ปัจจุบันมีการนำ AI และ Machine Learning มาใช้ในกระบวนการผลิตมากขึ้น รวมถึงการประกอบและการควบคุมคุณภาพ โดยเมื่อนำมาประกอบกับ Augmented Reality (การรวมเอาวัตถุเสมือนเข้ามาในโลกแห่งความเป็นจริง ผ่านอุปกรณ์อย่างแว่น AR) เพื่อแนะนำผู้ปฏิบัติงานในกระบวนการประกอบให้ทำงานได้ง่ายขึ้น อีกทั้งยังเป็นการลดอัตราการผิดพลาดในกระบวนการทำงานอีกด้วย
เมื่อการตัดเฉือนส่วนประกอบ ความสึกหรอของเครื่องมือและอัตราการขจัดโลหะเป็นปัจจัยชี้ขาด การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถช่วยเพิ่มคุณค่าให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการปรับต้นทุนการผลิตให้เหมาะสมที่สุด เพื่อสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจในการเปลี่ยนเครื่องมือ
ประเทศเยอรมันี — ที่ห้องปฏิบัติการเครื่องมือกล WZL ของมหาวิทยาลัย RWTH Aachen ได้มีการเปิดตัวโครงการวิจัยใหม่สำหรับการปรับกระบวนการให้เหมาะสมที่สุดและการส่งเสริมคุณภาพในการขึ้นรูปขนาดใหญ่ โครงการตรวจสอบว่าอัลกอริทึมของ Machine Learning สามารถใช้เพื่อปรับเข้ากับความไม่เสถียรและด้วยเหตุนี้จึงลดการปฏิเสธในกระบวนการขึ้นรูป ความไม่เสถียรเนื่องจากตัวแปรที่มีอิทธิพลภายนอก ปฏิสัมพันธ์ที่ไม่รู้จักระหว่างพารามิเตอร์ของกระบวนการหรือลักษณะคุณภาพของผลิตภัณฑ์มักนำไปสู่การปฏิเสธในกระบวนการขึ้นรูปขนาดใหญ่แม้จะมีการควบคุมกระบวนการที่มีอยู่ แนวคิดการควบคุมในตอนนี้ขึ้นกับความรู้ผู้ปฏิบัติงานโดยปริยาย
แนวโน้มการใช้งานยานยนต์อัตโนมัติที่กำลังเพิ่มสูงขึ้นในอนาคตอันใกล้ ส่งผลให้ความต้องการใช้ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เพิ่มมากขึ้นในอุตสาหกรรมยานยนต์
ผู้บริหารที่ดูแลด้านโครงสร้างพื้นฐานและปฏิบัติการ (I&O) ขององค์กร ต้องใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในเชิงกลยุทธ์เพื่อเป็นตัวเร่งในการริเริ่มสร้างสรรค์ธุรกิจดิจิทัลใหม่ ๆ
โมเดล Deep Learning (DL) ก่อให้เกิดความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เกี่ยวกับรูปแบบการประยุกต์ใช้งานข้อมูลเชิงลึกในสถานการณ์จริงและในชีวิตประจำวัน ก่อนหน้านี้โมเดล Deep Learning ถูกใช้งานอย่างจำกัดเฉพาะในแวดวงวิทยาศาสตร์และการวิจัย แต่เนื่องจากปัจจุบันมีข้อมูลจำนวนมหาศาล อีกทั้งพลังประมวลผลของคอมพิวเตอร์สามารถรองรับการประมวลผลแบบคู่ขนานได้อย่างรวดเร็วมากขึ้น มีเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์และโมเดลต่างๆ ดังนั้นบริษัททั้งขนาดเล็กและขนาดใหญ่จึงหันมาปรับใช้เทคโนโลยี AI (Artificial
“The greatest competitive advantages will not be gained with technology, but with an open mindset.”
งานด้านทรัพยากรบุคคลบางประเภทไม่เพียงแต่ได้รับอิทธิพลจากเทคโนโลยี แต่ในขณะเดียวกัน ก็ได้รับการพัฒนาให้ดีขึ้น จากการใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะต่าง ๆ ร่วมกันอีกด้วย สถานการณ์แรงงานทั่วโลกกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ผลการศึกษาจากมหาวิทยาลัยจอร์จทาวน์ ระบุว่าภายในปี พ.ศ. 2563 จะมีตำแหน่งงานว่างในตลาดแรงงานของสหรัฐอเมริกาถึง 55 ล้านตำแหน่ง จากการวิเคราะห์เพิ่มเติมเป็นผลมาจากการขาดการฝึกอบรมด้านเทคโนโลยีอย่างจริงจัง ประกอบกับตำแหน่งงานอีกจำนวนมากที่ต้องการความรู้ความสามารถขั้นสูงด้านเครื่องจักรกล เช่น เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI)
นักวิทยาศาสตร์ที่สถาบันวิศวกรรมระบบยานยนต์: Vehicle Systems Engineering ของ KIT ได้พัฒนาโปรแกรมที่รวมการจำลองกระบวนการ: process simulation เข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องจักร: machine learning และ AI ทำให้อัลกอริทึมสามารถจดจำรูปแบบและประเมินความสามารถในการผลิตส่วนประกอบได้
Machine Learning, deep learning และ algorithms คุณไม่สามารถหลีกเลี่ยงคำศัพท์เหล่านี้ได้อีกต่อไปเมื่อพูดถึงอุตสาหกรรม 4.0 มาค้นหาสิ่งที่ Machine Learning เป็นจริงๆ และเราจะใช้มันอย่างไรในทางปฏิบัติ
