5 Use Case ของ Computer Vision ในอุตสาหกรรมการผลิตแห่งปี 2022

ณ จุดนี้ถือได้ว่าเทคโนโลยี Computer Vision ได้เข้ามาปฏิวัติภาคอุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing) โดยแท้จริง เนื่องด้วยการแพร่ระบาดของไวรัส COVID-19 ได้ทำให้หลาย ๆ องค์กรจำเป็นต้องเร่งการทำ Digital Transformation ด้วยการลงทุนในโซลูชันที่ใช้งานระบบ Computer Vision และ AI มากยิ่งขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อให้ลดการติดต่อสัมผัสลงไปได้

ในบทความนี้คือ 5 Use Case ยอดนิยมที่ใช้งาน Computer Vision ในภาคอุตสาหกรรมการผลิต ซึ่งเป็นสิ่งที่แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีนั้นสามารถช่วยให้บรรดาผู้นำองค์กรสามารถตัดสินใจและวางแผนงานต่าง ๆ ได้ดีขึ้นกว่าเดิม

1. การประกอบอัตโนมัติ (Automated Assembly)

แน่นอนว่าลูกค้าทุกคนล้วนต้องการผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูง และการรักษาคุณภาพให้ดีดั่งเดิมจำเป็นจะต้องมีความแม่นยำ (Precision) และสม่ำเสมอ (Consistency) ซึ่งการใช้แรงงานมนุษย์ในการดำเนินการนั้นอาจจะรักษามาตรฐานดังกล่าวได้ยาก

ด้วยเหตุนี้ จึงส่งผลให้หลาย ๆ ธุรกิจเริ่มนำเอาระบบ Automation มาปรับใช้ในสายการผลิตเพื่อลดความผิดพลาดจากมนุษย์ (Human Error) ลงไปให้มากที่สุดนั่นเอง ซึ่ง Computer Vision คือส่วนที่สำคัญอย่างยิ่งที่จะสนับสนุนกระบวนการประกอบผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้อย่างอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพสูง โดยตัวอย่างที่ดีมาก ๆ นั่นคือบริษัท Tesla ที่ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวในโรงงานเพื่อประกอบรถยนต์ได้อัตโนมัติ

2. การทำนายช่วงเวลาบำรุงรักษา (Predictive Maintenance)

เครื่องจักรและอุปกรณ์ต่าง ๆ ในโรงงานอุตสาหกรรมนั้นมักจะต้องเสื่อมสภาพไปเมื่อใช้งานอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหากไม่บำรุงรักษาให้พร้อมใช้งานอย่างสม่ำเสมอ ก็อาจจะส่งผลกระทบให้เกิดความเสียหายในตัวเครื่องจักรหรือส่วนอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง และหากปล่อยไว้จนสายการผลิตไม่สามารถดำเนินการได้หรือเกิด Down Time ขึ้น ก็จะส่งผลเสียต่อธุรกิจได้อย่างมหาศาลแน่นอน

ดังนั้น การผสมผสานเทคโนโลยีระหว่าง IoT ร่วมกับ Deep Learning พร้อมกับ Computer Vision จึงทำให้เกิดระบบทำนายช่วงเวลาบำรุงรักษา ที่จะนำภาพและข้อมูลที่เก็บจากเซ็นเซอร์มาวิเคราะห์ร่วมกันเพื่อช่วยแจ้งเตือนให้องค์กรเตรียมแผนการบำรุงรักษาเครื่องจักรต่าง ๆ ได้ล่วงหน้าก่อนที่จะเกิดเหตุขึ้น ซึ่งมีหลายองค์กรแล้วในปัจจุบันที่เริ่มปรับใช้ เช่น ExxonMobil หรือ Chevron ที่ใช้ระบบเพื่อตรวจจับความผิดพลาดของเครื่องจักรในโรงงาน เป็นต้น

3. การตรวจสอบคุณภาพของผลิตภัณฑ์ (Product Quality Inspection)

แน่นอนว่าผู้ผลิตทุกเจ้าย่อมต้องการผลิตภัณฑ์ที่ออกมาให้มีคุณภาพดีเท่ากันทั้งหมด ซึ่งสิ่งนี้มีความท้าทายอย่างมากเพราะว่าความผิดพลาดนั้นสามารถเกิดขึ้นได้เสมอ และถ้าหากใช้แรงงานคนในการตรวจสอบคุณภาพผลิตภัณฑ์ก็อาจจะเกิดข้อผิดพลาดได้ง่ายเนื่องจากเป็นงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ อย่างต่อเนื่อง รวมทั้งมาตรฐานของแต่ละคนก็อาจไม่เท่าเทียมกัน

ปัญหาในงานตรวจสอบคุณภาพของผลิตภัณฑ์นี้จึงสามารถแก้ไขได้ด้วยเทคโนโลยี Automation ร่วมกับ Computer Vision ที่จะช่วยตรวจจับ Defect ของผลิตภัณฑ์ได้ผ่านกล้องวีดีโอที่มีความละเอียดสูง ซึ่งระบบลักษณะนี้จะมีความแม่นยำมากกว่าและมีประสิทธิภาพดีกว่าการตรวจสอบแบบ Manual อย่างแน่นอน

4. การตรวจสอบแบบ 3 มิติ (3D Vision Monitoring)

การตรวจสอบแบบ 3 มิตินั้นเป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Computer Vision ในการตรวจสอบแบบ 3 มิติในกระบวนการผลิต ซึ่งระบบจะสร้างโมเดลที่ถูกต้องของกระบวนการผลิตแล้วตรวจสอบติดตามกระบวนการดังกล่าวผ่านกล้องหลาย ๆ ตัวเพื่อตรวจหาข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้น

ตัวอย่างที่น่าจะเห็นภาพมากขึ้น คือในโรงงานผลิตยานยนต์โดยหากมีชิ้นส่วน Component ที่ประกอบไม่เข้าที่ตามที่ควรจะเป็น ระบบก็จะสามารถแจ้งเตือนให้วิศวกรรับทราบได้ถึงความผิดพลาดดังกล่าวทันที

5. การเพิ่มความปลอดภัย (Improved Safety)

การทำงานในโรงงานผลิตนั้นมีความเสี่ยงเสมอ เนื่องจากต้องทำงานอยู่ใกล้กับเครื่องจักรหนักต่าง ๆ หรือบางครั้งอาจจะความผิดพลาด เช่น หลุดเข้าไปในที่ที่มีอุณหภูมิสูงกว่าที่ร่างกายคนจะรับได้ ซึ่งอุบัติเหตุที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ โรงงานหลาย ๆ แห่งอาจใช้วิธีติดตั้งกล้องวงจรปิดแล้วมีคนเฝ้าระวังดูกล้องอยู่ตลอดเวลา แต่ทว่าวิธีการดังกล่าวอาจจะไม่ได้มีประสิทธิภาพที่ดีเท่าที่ควร

ดังนั้น การใช้ระบบตรวจสอบติดตามร่วมกับเทคโนโลยี Computer Vision ผ่านกล้องวงจรต่าง ๆ มาประยุกต์ใช้ในโรงงานอุตสาหกรรมนั้นคือโซลูชันที่จะช่วยติดตามคนงานในโรงงานได้ตั้งแต่ทางเข้าจนกว่าจะออกจากโรงงาน อีกทั้งยังทำให้มั่นใจได้ว่าทั้งหมดมีการปฏิบัติตามกฎระเบียบต่าง ๆ ครบถ้วน และถ้าหากเกิดเหตุการณ์ใด ๆ ขึ้น ระบบก็จะสามารถแจ้งเตือนให้ทีมแพทย์หรือหน่วยงานที่เกี่ยวข้องเข้าไปช่วยเหลือได้ทันท่วงที