หน้างานจำนวนมากมีข้อมูลอยู่แล้วจากเซนเซอร์วัดอุณหภูมิ กล้อง CCTV มิเตอร์ ระบบ POS และ PLC ของเครื่องจักร แต่ข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้เป็นระบบหรือพร้อมใช้ตัดสินใจในงานประจำวันเสมอไป ส่วนที่ยากคือการส่งค่าที่ถูกต้องไปถึงคนที่ต้องรู้ได้ทันเวลา พร้อมบริบทที่มากพอจะตัดสินใจได้ AI Operations Platform ของ Ai-Ai-Ai จึงออกแบบเป็น 5 ชั้นเพื่อทำหน้าที่นี้ บทความนี้จะไล่ดูทีละชั้น
ชั้นล่างสุดคือหน้างานจริง ชั้นบนสุดคือคนที่ตัดสินใจ ข้อมูลไหลจากล่างขึ้นบน ค่าที่วัดได้เริ่มต้นที่เซนเซอร์หรือกล้อง แล้วไปจบเป็นกราฟ การแจ้งเตือน หรือข้อเสนอการดำเนินการบนหน้าจอของผู้จัดการ ส่วนการตัดสินใจไหลกลับลงมา AI เสนอ คนอนุมัติ แล้วการดำเนินการที่อนุมัติแล้วจะทำงานอัตโนมัติ โดยระบบบันทึกทุกขั้นตอนไว้
5 ชั้น ไล่จากหน้างานขึ้นไป
- 1.แหล่งข้อมูล: อุปกรณ์ที่ใช้งานอยู่แล้ว เช่น เซนเซอร์ กล้อง CCTV เครื่องจักรและ PLC มิเตอร์ หุ่นยนต์ และระบบ POS เริ่มต้นได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนอุปกรณ์ใดเลย
- 2.Edge และการเชื่อมต่อ: IoT Edge สื่อสารกับเครื่องจักรและเซนเซอร์ผ่านโปรโตคอลอุตสาหกรรมที่อุปกรณ์ใช้อยู่แล้ว ได้แก่ Modbus, OPC UA และ MQTT
- 3.ข้อมูลและการเชื่อมโยงระบบ: แพลตฟอร์มข้อมูลจัดเก็บทุกค่าที่วัดได้ตามลำดับเวลาเป็น Time-series Data จัดการอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออยู่ และเชื่อมกับระบบอื่นขององค์กรผ่าน API
- 4.AI และการวิเคราะห์: เอนจิน AI ใช้ Anomaly Detection หาสิ่งผิดปกติ ใช้ Forecasting คาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป และใช้ Computer Vision วิเคราะห์ภาพจากกล้อง
- 5.แอปพลิเคชัน: Dashboard การแจ้งเตือน และ Mobile App ที่ผู้จัดการใช้ติดตามทุกหน้างาน รับการแจ้งเตือน และอนุมัติการดำเนินการ ได้ทั้งบนคอมพิวเตอร์และมือถือ
แต่ละชั้นมีหน้าที่ของตัวเอง การสื่อสารกับ PLC ผ่าน Modbus เป็นโจทย์คนละแบบกับการคาดการณ์เส้นกราฟอุณหภูมิ และทั้งสองอย่างก็ต่างจากการแสดงคำขออนุมัติบนมือถือของหัวหน้ากะ ในหน้าแพลตฟอร์ม คุณเลือกผลิตภัณฑ์แล้วดูได้ว่าผลิตภัณฑ์นั้นใช้ส่วนใดบ้าง
ตัวอย่าง: ห้องเย็นที่อุณหภูมิเริ่มสูงขึ้น
นี่เป็นตัวอย่างประกอบคำอธิบาย โดยอ้างอิงสถานการณ์คลังห้องเย็นตัวอย่างบนเว็บไซต์ของเรา หน้างาน ค่าที่วัดได้ และเวลาทั้งหมดเป็นข้อมูลตัวอย่าง ไม่ใช่กรณีของลูกค้า
ห้องเย็น 2 ในคลังห้องเย็นแห่งหนึ่งวัดได้ −18.2 °C ยังอยู่ในเกณฑ์ เซนเซอร์อุณหภูมิ เซนเซอร์ประตู และกล้องทางเดินของห้องนี้อยู่ในชั้นแหล่งข้อมูล ค่าจากเซนเซอร์เข้ามาผ่านชั้น Edge ภาพจากกล้องก็ส่งเข้าแพลตฟอร์มเช่นกัน แล้วชั้นข้อมูลจะเก็บค่าที่วัดได้ตามลำดับเวลา รวมกับข้อมูลจากหน้างานอื่นทุกแห่งที่บริษัทดูแล
ประตูเปิดค้างมา 2 นาที และอุณหภูมิสูงขึ้น 0.3 °C ทุก 5 นาที ชั้นข้อมูลเก็บประวัติไว้ แล้ว Forecasting ในชั้น AI ต่อเส้นกราฟไปข้างหน้า ผลคาดการณ์ชี้ว่าห้องจะเกินเกณฑ์ −15 °C ในอีก 22 นาที ทีมงานจึงมีเวลาลงมือก่อนอุณหภูมิเกินเกณฑ์ ไม่ต้องตามแก้ทีหลัง
ตัวเลขที่สูงขึ้นไม่ได้บอกสาเหตุในตัวเอง Computer Vision ที่วิเคราะห์ภาพจากกล้องทางเดินพบว่ามีพาเลทขวางประตูไว้จนปิดไม่ได้ แพลตฟอร์มจึงเสนอทางแก้ คือส่งหุ่นยนต์ลาดตระเวน R2 ไปเคลียร์ประตู พร้อมแจ้งเตือนหัวหน้ากะ ข้อเสนอนี้ขึ้นไปถึงชั้นแอปพลิเคชันพร้อมหลักฐานประกอบ และแสดงบนมือถือของหัวหน้ากะ
หัวหน้ากะอนุมัติเวลา 14:06 คำสั่งที่อนุมัติแล้วถูกส่งกลับลงไปถึงหุ่นยนต์ จากนั้น R2 เคลียร์ประตู และกล้องยืนยันว่าประตูปิดแล้วเวลา 14:09 พอถึง 14:11 ห้องกลับมาที่ −17.9 °C และยังลดลงต่อเนื่อง ระบบบันทึกไว้ว่าใครอนุมัติอะไร เมื่อไร
ในตัวอย่างนี้ ทุกชั้นทำหน้าที่ของตัวเอง และมีเพียงขั้นตอนเดียวที่ต้องใช้คน คือการอนุมัติ แพลตฟอร์มจะไม่ส่งหุ่นยนต์ออกไปจนกว่าผู้รับผิดชอบจะอนุมัติ
ทำไมการใช้โครงสร้างชุดเดียวร่วมกันจึงสำคัญ
ทั้ง 7 ผลิตภัณฑ์ ได้แก่ AI Camera, AI Food Intelligence, AI Farm, AI ASR, AI OCR, AI Voice: Salid และ Robotics & Humanoids ทำงานบน 5 ชั้นเดียวกันนี้ แต่ไม่ใช่ทุกผลิตภัณฑ์ที่ใช้ครบทุกชั้น AI OCR ใช้ Dashboard และ API ส่วน AI Farm ใช้ข้อมูลจากเซนเซอร์และมิเตอร์ที่เชื่อมต่อผ่าน Modbus และ MQTT สิ่งที่ทุกผลิตภัณฑ์ใช้ร่วมกันคือข้อมูล การแจ้งเตือน และการอนุมัติชุดเดียวกัน
ฐานร่วมนี้ส่งผลต่อการทำงานจริงหลายเรื่อง ในตัวอย่างข้างต้น กล้องตรวจพบพาเลท เซนเซอร์อุณหภูมิบอกว่าห้องกำลังอุ่นขึ้น และหุ่นยนต์ลงมือแก้ไข แต่หัวหน้ากะเห็นข้อเสนอเพียงรายการเดียวและตัดสินใจเพียงครั้งเดียว
- ใช้ข้อมูล การแจ้งเตือน และการอนุมัติชุดเดียวกัน เหตุการณ์จากกล้องและค่าจากเซนเซอร์รวมอยู่ในที่เดียว ข้อเสนอเดียวจึงอ้างอิงได้ทั้งสองแหล่ง และการแจ้งเตือนส่งตรงถึงผู้รับผิดชอบ
- ไม่ผูกติดผู้ผลิตหุ่นยนต์รายใด แพลตฟอร์มกลางสั่งงานหุ่นยนต์ได้ทุกแบรนด์ ทั้ง Humanoid หุ่นยนต์สี่ขา AMR และแขนกล และเชื่อมกับระบบอื่นขององค์กรผ่าน API
- ต่อยอดของเดิม ไม่ต้องรื้อระบบ แพลตฟอร์มเชื่อมกับกล้อง CCTV เดิม เซนเซอร์ และเครื่องจักรที่มีอยู่ในหน้างาน รวมถึง PLC ผ่าน Modbus, OPC UA และ MQTT ก้าวแรกจึงเป็นการเชื่อมต่อสิ่งที่มีอยู่ ไม่ใช่การซื้ออุปกรณ์ใหม่
- เลือก Subscription เฉพาะสิ่งที่ใช้ จ่ายเฉพาะโมดูลที่ตรงกับงานของคุณ เป็นรายเดือนหรือรายปี และทุกโมดูลทำงานบนโครงสร้าง 5 ชั้นชุดเดียวกัน
จะเริ่มที่หน้างานของคุณได้อย่างไร
จุดเริ่มต้นที่ได้ผลคือการไล่ดูว่าอุปกรณ์ที่มีอยู่ตรงกับ 2 ชั้นล่างสุดอย่างไร จดรายการสิ่งที่มีอยู่แล้วในหน้างาน เช่น กล้อง มิเตอร์ PLC หรือระบบ POS แล้วระบุว่าเครื่องจักรใช้โปรโตคอลใด ชั้น Edge รองรับ Modbus, OPC UA และ MQTT ส่วนระบบ POS และระบบธุรกิจอื่นเชื่อมต่อผ่าน API รายการนี้จึงช่วยบอกได้ว่าควรเชื่อมต่ออะไรก่อน
จากนั้นเลือกปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำ 1 เรื่อง เช่น ประตูห้องเย็น แล้วไล่ดูว่าปัญหานั้นผ่าน 5 ชั้นขึ้นไปและกลับลงมาอย่างไร หากต้องการลองวงจรลักษณะคล้ายกันด้วยข้อมูลตัวอย่าง เดโมแบบโต้ตอบได้ในหน้าแรกของเราให้คุณเลือกสาขาค้าปลีก โรงงาน คลังห้องเย็น หรือฟาร์ม แล้วอนุมัติหรือไม่อนุมัติข้อเสนอจาก AI ได้
