ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โรงงานอุตสาหกรรมจำนวนมากลงทุนกับระบบอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็น PLC, SCADA, Sensor, Power Meter หรือ MES แต่กลับพบปัญหาเดียวกันคือ
มีข้อมูลจำนวนมาก แต่ไม่สามารถนำมาใช้ตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ปัญหานี้ไม่ได้เกิดจาก “ไม่มีข้อมูล”
แต่เกิดจาก ไม่มีระบบจัดการข้อมูลโรงงานอย่างเป็นระบบ
แนวคิดที่เข้ามาแก้ปัญหานี้โดยตรงคือ Industrial DataOps
Industrial DataOps คืออะไร
Industrial DataOps (Industrial Data Operations)
คือแนวคิดและชุดกระบวนการสำหรับ การจัดการข้อมูลจากระบบโรงงาน (OT – Operational Technology)
ให้สามารถนำไปใช้งานในระดับ IT และ Business ได้อย่างถูกต้อง ต่อเนื่อง และเชื่อถือได้
เป้าหมายของ Industrial DataOps คือ
ทำให้ข้อมูลจากเครื่องจักร “พร้อมใช้งาน” ตั้งแต่ระดับหน้างานไปจนถึงผู้บริหาร
Industrial DataOps ไม่ได้เป็นแค่ซอฟต์แวร์ตัวเดียว
แต่เป็น โครงสร้าง (Framework) ที่ครอบคลุมตั้งแต่
การดึงข้อมูลจากเครื่องจักร
การจัดรูปแบบและโครงสร้างข้อมูล
การจัดเก็บข้อมูลแบบระยะยาว
การกระจายข้อมูลไปยัง Dashboard, Report, MES, ERP หรือ AI
ความแตกต่างระหว่าง DataOps และ Industrial DataOps
แม้คำว่า DataOps จะถูกใช้กันแพร่หลายในโลก IT และ Cloud
แต่เมื่อเข้าสู่บริบทของโรงงานอุตสาหกรรม ความซับซ้อนจะเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน
DataOps ทั่วไป (IT-centric)
ข้อมูลมาจาก Database, Application, API
โครงสร้างข้อมูลค่อนข้างชัดเจน
ระบบสามารถหยุดหรือปรับปรุงได้ง่าย
Industrial DataOps (OT-centric)
ข้อมูลมาจาก PLC, Machine, Sensor, Power Meter
ใช้ Protocol เฉพาะทาง เช่น OPC-UA, Modbus, Profibus
ต้องทำงานแบบ Real-time และห้ามกระทบการผลิต
ข้อมูลมีทั้งความถี่สูง (ms, sec) และข้อมูลระยะยาว (ปี)
ดังนั้น DataOps โรงงาน จึงต้องถูกออกแบบให้
เข้าใจข้อจำกัดของระบบ OT และสภาพแวดล้อมการผลิตจริง
ปัญหาที่โรงงานพบ หากไม่มี Industrial DataOps
โรงงานจำนวนมากมีลักษณะปัญหาคล้ายกัน เช่น
ข้อมูลอยู่หลายระบบ แยกกันเป็นไซโล
SCADA ดูได้เฉพาะหน้างาน แต่ผู้บริหารไม่เห็นภาพรวม
ต้องดึงข้อมูลออกมาใส่ Excel เพื่อทำ Report
ข้อมูล Real-time กับข้อมูล Report ไม่ตรงกัน
ต้องใช้คนในการรวบรวมข้อมูลทุกวัน
ปัญหาเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องเทคนิคอย่างเดียว
แต่ส่งผลโดยตรงต่อ ความเร็วในการตัดสินใจ และต้นทุนการดำเนินงาน
ทำไม Industrial DataOps จึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับโรงงานยุคใหม่
1. ทำให้ข้อมูลจากเครื่องจักรพร้อมใช้งานจริง
Industrial DataOps ทำให้ข้อมูลจาก PLC และเครื่องจักรถูกจัดโครงสร้างเป็นมาตรฐานเดียว
สามารถนำไปใช้ซ้ำได้ในหลายระบบ โดยไม่ต้องดึงข้อมูลใหม่ทุกครั้ง
2. เชื่อม OT → IT → Business อย่างเป็นระบบ
ข้อมูลไม่ควรหยุดอยู่แค่ SCADA
Industrial DataOps ทำให้ข้อมูลเดียวกันถูกใช้ได้ทั้ง:
Monitoring หน้างาน
Dashboard ผู้บริหาร
Report ด้านการผลิตและพลังงาน
การคำนวณ KPI และ OEE
3. รองรับการขยายระบบในอนาคต
โรงงานที่ไม่มี DataOps มักเริ่มต้นใหม่ทุกโครงการ
แต่ Industrial DataOps ทำให้
เพิ่มเครื่องจักรได้
เพิ่ม Line ได้
เพิ่ม Use Case (Energy, OEE, Predictive) ได้
โดยไม่ต้องรื้อโครงสร้างเดิม
4. เป็นรากฐานของ AI และ Advanced Analytics
AI และ Machine Learning ต้องการข้อมูลที่
ต่อเนื่อง
มีคุณภาพ
มี Context
Industrial DataOps คือสิ่งที่ทำให้ข้อมูลจากโรงงาน
“พร้อมสำหรับ AI” ไม่ใช่แค่เก็บข้อมูลไว้เฉยๆ
องค์ประกอบหลักของ Industrial DataOps โรงงาน
Industrial DataOps ที่ออกแบบอย่างถูกต้อง จะมีโครงสร้างชัดเจน 4 ชั้น
1. Data Source (OT Layer)
เครื่องจักร, PLC, Sensor, Power Meter
2. Data Collection & Edge Layer
Industrial Gateway, Edge Computer
ทำหน้าที่รวบรวม แปลง Protocol และคัดกรองข้อมูล
3. Data Management Layer
Historian Database
Unified Namespace (UNS)
Data Model กลางของโรงงาน
4. Data Consumption Layer
Dashboard, Report, MES, ERP, BI, AI Platform
โครงสร้างนี้ช่วยให้ข้อมูล ไหลได้ทางเดียว ใช้ซ้ำได้ และควบคุมได้
ตัวอย่างการใช้งาน Industrial DataOps ในโรงงาน
Machine Monitoring และ Historical Analysis
OEE และ Downtime Analysis
Energy Monitoring และ Cost Allocation
Auto Daily / Monthly Report
เชื่อมข้อมูลโรงงานกับ ERP
เตรียมข้อมูลสำหรับ Predictive Maintenance
ทั้งหมดนี้เริ่มต้นจาก Industrial DataOps ที่ออกแบบอย่างถูกต้อง
สรุป: Industrial DataOps คือโครงสร้างพื้นฐานของ Smart Factory
Industrial DataOps ไม่ใช่เทคโนโลยีตามกระแส
แต่เป็น โครงสร้างพื้นฐาน (Foundation) ของโรงงานยุคใหม่
หากโรงงานต้องการ:
ใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ
ลดงาน Manual
รองรับการขยายระบบในอนาคต
เดินหน้าไปสู่ AI และ Industry 4.0
Industrial DataOps คือสิ่งที่ขาดไม่ได้จริง