กรณีศึกษา AI แยกขวดแก้วในโรงงาน รวดเร็ว แม่นยำ ลดปัญหาขาดแคลนแรงงาน

ขวดแก้ว ขยะที่ไม่สามารถย่อยสลายได้ตามธรรมชาติ ดังนั้นจึงต้องนำไป recycle เพื่อนำกลับมาใช้ใหม่ สำหรับประเทศไทยการแยกขยะยังถือเป็นเรื่องที่ห่างไกลกับการนำไปใช้อยู่มาก ส่วนใหญ่มักจะเป็นการแยกเพื่อขายให้กับร้านรับซื้อของเก่าที่จะนำขยะเหล่านี้ โดยเฉพาะขวดแก้วไปขายต่อให้กับโรงงานที่รับซื้อเท่านั้น เพื่อที่โรงงานจะนำไปคัดเลือก และนำไปสู่กระบวนการ recycle กลับมาใช้ใหม่ต่อไป


แต่กระบวนการดังกล่าวนั้นปัญหาที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน คงหนีไม่พ้นเรื่องของแรงงาน ไม่ว่าจะเป็นในแง่ของ ปริมาณ ทักษะ และประสิทธิภาพ จึงได้มีการนำเทคโนโลยีอย่างปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เข้ามาใช้เพื่อช่วยภาคธุรกิจแก้ปัญหาดังกล่าวที่เกิดขึ้นนั่นเอง

Techsauce for business   นำเสนองานวิจัยที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง เพื่อเสริมประสิทธิภาพการทำงานให้กับธุรกิจ episode นี้เป็นกรณีศึกษาจากมหาวิทยาลัย CMKL และบริษัท ไทย เบฟเวอ เรจ จำกัด (มหาชน)  

Case study นี้เป็นงานวิจัยที่นำ AI มาทำงานที่มีความซับซ้อนสูง ย้อนกลับไปเริ่มตั้งแต่การผลิตเครื่องดื่มเพื่อจำหน่ายในอุตสาหกรรมนั้น ส่วนใหญ่มักจะเป็นการขายขาด โดยที่ให้ขวดไปกับผู้บริโภค ซึ่งจะนำขวดไปทิ้งหรือไปขายให้กับรถขายของเก่าก็ได้ หลังจากนั้นขวดเหล่านี้ก็จะถูกส่งกลับมายังโรงงานที่จำเป็นต้องใช้ตามประเภทของขวด โดยขั้นตอนสำคัญ คือ การตรวจสอบขวดว่าสามารถนำมา reuse ได้ต่อหรือไม่ หากไม่ได้ก็จะต้องส่งไป recycle ที่โรงงานผลิตแก้วต่อไป 

แต่ความท้าทายและปัญหาที่เกิดขึ้นกับกระบวนการดังกล่าว คือ แรงงานที่ขาดแคลน และวัฎจักรของความต้องการที่ขึ้นกับฤดูกาล นอกจากนี้ยังมีความท้าทายจากการที่โรงงานไม่สามารถใช้ประสิทธิภาพของเครื่องจักรได้เต็มที่ เพราะเหนือการควบคุมของแรงงานคน

ในภาคธุรกิจ โดยเฉพาะในส่วนของโรงงานนับว่าเป็นความท้าทายอย่างยิ่งที่เทคโนโลยีในอดีตไม่ตอบโจทย์ที่องค์กรต้องการ อีกต่อไป ดังนั้นจึงต้องใช้การวิจัยและพัฒนาอย่างหนัก เพื่อให้ได้มาซึ่งเทคโนโลยีที่สามารถตอบโจทย์ได้ดีที่สุด

ความท้าทายหรือความแตกต่างของ AI ที่นำมาใช้แยกขวดของโครงการนี้ คือ ต้องมีข้อมูลเฉพาะด้านจำนวนมากที่จะให้ AI เรียนรู้ ว่าขวดใดมีปัญหาหรือไม่ หรือเรียนรู้แม้กระทั่งความหนาแน่นของคราบที่อยู่บนขวด เป็นต้น ซึ่งจะแตกต่างจากการใช้ AI ในมุมของ Visual ที่เราเห็นกันค่อนข้างมาก ที่มุ่งไปที่การเรียนรู้จากข้อมูลรูปภาพจำนวนมหาศาลแล้วจำแนกได้

อย่างไรก็ตาม solution ดังกล่าวได้เริ่มนำมาใช้กับการดำเนินงานของภาคธุรกิจ ซึ่งสามารถสะท้อนผลลัพธ์ในเรื่องของการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคนได้เป็นอย่างดี จากการที่โรงงานสามารถปรับ ความเร็วของเครื่องจักรที่สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ  ลดการทำงานซ้ำซ้อนของคน เพื่อที่จะนำทักษะไปพัฒนาส่วนอื่นเพิ่มเติม นอกจากนี้ยังสามารถลดต้นทุน ลดเวลา และลดการใช้ทรัพยากรเพิ่มเติมได้อีกด้วย 

ติดตามรับชมฉบับวิดีโอได้ที่ Facebook , Youtube

รับฟังบทสัมภาษณ์ฉบับเต็มได้ที่

ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

CP Group จับมือ NTT Docomo Global ยกระดับ Amaze Super App สู่ Loyalty E-commerce ระดับประเทศ และเปิดตัว Amaze Survey และ Amazing Japan

CP Group และ Ascend Commerce จับมือ NTT DOCOMO Global ยกระดับ Amaze Super App สู่ Loyalty E-commerce ระดับประเทศ เปิดตัว Amaze Survey ร่วมกับ INTAGE, Amazing Japan และ Consumer Eng...

Responsive image

จากพื้นที่เช่า สู่ Tech Ecosystem ส่องวิธีคิดของ ‘ศศิธร วรัญญูวัฒนา’ ผู้นำ True Digital Park ที่เปลี่ยนออฟฟิศให้เช่าเป็นโอกาสทางธุรกิจ

เจาะลึกแนวคิดการสร้าง Tech Ecosystem ของ True Digital Park ภายใต้การนำของคุณแท็ป-ศศิธร วรัญญูวัฒนา จากพื้นที่สู่แพลตฟอร์มที่เชื่อมคน ธุรกิจ และโอกาส พร้อมบทเรียนสำคัญเรื่อง “การปรั...

Responsive image

Dell ชี้ AI PC และ Workstation คือเฟสต่อไปของ Enterprise AI ช่วยพนักงาน ประหยัดเวลา 2.17 ชั่วโมง/วัน ผลิตภาพเพิ่ม 30% จากงานวิจัยของ IDC

Dell Technologies เผยงานวิจัย IDC ชี้ 48% ขององค์กรใหญ่ในเอเชียแปซิฟิกเริ่มใช้ AI PC แล้ว และ 95% มองว่า Workstation จะสำคัญต่อโครงการ AI ใน 2 ปีข้างหน้า สะท้อนแนวคิด AI Compute Co...