‘Sustainable AI’ แนวนโยบายการพัฒนา AI อย่างยั่งยืน

‘Sustainable AI’ แนวนโยบายการพัฒนา AI อย่างยั่งยืน

ผู้เขียน: ปรัชญา อินทรานุปกรณ์ – ผู้อำนวยการสถาบันไทย-เยอรมัน (TGI)

คำถามที่อุตสาหกรรมการผลิตยุคใหม่ไม่อาจหลีกเลี่ยงได้คือ ‘AI’ จะช่วยยกระดับประสิทธิภาพการผลิต โดยไม่ซ้ำเติมวิกฤตสิ่งแวดล้อมได้อย่างไร? สถาบันไทย-เยอรมัน ได้กำหนดทิศทางตอบคำถามนี้อย่างเป็นระบบ ผ่านกรอบแนวคิด Sustainable AI ซึ่งบูรณาการระหว่างการเปลี่ยนผ่านดิจิทัล (Digital Transformation: DX) และการเปลี่ยนผ่านสีเขียว (Green Transformation: GX) เข้าด้วยกัน โดยขับเคลื่อน Sustainable AI ในบริบทอุตสาหกรรมไทย ทั้งในมิติเทคนิค มิติทรัพยากรมนุษย์ และมิติเชิงนโยบายที่สามารถนำไปปรับใช้ได้จริง

กรอบแนวคิด Sustainable AI สำหรับอุตสาหกรรมไทยยุคใหม่

เพื่อให้เรื่องของเทคโนโลยีอย่าง AI สามารถจับต้องได้จริง และสามารถสร้างประโยชน์ให้กับภาคอุตสาหกรรมไทยได้อย่างยั่งยืน TGI จึงขับเคลื่อนนโยบาย Sustainable AI ผ่านแนวคิด 4 เสาหลัก ได้แก่ 

1. อุตสาหกรรมอัจฉริยะสีเขียว (Green Manufacturing) นำ AI มาประยุกต์ควบคุมการใช้พลังงานและลดการ ปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ในกระบวนการผลิต
2. การเปลี่ยนผ่านคู่ขนาน (Twin Transformation) ผสาน DX เข้ากับ GX โดยให้ AI เป็นกลไกปรับกระบวนการทำงานให้เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม
3. การพัฒนาทักษะบุคลากร (Capacity Building) อัปเกรดทั้งระดับแรงงานและผู้ประกอบการให้ใช้งาน AI และระบบอัตโนมัติได้อย่างเหมาะสม
4. การเป็นศูนย์กลางถ่ายทอดเทคโนโลยี (Technology Partner) โดยสร้างความร่วมมือกับพันธมิตรภาครัฐและเอกชน

จุดเด่นของกรอบนโยบายนี้คือการปฏิเสธแนวคิด ‘เลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง’ ระหว่างเทคโนโลยีและสิ่งแวดล้อม แต่ยืนยันว่าทั้งสองสามารถเดินหน้าพร้อมกัน โดยมี AI ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมระหว่างความสามารถในการแข่งขัน และความยั่งยืนทางสิ่งแวดล้อมในโรงงานอุตสาหกรรม

3 แนวทางการประยุกต์ใช้ AI ในภาคอุตสาหกรรม

เพื่อให้เห็นตัวอย่างการใช้งานในภาคอุตสาหกรรมได้อย่างชัดเจนยิ่งขึ้น จึงขอยกตัวอย่างกรณีศึกษาที่เกิดขึ้นแล้วในประเทศไทยจาก TGI และพันธมิตร โดยมี 3 แนวทางที่น่าสนใจ ดังนี้

ระบบตรวจสอบคุณภาพอัจฉริยะ (AI Visual Inspection)

TGI นำเทคโนโลยี Deep Learning ผ่านโปรแกรม CiRA Core มาทำงานร่วมกับหุ่นยนต์แขนกล เช่น หุ่นยนต์ Dobot เพื่อตรวจสอบพื้นผิว คัดแยกชิ้นส่วน และตรวจหาจุดบกพร่อง (Defect) บนสายพานการผลิตแทนสายตามนุษย์แบบ Real-Time ผลลัพธ์จากโรงงานผลิตชิ้นส่วนแม่พิมพ์และยานยนต์ที่ร่วมโครงการ พบว่าสามารถลดอัตราชิ้นงานเสีย (Scrap Rate) ลงได้กว่า 15–20% ส่งผลให้ลดการสิ้นเปลืองวัตถุดิบและพลังงานในกระบวนการหลอมหรือรีไซเคิลชิ้นงานเสีย สอดคล้องกับแนวคิด Green Manufacturing อย่างเป็นรูปธรรม

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance)

เซนเซอร์อัจฉริยะ (IIoT) ติดตั้งบนเครื่องจักรกลหนักและหุ่นยนต์ในโรงงาน เพื่อเก็บข้อมูลแรงสั่นสะเทือน ความร้อน และกระแสไฟฟ้า จากนั้นส่งให้ AI และระบบ Big Data ประมวลผลและแจ้งเตือนล่วงหน้า ก่อนที่เครื่องจักรจะเสียหาย ในโครงการเพิ่มประสิทธิภาพระบบอัจฉริยะเฝ้าติดตามเครื่องจักร (Machine Monitoring System) ร่วมกับกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม โรงงาน SME ที่เข้าร่วมสามารถลดเวลาที่เครื่องจักรหยุดทำงานนอกแผน (Unplanned Downtime) ได้ถึง 25% และยืดอายุการใช้งานของอะไหล่ไฮดรอลิก/มอเตอร์ ซึ่งช่วยลดการสร้างขยะอิเล็กทรอนิกส์ (E-Waste) ในโรงงาน

การบริหารพลังงานด้วย AI เพื่อมุ่งสู่ Net Zero

การผสานระหว่าง DX และ GX เข้าด้วยกันโดยตรง ด้วยการให้ AI เรียนรู้พฤติกรรมการทำงานของระบบปรับอากาศ (Chiller) และปั๊มลมในโรงงาน เพื่อคำนวณและปรับรอบการทำงาน (Load) ให้สอดคล้องกับแผนการผลิตจริงในแต่ละช่วงเวลาโดยอัตโนมัติ โรงงานในเขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC) ที่เข้าร่วมจัดทำแผน SMKL Roadmap กับ TGI สามารถลดค่าไฟฟ้า และพลังงานสิ้นเปลืองในระบบสนับสนุนการผลิตได้มากกว่า 10–15% ลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก (Carbon Footprint) ขององค์กรได้อย่างยั่งยืน

ระบบนิเวศ 5G-AI สำหรับโรงงานอัจฉริยะ

กลไกการทำงานของโรงงานอัจฉริยะที่ต้องเกิดการสื่อสารข้อมูลแบบ Real-Time นั้น จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานด้านเครือข่ายที่แข็งแรงและมีความยืดหยุ่นมากพอต่อการเชื่อมต่อจริง ด้วยบริบทของโรงงานที่มีอุปกรณ์การเชื่อมต่อจำนวนมาหศาลในพื้นที่จำกัด ทั้งยังมีการใช้งานเทคโนโลยีที่เคลื่อนไหวและตอบสนองกับสถานการณ์ต่างๆ แบบไม่ประจำสถานี เทคโนโลยี 5G จึงเป็นหนึ่งใน Enabler Technology ที่เปิดทางให้คุณสมบัติเหล่านี้เกิดขึ้นได้จริง

เพื่อสร้างพื้นที่ตัวอย่างและสำรวจความเป็นไปได้ จึงเกิดเป็นความร่วมมือระหว่าง EEC, AIS, depa และ TGI ในการจัดตั้งศูนย์ 5G Solution Development Center ซึ่งเป็นพื้นที่จำลองโรงงานอัจฉริยะเสมือนจริง โดยมีกรณีศึกษาที่สำคัญ ได้แก่ 

• การใช้หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ (AMR) และรถลำเลียงสินค้า (AGV) บนเครือข่าย AIS 5G Private Network ซึ่งช่วยให้หุ่นยนต์คำนวณเส้นทางได้แบบ Real-Time ลดการสูญเสียพลังงานจากการหยุดรถบ่อยครั้ง และลดปัญหาความไม่ต่อเนื่องจากการย้าย Node ระหว่างจุดปล่อยสัญญาณได้อีกด้วย
• การบำรุงรักษาระยะไกลด้วยเทคโนโลยี AR/VR ที่ลดการเดินทางของวิศวกรข้ามจังหวัดหรือข้ามประเทศ ลด Carbon Footprint จากการเดินทางและเพิ่มความรวดเร็วในการตอบสนองต่อ Downtime ได้เป็นอย่างดี
• การติดตั้งเซนเซอร์ IoT บนเครื่องจักรเก่าเพื่อส่งข้อมูลผ่าน 5G ไปยัง Edge Computing สำหรับตรวจจับการใช้พลังงานผิดปกติ
• Digital Twin ที่ช่วยให้ผู้บริหารทดลองเปลี่ยนแผนการผลิตในระบบจำลองโดยไม่จำเป็นต้องหยุดการผลิต หรือทดสอบแนวคิดดังกล่าวในหน้างานจริง ซึ่งทำให้เกิดการสิ้นเปลืองวัตถุดิบและพลังงานจำนวนไม่น้อย

‘Sustainable AI’ ทักษะยุคใหม่ที่ต้องจัดการบนพื้นฐานความเข้าใจ

ทักษะด้าน AI เป็นสิ่งที่ขาดไปไม่ได้สำหรับการแข่งขันในยุคใหม่ แต่ภายใต้บริบทของโรงงานอุตสาหกรรมที่มีความละเอียดอ่อน ข้อกำหนดและชุดทักษะที่ใช้จึงมีความแตกต่างจาก AI ที่ใช้กันในธุรกิจอื่นๆ เป็นอย่างมาก ในการพัฒนาทักษะด้าน AI ภายใต้มุมมองของ TGI จึงจัดกลุ่มชุดทักษะภายใต้แนวคิด Sustainable AI ที่จำแนกออกเป็น Soft Skills และ Hard Skills อย่างชัดเจน 

ด้าน Soft Skills: 

• Sustainable Mindset & ESG Awareness – ครอบคลุมความเข้าใจการเปรียบเทียบระหว่างความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และการมองเป้าหมาย Net Zero เป็นจุดตั้งต้นในการออกแบบระบบ AI
• Data-Driven Decision Making & Adaptability – ส่งเสริมทักษะผู้นำในการนำข้อมูลคาดการณ์จาก AI มาปรับใช้กับแรงงาน ตลอดการตัดสินใจด้านกลยุทธ์ต่างๆ บนพื้นฐานความยืดหยุ่นที่มีความแม่นยำจากข้อมูลจริง
• AI Ethics & Security Framework – ที่ครอบคลุมความปลอดภัยทางไซเบอร์และการใช้ AI โดยไม่ส่งผลกระทบเชิงลบต่อสังคมและแรงงาน รองรับการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้อย่างยั่งยืน

ด้าน Hard Skills: 

• Green AI Computing & Cloud Optimization – เน้นการรันโมเดล AI บน Cloud ร่วมกับโครงข่าย Private 5G อย่างมีประสิทธิภาพแต่ใช้พลังงานต่ำ
• Industrial AI & Machine Learning Pipeline – สำหรับการทำความสะอาดข้อมูลและฝึกโมเดลตั้งแต่ระดับ Classic ML จนถึง Deep Learning สำหรับงานในภาคอุตสาหกรรม
• Edge AI & IoT Integration – ยกระดับการประมวลผลให้รวดเร็วยิ่งขึ้นผ่าน Edge ลดปัญหา Latency ที่เคยเกิดขึ้นจากการส่งข้อมูลไปยัง Data Center กลาง ทำให้การตอสนองของเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องใกล้เคียงกับ Real-Time

TGI กับการยกระดับแรงงานภายใต้แนวคิด Sustainable AI

เพื่อขับเคลื่อนแนวคิด Sustainable AI ให้เกิดขึ้นจริงได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคอุตสาหกรรมที่ TGI มีความเชี่ยวชาญ TGI จึงร่วมมือกับหน่วยงานรัฐ เช่น กระทรวงอุตสาหกรรม และ depa เปิดหลักสูตรสำคัญ 4 หลักสูตร ได้แก่

1. AI & Machine Learning Applications in Manufacturing (รหัส 25-MOM-41) – ครอบคลุมโครงสร้าง Machine Learning และ Deep Learning สำหรับ Visual Inspection และ Predictive Maintenance
2. DX Transformer Development – พัฒนา Twin Transformation ทั้งในมิติ Digital และ Green โดยแบ่งออกเป็นสามกลุ่มองค์ความรู้ Leader, Engineer OT และ Engineer IT
3. Digital IoT, AI on Cloud Computing via Private 5G Network for Manufacturing – หลักสูตรขั้นสูงสำหรับการประมวลผลและการบริหารจัดการข้อมูลบนเครือข่ายออนไลน์ซึ่งเป็นความร่วมมือกับพันธมิตรภาคเอกชน
4. Transformation Excellence & AI Integration – ยกระดับสู่นักวิเคราะห์และนักบูรณาการระบบ (SA/SI) ในบริบทอุตสาหกรรม 5.0

ตัวชี้วัดผลลัพธ์จากโครงการ TGI

จากการสังเคราะห์กรณีศึกษาพบว่า ปัจจัยความสำเร็จของ ‘Sustainable AI ในบริบทอุตสาหกรรมไทย’ มิได้อยู่ที่ความซับซ้อนของอัลกอริทึมเพียงอย่างเดียว หากแต่ขึ้นอยู่กับ ‘การบูรณาการสามมิติ‘ 

• มิติเทคโนโลยี (ความเหมาะสมของโซลูชั่น AI กับโจทย์โรงงาน) 
• มิติมนุษย์ (ทักษะ Soft-Hard Skills ของบุคลากร) 
• มิติสภาพแวดล้อม (โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลและการสนับสนุนเชิงนโยบาย)

ข้อสังเกตที่น่าสนใจจากผลลัพธ์เชิงตัวเลข คือ ความสำเร็จมักเกิดจากการแก้ปัญหา ‘คอขวด’ เฉพาะจุดในสายการผลิต มากกว่าการเปลี่ยนระบบทั้งหมดในคราวเดียว อาทิ การติดตั้ง AI Visual Inspection เฉพาะจุดตรวจคุณภาพ หรือ Predictive Maintenance เฉพาะเครื่องจักรที่มีต้นทุนการซ่อมบำรุงมูลค่าสูง ทำให้โรงงาน SME สามารถเข้าถึงประโยชน์ได้ โดยไม่ต้องลงทุนขนาดใหญ่ในคราวเดียว

นอกจากนี้ การจัดหลักสูตร DX Transformer Development ที่แยกพัฒนาวิศวกร IT และ OT แล้วนำมาบูรณาการร่วมกัน ถือเป็นนวัตกรรมเชิงการศึกษาที่ตอบโจทย์ช่องว่างทักษะ (Skill Gap) ในอุตสาหกรรมไทยได้ตรงจุด ผลที่ได้คือการลดเวลาตรวจสอบชิ้นงานที่ผิดพลาดได้เฉลี่ย 15–20% จากโครงการกลุ่ม DX Transformer Development ร่วมกับพันธมิตรอาเซียน

‘Sustainable AI’ จึงมิใช่แค่คำศัพท์ที่ดูดีบนเวทีเสวนา หากแต่เป็นกรอบการดำเนินงานที่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่วัดได้จริงในบริบทอุตสาหกรรมการผลิตของไทย ไม่ว่าจะเป็นการลดชิ้นงานเสียกว่า 15–20% ลดการหยุดทำงานนอกแผน 25% ลดการใช้พลังงาน 10–15% หรือยกระดับทักษะบุคลากรในสัดส่วน 80% ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้เกิดจากเวทมนตร์ของเทคโนโลยี แต่เกิดจากการออกแบบระบบที่มี ‘เป้าหมายสีเขียว’ เป็นจุดตั้งต้นตั้งแต่แรก

ในยุคที่ภาคอุตสาหกรรมไทยต้องรับมือทั้งแรงกดดันด้านการแข่งขันระดับโลกและข้อกำหนดด้านสิ่งแวดล้อมที่เข้มข้นขึ้น แนวทาง Sustainable AI ของ TGI ชี้ให้เห็นว่า ‘ดิจิทัล’ และ ‘สีเขียว’ ไม่ใช่เส้นทางที่แยกออกจากกัน แต่เป็นเส้นทางเดียวกันที่ต้องเดินไปพร้อมกัน โดยมี AI ทำหน้าที่เป็นพาหนะร่วม และมนุษย์ที่มีทักษะและวิจารณญาณเป็นผู้ควบคุมทิศทาง

ผู้เขียน:

นายปรัชญา อินทรานุปกรณ์ – ผู้อำนวยการสถาบันไทย-เยอรมัน (TGI)

เกี่ยวกับสถาบันไทย-เยอรมัน (TGI):

TGI ไม่ใช่แค่ฝึกอบรมแต่เป็นพาร์ทเนอร์ในการให้บริการที่ครบวงจร พร้อมยกระดับอุตสาหกรรมไทย สู่อุตสาหกรรมอนาคตที่ยั่งยืน ด้วยเทคโนโลยีและนวัตกรรมการผลิตอัจฉริยะ

website: www.tgi.or.th

ที่มาข่าว :https://www.mmthailand.com