เทคโนโลยีที่ช่วยให้นักออกแบบและนักพัฒนาผลิตภัณฑ์ตอบโจทย์ความท้าทายในปัจจุบัน (ตอนที่ 2)

เทคโนโลยีที่ช่วยให้นักออกแบบและนักพัฒนาผลิตภัณฑ์ตอบโจทย์ความท้าทายในปัจจุบัน (ตอนที่ 2)

เทคโนโลยีสมัยใหม่ช่วยในเรื่องของปัญหาขาดแคลนแรงงานที่มีทักษะ ให้คนที่มีอยู่จำกัดสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วขึ้น ช่วยให้งานซ้ำ ๆ เป็นระบบอัตโนมัติและให้ AI (Artificial Inteilligence) และ ML (Machine Learning) เป็นผู้ทำงาน

AI ML DL Concentric Circles

ความสัมพันธ์ระหว่าง AI, ML และ DL (ที่มา: บล็อกของ Daniel J Hand)

  • การทำงานประจำให้เป็นอัตโนมัติด้วย AI และ ML 

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า บริษัทอุตสาหกรรมที่มีความเชี่ยวชาญในการออกแบบและก่อสร้างอัตโนมัติจะมีความได้เปรียบทางการแข่งขัน แทนที่นักพัฒนาและนักออกแบบที่จะต้องใช้เวลาอย่างมากในการสร้างแบบจำลองและกำหนดค่าชิ้นส่วนมาตรฐาน ในอนาคตกระบวนการเหล่านี้สามารถส่งต่อให้เทคโนโลยีดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ ขั้นตอนการทำงานที่เดิมเคยใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน จะสามารถใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที นักออกแบบสามารถมุ่งเน้นความสนใจในสิ่งที่เป็นนวัตกรรมหรือกิจกรรมที่ต้องใช้ความพยายามและเวลามากได้อย่างอิสระ

คุณผู้อ่านสามารถทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่าง AI, ML และ DL ได้ตามลิงก์ด้านล่าง

การใช้ AI และ ML ปรับการออกแบบที่เหมาะสมที่สุดโดยเป็นไปอย่างอัตโนมัติ  

Generative Design คือ กระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์ที่ใช้ Machine Learning และ AI เข้ามาช่วย โดยนักออกแบบและนักพัฒนากำหนดเป้าหมายการออกแบบให้กับซอฟต์แวร์ จากนั้นคอมพิวเตอร์จะเสนอแนะแบบที่แตกต่างกันตามอัลกอริธึมของ Machine Learning นักออกแบบสามารถเลือกแบบที่ชอบเพื่อนำไปพัฒนาต่อ ซอฟต์แวร์จะหาโซลูชันที่ดีที่สุดสำหรับงานออกแบบ สิ่งนี้เกิดขึ้นด้วยการประมวลผลแบบคลาวด์ (สมองของคอมพิวเตอร์อยู่ที่ซอฟต์แวร์บนคลาวด์ เหมือน Google ที่อยู่บนคลาวด์ ไม่ได้อยู่บนเครื่องคอมพิวเตอร์)  Generative Design จึงช่วยให้วิศวกรเน้นความสนใจในสิ่งที่พวกเขาทำได้ดีที่สุดก็คือการออกแบบนั่นเอง

คุณผู้อ่านสามารถดูตัวอย่างการใช้ Generative Design ตามลิงก์ด้านล่าง

คำแนะนำสำหรับผู้ใช้งานที่ขับเคลื่อนด้วย AI — แอปพลิเคชันอื่นของ AI และ ML คือ การสนับสนุนนักออกแบบในการใช้งานต่าง ๆ  โดยเป็นผู้ช่วยที่มีความอัจฉริยะมากขึ้น เพื่อให้นักออกแบบมุ่งเน้นการแก้ปัญหางาน ซึ่ง AI สามารถรับชุดคำสั่งจากระบบและสามารถทำงานเองได้อย่างง่ายดาย 

คุณผู้อ่านสามารถดูตัวอย่างการใช้งานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตามลิงก์ด้านล่าง

Tony Stark (Iron man) with Jarvis (AI)

การเปิดตัว Copilot ผู้ช่วย AI ของ Microsoft 365 

https://blogs.microsoft.com/blog/2023/03/16/introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-for-work/

แพลตฟอร์ม Low-Code ความท้าทายที่สำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์นั้น Dr Moritz Maier, Co-Founder and Co-Managing Director ของ Synera บริษัทที่สร้างแพลตฟอร์มช่วยให้วิศวกรทำงานได้ง่ายมีประสิทธิภาพ กล่าวว่า “การพัฒนาส่วนประกอบแบบแมนนวลในเครื่องมือวิศวกรรมที่ไม่ได้เชื่อมต่อเครือข่ายนั้นไม่มีประสิทธิภาพเพียงพอ และจะถูกแทนที่ด้วยการทำแผนที่ดิจิทัลของกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ในแพลตฟอร์ม Low-Code อย่าง Synera” บทบาทของวิศวกรจะเปลี่ยนไปเป็นผู้พัฒนาอัลกอริธึมแทนที่การออกแบบส่วนประกอบต่าง ๆ แบบแมนนวลที่ใช้เวลานาน เปลี่ยนไปเป็นการเขียนเวิร์กโฟลว์เพื่อสร้างแบบจำลอง โดยการกำหนดพารามิเตอร์ต่าง ๆ ซอฟต์แวร์จะปรับแบบจำลองโดยอัตโนมัติตามเวิร์กโฟลว์ที่เขียน ทำให้ประหยัดเวลาได้มากถึง 90 เปอร์เซ็นต์ 

การออกแบบในลักษณะนี้ต้องมีรูปแบบที่ตายตัวและซ้ำไปมา เช่น รูปทรงเรขาคณิต การเขียนอัลกอริธึมที่กำหนดลักษณะเรขาคณิตโดยสามารถปรับพารามิเตอร์ต่าง ๆ  สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้ ยกตัวอย่างเช่น  เวลาเราเล่นเกมที่มีตัวละครให้เลือก นั่นคือเวิร์กโฟลว์ที่เป็นขั้นตอนที่ชัดเจน ตั้งแต่เลือกตัวละคร เลือกหมวก เสื้อเกราะ อาวุธ รองเท้า ไปทีละอย่าง การเขียนแบบจำลองโดยใช้เวิร์กโฟลว์ก็มีความคล้ายกัน คือ สามารถระบุผ่านการเขียนเวิร์กโฟลว์ได้ และคอมพิวเตอร์จะวาดขึ้นให้เองโดยอัตโนมัติ

คุณผู้อ่านสามารถดูการทำแบบจำลองโดยการเขียนเวิร์กโฟลว์ได้จากคลิปข้างล่าง

นอกเหนือจากเทคโนโลยี AI หรือ ML และซอฟต์แวร์ที่เป็นอัตโนมัติที่ช่วยให้นักออกแบบสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เทคโนโลยีการผลิตสมัยใหม่ อย่างการผลิตแบบเติมวัสดุ (การพิมพ์ 3 มิติ) ก็เป็นตัวทำลายข้อจำกัดของการออกแบบเช่นเดียวกัน จากเดิมที่การออกแบบต้องคำนึงถึงสิ่งที่เทคโนโลยีการผลิตแบบเดิมจะทำได้ แต่ปัจจุบันข้อจำกัดนี้ไม่มีอีกต่อไป

การผลิตแบบเติมวัสดุช่วยให้ซัพพลายเชนมีความยืดหยุ่น เพิ่มโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมและมีความยั่งยืน  

ประโยชน์ของการผลิตแบบเติมวัสดุ ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สามารถพัฒนาการออกแบบให้ใช้ได้กับเทคโนโลยีการผลิตต่าง ๆ ในสมัยก่อนได้ 

Additive manufacturing makes many things possible that simply could not be manufactured before. In combination with generative design, organic-looking forms are created that are often lighter and at the same time more stable than their conventional counterpart.

การผลิตแบบเติมวัสดุทำให้หลายสิ่งที่ไม่เคยผลิตได้มาก่อน สามารถทำได้เมื่อรวมกับ Generative Design รูปแบบที่ได้ดูเป็นธรรมชาติ มีน้ำหนักเบาและมีความเสถียรมากกว่าวิธีการผลิตแบบเดิม

(ที่มา: PTC)

ตัวอย่างของ บริษัท Advanced Engineering Solutions ปรับการออกแบบเครื่องแลกเปลี่ยนความร้อน (Heat Exchanger) ของเฮลิคอปเตอร์ โดยใช้โครงสร้างตาข่ายที่สามารถผลิตได้ด้วยเทคโนโลยีการเติมวัสดุเท่านั้น เครื่องแลกเปลี่ยนความร้อนได้รับการออกแบบและผลิตให้เล็กลงครึ่งหนึ่งของขนาดเดิม ในขณะที่ทำความเย็นได้เพิ่มขึ้นถึง 4 เท่า 

นอกจากนี้การผลิตแบบเติมวัสดุยังช่วยรับประกันความปลอดภัยและความยั่งยืนของซัพพลายเชน โดยจะผลิตในท้องถิ่นมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ เพื่อลดการขนส่งระยะไกล

โลกยุคใหม่พัฒนามาไกลถึงเพียงนี้ ธุรกิจต่าง ๆ ต้องปรับตัวอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ยังคงความสามารถในการแข่งขัน หวังว่าคุณผู้อ่านอาจได้ไอเดียบางอย่างไปปรับใช้กับธุรกิจของท่านต่อไป

บทความอ้างอิง: https://www.etmm-online.com/

บทความที่น่าสนใจ

About The Author