ประวัติศาสตร์วิวัฒนาการของคำจำกัดความการผลิตอัจฉริยะ: อุตสาหกรรม 4.0, IIoT, เมตาจักรวาล, AI ......

คำว่า "การผลิตอัจฉริยะ (smart manufacturing)" อาจถือกำเนิดขึ้นช้ากว่าที่คนส่วนใหญ่คิด ตามบันทึกต่างๆ การผลิตอัจฉริยะปรากฏขึ้นครั้งแรกในสุนทรพจน์ของมูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติ (National Science Foundation) เมื่อปี 2006 เกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์

การผลิตอัจฉริยะและอุตสาหกรรม 4.0

แนวคิดเรื่อง “โรงงานอัจฉริยะ” ที่เกิดขึ้นในเวลาเดียวกันนั้นได้รับความนิยมในยุโรป โดยเฉพาะในเยอรมนี โดยบันทึกที่มีอยู่และผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่เชื่อว่าแนวคิดเรื่องการผลิต/โรงงานอัจฉริยะที่คล้ายกับสหรัฐอเมริกาในยุโรปนั้นได้รับการพัฒนาขึ้นเกือบจะพร้อมๆ กันและค่อนข้างเป็นอิสระจากกัน

อย่างไรก็ตาม ในปี 2013 ประเทศเยอรมนีได้เสนอแนวคิด "Industry 4.0 (อุตสาหกรรม 4.0)" ซึ่งเป็นคำศัพท์ใหม่ที่รัฐบาลเยอรมนีประกาศใช้เมื่อทีมนักวิทยาศาสตร์กำลังพัฒนากลยุทธ์ด้านเทคโนโลยีขั้นสูง แนวคิด Industry 4.0 ขับเคลื่อนโดยนิตยสาร American Foreign Affairs (กิจการต่างประเทศ) ซึ่งตีพิมพ์บทความของ Klaus Schwab (การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ XNUMX) ประธานบริหารของ WEF (WEF)

ในเดือนมกราคม 2016 หัวข้อการประชุมประจำปีของ WEF ถูกเรียกทันทีว่า "เชี่ยวชาญการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่" ในเดือนตุลาคมของปีนั้น WEF ได้ประกาศเปิดศูนย์กลางการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่ในซานฟรานซิสโก ดังนั้น วิกิพีเดียจึงเปรียบเทียบ "การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่" กับ "อุตสาหกรรม 4.0" ผู้อ่านส่วนใหญ่ที่คุ้นเคยกับประวัติศาสตร์น่าจะทราบดีว่าการปฏิวัติอุตสาหกรรมสามครั้งแรก ได้แก่ การปฏิวัติไอน้ำ การปฏิวัติพลังงาน และการปฏิวัติเทคโนโลยีสารสนเทศ ในบริบทนี้ อุตสาหกรรม 4.0 ดูเหมือนจะกว้างกว่าขอบเขตของระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรมที่เราเรียกกันในปัจจุบัน

ในเวลานั้น ชวาบคาดหวังว่าการพัฒนาของยุคอุตสาหกรรม 4.0 จะเป็นที่โดดเด่นด้วยเทคโนโลยีใหม่ๆ ในหลากหลายสาขา รวมถึง CPS (ระบบฟิสิกส์ของผู้ขับขี่, ระบบฟิสิกส์ของข้อมูล), หุ่นยนต์, ปัญญาประดิษฐ์, นาโนเทคโนโลยี, คอมพิวเตอร์ควอนตัม, เทคโนโลยีชีวภาพ, IoT, IIoT, เทคโนโลยีไร้สาย, การพิมพ์ 3 มิติ, ยานยนต์ไร้คนขับเต็มรูปแบบ เป็นต้น...

บทความบางบทความเกี่ยวกับสถาบันข้อมูลและการวิเคราะห์ขององค์กรเชื่อว่าอุตสาหกรรม 4.0 หรือการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่นั้นหมายถึงขอบเขตที่กว้างกว่าการผลิตอัจฉริยะ หรือการผลิตอัจฉริยะนั้นหมายถึงการใช้เทคโนโลยีอุตสาหกรรม 4.0 ในภาคการผลิต ในความเป็นจริง อุตสาหกรรม 4.0 ในยุคแรกนั้นหมายถึงแนวโน้มของระบบอัตโนมัติในเทคโนโลยีและกระบวนการการผลิต รายการ "การผลิตอัจฉริยะ" ของ Wikipedia ยังรวมถึง "อุตสาหกรรม 4.0" โดยตรงอีกด้วย

อย่างไรก็ตาม เมื่อเราพิจารณาแผนงานและแผนงานเบื้องต้นของการผลิตอัจฉริยะและอุตสาหกรรม 4.0 อย่างใกล้ชิด เราจะพบว่าทั้งสองบริษัทมีลำดับความสำคัญในการพัฒนาที่แตกต่างกัน การผลิตอัจฉริยะในช่วงแรกเน้นไปที่การผลิตที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการเชื่อมต่อข้อมูลระดับสูง ในขณะที่อุตสาหกรรม 4.0 เน้นไปที่ระบบ CPS เป็นหลัก

เมื่อพิจารณาถึงแนวคิดสองแนวคิดนี้ในปัจจุบัน จะเห็นได้ว่าแนวคิดทั้งสองนี้สามารถเทียบเคียงกันได้ในระดับเดียวกัน —— โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้แนวคิดทั้งสองนี้มาบรรจบกัน คำศัพท์ยอดนิยมและแนวคิดอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมและการผลิตทั้งหมดล้วนเกิดขึ้นรอบๆ การผลิตอัจฉริยะและอุตสาหกรรม 4.0

คุณสมบัติสำคัญตลอดกาล: ดิจิทัล

อาจไม่เหมือนกับที่คนส่วนใหญ่คิด แนวคิดดังกล่าวมีอยู่หรือถูกเสนอขึ้นก่อนการถือกำเนิดของการผลิตอัจฉริยะ และมีอยู่มาเป็นเวลานานกว่านั้นมาก ตัวอย่างเช่น แนวคิดของการประมวลผลแบบเอจเกิดขึ้นครั้งแรกในช่วงทศวรรษ 1990 เมื่อ —— CDN (เครือข่ายการกระจายเนื้อหา) แทบจะเป็นต้นแบบของการประมวลผลแบบเอจ CDN ขยายไปยังแอปพลิเคชันอื่นในช่วงต้นศตวรรษ ทำให้กลายเป็นบริการการประมวลผลแบบเอจที่เก่าแก่ที่สุด

ฝาแฝดทางดิจิทัล (digital twin) และเมตาจักรวาล (metaverse) ปรากฏครั้งแรกในนิยายวิทยาศาสตร์เรื่อง Avalanche (Snow Crash) และคำที่ใช้แทนการกลับมาของพื้นที่เสมือนจริงในเวลาต่อมานั้นยากที่จะติดตามได้ ดังนั้น จึงไม่ใช่เรื่องยากที่จะเข้าใจว่าทำไม IIoT, บิ๊กดาต้า และฝาแฝดทางดิจิทัลจึงเกิดขึ้นในขณะที่การผลิตอัจฉริยะและอุตสาหกรรม 4.0 เพิ่งถือกำเนิดขึ้น ดังนั้น จึงเป็นเรื่องยากที่จะกล่าวว่าในช่วงหลายปีที่ผ่านมา สาขาการผลิตอัจฉริยะได้พยายามสร้างกระแสแนวคิดใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง

ในมุมมองของเรา เป้าหมายสูงสุดของแนวคิดทั้งหมดนี้คือความชาญฉลาดและการทำงานอัตโนมัติของการผลิต นั่นคือโรงงานเคมีไร้คนขับซึ่งปรากฏอยู่ในภาพยนตร์นิยายวิทยาศาสตร์ แม้ว่ารูปแบบเฉพาะขั้นสุดท้ายอาจไม่ใช่กรณีก็ตาม ในกระบวนการตระหนักถึงความชาญฉลาดและการทำงานอัตโนมัติ เนื่องจากต้องใช้ความช่วยเหลือจากเทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์ สิ่งแรกที่ต้องทำคือดิจิทัล แน่นอนว่าสิ่งนี้ยังเกี่ยวข้องกับเทรนด์ที่เกี่ยวข้องกับดิจิทัล เช่น การสร้างเครือข่ายด้วย

เมื่อพิจารณาจากเทรนด์การค้นหาใน Google ในด้านเทคโนโลยีเฉพาะ จะพบว่า IIoT อยู่ในระดับเฉลี่ยในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา (รูปที่ XNUMX) —— เราสามารถพิจารณาว่าเป็นเทคโนโลยีที่ใช้งานง่ายในทิศทางของการผลิตอัจฉริยะ ในความเป็นจริง IIoT ครอบคลุมทั้ง XNUMX ภาคส่วน ได้แก่ การตรวจจับเซมิคอนดักเตอร์ การเชื่อมต่อ การควบคุม/การประมวลผล และแหล่งจ่ายไฟ นอกเหนือจากพลังงานแล้ว ยังมีองค์ประกอบอื่นๆ อีกหลายอย่างที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้งานแบบดิจิทัลในภาคการผลิต

องค์ประกอบเหล่านี้ยังเป็นผู้เข้าร่วมตลาดหลักในด้านการผลิตอัจฉริยะ เช่น Renesas และ Anson Beauty ซึ่งกำลังพยายามสร้างการเชื่อมโยงอย่างเต็มรูปแบบ

การผลิตอัจฉริยะแห่งยุคสมัยที่ได้รับความนิยมสูงสุด: AI ฝาแฝดดิจิทัล

ฉันพยายามใช้เครื่องมือค้นหาของ Google สำหรับเทคโนโลยีเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการผลิตอัจฉริยะ ดูเทรนด์คำค้นหา นอกเหนือจากคำว่า "AI" ซึ่งเป็นคำยอดนิยมโดยเฉพาะ การค้นหาในช่วงเกือบหนึ่งปีที่ได้รับความนิยมเหนือกว่าคำสำคัญอื่นๆ โดยคำว่า IIoT มีพิกัดอ้างอิง ซึ่งคำค้นหาปัจจุบันที่โดดเด่นคือ ฝาแฝดดิจิทัล และ AI

ไม่ว่าจะบังเอิญหรือหลีกเลี่ยงไม่ได้ก็ตาม ให้ใส่ใจกับคำจำกัดความและแผนงานของการผลิตอัจฉริยะและอุตสาหกรรม 4.0 อย่างใกล้ชิด คุณจะพบว่า edge AI และ digital twin สอดคล้องกับการผลิตอัจฉริยะและอุตสาหกรรม 4.0 อย่างแน่นอน ดังที่ได้กล่าวไปแล้วข้างต้น การผลิตอัจฉริยะก่อนหน้านี้เน้นย้ำถึงข้อมูลและไดรฟ์การเชื่อมต่อข้อมูลสูง edge AI คือการประยุกต์ใช้การประมวลผลข้อมูลและการเชื่อมต่ออย่างเต็มรูปแบบ และอุตสาหกรรม 4.0 ได้พูดถึง CPS นั่นคือการจำลองโลกแห่งความเป็นจริง เช่นเดียวกับเส้นทางของ digital twin

อย่างไรก็ตาม ท้ายที่สุดแล้ว AI ขั้นสูงและฝาแฝดดิจิทัลถือเป็นขั้นตอนดิจิทัลระดับกลางและขั้นสูงของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง เช่นเดียวกับขั้นตอนแรกของการแปลงเป็นดิจิทัลที่ยังคงพูดถึงเทคโนโลยีการตรวจจับ นั่นคือวิธีการเปลี่ยนข้อมูลธรรมชาติและอนาล็อกเป็นข้อมูลดิจิทัล นั่นคือการควบคุมและการประมวลผลข้อมูลดิจิทัล เมื่อการแปลงเป็นดิจิทัลพัฒนาไปสู่ขั้นสูงเท่านั้น เราจึงสามารถพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ที่อิงจากข้อมูลจำนวนมหาศาลได้

ฝาแฝดทางดิจิทัลเป็นขั้นตอนขั้นสูงต่อไปของการแปลงเป็นดิจิทัล ซึ่งไม่เพียงแต่ต้องใช้ข้อมูลโรงงานและการผลิตในระดับที่สูงขึ้นและครอบคลุมยิ่งขึ้นเท่านั้น แต่ยังต้องใช้ความร่วมมือของเทคโนโลยี AI อีกด้วย จะเห็นได้ว่าการพัฒนาคำศัพท์เฉพาะด้านการผลิตอัจฉริยะนั้นขึ้นอยู่กับว่าเมื่อการพัฒนาดิจิทัลไปสู่ระดับใหม่ การผลิตอัจฉริยะจะมีเทคโนโลยีเฉพาะและคำศัพท์เฉพาะใหม่ๆ

MathWorks ในฐานะองค์กรซอฟต์แวร์อุตสาหกรรม บริษัทนี้มีอำนาจในการเปลี่ยนแปลงการผลิตให้เป็นดิจิทัลมากขึ้น ในความเป็นจริง การเกิดขึ้นของผลิตภัณฑ์หรือคุณลักษณะใหม่ของ MathWorks ยังสามารถเผยให้เห็นแนวโน้มได้อีกด้วย

ขั้นต่อไป: AI เชิงสร้างสรรค์ จักรวาลอุตสาหกรรม หุ่นยนต์

ในการประชุมสุดยอด SIGGRAPH เมื่อปีที่แล้ว จอห์น หวง ซีอีโอของ Nvidia กล่าวถึงการนำระบบดิจิทัลมาใช้ในอุตสาหกรรมว่ามีมูลค่าผลผลิตที่อาจสูงถึง 50 ล้านล้านดอลลาร์ บางทีในยุคของการผลิตอัจฉริยะและแม้กระทั่งอุตสาหกรรม 4.0 อาจไม่มีใครคิดว่า Nvidia จะเกี่ยวข้องกับการผลิตในภาคอุตสาหกรรม เนื่องจาก Nvidia เคยผลิตการ์ดจอสำหรับเล่นเกมมาก่อน

ในเวลานั้น ฮวงได้สาธิตในการประชุม โดยส่งเอกสาร PDF —— แผน CAD 2 มิติ —— ของโรงงานไปยังโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ โดยกำหนดให้โมเดลต้องสร้างฝาแฝดดิจิทัล 3 มิติของโรงงานตามเอกสาร PDF โมเดล 3 มิติขั้นสุดท้ายไม่ได้อิงตามแผนระนาบเท่านั้น แต่ยังเพิ่มแสง พื้นผิว และเอฟเฟกต์อื่นๆ อีกด้วย ในอุดมคติ ฝาแฝดดิจิทัลของโรงงานดังกล่าวสามารถใช้สำหรับการฝึกและจำลองหุ่นยนต์ได้ หากบรรลุความแม่นยำระดับกายภาพ

แน่นอนว่าอาจมีความท้าทายมากมายในการลงมือทำจริงและนำไปผลิตจริง อย่างไรก็ตาม ไม่เพียงแต่แสดงให้เห็นถึงการทำงานของโรงงานเรนเดอร์การ์ดจอแบบ 3 มิติเท่านั้น แต่ยังสะท้อนถึงบทบาทของ AI เชิงสร้างสรรค์ในกระบวนการนี้ รวมถึงความช่วยเหลือของฝาแฝดดิจิทัลและ AI สำหรับเทคโนโลยีหุ่นยนต์ด้วย ในความคิดของฉัน หลังจากการขยายขนาดฝาแฝดดิจิทัลในอุตสาหกรรมแล้ว ไม่ต้องสงสัยเลยว่านี่คือเมตาจักรวาลดิจิทัลในอุตสาหกรรม

ที่น่าสังเกตก็คือ BMW ใช้ Nvidia Isaac ในการฝึก AI ให้กับหุ่นยนต์ ซึ่งเทียบเท่ากับการฝึกหุ่นยนต์เหล่านี้ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง —— นอกจากนี้ยังเป็นการใช้งานบางอย่างของจักรวาลอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นการนำทางและการจัดส่งรถยก AGV ในโรงงาน หรือการทำงานของแขนกลในสายการผลิต ตั้งแต่การฝึก AI ของหุ่นยนต์ในโลกเสมือนจริง ไปจนถึงการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ของหุ่นยนต์ Nvidia ได้เน้นย้ำถึงโซลูชันแบบครบวงจรของตนเองซ้ำแล้วซ้ำเล่าในช่วงสองปีที่ผ่านมา ซึ่งเกือบจะถือเป็นอนาคตของการผลิตในอุตสาหกรรมแล้ว

สำหรับอนาคตของการผลิตอัจฉริยะ เฮคเตอร์ยังกล่าวอีกว่า "แกนหลักคือกระบวนการผลิตอัตโนมัติสูง ผ่านการนำเทคโนโลยีหุ่นยนต์ / AGV ขั้นสูงมาใช้ สามารถบรรลุการทำงานของสายการผลิตอัตโนมัติได้" จะเห็นได้ว่าฝาแฝดทางดิจิทัลอุตสาหกรรม AI และหุ่นยนต์ภายใต้พื้นหลังดิจิทัลขั้นสูงจะต้องเป็นอนาคตของการผลิตอัจฉริยะ

สุดท้ายนี้ ก็ต้องบอกว่าในงาน GTC Developer Conference ของปีนี้ Nvidia ได้เปิดตัวโครงการหุ่นยนต์มนุษย์ Project GROOT —— ซึ่งแน่นอนว่าเป็นโมเดลพื้นฐานของหุ่นยนต์มนุษย์เป็นหลัก ตามที่ Nvidia กล่าวไว้ โครงการนี้ใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในการ "สร้างการกระทำต่อไปของหุ่นยนต์" ในการสัมภาษณ์กับนักวิเคราะห์ Huang กล่าวว่าหากทุกอย่างสามารถแปลงเป็นดิจิทัลได้ ทุกอย่างก็สามารถเป็นโทเค็นได้ —— กล่าวอีกนัยหนึ่ง ก็คือ ทุกอย่างสามารถสร้างขึ้นได้

เมื่อข้อมูลเช่นข้อความ รูปภาพ และวิดีโอสามารถสร้างขึ้นได้เมื่อแปลงเป็นดิจิทัล ข้อมูลของยีน คลื่นสมอง หุ่นยนต์ และข้อมูลประเภทอื่นๆ ก็สามารถสร้างได้เช่นกันเมื่อแปลงเป็นดิจิทัล แม้ว่า AI จะแทรกซึมเข้าสู่สาขาการผลิตในอุตสาหกรรมแล้ว แต่การโจมตีของ AI เชิงสร้างสรรค์ก็แทบจะหลีกเลี่ยงไม่ได้

เฮคเตอร์ บนพื้นฐานของการยืนยัน AI เชิงสร้างสรรค์ แอนสันจัดหาพลังงานและผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับพลังงานสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และศูนย์ข้อมูลพลังงานสูงของ AI เชิงสร้างสรรค์และฝาแฝดทางดิจิทัลอุตสาหกรรม โดยมุ่งหวังที่จะ "ส่งเสริมการพัฒนา AI เชิงสร้างสรรค์" เสิ่น ชิง กล่าวว่า "ในทางทฤษฎี AI เชิงสร้างสรรค์สามารถมีบทบาทสำคัญในหลายแง่มุมของการผลิตอัจฉริยะ รวมถึงการวิจัยและพัฒนาและการวางแผนการออกแบบ การควบคุมกระบวนการผลิต การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและการจัดการ และการเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์และบริการ" แต่ "ในขณะนี้ AI เชิงสร้างสรรค์ยังคงอยู่ในระยะสำรวจ"

ขั้นตอนการพัฒนาการผลิตด้วยปัญญาประดิษฐ์อัจฉริยะอาจเป็นเรื่องพื้นฐานมากกว่าฝาแฝดทางดิจิทัล แต่การถือกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์ที่มีมูลค่า 50 ล้านล้านดอลลาร์สำหรับการแปลงเป็นดิจิทัลในอุตสาหกรรมจะกลายเป็นกระดูกสันหลังในอนาคตอย่างไม่ต้องสงสัย