GenAI กำลังพลิกโฉมภาคการผลิตเปลี่ยนโลกอุตสาหกรรม

“GenAI กำลังปฏิวัติกระบวนการทำงานและเปิดมิติใหม่ของโอกาสตลอดทั้งห่วงโซ่คุณค่าการผลิตตั้งแต่การ วิเคราะห์คาดการณ์เกี่ยวกับซัพพลายเชนไปจนถึงการตรวจสอบและควบคุมคุณภาพสินค้า

ผลวิจัยของ NTT DATA เผยความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของ GenAI ในอุตสาหกรรมการผลิต ถึงแม้จะมีโอกาสที่ชัดเจนในการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงผลประกอบการด้วย GenAI แต่การขาดนโยบายการใช้งานและมาตรการป้องกันที่จำเป็นทำให้ผู้ผลิตส่วนใหญ่ตกอยู่ในความเสี่ยง

NTT DATA ผู้ให้บริการด้านบริการธุรกิจดิจิทัลและ เทคโนโลยี เปิดเผยข้อมูลการวิจัยล่าสุดที่แสดงให้เห็นว่าองค์กรการผลิตทั่วโลกกำลังมุ่งสู่ การประยุกต์ใช้ Generative AI (GenAI) เพื่อยกระดับโรงงานอัจฉริยะ กระตุ้นนวัตกรรม เพิ่มผลิตภาพ เสริมสร้างความยืดหยุ่น และสร้างความได้เปรียบเชิงการแข่งขัน 

ในรายงาน “Feet on the Floor, Eyes on AI: Do you have a plan or a problem?” (ปฏิบัติการต้องมั่นคง ด้านวิสัยทัศน์ต้องอยู่ที่ AI: เตรียมแผนรับมือหรือ รอให้เกิดปัญหา?) เผยให้เห็นถึงความท้าทายสำคัญในด้านความพร้อมของบุคลากร โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล และความจำเป็นในการพัฒนากรอบจริยธรรม สำหรับการกำกับดูแลเทคโนโลยีอย่างเหมาะสม

การศึกษาได้สำรวจผู้นำและผู้ตัดสินใจในภาคการผลิตมากกว่า 500 คนใน 34 ประเทศ และได้เผยผลการวิจัย ที่สำคัญดังนี้

• 95% ของผู้ตอบแบบสอบถามยืนยันว่า_GenAI กำลังส่งผลโดยตรงต่อการปรับปรุงประสิทธิภาพและ ผลการดำเนินงาน
• 94% คาดการณ์ว่าการผสานรวมข้อมูล Internet of Things (IoT/edge) เข้ากับโมเดล_GenAI จะช่วยยกระดับความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI อย่างมีนัยสำคัญ
• 91% ระบุว่าการบูรณาการระหว่าง digital twins และ GenAI_จะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของสินทรัพย์ทางกายภาพและเสริมความยืดหยุ่นให้กับซัพพลายเชน
• ผู้ตอบแบบสอบถามชี้ให้เห็นว่าการประยุกต์ใช้งานที่พบมากที่สุดอยู่ในด้านการจัดการซัพพลายเชน และสินค้าคงคลัง การจัดการองค์ความรู้ การควบคุมคุณภาพ การวิจัยและพัฒนา และระบบงานอัตโนมัติ

ปราซูน ซาเซนา, ประธานสายงานการผลิตและพาณิชย์ ของ NTT DATA ภูมิภาคอเมริกาเหนือกล่าวว่า “AI กำลังปฏิวัติกระบวนการทำงานและเปิดมิติใหม่ของโอกาสตลอดทั้งห่วงโซ่คุณค่าการผลิตตั้งแต่การ วิเคราะห์คาดการณ์เกี่ยวกับซัพพลายเชนไปจนถึงการตรวจสอบและควบคุมคุณภาพสินค้า” 

“GenAI_มอบศักยภาพให้องค์กรในการปรับตัวได้ดียิ่งขึ้น ท่ามกลาง สภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาที่นโยบายภาษีและ ศุลกากรทั่วโลกเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน”

ความท้าทายสู่ความสำเร็จ

ความพึงพอใจในการริเริ่มด้าน AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในปีที่ผ่านมา แต่ผู้ผลิตยังคงเผชิญกับความท้าทาย สำคัญที่รวมถึง:

• โครงสร้างพื้นฐาน: 92% ของผู้ผลิตระบุว่าเทคโนโลยีเก่าเป็นอุปสรรคต่อการริเริ่มที่สำคัญ แต่มีเพียงไม่ถึงครึ่งที่ได้ดำเนินการประเมินความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานอย่างครบถ้วน
• เทคโนโลยีเสริม: 94% คาดหวังว่าการบูรณาการข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT/edge) เข้ากับโมเดล GenAI_จะช่วยปรับปรุงความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นโดย AI อย่างมีนัยสำคัญ แต่ไม่ใช่ทุกคนที่มั่นใจในความสามารถในการทำการบูรณาการดังกล่าว
• กรอบการทำงานที่รับผิดชอบ: ในขณะที่ AI ที่มีจริยธรรมอยู่ในความสนใจ มีเพียง 47% ของผู้นำในภาคการผลิตที่เห็นด้วยอย่างยิ่งว่าองค์กรของพวกเขาปฏิบัติตามกรอบการทำงานที่ แข็งแกร่งซึ่งสมดุลระหว่างความเสี่ยงกับการสร้างมูลค่า
• ความพร้อมของบุคลากร: สองในสามของผู้ผลิตกล่าวว่าพนักงานของพวกเขาขาดทักษะที่จำเป็นในการใช้ GenAI_อย่างมี ประสิทธิภาพ ทำให้เกิดข้อเสียเปรียบและความเสี่ยงทั้งในด้านการทำงานและการดำเนินงาน
• การจัดการข้อมูล: มีเพียง 41% ของผู้ผลิตที่เห็นด้วยอย่างยิ่งว่าพวกเขามีความสามารถในการ จัดเก็บและประมวลผลข้อมูลเพียงพอที่จะรองรับความต้องการการทำงานของ_GenAI ซึ่งจะเป็น ข้อจำกัดต่อความสำเร็จ

“องค์กรการผลิตที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดได้ผสานรวม_GenAI เข้ากับการดำเนินงานที่สำคัญแล้ว บริษัทที่ไม่สามารถวางแผน ปรับใช้ และกำกับดูแล_GenAI อย่างมีกลยุทธ์ จะไม่เพียงแค่มีปัญหา แต่อาจกำลังวางแผนที่จะล้มเหลว” ปราซูน กล่าวเสริม

Featured Image: maniacvector