ข้อมูลที่ถูกต้อง ต้องเก็บให้ถูกที่: UNS, Historian และ Lakehouse ในการผลิต

ในโลกการผลิตสมัยใหม่ การเก็บข้อมูลอย่างเดียวไม่เพียงพอ คุณค่าที่แท้จริงอยู่ที่การ เก็บข้อมูลให้ถูกที่ เพื่อให้สามารถตอบสนองตามวัตถุประสงค์ได้ — ไม่ว่าจะเป็นการมองเห็นแบบเรียลไทม์, การวิเคราะห์ประสิทธิภาพเครื่องจักรในระยะยาว หรือการสร้าง Insight ระดับองค์กร

บทความนี้จะอธิบายบทบาทของ Unified Namespace (UNS), Historian, และ Lakehouse ว่าทำไมแต่ละที่เก็บข้อมูลจึงสำคัญต่อกลยุทธ์ข้อมูลการผลิตแบบ Smart Manufacturing

UNS: ระบบประสาทแบบเรียลไทม์

Unified Namespace (UNS) ทำหน้าที่เป็น backbone สำหรับการจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์ มันคือ แหล่งข้อมูลความจริงเพียงหนึ่งเดียว (single source of truth) ของสถานะการดำเนินงานในปัจจุบัน เพื่อให้ทั้งผู้ปฏิบัติงานและระบบต่าง ๆ มองเห็นสิ่งเดียวกัน

ข้อมูลที่ควรอยู่ใน UNS

• ธุรกรรมที่ยังไม่เสร็จ (เช่น คำสั่งผลิตที่กำลังดำเนินการอยู่)
• เหตุการณ์แบบสด (เช่น เครื่องจักรกำลังรัน/หยุด, downtime เริ่ม, operator login)
• ธุรกรรมที่เพิ่งเสร็จสิ้น (เช่น งานที่เพิ่งเสร็จ, changeover เพิ่งเสร็จ)
• Snapshot บริบท (เช่น inbound/outbound queue, สูตรการผลิตที่ใช้งาน, ใครอยู่ในกะทำงาน)

วัตถุประสงค์:

• ให้การมองเห็นแบบเรียลไทม์แก่ผู้ปฏิบัติการ, หัวหน้างาน, และระบบที่เชื่อมต่อ
• ทำหน้าที่เป็นชั้นสื่อสารระหว่าง OT และ IT
• ไม่ใช่ที่เก็บระยะยาว แต่คือ ระบบประสาทเรียลไทม์ของการผลิต

Historian: หน่วยความจำของเครื่องจักร

Historian ถูกออกแบบมาเพื่อเก็บข้อมูล OT ความถี่สูง (high-frequency OT data) โดยเฉพาะ จุดเด่นคือสามารถเก็บสัญญาณ time-series ได้อย่างแม่นยำ, ใช้ compression อย่างมีประสิทธิภาพ และมีวิธีจัดการ retention ที่เหมาะสม

ข้อมูลที่ควรอยู่ใน Historian

• ค่าพารามิเตอร์การผลิต (อุณหภูมิ, ความดัน, ความเร็ว, setpoint)
• สัญญาณสุขภาพเครื่องจักร (vibration, กระแสไฟ, อุณหภูมิเบียร์ริ่ง)
• การใช้พลังงาน (kW, kWh, power factor)
• Counter ของชิ้นดี/เสีย, Cycle counts
• Event downtime (เริ่ม/สิ้นสุด, พร้อมเหตุผล)
• ข้อมูลสิ่งแวดล้อม/สาธารณูปโภค (อากาศ, น้ำ, ไอน้ำ, ลมอัด)

วัตถุประสงค์:

• ใช้สำหรับ trend analysis, SPC, golden batch study
• สนับสนุนการทำ root cause analysis และ predictive maintenance
• เก็บข้อมูลระยะยาว 3–7 ปี ที่ความละเอียดสูง
• ทำหน้าที่เป็น หน่วยความจำของเครื่องจักรและการปฏิบัติงาน

Lakehouse: สมองขององค์กร

Lakehouse รวมข้อดีของ Data Lake และ Data Warehouse เข้าด้วยกัน เป็นศูนย์กลางของข้อมูลสำหรับ analytics, compliance, และ AI/ML เชื่อมทั้งข้อมูล OT และ IT เข้าด้วยกัน

ข้อมูลที่ควรอยู่ใน Lakehouse

• Event การผลิต (order release, yield, scrap, start/end)
• การเคลื่อนไหวของ WIP และ inventory (GI, GR, shipment)
• ข้อมูลคุณภาพ (SPC measurement, NCR, CAPA, deviation)
• ข้อมูลซ่อมบำรุง (ประวัติ work order, การเบิกอะไหล่)
• ข้อมูลพลังงาน (tariff, cost center)
• ข้อมูล ERP/IT (sales order, invoice, PO, AR/AP, GL, payroll, employee master)

วัตถุประสงค์:

• รองรับ business analytics และ forecasting
• สนับสนุน compliance reporting และ audit
• เป็นศูนย์กลางข้อมูลสำหรับ machine learning และ AI (predictive quality, demand forecasting)
• เก็บข้อมูลระยะยาว 7–10+ ปี
• ทำหน้าที่เป็น สมองขององค์กร ที่เชื่อมโยงการผลิตกับธุรกิจ

สรุป

• UNS = ระบบประสาทเรียลไทม์ → ธุรกรรมที่ยังไม่เสร็จ, เหตุการณ์สด, snapshot
• Historian = หน่วยความจำของเครื่องจักร → ข้อมูล OT ความถี่สูง, แนวโน้ม, SPC
• Lakehouse = สมองขององค์กร → Analytics, Compliance, AI/ML, ข้อมูลธุรกิจ

คุณอยากให้ผม ทำเป็นบทสรุปตารางภาษาไทยแบบ Executive Summary (UNS / Historian / Lakehouse) ด้วยไหมครับ? จะเหมาะสำหรับเอาไปใส่สไลด์หรือแจกเป็น handout.