×
หน้าแรก / ข่าว / ข่าวบริษัท
Sep 08,2025
0
ภาคยานยนต์ได้ยอมรับการใช้งานระบบอัตโนมัติอย่างแท้จริง ผ่านหุ่นยนต์ ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคนิคการกลึงขั้นสูงที่ช่วยลดงานที่ต้องทำด้วยมือในขั้นตอนการผลิต ตัวอย่างเช่น เครื่องจักร CNC ที่สามารถผลิตชิ้นส่วนเครื่องยนต์ได้อย่างแม่นยำสูงสุด จนมีความคลาดเคลื่อนเพียง 0.01 มิลลิเมตรเท่านั้น นอกจากนี้ ยังมีแขนกลที่ทำหน้าที่เชื่อมโลหะเป็นส่วนใหญ่ในปัจจุบัน ซึ่งสามารถรับมือกับงานเชื่อมได้ถึงประมาณ 98% ในหลายโรงงาน แล้วทั้งหมดนี้หมายความว่าอะไร? รอบการผลิตเร็วขึ้นประมาณ 45% ซึ่งนับว่าเป็นตัวเลขที่น่าประทับใจ โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาอัตราความผิดพลาดที่ลดลงเกือบสองในสามในสภาพแวดล้อมการผลิตจำนวนมาก นอกจากนี้ ชิ้นส่วนที่ผลิตออกมายังมีคุณภาพสม่ำเสมอ สามารถทำระดับความสม่ำเสมอได้ถึง 99.7% ตามรายงานการศึกษาล่าสุดที่ตีพิมพ์ในวารสาร Automotive Engineering Journal เมื่อปี 2023
เครื่องมือออกแบบเชิงสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถจำลองการผสมผสานวัสดุมากกว่า 250,000 แบบภายใน 72 ชั่วโมง ทำให้ระยะเวลาในการทำต้นแบบลดลงถึง 80% สายการประกอบหุ่นยนต์ติดตั้งชิ้นส่วนไฟฟ้าในรถยนต์ไฟฟ้า (EV) ได้ถึง 92% ด้วยความแม่นยำ 0.3 มม. ซึ่งช่วยเร่งการเปิดตัวรถยนต์รุ่นใหม่ได้เร็วขึ้นถึง 40% นวัตกรรมเหล่านี้ยังช่วยลดของเสียในการผลิตลง 33% และลดการใช้พลังงานลง 28% ต่อคัน (รายงานความยั่งยืนอุตสาหกรรมยานยนต์โลก 2024)
มี 3 ปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนการนำระบบอัตโนมัติมาใช้
ตลาดระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมยานยนต์ทั่วโลกมีแนวโน้มเติบโตเพิ่มขึ้น 14.2 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 โดย 78% ของผู้ผลิตเพิ่มงบประมาณสำหรับหุ่นยนต์ 20% ต่อปี (รายงานแนวโน้มระบบอัตโนมัติ 2023)
รถยนต์ขับเองในปัจจุบันสามารถประมวลผลปัจจัยสิ่งแวดล้อมได้พร้อมกันประมาณห้าสิบชนิด ตั้งแต่พฤติกรรมการข้ามถนนของผู้คนไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศ เมื่อรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ LiDAR หน่วยเรดาร์ และกล้องถ่ายภาพธรรมดา ระบบเหล่านี้สามารถตรวจจับวัตถุได้แม่นยำประมาณร้อยละ 98.7 แม้ในสภาพที่มองเห็นได้ยาก ซึ่งเพิ่มขึ้นประมาณร้อยละสี่สิบเมื่อเทียบกับสิ่งที่เป็นไปได้ในปี 2020 ตามรายงานวิจัยที่เผยแพร่โดย SAE International เมื่อปีที่แล้ว อัลกอริทึมการเรียนรู้ลึก (deep learning) รุ่นล่าสุดได้รับการฝึกฝนโดยใช้สถานการณ์อุบัติเหตุสมมติมากกว่าสิบล้านสถานการณ์ ทำให้สามารถตรวจจับความเป็นไปได้ของการชนได้เกือบสองวินาทีครึ่งก่อนที่คนขับส่วนใหญ่จะตอบสนอง ข้อมูลนี้มาจากรายงานวิศวกรรมยานยนต์อัตโนมัติล่าสุดที่เผยแพร่ในช่วงต้นปี 2025
แพลตฟอร์ม ADAS รุ่นใหม่ใช้เครือข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน (convolutional neural networks) ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์แบบ 360° ในเวลาจริง สามารถทำให้เกิดประสิทธิภาพดังต่อไปนี้:
ระบบทั้งหลายเหล่านี้สามารถลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากความเหนื่อยล้าของผู้ขับขี่ได้ถึง 60% โดยใช้อัลกอริทึมตรวจจับการวางมือบนพวงมาลัย (hands-on-wheel detection) และการติดตามทิศทางสายตา (gaze monitoring) ตามรายงานการวิเคราะห์ความปลอดภัยของ AI ในปี 2024
ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติแบบ Full Self-Driving ของผู้ผลิตยานยนต์ไฟฟ้านำหน้ารายหนึ่ง ได้บันทึกระยะทางการขับขี่อัตโนมัติไว้แล้วกว่า 1.2 พันล้านไมล์ โดยเครือข่ายประสาทแบบ vision-based สามารถทำงานเปลี่ยนช่องทางบนทางหลวงได้อย่างเชื่อถือได้สูงถึง 99.996% ระบบ "shadow mode" ของมันนั้นเปรียบเทียบการตัดสินใจของ AI กับการกระทำของมนุษย์อย่างต่อเนื่อง สร้างการปรับปรุงกว่า 4.7 ล้านรายการต่อเดือน (Autonomous Systems Journal 2023)
ยังมีความท้าทายหลักที่ต้องแก้ไขในกรณีพิเศษ (edge cases) ดังนี้:
| ความท้าทาย | มาตรฐานอุตสาหกรรม | ช่องว่างปัจจุบัน |
|---|---|---|
| ระบบนำทางในพื้นที่ก่อสร้าง | อัตราความสำเร็จ 95% | ทำได้ 81% |
| ตรรกะในการข้ามแยกที่ไม่มีสัญญาณจราจร | ความแม่นยำ 99% | ความแม่นยำ 73% |
การนำระบบดังกล่าวไปใช้งานวงกว้างยังคงติดขัดจากข้อบังคับที่แตกต่างกันในแต่ละพื้นที่ซึ่งครอบคลุมเขตอำนาจมากกว่า 48 แห่ง รวมถึงข้อกำหนดด้านความหน่วงเวลาในการตัดสินใจที่ไม่เกิน 650 มิลลิวินาที (Global Mobility Consortium 2024)
ในโรงงานผลิตในปัจจุบัน ระบบหุ่นยนต์รับผิดชอบงานเชื่อมประมาณ 85% และงานพ่นสีส่วนใหญ่ด้วย หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถทำงานได้แม่นยำสูงสุดถึงระดับ 0.02 มม. ซึ่งไม่มีทางที่มือมนุษย์จะสามารถทำได้อย่างสม่ำเสมอ ตามรายงานอุตสาหกรรมล่าสุดจาก Automotive Robotics Market 2025 หุ่นยนต์อัจฉริยะเหล่านี้สามารถทำงานประกอบชิ้นส่วนที่ซับซ้อนได้เร็วขึ้นประมาณ 40% เมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิม และยังช่วยลดการสูญเสียวัสดุลงได้ราว 18% หุ่นยนต์เหล่านี้ทำงานอย่างไรหรือ? โดยพื้นฐานแล้ว หุ่นยนต์จะติดตั้งชิ้นส่วนโดยใช้ระบบมองเห็นแบบเครื่องจักรขั้นสูง ประมวลผลโครงสร้างอัลลอยน้ำหนักเบาบนแกนหลายแกน และดำเนินการตรวจสอบคุณภาพโดยอัตโนมัติตลอดสายการผลิตขณะที่ชิ้นส่วนถูกเคลื่อนย้ายจากสถานีหนึ่งไปยังอีกสถานีหนึ่ง
โรงงานที่ผสานรวมเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) วิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเซ็นเซอร์ IoT กว่า 15,000 ตัว เพื่อปรับแต่งกระบวนการทำงานแบบไดนามิก การปรับปรุงการผลิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ ช่วยลดเวลาการหยุดทำงานของเครื่องจักรลง 29% และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานใน 93% ของกระบวนการทำงาน แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) สามารถทำนายปัญหาคอขวดของวัตถุดิบล่วงหน้าถึง 72 ชั่วโมง ช่วยให้จัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพล่วงหน้า
โรงงานแห่งหนึ่งในมิวนิกใช้หุ่นยนต์ทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญ (Collaborative Robots: Cobots) เพื่อให้บรรลุวงจรการผลิตยานยนต์แบบไฮบริดที่รวดเร็วขึ้นถึง 57% ระบบ AI ของโรงงานจัดการ:
การวิเคราะห์การสั่นสะเทือนขั้นสูงสามารถตรวจจับความล้มเหลวของชิ้นส่วนหุ่นยนต์ได้ถึง 92% ก่อนที่จะเกิดการขัดข้องภายในระยะเวลา 500 ชั่วโมงของการดำเนินงาน แพลตฟอร์มวินิจฉัยที่เชื่อมต่อกับระบบคลาวด์จะสั่งซื้อชิ้นส่วนทดแทนที่ผ่านการตรวจสอบแล้วโดยอัตโนมัติ ส่งโดรนซ่อมบำรุงแบบเคลื่อนที่ไปยังพื้นที่ที่เข้าถึงยาก และอัปเดตขั้นตอนการบำรุงรักษาทั่วทั้งเครือข่ายทั่วโลกแบบเรียลไทม์
เรากำลังเห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการยานยนต์ เนื่องจากผู้ผลิตต่างหันจากระบบแบบดั้งเดิมที่ใช้ฮาร์ดแวร์มาเป็นยานยนต์ที่กำหนดด้วยซอฟต์แวร์ (SDVs) ซึ่งยานยนต์รูปแบบใหม่นี้ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการควบคุมทุกอย่างตั้งแต่การบังคับเลี้ยว การเบรก ไปจนถึงการจัดการการใช้พลังงาน ด้วยการประมวลผลแบบรวมศูนย์และระบบอัปเดตผ่านอากาศ (OTA) ที่สะดวก ผู้ผลิกรถยนต์จึงสามารถพัฒนาประสิทธิภาพของยานพาหนะให้ดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง เพิ่มคุณสมบัติด้านความปลอดภัย และปรับแต่งประสบการณ์การขับขี่ให้เหมาะกับผู้ขับแต่ละคน จากการพยากรณ์ของอุตสาหกรรมในปี 2025 ตลาดของ SDVs นี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นจากยอดขายประมาณ 6.2 ล้านหน่วยในปี 2024 เป็นประมาณ 7.6 ล้านหน่วยภายในปีหน้า การเติบโตนี้ดูเหมือนจะมาจากความต้องการของผู้บริโภคที่ต้องการรถยนต์ที่สามารถเชื่อมต่อได้ตลอดและปรับตัวให้เหมาะสมกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา
ยานพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติที่ใช้พลังของปัญญาประดิษฐ์สามารถเรียนรู้และเข้าใจผู้ขับขี่ได้ดีขึ้นตามระยะเวลาที่ใช้งาน ยานพาหนะเหล่านี้สามารถค้นหาเส้นทางที่ผู้ขับขี่ชอบ ปรับตัวให้เหมาะสมกับสภาพถนนที่แตกต่างกัน และแม้แต่เริ่มคาดการณ์สิ่งที่ผู้ขับขี่อาจต้องการในขั้นต่อไปได้ เมื่อพูดถึงการอัปเดตซอฟต์แวร์ ผู้ผลิตรถยนต์ไม่จำเป็นต้องนำรถยนต์กลับไปที่ศูนย์บริการเพื่อแก้ไขหรือเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ๆ อีกต่อไป การอัปเดตผ่านทางอากาศ (Over-the-air updates) ช่วยให้พวกเขาสามารถปรับแต่งระบบขับขี่อัตโนมัติ หรือติดตั้งฟีเจอร์ความบันเทิงใหม่ๆ ที่น่าสนใจได้โดยตรงจากเซิร์ฟเวอร์ของตนเอง การบำรุงรักษาจากระยะไกลแบบนี้ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซม และทำให้รถยนต์สามารถใช้งานได้นานกว่าที่เคย เป็นไปได้ บริษัทรถยนต์ยังมีการพัฒนาที่จะรวมเอาโมดูลคอมพิวเตอร์หลายตัวที่แยกกันทำงานอยู่ภายในรถยนต์รุ่นใหม่ๆ ให้กลายเป็นระบบที่เรียบง่ายกว่าเดิม ตามรายงานวิจัยจากบริษัท PTC ในปี 2025 ระบุว่า การทำให้ระบบรวมศูนย์แบบนี้อาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบรถยนต์โดยรวมได้ดีขึ้นประมาณ 40 เปอร์เซ็นต์
ยานยนต์ที่ถูกกำหนดโดยซอฟต์แวร์ในปัจจุบันไม่ได้แค่ขับเคลื่อนด้วยตนเองเท่านั้น แต่ยังสามารถเชื่อมต่อกับทุกสิ่งที่อยู่รอบตัว รถยนต์เหล่านี้สามารถสื่อสารกับระบบเมืองอัจฉริยะ (Smart City) ไฟจราจร และแม้แต่ระบบคลาวด์ (Cloud) ทำให้เกิดเครือข่ายที่เชื่อมโยงกันอย่างกว้างขวางผ่านสิ่งที่เรียกว่าการสื่อสารแบบ V2X แล้วสิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับผู้ขับขี่ในชีวิตประจำวัน? มันช่วยให้สามารถคาดการณ์ว่าชิ้นส่วนต่างๆ อาจเกิดความล้มเหลว (Failure) ก่อนที่จะเกิดการเสียหายจริงๆ ได้รับข้อมูลตอบกลับแบบทันทีเกี่ยวกับประสิทธิภาพของรถยนต์ และทำให้แน่ใจว่าพลังงานถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพตลอดการเดินทาง มองไปข้างหน้า การวิจัยตลาดบ่งชี้ว่าภายในปี 2027 รถยนต์ใหม่ที่ออกจากสายการผลิตเกือบร้อยละสองในสามจะมีผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในตัวที่สามารถเข้าใจคำสั่งเสียงได้ การพัฒนานี้กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราคิดเกี่ยวกับความสัมพันธ์กับยานยนต์ ทำให้พวกมันเปลี่ยนจากยานพาหนะธรรมดาไปสู่สิ่งที่ใกล้เคียงกับผู้ช่วยดิจิทัลส่วนบุคคลของเรามากยิ่งขึ้น
ภูมิทัศน์การผลิตกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเนื่องจากเทคโนโลยีการอัตโนมัติ ตามรายงานล่าสุดของ Deloitte ในปี 2023 ระบุว่า ผู้ผลิตประมาณสามในสี่รายกำลังเปลี่ยนจุดโฟกัสในการจ้างงานไปที่ผู้ที่มีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์ การจัดการระบบปัญญาประดิษฐ์ และการวิเคราะห์ข้อมูล มากกว่าที่จะมองหาผู้ที่มีความรู้เชิงกลแบบดั้งเดิม นอกจากนี้ยังมีช่องว่างที่สำคัญตามการคาดการณ์ของนักวิเคราะห์ในอุตสาหกรรม ที่ระบุว่า งานในภาคการผลิตอีกเกือบสองล้านตำแหน่งอาจว่างอยู่จนถึงปี 2033 เนื่องจากขาดแคลนแรงงานที่ได้รับการฝึกอบรมอย่างเหมาะสม ซึ่งหมายความว่าบริษัทต่างๆ ต้องการบุคลากรที่สามารถทำงานร่วมกับหุ่นยนต์แบบร่วมมือ (collaborative robots) ได้ และเข้าใจว่าการแจ้งเตือนการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ที่ปรากฏบนหน้าจอนั้นหมายถึงอะไร
ผู้ผลิตรถยนต์ได้ลงทุนรวมกัน 4.2 พันล้านดอลลาร์ในโปรแกรมการพัฒนาทักษะตั้งแต่ปี 2021 โดยมุ่งเน้นไปที่บทบาทใหม่ๆ เช่น ผู้เชี่ยวชาญด้านดิจิทัลทวิน (digital twin) และผู้ตรวจสอบความปลอดภัยของยานพาหนต์อัตโนมัติ (autonomous vehicle safety auditors) หนึ่งในผู้ผลิตได้ร่วมมือกับโรงเรียนอาชีวศึกษา ทำให้สามารถฝึกอบรมพนักงานระดับปฏิบัติการใหม่ได้ 30% ในเรื่องการควบคุมคุณภาพผ่าน IoT ซึ่งช่วยลดเวลาที่สายการผลิตต้องหยุดทำงานลง 19% ต่อปี
ตามรายงานล่าสุด ระบุว่า ระบบอัตโนมัติอาจเข้ามาแทนที่งานประกอบแบบ manual ได้ประมาณ 8 เปอร์เซ็นต์ภายในปี 2030 แต่ในเวลาเดียวกันเราก็คาดว่าจะมีงานใหม่กว่า 12 ล้านตำแหน่งเกิดขึ้นในสาขาต่าง ๆ เช่น ความปลอดภัยของรถยนต์เชื่อมต่อ และการเตรียมข้อมูลสำหรับระบบ AI (World Economic Forum, 2024) ซึ่งความหมายที่แท้จริงแล้วไม่ใช่แค่เพียงการเปลี่ยนแปลงของตัวเลขตำแหน่งงานเท่านั้น เราเห็นได้ว่าแรงงานกำลังเปลี่ยนจากการทำงานซ้ำ ๆ ไปสู่บทบาทที่ต้องใช้การคิดแก้ปัญหาที่ซับซ้อนอย่างต่อเนื่อง และที่สำคัญคือ ทุกคนจำเป็นต้องเรียนรู้และพัฒนาตนเองตลอดเวลา แทนที่จะได้รับประกาศนียบัตรสักครั้งทุกสองสามปีแล้วจบไป
ระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมยานยนต์ หมายถึง การนำเทคโนโลยี เช่น หุ่นยนต์ ระบบ AI และเทคนิคการกลึงขั้นสูง มาใช้ในการทำงานที่เคยต้องพึ่งแรงงานคนโดยตรง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการผลิต
การใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI และกระบวนการประกอบหุ่นยนต์ ทำให้การพัฒนาออกแบบและผลิตรถยนต์มีความรวดเร็วมากขึ้น ลดของเสีย ทำให้ระยะเวลาดำเนินการเร็วขึ้น และเพิ่มความแม่นยำ
ความท้าทายรวมถึงการจัดการสถานการณ์ที่ซับซ้อน เช่น พื้นที่ก่อสร้างและทางแยกที่ไม่มีป้ายจราจร ความแตกต่างของระเบียบข้อกำหนดในแต่ละเขตพื้นที่ และการตอบสนองข้อกำหนดด้านความล่าช้าของการตัดสินใจ
การอัตโนมัติกำลังเปลี่ยนความต้องการทักษะไปสู่ความเชี่ยวชาญในเทคโนโลยีดิจิทัล การจัดการข้อมูล และระบบการทำงานร่วมกัน ซึ่งต้องการการศึกษาและการปรับตัวอย่างต่อเนื่องจากแรงงาน
EN
