บิ๊กดาต้า”อุตสาหกรรมอ้อย”ต่อยอดเศรษฐกิจหมุนเวียน | เดลินิวส์

ระบบโลจิสติกส์คือกลไกสำคัญของอตุสาหกรรมอ้อย ส่งผลต่อคุณภาพวัตถุดิบ ประสิทธิภาพการผลิต รวมถึงต้นทุนและผลกำไรตลอดห่วงโซ่อุปทาน เพราะทุกชั่วโมงหลังจากอ้อยถูกตัดจะเกิดการสูญเสียค่าน้ำหนักและค่าความหวานของอ้อยกระทบถึงรายได้ ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อรายได้ของเกษตรกรและผลผลิตน้ำตาลของโรงงานอุตสาหกรรม

ความท้าทายนี้จึงก่อให้เกิดความร่วมมือระหว่าง มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (มจธ.) นำโดยศูนย์ความเป็นเลิศด้านโลจิสติกส์ (LOGEX) เพื่อพัฒนาระบบบริหารจัดการโลจิสติกส์อ้อยขาเข้า ให้กับโรงงานน้ำตาลมิตรภูเขียว จังหวัดชัยภูมิ ในปี 2556 และขยายผลไปสู่โรงงานน้ำตาลในเครือมิตรผลทั้ง 8 แห่งทั่วประเทศ ก่อนต่อยอดสู่การบริหารจัดการข้อมูลตลอดห่วงโซ่อุปทานอย่างมีประสิทธิภาพ

ผศ.ดร.พงษ์ชัย อธิคมรัตนกุล ผู้อำนวยการศูนย์ความเป็นเลิศด้านโลจิสติกส์ (LOGEX) มจธ. กล่าวว่า การพัฒนาโลจิสติกส์สำหรับอุตสาหกรรมอ้อยและน้ำตาลไม่ใช่เพียงการบริหารจัดการรถขนส่ง แต่คือการออกแบบระบบที่ทำให้ทุกภาคส่วน ตั้งแต่เกษตรกร คนขับรถตัด คนขับรถบรรทุก และเจ้าหน้าที่มิตรผล สามารถทำงานบนข้อมูลชุดเดียวกัน เพื่อให้วัตถุดิบเข้าสู่สายการผลิตในเวลาที่เหมาะสมที่สุด ลดการสูญเสียที่เคยเกิดขึ้นระหว่างทาง และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตโดยไม่ต้องเพิ่มเติมทรัพยากรทั้งเงินและเวลาให้มากขึ้น

หนึ่งผลลัพธ์ที่เห็นได้ชัด คือ การลดระยะเวลา Cut to Crush หรือช่วงเวลาตั้งแต่การตัดอ้อยจนถึงกระบวนการหีบ จากเดิมเฉลี่ยประมาณ 48 ชั่วโมง หรือ 2 วัน ให้เหลือเพียง 8 ชั่วโมง ส่งผลให้สามารถรักษาคุณภาพอ้อยไว้ได้นานขึ้น ทั้งในด้านน้ำหนักและค่าความหวาน ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ผลตอบแทนของเกษตรกรและปริมาณน้ำตาลที่โรงงานสามารถผลิตได้สูงขึ้น

“เราไม่ได้ทำให้ความหวานในอ้อยเพิ่มขึ้น แต่เราทำให้ความหวานที่มีอยู่ไม่สูญเสียไประหว่างการขนส่ง ยิ่งลดเวลา Cut to Crush ได้มากเท่าไร ก็ยิ่งรักษามูลค่าของวัตถุดิบไว้ได้มากขึ้นเท่านั้น สิ่งที่เกิดขึ้นจึงเป็นประโยชน์ให้กับทั้งเกษตรกรและโรงงานในเวลาเดียวกัน“ผศ.ดร.พงษ์ชัย กล่าว

หัวใจของระบบคือการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาบริหารจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์ ผ่านระบบติดตามรถตัดอ้อย Cane Logistics and HTT ที่ทำงานร่วมกันระหว่างข้อมูล GPS และระบบเซนเซอร์ ผ่านการเชื่อมโยงด้วยระบบเครือข่ายสื่อสาร ทำให้ผู้ที่เกี่ยวข้องสามารถมองเห็นสถานะของรถตัด รถบรรทุก และปริมาณอ้อยที่กำลังเดินทางเข้าสู่โรงงานได้ล่วงหน้า จากเดิมที่ต้องรอจนกว่ารถบรรทุกอ้อยมาถึงหน้าโรงงานก่อน แล้วจึงจะทราบปริมาณวัตถุดิบที่จะเข้ามาในแต่ละวัน

ข้อมูลดังกล่าวช่วยให้โรงงานสามารถบริหารคิวรถ วางแผนกำลังการหีบ และกระจายการรับอ้อยได้อย่างเหมาะสม ลดปัญหารถขนอ้อยที่ต้องจอดรอเป็นเวลานาน ลดการสิ้นเปลืองเชื้อเพลิง และลดความเสี่ยงที่สายการผลิตจะต้องหยุดชะงักเพราะวัตถุดิบเข้าสู่โรงงานไม่สม่ำเสมอ ในขณะเดียวกันยังช่วยเพิ่มรอบการขนส่งของรถบรรทุกและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานรถตัดอ้อยได้ดีกว่าเดิม

“ข้อมูลคือหัวใจของการตัดสินใจในภาคอุตสาหกรรม เมื่อเรามองเห็นข้อมูลตั้งแต่ไร่อ้อยจนถึงโรงงาน เมื่อเราเห็นภาพรวมทั้งหมด เราจะรู้ว่าความสูญเสียหรือปัญหาเกิดขึ้นตรงไหน และสามารถจัดการได้ก่อนที่ปัญหาเหล่านั้นจะกลายเป็นต้นทุนเพิ่มเติมของธุรกิจ” ผศ.ดร.พงษ์ชัย กล่าว

ปัจจุบัน มจธ. กำลังต่อยอดและปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้งานระบบให้ตรงกับบริบทการทำงานและเทคโนโลยีที่เปลี่ยนไป โดยพัฒนาระบบให้มีความสามารถมากขึ้น สามารถใช้งานผ่านแพลตฟอร์มบนโทรศัพท์มือถือ เพื่อให้เกษตรกร คนขับรถบรรทุก คนขับรถตัด และเจ้าหน้าที่มิตรผลที่เกี่ยวข้อง สามารถเข้าถึงข้อมูลเรียลไทม์ได้ทุกที่ทุกเวลา พร้อมพัฒนาแนวทางการนำ Big Data และปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ทั้งการประเมินคุณภาพอ้อย ประสิทธิภาพของรถตัด และการวางแผนการผลิตในอนาคต

“การนำ Big Data และ AI มาใช้ ทำให้ระบบสามารถวิเคราะห์และคาดการณ์ได้แม่นยำขึ้น ไม่ใช่เพียงติดตามสถานการณ์ แต่ช่วยแนะนำ วางแผนและตัดสินใจให้กับผู้ปฏิบัติงาน เพื่อยกระดับประสิทธิภาพทั้งห่วงโซ่อุปทาน”

นอกจากนี้ ข้อมูลที่ได้จากระบบโลจิสติกส์ยังได้นำไปต่อยอดสู่การบริหารเศรษฐกิจหมุนเวียนในอุตสาหกรรมอ้อย (ฺBCG) และน้ำตาลด้วย ไม่ว่าจะเป็นการจัดการกากน้ำตาล การขนส่งวีแนส (Vinasses: น้ำเหลือทิ้งจากกระบวนการกลั่นเอทานอล) เพื่อใช้เป็นปุ๋ยชีวภาพปรับปรุงคุณภาพดินให้กับเกษตรกร หรือการนำกากอ้อยและใบอ้อยกลับเข้าสู่กระบวนการผลิตโดยใช้เป็นเชื้อเพลิงชีวมวล ดังนั้น การบริหารจัดการข้อมูลไม่ได้สร้างประโยชน์เฉพาะกระบวนการผลิตน้ำตาลเท่านั้น แต่ยังเชื่อมโยงไปสู่ธุรกิจพลังงานและผลิตภัณฑ์ต่อเนื่องในโรงงานอีกด้วย

นอกจากการบริหารการขนส่งแล้ว ทีมวิจัยยังพัฒนาระบบควบคุมสำหรับรถตัดอ้อยที่สามารถติดตั้งกับรถตัดอ้อยรุ่นพื้นฐานได้ โดยไม่ต้องพึ่งพาระบบควบคุมจากต่างประเทศซึ่งมีราคาสูง ช่วยลดต้นทุนในการซื้อรถตัดอ้อยได้ประมาณ 6 ล้านบาทต่อคัน จากปกติที่มีราคาสูงถึง 18 ล้านบาท พร้อมเชื่อมโยงข้อมูลการทำงานของรถตัดเข้ากับระบบบริหารจัดการของโรงงาน ทำให้ผู้บริหารสามารถติดตามประสิทธิภาพของรถตัด วิเคราะห์เวลาทำงาน และแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นได้อย่างตรงจุด

เมื่อทุกภาคส่วนสามารถมองเห็นข้อมูลชุดเดียวกันทุกชั่วโมงที่เคยเกิดการสูญเสียระหว่างการเดินทางจากไร่อ้อยไปสู่โรงงาน ก็สามารถเปลี่ยนกลับมาเป็นมูลค่าเพิ่มทางเศรษฐกิจให้กับอุตสาหกรรมและประเทศได้อย่างยั่งยืน