ในช่วงที่โรงงานอุตสาหกรรมไทยกำลังเร่งตัวเข้าสู่ยุค Industry 4.0 เรามักได้ยินคำว่า “Data is the new oil” กันอยู่เสมอ แต่สำหรับทีมวิศวกรและผู้ดูแลระบบ สิ่งที่ต้องเจอจริงๆ คือ มีข้อมูลดิบจำนวนมากจากเครื่องจักรและระบบต่างๆ แต่ไม่สามารถนำไปใช้เป็นข้อมูลเชิงลึก (Business Insight) ได้ทันที ข้อมูลที่มีอยู่จึงยังเป็นเพียง “วัตถุดิบ” ที่ต้องใช้เวลาเตรียม จัดระเบียบ และแปลงรูปแบบ ก่อนจะนำไปใช้พัฒนากระบวนการผลิตหรือช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
บทความนี้อธิบายแนวคิด Industrial DataOps วิธีจัดการข้อมูลจากหน้างานให้พร้อมใช้งานจริง และบทบาทของ FactoryTalk DataMosaix จาก Rockwell Automation ในการวางรากฐานข้อมูลสำหรับการต่อยอดสู่ระบบ AI ในโรงงาน
ปัญหาคลาสสิกในโรงงานไทย “มีข้อมูล แต่ใช้ไม่ได้จริง”
จากประสบการณ์ทำงานร่วมกับโรงงานหลายแห่งในไทย ปัญหาที่พบไม่ใช่การขาดข้อมูล เพราะทุกโรงงานมี PLC, SCADA และ Smart Sensor อยู่แล้ว แต่ข้อมูลเหล่านี้ไม่สามารถนำมาวิเคราะห์ได้ทันที เนื่องจาก
- Data Silos:
ข้อมูลเครื่องจักรอยู่บน PLC ข้อมูลการผลิตอยู่ที่ฝ่ายวางแผน ส่วนข้อมูลพลังงานอยู่ในทีม Facility
ระบบเหล่านี้ไม่เชื่อมกัน ทำให้ต้องรวมข้อมูลด้วยมือแทบทั้งหมด - Lack of Context:
เมื่อดึงขึ้น Cloud หรือ Database มักเหลือเพียงค่าเชิงตัวเลข เช่น Tag_40001 = 1
ฝ่าย IT หรือ Data Analyst ไม่รู้ได้ทันทีว่า “1” หมายถึงอะไร ทำให้ข้อมูลไม่พร้อมใช้งาน - Time Consuming:
วิศวกรต้องใช้เวลาประมาณ 80% ไปกับการดึง แปลง และจัดเรียงข้อมูล และมีเวลาเพียง 20% สำหรับการวิเคราะห์งานจริง ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพของสายการผลิต - Vendor Lock-in:
เครื่องจักรแต่ละรุ่นใช้ Protocol ต่างกัน ต้องเขียนโค้ดเชื่อมต่อเอง ทำให้การดูแลระบบซับซ้อนและปรับขยายได้ยาก
ทั้งหมดนี้ทำให้โรงงานมีข้อมูล แต่ไม่สามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นได้เต็มศักยภาพ ตรงนี้เองที่ Industrial DataOps เข้ามาแก้โจทย์โดยทำให้ข้อมูลมีโครงสร้าง เชื่อมกัน และพร้อมใช้งานตั้งแต่ต้นทาง
Industrial DataOps คืออะไร?
หากมอง Data Platform เป็นเหมือน “พื้นที่เก็บวัตถุดิบ” Industrial DataOps คือขั้นตอนที่ทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งาน เหมือนการ “ล้าง เตรียม และจัดวัตถุดิบ” ก่อนนำไปประกอบอาหารจริง
Industrial DataOps คือกระบวนการอัตโนมัติที่ช่วยให้ข้อมูลจากหน้างานถูกจัดการตั้งแต่ต้นทางอย่างเป็นระบบ ได้แก่
- ดึง (Extract) ข้อมูลจากเครื่องจักรและอุปกรณ์หน้างาน
- จัดระเบียบ/เติมบริบท (Contextualize) เพื่อให้ข้อมูลมีความหมาย ชัดเจน และอยู่ในมาตรฐานเดียวกัน
- ส่งต่อ (Deliver) ไปยังระบบ IT หรือระบบวิเคราะห์ได้ทันที
กระบวนการนี้ช่วยลดงานที่ต้องทำด้วยมือ เช่น การดึงไฟล์ แปลงข้อมูล หรือทำ Excel ซ้ำๆ ทำให้โรงงานสามารถใช้ข้อมูลได้เร็วขึ้น แม่นยำขึ้น และนำไปต่อยอดงานวิเคราะห์หรือระบบ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
FactoryTalk DataMosaix: ตัวเปลี่ยนเกม DataOps
ในอดีตการทำ DataOps ต้องอาศัย Programmer เขียนโค้ดเชื่อมต่อระบบต่างๆ ซึ่งซับซ้อนและดูแลยาก FactoryTalk DataMosaix จาก Rockwell Automation ถูกพัฒนาเพื่อแก้ข้อจำกัดนี้โดยตรง เป็นแพลตฟอร์ม Industrial DataOps ระดับองค์กร ที่ช่วยจัดการข้อมูลจากหน้างานให้เป็นมาตรฐานเดียวกันและพร้อมใช้งานได้ทันที
จุดเด่นที่ตอบโจทย์โรงงานอุตสาหกรรม
- Connect to Anything
รองรับการดึงข้อมูลจากเครื่องจักรหลากหลายยี่ห้อ ไม่ได้จำกัดเฉพาะ PLC ของ Rockwell
สามารถเชื่อมต่อ Siemens, Mitsubishi, Omron ผ่าน OPC UA, Modbus รวมถึงฐานข้อมูลและ API ต่างๆ ทำให้รวมข้อมูลจากหลายระบบได้ในที่เดียว - Contextualization at Scale
หัวใจหลักของ DataMosaix คือการสร้าง Data Model เพื่อให้ข้อมูลจากหลายเครื่องมีมาตรฐานเดียวกัน
เช่น หากนิยาม “Machine Type A” ว่ามีค่า Speed, Temp, Status เมื่อมีเครื่องจักร 50 เครื่อง ก็เพียง Map ข้อมูลแต่ละเครื่องเข้ากับ Model นี้ ข้อมูลทั้งหมดจะถูกจัดมาตรฐานทันที - Flexible Deployment
รองรับทั้ง Private Cloud ภายในโรงงาน สำหรับงานที่ต้องการความเร็วและความปลอดภัยสูง
หรือ Public Cloud บน Azure และ AWS เพื่อตอบโจทย์การขยายระบบตามนโยบายขององค์กร
Use Case: การใช้งานจริงและการแก้ปัญหา
ลองมาดูตัวอย่างจากโรงงานผลิตสินค้าอุปโภคบริโภคที่มีไลน์การผลิต 10 ไลน์ ซึ่งต้องการทราบ ต้นทุนพลังงานต่อหน่วยการผลิต (Energy Cost per Unit) แบบ Real-time
สถานการณ์เดิม
- ต้องดึงค่ามิเตอร์ไฟฟ้าออกมาเป็นไฟล์ CSV
- ต้องดึงยอดการผลิตจาก SCADA ซึ่งหลายครั้งยังต้องจดหรือทำ Excel เพิ่ม
- ต้องรวมข้อมูลทั้งหมดใน Excel และจะรู้ผลก็ตอนสิ้นเดือน ซึ่งสายเกินกว่าจะแก้ไขปัญหาได้ทันเวลา
เมื่อใช้ FactoryTalk DataMosaix
- Ingest
ดึงข้อมูลแบบ Real-time จาก Power Meter และ PLC พร้อมยอดการผลิตในช่วงเวลาเดียวกัน - Model & Context
สร้าง Virtual Tag เช่น Realtime_Energy_Cost โดยกำหนดสูตร
(Kilowatt / Product_Count) * Electricity_Rate
ให้ระบบคำนวณอัตโนมัติใน Platform - Deliver
ส่งผลลัพธ์ไปยัง Dashboard สำหรับผู้จัดการโรงงาน และเชื่อมต่อเข้ากับ Power BI เพื่อให้ผู้บริหารดูภาพรวมได้ทันที
ผลลัพธ์ที่ได้
โรงงานสามารถรู้ต้นทุนพลังงานต่อหน่วยได้ทันทีที่เครื่องจักรทำงาน หากต้นทุนสูงผิดปกติสามารถตรวจสอบและแก้ไขได้ทันที ไม่ต้องรอข้อมูลสิ้นเดือนอีกต่อไป
ก้าวต่อไปสู่ AI: DataOps คือรากฐานที่ขาดไม่ได้
หลายโรงงานต้องการเริ่มต้นใช้งาน AI หรือทำ Predictive Maintenance แต่โครงการจำนวนมากกลับไม่สำเร็จ เพราะข้อมูลตั้งต้นยังไม่พร้อม ทำให้เกิดปัญหาแบบ “Garbage In, Garbage Out” คือ ข้อมูลไม่ดีตั้งแต่ต้นทาง ผลลัพธ์จาก AI ก็ไม่แม่นยำตามไปด้วย
FactoryTalk DataMosaix ช่วยเตรียมความพร้อมด้านข้อมูลให้ AI ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ ด้วยความสามารถสำคัญดังนี้
Clean Data
AI ต้องการข้อมูลที่ต่อเนื่อง ไม่มีช่องว่าง หรือค่าที่ผิดปกติ
DataMosaix ช่วยจัดการคุณภาพข้อมูลให้เป็นข้อมูลที่พร้อมใช้งานทันที
Standard Structure
การเทรนโมเดลเดียวให้ใช้งานกับอุปกรณ์จำนวนมาก เช่น ปั๊มน้ำ 100 ตัว จำเป็นต้องมีโครงสร้างข้อมูลเดียวกัน
DataMosaix ช่วยสร้างมาตรฐานนี้ ทำให้ AI นำข้อมูลไปใช้ได้อย่างถูกต้องและสม่ำเสมอ
ตัวอย่างการต่อยอด
เมื่อ DataMosaix รวบรวมข้อมูล เช่น Vibration, Temperature และ Load ของมอเตอร์ในรูปแบบมาตรฐาน ระบบสามารถส่งข้อมูลนี้ไปยัง AI Model (บน Cloud หรือผ่านสคริปต์ Python) เพื่อทำนายว่า “อีกกี่วันมอเตอร์มีแนวโน้มเสีย” และส่งสัญญาณเตือนไปยังทีมซ่อมบำรุงได้ทันที
ผลลัพธ์คือโรงงานสามารถวางแผนซ่อมบำรุงเชิงรุก ลด Downtime และควบคุมต้นทุนได้แม่นยำยิ่งขึ้น
บทสรุป
สำหรับอุตสาหกรรมไทย การมีเครื่องจักรทันสมัยอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป สิ่งที่สร้างความได้เปรียบคือ การบริหารจัดการข้อมูลให้ไหลเวียนและพร้อมใช้งาน ตั้งแต่หน้างานจนถึงระบบวิเคราะห์ เพื่อให้ทีมทุกระดับตัดสินใจได้แม่นยำและทันเวลา
Industrial DataOps จึงไม่ใช่เพียงแนวคิดเพิ่มเติม แต่เป็นพื้นฐานสำคัญของการทำ Digital Transformation ในโรงงานยุคใหม่ ขณะที่ FactoryTalk DataMosaix ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้กระบวนการเหล่านี้จัดการได้ง่ายขึ้น เชื่อมข้อมูลจากโลก OT และ IT ให้ทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ และวางรากฐานสำหรับการต่อยอดไปสู่ AI อย่างมั่นใจ
