Big Data โรงงานคืออะไร ทำไมแค่เก็บข้อมูลเยอะถึงยังไม่พอ

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา คำว่า Big Data โรงงาน ถูกพูดถึงบ่อยมากในอุตสาหกรรมการผลิต หลายโรงงานเริ่มติดตั้งเซนเซอร์ ดึงข้อมูลจาก PLC เก็บข้อมูลจากเครื่องจักรแทบทุกจุด แต่สุดท้ายกลับพบความจริงที่น่าหงุดหงิดคือ “มีข้อมูลเต็มไปหมด แต่เอาไปใช้ตัดสินใจอะไรไม่ได้จริง” คำถามสำคัญจึงไม่ใช่ โรงงานมี Big Data หรือไม่ แต่คือ Big Data ที่มีนั้น ใช้งานได้จริงหรือเปล่า

Big Data โรงงานคืออะไร (ในมุมของการผลิตจริง)

ถ้าอธิบายแบบภาษาหน้างาน

Big Data โรงงาน คือข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้นตลอดเวลาจากกระบวนการผลิต เช่น

• ข้อมูลจากเครื่องจักร (Machine Data)

• ข้อมูลจาก PLC, Sensor, Power Meter

• ข้อมูลการผลิต เช่น ความเร็ว, อุณหภูมิ, แรงดัน, จำนวนชิ้นงาน

• ข้อมูลพลังงาน, Alarm, Downtime

• ข้อมูลคุณภาพ, ของเสีย, Reject

โรงงานไม่ต้องรอให้มี Cloud หรือ AI ก่อน ถึงจะเรียกว่า Big Data

แค่โรงงานมีเครื่องจักรหลายเครื่อง วิ่งหลายกะ ผลิตทุกวัน

Big Data ก็เกิดขึ้นตั้งแต่วันแรกแล้ว

ทำไมโรงงานส่วนใหญ่ “มี Big Data” แต่ยังใช้ไม่ได้

ปัญหาคลาสสิกที่เจอบ่อยมากคือ

โรงงาน เก็บข้อมูลได้ แต่ จัดการข้อมูลไม่เป็นระบบ

ตัวอย่างที่เกิดขึ้นจริง:

• ข้อมูลแยกกันอยู่คนละระบบ

• PLC แต่ละเครื่องตั้งชื่อ Tag ไม่เหมือนกัน

• ข้อมูลรู้แค่ว่า “ค่าเท่าไหร่” แต่ไม่รู้ว่า “เกี่ยวกับอะไร”

• Report ต้องดึงข้อมูลจากหลายแหล่งมานั่งรวมใน Excel ทุกครั้ง

ผลลัพธ์คือ:

• รายงานช้า

• ตัวเลขไม่ตรงกัน

• ประชุมเถียงกันเรื่องข้อมูลมากกว่าการแก้ปัญหา

นี่คือเหตุผลที่ แค่เก็บข้อมูลเยอะ ยังไม่เรียกว่าใช้ Big Data

Big Data โรงงาน ≠ การมี Dashboard สวยๆ

อีกความเข้าใจผิดที่พบบ่อยคือ

ทำ Dashboard แล้ว = ใช้ Big Data แล้ว

ความจริงคือ Dashboard เป็นเพียง “ปลายทาง” ของข้อมูล

ไม่ใช่โครงสร้างของ Big Data

ถ้า:

• เปลี่ยน KPI ที ต้องแก้ Dashboard ใหม่

• เพิ่มเครื่องจักรแล้วต้องเขียนระบบใหม่

• ข้อมูลเดิมเอาไปใช้กับระบบอื่นไม่ได้

แปลว่า Big Data นั้น ยังไม่มีโครงสร้างที่ดีพอ

Big Data โรงงานที่ดี ต้อง:

• ใช้ข้อมูลซ้ำได้

• ขยายระบบได้

• เชื่อมต่อกับ MES, ERP, BI หรือ AI ได้ในอนาคต

Big Data โรงงานที่ดี ต้องมีโครงสร้างข้อมูลที่ชัดเจน

โรงงานที่ใช้ Big Data ได้จริง มักมีโครงสร้างข้อมูลคล้ายกัน:

• ข้อมูลจากหน้างานถูกรวบรวมอย่างเป็นระบบ

• มี Data Model กลางที่ทุกระบบเข้าใจตรงกัน

• ข้อมูลไหลจาก OT → IT → Business อย่างเป็นลำดับ

• ข้อมูลถูกจัดเก็บใน Historian หรือฐานข้อมูลที่เหมาะกับอุตสาหกรรม

เมื่อโครงสร้างข้อมูลดี:

• ทำ Report เร็วขึ้น

• วิเคราะห์ย้อนหลังได้

• รองรับการทำ OEE, Energy, Predictive Maintenance

• พร้อมต่อยอดไปสู่ AI หรือ Smart Factory

เริ่มทำ Big Data โรงงาน ควรเริ่มจากตรงไหน

โรงงานไม่จำเป็นต้องเริ่มจากระบบใหญ่หรือใช้งบสูง

แต่ควรเริ่มจากคำถามที่ถูกต้อง เช่น

• ข้อมูลจากเครื่องจักรตอนนี้ ใช้ตอบคำถามอะไรได้บ้าง

• ข้อมูลไหนสำคัญต่อการตัดสินใจของผู้บริหาร

• ข้อมูลไหนควรเป็น “มาตรฐานกลาง” ของโรงงาน

จากนั้นค่อยวางระบบให้:

• เก็บข้อมูลให้ถูก

• จัดโครงสร้างให้ชัด

• ใช้ข้อมูลให้เกิดผลลัพธ์จริง

สรุป: Big Data โรงงาน ไม่ได้ยาก แต่ต้องทำให้ถูกทาง

Big Data โรงงานไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยีอย่างเดียว

แต่คือเรื่องของ โครงสร้าง ความเข้าใจ และการใช้งานจริง

โรงงานจำนวนมากมี Big Data อยู่แล้ว

สิ่งที่ขาดคือการทำให้ข้อมูลเหล่านั้น

กลายเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่ตัวเลขที่ถูกเก็บไว้

เมื่อ Big Data ถูกออกแบบอย่างถูกต้อง

มันจะไม่ใช่ภาระของระบบ IT

แต่จะกลายเป็น “ทรัพย์สิน” ของทั้งโรงงาน