Share on
×

Share

NTT DATA เผยภาคการผลิตทั่วโลกใช้ GenAI พลิกโฉมอุตสาหกรรม แต่ยังขาดนโยบายการใช้งานและมาตรการป้องกัน

NTT DATA เผยภาคการผลิตทั่วโลกใช้ GenAI พลิกโฉมอุตสาหกรรม แต่ยังขาดนโยบายการใช้งานและมาตรการป้องกัน

NTT DATA เผยข้อมูลการวิจัยล่าสุดที่แสดงให้เห็นว่า 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?” เผยให้เห็นถึงความท้าทายสำคัญในด้านความพร้อมของบุคลากร โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล และความจำเป็นในการพัฒนากรอบจริยธรรม สำหรับการกำกับดูแลเทคโนโลยีอย่างเหมาะสม

การศึกษาได้สำรวจผู้นำและผู้ตัดสินใจในภาคการผลิตมากกว่า 500 คนใน 34 ประเทศ และได้เผยผลการวิจัย ที่สำคัญดังนี้

  • 95% ยืนยันว่า 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, ประธานสายงานการผลิตและพาณิชย์ (Manufacturing and Commercial Business Unit) ของ NTT DATA ภูมิภาคอเมริกาเหนือกล่าวว่า “AI กำลังปฏิวัติกระบวนการทำงานและเปิดมิติใหม่ของโอกาสตลอดทั้งห่วงโซ่คุณค่าการผลิตตั้งแต่การ วิเคราะห์คาดการณ์เกี่ยวกับซัพพลายเชนไปจนถึงการตรวจสอบและควบคุมคุณภาพสินค้า 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: ในขณะที่ AI ที่มีจริยธรรมอยู่ในความสนใจ มีเพียง 47% ของผู้นำในภาคการผลิตที่เห็นด้วยอย่างยิ่งว่าองค์กรของพวกเขาปฏิบัติตามกรอบการทำงานที่ แข็งแกร่งซึ่งสมดุลระหว่างความเสี่ยงกับการสร้างมูลค่า
  • ความพร้อมของบุคลากร:สองในสามของผู้ผลิตกล่าวว่าพนักงานของพวกเขาขาดทักษะที่จำเป็นในการใช้ GenAI อย่างมี ประสิทธิภาพ  ทำให้เกิดข้อเสียเปรียบและความเสี่ยงทั้งในด้านการทำงานและการดำเนินงาน
  • การจัดการข้อมูล: มีเพียง 41% ของผู้ผลิตที่เห็นด้วยอย่างยิ่งว่าพวกเขามีความสามารถในการ จัดเก็บและประมวลผลข้อมูลเพียงพอที่จะรองรับความต้องการการทำงานของ GenAI ซึ่งจะเป็น ข้อจำกัดต่อความสำเร็จ

Prasoon Saxena กล่าวเสริมว่า “บริษัทที่ไม่สามารถวางแผน ปรับใช้ และกำกับดูแล GenAI อย่างมีกลยุทธ์ จะไม่เพียงแค่มีปัญหา แต่อาจกำลังวางแผนที่จะล้มเหลว”

ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ

AI Agent บูม Relevance AI และ Agree.com ดึงเงินลงทุน เดินหน้าสร้างอนาคตการทำงาน

Bluebik เจาะลึกโลกแอปพลิเคชันขนาดใหญ่: ประสบการณ์ผู้ใช้คือหัวใจสำคัญในยุคดิจิทัล

×

Share

ผู้เขียน