เริ่มทำ Industrial DataOps ควรเริ่มจากจุดไหนก่อน

หลายโรงงานรู้ตัวว่ามีข้อมูลจำนวนมากจากเครื่องจักร แต่เมื่อพูดถึงการเริ่มทำ Industrial DataOps คำถามแรกที่มักเกิดขึ้นคือ

ควรเริ่มจากตรงไหนก่อน ระหว่างระบบ, ซอฟต์แวร์, หรือเครื่องจักร?

คำตอบที่ถูกต้องคือ

ไม่ควรเริ่มจากเทคโนโลยี แต่ควรเริ่มจาก “การใช้งานข้อมูล” ที่โรงงานต้องการจริง

เข้าใจผิดที่พบบ่อย: เริ่มจากซื้อ Platform ก่อน

โรงงานจำนวนไม่น้อยเริ่ม Digital Transformation ด้วยการ

• ซื้อ Software ขนาดใหญ่

• ลง Cloud หรือ AI ก่อน

• หรือเริ่มจาก Dashboard สวยๆ

ผลลัพธ์ที่มักเกิดขึ้นคือ

• ได้ระบบ แต่ข้อมูลไม่ครบ

• Dashboard ดูได้ แต่ใช้งานจริงไม่ได้

• ต้องทำ Manual เพิ่ม เพราะโครงสร้างข้อมูลไม่รองรับ

Industrial DataOps ที่ดี ต้องเริ่มจากรากฐาน ไม่ใช่หน้าจอปลายทาง

จุดเริ่มต้นที่ถูกต้องของ Industrial DataOps

1. เริ่มจากคำถามว่า “อยากใช้ข้อมูลไปทำอะไร”

ก่อนคิดถึง DataOps โรงงานควรถามตัวเองให้ชัดเจนว่า

• ต้องการเห็นอะไรแบบ Real-time

• ข้อมูลนี้ใครเป็นคนใช้ (Operator, Engineer, Manager)

• ใช้เพื่อ Monitoring, วิเคราะห์ หรือรายงาน

ตัวอย่างเป้าหมายที่พบบ่อย:

• ดูสถานะเครื่องจักรแบบ Real-time

• ลด Downtime

• วิเคราะห์พลังงาน

• ลดเวลาทำ Report รายวัน/รายเดือน

Industrial DataOps ที่ดี จะออกแบบ “ข้อมูล” ให้ตอบคำถามเหล่านี้ได้จริง

2. เริ่มจากแหล่งข้อมูลที่มีอยู่แล้ว (OT First)

โรงงานส่วนใหญ่มักมีข้อมูลอยู่แล้ว เช่น

• PLC

• SCADA

• Power Meter

• Sensor ต่างๆ

ขั้นตอนแรกของ DataOps โรงงาน คือ

ทำให้ข้อมูลเหล่านี้ถูกดึงออกมาอย่างปลอดภัย และไม่กระทบการผลิต

จุดสำคัญคือ:

• ไม่ไปแก้ Logic เครื่องจักร

• ไม่รบกวนระบบเดิม

• ดึงข้อมูลแบบ Read-only

นี่คือหัวใจของ Industrial DataOps ที่ต่างจาก IT DataOps

3. จัดโครงสร้างข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเดียว

ปัญหาใหญ่ของหลายโรงงานไม่ใช่ “ไม่มีข้อมูล”

แต่คือ ข้อมูลเรียกชื่อไม่เหมือนกัน ใช้งานร่วมกันไม่ได้

ตัวอย่างปัญหาที่พบบ่อย:

• เครื่องเดียวกัน แต่ Tag Name ต่างกัน

• ข้อมูลเดียวกัน แต่หน่วยไม่ตรง

• ไม่มี Context ว่า Tag นี้คืออะไร

Industrial DataOps จะเริ่มแก้จาก

• การตั้ง Naming Convention

• การจัดกลุ่มข้อมูลตาม Line / Machine / Process

• การสร้าง Data Model กลาง

ขั้นตอนนี้อาจไม่หวือหวา แต่เป็นสิ่งที่ทำให้ระบบ “โตได้จริง”

4. เริ่มเก็บข้อมูลในรูปแบบที่รองรับอนาคต

DataOps โรงงานไม่ใช่แค่ดู Real-time

แต่ต้องคิดถึง Historical Data ตั้งแต่วันแรก

สิ่งที่ควรพิจารณา:

• เก็บข้อมูลความละเอียดเท่าไร

• เก็บกี่ปี

• ข้อมูลไหนต้องเก็บยาว ข้อมูลไหนเก็บสั้น

การวางโครงสร้างการเก็บข้อมูลที่ดี

จะทำให้ในอนาคตสามารถต่อยอดไปสู่

• Trend Analysis

• OEE

• Energy Analytics

• AI / Predictive Maintenance

5. เริ่มจาก Use Case เล็ก แต่ทำให้ครบวงจร

Industrial DataOps ไม่จำเป็นต้องเริ่มทั้งโรงงาน

แนวทางที่ได้ผลจริงคือ

เริ่มจาก 1 Line หรือ 1 Machine

แต่ทำให้ Data Flow ครบตั้งแต่ต้นจนจบ

ตัวอย่าง Use Case เริ่มต้น:

• Machine Monitoring 1 เครื่อง

• Energy Monitoring 1 Panel

• Auto Daily Report 1 Line

เมื่อโครงสร้าง DataOps ถูกต้องแล้ว การขยายไปทั้งโรงงานจะง่ายและเร็วมาก

ลำดับการเริ่มทำ Industrial DataOps (สรุปเป็นภาพเดียว)

1. กำหนดเป้าหมายการใช้ข้อมูล

2. ดึงข้อมูลจาก OT อย่างปลอดภัย

3. จัดโครงสร้างข้อมูลให้เป็นมาตรฐาน

4. วางระบบจัดเก็บข้อมูลระยะยาว

5. สร้าง Use Case แรกให้ใช้งานได้จริง

นี่คือแนวทางที่ลดความเสี่ยง และไม่ทำให้โครงการล้มกลางทาง

ทำไมหลายโรงงานเลือกเริ่มจาก PoC

การทำ PoC (Proof of Concept) เป็นจุดเริ่มต้นที่เหมาะกับ Industrial DataOps เพราะ

• เห็นผลจริงในเวลาอันสั้น

• ใช้งบประมาณจำกัด

• ทดสอบโครงสร้างข้อมูลก่อนขยาย

PoC ที่ดีไม่ใช่แค่ Demo

แต่ต้องพิสูจน์ว่า DataOps ที่ออกแบบมา ใช้งานได้จริงในสภาพโรงงาน

สรุป: Industrial DataOps ควรเริ่มจาก “โครงสร้างข้อมูล” ไม่ใช่เครื่องมือ

Industrial DataOps ไม่ใช่โครงการ IT

แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานของโรงงานยุคใหม่

โรงงานที่เริ่มถูกจุด จะได้:

• ข้อมูลที่เชื่อถือได้

• ระบบที่ขยายได้

• พร้อมต่อยอดสู่ Smart Factory และ AI

และทั้งหมดนี้ เริ่มต้นได้จาก

การวาง Industrial DataOps ให้ถูกตั้งแต่ก้าวแรก