Minitab ช่วยให้อุตสาหกรรมยานยนต์ รับมือความท้าทายได้อย่างไร ?

Minitab ช่วยให้อุตสาหกรรมยานยนต์ รับมือความท้าทายได้อย่างไร ?

อุตสาหกรรมการผลิตยานยนต์ในปัจจุบันต้องเผชิญกับความท้าทายที่หลากหลาย และเพื่อการยกระดับอุตสาหกรรม ชิงความได้เปรียบในการแข่งขัน ทำให้มีการนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ มาประยุกต์ใช้ ไม่ว่าจะเป็น ปัญญาประดิษฐ์ AI เทคโนโลยีการสื่อสารข้อมูลความเร็วสูงระดับ 5G รวมถึง เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิชั่น (AI Vision) ที่ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ภาพด้วย AI โดยที่ความท้าทายมาในรูปแบบของข้อกำหนดใหม่ด้านมาตรฐาน ทำให้อุตสาหกรรมจำเป็นต้องมีความคล่องตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ต้องการความยืดหยุ่นในห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงการลดการปล่อยมลพิษก็มีความสำคัญมากกว่าในอดีต

กว่า 50 ปีที่ผ่านมาที่ โซลูชันวิเคราะห์ข้อมูลสถิติเชิงลึก Minitab ช่วยผู้ผลิตในอุตสาหกรรมยานยนต์หลายราย สามารถปรับตัวรับการเปลี่ยนแปลง ด้วยทีมงานผู้เชี่ยวชาญระดับโลกด้านการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientists) รวมถึงมีการทำงานอย่างใกล้ชิดกับอุตสาหกรรม

ข้อมูลเพิ่มเติม : Minitab คือโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติทั้งในปัจจุบัน และในอดีตของธุรกิจ เพื่อหาแนวโน้ม คาดการณ์รูปแบบ หาความสัมพันธ์ที่เชื่อมโยงระหว่างตัวแปรต่าง ๆ และนำเสนอแนวโน้มทิศทางของธุรกิจในรูปแบบของชาร์ต หรือกราฟต่าง ๆ ที่เข้าใจง่าย และทำให้มองเห็นปัจจัยสำคัญ ที่ช่วยชี้ทางแก้ปัญหาที่ท้าทายของธุรกิจ ช่วยเพิ่มยอดขาย ลดต้นทุนของธุรกิจ ควบคุมคุณภาพการผลิต รวมถึงการการค้นหาลูกค้าชั้นดีจากกลุ่มลูกค้าจำนวนมาก

ด้วยเหตุนี้ทำให้ Minitab เข้าใจถึงแนวโน้มระดับโลกและความท้าทายเฉพาะในแต่ละภูมิภาค เพื่อพัฒนาโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลที่ตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้งานอย่างแท้จริง ช่วยให้ผู้ผลิตยานยนต์แก้ปัญหาและวิเคราะห์ข้อมูลของพวกเขา เพื่อพัฒนายานยนต์ที่ดีขึ้น ปลอดภัยขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

1. ปรับแต่งกระบวนการผลิตสู่ประสิทธิภาพสูงสุด (Maximize production efficiency.)

ความท้าทาย

ความท้าทายคือ กระบวนการผลิตในอุตสาหกรรมยานยนต์ยังไม่ได้รับการปรับแต่งอย่างเต็มที่ ทำให้ยังไม่สามารถเข้าถึงระดับประสิทธิภาพสูงสุดของกระบวนการผลิต รวมถึงทำให้เกิดการเสียเวลา และปริมาณการผลิตที่ลดลง

พบว่าในไลน์การประกอบชิ้นส่วนยานยนต์ยังมีกระบวนการทำงานที่ขาดความสมดุล ทำให้เกิดคอขวดในบางกระบวนการ โดยสถานีงานเพียงสถานีเดียวที่ใช้เวลามากเกินไป สามารถถ่วงให้กระบวนการทั้งหมดเกิดความล่าช้า หลายโรงงานสูญเสียประสิทธิภาพในการผลิตเนื่องจากการเปลี่ยนชิ้นงานที่ล่าช้า (Changeover Times) รวมถึงขั้นตอนการทำงานต่าง ๆ มีความจำเป็นต้องถูกปรับให้กระชับขึ้น ในบางอุตสาหกรรมเผชิญกับปัญหาการชำรุดของเครื่องจักรโดยไม่ได้คาดคิด ทำให้ส่งผลต่อการผลิตที่ล่าช้า

Minitab รับมือกับความท้าทายได้อย่างไร ?

Minitab สามารถจัดการความท้าทายที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมการผลิตยานยนต์ด้วยโซลูชัน Minitab Workspace ที่รวมเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการสรุปข้อมูลในรูปแบบแผนฝัง หรือชาร์ตต่าง ๆ ที่เข้าใจง่ายกว่า 100 รูปแบบ รวมถึงการทำ แผนที่สายธารคุณค่า (Value Stream Map) เพื่อระบุคอขวดและชี้ให้เห็นโอกาสที่จะปรับปรุงได้ และอุตสาหกรรมยานยนต์ยังสามารถใช้ประโยชน์จาก โปรแกรม Minitab เพื่อเข้าถึงเครื่องมือด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ทันสมัย เพื่อการทดสอบทฤษฎีเกี่ยวกับวิธีการแก้ไขปัญหาในกระบวนการผลิต เช่น การออกแบบการทดลอง (Design of Experiments หรือ DOE)

อุตสาหกรรมยานยนต์สามารถใช้ประโยชน์จาก Minitab ในกระบวนการออกแบบการทดลอง (DOE) โดยพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่น ขั้นตอนการเปลี่ยนชิ้นงาน การใช้เครื่องมือและอุปกรณ์พิเศษ และระดับการฝึกอบรมของพนักงาน โดยการรวบรวมข้อมูลจากการผสมผสานปัจจัยต่าง ๆ ทำให้อุตสาหกรรมสามารถระบุขั้นตอนการเปลี่ยนชิ้นงานที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งจะช่วยลดเวลาการหยุดทำงานของเครื่องจักรได้อย่างมีนัยสำคัญ

ยกตัวอย่างเช่น โรงงานผลิตยานยนต์แห่งหนึ่งต้องการปรับปรุงแนวทางการบำรุงรักษาเครื่องจักรการผลิต เพื่อลดเวลา Downtime ที่ไม่คาดคิด ก็สามารถออกแบบการทดลอง (DOE) ได้โดยการปรับเปลี่ยนช่วงเวลาการบำรุงรักษา ปรับเปลี่ยนประเภทของงานบำรุงรักษา และปรับเปลี่ยนปริมาณอะไหล่สำรองที่มีอยู่ โดยเมื่อมีการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับเวลาการใช้งานของอุปกรณ์ รวมถึงค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาจากการผสมผสานปัจจัยต่าง ๆ อุตสาหกรรมก็จะสามารถเลือกกลยุทธ์การบำรุงรักษาที่ลดเวลา Downtime และยังควบคุมค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาให้น้อยที่สุด ขณะเดียวกันก็ยังดูแลให้เครื่องจักรทำงานได้อย่างราบรื่นที่สุด

นอกจากนี้ หากอุตสาหกรรมต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการจัดเก็บยาวนาน รวมถึงกระบวนการผลิตที่ซับซ้อนมากขึ้น เครื่องมือ การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) ที่มีอยู่ใน Minitab สามารถระบุแนวโน้มในระยะยาว คาดการณ์ความล้มเหลวของเครื่องจักรการผลิต และให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ โดยที่การผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ และวิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิม จะช่วยให้อุตสาหกรรมยานยนต์มีวิธีการที่ครอบคลุมเพื่อบรรลุประสิทธิภาพสูงสุดในกระบวนการผลิต

2. จัดการห่วงโซ่อุปทานได้อย่างเหมาะสมเพื่อลดต้นทุน (Streamline the supply chain for cost reduction.)

ความท้าทาย

ผู้ผลิตยานยนต์บางรายไม่สามารถจัดการห่วงโซ่อุปทานให้มีประสิทธิภาพอย่างที่ควรจะเป็น

Minitab รับมือกับความท้าทายได้อย่างไร ?

หากอุตสาหกรรมต้องคาดการณ์ความต้องการอะไหล่ชิ้นส่วนรถยนต์ที่มีความเฉพาะเจาะจง เพื่อให้มั่นใจว่ากระบวนการจัดซื้อจะดำเนินการได้ตามเวลาและตามจำนวนที่เหมาะสม โปรแกรม Minitab สามารถตอบความต้องการได้ด้วยเครื่องมือ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา (Time Series Analysis) ที่ช่วยให้อุตสาหกรรมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลความต้องการย้อนหลัง ระบุรูปแบบความต้องการอะไหล่ตามฤดูกาลและแนวโน้ม ตลอดจนระบุเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นซ้ำซึ่งส่งผลต่อความต้องการ ด้วยผลการวิเคราะห์ที่แม่นยำ

นอกจากนี้ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา ยังช่วยปรับระดับสินค้าคงคลังให้เหมาะสม เพื่อลดต้นทุนการเก็บรักษา ทำให้อุตสาหกรรมสามารถติดตามระดับสินค้าคงคลังตามช่วงเวลา ตรวจสอบรูปแบบและความผันผวนของระดับสินค้าคงคลังในอดีต เพื่อให้สามารถปรับปรุงจุดสั่งซื้อใหม่ ปรับเปลี่ยนปริมาณการสั่งซื้อ และระดับสินค้าคงคลังสำรอง ทำให้อุตสาหกรรมสามารถรักษาห่วงโซ่อุปทานที่ยืดหยุ่น และลดต้นทุนการเก็บรักษาไปพร้อม ๆ กัน

3. ลดผลกระทบสิ่งแวดล้อม ลดการใช้พลังงาน (Minimize environmental impact and conserve energy.)

ความท้าทาย

กระบวนการผลิตในอุตสาหกรรมทำให้เกิดมลพิษในปริมาณมาก และด้วยการยกระดับมาตรฐานของอุตสาหกรรม และความรับผิดชอบต่อสังคม ทำให้มีความสำคัญเป็นอย่างยิ่งที่ต้องหากระบวนการลดระดับมลพิษในกระบวนการผลิต

Minitab รับมือกับความท้าทายได้อย่างไร ?

ต้นเหตุหลักในการก่อมลพิษ และการปล่อยก๊าซเรือนกระจกปริมาณมากของอุตสาหกรรมยานยนต์ เกิดขึ้นในกระบวนการ เชื่อมตัวถังรถ การพ่นสี รวมถึงการใช้พลังงานจำนวนมากในกระบวนการผลิต และด้วยเครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกของ Minitab ไม่ว่าจะเป็น การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) ร่วมกับ การเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนอง (Response Optimization) ทำให้สามารถตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ ที่เกี่ยวเนื่องกับการก่อมลพิษ และทำให้สามารถปรับปรุงกระบวนการผลิตได้อย่างเหมาะสม

อีกหนึ่งเครื่องมือที่เป็นประโยชน์คือ การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณภาพ โดยประมวลผลการวิเคราะห์ทั้ง 2 รูปแบบเพื่อเปรียบเทียบหาผลลัพธ์ นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ยังสามารถเสริม การวิเคราะห์การถดถอย โดยการระบุแนวโน้มใหม่และแหล่งกำเนิดมลพิษที่อาจเกิดขึ้น ก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาใหญ่ ด้วยการผสมผสานวิธีการเหล่านี้ ทำให้อุตสาหกรรมยานยนต์สามารถเข้าใจผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของกระบวนการผลิตได้อย่างครอบคลุม และค้นพบโอกาสในการลดการปล่อยมลพิษ

ตัวอย่างเช่น กระบวนการเชื่อมตัวถังรถยนต์ สามารถใช้ การวิเคราะห์การถดถอย เพื่อให้เข้าใจว่าตัวแปรต่าง ๆ ที่เกี่ยวเนื่องกับกระบวนการเชื่อม (อย่างเช่น ระดับแรงดันไฟฟ้า และระดับกระแสไฟฟ้า ในการเชื่อมโลหะ) ส่งผลกระทบกับการปล่อยมลพิษอย่างไร โดยเก็บรวบรวมข้อมูลการปล่อยมลพิษจากกระบวนการเชื่อมที่มีพารามิเตอร์ต่างกัน ด้วยการวัดและบันทึกการปล่อย สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (Volatile Organic Compounds หรือ VOCs)  รวมถึงการปล่อยอนุภาคในสภาวะต่าง ๆ

ด้วย การวิเคราะห์การถดถอย ร่วมกับ การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ทำให้สามารรถสร้าง Model เพื่อหาปริมาณความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ต่าง ๆ ในกระบวนการเชื่อมโลหะกับการปล่อยมลพิษ ในขณะที่ การเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนอง จะช่วยระบุพารามิเตอร์การเชื่อมที่เหมาะสมที่สุดเพื่อลดการปล่อยมลพิษ โดยที่ยังคงรักษาคุณภาพของรอยเชื่อมและความแข็งแรงของโครงสร้างรถยนต์

ไม่เพียงเครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ที่มีอยู่ใน Minitab จะช่วยให้อุตสาหกรรมยานยนต์สามารถลดการปลดปล่อยมลพิษ แต่ยังช่วยลดการใช้พลังงานซึ่งเป็นผลดีกับสิ่งแวดล้อม และแน่นอนว่าช่วยลดต้นทุนให้กับธุรกิจด้วย