เน็ตแอพ เผย ทุกอุตสาหกรรมแห่ใช้ ‘ AI’
ก่อนหน้านี้โมเดล Deep Learning ถูกใช้งานอย่างจำกัดเฉพาะในแวดวงวิทยาศาสตร์และการวิจัย แต่เนื่องจากปัจจุบันมีข้อมูลจำนวนมหาศาล อีกทั้งการประมวลผลของคอมพิวเตอร์สามารถรองรับการประมวลผลแบบคู่ขนานได้อย่างรวดเร็วมากขึ้น ดังนั้นบริษัททั้งขนาดเล็กและขนาดใหญ่จึงหันมาปรับใช้เทคโนโลยี AI (Artificial Intelligence) กันอย่างกว้างขวาง เพื่อกลั่นกรองข้อมูลเชิงลึกและนำไปใช้ในการปรับปรุงและขยายธุรกิจให้เติบโต
การใช้งาน AI ในอุตสาหกรรมการผลิต
Internet of Things (IoT) และ AI ส่งผลให้เกิดแนวคิดเรื่องระบบการผลิตแบบอัจฉริยะ หรือ Smart Manufacturing ที่มีการใช้เทคโนโลยีด้านการรู้คิดของคอมพิวเตอร์ปรับปรุงประสิทธิภาพในด้านต่างๆ เช่น การจัดการสินทรัพย์ การจัดการซัพพลายเชน การจัดการการขนส่ง และการตรวจสอบติดตามคำสั่งซื้อ
การใช้งาน AI ที่พบเห็นอย่างแพร่หลายในภาคการผลิตมีดังนี้
- การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ : ความสามารถในการคาดการณ์ล่วงหน้าว่าอุปกรณ์และเครื่องจักรจะเสียหรือหยุดทำงานช่วยปรับปรุงการใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์และประสิทธิภาพการทำงาน โดยครอบคลุมถึงการรับรู้และการพยากรณ์ล่วงหน้าเกี่ยวกับความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์จะช่วยลดระยะเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์และช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบ ตัวอย่าง : ‘Predix’ ซี่งเป็นแพลตฟอร์ม IOT สำหรับภาคอุตสาหกรรม (ซึ่งใช้ AI) จาก GE สำหรับอุตสาหกรรมการผลิต โดยใช้เซ็นเซอร์เพื่อบันทึกขั้นตอนของกระบวนการทั้งหมด และตรวจสอบดูแลเครื่องจักรที่ซับซ้อน
- การปรับปรุงผลผลิต : เพื่อลดข้อบกพร่องที่ทำให้ต้องกำจัดผลิตภัณฑ์จะส่งผลดีโดยตรงต่อผลกำไรขององค์กร ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ การสูญเสียผลผลิตในกระบวนการผลิตคิดเป็นสัดส่วนเปอร์เซ็นต์ที่สูงมากในต้นทุนการผลิตทั้งหมด ด้วยการใช้เอนจิ้น AI บริษัทต่างๆ จะสามารถระบุปัญหาที่ทำให้เกิดการสูญเสียผลผลิต ตัวอย่าง: Design for Manufacturability (DFM) เป็นกระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์เพื่อให้ง่ายในการนำไปผลิต นักวิทยาศาสตร์ที่ Iowa State University กำลังพัฒนาเฟรมเวิร์กการรองรับการตัดสินใจด้วย AI DFM ซึ่งเร่งความเร็วด้วย GPU เพื่อช่วยให้นักออกแบบปรับปรุงโมเดล CAD ให้มีความเหมาะสมสูงสุดซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถด้านการผลิต
- การทดสอบและปรับปรุงคุณภาพ : การตรวจสอบสินค้าโดยใช้ AI มีความแม่นยำกว่าการตรวจสอบโดยใช้แรงงานคน ทั้งยังมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ต่ำกว่า เพื่อตรวจจับข้อบกพร่องของสินค้า ตัวอย่าง: Bosch สามารถลดเวลาที่ใช้ในการทดสอบและการปรับเทียบ (test and calibration time)ได้ถึง 35% ในกระบวนการผลิตปั๊มไฮดรอลิก โดยใช้โมเดล ML ที่คาดการณ์ผลการทดสอบและเรียนรู้เพิ่มเติมอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป
- การปรับปรุงในส่วนของการจัดการสินค้าคงคลัง การคาดการณ์ความต้องการ และการจัดการซัพพลายเชน เป็นอีกหนึ่งแง่มุมสำคัญที่มีการปรับใช้เทคโนโลยี AI ตัวอย่าง: Honeywell ใช้โมเดลการคาดการณ์ความต้องการโดยอาศัย AI โดยใช้ความแตกต่างและอัตราส่วนของดัชนีราคาน้ำมันดิบเป็นข้อมูลสำหรับการประมวลผล โดยบริษัทฯ ใช้โมเดลดังกล่าวสำหรับการจัดซื้อจัดจ้าง การจัดหาเชิงกลยุทธ์ และการจัดการต้นทุน
ปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนการใช้งาน AI ในธุรกิจโทรคมนาคม ได้แก่ การลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานโดยอาศัยระบบงานอัตโนมัติ และการมอบประสบการณ์ที่เหนือกว่าให้แก่ลูกค้า ข้อมูลจาก Tractica ชี้ว่าการลงทุนด้านโทรคมนาคมในเทคโนโลยี AI คาดว่าจะแตะระดับ 36.7 พันล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2568 กรณีการใช้งาน AI ที่สำคัญในภาคธุรกิจโทรคมนาคมคาดว่าจะเป็นเรื่องของการตรวจสอบและจัดการการดำเนินงานเกี่ยวกับเครือข่าย โดยครองสัดส่วนค่าใช้จ่ายด้าน AI สูงที่สุดในช่วงระยะเวลาดังกล่าว ส่วนกรณีการใช้งาน AI ที่สำคัญอื่นๆ เกี่ยวข้องกับโปรแกรมผู้ช่วยเสมือนจริงสำหรับบริการลูกค้า, ระบบ CRM อัจฉริยะ และไซเบอร์ซีเคียวริตี้
กรณีการใช้งาน AI ที่ได้รับความนิยมในธุรกิจโทรคมนาคมมีดังนี้
- การปรับปรุงเครือข่าย : ใช้ AI เพื่อทำนายการเชื่อมต่อที่เหมาะสมสำหรับเครือข่ายโทรคมนาคม ขับเคลื่อนการวิเคราะห์เครือข่ายและการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อน และการวางแผนเกี่ยวกับเครือข่ายอัจฉริยะ และผลักดันให้มีการปรับปรุงประสิทธิภาพ
- แชทบอท : โปรแกรมแชทแบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับตอบข้อซักถามของลูกค้า โอนการติดต่อของลูกค้าไปยังเจ้าหน้าที่ในแผนกที่เกี่ยวข้อง และโอนลูกค้าเป้าหมายไปยังทีมงานฝ่ายขาย ถือว่ามีความสำคัญต่อการดำเนินงาน ตัวอย่าง : Spectrum ใช้โปรแกรมผู้ช่วยเสมือนจริง ‘Ask Spectrum’ ซึ่งขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อช่วยเหลือลูกค้าสำหรับการแก้ไขปัญหา การตรวจสอบข้อมูลบัญชี และการตอบคำถามทั่วไป ตัวอย่าง: CenturyLink ที่ได้ปรับใช้โปรแกรมผู้ช่วยเสมือนจริง ‘Angie’ ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้ AI สำหรับงานขายและการตลาด โดยทำหน้าที่ส่งอีเมล 30,000 ฉบับต่อเดือน และตีความการตอบกลับเพื่อระบุลูกค้าเป้าหมาย
- บริการสั่งงานด้วยเสียง : ผู้ให้บริการพยายามที่จะปรับเปลี่ยนอุปกรณ์รีโมทคอนโทรลให้มีความสามารถในการจดจำเสียงพูด เพื่อให้สามารถขายคอนเทนต์และบริการในลักษณะที่เป็นแบบเฉพาะบุคคลมากขึ้น ตัวอย่าง : ‘XI Talking Guide’ คือเครื่องมือ AI ที่สั่งงานด้วยเสียงพูดจาก Comcast โดยสามารถพูด แสดงชื่อรายการ ช่อง และช่วงเวลา
- การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ : แก้ไขปัญหาเกี่ยวกับอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ (หอส่งสัญญาณ สายไฟ ฯลฯ) ก่อนที่จะเสีย รวมทั้งตรวจจับสัญญาณและจุดเปลี่ยนที่มักจะนำไปสู่ความล้มเหลวในการทำงาน เช่น การใช้โดรนเพื่อตรวจสอบเสาสัญญาณโทรศัพท ตัวอย่าง : AT&T พัฒนาอัลกอริธึมที่ใช้ DL เพื่อควบคุมสั่งการโดรนแบบอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์สำหรับการตรวจสอบเสาสัญญาณโทรศัพท์มือถือโดยใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอ
การใช้งาน AI ในแวดวงการแพทย์
การดำเนินการทางการแพทย์ต้องอาศัยกระบวนการต่างๆ อย่างมาก ตอบสนองความต้องการในส่วนที่ยังเข้าไม่ถึง และรองรับการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ ทั้งในส่วนของการวิจัยและพัฒนา (R&D) การดูแลรักษาผู้ป่วย การถ่ายภาพทางการแพทย์ และงานด้านการบริหารจัดการ ผลการศึกษาของ Accenture ชี้ว่า ภายในปี 2569 การประยุกต์ใช้งาน AI ในด้านการแพทย์จะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้ถึง 150 พันล้านดอลลาร์ต่อปี
การใช้งาน AI ที่ได้รับความนิยมในแวดวงการแพทย์มีดังนี้
- การผ่าตัดโดยใช้หุ่นยนต์ : เทคโนโลยีเหล่านี้จะช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลจากเวชระเบียนก่อนการผ่าตัด แนะนำเครื่องมือในแบบเรียลไทม์ในระหว่างการผ่าตัด ใช้ข้อมูลจากประสบการณ์การผ่าตัดจริงเพื่อนำเสนอเทคนิคการผ่าตัดใหม่ๆ ประโยชน์ที่ได้รับคือ การลดข้อผิดพลาด และลดระยะเวลาพักฟื้นของผู้ป่วยภายหลังการผ่าตัด ตัวอย่าง: Mazor Robotics ใช้ AI เพื่อช่วยเหลือในกระบวนการผ่าตัดแบบส่องกล้อง
- ความช่วยเหลือของพยาบาลเสมือนจริง: แอพที่สั่งงานด้วยเสียงและข้อความได้รับการฝึกฝนเพื่อให้สามารถถามและจัดการคำถามเบื้องต้นเกี่ยวกับสุขภาพ โดยรองรับการตรวจสุขภาพผ่านการสั่งงานด้วยเสียงพูดและ AI ลดการเดินทางไปยังโรงพยาบาลโดยไม่จำเป็น ประเมินอาการ และส่งผู้ป่วยไปยังแผนกที่เกี่ยวข้อง เพื่อลดระยะเวลาที่พยาบาลต้องใช้ในการให้บริการแก่ผู้ป่วย ตัวอย่าง: Sensely นำเสนอตัวละครพยาบาล ‘Molly’ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งรับฟังและตอบคำถามของผู้ใช้
- การวินิจฉัย : ด้วยการปรับใช้เทคโนโลยีการรู้คิดเพื่อปลดล็อคข้อมูลเวชระเบียนจำนวนมหาศาล ระบบ AI จะให้คุณประโยชน์มากมายในการจดจำแบบแผนของภาพสแกนหลายล้านชุดภายในระยะเวลาที่รวดเร็ว และมีความแม่นยำสูงมาก โดยเป้าหมายหลักคือการค้นคว้าวิจัยด้านมะเร็งและรังสีวิทยา ตัวอย่าง: LYNA (Lymph Node Assistant) ของ Google AI ตรวจจับมะเร็งเต้านมระยะแพร่กระจายได้อย่างแม่นยำถึง 99%
- การบริหารจัดการ : การใช้แอพแปลงเสียงพูดเป็นข้อความเพื่อลดระยะเวลาสำหรับงานเอกสาร ปรับปรุงการรายงานเรื่องคุณภาพ และวิเคราะห์รายงานทางการแพทย์หลายพันฉบับโดยใช้ NLP ในการแจ้งข้อมูลเกี่ยวกับแผนการรักษาพยาบาล ช่วยให้บุคลากรสามารถดูแลผู้ป่วยได้อย่างเต็มที่ และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
กรณีศึกษาสำหรับ ONTAP AI ในแวดวงการแพทย์
นอกจากกรณีศึกษาเกี่ยวกับกรณีการใช้งาน AI ในกลุ่มอุตสาหกรรมต่างๆแล้ว เรามาลองดูตัวอย่างบางส่วนของการนำแพลตฟอร์ม ONTAP AI ไปใช้งานในภาคส่วนที่เกี่ยวข้องดังต่อนี้
สำหรับกรณีการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับการแพทย์ มีการนำแพลตฟอร์มไปใช้ในการคัดแยกภาพถ่ายเนื้องอกมะเร็งเต้านม เราใช้ชุดข้อมูลของภาพเซลล์จาก University of Wisconsin รวมไปถึงโมเดล CNN พร้อมด้วยเลเยอร์แบบคอนโวลูชัน 3 เลเยอร์ และเลเยอร์แบบเชื่อมต่ออย่างทั่วถึง 2 เลเยอร์ โดยทั้งหมดนี้อยู่บนระบบ DGX-1, AFF A800, TensorFlow โดยมีการจัดเก็บข้อมูลด้วยเทคโนโลยี FlexGroup Volumes
"เราสามารถฝึกสอนโมเดลดังกล่าวให้มีความแม่นยำ 79% ในการระบุเซลล์ที่เป็นเนื้องอกธรรมดา และมีความแม่นยำถึง 92% ในการระบุเซลล์ที่เป็นเนื้อร้ายภายในชุดข้อมูลที่ทดสอบ แน่นอนว่าความแม่นยำดังกล่าวถูกจำกัดด้วยชุดข้อมูลขนาดเล็กที่ใช้ แต่ก็แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการใช้งาน AI และ ONTAP AI"
การประยุกต์ใช้งาน AI ในกลุ่มอุตสาหกรรมต่างๆ จำเป็นต้องอาศัยการจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อมโยงกันระหว่างอุปกรณ์ปลายทาง (edge) ศูนย์คอมพิวเตอร์หลัก (core) และระบบคลาวด์ ดังนั้นการจัดการข้อมูลอย่างไร้รอยต่อจึงมีความสำคัญ องค์กรต่างๆ สามารถเลือกที่จะพัฒนาแอพพลิเคชั่น AI บนระบบคลาวด์สาธารณะหรือระบบที่ติดตั้งภายในองค์กรก็ได้ โดยขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูล ขนาดของชุดข้อมูล และต้นทุนค่าใช้จ่าย