ปีที่แล้ว การสนทนาเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติยังคงเกิดจากการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน ระยะเวลารอคอยสินค้าที่ยาวนาน และการใช้จ่ายด้านทุนที่ล่าช้า ภายในสิ้นปี 2025 ความไม่แน่นอนดังกล่าวได้เปิดทางให้กับบางสิ่งที่ใช้งานได้จริงมากขึ้น อุตสาหกรรมใช้เวลาตลอดทั้งปีในการปรับมาตรฐาน ประเมินลำดับความสำคัญอีกครั้ง และกำหนดขั้นตอนสำหรับการยอมรับที่กว้างขึ้นเนื่องจากความพร้อมทางเทคโนโลยีที่ทันกับความคาดหวังที่มีมายาวนาน การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เป็นประเด็นที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ในระหว่างการสัมมนาผ่านเว็บของ A3 –Association for Advancing Automation เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว “แนวโน้มระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรมปี 2026 สิ่งที่คาดหวังในปีที่กำลังจะมาถึง” ดำเนินรายการโดย Jim Beretta ประธานฝ่ายดึงดูดลูกค้า แทนที่จะเน้นไปที่เทคโนโลยีที่ก้าวหน้าเพียงอย่างเดียว ผู้อภิปรายบรรยายถึงระบบนิเวศที่ปรับใช้ได้ง่ายขึ้น ปรับขนาดได้ง่ายขึ้น และเชื่อมโยงกับความต้องการในการปฏิบัติงานที่แท้จริงมากขึ้น สำหรับ Stu Shepherd ประธานของ Shepherd Solutions Inc. ความก้าวหน้าที่มีความหมายมากที่สุดคือโครงสร้าง มาตรฐานความปลอดภัยของหุ่นยนต์ที่ได้รับการปรับปรุงและประสานกันระหว่างยุโรปและสหรัฐอเมริกาในที่สุดก็ได้ย้ายเข้ามาใช้ ทำให้เกิดกรอบการทำงานทั่วไปสำหรับระบบอัตโนมัติระดับโลก “ทั้งสามส่วนของ R15.06 ได้รับการอัปเดตและเปิดตัวในที่สุดในปีนี้” Shepherd กล่าว โดยเรียกสิ่งนี้ว่าเป็นขั้นตอนที่รอคอยมานานซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ แบ่งปันความรู้และเทคโนโลยีได้ง่ายขึ้นทั่วทั้งภูมิภาค การอัปเดตยังรวมถึงคำแนะนำที่มุ่งเป้าไปที่ผู้ใช้โดยตรง ซึ่ง Shepherd กล่าวว่ามีความสำคัญอย่างยิ่งโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีคนใหม่เข้าสู่บทบาทระบบอัตโนมัติ ในเวลาเดียวกัน งานกำลังดำเนินการเกี่ยวกับมาตรฐานหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ (AMR) ซึ่งคาดว่าจะเกิดขึ้นในช่วงต้นปี 2569 ซึ่งจะสร้างความคาดหวังร่วมกันสำหรับ AMR ยานพาหนะนำทางอัตโนมัติ (AGV) และรถยกอัตโนมัติ ความก้าวหน้าดังกล่าวไม่ได้เกิดขึ้นโดยปราศจากความขัดแย้ง Shepherd ยอมรับว่ากิจกรรมด้านกฎระเบียบทำให้โมเมนตัมช้าลงในบางกรณี โดยสังเกตว่าสิ่งรบกวนภายนอกโรงงานทำให้บางองค์กรต้องชะลอโครงการ แม้ว่าความต้องการระบบอัตโนมัติในระยะยาวจะชัดเจนขึ้นก็ตาม วิสัยทัศน์ ความคล่องตัว และการเติบโต ในขณะที่บริษัทต่างๆ หยุดชั่วคราวและรีเซ็ต หลายๆ แห่งได้ขยายมุมมองของตนว่าระบบอัตโนมัติสามารถส่งมอบคุณค่าได้อย่างไร Craig Salvalaggio ประธาน Applied Manufacturing Technologies (AMT) กล่าวว่าการประเมินใหม่เปิดประตูให้มากกว่าโปรแกรมยานยนต์แบบดั้งเดิม สิ่งหนึ่งที่ได้รับความสนใจคือระบบอัตโนมัติที่เปิดใช้งานการมองเห็น การปรับปรุงการตรวจจับ การจับ และการวางแผนวิถีได้ขยายสิ่งที่เป็นไปได้ในสภาพแวดล้อมที่มีความแปรปรวนสูง “ความสามารถในการหยิบ เข้าใจ และรับรู้แบบเรียลไทม์ได้ปลดล็อกชุดแอปพลิเคชันใหม่บางชุด” โดยเฉพาะอย่างยิ่งในคลังสินค้า ห้องเย็น และการจัดจำหน่าย Salvalaggio.AMR อธิบายตามเส้นทางที่คล้ายกัน หลังจากให้ความสนใจและทดลองมาหลายปี ปี 2025 ก็ได้เปลี่ยนไปสู่การประเมินอย่างจริงจัง Salvalaggio กล่าวว่าลูกค้าไม่ได้ถามว่า AMR ใช้งานได้จริงหรือไม่ แต่ถามว่าจะปรับใช้ได้เร็วแค่ไหนในการเคลื่อนย้ายวัสดุ เชื่อมต่อระบบอัตโนมัติ และลดเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับรถยก เขาคาดว่าโมเมนตัมดังกล่าวจะสร้างในปี 2569 เมื่อมาตรฐานและโมเดลการใช้งานเติบโตเต็มที่ หุ่นยนต์จำกัดกำลังและแรง เช่น หุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงานหรือหุ่นยนต์อุตสาหกรรมที่สามารถทำงานร่วมกันได้ กำลังเข้าสู่ระยะใหม่เช่นกัน เมื่อพิจารณาเฉพาะกลุ่มแล้ว ระบบเหล่านี้ก็ได้มาตรฐานเพียงพอที่จะรองรับแอปพลิเคชันที่ทำซ้ำได้ ตามความเห็นของ Salvalaggio สิ่งที่สำคัญที่สุดไม่ใช่ความแปลกใหม่ แต่เป็นความพร้อม การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีที่สมบูรณ์และมาตรฐานที่กลมกลืนกันคือสิ่งที่วางตำแหน่งโซลูชันเหล่านี้เพื่อการนำไปใช้ในวงกว้าง AI ย้ายจากคำมั่นสัญญาไปสู่การปฏิบัติ ปัญญาประดิษฐ์ที่เผยแพร่ผ่านการสนทนาเกือบทุกส่วนของ ไม่ใช่เป็นแนวคิดในอนาคต แต่เป็นตัวขับเคลื่อนในยุคปัจจุบัน Julia Astrid Riemenschneider หัวหน้าฝ่ายความเป็นเลิศของโครงการที่ SCIO Automation อธิบายว่าปี 2025 เป็นจุดเปลี่ยน เมื่อ AI เปลี่ยนจากทฤษฎีไปสู่การปฏิบัติ การทำงานร่วมกันระหว่างผู้ผลิตหุ่นยนต์ ซัพพลายเออร์เซ็นเซอร์ และผู้ให้บริการ AI เร่งตัวขึ้น ด้วยโซลูชันที่ย้ายออกจากข่าวประชาสัมพันธ์และเข้าสู่สภาพแวดล้อมการผลิต การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวขยายไปไกลกว่าการรับรู้และวิสัยทัศน์เกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลของผู้ผลิต Mike Lashbrook รองประธานฝ่ายโซลูชันดิจิทัลของ JR Automation กล่าวว่าปี 2025 ถือเป็นจุดเปลี่ยนที่รอคอยมานานสำหรับ Industry 4.0 และ Digital Twins หลังจากการรวบรวมข้อมูลโดยไม่มีผลลัพธ์ที่ชัดเจนมาหลายปี ขณะนี้ผู้ผลิตสามารถเปลี่ยนข้อมูลนั้นให้เป็นการปฏิบัติได้ “เป็นเวลาเกือบ 10 ปีแล้วที่เราพูดคุยเกี่ยวกับอุตสาหกรรม 4.0 และฝาแฝดทางดิจิทัล” Lashbrook กล่าว “เรามุ่งเน้นไปที่การรวบรวมข้อมูล แต่ไม่ใช่ว่าจะทำอย่างไร ตอนนี้ เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูล เปลี่ยนให้เป็นข้อมูลเชิงลึก และดำเนินการได้จริง” Digital Twins ซึ่งครั้งหนึ่งเคยใช้เพื่อการแสดงภาพเป็นหลักกำลังกลายเป็นเครื่องมือในการดำเนินงาน Lashbrook กล่าวว่าผู้ผลิตใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อการทดสอบการใช้งานเสมือนจริง การวิเคราะห์สถานการณ์ และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ทำให้โมเดลดิจิทัลสอดคล้องกับประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริง เมื่อระบบเคลื่อนไปจากสภาวะที่เหมาะสม แบบจำลองดิจิทัลเหล่านั้นสามารถช่วยระบุสาเหตุที่แท้จริงและชี้แนะการดำเนินการแก้ไข “นั่นคือส่วนที่น่าตื่นเต้นในตอนนี้” Lashbrook กล่าว “ในที่สุดเราก็กำลังทำขอบสุดท้ายของอุตสาหกรรม 4.0 ที่ช่วยปรับปรุงการดำเนินงานและผลักดันมูลค่าไปสู่ผลกำไร” สำหรับลูกค้า ความก้าวหน้าดังกล่าวได้เปลี่ยนความคาดหวัง การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แฝดดิจิทัล และระบบอัตโนมัติไม่ใช่ความคิดริเริ่มที่แยกจากกันอีกต่อไป สิ่งเหล่านี้ถูกมองว่าเป็นความสามารถที่เชื่อมต่อกันมากขึ้น ซึ่งสนับสนุนการเปิดตัวที่เร็วขึ้น ความยืดหยุ่นที่มากขึ้น และประสิทธิภาพที่ยั่งยืน ภาคส่วนใหม่ ความกดดันที่คุ้นเคย การขาดแคลนแรงงาน และแรงกดดันในการฟื้นฟูกำลังผลักดันระบบอัตโนมัติเข้าสู่ภาคส่วนดั้งเดิมที่น้อยลง Lashbrook กล่าวว่าในปีที่ผ่านมา พลังเหล่านั้นสร้างโอกาสในด้านต่างๆ เช่น เกษตรกรรม ซึ่งก่อนหน้านี้ระบบอัตโนมัติมีจำกัด เขาอธิบายว่าเกษตรกรกำลังสำรวจระบบอัตโนมัติเพื่อลดความเข้มข้นของแรงงานไปพร้อมๆ กับการปรับปรุงความยั่งยืน ระบบมักจะยืมมาจากแนวคิดการจัดการวัสดุ โดยใช้ตรรกะอัตโนมัติที่คุ้นเคยในการทำฟาร์มแนวตั้งและการผลิตอาหารสัตว์ Lashbrook กล่าวว่างานนี้จำเป็นต้องมีการคิดใหม่ แต่แรงผลักดันที่อยู่เบื้องหลังมีความสอดคล้องกันในอุตสาหกรรมต่างๆ “เราเห็นผู้ผลิตไม่กี่รายที่มองถึงความสามารถหรือความจำเป็นในการพักผ่อน และการขาดแคลนแรงงาน” เขากล่าว โดยสังเกตว่าแรงกดดันเหล่านั้นเปิดการสนทนาที่อาจไม่ได้เกิดขึ้นเป็นอย่างอื่น พลวัตเดียวกันกำลังปรับรูปแบบความคาดหวังในวงกว้างมากขึ้น ลูกค้าต้องการการปรับแต่งที่มากขึ้นและการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่รวดเร็วขึ้น แม้ว่าจะเผชิญกับข้อจำกัดด้านแรงงานก็ตาม Lashbrook กล่าวว่าการรวมกันกำลังเร่งให้เกิดความสนใจใน Digital Twins การว่าจ้างเสมือนจริง และการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เป็นมากกว่าการรวบรวมข้อมูลเพื่อส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ความยั่งยืน โดยที่ผู้คนเป็นศูนย์กลาง ความยั่งยืนเข้าสู่การสนทนาน้อยลงในฐานะข้อบังคับตามกฎระเบียบ และเป็นผลพลอยได้จากประสิทธิภาพมากขึ้น Salvalaggio กล่าวว่าลูกค้ามุ่งเน้นไปที่โซลูชั่นระยะยาวที่สามารถทำซ้ำได้ในโรงงานต่างๆ แทนที่จะเป็นโครงการที่ทำเพียงครั้งเดียว “พวกเขาไม่ต้องการนำโครงการวิทยาศาสตร์เข้าไปในโรงงานผลิต” เขากล่าว “พวกเขาต้องการโซลูชันระยะยาวที่เหนือกว่า ROI” ในยุโรป ความกดดันทางเศรษฐกิจทำให้ความต้องการในการปรับปรุงเพิ่มสูงขึ้น รีเมนชไนเดอร์กล่าวว่าโครงการเหล่านี้ให้โอกาสในการอัปเดตส่วนประกอบ ปรับปรุงความปลอดภัย และเพิ่มประสิทธิภาพในขณะที่ยืดอายุของอุปกรณ์ที่มีอยู่ นอกจากนี้ยังเน้นถึงปัจจัยมนุษย์ที่สำคัญอีกด้วย “ในอุตสาหกรรมอื่นๆ นอกเหนือจากยานยนต์ ผู้ปฏิบัติงานไม่คุ้นเคยกับสิ่งนี้” เธอกล่าว การปรับปรุงใหม่ให้ประสบความสำเร็จจำเป็นต้องมีการฝึกอบรม เอกสารประกอบ และการสนับสนุนที่ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานเติบโตไปพร้อมกับเทคโนโลยี Lashbrook ชี้ให้เห็นว่าประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นมักจะสอดคล้องกับเป้าหมายด้านความยั่งยืนอย่างเป็นธรรมชาติ การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางหุ่นยนต์ ลดการใช้พลังงาน และการขนส่งพาเลทที่บรรจุบางส่วนน้อยลง จะช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในขณะที่ปรับปรุงต้นทุนการดำเนินงาน ในแง่นั้น ความยั่งยืนจึงกลายเป็น “สิ่งดีสำหรับธุรกิจ” การส่งต่อความรู้ไปข้างหน้า ในขณะที่ระบบอัตโนมัติเร่งความเร็วขึ้น ผู้อภิปรายก็กลับไปสู่ความท้าทายในการเปลี่ยนผ่านพนักงานซ้ำแล้วซ้ำเล่า พนักงานที่มีประสบการณ์จำนวนมากกำลังใกล้เกษียณอายุ ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการสูญเสียความรู้ของสถาบัน Shepherd กล่าวว่าบริษัทต่างๆ ให้ความสำคัญกับการให้คำปรึกษาและการเรียนรู้ในรูปแบบการฝึกงานมากขึ้น การฝึกอบรมในชั้นเรียนแบบดั้งเดิมเป็นการเปิดทางให้กับแนวทางการปฏิบัติจริงที่สะท้อนถึงการเรียนรู้ของพนักงานอายุน้อย ข้อมูลปริมาณน้อยที่นำไปใช้ได้จริงควบคู่ไปกับการใช้งานจริงช่วยลดช่องว่างระหว่างรุ่น Lashbrook เรียกพนักงานที่ทำงานมายาวนานว่าเป็น “ต้นโอ๊ก” ที่รวบรวมข้อมูลเชิงลึกมานานหลายทศวรรษที่ไม่ค่อยได้รับการบันทึกไว้ เมื่อพนักงานเหล่านั้นลาออก ความรู้นั้นอาจหายไปได้เว้นแต่จะถูกรวบรวมและฝังลงในระบบ การฝึกอบรม และเครื่องมือดิจิทัล Riemenschneider มองว่าปัญหานี้เป็นโอกาสมากกว่าความเสี่ยง เธอกล่าวว่าอุตสาหกรรมนี้ไม่สามารถละทิ้งประสบการณ์ในอดีตที่เร่งรีบไปสู่ AI และระบบอัตโนมัติได้ ความคืบหน้าขึ้นอยู่กับการผสมผสานความรู้เชิงลึกในการปฏิบัติงานเข้ากับความมั่นใจและความคล่องแคล่วของคนรุ่นใหม่ที่คุ้นเคยกับหุ่นยนต์ ซอฟต์แวร์ และ AI อยู่แล้ว สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป เมื่อมองไปข้างหน้า ผู้อภิปรายเห็นพ้องกันว่าแรงผลักดันในการตัดสินใจเกี่ยวกับระบบอัตโนมัตินั้นไม่น่าจะบรรเทาลงได้ ปัญหาการขาดแคลนแรงงานยังคงมีอยู่ ความคาดหวังของลูกค้ายังคงเพิ่มสูงขึ้น และวงจรของเทคโนโลยีกำลังดำเนินไปเร็วกว่าที่ผู้ผลิตหลายรายคุ้นเคยในการจัดการ แรงกดดันเหล่านี้ร่วมกันบีบไทม์ไลน์ในการดำเนินการ Lashbrook ชี้ว่าข้อจำกัดด้านแรงงานเป็นปัจจัยกำหนด “เนื่องจากการขาดแคลนแรงงาน ผู้ผลิตจะต้องทำงานมากขึ้นโดยใช้ทรัพยากรน้อยลง และนั่นหมายความว่าคุณต้องดำเนินการอัตโนมัติควบคู่กันไป” เขากล่าว สำหรับหลายๆ บริษัท ระบบอัตโนมัติไม่ได้เกี่ยวกับการปรับปรุงที่เพิ่มขึ้นอีกต่อไป แต่เกี่ยวกับการรักษาปริมาณงานและความสามารถในการแข่งขันภายใต้เงื่อนไขที่เข้มงวดมากขึ้น คณะผู้อภิปรายยังเน้นย้ำว่าการรอความชัดเจนที่สมบูรณ์แบบย่อมมีความเสี่ยงในตัวเอง Shepherd สนับสนุนให้ผู้ผลิตเริ่มวางแผนและปรับใช้ระบบอัตโนมัติ แม้ว่าขั้นตอนแรกจะเล็กน้อยก็ตาม “เวลาที่ดีที่สุดในการปลูกต้นไม้คือเมื่อ 10 ปีที่แล้ว เวลาที่ดีที่สุดอันดับสองคือตอนนี้” เขากล่าว เนื่องจากระบบที่ใช้ AI เติบโตเต็มที่และเป็นโซลูชันที่ได้มาตรฐานจะช่วยลดอุปสรรคในการเข้าถึง ต้นทุนของความล่าช้ายังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง Shepherd พูดตรงไปตรงมาว่านั่นหมายถึงอะไรสำหรับผู้ผลิตที่ชั่งน้ำหนักตัวเลือกของตน “ระบบอัตโนมัติในอีก 10 ปีข้างหน้าไม่ใช่ทางเลือก” เขากล่าว “มันเป็นข้อกำหนด” ปวส
แหล่งที่มาของข้อมูล
