การปรับปรุงกระบวนการผลิตอุตสาหกรรมอาหารโดยการประยุกต์ใช้ดีเอ็มเอไอซีและระบบอัตโนมัติแบบดิจิทัล: กรณีศึกษาการผลิตปูอัดในประเทศไทย

คมกริช วีรวัฒนา; ประยุทธ์ ฤทธิเดช; ศุภรัชชัย วรรัตน์

ผู้แต่ง

คมกริช วีรวัฒนา บัณฑิตศึกษา สาขาการจัดการทางวิศวกรรม วิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์ 110/1-4 ถนนประชาชื่น เขตหลักสี่ กรุงเทพมหานคร 10210
ประยุทธ์ ฤทธิเดช อาจารย์ประจำหลักสูตร, สาขาการจัดการทางวิศวกรรม วิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์ 110/1-4 ถนนประชาชื่น เขตหลักสี่ กรุงเทพมหานคร 10210
ศุภรัชชัย วรรัตน์ อาจารย์ประจำหลักสูตร, สาขาการจัดการทางวิศวกรรม วิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์ 110/1-4 ถนนประชาชื่น เขตหลักสี่ กรุงเทพมหานคร 10210

คำสำคัญ:

ดีเอ็มเอไอซี, ลีน-ซิกส์ ซิกมา, ระบบอัตโนมัติดิจิทัล, ผลิตภาพ, อุตสาหกรรมอาหาร

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการผลิตในอุตสาหกรรมอาหาร โดยประยุกต์ใช้แนวคิด Lean Six Sigma ร่วมกับระบบดิจิทัลและระบบอัตโนมัติภายใต้กรอบแนวคิด DMAIC การวิจัยใช้รูปแบบ Single-Case Embedded Action Research ในโรงงานกรณีศึกษาทำการวิเคราะห์กระบวนการผลิตด้วย Value Stream Mapping 4.0 เพื่อระบุความสูญเสียในกระบวนการและกำหนดตัวชี้วัดสำคัญของกระบวนการ ผลการศึกษาพบว่าการปรับปรุงกระบวนการผลิตโดยการนำระบบอัตโนมัติมาช่วยเพิ่มผลิตภาพขึ้น 430.87% สามารถลดเวลารอคอยจาก 39.50 วินาทีเหลือ 10.80 วินาที เวลาการนำผลิตลดลง 56.25% และเพิ่มความสามารถของกระบวนการผลิต (Cpk) จาก 0.40 เป็น 1.55 ได้อย่างมีนัยสำคัญ การนำระบบอัตโนมัติและการเชื่อมโยงข้อมูลแบบดิจิทัลมาใช้ในการดำเนินงานยังช่วยเพิ่มความต่อเนื่องของการไหลของกระบวนการผลิตและลดความสูญเสียในระบบ นอกจากนี้การวิเคราะห์ความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์ของทางเลือกในการปรับปรุงกระบวนการโดยใช้ตัวชี้วัดทางการเงิน ได้แก่ มูลค่าปัจจุบันสุทธิ (NPV) อัตราผลตอบแทนภายใน (IRR) และระยะเวลาคืนทุน (Payback Period) แสดงให้เห็นว่าการลงทุนในการปรับปรุงกระบวนการมีความเหมาะสมให้ผลตอบแทนที่คุ้มค่า NPV 22.20 ล้านบาท IRR 30.70% และคืนทุนภายใน 2.64 ปี งานวิจัยนี้นำเสนอแนวทางเชิงบูรณาการสำหรับการพัฒนาประสิทธิภาพกระบวนการผลิต ซึ่งสามารถประยุกต์ใช้เป็นต้นแบบสำหรับอุตสาหกรรมที่มีลักษณะกระบวนการคล้ายคลึงกัน

เอกสารอ้างอิง

Frank AG, Dalenogare LS, Ayala NF. Industry 4.0 technologies: implementation patterns in manufacturing companies. International Journal of Production Economics 2019;210:15–26. doi: 10.1016/j.ijpe.2019.01.004.

Nunez-Merino M, Maqueira-Marin JM, Moyano-Fuentes J, Castano-Moraga CA. Industry 4.0 and Supply Chain: A Systematic Science Mapping Analysis. Technological Forecasting and Social Change 2022;181:121788. doi: 10.1016/j.techfore.2022.121788.

Kamble SS, Gunasekaran A, Gawankar SA. Sustainable Industry 4.0 framework: a systematic literature review identifying the current trends and future perspectives. Process Safety and Environmental Protection 2018;117:408-25. doi: 10.1016/j.psep.2018.05.009.

Monostori L, Kadar B, Bauernhansl T, Kondoh S, Kumara S, Reinhart G, et al. Cyber-Physical Systems in Manufacturing. CIRP Annals 2016;65(2): 621–641. doi: 10.1016/j.cirp.2016.06.005.

Alexander P, Antony J, Rodgers B. Lean Six Sigma for Small and Medium Sized Manufacturing Enterprises: A Systematic Review. International Journal of Quality & Reliability Management 2019;36(3):378–397. doi: 10.1108/IJQRM-03-2018-0074.

Arey D, Le C, Gao J. Lean Industry 4.0: A Digital Value Stream Approach to Process Improvement. Procedia Manufacturing 2021;54:19–24. doi: 10.1016/j.promfg.2021.07.004.

Sony M, Naik S. Key Ingredients for Evaluating Industry 4.0 Readiness for Organizations: a Literature Review. Benchmarking: An International Journal 2020;27(7):2213–2232. doi: 10.1108/BIJ-09-2018-0284.

Maheshwari P, Kamble S, Belhadi A, Venkatesh M, Abedin MZ. Digital Twin-Driven Real-Time Planning, Monitoring, and Controlling in Food Supply Chains. Technological Forecasting and Social Change 2023;195:122799. doi: 10.1016/j.techfore.2023.122799.

Wang FK, Rahardjo B, Rovira PR. Lean Six Sigma with Value Stream Mapping in Industry 4.0 for Human-Centered Workstation Design. Sustainability 2022;14(17): 11020. doi: 10.3390/su141711020.

Skalli D, Charkaoui A, Cherrafi A, Garza-Reyes JA, Antony J, Shokri A. Industry 4.0 and Lean Six Sigma integration in manufacturing: a literature review, an integrated framework and proposed research perspectives. Quality Management Journal 2023;30(1):16–40.doi: 10.1080/10686967.2022.2144784.

Ivanov D, Dolgui A. A digital supply chain twin for managing the disruption risks and resilience in the era of industry 4.0. Production Planning & Control 2021;32(9):775-88. doi: 10.1080/09537287.2020.1768450.

Wang W, Yang H, Zhang Y, Xu J. IoT-Enabled Real-Time Energy Efficiency Optimisation Method for Energy-Intensive Manufacturing Enterprises. International Journal of Computer Integrated Manufacturing 2018;31(4–5):362–379. doi: 10.1080/0951192X.2017.1337929.

Utama DM, Abirfatin M. Sustainable Lean Six-Sigma: A New Framework for Improve Sustainable Manufacturing Performance. Cleaner Engineering and Technology 2023;17:100700. doi:10.1016/j.clet.2023.100700.

Meudt T, Metternich J, Abele E. Value Stream Mapping 4.0: Holistic Examination of Value Stream and Information Logistics in Production. CIRP Annals 2017;66(1):413–416. doi: 10.1016/j.cirp.2017.04.005.

Sanders A, Elangeswaran C, Wulfsberg J. Industry 4.0 implies lean manufacturing: research activities in industry 4.0 function as enablers for lean manufacturing. Journal of Industrial Engineering and Management 2016;9(3):811-33. doi: 10.3926/jiem.1940.

McDonald T, Van Aken EM, Rentes AF. Utilising simulation to enhance value stream mapping: a manufacturing case application. International Journal of Logistics Research and Applications 2002;5(2):213-32. doi: 10.1080/13675560210148696.

Kolberg D, Zuhlke D. Lean Automation Enabled by Industry 4.0 Technologies. IFAC-PapersOnLine 2015;48(3):1870–1875. doi: 10.1016/j.ifacol.2015.06.359.

Antony J, Snee R, Hoerl RW. Lean Six Sigma: Yesterday, Today and Tomorrow. International Journal of Quality & Reliability Management 2017;34(7):1073–1093. doi: 10.1108/IJQRM-03-2016-0035.

Yu CM, Huang TH, Chen KS, Huang TY. Construct Six Sigma DMAIC Improvement Model for Manufacturing Process Quality of Multi-Characteristic Products. Mathematics 2022;10(5):814. doi:10.3390/math10050814.

Chiarini A, Kumar M. Lean Six Sigma and Industry 4.0 integration for operational excellence: evidence from Italian manufacturing companies. Production Planning & Control 2021;32(13):1084-101. doi: 10.1080/09537287.2020.1784485.

Sahoo S, Yadav S. Lean production practices and bundles: a comparative analysis. International Journal of Lean Six Sigma 2018;9(3):374-98. doi: 10.1108/IJLSS-01-2017-0002.

Sreedharan VR, Raju R, Sunder MV, Antony J. Assessment of Lean Six Sigma Readiness (LESIRE) for Manufacturing Industries Using Fuzzy Logic. International Journal of Quality & Reliability Management 2019;36(2):137–161. doi: 10.1108/IJQRM-09-2017-0181.

Jones D, Snider C, Nassehi A, Yon J, Hicks B. Characterising the Digital Twin: A Systematic Literature Review. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology 2020;29(Pt A):36–52. doi: 10.1016/j.cirpj.2020.02.002.

Bevilacqua A, Speranza B, Campaniello D, Sinigaglia M, Corbo MR, Lamacchia C. A Preliminary Report on the Use of the Design of Experiments for the Production of a Synbiotic Yogurt Supplemented with Gluten FriendlyTM Flour and Bifidobacterium infantis. Frontiers in Microbiology 2019;10:226. doi: 10.3389/fmicb.2019.00226.

Wuest T, Weimer D, Irgens C, Thoben KD. Machine Learning in Manufacturing: Advantages, Challenges and Applications. Production & Manufacturing Research 2016;4(1):23–45. doi: 10.1080/21693277.2016.1192517.