MISCIBLE: Factory Automation

iAS : Industrial Automation Suite

"iAS" (Industrial Automation Suite) คือ ชุดเครื่องมือสำหรับการควบคุมและการจัดการระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม ซึ่งครอบคลุมการรวมระบบต่างๆ ในโรงงานหรือการผลิต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดความผิดพลาด และเพิ่มความคล่องตัวในการทำงาน โดย IAS ได้รวบรวมทั้ง ซอฟต์แวร์ และฮาร์ดแวร์ต่างๆ ที่ใช้ในการวางแผน ตรวจสอบ และควบคุมกระบวนการอัตโนมัติในอุตสาหกรรม ซึ่งอาจรวมถึงการควบคุมเครื่องจักร, การตรวจสอบข้อมูลการผลิต, การจัดการพลังงาน, และการบำรุงรักษา เป็นต้น
 

บริษัทฯ ของเราเชี่ยวชาญในการออกแบบและติดตั้งระบบ Factory Automation ด้วย SCADA-PLC พร้อมต่อยอดนำ Big Data ที่ได้มาพัฒนาโมเดล AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการดำเนินงาน ไม่ว่าคุณจะต้องการควบคุมการผลิตอัตโนมัติหรือใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล เรามีความพร้อมในการให้บริการแบบครบวงจรเพื่อพัฒนาธุรกิจของคุณสู่ความสำเร็จในยุคดิจิทัล

แนวทางการพัฒนา AI จาก Big Data ในระบบ Factory Automation ด้วย SCADA-PLC

1. การเก็บข้อมูลอัจฉริยะจาก SCADA-PLC

   • เริ่มต้นด้วยการรวบรวม Big Data จากระบบ SCADA-PLC ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการควบคุมและตรวจสอบกระบวนการผลิต ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และการทำงานของเครื่องจักรจะถูกบันทึกแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้ได้ข้อมูลที่ละเอียดและครบถ้วน พร้อมสำหรับการนำมาประมวลผลในขั้นตอนถัดไป

2. การทำความสะอาดและจัดเตรียมข้อมูล (Data Cleaning and Preparation)

   • ข้อมูลที่ได้จากระบบ SCADA-PLC จะถูกตรวจสอบและทำความสะอาด เพื่อลดปัญหาค่าที่ขาดหาย (Missing Values) และค่าที่ผิดปกติ (Outliers) การเตรียมข้อมูลนี้จะทำให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการนำไปใช้ในการวิเคราะห์เชิงลึก (Deep Analytics) และการสร้างโมเดล AI ที่แม่นยำ

3. การสร้างฟีเจอร์ที่สำคัญ (Feature Engineering)

   • จากข้อมูลดิบ เราจะสร้างฟีเจอร์ที่มีความสัมพันธ์โดยตรงกับผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น การคาดการณ์การทำงานของเครื่องจักรหรือการทำนายปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ฟีเจอร์ที่ถูกสร้างขึ้นนี้จะช่วยให้ AI สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด

4. การเลือกและสร้างโมเดล AI (Model Selection and Development)

   • เราจะเลือกโมเดล AI ที่เหมาะสมกับลักษณะข้อมูลและความต้องการเฉพาะของกระบวนการผลิต เช่น การใช้ Deep Learning สำหรับการวิเคราะห์ภาพหรือเสียง หรือการใช้ Random Forest สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงเวลา (Time Series Data) จากนั้นทำการฝึกอบรม (Training) โมเดลด้วยข้อมูลที่ได้เตรียมไว้

5. การประเมินและปรับแต่งโมเดล (Model Evaluation and Tuning)

   • โมเดล AI ที่ถูกสร้างขึ้นจะต้องผ่านการทดสอบและประเมินผล เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลมีความแม่นยำและประสิทธิภาพสูงสุด จากนั้นทำการปรับแต่ง (Hyperparameter Tuning) เพื่อเพิ่มศักยภาพของโมเดลในการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ๆ

6. การนำโมเดลไปใช้งานในระบบจริง (Deployment)

   • เมื่อโมเดล AI ผ่านการทดสอบและปรับแต่งแล้ว จะถูกนำไปใช้งานในกระบวนการผลิตจริง เพื่อช่วยในการตัดสินใจอัตโนมัติ (Automated Decision-Making) การตรวจสอบคุณภาพ (Quality Control) และการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการผลิต โดยเชื่อมต่อกับระบบ SCADA-PLC เพื่อทำงานร่วมกันอย่างราบรื่น

7. การปรับปรุงและอัปเดตโมเดลอย่างต่อเนื่อง (Continuous Improvement)

   • AI จะเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ที่ได้รับอย่างต่อเนื่อง ทำให้สามารถปรับปรุงและพัฒนาตนเองได้ในเวลาจริง (Real-Time Learning) ช่วยให้กระบวนการผลิตของคุณมีความยืดหยุ่นและสามารถตอบสนองต่อความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปได้อย่างรวดเร็ว

ก้าวข้ามขีดจำกัดของกระบวนการผลิตแบบเดิมๆ ด้วย AI ที่ชาญฉลาดและพร้อมนำพาธุรกิจของคุณสู่ยุคใหม่แห่งการผลิตอัจฉริยะ

 

ข้อดีของการนำระบบ Automation มาใช้ในโรงงานมีดังนี้:

1. เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต: ระบบ Automation สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและต่อเนื่อง โดยไม่ต้องหยุดพัก ทำให้สามารถเพิ่มปริมาณการผลิตได้ในเวลาอันสั้น และลดการเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์

2. ลดต้นทุนการดำเนินงาน: การนำ Automation มาใช้ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านแรงงาน และลดความสูญเสียที่เกิดจากการทำงานผิดพลาด ซึ่งช่วยเพิ่มกำไรให้กับธุรกิจ

3. เพิ่มความแม่นยำและคุณภาพของผลิตภัณฑ์: ระบบ Automation มีความสามารถในการทำงานด้วยความแม่นยำสูง ลดการเบี่ยงเบนของคุณภาพสินค้า และรักษามาตรฐานการผลิตได้อย่างสม่ำเสมอ

4. ปรับปรุงความปลอดภัยในที่ทำงาน: การใช้เครื่องจักรและระบบ Automation แทนการทำงานที่เสี่ยงอันตรายโดยมนุษย์ ช่วยลดอุบัติเหตุและเพิ่มความปลอดภัยในสถานที่ทำงาน

5. เพิ่มความสามารถในการแข่งขัน: ระบบ Automation ทำให้โรงงานสามารถตอบสนองต่อความต้องการของตลาดได้เร็วขึ้น ด้วยความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้ดียิ่งขึ้น