การผสาน AI Vision + AI Robot · รับรู้ → ตัดสินใจ → ลงมือทำ
แม้การมองเห็นและตัดสินใจของ AI จะไร้คนควบคุมแล้ว แต่ การลงมือทำยังต้องให้มนุษย์สอนอยู่ เพียงบอกเป้าหมาย หุ่นยนต์จะตัดสินใจและลงมือทำเองว่าจะทำงานที่ใดและอย่างไร
วิชันอย่างเดียวทำได้แค่มองเห็น หุ่นยนต์อย่างเดียวก็ไร้ดวงตา นวัตกรรมการผลิตจะสมบูรณ์ได้ก็ต่อเมื่อการรับรู้และการลงมือทำเชื่อมโยงถึงกัน
แม้ AI จะรับรู้สถานะได้ แต่การลงมือทำหลังการตัดสินใจยังคงต้องพึ่งพาคนและการ Teaching หุ่นยนต์
เคลื่อนไหวตามกฎที่ Teaching ไว้เท่านั้น เมื่อผลิตภัณฑ์หรือกระบวนการเปลี่ยน มนุษย์ต้องสอนใหม่ทุกครั้ง
รับรู้ → ตัดสินใจ → ลงมือทำ → ป้อนกลับอัตโนมัติ เปลี่ยนผ่านจาก Human-in-the-loop สู่ Machine-in-the-loop
ในไลน์ชิ้นส่วนตัวถังรถยนต์แบบปั๊มร้อน (PHS) AI Vision ระบุชิ้นงานบนคอนเวเยอร์และรถเข็นสำหรับจัดเรียง แล้วโคบอต 2 ตัวคำนวณตำแหน่งจัดเรียงที่เหมาะกับรถเข็นเอง เมื่อเปลี่ยนสินค้า เพียงป้อนขนาดชิ้นงาน
คำนวณจำนวนแถวและตำแหน่งจัดเรียงจากขนาดรถเข็นและชิ้นงาน จึงลดการ Teaching ใหม่สำหรับแต่ละสินค้าได้มาก
กำลังพัฒนาจากระบบครบวงจรปัจจุบัน (V1.5) สู่ระบบไร้การ Teaching ที่ตัดสินใจวิธีการเอง (V2.0)
แกนเทคโนโลยีหลักในการก้าวจากการรับรู้สู่การลงมือทำโดยอัตโนมัติ
ถ่ายทอดความสามารถที่เรียนรู้จากกระบวนการหนึ่งไปสู่ผลิตภัณฑ์·กระบวนการใหม่ได้อย่างรวดเร็ว (Domain Adaptation)
หุ่นยนต์เลียนแบบการทำงานของช่างผู้ชำนาญ และเรียนรู้ท่วงท่าที่แม่นยำได้ด้วยตัวเอง
ข้อมูลผลการทำงานหมุนเวียนเข้าสู่ MLOps โดยอัตโนมัติ ทำให้การทำงานครั้งถัดไปดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง
ด้วยประสบการณ์ 10 ปีในการใช้งาน AI Vision ในหน้างานจริง จนถึงการสร้าง MLOps ขึ้นเอง ในที่สุดเราจึงเชื่อม 'การตัดสินใจและการลงมือทำ' เข้าด้วยกันได้
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Physical AI
เราพร้อมให้คำปรึกษาด้วยกรณีศึกษาจริงว่า Physical AI จะนำไปใช้กับกระบวนการของท่านได้อย่างไร
ประเมินการใช้ AI ฟรี
ส่งรูปชิ้นงาน 3–5 รูปพร้อมเงื่อนไขกระบวนการ (Takt time, ประเภทของเสีย) วิศวกรของเราจะประเมินความเป็นไปได้และแนวทางการใช้ AI Vision หรือหุ่นยนต์ แล้วติดต่อกลับ
