Tesla

อย่างที่ทราบกันว่า Tesla เจอกับปัญหาการผลิต Model 3 มาตลอดนับตั้งแต่เริ่ม ซึ่ง Model 3 ก็เป็นหนึ่งในสายการผลิตที่ใช้หุ่นยนต์มากที่สุดก่อนที่ Elon Musk ออกมายอมรับว่าปัญหาหนึ่งก็เกิดจากการใช้หุ่นยนต์มากไปและตัวเขาผิดเอง

อย่างไรก็ตามปัญหาที่เกิดกับ Tesla เมื่อนำไปถามนักวิเคราะห์หรือผู้ที่คร่ำหวอดในอุตสาหกรรมยานยนต์สหรัฐ พวกเขากลับมองว่าเป็นเรื่องปกติและ Elon Musk ยังต้องเรียนรู้อีกเยอะในอุตสาหกรรมนี้

Sam Abuelsamid นักวิเคราะห​์วงการยานยนต์ระบุว่าปัญหาที่ Tesla เจอนั้น ผู้ผลิตรถยนต์รายอื่นๆ ล้วนเคยเจอมาหมดแล้วในอดีต โดยยกตัวอย่างกรณี General Motors ช่วงทศวรรษที่ 80s และ 90s ที่ละลายเงินไปเป็นพันล้านดอลลาร์ เพื่อนำหุ่นยนต์มาช่วยในการผลิต แต่เสียเปล่าแถมสร้างปัญหาให้มากกว่าแก้ด้วยซ้ำ

กรณีของ GM ถูกพูดถึงในหนังสือ Cameback: The Fall & Rise of the American Automobile Industry ซึ่งตอนหนึ่งเล่าว่า หุ่นยนต์พ่นสีรถที่ GM นำมาใช้กลับพ่นสีใส่กันเองแทนที่จะเป็นตัวรถ ทำให้บริษัทต้องขนรถยนต์ข้ามเมือง เพื่อไปพ่นสีที่โรงงานเก่าอายุ 57 ปีที่ใช้ผลิต Cardillac แทน รวมถึงกรณีที่หุ่นยนต์เชื่อมเหล็กหยุดทำงานหรือทุบตัวรถจนพัง ทำให้สายการผลิตทั้งหมดต้องหยุด เพื่อรอให้ช่างมาซ่อมที่จุดนี้จุดเดียว

หนังสือ Cameback มีการเปรียบเทียบโรงงานของ GM ในช่วงเวลานั้นที่มีพนักงานอยู่ราว 5,000 คนกับโรงงานใกล้เคียงของ Ford ที่ใช้หุ่นยนต์น้อยกว่าและมีพนักงานเพียงราว 3,700 คน แต่กลับสามารถผลิตรถยนต์ได้มากกว่า GM หลายเท่าด้วย

ที่มา - ArsTechnica

Hiring! บริษัทที่น่าสนใจ

Carmen Software company cover
Carmen Software
Hotel Financial Solutions
Next Innovation (Thailand) Co., Ltd. company cover
Next Innovation (Thailand) Co., Ltd.
We are web design with consulting & engineering services driven the future stronger and flexibility.
KKP Dime company cover
KKP Dime
KKP Dime บริษัทในเครือเกียรตินาคินภัทร
Kiatnakin Phatra Financial Group company cover
Kiatnakin Phatra Financial Group
Financial Service
Fastwork Technologies company cover
Fastwork Technologies
Fastwork.co เว็บไซต์ที่รวบรวม ฟรีแลนซ์ มืออาชีพจากหลากหลายสายงานไว้ในที่เดียวกัน
Thoughtworks Thailand company cover
Thoughtworks Thailand
Thoughtworks เป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านเทคโนโยลีระดับโลกที่คว้า Great Place to Work 3 ปีซ้อน
Iron Software company cover
Iron Software
Iron Software is an American company providing a suite of .NET libraries by engineer for engineers.
CLEVERSE company cover
CLEVERSE
Cleverse is a Venture Builder. Our team builds several tech companies.
Nipa Cloud company cover
Nipa Cloud
#1 OpenStack cloud provider in Thailand with our own data center and software platform.
Bangmod Enterprise company cover
Bangmod Enterprise
The leader in Cloud Server and Hosting in Thailand.
CIMB THAI Bank company cover
CIMB THAI Bank
MOVING FORWARD WITH YOU - CIMB is the leading ASEAN Bank
Bangkok Bank company cover
Bangkok Bank
Bangkok Bank is one of Southeast Asia's largest regional banks, a market leader in business banking
MuvMi (Urban Mobility Tech Co.,Ltd.) company cover
MuvMi (Urban Mobility Tech Co.,Ltd.)
Shape the future of urban mobility towards affordable, clean, and safe solutions
T.N. Digital Solution Co., Ltd. company cover
T.N. Digital Solution Co., Ltd.
TNDS has been involving in every first move of banking’s major digital transformation.
KBTG - KASIKORN Business-Technology Group company cover
KBTG - KASIKORN Business-Technology Group
KBTG - "The Technology Company for Digital Business Innovation"
Siam Commercial Bank Public Company Limited company cover
Siam Commercial Bank Public Company Limited
"Let's start a brighter career future together"
Icon Framework co.,Ltd. company cover
Icon Framework co.,Ltd.
Global Standard Platform for Real Estate แพลตฟอร์มสำหรับธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ครบวงจร มาตรฐานระดับโลก
REFINITIV company cover
REFINITIV
The Financial and Risk business of Thomson Reuters is now Refinitiv
H LAB company cover
H LAB
Re-engineering healthcare systems through intelligent platforms and system design.
The Gang Technology Co., Ltd. company cover
The Gang Technology Co., Ltd.
We're a Digital Agency that helps our customers transform their business into digital with ease.
LTMH company cover
LTMH
LTMH มุ่งเน้นการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สามารถช่วยพันธมิตรของเราให้บรรลุเป้าหมาย
Seven Peaks company cover
Seven Peaks
We Drive Digital Transformation
Wisesight (Thailand) Co., Ltd. company cover
Wisesight (Thailand) Co., Ltd.
The Best Choice For Handling Social Media · High Expertise in Social Data · Most Advanced and Secure
MOLOG Tech company cover
MOLOG Tech
We are Modern Logistic Platform, Specialize in WMS, OMS and TMS.
Data Wow Co.,Ltd company cover
Data Wow Co.,Ltd
We enable our clients to realize increased productivity by solving their most complex issues by Data
LINE Company Thailand company cover
LINE Company Thailand
LINE, the world's hottest mobile messaging platform, offers free text and voice messaging + Call
LINE MAN Wongnai company cover
LINE MAN Wongnai
Join our journey to becoming No.1 food platform in Thailand

แต่หุ่นยนต์​ยุค​ 80-90 กับยุคนี้ก็ต่างกันมาก​
แต่ก่อนยังทำงานทึ่มๆ มายุคนี้ทำงานที่มีความซับซ้อนสูงได้
เอาใจช่วยให้ผ่านช่วงนี้ไปให้ด้​ ให้มันเกิดทีเถอะรถไฟฟ้า

Iamz Mon, 23/04/2018 - 13:36

Hindsight is always 20/20. พอเรื่องมันเกิดขึ้นแล้วค่อยมาดูอะไร ๆ มันก็ชัดไปหมด

บริษัท อื่นๆ ก็ผลิตรถโดยใช้หุ่นยนต์เช่นกันครับ แล้วก็พัฒนากันมาเรื่อยๆ ประเด็นคือเทสลาอยากให้สายการผลิตอัตโนมัติเลย เหมือนโรงงานผลิตนมอัดเม็ด ประเด็นคือของบางอย่างยากเกินหุ่นยนต์ หรือไม่ก็ใช่คนง่ายกว่า แม้แต่ในปัจจุบัน

ยกตัวอย่างเทียบกัน สมมุติงานคือขีดเส้นตรง คนก็อาจจะเร็วกว่าคอมฯ แค่ไม้บรรทัดเสร็จ แต่ถ้าให้วาดรูปหกเหลี่ยมด้านเท่า คอมฯก็น่าจะทำได้เร็วกว่า แต่ถ้าแกะผลไม้ล่ะ คนก็อาจจะเร็วกว่าดีกว่า หุ่นยนต์กว่าจะหมุนตำแหน่งผลไม้ จะตั้งตำแหน่งมีด ไรงี้

สรุปว่าหุ่นยนต์ยังทดแทนได้ไม่หมด ซึ่งเทสล่าพยายามทำเลยเละเทะอยู่กับโมเดล 3

อีกประเด็นคือหุ่นยนต์เพี้ยนนี่ต้องหยุดสายการผลิตเพื่อจูนเลยทีเดียว

ผม +1 ประโยคท้ายครับ ที่มันทำงานไม่ทันน่าจะเป็นเพราะต้องบำรุงรักษาบ่อยและใช้เวลานานเนื่องจากระบบซับซ้อน ซึ่งต้องหยุดระบบ ไม่เหมือนคน พาออกแล้วเอาคนใหม่มาทำแทนเลย

ส่วนเรื่องความสามารถต่างๆนาๆ ผมคิดว่าถ้าโปรแกรมจนมันทำได้มันก็ทำได้ มันก็ทำได้ครับ คิดว่าดีกว่าคนด้วย

หุ่นยนต์บางทีไม่คล่องเท่าคนไงครับ คนจะหันซ้ายหันขวามันง่าย มุดไต้รถเอียงองศาแขนที่ถือเครื่องมือ ขณะที่ถ้าหุ่นยนต์จูนแล้วแม่นแน่นอน แต่การขยับยังเงอะงะเนื่องจากข้อจำกัดเช่นจำนวนข้อของแขนหุ่นยนต์

ที่เวิร์คสุดตอนนี้ก็การประสานกัน เช่นคนกับอุปกรณ์กล อย่างบางโรงงานสมมุติรถมาถึงจุดนี้แคร่ที่ห้อยรถมากับสายพานอาจจะยกรถขี้น คนก็เข้าไปยิงน็อตตามตำแหน่งไต้ท้องรถ หรือตำแหน่งยากๆ ได้ง่ายกว่าระบบหุ่นยนต์เท่าที่มีในสมัยนี้ ที่อาจจะยังยืดหยุ่นไม่เท่าคน แค่ดูขนาดก็คนละเรื่องละแขนท่อนเท่าคนสองสามคน ฮา ยังไม่รวมแท่นมอเตอร์ทั้งหลาย การจะ access จุดต่างๆ จึงยังไม่ดีเท่าคน ถ้าจะทำเป็นระบบ automate อาจจะต้องมีหุ่นยนต์สามตัวที่อยู่คนละ step คอยยิงน็อตสามตำแหน่ง เช่นได้โปงล้อ ใต้ตัวด้านข้าง หน้าผนังกั้นระหว่างห้องโดยสารกับห้องเครื่องยนต์ ขณะที่ถ้าเป็นคนก็จะเหลือ station เดียว ไล่ยิงสกรูว์เสร็จเลย ทำนองนี้

ส่วนตัวอย่างที่ผมยกเรื่องการแก้ปัญหาระบบติดขัด การผสมระบบสายพานด้วยคนและหุ่นยนต์ ไม่ได้ automate หมดก็แก้ง่ายกว่า เช่นขยับเอาโมดูลแขนหุ่นยนต์ที่อยู่บนแท่นมีล้อเลื่อนเข้าออก สลับเข้ามาแทนตัวที่เจ๊งนั้นช่วยให้ระบบไปต่อได้อย่างรวดเร็ว ขณะที่ถ้าทั้งระบบ automate แล้วก็หยุดกันทั้งโรงงาน

ถ้าจำไม่ผิดสารคดีชื่อ megafactory หรืออะไรทำนองนี้ มีเรื่องโรงงานรถยนต์ทันสมัยๆ หลายโรงงานทีเดียว ก็ดูมีการ automate ที่ต่างกับสมัย 80 เยอะ เช่นเดี๋ยวนี้หุ่นยนต์พ่นสีได้ครบถ้วน (ถึงจะเนี้ยบไม่เท่าคนอยู่ดี)ขณะที่สมัย 80 หุ่นยนต์พ่นสีใส่กันเอง(ฮา) เอาจริงๆ ถ้าไม่พูดเรื่อง efficiency คนทำเนี้ยบกว่าคอมฯ เยอะเลยนะครับ ทั้งพ่นสีเนี่ยหรือประกบชิ้นส่วน รถซูเปอร์คาร์ส่วนใหญ่ถ้าแพงจริงก็คนพ่นหมดเพราะเครื่องพ่นไม่สม่ำเสมอ (แต่ก็ต้องช่างที่มีประสบการณ์ด้วย)

คุยกับเพื่อนที่ทำงาน ABB มันทำโปรเจคหุ่นยนต์ มาแทบทุกโรงงานในทวีปนี่
เด่วนี้หุ่นยนต์เป๊ะมากครับ แหม่แต่งานพ่นสีในจุดอับ ที่หุ่นตกรุ่นบางโรง ทำไม่ได้ ตอนนี้ทำได้หมดแล้วครับ แต่บางโรง ติดกระจกหน้า ยังใช้คนทำ