ประเทศไทยกำลังขับเคลื่อนการพัฒนาประเทศ ผ่านงบลงทุนโครงสร้างพื้นฐานด้านการขนส่งมูลค่ากว่า 2.53 แสนล้านบาท (ราว 7.75 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) ในช่วงปี 2568–2569 ควบคู่ไปกับโครงการเมืองอัจฉริยะ (Smart City) มูลค่า 1.34 ล้านล้านบาทในเขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC) ขณะที่ตลาดดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน (Digital Transformation) มีแนวโน้มเติบโตแตะ 6.484 แสนล้านบาทภายในปี 2573
ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงนี้ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ภาคอุตสาหกรรม หรือ Industrial AI รุ่นใหม่ที่มีพื้นฐานจากฟิสิกส์และวิศวกรรม กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเพิ่มขีดความสามารถการแข่งขันระดับโลก
ในภาวะปัจจุบัน ภาคการผลิต ระบบขนส่งทางราง และโครงสร้างพื้นฐานของไทย อยู่ในระหว่างการปรับโครงสร้างและขยายขีดความสามารถ ทำให้องค์กรต่างๆ เผชิญความกดดันในการส่งมอบผลงาน ท่ามกลางข้อจำกัดด้านจำนวนวิศวกรผู้เชี่ยวชาญ เกณฑ์ความยั่งยืนที่เข้มงวด และสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่กระจัดกระจาย ซึ่งต่างจากการใช้งาน AI ทั่วไปที่เน้นโมเดลภาษา (Language Models) หรือผู้ช่วยงานทั่วไป เนื่องจาก Industrial AI มีความสามารถในการเข้าใจข้อจำกัดทางวิศวกรรมและโลกทางกายภาพก่อนการตัดสินใจ
เวนแคต บาลาสุบรามาเนียน ผู้อำนวยการที่ปรึกษากระบวนการอุตสาหกรรม ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกใต้ บริษัท ดาสโซลท์ ซิสเทเมส (Dassault Systèmes) กล่าวว่า พรมแดนถัดไปของไทยคือ AI ที่สามารถเข้าใจโลกจริงและปฏิบัติงานได้ โดยทางบริษัทได้พัฒนา AI ภาคอุตสาหกรรมรุ่นใหม่ในรูปแบบ Virtual Companions บนแพลตฟอร์ม 3DEXPERIENCE พัฒนาขึ้นจากความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมเชิงลึก เพื่อทำหน้าที่ตรวจสอบข้อจำกัดและขอบเขตการทำงานของระบบทางกายภาพอย่างต่อเนื่อง โดยผสานข้อมูลวิศวกรรม ระบบปฏิบัติการ และข้อมูลเซ็นเซอร์เรียลไทม์ไว้ในแหล่งข้อมูลเดียว
เทคโนโลยี Virtual Companions ประกอบด้วย 3 ระบบหลักที่ทำงานร่วมกัน ได้แก่:
- AURA: ทำหน้าที่ติดตามความเสี่ยงด้านกำหนดการและผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ให้กับผู้นำโครงการและธุรกิจ
- LEO: เร่งกระบวนการตรวจสอบทางวิศวกรรมแบบสหสาขาวิชา โดยสามารถย่นระยะเวลาการวิเคราะห์จากหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่นาที
- MARIE: ทำหน้าที่สำรวจทางเลือกด้านวัสดุ การแลกเปลี่ยนทางวิทยาศาสตร์ และสมมติฐานด้านการออกแบบโดยอิงจากฐานความรู้อุตสาหกรรม
สำหรับการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมหลักของประเทศไทย เทคโนโลยีดังกล่าวมีนัยสำคัญใน 2 ภาคส่วนหลัก คือ
- ภาคการผลิต ในกลุ่มยานยนต์และอิเล็กทรอนิกส์ที่เผชิญแรงกดดันจากคู่แข่งจีนในการเปลี่ยนผ่านสู่ยานยนต์ไฟฟ้า (EV) ซึ่งระบบจะช่วยจำลองการปรับสายการผลิตและวางแผนซ่อมบำรุงล่วงหน้า
- ภาคระบบรางและการขนส่ง เช่น โครงการรถไฟความเร็วสูงไทย-จีน โครงการเชื่อมสนามบินสามแห่งในอีอีซี และระบบทางด่วนและรถไฟฟ้ากรุงเทพ (BEM) ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงจากการค้นพบข้อขัดแย้งด้านการออกแบบในช่วงท้ายโครงการ นอกจากนี้ยังสนับสนุนการประสานองค์ความรู้ข้ามโครงการและสร้างการออกแบบเชิงพารามิเตอร์ตามอินพุตของผู้ใช้
ดาสโซลท์ ซิสเทเมส เปิดเผยผลกระทบทางธุรกิจจากการใช้งาน Industrial AI พบว่า ช่วยให้กระบวนการตั้งแต่พัฒนาจนถึงปฏิบัติการเร็วขึ้น 15–50% ลดระยะเวลากระบวนการผลิต (Industrialization Lead Time) ลง 25% ลดต้นทุนการผลิตและการบริหารโครงการได้ 5–40% ลดปัญหาด้านคุณภาพลง 30–90% จากการตรวจพบตั้งแต่เริ่มต้น และช่วยเพิ่มรายได้รวมกว่า 10%
ทางด้านนโยบายของรัฐบาลไทย ได้มีการขับเคลื่อนแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อสนับสนุนนโยบาย Thailand 4.0 โดยมีการประกาศแผนยุทธศาสตร์ในเดือนพฤษภาคม 2568 มุ่งดันไทยเป็นศูนย์กลาง AI ของภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ซึ่งการเติบโตในระยะต่อไปควรเน้น 3 แนวทางหลัก คือ การขยายการใช้เทคโนโลยีแบบจำลองดิจิทัลเสมือนจริง (Virtual Twin) ผ่านสิทธิประโยชน์ของบีโอไอ (BOI) การพัฒนาทักษะบุคลากรร่วมกันระหว่าง depa กับกรมพัฒนาฝีมือแรงงาน และการบูรณาการ Virtual Twin เข้าสู่โครงการโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ตั้งแต่ขั้นวางแผน
อย่างไรก็ตาม ภาคอุตสาหกรรมยังคงมีข้อจำกัดด้านการขาดแคลนวิศวกรที่มีความเชี่ยวชาญด้านการจำลองขั้นสูงและเทคโนโลยี Digital Twin ซึ่งดาสโซลท์ ซิสเทเมส มองว่าการขยายความร่วมมือระหว่างสถาบันการศึกษาและภาคอุตสาหกรรม รวมถึงโครงการ 3DEXPERIENCE Education ของบริษัท จะเป็นองค์ประกอบสำคัญในการแก้ปัญหานี้
คุณเวนแคต บาลาสุบรามาเนียน กล่าวเสริมว่า การนำแนวคิดการจำลองสถานการณ์มาใช้ตั้งแต่ต้น ทั้งในกระบวนการกำกับดูแลโครงการ การศึกษาด้านวิศวกรรม และการจัดซื้อจัดจ้าง จะเป็นตัวเร่งสำคัญให้ประเทศไทยก้าวหน้าได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
SCBX AI Outlook 2026: 6 แนวโน้มสำคัญของ AI ในยุคใหม่
‘ABDUL Uni’ พลิกห้องเรียนไทยสู่ยุค AI Project
