หากจะใช้นิยามเพียงคำเดียวสำหรับภาคการผลิตในปี 2025 คำนั้นคือ “Disruption” ซัพพลายเชนที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ภาวะเศรษฐกิจที่ผันผวน และการขาดแคลนแรงงาน ได้เร่งให้ผู้ผลิตต้องปรับรูปแบบการวางแผน การจัดหาวัตถุดิบ และกระบวนการผลิตเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน
ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงนี้ AI ได้ก้าวจากขั้นทดลองสู่กลยุทธ์หลักของอุตสาหกรรม คำถามไม่ใช่ว่าจะใช้ได้หรือไม่ แต่คือจะนำมาใช้ได้เร็วเพียงใด ผู้ผลิตจึงมุ่งเน้นการนำ AI ไปใช้งานจริงในด้านต่าง ๆ เช่น ซัพพลายเชน การวางแผนแรงงาน และระบบการผลิตในโรงงาน เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้
จากประสบการณ์ของ IFS ที่ทำงานร่วมกับผู้ผลิตอย่างใกล้ชิด เห็นได้ชัดว่า ปี 2026 จะเป็นปีของการนำ AI มาใช้จริงอย่างเต็มรูปแบบ โดยบูรณาการเข้ากับการดำเนินงานหลัก ไม่ใช่การใช้งานแบบแยกส่วน คำถามสำคัญคือ การเปลี่ยนแปลงใดจะส่งผลกระทบสูงสุด ซึ่งการคาดการณ์ต่อไปนี้สะท้อนแนวโน้มสำคัญของอุตสาหกรรมการผลิตในปี 2026
การคาดการณ์ที่ 1:
โครงสร้างองค์กรถูกออกแบบใหม่เพื่อรองรับการขับเคลื่อนด้วย AI
องค์กรการผลิตส่วนใหญ่ยังคงดำเนินงานภายใต้ โครงสร้างแบบลำดับขั้น (Silo-based Organization) ซึ่งกลายเป็นคอขวดสำคัญต่อการนำ AI มาใช้อย่างเต็มศักยภาพ แม้ว่าระบบและกระบวนการทำงานจะเปลี่ยนเป็นดิจิทัลมากขึ้น แต่รูปแบบการออกแบบองค์กรยังไม่สอดคล้องกับวิธีการทำงานใหม่ เครื่องมือเปลี่ยน งานเปลี่ยน แต่โครงสร้างองค์กรยังคงเดิม
ในปี 2026 ผู้ผลิตจะเริ่มออกแบบโครงสร้างองค์กรใหม่ ไม่ใช่เพื่อทดแทนบทบาทของมนุษย์ด้วย AI แต่เพื่อขจัดอุปสรรคเชิงโครงสร้างที่จำกัดการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI ข้อจำกัดที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่ตัวเทคโนโลยี แต่คือโครงสร้างพื้นฐานและรูปแบบการทำงานที่ล้อมรอบงานนั้น
การขับเคลื่อนด้วย AI จำเป็นต้องก้าวข้ามลำดับชั้นแบบเดิมสู่การออกแบบองค์กรที่ยืดหยุ่น ทำงานข้ามสายงานได้คล่องตัว และสนับสนุนการตัดสินใจที่รวดเร็ว การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่การนำผังองค์กรใหม่มาใช้ แต่เป็นการออกแบบองค์กรโดยยึด วิธีการทำงาน การตัดสินใจ และผลลัพธ์ทางธุรกิจจริง เป็นศูนย์กลาง
การคาดการณ์ที่ 2:
ซัพพลายเชนเปลี่ยนจากการวิเคราะห์เป็นครั้งคราวสู่การวิเคราะห์อย่างต่อเนื่อง
ผู้ผลิตในปัจจุบันมีความสามารถในการจำลองสถานการณ์ซัพพลายเชนที่ซับซ้อน ทดสอบผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่ และวางแผนรับมือก่อนที่ปัญหาจะส่งผลถึงสายการผลิต อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เหล่านี้ยังมักเกิดขึ้นเป็นครั้งคราว หรือพึ่งพาบุคคลภายนอกเป็นหลัก
ในปี 2026 การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกของห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain Analytics) จะกลายเป็นกระบวนการที่ดำเนินอย่างต่อเนื่องภายในองค์กร ผู้ผลิตจะนำ เครื่องมือวิเคราะห์ซัพพลายเชนที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้อย่างสม่ำเสมอ เพื่อสำรวจสถานการณ์ ทดสอบสมมติฐาน และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้แบบเรียลไทม์
แนวทางนี้จะทำให้การเพิ่มประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น และการสร้างมูลค่า ถูกฝังอยู่ใน การบริหารซัพพลายเชนประจำวัน ไม่ใช่เป็นเพียงโครงการเฉพาะกิจ แต่เป็นความสามารถหลักที่ช่วยให้องค์กรการผลิตพร้อมรับมือกับความไม่แน่นอนในระยะยาว
การคาดการณ์ที่ 3:
AI ทำให้การผลิตแบบยั่งยืน (Sustainability) กลายเป็นข้อกำหนดหลักของอุตสาหกรรม
ภายในปี 2027 ผู้ผลิตจะพัฒนาระบบการผลิตแบบยั่งยืนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถติดตาม รายงาน และปรับปรุงผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้แบบเรียลไทม์ เนื่องจากข้อกำหนดด้านสิ่งแวดล้อมกำลังเปลี่ยนจากนโยบายเชิงสมัครใจไปสู่ข้อบังคับในการดำเนินงานจริง
องค์กรการผลิตจะต้องวัดผลด้านสิ่งแวดล้อม พลังงาน และการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ด้วยความเข้มงวดในระดับเดียวกับการควบคุมต้นทุนและคุณภาพ ความต้องการข้อมูลที่ต่อเนื่อง โปร่งใส และตรวจสอบได้จะครอบคลุมทุกขั้นตอนของกระบวนการผลิต AI จะช่วยรวมศูนย์ข้อมูลที่กระจัดกระจาย ตรวจสอบการใช้ทรัพยากรตั้งแต่ต้นทาง และสร้างข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการใช้พลังงาน การปล่อยมลพิษ และของเสีย จากเดิมที่ต้องพึ่งพาการรายงานย้อนหลังหรือการตรวจประเมินเป็นรอบ จะพัฒนาไปสู่ ระบบป้อนกลับอย่างต่อเนื่องที่สามารถเรียนรู้ ตรวจจับความผิดปกติ และแนะนำการปรับปรุงได้ล่วงหน้า
การคาดการณ์ที่ 4:
หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์จะกลายเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในโรงงาน
ปัญหาการขาดแคลนแรงงานภาคการผลิตกำลังทวีความรุนแรงทั่วโลก ช่างเทคนิคที่มีทักษะกำลังเกษียณเร็วกว่าจำนวนแรงงานรุ่นใหม่ที่เข้าสู่ตลาดส่งผลให้โรงงานที่ต้องการรักษาประสิทธิภาพการผลิตเผชิญกับความเสี่ยงด้านเวลาหยุดทำงานและผลผลิตที่ลดลง
การพัฒนารูปแบบแรงงานใหม่จึงเกิดขึ้นโดยหุ่นยนต์และระบบ AI ทำงานควบคู่กับมนุษย์ หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์และหุ่นยนต์เคลื่อนที่ได้ ไม่ใช่แนวคิดเชิงทดลองอีกต่อไป แต่ได้เริ่มพิสูจน์คุณค่าในสายการผลิตจริง หุ่นยนต์เหล่านี้ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อทดแทนมนุษย์ แต่เพื่อเสริมศักยภาพด้านความต่อเนื่อง ความแม่นยำ และการตัดสินใจในงานที่ต้องการความสม่ำเสมอสูง
ความสำเร็จของการนำหุ่นยนต์มาใช้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่รวมถึงการออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ การกำหนดบทบาทระหว่างคนและเครื่องจักรอย่างชัดเจน การปรับมาตรฐานความปลอดภัย และการบริหารการเปลี่ยนแปลงเพื่อสร้างความเชื่อมั่นในการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์อัจฉริยะ
จากการเปลี่ยนแปลงสู่การลงมือทำในปี
2026
หากปี 2025 คือปีแห่งการเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรง ปี 2026 จะเป็นปีแห่งการลงมือทำอย่างมีวินัย เทคโนโลยีอย่าง AI หุ่นยนต์ และระบบอัตโนมัติได้พิสูจน์แล้วว่าสร้างมูลค่าได้จริง และจะถูกนำมาใช้อย่างจริงจังและรวดเร็วยิ่งขึ้น ขณะที่บริบทภายนอก ทั้งภูมิรัฐศาสตร์ สภาพภูมิอากาศ และตลาดโลก ยังคงซับซ้อนและคาดเดาได้ยาก
ผู้ผลิตจะเผชิญแรงกดดันรอบด้าน ทั้งจากเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว และความจำเป็นภายในองค์กรที่ต้องปรับตัวให้ทัน สิ่งที่สร้างความแตกต่างอย่างแท้จริงไม่ใช่ตัวเทคโนโลยี แต่คือความมุ่งมั่นในการปรับโครงสร้าง วิธีการทำงาน และการนำกลยุทธ์ไปปฏิบัติอย่างรอบคอบและตรงเป้าหมายเพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันอย่างยั่งยืน
บทความโดย Maggie Slowik, IFS Global Industry Director for Manufacturing
หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมหรือพูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญด้านระบบธุรกิจการผลิต (Manufacturing) สามารถกรอกข้อมูลเพื่อให้เราติดต่อกลับได้ที่ https://th.alphast.com/ifs-cloud-erp/ หรือกรอกข้อมูลด้านล่าง