ขณะที่ไทยเดินหน้าพัฒนาภาคการผลิต ระบบขนส่งทางราง และโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะ AI รุ่นใหม่ที่มีรากฐานจากฟิสิกส์และวิศวกรรม มิได้จำกัดอยู่เพียงแค่การประมวลผลภาษา แต่ยังมีศักยภาพในการพลิกโฉมวิธีการพัฒนา ดำเนินงาน และการแข่งขันในระดับโลก
กรุงเทพฯ 15 มิถุนายน 2569 - ประเทศไทยกำลังอยู่ในช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อที่สำคัญ ด้วยงบลงทุนโครงสร้างพื้นฐานด้านการขนส่งกว่า 2.53 แสนล้านบาท (ราว 7.75 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) ในช่วงปี 2568-2569 โครงการเมืองอัจฉริยะ (Smart City) มูลค่า 1.34 ล้านล้านบาทในเขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC) และตลาดดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน (Digital Transformation) ที่คาดว่าจะเติบโตเกือบเท่าตัวแตะ 6.484 แสนล้านบาทภายในปี 2576 ความมุ่งมั่นของไทยในการพัฒนาประเทศนั้นชัดเจน สิ่งที่ต้องการในขั้นต่อไปคือการนำเทคโนโลยีที่มีศักยภาพสอดรับกับเป้าหมายการพัฒนาเหล่านี้มาใช้ให้เกิดผลอย่างเป็นรูปธรรม
และนั่นคือสิ่งที่ AI ภาคอุตสาหกรรม (Industrial AI) รุ่นใหม่กำลังเริ่มตอบโจทย์ ซึ่งต่างจาก AI ทั่วไปที่ทำได้แค่ประมวลผลข้อความ ในขณะที่ Industrial AI เข้าใจโลกทางกายภาพ และสามารถทำงานบนความเป็นจริงของระบบได้ ยิ่งไปกว่านั้น AI ภาคอุตสาหกรรม ยังมาถึงในจังหวะที่เหมาะสมพอดี เมื่อโรงงาน ระบบรางขนส่ง และโครงการเมืองอัจฉริยะของไทยกำลังเร่งปรับโครงสร้างและขยายขีดความสามารถอย่างต่อเนื่อง องค์กรต่างๆ จึงต้องเผชิญกับแรงกดดันในการส่งมอบผลงานมากขึ้น ท่ามกลางวิศวกรผู้เชี่ยวชาญที่ลดน้อยลง ข้อกำหนดด้านความยั่งยืนที่เข้มงวดขึ้น และสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่กระจัดกระจายมากขึ้นทุกวัน
ในขณะเดียวกัน AI กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของรูปแบบการดำเนินงานอุตสาหกรรมยุคใหม่อย่างรวดเร็ว แต่การสนทนาส่วนใหญ่ในวงการยังคงมุ่งเน้นไปที่โมเดลภาษา (Language Models) และผู้ช่วย AI สำหรับงานทั่วไป ซึ่งแม้จะมีประโยชน์ แต่ยังห่างไกลจากความต้องการของภาคอุตสาหกรรม สิ่งที่ขาดหายไปคือ AI รุ่นใหม่ที่สามารถตรวจสอบข้อจำกัดทางวิศวกรรม และความเป็นจริงของระบบได้ก่อนที่การตัดสินใจจะเกิดขึ้น ซึ่งอาจเป็นตัวทวีคูณขีดความสามารถที่ประเทศไทยต้องการในวันนี้
คุณเวนแคต บาลาสุบรามาเนียน (Venkat Balasubramanian) ผู้อำนวยการที่ปรึกษากระบวนการอุตสาหกรรม ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกใต้ บริษัท ดาสโซลท์ ซิสเทเมส (Dassault Systemes) กล่าวว่า "พรมแดนถัดไปของไทยคือ AI ที่สามารถเข้าใจโลกแห่งความเป็นจริงและลงมือปฏิบัติได้จริง Virtual Companions แตกต่างจากผู้ช่วย AI ทั่วไป เพราะถูกพัฒนาขึ้นบนรากฐานของความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมเชิงลึกและประสบการณ์ในภาคอุตสาหกรรมที่สั่งสมมาหลายทศวรรษ โดยสามารถตรวจสอบข้อจำกัดและขอบเขตของโลกจริงอย่างต่อเนื่อง ก่อนที่จะนำเสนอคำแนะนำหรือการตัดสินใจใดๆ Virtual Companions ไม่ได้เพียงสร้างคำตอบเท่านั้น แต่ยังสามารถตรวจสอบและยืนยันได้ว่าคำตอบเหล่านั้นสอดคล้องกับพฤติกรรมการทำงานจริงของระบบ"
บนแพลตฟอร์ม 3DEXPERIENCE ดาสโซลท์ ซิสเทเมส (Dassault Systemes) ได้พัฒนา AI ภาคอุตสาหกรรมรุ่นใหม่ที่ช่วยให้องค์กรเข้าใจได้ล่วงหน้าว่าการตัดสินใจในวันนี้จะส่งผลต่อต้นทุน กำหนดการ และประสิทธิภาพในอนาคตอย่างไร Virtual Companions ทั้งสามตัว ได้แก่ AURA LEO และ MARIE ถูกออกแบบให้ทำงานในสภาพแวดล้อมที่เชื่อมโยงโลกเสมือนและโลกจริงเข้าไว้ด้วยกัน โดยรวมข้อมูลวิศวกรรม ระบบปฏิบัติการ และข้อมูลจากเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์ให้กลายเป็นแหล่งข้อมูลกลางเดียวที่พัฒนาและอัปเดตอยู่ตลอดเวลา
แต่ละ Virtual Companion มีบทบาทที่ชัดเจนและออกแบบมาให้ทำงานเสริมกัน AURA ช่วยผู้นำโครงการและธุรกิจติดตามความเสี่ยงด้านกำหนดการและผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ LEO เร่งกระบวนการตรวจสอบทางวิศวกรรมแบบสหสาขาวิชา ย่นระยะเวลาการวิเคราะห์จากหลายสัปดาห์ให้เหลือเพียงไม่กี่นาที และ MARIE สำรวจทางเลือกด้านวัสดุ การแลกเปลี่ยนทางวิทยาศาสตร์ และสมมติฐานด้านการออกแบบ โดยอิงจากฐานความรู้อุตสาหกรรมที่สั่งสมมาหลายทศวรรษ เมื่อทั้งสามทำงานร่วมกัน จะช่วยแปลงข้อมูลเชิงสถิตให้กลายเป็นระบบอัจฉริยะที่ ช่วยยกระดับการตัดสินใจของทีมงานให้แม่นยำและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
การประยุกต์ใช้กับอุตสาหกรรมหลักของไทย
Industrial AI มีนัยสำคัญต่ออุตสาหกรรมหลักของไทย ดังนี้
ภาคการผลิต: อุตสาหกรรมยานยนต์และอิเล็กทรอนิกส์ของไทยเผชิญกับแรงกดดันที่ทวีความรุนแรงจากคู่แข่งจีนที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านสู่ยานยนต์ไฟฟ้า (EV) Virtual Companions ช่วยให้นักออกแบบสามารถสร้างตัวเลือกการออกแบบที่ผ่านการยืนยันแล้วได้อย่างรวดเร็ว วิศวกรสามารถจำลองการปรับเปลี่ยนสายการผลิต ทดสอบแบบใหม่ และวางแผนสถานการณ์การบำรุงรักษาก่อนนำไปใช้จริง ผลที่ได้คือกระบวนการอุตสาหกรรมที่รวดเร็วขึ้น พร้อมกับลดภาระงานวิศวกรรมการผลิตลงได้อย่างมีนัยสำคัญ
ระบบรางและการขนส่ง: รถไฟความเร็วสูงไทย-จีน โครงการเชื่อมสนามบินสามแห่งในอีอีซี และระบบทางด่วนและรถไฟฟ้ากรุงเทพ (BEM) ล้วนเป็นโครงการวิศวกรรมที่ซับซ้อนและมีผู้มีส่วนได้เสียหลายฝ่าย ซึ่งความขัดแย้งด้านการออกแบบที่ถูกค้นพบในช่วงท้ายของโครงการมักมีต้นทุนสูงที่สุด ความสามารถของ Virtual Companions ในการบริหารจัดการข้อกำหนด สร้างสถาปัตยกรรมระบบตามแบบจำลอง และติดตามผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงตลอดโครงการที่ใช้เวลาหลายปี ช่วยลดความเสี่ยงนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
นอกเหนือจากการให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำแล้ว Virtual Companions ยังสนับสนุนการลงมือปฏิบัติโดยตรง ทั้งการประสานองค์ความรู้ข้ามโครงการ การบริหารจัดการผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงแบบต่อเนื่อง และการสร้างแบบออกแบบเชิงพารามิเตอร์[1] ที่เป็นไปตามข้อกำหนดตามอินพุตของผู้ใช้ ทำให้องค์กรสามารถบริหารจัดการความซับซ้อนในระดับใหญ่ได้ ในขณะที่ยังคงรักษาความสอดคล้องของการทำงานร่วมกันระหว่างทีมและสาขาต่างๆ
ดาสโซลท์ ซิสเทเมส ระบุว่าผลกระทบทางธุรกิจที่วัดผลได้จากการนำ Industrial AI ไปใช้งานประกอบด้วย
กระบวนการตั้งแต่การพัฒนาจนถึงการปฏิบัติการเร็วขึ้น 15-50%ระยะเวลากระบวนการผลิต (Industrialization Lead Time) ลดลง 25%ต้นทุนด้านการผลิตและการบริหารโครงการลดลง 5-40%ปัญหาด้านคุณภาพลดลง 30-90% ผ่านการตรวจพบและแก้ไขตั้งแต่ต้นรายได้เพิ่มขึ้นกว่า 10% จากผลิตภาพและขีดความสามารถที่เพิ่มสูงขึ้น
ไทยพร้อมที่จะคว้าโอกาสนี้
รัฐบาลไทยแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นอย่างสม่ำเสมอในการขับเคลื่อนประเทศด้วยเทคโนโลยี ดังเห็นได้จากโครงการ การขับเคลื่อนแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย ที่สนับสนุนนโยบาย Thailand 4.0 ซึ่งได้ประกาศแผนยุทธศาสตร์ฉบับครอบคลุมในเดือนพฤษภาคม 2568 เพื่อผลักดันให้ไทยก้าวขึ้นเป็นศูนย์กลาง AI ของภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้[2]
สำหรับการเติบโตของภาคอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย Industrial AI ในระยะต่อไป มีสามแนวทางที่ควรให้ความสำคัญเป็นพิเศษ ได้แก่ การเร่งขยายการนำเทคโนโลยีแบบจำลองดิจิทัลเสมือนจริง (Virtual Twin) ไปใช้ในอุตสาหกรรมหลักโดยอาศัยสิทธิประโยชน์จากสำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุน (BOI) การพัฒนาทักษะบุคลากรในวงกว้างผ่านความร่วมมือระหว่างสำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (depa) และกรมพัฒนาฝีมือแรงงาน (DSD) และการบูรณาการหลักการบริหารจัดการ Virtual Twin เข้าสู่โครงการโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผน
อย่างไรก็ดี การขาดแคลนวิศวกรที่มีความเชี่ยวชาญด้านการจำลองขั้นสูงและเทคโนโลยี Digital Twin ยังคงเป็นข้อจำกัดที่ทำให้องค์กรหลายแห่งไม่สามารถดึงคุณค่าสูงสุดจากเทคโนโลยีเหล่านี้ออกมาได้ ในมุมมองของดาสโซลท์ ซิสเทเมส การขยายความร่วมมือระหว่างสถาบันการศึกษาและภาคอุตสาหกรรมอย่างเป็นระบบ รวมถึงโครงการ 3DEXPERIENCE Education ของบริษัท อาจเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ยังขาดหายไปในสมการนี้[3]
คุณเวนแคต บาลาสุบรามาเนียน (Venkat Balasubramanian) บริษัท ดาสโซลท์ ซิสเทเมส (Dassault Systemes) กล่าวเสริมว่า"ประเทศไทยมีทั้งรากฐานด้านอุตสาหกรรมและเจตจำนงทางการเมืองที่พร้อมแล้ว สิ่งที่จะช่วยเร่งให้ก้าวหน้าได้เร็วขึ้นคือการนำแนวคิดการจำลองสถานการณ์มาใช้ตั้งแต่ต้น ทั้งในกระบวนการกำกับดูแลโครงการ การศึกษาด้านวิศวกรรม และการตัดสินใจจัดซื้อจัดจ้าง"