ตัวอย่างการใช้งานหุ่นยนต์โคบอท | ผลลัพธ์รายกระบวนการและความคุ้มค่า 2026

การบริหารโรงงานในประเทศไทยต้องแบกสองเรื่องที่หนักขึ้นทุกปี คือค่าแรงที่ปรับสูงขึ้นและการหาช่างฝีมือที่ยากขึ้นเรื่อย ๆ หุ่นยนต์โคบอทหรือหุ่นยนต์ทำงานร่วมกับมนุษย์เป็นทางเลือกที่มีน้ำหนัก แต่การนั่งอ่านแคตตาล็อกของผู้ผลิตไม่ได้ทำให้เห็นว่ากระบวนการไหนในโรงงานของเราจะได้ผลจริง สิ่งที่ใช้ตัดสินใจได้จริงคือตัวเลขจากตัวอย่างการใช้งานหุ่นยนต์โคบอทของโรงงานที่มีลักษณะงานใกล้เคียงกัน บทความนี้เรียงตัวอย่างที่เผยแพร่ต่อสาธารณะพร้อมผลลัพธ์แยกตามกระบวนการ ทั้งการป้อนเครื่องจักร งานประกอบ งานตรวจสอบ และงานบรรจุอาหาร จากนั้นจึงต่อด้วยวิธีคิดความคุ้มค่าของการลงทุนและเงื่อนไขเฉพาะของประเทศไทย

ทำไมจึงควรดูตัวอย่างการใช้งานหุ่นยนต์โคบอทก่อนดูสเปก

การพิจารณาหุ่นยนต์โคบอทส่วนใหญ่เริ่มจากแคตตาล็อกของผู้ผลิต ทั้งน้ำหนักที่ยกได้ ระยะเอื้อม ความแม่นยำในการทำซ้ำ และการมีหรือไม่มีเซนเซอร์วัดแรง ทุกข้อเป็นสเปกที่สำคัญ แต่ต่อให้เรียงตัวเลขเหล่านี้มากแค่ไหน ก็ยังตอบคำถามที่ว่า ถ้าเอาไปวางที่กระบวนการนั้นของโรงงานเรา จะได้ผลเป็นเงินเท่าไร ไม่ได้อยู่ดี

ตารางสเปกไม่ได้บอกว่างานของเราเข้ากันหรือไม่

ตารางสเปกบอกได้ว่าแขนที่ยกได้ 10 กิโลกรัมจะจับชิ้นงานของเราไหวหรือไม่ แต่บอกไม่ได้ว่าเมื่อวางแขนตัวนั้นลงไปแล้วจะทดแทนงานของคนได้กี่คน รอบเวลาจะสั้นลงเท่าไร และเงินลงทุนจะคืนภายในกี่เดือน เรื่องเหล่านี้ต้องมองเข้าไปในเนื้องานจริง หุ่นยนต์น้ำหนักยกเท่ากันสองตัว ตัวหนึ่งไปอยู่กับการป้อนเครื่องจักรที่เดินตลอด 24 ชั่วโมง อีกตัวไปอยู่กับงานติดฉลากที่เกิดขึ้นเฉพาะบางช่วงของกะกลางวัน ผลลัพธ์ที่สร้างได้ต่างกันคนละเรื่อง

ด้วยเหตุนี้ ในช่วงต้นของการตัดสินใจจึงคุ้มค่าที่จะดูก่อนว่าบริษัทที่มีลักษณะงานใกล้เคียงกับเราได้ผลลัพธ์จริงออกมาอย่างไร เมื่อเห็นว่าผลอยู่ในระดับหลักไหน การถกเถียงภายในองค์กรจะขยับจากคำถามว่าจะเอาหรือไม่เอา ไปเป็นคำถามว่าจะเริ่มจากกระบวนการไหน

อ่านตัวเลขจากความใกล้เคียงของการเคลื่อนไหว ไม่ใช่ความใกล้เคียงของประเภทธุรกิจ

ความผิดพลาดที่พบบ่อยเวลาอ่านชุดตัวอย่างคือการกรองด้วยประเภทอุตสาหกรรม คนทำชิ้นส่วนยานยนต์ก็มองหาเฉพาะตัวอย่างของชิ้นส่วนยานยนต์ คนทำโรงงานอาหารก็มองหาเฉพาะตัวอย่างของอาหาร แต่สิ่งที่หุ่นยนต์โคบอทเข้าไปทดแทนไม่ใช่ประเภทธุรกิจ หากเป็นการเคลื่อนไหวของคน

การหยิบชิ้นงานที่ผ่านการแปรรูปออกจากเครื่องหนึ่งแล้วใส่เข้าอีกเครื่องหนึ่ง โดยเนื้อแท้แล้วเหมือนกันหมด ไม่ว่าจะเป็นชิ้นส่วนยานยนต์ ชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ หรือเครื่องมือแพทย์ การหยิบสินค้าที่เรียงอยู่บนถาดลงกล่องก็ไม่ต่างกัน ไม่ว่าของในถาดจะเป็นอาหาร เครื่องสำอาง หรือชิ้นส่วนพลาสติก เวลาอ่านตัวอย่าง ขอให้เน้นที่ความตรงกันของการเคลื่อนไหว คือหยิบ วาง ขัน ติด และลำเลียง มากกว่าความตรงกันของประเภทธุรกิจ ถ้าการเคลื่อนไหวเหมือนกัน ต่อให้คนละอุตสาหกรรม รูปแบบของผลลัพธ์ก็จะใกล้เคียงกัน

สามข้อตั้งต้นที่ห้ามละเลยเวลาอ่านตัวอย่าง

ตัวเลขในตัวอย่างการใช้งานหุ่นยนต์โคบอทที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ คือผลที่เกิดกับบริษัทนั้นในกระบวนการนั้น ถ้าอ่านผิดวิธี ความคาดหวังภายในองค์กรจะพุ่งขึ้นก่อนแล้วไปเจ็บตัวทีหลัง สามข้อต่อไปนี้ควรทำความเข้าใจให้ตรงกันตั้งแต่ต้น

• ตัวเลขผลลัพธ์เป็นกรณีเฉพาะราย ไม่มีอะไรรับประกันว่าหน้างานอื่นจะได้ผลเท่ากัน ยิ่งสภาพก่อนติดตั้ง หรือเบสไลน์ (baseline) ย่ำแย่เท่าไร อัตราการปรับปรุงก็จะยิ่งดูสูงเท่านั้น
• หุ่นยนต์โคบอทกับหุ่นยนต์อุตสาหกรรมเป็นคนละหมวด แบ่งกันด้วยเงื่อนไขอย่างความจำเป็นของรั้วนิรภัยเป็นต้น ในบรรดาตัวอย่างที่เผยแพร่ในฐานะการนำหุ่นยนต์มาใช้ บางกรณีก็ไม่ได้ระบุเงื่อนไขเฉพาะของหุ่นยนต์โคบอทไว้ชัดเจน
• ตัวเลขผลลัพธ์ส่วนใหญ่ไม่ได้มาจากตัวหุ่นยนต์เพียงลำพัง แต่มาพร้อมการออกแบบจิ๊กและอุปกรณ์ปลายแขนหุ่นยนต์ (end effector) การรื้อการลำเลียงรอบข้าง และการออกแบบขั้นตอนการทำงานใหม่ด้วย

บทความนี้จะใช้เฉพาะตัวเลขที่ตรวจสอบแหล่งอ้างอิงได้ ส่วนที่ตรวจสอบไม่ได้จะระบุตรง ๆ ว่ายังยืนยันไม่ได้

ตัวอย่างการใช้งานหุ่นยนต์โคบอทและผลลัพธ์ แยกตามกระบวนการ

ส่วนนี้คือใจกลางของบทความ เราจัดตัวอย่างที่เผยแพร่ต่อสาธารณะออกเป็นรายกระบวนการ แล้วเรียงตามลำดับว่าเป็นงานแบบไหน ได้ผลลัพธ์อะไร และแหล่งอ้างอิงมาจากที่ใด ขอให้เริ่มอ่านจากกระบวนการที่การเคลื่อนไหวใกล้เคียงกับงานของท่านมากที่สุด

การป้อนเครื่องจักรและงานเชื่อม | ผลิตภาพ 200% และ 600% พร้อม ROI ภายใน 12 เดือน

การป้อนเครื่องจักรหรือ machine tending หมายถึงกระบวนการใส่วัตถุดิบเข้าเครื่องจักรกลอย่างแมชชีนนิงเซนเตอร์ เครื่องกลึง หรือเครื่องปั๊ม แล้วหยิบชิ้นงานที่แปรรูปเสร็จออกมา ตัวงานเองไม่ซับซ้อน แต่ระหว่างที่เครื่องกำลังทำงาน คนต้องยืนรอ เวลาของพนักงานจึงถูกหั่นเป็นเศษเวลาสั้น ๆ นี่คือหนึ่งในกระบวนการที่หุ่นยนต์โคบอทให้ผลได้ง่ายที่สุด

ชุดตัวอย่างหุ่นยนต์โคบอทที่เผยแพร่โดยสหพันธ์หุ่นยนต์นานาชาติ หรือ IFR มีกรณีการนำหุ่นยนต์โคบอทไปใช้กับกระบวนการเชื่อมและกระบวนการแมชชีนนิง กรณีนี้ระบุว่ากระบวนการเชื่อมมีผลิตภาพเพิ่มขึ้น 200% กระบวนการป้อนเครื่องจักรเพิ่มขึ้น 600% และการคืนทุนหรือ ROI เกิดขึ้นภายใน 12 เดือน

ตัวเลข 600% เมื่อดูโดด ๆ อาจรู้สึกว่าไกลจากความจริง แต่เหตุผลเชิงโครงสร้างที่ทำให้กระบวนการป้อนเครื่องจักรมักได้อัตราการปรับปรุงสูง อธิบายได้ในเชิงหลักการทั่วไป โรงงานที่พนักงานต้องยืนรอหน้าเครื่องจนกว่าจะแปรรูปเสร็จ เวลาเดินเครื่องจริงจะถูกผูกไว้กับเวลาทำงานของคน เมื่อหุ่นยนต์รับหน้าที่ใส่และหยิบแทน เครื่องจักรก็เดินต่อได้แม้ในช่วงพักของคน ถ้าเวลาเดินเครื่องจริงต่อวันเพิ่มขึ้นหลายเท่า ผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นหลายเท่าก็ไม่ใช่เรื่องผิดหลักการคำนวณ ทั้งนี้คำอธิบายข้างต้นเป็นการอธิบายกลไกทั่วไปว่าเหตุใดอัตราการปรับปรุงจึงออกมาสูง ไม่ได้หมายความว่าสภาพการทำงานก่อนติดตั้งของกรณี IFR ข้างต้นได้รับการยืนยันจากข้อมูลที่เผยแพร่แล้ว

พูดกลับกันก็คือ โรงงานที่อัตราการใช้งานเครื่องจักรสูงอยู่แล้ว และพนักงานเดินคุมหลายเครื่องโดยแทบไม่มีเวลารอ จะไม่ได้อัตราการปรับปรุงระดับเดียวกัน ประเด็นนี้ต้องวัดสภาพปัจจุบันของโรงงานตัวเองก่อนจึงจะตัดสินได้

งานประกอบและขันสกรู | รอบเวลาที่สม่ำเสมอและคุณภาพที่กระจายตัวน้อยลง

งานประกอบและงานขันสกรูเป็นงานที่มือคนทำได้ดีอยู่แล้ว เหตุผลที่ยังเดินไปทางหุ่นยนต์คือ แรงงานคนไม่สามารถลบความไม่สม่ำเสมอของงานออกไปได้

ตัวอย่างของบริษัท Sankei Industry ที่เผยแพร่โดย Universal Robots ระบุว่า การนำหุ่นยนต์เข้าไปในไลน์ประกอบและติดตั้งชิ้นส่วน ทำให้ควบคุมรอบเวลาให้สม่ำเสมอและรักษาความปลอดภัยไปพร้อมกันจนทำระบบอัตโนมัติได้สำเร็จ และทำให้คุณภาพสม่ำเสมอโดยไม่ขึ้นกับความชำนาญของพนักงาน จุดที่ควรสังเกตในกรณีนี้ไม่ใช่จำนวนคนที่ลดลง แต่เป็นวลีที่ว่าไม่ขึ้นกับความชำนาญ

ในโรงงานที่ประเทศไทย ประเด็นนี้ให้ผลชัดเป็นพิเศษ ซึ่งเป็นมุมมองจากประสบการณ์หน้างานของเรา ในสภาพแวดล้อมที่มีการหมุนเวียนของพนักงานอยู่เป็นระยะ ช่างที่ชำนาญกับพนักงานใหม่มักคุมแรงบิดและลำดับการทำงานได้ต่างกัน และความต่างนั้นจะโผล่ออกมาในรูปของของเสียหรือข้อร้องเรียนจากลูกค้า เมื่อยกงานขันสกรูให้หุ่นยนต์ ลำดับการขันและแรงบิดจะเท่ากันทุกครั้ง คุณสมบัติที่ว่าเปลี่ยนคนแล้วคุณภาพไม่เปลี่ยนนี้ ยังให้ผลในรูปของต้นทุนการฝึกอบรมที่ลดลงด้วย

เวลาพิจารณากระบวนการประกอบและขันสกรู จุดที่ยากกว่าการเลือกตัวหุ่นยนต์กลับเป็นอุปกรณ์ปลายแขน ถ้ายังออกแบบส่วนที่จับชิ้นงานไม่ลงตัว สเปกของหุ่นยนต์ก็ยังกำหนดไม่ได้ แนวคิดของเรื่องนี้เราเรียบเรียงไว้แล้วในการเลือกมือจับและกริปเปอร์ของหุ่นยนต์ คู่มือภาคปฏิบัติสำหรับระบบอัตโนมัติในโรงงาน หากกำลังพิจารณางานสายประกอบ แนะนำให้อ่านส่วนนั้นก่อน

การผลิตเฟือง | ลดจากทีม 2 คนลงได้ 1 คน และผลิตภาพเพิ่ม 30% ที่เครื่องเป้าหมาย

ตัวอย่างของบริษัท Okubo Gear ที่เผยแพร่โดย Universal Robots ระบุว่า การนำหุ่นยนต์โคบอทเข้ามาใช้ทำให้ลดคนได้สำเร็จ จากเดิมที่ใช้ทีม 2 คนลดลงได้ 1 คนที่เครื่องเป้าหมาย และที่เครื่องเป้าหมายนั้นผลิตภาพเพิ่มขึ้น 30% บริษัทดังกล่าวอยู่ในธุรกิจผลิตเฟือง

สิ่งสำคัญในการอ่านกรณีนี้คือ ผลลัพธ์ถูกพูดถึงโดยจำกัดขอบเขตไว้ที่เครื่องเป้าหมาย ไม่ใช่ผลิตภาพของทั้งโรงงานที่เพิ่มขึ้น 30% แต่เป็นเรื่องของเครื่องที่ติดตั้งหุ่นยนต์ เวลานำตัวเลขจากตัวอย่างไปแชร์ภายในองค์กร ขอให้ส่งต่อข้อจำกัดขอบเขตนี้ไปด้วยตามเดิม ถ้าตัดขอบเขตทิ้งแล้วบอกแค่ว่าผลิตภาพเพิ่ม 30% ความคาดหวังจะสูงเกินจริง และการประเมินผลหลังติดตั้งจะเข้มงวดเกินกว่าความเป็นจริง

อีกเรื่องคือขนาดของผลลัพธ์แบบลดจากทีม 2 คนลงได้ 1 คน เป็นระดับที่สมจริง การนำหุ่นยนต์โคบอทมาใช้ไม่ใช่การทำให้ไร้คนในทันที แต่มีลักษณะของการทำให้กระบวนการที่เคยใช้หลายคนหมุนได้ด้วยคนที่น้อยลง การสะสมผลลัพธ์ระดับนี้ต่างหากที่นำไปสู่การลดกำลังคนของทั้งโรงงานในภาพรวม

งานตรวจสอบ | ไม่ใช่การแทนสายตาคน แต่คือการตรึงเงื่อนไขการมอง

กระบวนการตรวจสอบถูกยกเป็นเป้าหมายของหุ่นยนต์โคบอทอยู่บ่อยครั้ง แต่ในบรรดาตัวอย่างที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ กรณีที่ตรวจสอบแหล่งอ้างอิงของผลเชิงปริมาณได้มีไม่มากเท่ากับการป้อนเครื่องจักรหรือการบรรจุ เนื่องจากบทความนี้ยึดหลักไม่เขียนตัวเลขที่ยืนยันไม่ได้ ตรงนี้จึงขอเรียบเรียงเป็นแนวคิดของกระบวนการแทนตัวเลขผลลัพธ์

สิ่งที่หุ่นยนต์รับผิดชอบในงานตรวจสอบส่วนใหญ่ไม่ใช่การตัดสินเอง แต่เป็นการยื่นชิ้นงานไปที่หน้ากล้องในตำแหน่งเดิมและมุมเดิมทุกครั้ง เวลาคนถือชิ้นงานด้วยมือแล้วมองด้วยตา ทั้งวิธีจับ มุม และการตกกระทบของแสงจะเปลี่ยนไปทุกครั้ง ความแกว่งนี้คือแหล่งเพาะของการหลุดรอด เมื่อยกการจับยึดและการควบคุมท่าทางของชิ้นงานให้หุ่นยนต์โคบอท แล้วตรึงเงื่อนไขการถ่ายภาพไว้ก่อนจะให้ระบบประมวลผลภาพเป็นผู้ตัดสิน เกณฑ์การตัดสินจะนิ่งขึ้น

ดังนั้น หากพิจารณากระบวนการตรวจสอบ สิ่งที่ลงทุนจึงไม่ใช่หุ่นยนต์ แต่เป็นชุดของหุ่นยนต์ ระบบประมวลผลภาพ และแสงสว่างรวมกัน ถ้าตัดสินใจจากใบเสนอราคาของหุ่นยนต์อย่างเดียว ค่าใช้จ่ายจะบานปลายในภายหลัง

การคัดแยก ติดฉลาก และบรรจุ | ตัวอย่างที่ระบุการเปลี่ยนแปลงของจำนวนคนไว้ชัด

กระบวนการปลายน้ำอย่างการคัดแยก ติดฉลาก และบรรจุ เป็นกลุ่มที่ตัวอย่างสาธารณะระบุจำนวนคนที่ลดได้อย่างเป็นรูปธรรมค่อนข้างมาก บทความที่เผยแพร่โดย Nikken Total Sourcing ยกตัวอย่างไว้สามกรณีดังนี้

Takazono ผู้ผลิตเครื่องแบ่งบรรจุยา นำหุ่นยนต์เข้าไปในกระบวนการคัดแยกและขนถ่ายผลิตภัณฑ์ ทำให้ลดพนักงานจาก 6 คนเหลือ 4 คน ส่วน Takagi Bakery ซึ่งเป็นเบเกอรี นำหุ่นยนต์เข้าไปในกระบวนการติดฉลาก ทำให้ลดพนักงานจาก 5 คนเหลือ 2 คน และยังป้องกันการติดฉลากผิดพลาดได้ด้วย ขณะที่ Nippon Ham Factory ซึ่งผลิตแฮมและไส้กรอก นำหุ่นยนต์เข้าไปในกระบวนการป้อนเข้าเครื่องบรรจุ ทำให้ลดพนักงานจาก 5 คนเหลือ 3 คน

ทั้งสามกรณีนี้ไม่ได้ระบุเจาะจงว่าเป็นหุ่นยนต์โคบอท แต่ถูกเล่าในฐานะตัวอย่างของการนำหุ่นยนต์มาใช้ และเนื่องจากยืนยันจากแหล่งอ้างอิงไม่ได้ว่าลดรั้วนิรภัยออกไปได้หรือไม่ จึงขออย่าอ่านว่าเพราะเป็นหุ่นยนต์โคบอทจึงไม่ต้องมีรั้ว สิ่งที่ควรถอดมาใช้คือ ทั้งสามกรณีไม่ได้ทำให้กระบวนการไร้คน แต่ลงเอยที่การลดคนได้ 2 คนหรือ 3 คนเท่านั้น

ตัวอย่างที่ระบุการเปลี่ยนแปลงของจำนวนคนยังมีข้อดีเชิงปฏิบัติคือใช้ในการขออนุมัติภายในได้ง่าย เมื่อเทียบกับการบอกว่าผลิตภาพเพิ่มกี่เปอร์เซ็นต์ การบอกว่าจาก 5 คนเหลือ 2 คน สื่อความหมายไปถึงทั้งฝ่ายบัญชีและผู้จัดการโรงงานได้ตรงกว่า

งานพ่นสี | ตัวอย่างการใช้ UR10 ที่ยกระดับความแม่นยำ ผลิตภาพ และคุณภาพ

ชุดตัวอย่างของ IFR มีกรณีการนำ UR10 ไปใช้กับกระบวนการพ่นสี แล้วความแม่นยำ ผลิตภาพ และคุณภาพดีขึ้น (เดือนตุลาคม 2024) งานพ่นสีเป็นกระบวนการที่ต้องดูแลสุขภาพของผู้ปฏิบัติงานเป็นพิเศษ และเป็นงานที่ความสม่ำเสมอของฟิล์มสีขึ้นกับฝีมือของคนได้ง่าย จุดเด่นของกระบวนการนี้คือแรงจูงใจในการใช้หุ่นยนต์ไม่ได้อยู่ที่การลดคนอย่างเดียว แต่อยู่ที่การปรับปรุงสภาพแวดล้อมการทำงานด้วย

อนึ่ง งานพ่นสีมีเรื่องข้อกำหนดป้องกันการระเบิดและการเชื่อมต่อกับระบบระบายอากาศเข้ามาเกี่ยวข้อง รายการที่ต้องตรวจสอบด้านเงื่อนไขรอบข้างจึงมากกว่ากระบวนการอื่น แนะนำให้ดึงฝ่ายวิศวกรรมโรงงานและฝ่ายความปลอดภัยเข้ามาร่วมตั้งแต่ช่วงต้นของการพิจารณา

กระบวนการอบในอุตสาหกรรมอาหาร | ตัวอย่างเบเกอรีที่เลือกใช้หุ่นยนต์โคบอทของ FANUC

ในชุดตัวอย่างของ IFR เช่นกัน มีกรณีของเบเกอรี Bakisto ที่เลือกใช้หุ่นยนต์โคบอทของ FANUC แล้วทำให้กระบวนการอบเป็นระบบอัตโนมัติ ส่งผลให้หลุดพ้นจากงานซ้ำซาก ความน่าเชื่อถือของกระบวนการดีขึ้น และลดการทิ้งอาหารได้ (เดือนธันวาคม 2025)

จุดที่สะดุดตาในกรณีนี้คือ ผลลัพธ์ที่ยกมามีการลดการทิ้งอาหารรวมอยู่ด้วย นั่นหมายความว่ามีกระบวนการที่การลดการสูญเสียวัตถุดิบขึ้นมาอยู่ในผลตอบแทนของการลงทุน ไม่ใช่แค่การลดคนกับคุณภาพ สำหรับกระบวนการที่อัตราของดีเป็นข้อมูลประกอบการตัดสินใจลงทุน การคำนวณระยะคืนทุนด้วยค่าแรงอย่างเดียวจะทำให้ประเมินผลตอบแทนต่ำกว่าความจริง

สรุปผลลัพธ์รายกระบวนการไว้ในตารางเดียว

ต่อไปนี้คือการเรียงตัวอย่างทั้งหมดข้างต้นใหม่ในรูปของความสัมพันธ์ระหว่างกระบวนการกับผลลัพธ์ ขอให้เริ่มพิจารณาจากแถวที่ใกล้เคียงกับกระบวนการของท่านที่สุด

เมื่อกวาดตาดูตารางนี้จะเห็นว่าผลลัพธ์แสดงตัวออกมาสองแบบ แบบแรกคือแบบที่เวลาเดินเครื่องยาวขึ้นแล้วผลิตภาพเพิ่มขึ้นเป็นเท่าตัว เช่นการป้อนเครื่องจักรและงานเชื่อม อีกแบบคือแบบที่ผลออกมาในรูปของจำนวนคนที่ลดลงอย่างงานติดฉลากและงานบรรจุ ถ้าแยกได้ว่ากระบวนการเป้าหมายของเราเป็นแบบไหน วิธีประมาณการผลลัพธ์ก็จะเปลี่ยนไปด้วย

วิธีคิดความคุ้มค่าของการลงทุนหุ่นยนต์โคบอท

เมื่อเห็นตัวเลขจากตัวอย่างแล้ว ลำดับถัดไปคือการนำมาทาบกับโรงงานของตัวเอง สิ่งสำคัญตรงนี้คืออย่ายกอัตราการปรับปรุงจากตัวอย่างมาคูณกับโรงงานของเราตรง ๆ

ค่าอ้างอิงทั่วไปของ ROI อยู่ที่ 8 ถึง 18 เดือน

โดยทั่วไประยะคืนทุนหรือ ROI ของการนำหุ่นยนต์โคบอทมาใช้ ถือกันว่าอยู่ที่ประมาณ 8 ถึง 18 เดือน และช่วงของผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นมีตั้งแต่ 20% ถึง 200% ขึ้นกับประสิทธิภาพของเบสไลน์เดิมและความซับซ้อนของงาน

ความกว้างของช่วงนี้เองคือข้อมูลที่สำคัญ ระหว่าง 20% กับ 200% ต่างกันถึง 10 เท่า เงินลงทุนเท่ากันแต่ระยะคืนทุนกลายเป็นคนละเรื่อง ปัจจัยที่ทำให้เกิดช่วงกว้างขนาดนี้คือสภาพก่อนติดตั้ง โรงงานที่พนักงานยืนรออยู่หน้าเครื่องนานเท่าไร อัตราการปรับปรุงก็ยิ่งออกมาสูง ส่วนโรงงานที่เดินคุมหลายเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพอยู่แล้ว อัตราการปรับปรุงก็จะออกมาต่ำ

พูดอีกอย่างคือ การเห็นตัวเลขจากตัวอย่างแล้วคิดว่าโรงงานเราก็น่าจะได้ 600% เป็นการคิดสลับลำดับ สิ่งที่ต้องทำก่อนคือวัดเบสไลน์ของตัวเอง นั่นคือวัดว่าในกระบวนการเป้าหมาย คนใช้เวลารอไปเท่าไร และเวลาเดินเครื่องจริงคิดเป็นกี่ส่วนของเวลาทำงานทั้งกะ ยิ่งตัวเลขนั้นแย่เท่าไร ความคุ้มค่าของการลงทุนหุ่นยนต์โคบอทก็ยิ่งสูงเท่านั้น

ประมาณการระยะคืนทุนประกอบขึ้นจากตัวเลขสามตัว

ลองสมมติบริษัทตัวอย่างขึ้นมาเพื่อคิดตาม สมมติว่าโรงงานแปรรูปโลหะสัญชาติญี่ปุ่นที่เดินสายการผลิตอยู่ในประเทศไทย นำหุ่นยนต์โคบอท 1 ตัวเข้าไปทำงานป้อนเครื่องจักรให้แมชชีนนิงเซนเตอร์ 2 เครื่อง ในกรณีเช่นนี้ ตัวเลขที่ต้องใช้ในการประมาณการสรุปเหลือสามตัวดังนี้

• เวลาทำงานของคนที่ลดได้หรือย้ายไปทำอย่างอื่นได้ คืองานกี่ชั่วโมงต่อวันที่ย้ายไปอยู่กับหุ่นยนต์
• ค่าแรงที่ผูกอยู่กับเวลานั้น โดยคิดเป็นยอดจริงที่รวมประกันสังคมและค่าล่วงเวลา ไม่ใช่เฉพาะเงินเดือนพื้นฐาน
• ส่วนที่เวลาเดินเครื่องจริงของอุปกรณ์เพิ่มขึ้น คือเมื่อไม่ต้องรอคนแล้วเครื่องเดินได้ยาวขึ้นกี่ชั่วโมง และเวลานั้นผลิตได้เพิ่มกี่ชิ้น

ผลตอบแทนต่อปีคือผลรวมของสามตัวนี้หลังแปลงเป็นจำนวนเงิน ส่วนระยะคืนทุนหาได้จากการนำเงินลงทุนตั้งต้นหารด้วยผลตอบแทนต่อปี เขียนเป็นสูตรแล้วดูง่าย แต่สิ่งที่ยากในทางปฏิบัติคือตัวที่สาม เพราะส่วนที่เวลาเดินเครื่องจริงเพิ่มขึ้นจะกลายเป็นเงินก็ต่อเมื่อจำนวนที่ผลิตเพิ่มขึ้นนั้นขายได้ โรงงานที่คำสั่งซื้อตันอยู่แล้ว ต่อให้เดินเครื่องนานขึ้นก็ได้แค่สต๊อกที่เพิ่มขึ้น ไม่ได้กลายเป็นผลตอบแทน

ดังนั้นก่อนทำประมาณการ ขอให้ตรวจสอบกับฝ่ายขายก่อนว่ามีความต้องการรองรับส่วนที่ผลิตเพิ่มหรือไม่ ถ้าไม่มี ผลตอบแทนจะเหลือแค่ส่วนของค่าแรงที่ลดได้ และระยะคืนทุนก็จะยาวขึ้นเป็นธรรมดา ประมาณการที่ข้ามการตรวจสอบข้อนี้ไปจะเอียงไปทางมองโลกในแง่ดีแทบทุกครั้ง

ค่าใช้จ่ายที่มักถูกมองข้าม และรายละเอียดของโครงสร้างต้นทุน

เงินลงทุนตั้งต้นไม่ได้มีแค่ราคาตัวหุ่นยนต์ ทั้งอุปกรณ์ปลายแขน แท่นฐาน กลไกลำเลียงรอบข้าง การประเมินความปลอดภัย การสอนงานหุ่นยนต์ การเชื่อมสัญญาณกับเครื่องจักรเดิม ไปจนถึงการสูญเสียกำลังผลิตระหว่างช่วงเริ่มเดินระบบ ล้วนนับรวมอยู่ในเงินลงทุน ถ้าคำนวณระยะคืนทุนจากราคาตัวหุ่นยนต์อย่างเดียว การคืนทุนจริงจะเลื่อนออกไปไกลกว่าที่คิดมาก

เรื่องการแตกโครงสร้างต้นทุนออกมาประเมิน เราเรียบเรียงรายการค่าใช้จ่ายและขั้นตอนที่จำเป็นด้านมาตรฐานความปลอดภัยไว้ในค่าใช้จ่ายและขั้นตอนการนำหุ่นยนต์โคบอทมาใช้ พร้อมมาตรฐานความปลอดภัย ส่วนแนวคิดการประเมินค่าใช้จ่ายการนำหุ่นยนต์มาใช้โดยแบ่งเป็นชั้นสำหรับโรงงานขนาดกลางและเล็ก เราสรุปไว้ในแบบจำลองค่าใช้จ่ายการนำหุ่นยนต์อุตสาหกรรมมาใช้ การแยก 5 ชั้นสำหรับโรงงานขนาดกลางและเล็ก วิธีคิดระยะคืนทุนที่แสดงในบทความนี้เป็นการประมาณการหยาบบนฐานของตัวอย่างเท่านั้น เมื่อขยับไปถึงขั้นตั้งงบประมาณจริง ขอแนะนำให้อ่านสองบทความนั้นประกอบด้วย

แนวโน้มราคาหุ่นยนต์โคบอทและการขยายตัวของตลาด

ในเรื่องราคาของหุ่นยนต์โคบอทเองก็มีการคาดการณ์ที่ใช้อ้างอิงได้ ขนาดตลาดหุ่นยนต์โคบอทในญี่ปุ่นเมื่อคิดจากมูลค่าการส่งมอบของผู้ผลิต ในปี 2019 อยู่ที่ 100,078 ล้านเยน โดยเอกสารต้นทางเขียนตามหน่วยของญี่ปุ่นว่า 1,000 oku 7,800 man yen และคาดว่าในปี 2030 จะเกิน 223,082 ล้านเยน หรือ 2,230 oku 8,200 man yen ขณะที่ราคาตัวหุ่นยนต์โคบอทในปี 2030 คาดว่าจะลดลงประมาณ 30% เมื่อเทียบกับปี 2020 เพิ่มเติมอีกเล็กน้อยคือ Universal Robots ซึ่งถือกันว่าเป็นผู้ผลิตที่มีส่วนแบ่งตลาดหุ่นยนต์โคบอทอันดับ 1 ของโลก ก่อตั้งเมื่อปี 2005 จึงพอเห็นได้ว่าตลาดของสาขานี้เองยังค่อนข้างใหม่

คำถามที่ได้รับบ่อยคือ ถ้ามีแนวโน้มว่าราคาจะลดลงแล้วควรรอหรือไม่ ในความเห็นของเรา เรื่องนี้เป็นเหตุผลให้รอได้ยาก ด้วยสองเหตุผล เหตุผลแรกคือสิ่งที่คาดว่าจะลดคือราคาตัวหุ่นยนต์ ซึ่งสัดส่วนของตัวหุ่นยนต์ในเงินลงทุนทั้งก้อนไม่ได้สูงขนาดนั้น ค่าอุปกรณ์ปลายแขน งานทำอุปกรณ์รอบข้าง และค่าวิศวกรรม ไม่ได้ลดลงตามราคาตัวหุ่นยนต์ เหตุผลที่สองคือค่าแรงในช่วงที่รอนั้นไหลออกไปจริง ถ้าเป็นงานที่ระยะคืนทุนอยู่ในช่วง 8 ถึง 18 เดือน ต้นทุนของการรอมีโอกาสสูงที่จะใหญ่กว่า

รูปแบบความสำเร็จและหลุมพรางที่มองเห็นได้จากตัวอย่าง

เมื่อกวาดสายตาข้ามตัวอย่างทั้งหมด จะเห็นว่าการนำไปใช้ที่ไปได้ดีมีวิธีเดินเรื่องร่วมกัน และงานที่ไม่ได้ผลก็มีเหตุผลร่วมกันเช่นกัน

รูปแบบความสำเร็จ | เริ่มเล็กแล้วค่อยขยายไปยังกระบวนการข้างเคียง

สิ่งที่บริษัทซึ่งได้ผลในตัวอย่างมีเหมือนกันคือการเริ่มจาก 1 กระบวนการด้วยหุ่นยนต์ 1 ตัว ไม่ใช่การวาดภาพระบบอัตโนมัติของทั้งโรงงานแล้วลงทุนพร้อมกันทีเดียว แต่เลือกกระบวนการที่อ่านผลลัพธ์ได้ง่ายมา 1 กระบวนการ สร้างผลงานและองค์ความรู้ภายในองค์กรที่นั่นก่อน แล้วค่อยขยายไปยังกระบวนการข้างเคียง

วิธีเดินแบบนี้มีข้อดีเชิงปฏิบัติสามข้อ ข้อแรกคือเงินลงทุนตั้งต้นน้อยจึงตัดสินใจได้เร็ว ข้อที่สองคือการติดตั้งตัวแรกจะช่วยสร้างบุคลากรที่ดูแลการสอนงานและงานบำรุงรักษาขึ้นมา ทำให้ช่วงเริ่มเดินระบบของตัวที่สองเป็นต้นไปสั้นลง ข้อที่สามคือได้ตรวจสอบระยะห่างระหว่างสิ่งที่คาดไว้กับของจริงด้วยเงินจำนวนน้อย

รูปแบบความสำเร็จ | ตัดขอบเขตงานด้วยการเคลื่อนไหว ไม่ใช่ด้วยชื่อของงาน

การตัดขอบเขตแบบที่บอกว่าจะทำให้กระบวนการตรวจสอบเป็นระบบอัตโนมัติ มีขอบเขตใหญ่เกินไปจนกำหนดสเปกไม่ได้ ถ้าแตกลงมาถึงระดับที่ว่าวางชิ้นงานบนแท่นตรวจแล้วเอียง 3 ครั้งตามมุมที่กำหนด หุ่นยนต์และมือจับที่ต้องใช้จะชัดเจนขึ้นทันที งานในตัวอย่างที่เริ่มเดินระบบได้ในเวลาสั้น ล้วนทำการแตกงานแบบนี้ได้

หลุมพราง | เลือกกระบวนการผิดแล้วตัวเลขไม่ออก

แบบฉบับของงานที่ไม่ได้ผลคือกรณีที่เวลาทำงานของกระบวนการเป้าหมายสั้นอยู่แต่แรก งานที่เกิดขึ้นรวมกันเพียง 30 นาทีต่อวัน ต่อให้ทำเป็นระบบอัตโนมัติ ค่าแรงที่ลดได้ก็จำกัด หุ่นยนต์โคบอทให้ผลกับกระบวนการที่ทำการเคลื่อนไหวเดิมซ้ำเป็นเวลานาน ขอให้เริ่มจากการวัดจริงว่ากระบวนการเป้าหมายเกิดขึ้นกี่ชั่วโมงต่อวัน

อีกแบบฉบับหนึ่งคือกระบวนการที่ชิ้นงานมีความแปรปรวนสูง กระบวนการที่รูปทรงของวัตถุดิบหรือท่าทางการวางเปลี่ยนไปทุกครั้ง จะต้องใช้ระบบประมวลผลภาพและการทำจิ๊กเพื่อดูดซับความแปรปรวนนั้นที่ฝั่งหุ่นยนต์ ทำให้เงินลงทุนพุ่งขึ้น กรณีเช่นนี้ การจัดระเบียบกระบวนการต้นน้ำก่อนนำหุ่นยนต์เข้ามา มักลงเอยด้วยค่าใช้จ่ายที่ถูกกว่า

หลุมพราง | ยกตัวเลขจากตัวอย่างมาทาบกับโรงงานตัวเองตรง ๆ

ขอย้ำอีกครั้งว่าผลลัพธ์ในตัวอย่างสาธารณะคือผลที่เกิดกับบริษัทนั้นในกระบวนการนั้น ตัวเลข 600% เกิดขึ้นได้เพราะสภาพการเดินเครื่องก่อนติดตั้งอยู่ในเงื่อนไขเฉพาะแบบหนึ่ง เวลาอ้างอิงตัวอย่างในเอกสารภายในองค์กร ขอให้ระบุแหล่งอ้างอิงและข้อจำกัดที่ว่าเป็นผลเฉพาะที่กระบวนการเป้าหมายกำกับไว้ด้วยเสมอ

หลุมพราง | สับสนระหว่างหุ่นยนต์โคบอทกับหุ่นยนต์อุตสาหกรรม

หุ่นยนต์โคบอทกับหุ่นยนต์อุตสาหกรรมเป็นคนละหมวด แบ่งกันด้วยเงื่อนไขอย่างความจำเป็นของรั้วนิรภัย ในข้อมูลที่เผยแพร่ในฐานะตัวอย่างของการนำหุ่นยนต์มาใช้ บางส่วนไม่ได้ระบุรายละเอียดการออกแบบความปลอดภัยเฉพาะของหุ่นยนต์โคบอทไว้ชัดเจน จึงอย่าเหมารวมว่าเป็นหุ่นยนต์โคบอทแล้ววางได้โดยไม่ต้องมีรั้ว การจะติดตั้งได้จริงหรือไม่ต้องตัดสินบนฐานของการประเมินความเสี่ยง ส่วนงานภาคปฏิบัติด้านมาตรฐานความปลอดภัย เราเขียนไว้ในบทความเรื่องค่าใช้จ่ายและขั้นตอนการนำหุ่นยนต์โคบอทมาใช้ที่อ้างถึงข้างต้น

การขยายตัวของการใช้หุ่นยนต์โคบอทในไทยและอาเซียน

จนถึงตรงนี้เราดูตัวอย่างจากญี่ปุ่นและระดับโลกมาแล้ว จากนี้จะดึงเข้ามาคิดที่หน้างานในประเทศไทย อนึ่ง ตัวอย่างและความคุ้มค่าของการลดกำลังคนในภาพกว้างที่ไม่จำกัดเฉพาะหุ่นยนต์โคบอท เราเรียบเรียงข้ามประเภทอุปกรณ์ไว้ในการลดกำลังคนในโรงงาน ตัวอย่างจริงและวิธีคิดความคุ้มค่า หากต้องการเปรียบเทียบโดยรวมทางเลือกอื่นนอกเหนือจากหุ่นยนต์ด้วย บทความนั้นจะเป็นประโยชน์

ช่องว่างขนาดใหญ่ของอัตราการใช้ระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมยานยนต์ไทย

เกี่ยวกับอุตสาหกรรมยานยนต์ของไทย มีรายงานที่อ้างอิงการสำรวจของสมาคมอุตสาหกรรมระบุไว้ดังนี้ อัตราการใช้ระบบอัตโนมัติของกระบวนการเชื่อมตัวถังหรือที่เรียกกันว่า body in white ที่ผู้ผลิตรถยนต์หรือ OEM สูงกว่า 90% ขณะที่อัตราการใช้ระบบอัตโนมัติของซัพพลายเออร์ Tier 1 อยู่ที่ 40 ถึง 60% และซัพพลายเออร์ Tier 2 ถึง 3 อยู่เพียง 10 ถึง 25%

ช่องว่างนี้บอกตำแหน่งของพื้นที่ที่ยังโตได้ไปในตัว ไลน์เชื่อมของ OEM เป็นระบบอัตโนมัติไปแล้ว พื้นที่เหลือจึงจำกัด ในทางกลับกัน ในชั้นของ Tier 2 ถึง 3 ยังมีกระบวนการที่ยังไม่เป็นระบบอัตโนมัติหลงเหลืออยู่จำนวนมาก และในชั้นนี้เองที่ถือกันว่าการใช้หุ่นยนต์โคบอทสำหรับงานขันสกรู งานทากาว และงานป้อนเครื่องจักรกำลังขยายตัว โดยเฉพาะแบรนด์อย่าง Universal Robots และซีรีส์ FANUC CRX

จุดที่อยากให้นึกย้อนกลับไปคือตัวอย่างที่เราดูกันในครึ่งแรกของบทความ ตัวเลขผลิตภาพ 600% และ ROI ภายใน 12 เดือน เกิดขึ้นที่กระบวนการป้อนเครื่องจักร ส่วนตัวอย่างที่ลดจากทีม 2 คนลงได้ 1 คน และผลิตภาพเพิ่ม 30% ที่เครื่องเป้าหมาย ก็เกิดขึ้นที่หน้างานผลิตเฟืองซึ่งเป็นการแปรรูปชิ้นส่วน กระบวนการที่การใช้งานกำลังขยายตัวในซัพพลายเออร์ Tier 2 ถึง 3 ของไทย กับกระบวนการที่ตัวอย่างสาธารณะยืนยันผลลัพธ์ไว้แล้ว จึงทับซ้อนกันอยู่

ปัจจัยที่ผลักดันตลาดหุ่นยนต์โคบอทของไทย

ตลาดหุ่นยนต์โคบอทของไทยถือกันว่ากำลังขยายตัวโดยมีอุตสาหกรรมยานยนต์ เครื่องใช้ไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์ การดูแลสุขภาพ และเฟอร์นิเจอร์กับครุภัณฑ์เป็นอุตสาหกรรมหลัก โดยปัจจัยการเติบโตที่ถูกยกขึ้นมาคือค่าแรงที่สูงขึ้น การขาดแคลนแรงงานฝีมือ และนโยบายผลักดัน Industry 4.0 ของภาครัฐ

ในสามปัจจัยนี้ ข้อที่สองน่าจะเป็นข้อที่คนหน้างานรู้สึกได้จริงที่สุด สถานการณ์ที่ประกาศรับสมัครแล้วไม่มีคนที่มีประสบการณ์เข้ามา หรือคนที่ปั้นขึ้นมาเองย้ายออกไปภายในไม่กี่ปี เป็นเรื่องที่โรงงานสัญชาติญี่ปุ่นจำนวนมากเจอเหมือนกัน เมื่อมองหุ่นยนต์โคบอทในบริบทนี้ วัตถุประสงค์ของการลงทุนจะเปลี่ยนจากการลดคน ไปเป็นการรักษาคุณภาพและปริมาณการผลิตไว้ให้ได้แม้คนจะเปลี่ยน ผลลัพธ์เรื่องคุณภาพที่สม่ำเสมอโดยไม่ขึ้นกับความชำนาญของพนักงานซึ่งยกมาในตัวอย่างของ Sankei Industry คือสิ่งที่ตอบวัตถุประสงค์ข้อนี้พอดี

แรงหนุนจากการที่ BOI กำหนดให้ Industry 4.0 เป็นสาขาสำคัญ

สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมการลงทุนหรือ BOI ของไทย ถือกันว่าในปี 2026 ได้จัดให้สาขาที่เกี่ยวข้องกับ Industry 4.0 ซึ่งรวมถึงโรงงานอัจฉริยะ การผลิตที่ใช้ AI และระบบอัตโนมัติ เป็นสาขาสำคัญในการพิจารณาการลงทุนของภาคการผลิต เวลาวางแผนลงทุนด้านระบบอัตโนมัติ จึงคุ้มค่าที่จะตรวจสอบตั้งแต่ช่วงต้นว่าเข้าข่ายได้รับสิทธิประโยชน์จาก BOI หรือไม่ เนื่องจากการเข้าเงื่อนไขและรายละเอียดของสิทธิประโยชน์ตัดสินเป็นรายกรณี ขอให้สอบถามรายละเอียดโดยตรงกับ BOI หรือผู้เชี่ยวชาญที่ชำนาญงานยื่นขอ

ในหน้างานของไทย การเริ่มเล็กยิ่งได้ผลเป็นพิเศษ

ซัพพลายเออร์ Tier 2 ถึง 3 มีกำลังการลงทุนจำกัดเมื่อเทียบกับ OEM และ Tier 1 ด้วยเหตุนี้เอง วิธีเดินเรื่องแบบเริ่มจาก 1 กระบวนการด้วยหุ่นยนต์ 1 ตัวแล้วค่อยขยายที่กล่าวไปข้างต้น จึงเป็นทางเลือกที่สมจริงเป็นพิเศษสำหรับหน้างานในไทย

ยังมีเหตุผลเชิงปฏิบัติเฉพาะของไทยอีกข้อหนึ่ง การจะมีบุคลากรภายในที่ดูแลการเริ่มเดินระบบและการใช้งานประจำวันได้หรือไม่ มีผลอย่างมากต่ออัตราการเดินเครื่องหลังติดตั้ง ถ้าพนักงานคนไทยสอนงานหุ่นยนต์และรับมือปัญหาเบื้องต้นได้ผ่านหุ่นยนต์ตัวแรก ตัวที่สองเป็นต้นไปก็จะลดขอบเขตของงานที่ต้องจ้างภายนอกลงได้ ในทางกลับกัน ถ้าเริ่มเดินระบบหลายตัวพร้อมกันตั้งแต่แรก การอบรมจะตามไม่ทัน การพึ่งพาภายนอกจะกลายเป็นสิ่งถาวร และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานจะไม่ลดลง

อนึ่ง ตัวอย่างการนำหุ่นยนต์โคบอทมาใช้ในประเทศไทยที่ระบุชื่อบริษัทอย่างเจาะจง ยังไม่พบเป็นข้อมูลสาธารณะจากการค้นคว้าครั้งนี้ ดังนั้นบทความนี้จึงนำผลลัพธ์จากตัวอย่างในญี่ปุ่นและระดับโลกมาประกอบกับโครงสร้างอุตสาหกรรมและข้อมูลตลาดของไทย แล้วนำเสนอในฐานะความเห็นว่าวิธีคิดในการเลือกกระบวนการแบบเดียวกันใช้ได้กับหน้างานในไทยด้วย ขอให้อ่านโดยแยกส่วนที่เป็นข้อเท็จจริงกับส่วนที่เป็นการวิเคราะห์ออกจากกัน

รายการตรวจสอบว่าโรงงานของท่านเข้าข่ายหรือไม่

หลังอ่านตัวอย่างแล้ว เราขอเรียบเรียงรายการตรวจสอบสำหรับตัดสินว่ากระบวนการของท่านเหมาะกับหุ่นยนต์โคบอทหรือไม่ โดยทำให้อยู่ในระดับความละเอียดที่เดินดูรอบโรงงานแล้วตรวจได้เลย

• กระบวนการเป้าหมายเกิดขึ้นรวมกันกี่ชั่วโมงต่อวัน ต้องยึดจากค่าที่วัดจริง
• ในกระบวนการนั้นคนใช้เวลารออยู่เท่าไร ตรวจว่าเวลาเดินเครื่องจริงคิดเป็นกี่ส่วนของเวลาทำงานทั้งกะ
• รูปทรง ขนาด และท่าทางการป้อนของชิ้นงานเหมือนกันทุกครั้งหรือไม่ ถ้ามีความแปรปรวน จัดระเบียบที่กระบวนการต้นน้ำได้หรือไม่
• การเคลื่อนไหวแตกออกเป็นหยิบ วาง ขัน ติด และลำเลียงได้หรือไม่ กระบวนการที่แตกไม่ได้จะกำหนดสเปกไม่ลงตัว
• ถ้าผลิตได้มากขึ้น มีความต้องการรองรับส่วนนั้นหรือไม่ ตรวจสอบกับฝ่ายขายแล้วหรือยัง
• ของเสียด้านคุณภาพในกระบวนการเป้าหมายขึ้นกับความชำนาญของคนหรือไม่
• มีบุคลากรภายในที่รับผิดชอบการเริ่มเดินระบบและการใช้งานประจำวันได้หรือไม่
• พื้นที่ติดตั้ง ระบบไฟฟ้า และการเชื่อมสัญญาณกับเครื่องจักรเดิม จัดหาได้หรือไม่
• มีโครงสร้างทีมที่ดำเนินการประเมินความเสี่ยงด้านความปลอดภัยได้หรือไม่
• ตรวจสอบแล้วหรือยังว่าเป็นการลงทุนที่อาจเข้าข่ายรับสิทธิประโยชน์ของ BOI

ถ้าตอบสามข้อบนได้อย่างมั่นใจ ก็คุ้มค่าพอที่จะเดินหน้าไปสู่ขั้นประมาณการแล้ว ในทางกลับกัน ถ้าขอใบเสนอราคาทั้งที่ยังไม่ได้วัดเวลาที่กระบวนการเป้าหมายเกิดขึ้นจริง จะกลายเป็นการถกกันแต่ตัวเงินโดยไม่มีเกณฑ์เปรียบเทียบ

คำถามที่พบบ่อย

ควรคิดความคุ้มค่าของหุ่นยนต์โคบอทอย่างไร

ค่าอ้างอิงทั่วไปของระยะคืนทุนถือกันว่าอยู่ที่ 8 ถึง 18 เดือน แต่นั่นเป็นค่าอ้างอิงของอุตสาหกรรมโดยรวม ระยะคืนทุนของโรงงานท่านต้องคำนวณจากตัวเลขสามตัว คือเวลาทำงานที่ลดได้ ค่าแรงที่ผูกอยู่กับเวลานั้น และส่วนที่เวลาเดินเครื่องจริงของอุปกรณ์เพิ่มขึ้น ช่วงของผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นกว้างตั้งแต่ 20% ถึง 200% และยิ่งสภาพก่อนติดตั้งแย่เท่าไร อัตราการปรับปรุงก็ยิ่งออกมาสูง อย่ายกอัตราการปรับปรุงจากตัวอย่างมาคูณตรง ๆ แต่ขอให้วัดเบสไลน์ของตัวเองก่อนแล้วจึงทำประมาณการ

ราคาหุ่นยนต์โคบอทจะถูกลงอีกหรือไม่ ควรรอก่อนหรือเปล่า

ราคาตัวหุ่นยนต์โคบอทในปี 2030 คาดว่าจะลดลงประมาณ 30% เมื่อเทียบกับปี 2020 แต่สิ่งที่ลดคือราคาตัวหุ่นยนต์ ส่วนอุปกรณ์ปลายแขน งานทำอุปกรณ์รอบข้าง และค่าวิศวกรรม ไม่ได้ลดลงในลักษณะเดียวกัน หากเป็นงานที่คาดว่าระยะคืนทุนจะอยู่ในช่วง 8 ถึง 18 เดือน ค่าแรงระหว่างที่รอมีโอกาสสูงที่จะใหญ่กว่า เราจึงเห็นว่าเรื่องนี้เป็นเหตุผลให้รอได้ยาก

ตัวอย่างการใช้หุ่นยนต์ในภาคการผลิต | โรงงานขนาดกลางและเล็กใช้อ้างอิงได้หรือไม่

ใช้ได้ ตัวอย่างส่วนใหญ่ที่ยกมาในบทความนี้เป็นการเปลี่ยนแปลงระดับลดจากทีม 2 คนลงได้ 1 คน จาก 6 คนเหลือ 4 คน จาก 5 คนเหลือ 2 คน และจาก 5 คนเหลือ 3 คน ไม่ใช่ตัวอย่างที่ทำให้ทั้งโรงงานไร้คนในคราวเดียว แต่เป็นเนื้อหาแบบสะสมทีละกระบวนการ จึงถือได้ว่าเป็นระดับความละเอียดที่โรงงานขนาดกลางและเล็กพิจารณาทำตามได้ไม่ยาก

ติดตั้งหุ่นยนต์โคบอทโดยไม่มีรั้วนิรภัยได้หรือไม่

หุ่นยนต์โคบอทกับหุ่นยนต์อุตสาหกรรมเป็นคนละหมวดที่แบ่งกันด้วยเงื่อนไขอย่างความจำเป็นของรั้วนิรภัย แต่การเป็นหุ่นยนต์โคบอทไม่ได้แปลว่าจะไม่ต้องมีรั้วเสมอไป การติดตั้งได้หรือไม่ต้องตัดสินเป็นรายกรณีบนฐานของการประเมินความเสี่ยง ซึ่งรวมถึงรูปทรงของชิ้นงาน ความเร็วในการเคลื่อนที่ ผังพื้นที่โดยรอบ และความถี่ที่คนเข้าใกล้ ขั้นตอนด้านมาตรฐานความปลอดภัยเราเขียนไว้ในอีกบทความหนึ่ง ขอให้ดูที่บทความนั้นประกอบ

โรงงานในไทยจะได้ผลเท่ากับในญี่ปุ่นหรือไม่

ตัวอย่างในประเทศไทยที่ระบุชื่อบริษัทอย่างเจาะจง ยังไม่พบเป็นข้อมูลสาธารณะจากการค้นคว้าครั้งนี้ อย่างไรก็ตาม กระบวนการที่ถือกันว่าการใช้หุ่นยนต์โคบอทกำลังขยายตัวในซัพพลายเออร์ Tier 2 ถึง 3 ของไทย ซึ่งได้แก่งานขันสกรู งานทากาว และงานป้อนเครื่องจักร ทับซ้อนกับกระบวนการที่ตัวอย่างสาธารณะยืนยันผลลัพธ์ไว้แล้ว เราเห็นว่าวิธีคิดในการเลือกกระบวนการนำมาใช้ได้ตามนั้น แต่ตัวเลขผลลัพธ์ขอให้คำนวณใหม่จากเบสไลน์ของโรงงานท่านเอง

สรุป

ขอเรียบเรียงสิ่งที่ควรถอดออกมาจากตัวอย่างการใช้งานหุ่นยนต์โคบอท

• อ่านตัวอย่างด้วยความตรงกันของการเคลื่อนไหว ไม่ใช่ประเภทธุรกิจ ถ้าการหยิบ วาง ขัน ติด และลำเลียงใกล้เคียงกัน ต่อให้คนละอุตสาหกรรม รูปแบบของผลลัพธ์ก็จะใกล้กัน
• ชุดตัวอย่างของ IFR รายงานกรณีที่กระบวนการเชื่อมมีผลิตภาพเพิ่ม 200% กระบวนการป้อนเครื่องจักรเพิ่ม 600% และ ROI ภายใน 12 เดือน
• ตัวอย่างของ Universal Robots ระบุว่า Okubo Gear ลดจากทีม 2 คนลงได้ 1 คน พร้อมผลิตภาพเพิ่ม 30% ที่เครื่องเป้าหมาย ส่วน Sankei Industry ทำให้รอบเวลาสม่ำเสมอและคุณภาพนิ่งขึ้น
• กระบวนการคัดแยก ติดฉลาก และบรรจุ มีการระบุการเปลี่ยนแปลงของจำนวนคนไว้ชัด ทั้งกรณีจาก 6 คนเหลือ 4 คน จาก 5 คนเหลือ 2 คน และจาก 5 คนเหลือ 3 คน
• ค่าอ้างอิงทั่วไปของ ROI อยู่ที่ 8 ถึง 18 เดือน และช่วงของผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นอยู่ที่ 20% ถึง 200% ความกว้างของช่วงมาจากความต่างของเบสไลน์ก่อนติดตั้ง
• ขนาดตลาดในญี่ปุ่นคาดว่าจะเพิ่มจาก 100,078 ล้านเยนในปี 2019 ไปเกิน 223,082 ล้านเยนในปี 2030 และราคาตัวหุ่นยนต์คาดว่าจะลดลงประมาณ 30% ในปี 2030 เมื่อเทียบกับปี 2020
• ในไทย อัตราการใช้ระบบอัตโนมัติของงานเชื่อมตัวถังที่ OEM สูงกว่า 90% ขณะที่ Tier 1 อยู่ที่ 40 ถึง 60% และ Tier 2 ถึง 3 อยู่ที่ 10 ถึง 25% พื้นที่ที่ยังโตได้จึงอยู่ในกระบวนการของ Tier 2 ถึง 3
• BOI ของไทยถือกันว่าในปี 2026 ได้จัดให้สาขาที่เกี่ยวข้องกับ Industry 4.0 เป็นสาขาสำคัญในการพิจารณาการลงทุนของภาคการผลิต

สิ่งที่ควรทำเป็นอย่างแรกไม่ใช่การขอใบเสนอราคา แต่คือการวัดจริงว่ากระบวนการเป้าหมายเกิดขึ้นกี่ชั่วโมงต่อวัน ถ้าไม่มีตัวเลขนั้น ต่อให้อ่านตัวอย่างมากแค่ไหนก็ยังตัดสินไม่ได้ว่าเข้ากับโรงงานของเราหรือไม่

TOMAS TECH สนับสนุนงาน DX และระบบอัตโนมัติที่หน้างานให้กับผู้ผลิตสัญชาติญี่ปุ่นที่ดำเนินกิจการในประเทศไทย โดยมีระบบบริหารการผลิต PEGASUS เป็นแกนหลัก เรื่องหุ่นยนต์โคบอทเองก็ปรึกษาได้ตั้งแต่การจัดระเบียบคำถามตั้งต้น เช่นกระบวนการไหนของโรงงานเหมาะกับการใช้งาน หรือถ้าจะเริ่มจากการวัดจริงควรวัดอะไรบ้าง แม้ยังอยู่ในขั้นรวบรวมข้อมูลก่อนตัดสินใจก็ยินดี ติดต่อเข้ามาพูดคุยกันได้ที่หน้าติดต่อเรา

แหล่งอ้างอิง

• International Federation of Robotics – Case Studies Collaborative Robots
• Universal Robots – 大久保歯車株式会社 導入事例
• Universal Robots – 三恵工業株式会社 導入事例
• 日研トータルソーシング – 協働ロボットの導入事例と市場動向
• MANTEC – Robotics on the Line, Simple ROI Calculator and Adoption Roadmap
• Robotomated – Cobot Adoption in Manufacturing 2026
• Seraphim – Robotics in Thailand Automotive Industry
• 6Wresearch – Thailand Collaborative Robot Market
• Pertama Partners – Thailand BOI Manufacturing