การทำลายเชิงสร้างสรรค์ (Creative destruction) คือการรื้อแนวทางปฏิบัติเดิมที่มีมายาวนานเพื่อหาหนทางไปสู่การสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ เป็นกระบวนการที่มีส่วนทำให้อายุเฉลี่ยของบริษัทที่ประสบความสำเร็จน้อยลงไปด้วย ซึ่งสอดคล้องกับผลการจัดอันดับของนิตยสาร Fortune ที่พบว่าปัจจุบันอายุเฉลี่ยของบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 company มีอายุน้อยกว่า 20 ปี ซึ่งมีจำนวนที่ลดลงมากเมื่อเทียบบริษัทยุคก่อนจากผลสำรวจเมื่อปีในปี 1950 ที่มีอายุเฉลี่ยอยู่ที่ 60 ปี
เช่นเดียวกับอุตสาหกรรมการผลิตที่ได้รับผลกระทบจากการดิสรัปชั่นทางสังคม เศรษฐกิจ และเทคโนโลยี ทำให้องค์กรต้องมองหารูปแบบการบริหารจัดการธุรกิจแบบใหม่เพื่อตอบสนองต่อความต้องการลูกค้า ในขณะที่การรับมือต่อการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วอย่างมีประสิทธิภาพนั้นทำได้ยาก ถึงแม้จะอยู่ในช่วงเวลาที่เหมาะสมก็ตาม แต่ความท้าทายที่เกิดจาก COVID-19 มีความซับซ้อนมากกว่านั้น นับเป็นครั้งแรกที่ผู้ประกอบการโรงงานต้องเผชิญกับวิกฤติใหม่ๆ ที่ไม่เคยพบมาก่อน ซึ่งเกี่ยวข้องกับความสนใจและพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคในอนาคต จากผลการสำรวจล่าสุดจัดทำโดย EY พบว่า มีผู้บริหารในอุตสาหกรรมห่วงโซ่อุปทาน (supply chain) เพียง 10% เท่านั้นที่เตรียมพร้อมรับมือกับการดิสรัปชั่นที่เกิดจากการระบาดใหญ่นี้
ขณะนี้เราก้าวเข้าสู่ยุคแห่งประสบการณ์ (Age of Experience) ส่งผลให้อุตสาหกรรมการผลิตจำเป็นต้องปรับตัวเพื่อขยายขอบเขตการทำงานแบบดั้งเดิมไปสู่การสร้างเครือข่ายที่สามารถเพิ่มมูลค่าระดับโลกได้ โดยต้องใช้วิธีการทำงานและเฟรมเวิร์คสำหรับสายงานผลิตที่อัจริยะขึ้น และควรตั้งเป้าหมายองค์กรให้เป็นมากกว่าที่หนึ่งของอุตสาหกรรม แต่ต้องปรับทัพองค์กรและวิถีการทำงานให้มีความคล่องตัวมากขึ้น รวมทั้งดึงข้อมูลมาใช้เพื่อยกระดับการทำงานของแต่ละส่วนงานในองค์กรให้ทำงานสอดคล้องและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น หรือที่เรารู้จักกันว่ากลยุทธ์ Data-Driven
Big Data กุญแจสำคัญสู่การสร้างโอกาสใหม่ ๆ ให้ธุรกิจ
ขณะนี้เรากำลังอยู่ในยุคฟื้นฟูอุตสาหกรรมทั่วโลก (Industry Renaissance) ซึ่งเป็นการนำเสนอวิธีการมองโลกในมุมที่แตกต่างออกไป การพัฒนานวัตกรรมการเรียนรู้ วิธีการผลิตและการค้า ในขณะที่ผู้ประกอบการพิจารณาแนวทางในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานหรือเปลี่ยนการผลิตจำนวนมากไปเป็นการผลิตที่มีขนาดเล็กลง สามารถปรับแต่งตามความต้องการได้มากขึ้น ซึ่งทำให้ข้อมูลจะเป็นแรงผลักดันในการเปลี่ยนแปลง Big Data คือข้อมูลมหาศาลมีอยู่รอบตัวเราและเราสามารถเสพข้อมูลจากสตรีมอินพุตต่างๆ อย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้ประกอบการใช้ Industrial Internet of Things (IIoT) ในการผลิตและการดำเนินงานมากขึ้น
ในอดีต ผู้ประกอบการมีข้อมูลไม่เพียงพอที่ใช้สำหรับบริหารจัดการปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ นั่นหมายความว่าจะต้องมีการตั้งสมมติฐานให้กับปัญหาต่างๆ ก่อนที่จะรวบรวมข้อมูลเพื่อหาข้อเท็จจริง ซึ่งถือเป็นค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมในการดำเนินงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการการตรวจสอบระบบต่างๆ ด้วยตนเองซึ่งก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายสูง สิ้นเปลืองเวลาและต้องใช้แรงงานคนในการดำเนินการ นอกจากนี้จากการตรวจสอบดังกล่าวยังพบว่าการใช้แรงงานคนมีความเสี่ยงจากการผิดพลาดการทำงาน และอาจมีค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการบาดเจ็บในที่ทำงานอีกด้วย
วันนี้ IIoT ทำให้ผู้ประกอบการมีกระบวนการใหม่ๆ ซึ่งทำให้สามารถผลิตสินค้าภายใต้กระบวนการที่มีคุณภาพ สามารถรวบรวมข้อมูลสินค้าได้ครอบคลุมทุกขั้นตอนของห่วงโซ่อุปทาน (supply chain) การผลิตและกระบวนการจัดจำหน่าย ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพโดยใช้ความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของระบบคอมพิวเตอร์ (Machine learning) จึงสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการเพื่อช่วยแก้ไขปัญหาได้
พลิกโฉมวิธีการทำงาน
การดิสรัปชั่นที่เกิดขึ้นเมื่อเร็วๆ นี้ ทำให้ผู้ประกอบการเห็นโอกาสทองในการปรับโครงสร้างการดำเนินงานและห่วงโซ่อุปทาน (supply chain) ใหม่ โดยการนำเอากระบวนการการผลิตอัจฉริยะมาใช้เร่งกระบวนการทางดิจิทัล โดยเฉพาะเน้นความสำคัญในด้านความสามารถในการปรับตัวอย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองต่อการดิสรัปชั่นหรือเข้าถึงโอกาสใหม่ๆ ภายใต้ห่วงโซ่อุปทาน (supply chain) ที่มีความยืดหยุ่น
เทคโนโลยีแฝดเสมือน (Virtual Twin) จึงมีบทบาทสำคัญอย่างมากในสถานการณ์ดังกล่าว การจำลองแบบดิจิทัลที่สมบูรณ์ของเครื่องมือหรือกระบวนการผลิตที่เกิดขึ้นจากการปฏิบัติงานตามแบบดั้งเดิม เช่น โรงงานหรือห่วงโซ่อุปทาน (supply chain) โดยใช้ Virtual Twin สามารถทำให้ช่วยจำลองห่วงโซ่อุปทาน (supply chain) ของการผลิตตั้งแต่ต้นน้ำจรดปลายน้ำ ทำให้สามารถตรวจสอบและแก้ไขข้อบกพร่องที่พบได้แบบเรียลไทม์ รวมทั้งมอบประสบการณ์และสร้างไอเดียใหม่ๆ ได้โดยใช้ระยะเวลาอันสั้น
สิ่งนี้ช่วยสร้างความยืดหยุ่นและผลผลิตใหม่ๆ ไปสู่การปฏิบัติงานจริงอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะเพิ่มความยืดหยุ่นทางธุรกิจ และเป็นการวางฐานรากเพื่อพัฒนาไปสู่การเป็นโรงงานแห่งอนาคต
ทำความเข้าใจ Big Data และนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด
ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของปริมาณข้อมูลที่เพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว (exponential data) คือความสามารถในการประมวลผลและสรุปข้อมูลให้เป็นรูปธรรมอย่างรวดเร็ว รวมทั้งการแสดงผลลัพธ์ต้องให้ผู้ใช้นำไปใช้งานได้อย่างสะดวก ทว่าในความเป็นจริงผู้ประกอบการหลายแห่งใช้เวลากว่า 30% ไปกับกระบวนการแบบเดิมๆ เช่น การค้นหาข้อมูลและการอัปเดตข้อมูล ซึ่งทั้งหมดนี้จะสะท้อนผลลัพธ์ผ่านสินค้าที่ผลิต คุณภาพการทำงานและผลกำไร
ในขณะที่ผู้ประกอบการเพียง 6% ที่มีความมั่นใจในระบบและความสามารถของตนเองว่าสามารถเข้าใจและมองเห็นขั้นตอนการทำงานจากต้นทางถึงปลายทางได้ แต่โรงงานแห่งอนาคตจะเชื่อมต่อข้อมูลทั้งหมดอย่างราบรื่นและจะขยายการเชื่อมต่อเหล่านั้นไปยังห่วงโซ่อุปทาน (supply chain) ทั้งหมด ซึ่งการเห็นและเข้าใจในทุกๆ กระบวนการนี้จะช่วยให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ช่วยในการตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้น เนื่องจากจะช่วยจัดการกับความแปรปรวนจำนวนมากที่ธุรกิจการผลิตต้องรับมือในปัจจุบัน
นอกจากนี้ผู้ประกอบการการยังสามารถเปรียบเทียบข้อมูลของตนเองกับข้อมูลโรงงานอื่น ๆ ทั่วโลก มาใช้เพื่อปรับปรุงโรงงาน เพิ่มผลผลิตและปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างต่อเนื่อง
เพิ่มขีดความสามารถให้กับพนักงาน
จากความไม่แน่นอนที่เกิดขึ้นกับเศรษฐกิจโลก เป็นตัวบ่งชี้ให้ผู้ประกอบการจึงจำเป็นต้องตระหนักถึงการพัฒนาบุคลากรและแรงงานมากยิ่งขึ้น ในความเป็นจริงแล้ว แรงงานถือเป็นหนึ่งปัจจัยที่โรงงานจะจัดว่าเป็นต้นทุนความเสี่ยงอย่างหนึ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับโรงงานที่ต้องอาศัยแรงงานขับเคลื่อนเป็นหลัก (Lean Manufacturing) ดังนั้นการแก้ไขจึงควรมุ่งเน้นใช้ประโยชน์จากความคิดสร้างสรรค์ของพนักงาน ด้วยการใช้ความรู้และความสามารถในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ และเพื่อแก้ปัญหา เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและสร้างความยั่งยืนนั่นเอง
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของบุคลากรได้มากขึ้น ทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมที่มีประสิทธิผล พวกเขาต้องการความมีอิสระในการทำงาน ซึ่งมาพร้อมกับแรงงานที่เข้าใจบทบาทของตนในองค์กรและเครือข่าย เทคโนโลยี Virtual Twin สามารถเพิ่มขีดความสามารถให้กับพนักงานในโรงงานโดยให้พนักงานสามารถเข้าถึงข้อมูลที่สามารถใช้ในการวัดผลการปฏิบัติงานของตนได้ รวมทั้งมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มพูนทักษะ โดยพนักงานแต่ละคนสามารถตรวจสอบความคืบหน้า ในขณะที่ผู้จัดการก็สามารถตรวจสอบและปรับปรุงประสิทธิภาพของพนักงานได้
เชื่อมต่อกระบวนการต่าง ๆ ทางธุรกิจด้วยดิจิทัล
การก้าวนำหน้าคู่แข่งจำเป็นต้องอาศัยกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์แบบครบวงจรซึ่งเกี่ยวข้องกับ 3 เสาหลักของนวัตกรรม ได้แก่ การนำข้อมูลไปใช้ (data science) การนิยามบริบทในมิติต่าง ๆ (contextualisation) และการทำงานร่วมกัน (collaboration) ด้วยการจัดหาจุดเชื่อมดิจิทัลตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบผลิตภัณฑ์ไปจนถึงการจัดจำหน่าย ทำให้ผู้ประกอบการสามารถรวบรวม วิเคราะห์และแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกสำหรับการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และการดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง
เทคโนโลยี Virtual Twin จะขับเคลื่อนมูลค่าที่จับต้องได้ให้กับบริษัทต่างๆ สร้างแหล่งรายได้ใหม่และไขข้อสงสัยให้กับคำถามเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญ ด้วยการผสมผสานชุดความรู้ที่สมบูรณ์เข้ากับโซลูชั่นการจำลองคุณภาพสูง ผู้ประกอบการสามารถป้อนข้อมูลที่เกิดขึ้นจากการปฏิบัติงานและจำลองวัฏจักรของนวัตกรรม รวมทั้งการสร้างมูลค่าที่ต่อเนื่องซึ่งอ้างอิงจากกิจกรรมต่างๆ ที่เกิดขึ้นในวงจรการผลิตจนถึงการจัดจำหน่าย
ข้อมูล : Ying Shun Liang, Industry Process Consultant, Manufacturing
