริง อบรมทีมคุณ พร้อมแผนดูแลรายเดือน