แชร์เรื่องนี้
โดย Seven Peaks เมื่อ 17 ก.พ. 2026, 17:08:09
บทสนทนาเกี่ยวกับ AI ในกลุ่มผู้บริหารระดับสูง (C-suite) กำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็วเป็นประวัติการณ์ ตอนนี้โฟกัสได้เปลี่ยนจาก Generative AI ไปสู่ Agentic AI แล้ว ซึ่งนี่คือระบบอัตโนมัติหมวดหมู่ใหม่ที่สามารถตัดสินใจเองได้ และทำภารกิจที่ซับซ้อนแบบหลายขั้นตอนได้ นำไปสู่อนาคตของการทำงานแบบ Autopilot
สำหรับอุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซ (O&G) Agentic AI ให้คำมั่นสัญญาถึงอนาคตที่การทำงานจะเป็นไปอย่างอัตโนมัติ โดยมาพร้อมกับระบบที่สามารถปรับตารางการขุดเจาะให้เหมาะสม ปรับแต่งพารามิเตอร์การผลิต หรือจัดการเครือข่ายโลจิสติกส์ได้โดยแทบไม่ต้องพึ่งพามนุษย์เลย
เทคโนโลยีนี้พร้อมที่จะปลดล็อกโมเดลใหม่ที่เรียกว่า Service-as-a-Software ซึ่งองค์กรจะจ่ายเงินตามผลลัพธ์ที่จับต้องได้ เช่น ลดเวลาเครื่องจักรหยุดทำงานลงได้ 15% หรือเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์ได้ 5% แทนที่จะจ่ายค่าไลเซนส์ซอฟต์แวร์ตามจำนวนผู้ใช้งาน นักวิเคราะห์ประเมินว่ามันอาจช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับเศรษฐกิจโลกได้ถึง 2.6 ถึง 4.4 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี
แต่ภายใต้ความน่าตื่นเต้นนี้ มีความจริงที่น่าตกใจซ่อนอยู่ เนื่องจากความพยายามในการทำ Digital Transformation ส่วนใหญ่ยังคงสะดุดหยุดลงก่อนที่จะขยายสเกลไปใช้งานจริงได้ สำหรับบริษัท O&G ความฝันที่จะมีระบบปฏิบัติการอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะยังคงเป็นเพียงความฝัน จนกว่ารากฐานข้อมูลของพวกเขาจะได้รับการแก้ไขเสียก่อน
สรุปสำหรับผู้บริหาร
แม้เทคโนโลยี AI จะก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว แต่ผู้ปฏิบัติงานในอุตสาหกรรม O&G ส่วนใหญ่ยังคงติดแหง็กอยู่ในสุสานโปรเจกต์นำร่อง (Pilot purgatory) แม้ว่ากว่าครึ่งจะมีโครงการดิจิทัลที่กำลังดำเนินการอยู่ แต่มีเพียง 13% เท่านั้นที่ประสบความสำเร็จในการขยายสเกลนำไปใช้จริง สาเหตุไม่ใช่เพราะอัลกอริทึมล้มเหลว แต่มันเป็นเพราะข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือ กระจัดกระจาย (Siloed) และไม่มีโครงสร้างต่างหาก
บทความนี้จะพาไปเจาะลึกว่าผู้นำในอุตสาหกรรม O&G จะสามารถสร้างรากฐาน 90% ที่จำเป็นต่อการได้รับ ผลตอบแทนจาก AI 10% ได้อย่างไร โดยถอดบทเรียนจาก BP, Shell, ExxonMobil และ Aramco
ประเด็นสำคัญ
ความสำเร็จของ AI เริ่มต้นที่ความพร้อมของข้อมูล
สร้างระบบนิเวศ ไม่ใช่ไซโล
ปฏิบัติกับข้อมูลเสมือนสินทรัพย์ที่มีชีวิต
ปรับใช้แบบค่อยเป็นค่อยไป
แก้ปัญหา 90% ให้เสร็จก่อน
ทำไมโครงการดิจิทัลถึงสะดุด
ท่ามกลางการพูดถึงพรมแดนใหม่ของการทำงานอัตโนมัติ ความเป็นจริงในหน้างานของผู้ปฏิบัติงาน O&G ส่วนใหญ่กลับเต็มไปด้วยความหงุดหงิดเรื่องดิจิทัล ซึ่งในตอนนี้ทั่วทั้งอุตสาหกรรม โครงการ Digital Transformation กำลังชะงักในอัตราที่น่าตกใจ
"สุสานของ Proof-of-Concept (PoC)" มีอยู่จริง โปรเจกต์นำร่องที่ดูมีแวว ซึ่งถูกพรีเซนต์ในสไลด์นำเสนอที่น่าประทับใจ แต่กลับถูกพับเก็บไปเงียบๆ ในอีก 12 เดือนต่อมา โดยไม่เคยไปถึงขั้นตอน Production เลย งานวิจัยที่จัดทำสำหรับ Oracle เผยให้เห็นช่องว่างที่เจ็บปวดระหว่างเป้าหมายกับการลงมือทำจริง แม้บริษัทอุตสาหกรรมกว่าครึ่งจะมีโครงการดิจิทัลอยู่ แต่มีเพียง 13% เท่านั้นที่ขยายสเกลได้สำเร็จเกินกว่าช่วงนำร่อง
ทำไมโปรเจกต์ใหญ่ถึงล้มเหลว? ไม่ใช่เพราะโมเดล AI มีข้อบกพร่อง หรือภาพ 3D ดูไม่สมจริงหรอก แต่พวกมันล้มเหลวเพราะถูกสร้างอยู่บนรากฐานดิจิทัลที่เปราะบางเหมือนทรายต่างหาก
ในแบบสำรวจปี 2020 โดย Accenture ที่สอบถามผู้บริหารอุตสาหกรรมกว่า 1,500 คน (รวมถึง O&G) 75% ระบุว่าแผนกต่างๆ ในองค์กรแข่งขันกันเองแทนที่จะร่วมมือกันในเรื่องดิจิทัล ทำให้เกิดไซโลของข้อมูลที่เป็นอุปสรรคต่อการทำ Digital Transformation บริษัทต่างๆ กำลังพบว่าโปรเจกต์ AI และ Digital Twin ที่ทะเยอทะยานของพวกเขาต้องหยุดชะงักลง เพราะข้อมูลพื้นฐานกระจัดกระจาย ไม่มีโครงสร้าง ไม่น่าเชื่อถือ หรือติดอยู่ในรูปแบบเฉพาะ (Proprietary formats) และไฟล์ PDF อายุหลายสิบปี
สิ่งนี้สะท้อนถึงความติดขัดในชีวิตประจำวันที่วิศวกรและผู้ปฏิบัติงานทุกคนรู้ดี ทีมซ่อมบำรุงไม่เชื่อใจข้อมูลเพราะมันเก่าไป 3 ปีแล้ว วิศวกรต้องควานหาแบบ P&ID ที่ถูกต้องจากเซิร์ฟเวอร์ 3 ตัวเพียงเพื่อจะพบว่ามันเป็นไฟล์สแกนจากการวาดมือที่ค้นหาข้อความไม่ได้ ส่วนแผนกวางแผนก็ทำงานจากสเปรดชีตที่ข้อมูลขัดแย้งกับข้อมูลในระบบ ERP
คุณไม่สามารถสร้างอนาคตแบบออโต้ไพลอต บนรากฐานที่คุณเชื่อใจไม่ได้ กรณีศึกษาด้าน AI ที่มีมูลค่าสูงสุด เมื่อคุณมองลึกลงไป มันไม่ใช่เรื่องของ AI เลย แต่มันคือเรื่องของข้อมูล
บทเรียนจาก BP ที่สอนให้รู้คุณค่าของข้อมูล AI สำหรับบริษัท O&G
BP คือตัวอย่างชั้นเลิศของความสำเร็จด้าน AI พวกเขาใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลคลื่นไหวสะเทือน (Seismic data) เพื่อสร้างโมเดล 3D ของโครงสร้างใต้ดิน แนวทางแบบพหุวิถี (Multimodal) นี้ผสมผสานข้อมูลทางธรณีวิทยา ธรณีฟิสิกส์ และข้อมูลในอดีตเข้าด้วยกัน เพื่อหาจุดขุดเจาะที่เหมาะสมและสั่งการตั้งค่าอุปกรณ์ขุดเจาะให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ซึ่งส่งผลให้พวกเขาสามารถลดต้นทุนการสำรวจได้ถึง 20% และเพิ่มอัตราความสำเร็จในการขุดเจาะได้ถึง 15%
นั่นคือชัยชนะที่ยอดเยี่ยมมาก แต่บทเรียนที่ผู้บริหารส่วนใหญ่ได้รับไปกลับเป็นบทเรียนที่ผิด ขณะที่บทเรียนผิวเผินคือ "เราควรซื้อ AI มาเพื่อหาบ่อน้ำมัน" แต่บทเรียนที่แท้จริงก็คือ ความสำเร็จด้าน AI ของ BP เป็นแค่ยอดภูเขาน้ำแข็ง 10% ที่โผล่พ้นน้ำเท่านั้น ส่วนอีก 90% ที่ทำให้ความสำเร็จเหล่านี้เกิดขึ้นได้ คือการลงทุนเชิงกลยุทธ์ระยะยาวในข้อมูลพื้นฐานของ BP ต่างหาก
AI ของ BP สร้างโมเดลใต้ดิน 3D เหล่านั้นได้ ก็เพราะมันเข้าถึงข้อมูลทางธรณีวิทยาและธรณีฟิสิกส์ที่มีโครงสร้างและคุณภาพสูง ซึ่งถูกเก็บรวบรวมมาหลายสิบปีในคลังข้อมูลขนาดใหญ่ที่เป็นมาตรฐาน การวิเคราะห์แบบ Multimodal ทำงานได้ก็เพราะข้อมูลการขุดเจาะในอดีต การสำรวจคลื่นไหวสะเทือน และบันทึกการผลิต ถูกนำมาบูรณาการเข้าด้วยกันด้วย "ภาษาข้อมูลส่วนกลาง" อย่างพิถีพิถัน การสั่งการอุปกรณ์ขุดเจาะทำงานได้ก็เพราะข้อมูลปฏิบัติการแบบเรียลไทม์ไหลผ่านเครือข่ายเซนเซอร์ IoT ที่ผนวกรวมกันอย่างสมบูรณ์แบบ
ข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่แท้จริงของ BP ไม่ใช่แค่การมี AI แต่เป็นการมีข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI ต่างหาก บริษัทลงมือทำงานหนัก 90% ที่ไม่มีใครเห็นก่อน พวกเขาเปลี่ยนข้อมูลสำรวจทางธรณีวิทยา บันทึกการขุดเจาะ และข้อมูลอุปกรณ์ที่กระจัดกระจาย ให้กลายเป็นสินทรัพย์ที่ค้นหาได้และเชื่อถือได้ หลังจากนั้น เวทมนตร์ของ AI อีก 10% ถึงจะสามารถลดต้นทุนและปรับปรุงการดำเนินงานได้อย่างมหาศาล
บทเรียนเดียวกันจากบรรดาผู้นำอุตสาหกรรม
รูปแบบนี้เกิดซ้ำแล้วซ้ำเล่าในเรื่องราวความสำเร็จด้าน AI ของอุตสาหกรรม Shell ได้นำ AI มาใช้กับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive maintenance) เพื่อตรวจสอบอุปกรณ์กว่า 10,000 ชิ้นทั่วโลก ประมวลผลข้อมูล 2 หมื่นล้านแถวต่อสัปดาห์จากเซนเซอร์กว่า 3 ล้านตัว และสร้างคำทำนาย 15 ล้านรายการต่อวัน แต่การติดตั้งใช้งานสเกลยักษ์ระดับนี้จะทำงานได้ ก็ต่อเมื่อ Shell ได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลมารองรับไว้ก่อนแล้วเท่านั้น
ExxonMobil ลดเวลาการประมวลผลคลื่นไหวสะเทือนแบบ 4D จากหลายเดือนเหลือเพียงไม่กี่สัปดาห์โดยใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Discovery 6 และเพิ่มผลผลิตได้มากกว่า 5% ในบ่อน้ำมัน Bakken กว่า 200 แห่งผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย Machine Learning ซึ่งนี่ก็สร้างขึ้นบนพื้นฐานของการเก็บรวบรวมและจัดการข้อมูลใต้ดินคุณภาพสูงนานหลายปีเช่นกัน
แม้แต่ Saudi Aramco ที่ทำผลงานน่าประทับใจด้วยการลดการใช้พลังงาน 18% และลดต้นทุนการบำรุงรักษา 30% ที่แหล่งน้ำมัน Khurais ก็ยังต้องพึ่งพาการสร้างรากฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งก่อนเป็นอันดับแรก
ข้อมูลจากงานวิจัยของ McKinsey ระบุว่า โดยเฉลี่ยแล้ว บริษัทต่างๆ จะได้รับมูลค่าเพียงประมาณ 30% ของที่คาดหวังไว้จากโครงการ Digital Transformation บริษัทที่ประสบความสำเร็จมีคุณสมบัติร่วมกันหลายประการ ซึ่งรวมถึงการมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่สมบูรณ์และผ่านการตรวจสอบแล้ว สำหรับผู้นำ O&G ความจริงก็คือ คุณต้องแก้ไขปัญหาด้านข้อมูลของคุณก่อน ซึ่งการจะทำเช่นนั้นได้ ต้องอาศัยการปรับเปลี่ยนกระบวนทัศน์ 3 ประการในแนวทางการทำกลยุทธ์ดิจิทัลของคุณ
3 สิ่งที่ธุรกิจ O&G ต้องปรับเปลี่ยนเพื่อให้พร้อมสำหรับ AI
การสร้างพื้นฐานสำหรับ AI ไม่ใช่แค่โปรเจกต์ทางเทคนิคของฝ่าย IT แต่มันคือการปรับรื้อเชิงกลยุทธ์ที่ต้องใช้วิธีคิดใหม่เกี่ยวกับข้อมูล สถาปัตยกรรม และเวิร์กโฟลว์การทำงานของคุณ
1. ให้ความสำคัญกับ Data Readiness มากกว่า AI Readiness
ความสำคัญอันดับแรกของคุณคือการทำให้ข้อมูลพร้อมสำหรับทุกแพลตฟอร์ม
เป็นเวลาหลายสิบปีแล้วที่ข้อมูลสินทรัพย์สำคัญๆ อย่าง P&IDs (Piping and Instrumentation Diagrams), โมเดล CAD, สเปกชีตจากผู้ขาย และประวัติการซ่อมบำรุง ติดอยู่ในรูปแบบที่หยุดนิ่งและไม่มีโครงสร้าง AI Agent ไม่สามารถอ่านไฟล์สแกน PDF P&ID เมื่อ 20 ปีที่แล้วได้ดีไปกว่าวิศวกรที่เป็นคนจริงๆ หรอก สำหรับระบบอัจฉริยะ ข้อมูลเหล่านั้นถือว่ามองไม่เห็น
ความพร้อมของข้อมูล (Data readiness) หมายถึงการแปลงข้อมูลที่มองไม่เห็นและไม่มีโครงสร้างเหล่านี้ ให้กลายเป็นสินทรัพย์ดิจิทัลที่มีโครงสร้าง ผ่านการตรวจสอบ และทำงานร่วมกันได้ นี่คือ Data archeology มันหมายถึงการลงไปลุยในร่องสนามเพลาะดิจิทัล ค้นหาข้อมูลที่กระจัดกระจาย และทำวิศวกรรมย้อนกลับ (Re-engineering) มันขึ้นมาใหม่ การแปลงภาพวาดของ "ปั๊มน้ำ" บน P&ID ให้กลายเป็น "ออบเจกต์ปั๊มน้ำ" ในฐานข้อมูล ซึ่งมาพร้อมกับคุณสมบัติทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง เช่น ประวัติการซ่อมบำรุง, สเปกการใช้งาน, ข้อมูลผู้ผลิต และลิงก์ที่เชื่อมโยงกับอุปกรณ์อื่นๆ
งานวิจัยของ Gartner พบว่า คุณภาพข้อมูลที่แย่ ทำให้องค์กรสูญเสียเงินเฉลี่ย 12.9 ล้านดอลลาร์ต่อปี โดยอุตสาหกรรมในสายกระบวนการผลิตจะสูญเสียหนักกว่านั้นเนื่องจากความซับซ้อนของข้อมูลสินทรัพย์
ความท้าทายคือการสร้างสินทรัพย์ข้อมูลที่มีโครงสร้างนั้นขึ้นมาให้ได้เป็นอย่างแรก ซึ่งต้องอาศัยความเชี่ยวชาญเชิงลึกทางวิศวกรรมเพื่อที่จะเข้าใจว่าสเปกของปั๊มหมายถึงอะไร ช่วงเวลาการบำรุงรักษาสัมพันธ์กับบริบทการทำงานอย่างไร และข้อมูลจุดไหนที่สำคัญต่อการตัดสินใจ
การทำเช่นนี้มักเกี่ยวข้องกับการนำมาตรฐานการทำงานร่วมกันระดับโลกมาใช้ ตัวอย่างเช่น DEXPI (Data Exchange in the Process Industry) ซึ่งเป็นมาตรฐานเปิดที่กำหนดว่าข้อมูลวิศวกรรมจาก P&ID ควรมีโครงสร้างและการแลกเปลี่ยนอย่างไร ลองนึกภาพว่ามันเป็นภาษาสากลที่ช่วยให้มั่นใจได้ว่า สเปกของวาล์วจากระบบหนึ่ง จะถูกตีความได้อย่างถูกต้องโดยอีกระบบหนึ่ง ไม่ว่าระบบนั้นจะเป็นแพลตฟอร์ม Digital Twin, ระบบจัดการตารางซ่อมบำรุง หรือเครื่องมือวิเคราะห์ AI ก็ตาม มาตรฐานอย่าง DEXPI จะช่วยรับประกันว่า เมื่อคุณแปลงแบบร่างที่หยุดนิ่งให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลนั้นจะยังคงใช้งานได้ข้ามแพลตฟอร์มและเครื่องมือจากต่างผู้ให้บริการ
สินทรัพย์ที่ผ่านการตรวจสอบและจัดมาตรฐานแล้วนี้ จะกลายเป็นแหล่งข้อมูลจริงแหล่งเดียวที่ระบบอัจฉริยะอื่นๆ ทั้งหมดสามารถเข้ามาเสียบปลั๊กใช้งานได้
2. ออกแบบระบบนิเวศ ไม่ใช่สะสมไซโล
โมเดล Service-as-a-Software นั้นทั้งน่าตื่นเต้นและอันตราย น่าตื่นเต้นเพราะมันสัญญาว่าจะมอบเครื่องมือที่ดีที่สุด สำหรับปัญหาเฉพาะด้าน แต่อันตรายเพราะมันนำเสนอปัญหาเก่าในเวอร์ชันใหม่ นั่นคือความกระจัดกระจายของเครื่องมือและไซโลของข้อมูล
ถ้าคุณซื้อ AI Agents แบบกล่องดำ (Black box) สิบตัวจากผู้ให้บริการสิบราย คุณกำลังสร้างฝันร้ายแห่งการบูรณาการระบบ จะเกิดอะไรขึ้นถ้า Agent ปรับจูนการขุดเจาะของคุณ ไม่สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลกับ Agent พยากรณ์การซ่อมบำรุงได้? คุณจะได้คำแนะนำที่ขัดแย้งกัน ความวุ่นวายในการทำงาน และสถาปัตยกรรมที่แตกกระจาย Agent แต่ละตัวจะกักเก็บข้อมูลของตัวเองไว้ ทำให้การเชื่อมต่อระบบเป็นไปไม่ได้เลย
องค์กรที่ใช้เครื่องมือดิจิทัลหลายตัวที่ไม่ได้เชื่อมต่อกัน มักจะประสบปัญหาโปรเจกต์ล่าช้าและมีต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ (Total Cost of Ownership) สูงกว่าองค์กรที่มีแพลตฟอร์มข้อมูลแบบบูรณาการเสมอ ความท้าทายนี้จะทวีคูณขึ้นเมื่อต้องขยายสเกล โดยเครื่องมือที่ไม่เชื่อมต่อกันแต่ละตัวที่เพิ่มเข้ามา จะทำให้ความซับซ้อนในการทำ Integration เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ
การปรับเปลี่ยนครั้งที่สองนี้ คือการออกแบบระบบนิเวศการจัดการข้อมูลส่วนกลางแทนที่จะไปกว้านซื้อแอปฯ ที่แยกเป็นไซโล
ให้สร้างแพลตฟอร์มข้อมูลส่วนกลางที่ไม่ผูกติดกับเครื่องมือใดแพลตฟอร์มนี้ ซึ่งสร้างขึ้นจาก AI-ready Data ของคุณจากข้อ 1 จะกลายเป็นระบบประสาทส่วนกลางสำหรับสินทรัพย์ของคุณ ช่วยให้คุณสามารถเสียบปลั๊ก (และถอดปลั๊ก) แอปฯ ชั้นนำระดับ Best-in-class ได้ตามต้องการ คุณสามารถใช้โปรแกรมสร้างภาพ Digital Twin ของผู้ให้บริการรายหนึ่ง, เอ็นจิ้นวิเคราะห์ AI ของรายที่สอง, และเครื่องมือจำลองสถานการณ์ของรายที่สาม โดยทั้งหมดทำงานจากฐานข้อมูลจริงที่เชื่อถือได้แหล่งเดียวกัน
มองภาพว่ามันเหมือนกับการสร้างศูนย์กลางข้อมูลที่มีพอร์ตเชื่อมต่อมาตรฐาน Hub ตัวนี้จะเก็บข้อมูลสินทรัพย์หลักของคุณไว้ทั้งหมด รวมถึงสเปกอุปกรณ์ ประวัติการใช้งาน และเอกสารทางวิศวกรรมในรูปแบบที่มีโครงสร้างและตรวจสอบแล้ว เมื่อมีเครื่องมือวิเคราะห์ตัวใหม่เข้ามา มันก็แค่เชื่อมต่อเข้ากับ Hub ผ่านอินเทอร์เฟซมาตรฐาน (เช่น API ที่ทำตาม DEXPI หรือมาตรฐานอุตสาหกรรมอื่นๆ) ด่านข้อมูลที่จำเป็นออกไป และเขียนผลลัพธ์เชิงลึกกลับเข้ามา ซึ่งหมายความว่าคุณจะไม่ถูกผูกมัดให้อยู่ในระบบปิดของผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งอีกต่อไป
บริษัทที่สร้าง Unified data platform ต่างรายงานตรงกันว่า สามารถใช้งานระบบใหม่ๆ ได้เร็วขึ้นและมีต้นทุนรวมที่ต่ำกว่าเมื่อนำเครื่องมือดิจิทัลใหม่ๆ มาใช้ นั่นเป็นเพราะพวกเขาได้กำจัดคอขวดเรื่องการเชื่อมต่อระบบ (Integration bottleneck) ทิ้งไปแล้วนั่นเอง
แนวทางสถาปัตยกรรมนี้จะช่วยให้กลยุทธ์ดิจิทัลของคุณพร้อมสำหรับอนาคต มอบอำนาจในการควบคุมเพื่อให้คุณปรับใช้เครื่องมือ AI ใหม่ๆ ที่กำลังจะเกิดขึ้นได้ โดยไม่ต้องตกเป็นตัวประกันในระบบปิดของผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง
3. จัดการข้อมูลเสมือนสินทรัพย์ที่มีชีวิต ไม่ใช่โปรเจกต์ทำครั้งเดียวจบ
การปรับเปลี่ยนที่สามคือการตระหนักว่า งานวางรากฐานข้อมูลของคุณไม่ใช่โปรเจกต์แบบ One-and-done ที่ทำเสร็จแล้วทิ้งไว้ได้ แต่มันคือสินทรัพย์ที่มีชีวิต ที่ต้องได้รับการดูแลและบำรุงรักษาไปตลอดวงจรชีวิตของโรงงานคุณ
นี่คือจุดที่โครงการ Digital Twin ส่วนใหญ่ไปไม่รอด ทีมงานใช้เวลา 12 เดือนสร้างแบบจำลองดิจิทัลที่สมบูรณ์แบบขึ้นมา มันใช้งานได้ โปรเจกต์ถูกประกาศว่าประสบความสำเร็จ...
12 เดือนต่อมา Digital Twin ตัวนั้นกลับมีข้อมูลล้าสมัยจนเข้าขั้นอันตราย
มันไม่ได้สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงหน้างานจริง การขีดเขียนแก้ไขในแบบแปลน หรือการสลับสับเปลี่ยนชิ้นส่วนหลายร้อยรายการที่เกิดขึ้นจริงในสนาม AI Agent ที่คอยให้คำแนะนำเรื่องการซ่อมบำรุงเชิงคาดการณ์ตอนนี้กำลังทำงานบนข้อมูลที่เป็นเท็จ โอเปอเรเตอร์ที่พยายามวางแผนหยุดเดินเครื่องจาก Digital Twin กำลังมองดูระบบที่ไม่มีอยู่จริงบนโลกใบนี้แล้ว
ความแม่นยำของ Digital Twin จะเสื่อมถอยลงอย่างรวดเร็วหากไม่มีการกำกับดูแลที่เหมาะสม ภายในไม่กี่เดือนหลังจากการติดตั้งใช้งาน ช่องว่างระหว่างภาพจำลองดิจิทัลกับความเป็นจริงทางกายภาพจะเริ่มกว้างขึ้น ทุกการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้ถูกบันทึกไว้ ตั้งแต่การเปลี่ยนวาล์ว การปรับอัตราทนความดัน หรือการดัดแปลงท่อ ล้วนทำให้ Digital Twin มีความน่าเชื่อถือน้อยลง จนในที่สุด ผู้ปฏิบัติงานก็จะเลิกเปิดดูมันไปเลย
Digital Twin ที่ไม่สะท้อนความเป็นจริงตามการก่อสร้าง ถือเป็นความเสี่ยงในการดำเนินงานขั้นวิกฤต วิศวกรที่วางแผนต้องหยุดลงตาม Digital Twin ที่มีสเปกวาล์วผิดพลาด กำลังเผชิญกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ชัดเจนในปัจจุบันทันด่วน
นั่นคือเหตุผลที่กรอบการทำงานที่ประสบความสำเร็จ จะต้องมีการนำระบบธรรมาภิบาลข้อมูลที่แข็งแกร่งมาใช้ นี่ไม่ใช่ปัญหาเรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นปัญหาเรื่องเวิร์กโฟลว์และกระบวนการทำงาน มันเกี่ยวข้องกับการสร้างกระบวนการ Management of Change (MOC) ที่เรียบง่ายแต่เข้มงวดแบบ Digital-first ซึ่งทุกการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นหน้างาน จะต้องถูกป้อนกลับเข้าสู่สินทรัพย์ดิจิทัลส่วนกลางในทุกๆ วัน ไม่ใช่ถูกยัดไว้ในตู้เก็บเอกสารเพื่อรอสแกนในภายหลัง
ทำ Data Governance ให้ใช้งานได้จริง
การติดตั้งใช้งานมักประกอบด้วย 3 องค์ประกอบหลัก
1. เครื่องมือเก็บข้อมูลหน้างาน
อุปกรณ์มือถือหรือแท็บเล็ตที่ช่วยให้ช่างเทคนิคบันทึกการเปลี่ยนแปลงได้ทันทีที่เกิดขึ้น พร้อมฟังก์ชันการแนบรูปถ่ายและข้อกำหนดการตรวจสอบที่ถูกฝังอยู่ในเวิร์กโฟลว์การทำงาน
2. ตรวจสอบความถูกต้องโดยอัตโนมัติ
ระบบกฎระเบียบ (Rules engines) ที่คอยตั้งธงเตือนความไม่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น หากการเปลี่ยนวาล์วส่งผลต่ออัตราทนแรงดัน ระบบจะแจ้งเตือนอุปกรณ์ปลายทางที่ได้รับผลกระทบ และเริ่มกระบวนการทบทวนแก้ไข
3. การตรวจสอบความถูกต้องแบบปิดวงจร
ก่อนที่การเปลี่ยนแปลงใดๆ จะถูกระบุว่า "เสร็จสมบูรณ์" ในระบบดิจิทัล จะต้องมีผู้ตรวจสอบที่มีคุณสมบัติเหมาะสม เข้ามายืนยันว่าบันทึกดิจิทัลตรงกับความเป็นจริงทางกายภาพแล้ว
การนำ Data governance ที่มีประสิทธิภาพมาใช้ ต้องอาศัยการลงทุนล่วงหน้าในการออกแบบกระบวนการใหม่และการจัดการความเปลี่ยนแปลง แต่สิ่งองค์กรที่ได้ลงมือทำไปแล้วรายงานก็คือ ต้นทุนในการรักษาข้อมูลในระยะยาวลดลงอย่างมหาศาล และที่สำคัญกว่านั้น พวกเขาสามารถหลีกเลี่ยงต้นทุนที่ใหญ่กว่ามาก จากการหยุดทำงานของเครื่องจักรโดยไม่ได้วางแผน อุบัติเหตุด้านความปลอดภัย หรือความล้มเหลวในการทำระบบ Optimization จากการตัดสินใจสั่งการที่อิงตามข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
การกำกับดูแลอย่างต่อเนื่องนี้ จะช่วยรักษาความน่าเชื่อถือและความสมบูรณ์ของรากฐานข้อมูลทั้งหมด เพื่อให้แน่ใจว่างานฐานราก 90% ยังคงแข็งแกร่ง และเวทมนตร์ 10% ของ AI จะสามารถนำไปปรับใช้ได้อย่างมั่นใจปีแล้วปีเล่า
ตอบข้อโต้แย้งที่พบบ่อย
ผู้นำบางคนอาจตั้งคำถามว่า แนวทางที่เอาข้อมูลเป็นตัวนำ (Data-first approach) นี้จำเป็นเสมอไปหรือไม่ ข้อกังวลเหล่านี้มีเหตุผล แต่ประสบการณ์พิสูจน์แล้วว่า การข้ามขั้นตอนการวางรากฐานรังแต่จะทำให้ความก้าวหน้าล่าช้าลงและเพิ่มหนี้ทางเทคนิค (Technical debt) คำถามต่อไปนี้มักเกิดขึ้นในวงสนทนาเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ และการตอบคำถามเหล่านี้จะช่วยให้ความกระจ่างว่า "ทำไม Data ต้องมาก่อน"
"แบบนี้จะไม่ทำให้การได้รับประโยชน์จาก AI ล่าช้าไปเป็นปีเลยหรือ?"
การทำ Data transformation ไม่จำเป็นต้องเป็นกลยุทธ์แบบทำทั้งหมดหรือไม่ได้เลย (All-or-nothing) แนวทางแบบค่อยเป็นค่อยไป (Phased approach) โดยมุ่งเน้นไปที่สินทรัพย์ที่มีมูลค่าสูงก่อน สามารถสร้างชัยชนะจาก AI แบบเห็นผลด่วน (Quick wins) ได้ ในขณะที่การเปลี่ยนแปลงข้อมูลในภาพกว้างก็ยังดำเนินต่อไป กุญแจสำคัญคือการรับประกันว่าแต่ละเฟส จะต้องผลิตข้อมูลที่มีโครงสร้างและผ่านการตรวจสอบแล้ว ซึ่งจะกลายมาเป็นส่วนหนึ่งของรากฐานข้อมูลที่กำลังเติบโตของคุณ
หลักฐานในอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นว่า องค์กรที่พยายามใช้ AI ก่อนที่ข้อมูลจะพร้อม จะประสบปัญหาความล่าช้าอย่างหนักในการผลักดันงานให้ไปถึงจุด Production
"แล้วกับ AI สำเร็จรูปที่น่าจะให้ผลแบบทันทีทันใดล่ะ?"
เครื่องมือ AI แบบสำเร็จรูปมีจุดยืนของตัวเองแน่นอน โดยเฉพาะกับปัญหาที่มีขอบเขตชัดเจนและมีข้อมูลที่สะอาด เข้าถึงง่าย คำถามคือ องค์กรของคุณมีข้อมูลที่เป็นระเบียบและเข้าถึงง่าย "จริงๆ" หรือเปล่า? จากแบบสำรวจของ Gartner ปี 2024 ระบุว่า 85% ของโปรเจกต์ AI ล้มเหลวในการส่งมอบผลตอบแทนตามที่คาดหวัง และเมื่อเร็วๆ นี้ ในแบบสำรวจปี 2025 ของ Gartner ยังพบว่า 63% ขององค์กร ยอมรับว่าไม่มี หรือไม่แน่ใจว่าตนเองมีแนวปฏิบัติด้านการจัดการข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับ AI หรือไม่ Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2026 องค์กรต่างๆ จะละทิ้งโปรเจกต์ AI ไปถึง 60% เนื่องจากไม่ได้รับการสนับสนุนด้วย AI-ready data
สำหรับปัญหาอย่างการให้ AI วิเคราะห์ภาพการตรวจสอบด้วยโดรน หรือการจัดหมวดหมู่เอกสาร ซึ่งตัวโมเดล AI คือความท้าทายหลัก การซื้อเครื่องมือเฉพาะทางมาใช้เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล แต่สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน (Operational optimization) การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ หรือแอปพลิเคชัน Digital Twin ที่ต้องการการเชื่อมต่ออย่างลึกซึ้งกับข้อมูลสินทรัพย์ของคุณ รากฐานข้อมูลต้องมาก่อนเสมอ
"ใช้ AI ช่วยจัดการทำความสะอาดข้อมูลให้เราไม่ได้หรือ?"
ทำได้บางส่วน AI และ Machine learning สามารถช่วยจัดหมวดหมู่ข้อมูล ตรวจจับความผิดปกติ และระบุรูปแบบได้ อย่างไรก็ตาม AI ไม่สามารถทำการตัดสินใจทางวิศวกรรมที่ต้องอาศัยความรู้เฉพาะทางได้ มันบอกคุณไม่ได้หรอกว่า ตัวเลข "300#" ที่เขียนด้วยมือบน P&ID ปี 1987 หมายถึง อัตราทนความดัน, สเปกอุณหภูมิ หรือหมายเลขแท็กอุปกรณ์ สิ่งนั้นต้องการความเชี่ยวชาญทางวิศวกรรมเข้ามาช่วย
แนวทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดคือการใช้ AI เป็นตัวเร่งความเร็วให้กับการแปลงข้อมูลที่ตรวจสอบโดยมนุษย์ ไม่ใช่ใช้เพื่อแทนที่มนุษย์ ทีมงานที่ผสมผสานระบบประมวลผลข้อมูลด้วย AI เข้ากับความเชี่ยวชาญเฉพาะทางของมนุษย์ จะสามารถทำโปรเจกต์ Data transformation ได้รวดเร็วขึ้นและมีคุณภาพสูงกว่าทีมที่ใช้วิธีใดวิธีหนึ่งเพียงอย่างเดียว
"ข้อมูลของเราแย่มากเรื่องนี้ดูจะเป็นไปไม่ได้เลย"
มันไม่ได้เป็นไปไม่ได้หรอก แต่มันเป็นงานช้างจริงๆ อย่างไรก็ตาม ทางเลือกที่สองอย่างการฝืนสร้าง AI และโครงการดิจิทัลบนรากฐานที่พังทลายต่อไปนั้น มีโอกาสล้มเหลวถึง 87% ตามข้อมูลจาก Oracle ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ คำถามไม่ใช่ว่า "การแปลงข้อมูลมันยากหรือไม่" แต่คำถามคือ "คุณอยากจะจ่ายเงินทำ Digital Transformation แค่ครั้งเดียว (อย่างถูกต้อง) หรืออยากจะจ่ายหลายๆ ครั้ง ผ่านโปรเจกต์นำร่องที่พังไม่เป็นท่าและแพลตฟอร์มที่ถูกทิ้งร้างกันแน่
ทุกความสำเร็จของ Digital Transformation ในอุตสาหกรรม O&G เริ่มต้นด้วยการประเมินคุณภาพข้อมูลอย่างตรงไปตรงมา ตามด้วยแนวทางในการปรับปรุงอย่างเป็นระบบ บริษัทที่ได้ทำการลงทุนในจุดนี้ ตอนนี้กำลังใช้งาน AI ในสเกลใหญ่ได้จริง ส่วนองค์กรที่ไม่ได้ทำ ก็ยังคงติดอยู่ในสุสานโปรเจกต์นำร่องต่อไป
ก้าวจาก Agentic AI สู่โรดแมปด้าน Data ที่ทำได้จริง
คำมั่นสัญญาของโรงงาน O&G แบบออโต้ไพลอตที่ขับเคลื่อนโดย Agentic AI นั้นเป็นของจริง ตัวอย่างเช่น BP ได้พิสูจน์แล้วว่ามูลค่าที่ได้รับนั้นมหาศาล แต่วิสัยทัศน์แห่งอนาคตนี้ คุณไม่สามารถจ่ายเงินซื้อมาจากผู้พัฒนาซอฟต์แวร์เจ้าไหนได้ แต่มันต้องถูกสร้างขึ้นบนรากฐานของข้อมูลวิศวกรรมที่สะอาด มีโครงสร้าง และมีการกำกับดูแลเป็นอย่างดี
ก้าวแรกไม่ใช่การจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้าน AI หรือการขอเดโม่แพลตฟอร์ม Agentic AI นะ
แต่ก้าวแรกคือการทำ Digital Readiness Assessment อย่างตรงไปตรงมาต่างหาก ทำแผนที่ข้อมูลวิศวกรรมที่มีอยู่ของคุณ ทำการตรวจสอบกระบวนการ (Data-process audit) ข้อมูลสำคัญถูกสร้างขึ้นที่ไหน? ใครใช้มันบ้าง? ไปติดขัดอยู่ที่จุดไหน? วิศวกรเสียเวลาไปกับขั้นตอนใด? ข้อมูลของคุณจุดไหนที่ไม่สะท้อนความเป็นจริง? การประเมินนี้จะช่วยให้คุณระบุได้ว่าข้อมูลสำคัญไปติดอยู่ในไซโลและรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างตรงไหนบ้าง และช่วยคุณสร้างโรดแมปแบบค่อยเป็นค่อยไปเพื่อแปลงมันให้กลายเป็นสินทรัพย์ดิจิทัลที่แท้จริง
ระยะเวลาในการทำ Data transformation จะแตกต่างกันไปตามความซับซ้อนและขอบเขตของสินทรัพย์ โปรเจกต์นำร่องที่เน้นหน่วยประมวลผลเดียวมักจะใช้เวลาหลายเดือน การติดตั้งใช้งานทั่วทั้งโรงงานอาจขยายเป็น 12-24 เดือนเมื่อทีมงานต้องจัดการกับประเภทสินทรัพย์ที่หลากหลายและบูรณาการเข้ากับระบบที่มีอยู่ ส่วนการขยายผลทั่วทั้งองค์กรอาจใช้เวลา 2-4 ปี แม้ว่าการทยอยเปิดตัวทีละเฟสจะช่วยให้องค์กรสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ระหว่างทางได้โดยไม่ต้องรอให้การทำ Transformation เสร็จสมบูรณ์แบบ 100% ก็ตาม
การลงทุนนั้นมีราคาสูง แต่องค์กรที่บรรลุเรื่อง Data readiness แล้วรายงานว่าพวกเขาได้ผลตอบแทนที่แข็งแกร่งอย่างสม่ำเสมอ ผ่านการตัดสินใจที่ดีขึ้น ลดเวลาการหยุดทำงานเครื่องจักร และการนำ AI ไปใช้ได้อย่างประสบความสำเร็จ ที่สำคัญกว่านั้นคือ พวกเขาได้สร้างรากฐานที่เอื้อให้เกิดนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง แทนที่จะเป็นเพียงโปรเจกต์ที่ทำครั้งเดียวจบ
หากคุณพร้อมที่จะก้าวข้ามกระแสความฮือฮา และสร้างรากฐานข้อมูลที่ทำให้ AI เป็นไปได้จริง Seven Peaks พร้อมให้ความช่วยเหลือ เรามีความเชี่ยวชาญในการเปลี่ยน ข้อมูล O&G ที่ซับซ้อน ให้กลายเป็นความจริงในการปฏิบัติงาน
Kent Andersen
Chief Technology Officer - Draga
Kent มีความหลงใหลในการช่วยเหลือธุรกิจให้บรรลุความเป็นเลิศในการดำเนินงาน ผ่านกระบวนการดิจิทัลที่ทำงานแบบอัตโนมัติและไร้รอยต่อ เขาเป็นผู้นำทีมวิศวกรผู้เชี่ยวชาญกว่า 50 คนในการส่งมอบโซลูชันดิจิทัลที่ชาญฉลาดและใช้งานได้จริง ซึ่งสร้างมูลค่าให้กับลูกค้าทั่วโลก
