ผลวิจัยของ NTT DATA เผยความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของ GenAI ในอุตสาหกรรมการผลิต ถึงแม้จะมีโอกาสที่ชัดเจนในการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงผลประกอบการด้วย GenAI แต่การขาดนโยบายการใช้งานและมาตรการป้องกันที่จำเป็นทำให้ผู้ผลิตส่วนใหญ่ตกอยู่ในความเสี่ยง
โตเกียวและลอนดอน : NTT DATA ผู้นำระดับโลกด้านบริการธุรกิจดิจิทัลและ เทคโนโลยี วันนี้ได้เปิดเผยข้อมูลการวิจัยล่าสุดที่แสดงให้เห็นว่า องค์กรการผลิตทั่วโลกกำลังมุ่งสู่ การประยุกต์ใช้ Generative AI (GenAI) เพื่อยกระดับโรงงานอัจฉริยะ กระตุ้นนวัตกรรม เพิ่มผลิตภาพ เสริมสร้างความยืดหยุ่น และสร้างความได้เปรียบเชิงการแข่งขัน รายงาน “Feet on the Floor, Eyes on AI: Do you have a plan or a problem?” (ปฏิบัติการต้องมั่นคง ด้านวิสัยทัศน์ต้องอยู่ที่่ AI: เตรียมแผนรับมือหรือ รอให้เกิดปัญหา?) เผยให้เห็นถึงความท้าทายสำคัญในด้านความพร้อมของบุคลากร โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล และความจำเป็นในการพัฒนากรอบจริยธรรม สำหรับการกำกับดูแลเทคโนโลยีอย่างเหมาะสม
การศึกษาได้สำรวจผู้นำและผู้ตัดสินใจในภาคการผลิตมากกว่า 500 คนใน 34 ประเทศ และได้เผยผลการวิจัย ที่สำคัญดังนี้
– 95% ของผู้ตอบแบบสอบถามยืนยันว่า GenAI กำลังส่งผลโดยตรงต่อการปรับปรุงประสิทธิภาพและ ผลการดำเนินงาน
– 94% คาดการณ์ว่าการผสานรวมข้อมูล Internet of Things (IoT/edge) เข้ากับโมเดล GenAI จะช่วยยกระดับความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI อย่างมีนัยสำคัญ
– 91% ระบุว่าการบูรณาการระหว่าง digital twins และ GenAI จะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของสินทรัพย์ทางกายภาพและเสริมความยืดหยุ่นให้กับซัพพลายเชน
– ผู้ตอบแบบสอบถามชี้ให้เห็นว่าการประยุกต์ใช้งานที่พบมากที่สุดอยู่ในด้านการจัดการซัพพลายเชน และสินค้าคงคลัง การจัดการองค์ความรู้ การควบคุมคุณภาพ การวิจัยและพัฒนา และระบบงานอัตโนมัติ
Prasoon Saxena, Co-Lead, Products Industries, NTT DATA, Inc.
“AI กำลังปฏิวัติกระบวนการทำงานและเปิดมิติใหม่ของโอกาสตลอดทั้งห่วงโซ่คุณค่าการผลิตตั้งแต่การ วิเคราะห์คาดการณ์เกี่ยวกับซัพพลายเชนไปจนถึงการตรวจสอบและควบคุมคุณภาพสินค้า” Prasoon Saxena, ประธานสายงานการผลิตและพาณิชย์ (Manufacturing and Commercial Business Unit) ของ NTT DATA ภูมิภาคอเมริกาเหนือกล่าว “GenAI มอบศักยภาพให้องค์กรในการปรับตัวได้ดียิ่งขึ้น ท่ามกลาง สภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาที่นโยบายภาษีและ ศุลกากรทั่วโลกเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน”
ความท้าทายสู่ความสำเร็จ
ความพึงพอใจในการริเริ่มด้าน AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในปีที่ผ่านมา แต่ผู้ผลิตยังคงเผชิญกับความท้าทาย สำคัญที่รวมถึง:
– โครงสร้างพื้นฐาน : 92% ของผู้ผลิตระบุว่าเทคโนโลยีเก่าเป็นอุปสรรคต่อการริเริ่มที่สำคัญ แต่มีเพียงไม่ถึงครึ่งที่ได้ดำเนินการประเมินความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานอย่างครบถ้วน
– เทคโนโลยีเสริม : 94% คาดหวังว่าการบูรณาการข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT/edge) เข้ากับโมเดล GenAI จะช่วยปรับปรุงความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นโดย AI อย่างมีนัยสำคัญ แต่ไม่ใช่ทุกคนที่มั่นใจในความสามารถในการทำการบูรณาการดังกล่าว
– กรอบการทำงานที่รับผิดชอบ : ขณะที่ AI ที่มีจริยธรรมอยู่ในความสนใจ มีเพียง 47% ของผู้นำในภาคการผลิตที่เห็นด้วยอย่างยิ่งว่าองค์กรของพวกเขาปฏิบัติตามกรอบการทำงานที่ แข็งแกร่งซึ่งสมดุลระหว่างความเสี่ยงกับการสร้างมูลค่า
– ความพร้อมของบุคลากร : สองในสามของผู้ผลิตกล่าวว่าพนักงานของพวกเขาขาดทักษะที่จำเป็นในการใช้ GenAI อย่างมี ประสิทธิภาพ ทำให้เกิดข้อเสียเปรียบและความเสี่ยงทั้งในด้านการทำงานและการดำเนินงาน
– การจัดการข้อมูล : มีเพียง 41% ของผู้ผลิตที่เห็นด้วยอย่างยิ่งว่าพวกเขามีความสามารถในการ จัดเก็บและประมวลผลข้อมูลเพียงพอที่จะรองรับความต้องการการทำงานของ GenAI จะเป็นข้อจำกัดต่อความสำเร็จ
“องค์กรการผลิตที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดได้ผสานรวม GenAI เข้ากับการดำเนินงานที่สำคัญแล้ว” Prasoon Saxena กล่าวเสริม “บริษัทที่ไม่สามารถวางแผน ปรับใช้ และกำกับดูแล GenAI อย่างมีกลยุทธ์ จะไม่เพียงแค่มีปัญหา แต่อาจกำลังวางแผนที่จะล้มเหลว”
