ผลงานของเรา (Case Studies)

ระบบ Vision Inspection ที่ “ยืดหยุ่น” ตามหน้างานจริง โจทย์ที่ได้รับ: การตรวจสอบตัวอักษรที่ปั๊มลงบนชิ้นงานโลหะ (Stamped Characters) มีความยากเฉพาะตัว คือ “ความไม่สม่ำเสมอ” หัวตอก (Die) ที่ใช้ปั๊มมีการสึกหรอตามกาลเวลา หรือแรงกดของเครื่องจักรที่เปลี่ยนไป ทำให้ตัวอักษรในแต่ละ Lot การผลิตมีความหนา-บาง ไม่เท่ากัน ความท้าทาย: ระบบ Vision แบบเก่าใช้ Master Template ที่ตายตัว เมื่อชิ้นงานจริงเริ่มเปลี่ยนสภาพไปเพียงเล็กน้อย (แต่ยังใช้งานได้) เครื่องจะมองว่าเป็นของเสีย (NG) ทันที ทำให้เกิด False Reject เครื่องหยุดบ่อย และต้องรอ Engineer มาแก้ Code หน้าเครื่อง ซึ่งเสียเวลาการผลิตมหาศาล แนวทางการแก้ปัญหาของเรา เราพัฒนาระบบตรวจสอบด้วย LabVIEW โดยเพิ่มฟีเจอร์สำคัญคือ “Supervisor Calibration Mode” เพื่อมอบอำนาจการตัดสินใจให้หัวหน้างาน หัวหน้างานสามารถพิจารณาชิ้นงานจริงหน้าไลน์ หากคนมองว่า “OK” แต่เครื่องมองว่า “NG” หัวหน้างานสามารถกดสั่งให้เครื่อง “จำค่าใหม่ (Retrain Master)” ได้ทันทีผ่านเมนูพิเศษ โดยไม่ต้องต่อคอมพิวเตอร์เพื่อแก้โปรแกรม ฟีเจอร์เด่น (System Highlights) Dynamic ROI & Template: เมนู “Calibrate & Setting” ออกแบบมาให้ใช้งานง่าย ผู้ใช้สามารถลากกรอบพื้นที่ตรวจสอบ (ROI) ใหม่ และกดบันทึก Template ได้เองเมื่อมีการเปลี่ยน Model หรือเปลี่ยนหัวตอก. Dual View Inspection: ใช้กล้อง 2 ตัว ตรวจสอบทั้ง Top View และ Bottom View พร้อมกัน เพื่อความรวดเร็วและครอบคลุม. Hybrid Controller: ใช้ PC ประมวลผลภาพ แต่ใช้ Arduino เป็นตัวสั่งงาน Solenoid Valve และรับค่าจาก Sensor/Button ช่วยลดต้นทุน Hardware ได้กว่า 50% เมื่อเทียบกับการใช้ PLC. เทคโนโลยีที่ใช้ (Tech Stack) LabVIEW & NI Vision: ใช้ State Machine Design Pattern เพื่อความเสถียรในการคุม Sequence การทำงาน. Image Processing: ใช้เทคนิค Pattern Matching และ Edge Detection ขั้นสูง Pneumatic Control: ระบบควบคุมกระบอกลมดึงชิ้นงานเข้า-ออก (Move In/Out) อัตโนมัติ. ผลลัพธ์ที่ได้ (Business Impact) ✅ Zero Waiting Time: ไม่ต้องรอ Engineer มาแก้ Threshold เครื่องสามารถรันต่อได้ทันทีเมื่อเจอปัญหาชิ้นงานเปลี่ยนสภาพ ✅ High Accuracy: การให้หัวหน้างาน Update Master ตามสภาพจริง ช่วยให้เกณฑ์การตัดสินใจ (Criteria) สอดคล้องกับคุณภาพงานใน Lot นั้นๆ ที่สุด ✅ Traceability: ระบบบันทึกภาพทั้ง Pass และ Fail ไว้ตรวจสอบย้อนหลังได้ทุกชิ้น. เกร็ดความรู้จากหน้างาน: ปัญหาของงานโลหะคือ “แสงสะท้อน” (Reflection) เราออกแบบ Sequence การเปิดไฟ LED ให้สัมพันธ์กับจังหวะชัตเตอร์ของกล้อง (Triggering) เพื่อให้ได้ภาพที่คมชัดที่สุดก่อนส่งไปประมวลผล ...

Digitalization of Batch Process: กรณีศึกษาเครื่องผสมยาง โจทย์ที่ได้รับ: ลูกค้าต้องการปรับปรุงกระบวนการผสมยาง (Rubber Mixing) ของเครื่อง Banbury Mixer ขนาด 75 ลิตร ปัญหาเดิมคือระบบควบคุมไม่ยืดหยุ่น การจัดการสูตรการผลิต (Recipe) ทำได้ยาก และเมื่อเกิดปัญหาสินค้าไม่ได้คุณภาพ (Defect) ไม่สามารถตรวจสอบย้อนกลับ (Traceability) ได้ว่าเกิดจากอุณหภูมิผิดพลาดหรือสัดส่วนผสมที่ไม่ถูกต้อง ความท้าทาย: ความยากของโปรเจกต์นี้คือ “ความหลากหลายของอุปกรณ์” (Interoperability) หน้างานประกอบด้วยฮาร์ดแวร์ต่างยี่ห้อและต่างยุคสมัย: เครื่องชั่ง Ishida (RS-232) ตัวควบคุมอุณหภูมิ Delta (Modbus RS-485) มิเตอร์วัดกระแสไฟฟ้า และ PLC Mitsubishi (Ethernet) การทำให้อุปกรณ์ทั้งหมดนี้ “คุยกันรู้เรื่อง” ในหน้าจอเดียว คือหัวใจสำคัญ แนวทางการแก้ปัญหา: Hybrid PC-Based Supervisory Control เราเลือกใช้สถาปัตยกรรมแบบลูกผสม เพื่อดึงจุดเด่นของทั้ง PC และ PLC ออกมาใช้: PC as a Brain (สมองสั่งการ): พัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย C# (WPF) เพื่อจัดการ Logic ขั้นสูง เช่น การเทียบสูตรผสม (Recipe Management) ที่ซับซ้อน และเก็บข้อมูล (Data Logging) ปริมาณมหาศาลลง Database PLC as Muscle (กล้ามเนื้อ): ใช้ Mitsubishi FX3U รับคำสั่งจาก PC ไปขับเคลื่อนมอเตอร์และอ่านค่า Sensor หน้างาน เพื่อความเสถียรและปลอดภัยสูงสุด ...

ระบบควบคุมการชั่งและผสมสารเคมี (Rubber Production Control System) โจทย์ที่ได้รับ: โรงงานผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ชั้นนำ (Rubber Parts) ประสบปัญหาในไลน์ผลิต Master Batch (MB) และ CMB เนื่องจากการชั่งสารเคมีแบบ Manual โดยพนักงานทำให้เกิด Human Error ผสมผิดสูตร ส่งผลให้ยางเสีย (Defect) และไม่สามารถตรวจสอบย้อนกลับ (Traceability) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความท้าทาย: ความแม่นยำ: ต้องเชื่อมต่อค่าจากเครื่องชั่งดิจิตอลโดยตรง เพื่อตัดปัญหาการจดค่าหรืออ่านค่าผิด ความเสถียร: ไลน์ผลิตต้องทำงานได้ตลอด 24 ชม. แม้ในขณะที่ Network หรือ Server ของโรงงานล่ม การป้องกันความผิดพลาด: ต้องมีระบบเช็ค Lot วัตถุดิบป้องกันการหยิบสารเคมีผิดถุง แนวทางการแก้ปัญหาของเรา WP Solution พัฒนาระบบซอฟต์แวร์บริหารจัดการ (Shop Floor Control) ด้วย C# .NET ที่ทำหน้าที่คุมกฎระเบียบในการผลิต (Process Locking) เชื่อมต่อทั้งฐานข้อมูลและเครื่องจักรเข้าด้วยกัน ฟังก์ชันเด่นของระบบ Precision Weighing System (ระบบควบคุมการชั่ง): เชื่อมต่อโดยตรงกับหัวอ่าน Mettler Toledo IND890 เพื่อรับค่าน้ำหนัก Real-time มีระบบ Tolerance Check หากน้ำหนักขาดหรือเกินกว่าค่าเผื่อที่กำหนด ระบบจะล็อคไม่ให้เทส่วนผสมลงเครื่อง Robust Offline Mode (ระบบกันเน็ตล่ม): ใช้ SQLite เป็น Local Cache ที่เครื่องจักร หาก Server (MySQL) ล่ม พนักงานยังสามารถทำงานต่อได้โดยไม่สะดุด ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในเครื่องและ Sync กลับอัตโนมัติเมื่อเน็ตมา Material Validation (ป้องกันหยิบผิด): บังคับสแกน Barcode วัตถุดิบก่อนเติมสารเคมีเข้า Tank หาก Lot หรือ Part Number ไม่ตรง ระบบจะแจ้งเตือนและล็อคการทำงานทันที เทคโนโลยีที่ใช้ (Tech Stack) Application: Windows Forms Application (C# .NET) เน้นความเสถียรและการเชื่อมต่อ Hardware Database: MySQL (Master) ทำงานร่วมกับ SQLite (Local Backup) Connectivity: เชื่อมต่อ PLC เพื่อสั่ง Start/Stop เครื่องผสม และดึงสถานะเครื่องจักร Peripherals: Barcode Scanner และเครื่องพิมพ์ Honeywell/Intermec สำหรับออก Label ระบุ Lot ยาง ผลลัพธ์ที่ได้ (Business Impact) ✅ ลดของเสีย (Scrap Reduction): ขจัดปัญหาการผสมผิดสูตร (Wrong Formula) ได้ 100% ผ่านระบบ Interlock ✅ ตรวจสอบย้อนกลับได้ทันที: ทราบได้ทันทีว่ายาง Lot นี้ ใช้สารเคมี Lot ไหน น้ำหนักเท่าไหร่ ใครเป็นคนชั่ง ✅ ตัดสต็อกแม่นยำ: ระบบตัดสต็อกสารเคมีทันทีที่ชั่งเสร็จ ลดภาระงานเอกสารหน้างาน เกร็ดความรู้จากหน้างาน: ในระบบการผลิตที่ซีเรียสเรื่องสูตรผสม (Formula) การใช้ Software ไป “คร่อม” หรือ Interlock กับ PLC เป็นวิธีที่ดีที่สุด เพราะช่วยการันตีว่าถ้าวัตถุดิบไม่ถูกต้อง เครื่องจักรจะไม่สามารถเดินเครื่องได้ (Machine Interlock) เป็นการใช้ Software ปิดช่องว่างของ Human Error ได้อย่างสมบูรณ์ ...

CSIAPipeBender: เปลี่ยนเครื่องดัดท่อให้เป็น CNC อัจฉริยะ โจทย์ที่ได้รับ: การดัดท่อ 3 มิติที่มีความซับซ้อนตามแบบ Engineering Drawing (ค่าพิกัด XYZ) เป็นเรื่องยากสำหรับหน้างาน เพราะเครื่องจักรส่วนใหญ่รับค่าเป็น LRA (Length, Rotation, Angle) ทำให้ช่างต้องเสียเวลาคำนวณและทดลองดัดจริง ซึ่งมักเจอปัญหา “ท่อดีดคืน” (Spring Back) และ “ท่อยืด” (Elongation) ทำให้ชิ้นงานไม่ได้ขนาด ความท้าทาย: ต้องการระบบที่ “คิดแทนคน” โดยผู้ใช้แค่กรอกค่าจากแบบงานลงไป ต้องควบคุม Servo Motor 3 แกนให้ประสานงานกันอย่างแม่นยำ ต้องรองรับการเก็บสูตรการผลิต (Recipe) จำนวนมาก ซึ่ง PLC ปกติมีหน่วยความจำจำกัด แนวทางการแก้ปัญหาของเรา เราพัฒนาซอฟต์แวร์ CSIAPipeBender บน PC เพื่อทำหน้าที่เป็น HMI และตัวประมวลผลทางคณิตศาสตร์ โดยเชื่อมต่อกับระบบควบคุมระดับ High-End ของ Mitsubishi Electric ฟีเจอร์เด่น (Key Features) XYZ to LRA Converter (หัวใจสำคัญ): ผู้ใช้งานกรอกค่าพิกัด X, Y, Z จาก Drawing โปรแกรมคำนวณแปลงเป็นค่า L (ระยะส่ง), R (มุมหมุน), A (มุมดัด) ให้อัตโนมัติ Auto-Compensation: มีอัลกอริทึมคำนวณชดเชยค่า Spring Back และการยืดตัวของท่อ เพื่อให้ได้องศาที่ถูกต้องแม่นยำที่สุด Recipe Management & Simulation: ...

ระบบควบคุมเครื่องทดสอบความทนทาน (Sliding Tester) โจทย์ที่ได้รับ: โรงงานผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ต้องการยกระดับกระบวนการ QC (Quality Control) สำหรับการทดสอบความทนทาน (Endurance Test) จากเดิมที่ต้องใช้คนคอยคุมเครื่อง หรือใช้ซอฟต์แวร์เก่าที่ไม่เสถียร ให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติที่เชื่อถือได้ 100% เพื่อรองรับมาตรฐานลูกค้า (เช่น นิชิกาว่า) ความท้าทาย: ความไม่แน่นอนของคน (Human Error): การตั้งค่าความเร็วและระยะทางในการสไลด์แต่ละครั้งไม่เท่ากัน ทำให้ผลเทสไม่แม่นยำ ซอฟต์แวร์ระบบเก่า (Legacy System): ระบบเดิมเขียนด้วย WinForms แบบผูกติดกับ Hardware (Hard-coded) ทำให้เมื่ออุปกรณ์เสียหรือตกรุ่น ไม่สามารถหาอะไหล่มาเปลี่ยนแทนได้ง่ายๆ การ Monitor หน้างาน: Engineer ต้องมายืนเฝ้าเครื่องเพื่อนับรอบการทำงาน ทำให้เสียเวลาทำงานส่วนอื่น แนวทางการแก้ปัญหาของเรา เราทำการ Refactor ระบบใหม่ทั้งหมด โดยเปลี่ยนจากโครงสร้างเดิมมาเป็น C# (WPF) บนสถาปัตยกรรมแบบ Clean Architecture เพื่อแยกส่วน Logic การทดสอบออกจาก Driver ของอุปกรณ์ เทคโนโลยีที่ใช้ (Tech Stack) C# (.NET / WPF): พัฒนาหน้าจอควบคุมที่ทันสมัย ตอบสนองไว แสดงกราฟและสถานะได้แบบ Real-time Clean Architecture & HAL: ออกแบบ Hardware Abstraction Layer ทำให้ซอฟต์แวร์ “ไม่ยึดติดกับยี่ห้ออุปกรณ์” (Vendor Neutral) อนาคตเปลี่ยนยี่ห้อ Sensor ก็แค่แก้ Driver ไม่ต้องรื้อทั้งระบบ Precision Motion Control: ควบคุม Linear Actuator ด้วยคำสั่ง Move Absolute และ Jog ที่แม่นยำระดับมิลลิเมตร ฟีเจอร์เด่นเพื่อ Engineer หน้างาน Automated Cycle Control: ตั้งค่ารอบการทดสอบ (Cycle Loop) ได้อัตโนมัติ ระบบจะทำงานจนครบจำนวนแล้วหยุดเองพร้อมสรุปผล Profile Management: บันทึกสูตรการทดสอบ (Speed, Distance, Acceleration) ไว้เป็น Profile มาตรฐาน ใครมาคุมเครื่องก็ได้ค่าเดิมเสมอ Real-time Visualization: หน้าจอแสดงตำแหน่งแกนสไลด์ (Position) และสถานะ I/O ทันที ช่วยให้วิเคราะห์ปัญหาเครื่องจักรได้ง่ายขึ้น ผลลัพธ์ที่ได้ (Business Impact) ✅ Standardization: ขจัดความผันแปรที่เกิดจากมนุษย์ (Human Variation) ได้ 100% ✅ Maintainability: ลดความเสี่ยงเรื่องอะไหล่ขาดแคลน เพราะซอฟต์แวร์รองรับอุปกรณ์หลากหลายยี่ห้อ ✅ Efficiency: ลดภาระงานพนักงาน QC ให้ระบบทำงานแทนและแจ้งเตือนเมื่อเสร็จสิ้น เกร็ดความรู้จากหน้างาน: การทำเครื่องทดสอบ QC สิ่งที่สำคัญกว่า “ความเร็ว” คือ “ความนิ่ง” (Stability) การใช้ Clean Architecture ช่วยให้เรามั่นใจว่า Logic ในการวัดค่าจะยังคงถูกต้องเสมอ แม้ว่าเราจะอัปเกรด Windows หรือเปลี่ยน Hardware ใหม่ในอนาคต ...

ระบบสมาร์ทฟาร์มสำหรับกัญชง (Industrial Grade) โจทย์ที่ได้รับ: การปลูกกัญชง (Hemp) เพื่อการพาณิชย์มีความละเอียดอ่อนสูงมาก โดยเฉพาะในช่วงทำดอก (Flowering) ลูกค้าต้องการระบบ Automation เพื่อเข้ามาดูแลโรงเรือนขนาดใหญ่จำนวน 4 โรงเรือน (จากทั้งหมด 8 โรงเรือน) เพื่อลดความผิดพลาดจากคน (Human Error) ความท้าทาย: โรคพืชและความชื้น: กัญชงกลัวความชื้นสูงในช่วงทำดอก ซึ่งจะทำให้เกิดเชื้อรา (Mold) ในช่อดอกได้ง่าย การคุมแสง (Photoperiod): พืชต้องการช่วงมืด/สว่างที่แม่นยำเพื่อกระตุ้นการออกดอก การระบายอากาศ: ต้องจัดการพัดลมหลายประเภท (พัดลมดูด, พัดลมกวนอากาศ, พัดลมเป่าใบ) ให้ทำงานสอดคล้องกัน แนวทางการแก้ปัญหาของเรา เราพัฒนาระบบควบคุมแบบรวมศูนย์ (Central Control Unit) โดยใช้ PLC เกรดอุตสาหกรรม ทำงานร่วมกับเซนเซอร์วัดสภาพอากาศ เพื่อควบคุมอุปกรณ์ทุกตัวในโรงเรือนโดยอัตโนมัติ ไม่ต้องคอยเดินเปิด-ปิดเอง ฟีเจอร์เด่น (System Highlights) ระบบควบคุมความชื้นอัจฉริยะ (Smart Evap Logic): สั่งทำงานปั๊มน้ำ Cooling Pad เมื่ออากาศร้อน Critical Feature: ระบบจะ “ตัดการทำงานปั๊มทันที” หากค่าความชื้น (Humidity) สูงเกินค่าความปลอดภัยที่ตั้งไว้ เพื่อป้องกันการเกิดเชื้อรา แม้อุณหภูมิจะยังสูงอยู่ก็ตาม การจัดการแสงและม่าน (Light & Curtain): Top Shading: ม่านพรางแสงด้านบนทำงานอัตโนมัติเมื่อแดดจัด (วัดค่า Lux) ช่วยลดอุณหภูมิสะสม Side Blackout: ม่านทึบแสงด้านข้างทำงานตามเวลา (Clock/Timer) เพื่อคุมรอบแสงทำดอกให้แม่นยำ Dashboard ควบคุมง่าย: หน้าจอ HMI แสดงค่าอุณหภูมิ ความชื้น แสงสว่าง แบบ Real-time กราฟิกแสดงสถานะพัดลมและม่านว่ากำลังเปิดหรือปิดอยู่ ดูง่ายเพียงกวาดตา เทคโนโลยีที่ใช้ (Tech Stack) PLC Control: ประมวลผล Logic การทำงานที่มีความเสถียรสูง ทนต่อสภาพอากาศในฟาร์ม Industrial Sensors: เซนเซอร์วัดอุณหภูมิและความชื้นความแม่นยำสูง Timer Logic: ระบบตั้งเวลาสำหรับพัดลมเป่าใบ (Leaf Blowing) และระบบม่าน ผลลัพธ์ที่ได้ (Business Impact) ✅ Quality Yield: ได้ผลผลิตที่มีคุณภาพสม่ำเสมอ ลดความเสียหายจากเชื้อรา ✅ Labor Saving: ลดภาระคนงานในการเปิด-ปิดม่านและพัดลม วันละหลายรอบ ✅ Data Driven: เกษตรกรสามารถดูค่า Sensor ย้อนหลังเพื่อวิเคราะห์การเติบโตของพืชได้ เกร็ดความรู้จากหน้างาน: ระบบของเรามีฟังก์ชัน Manual Test & Sensor Calibration ช่วยให้ผู้ดูแลสามารถชดเชยค่า (Offset) อุณหภูมิให้ตรงกับเทอร์โมมิเตอร์มาตรฐานได้ และสามารถสั่ง Force Output เพื่อทดสอบอุปกรณ์ก่อนเริ่มรอบปลูกใหม่ได้ทันที ...

ระบบควบคุมการส่งข้อมูลอัตโนมัติ (Auto Transfer Laser Mark) โจทย์ที่ได้รับ: ในกระบวนการผลิตชิ้นส่วนความแม่นยำสูง (Machining) พนักงานหน้างานต้องคอยเดินก๊อปปี้ไฟล์ข้อมูลจากเครื่อง CNC เพื่อนำมาป้อนใส่เครื่อง Laser Marker ด้วยตนเอง (Manual Entry) ปัญหานี้ไม่เพียงทำให้เสียเวลาการผลิต แต่ยังเป็นช่องโหว่ให้เกิด Human Error เช่น การพิมพ์ Serial Number ผิด หรือการจับคู่ชิ้นงานผิดฝาผิดตัว ความท้าทาย: ความยากของงานนี้คือการทำ System Integration ระหว่างเครื่องจักรที่ “คุยคนละภาษา”: CNC: ส่งข้อมูลเป็นไฟล์ผ่านระบบ Network (IT Protocol) Laser Marker: รับคำสั่งผ่านสาย Serial RS-232 (Legacy Protocol) PLC: ควบคุมจังหวะการทำงานด้วยสัญญาณไฟฟ้า (OT Signal) จาก PLC หลายยี่ห้อ (Mitsubishi, Allen-Bradley) แนวทางการแก้ปัญหาของเรา เราพัฒนาระบบซอฟต์แวร์ “Middleware” เพื่อทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อม (Bridge) และผู้จัดการจราจรข้อมูล (Traffic Controller) โดยระบบจะทำงานแทนคน 100% ดังนี้: 1. โลจิสติกส์ของข้อมูล (Information Logistics) เราไม่ได้แค่ส่งข้อมูล แต่เราบริหาร “คิว” ด้วยระบบ FIFO (First In, First Out) เหมือนการเข้าคิวของสินค้าบนสายพานจริง เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ส่งไปยิงเลเซอร์ จะตรงกับชิ้นงานที่ไหลมาถึงจุด Marking พอดีเป๊ะ ...

ระบบเก็บข้อมูลการจับคู่เฟืองท้าย (Gearset Matching) โจทย์ที่ได้รับ: ลูกค้ารายใหญ่ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในนิคมฯ ปลวกแดง ระยอง ต้องการเก็บค่าผลการทดสอบชิ้นส่วน “เฟืองท้าย” (Ring & Pinion) จากเครื่องทดสอบ Oerlikon T60 เข้าสู่ระบบฐานข้อมูลกลาง (Server) เพื่อใช้ในการตรวจสอบย้อนกลับ (Traceability) ความท้าทาย (Pain Point): เครื่องจักรระบบปิด: เครื่อง Oerlikon เป็นเครื่องจักรเฉพาะทางที่มีมูลค่าสูง การเข้าไปแก้ไข Program หรือ Logic ภายในเครื่องเป็นเรื่องต้องห้าม (เสี่ยงเครื่องรวนและหมดประกัน) ข้อมูลเป็น Text File: เครื่องทำได้เพียง Gen ไฟล์ผลลัพธ์ (*.prt) เก็บไว้ในเครื่องตัวเอง ไม่มีการส่งข้อมูลออกข้างนอก ทำให้ฝ่าย QC ตรวจสอบข้อมูลย้อนหลังได้ยาก แนวทางการแก้ปัญหาของเรา: เทคนิค “Sidecar Integration” ทีมงาน WP Solution เลือกใช้วิธีติดตั้งระบบประกบ (External System) โดยทำหน้าที่เป็นเพียง “ผู้สังเกตการณ์” และดึงข้อมูลออกมาเมื่อเครื่องทำงานเสร็จ โดย ไม่ยุ่งเกี่ยวกับ Source Code เดิมของเครื่องจักร ขั้นตอนการทำงาน (System Workflow) Scan & Check: พนักงานสแกน Barcode ของชิ้นงาน (Ring/Pinion) ระบบจะวิ่งไปเช็คกับ MSSQL Server ว่าชิ้นงานนี้ผ่านกระบวนการก่อนหน้ามาถูกต้องหรือไม่ Machine Testing: ปล่อยให้เครื่อง Oerlikon ทำงานทดสอบตามปกติ Signal Trigger (จุดสำคัญ): เราติดตั้งคอมพิวเตอร์เสริม 1 ชุด พร้อม การ์ด DAQ (Data Acquisition) ทำการ Wiring สัญญาณ “Test Complete” จากเครื่องจักร เข้ามาที่ DAQ เพื่อบอกโปรแกรมของเราว่า “ทดสอบเสร็จแล้วนะ เตรียมอ่านข้อมูลได้” File Parsing: เมื่อได้รับสัญญาณ โปรแกรม C# ของเราจะทำการ: วิ่งผ่าน Network (Map Drive) เข้าไปที่ Path เก็บไฟล์ของเครื่อง (\\xxx\TEST_xxxx\Protocols\*.prt) ค้นหาไฟล์ล่าสุด และอ่านข้อมูล Text ภายใน ถอดรหัส (Parse) ค่าที่ต้องการ เช่น ค่า Backlash หรือ Pattern การขบกันของเฟือง Save to DB: บันทึกค่าที่อ่านได้ คู่กับ Serial Number ลงฐานข้อมูล MSSQL ทันที เทคโนโลยีที่ใช้ (Tech Stack) Software: C# (.NET WPF) สำหรับทำหน้าจอและ Logic การอ่านไฟล์ Hardware: Industrial PC + DAQ Card สำหรับรับสัญญาณ Trigger Database: Microsoft SQL Server Integration: Network File Sharing (SMB) & Log File Parsing ผลลัพธ์ที่ได้ (Business Impact) ✅ Real-time Traceability: ข้อมูลการผลิตถูกส่งขึ้น Server ทันทีที่ผลิตเสร็จ ผู้บริหารดู Dashboard ได้ Real-time ✅ Risk Free: ไม่มีความเสี่ยงต่อเครื่องจักรเดิม เพราะเราใช้วิธี “อ่าน” ไฟล์ และ “รับ” สัญญาณเท่านั้น ไม่มีการส่งคำสั่งไปกวนการทำงานของเครื่อง ✅ Data Integrity: ลดความผิดพลาดจากการจดบันทึกด้วยมือ (Manual Recording) ได้ 100% เกร็ดความรู้จากหน้างาน: การทำ Automation กับเครื่องจักรเก่า (Retrofit) ไม่จำเป็นต้องรื้อระบบ PLC เสมอไป การใช้วิธีดักจับสัญญาณ (IO Monitoring) ผสมกับการอ่าน Log File เป็นวิธีที่ “Play Safe” ที่สุด และประหยัดงบประมาณกว่าการเปลี่ยน Controller ใหม่ทั้งระบบ ...

ระบบควบคุมการทดสอบ Aging Test ความหนาแน่นสูง โจทย์ที่ได้รับ: ลูกค้าต้องการระบบทดสอบ Burn-in สำหรับโมดูลชาร์จรุ่น MXR100030 (30kW) และ MXR100050 (50kW) ในระดับ Mass Production โดย 1 คอมพิวเตอร์ต้องสามารถคุมเครื่องได้ถึง 20 เครื่องพร้อมกัน ความท้าทาย: “กฎ 10 วินาที” (The 10s Watchdog) ความยากที่สุดของงานนี้ไม่ใช่แค่การอ่านค่า แต่คือการ “เลี้ยงไฟ” ตัวโมดูลมีระบบ Safety ภายใน: หากไม่มีการสื่อสารวิ่งเข้ามาหาตัวมันภายใน 10 วินาที ระบบจะสั่ง Cut-off DC Output ทันที การใช้ PC เครื่องเดียวคุยกับ 20 เครื่องที่มี Data วิ่งตลอดเวลา มีความเสี่ยงสูงมากที่จะเกิดคิวข้อมูลล้น (Buffer Overflow) จนส่ง Heartbeat ไปไม่ทัน ทำให้การทดสอบล่ม แนวทางการแก้ปัญหาของเรา เราออกแบบสถาปัตยกรรม Network ใหม่ โดยไม่นำ 20 เครื่องมาต่อพ่วงกันในเส้นเดียว (Single Bus) แต่ใช้การกระจายโหลดผ่าน USB Hub และ USB-CAN Adapters หลายตัวทำงานขนานกัน ...

เปลี่ยน Data Silo ให้เป็น Real-time Insight โจทย์ที่ได้รับ: หน้างานผลิตมีปัญหาเรื่องการจดบันทึกข้อมูล QC (Quality Control) ด้วยมือ ซึ่งทำให้เกิดความผิดพลาดและข้อมูลไม่เป็นปัจจุบัน ลูกค้าต้องการระบบที่สามารถดึงค่าสำคัญ 3 ตัว ได้แก่ น้ำหนัก (Weight), ความหนา (Thickness), และความยาว (Length) จากเครื่องจักรลงคอมพิวเตอร์โดยอัตโนมัติทันทีที่ผลิตเสร็จ ความท้าทาย: Synchronization: ต้องดึงข้อมูลให้ตรงจังหวะที่เครื่องจักรทำงานจบ Process พอดี (ไม่ดึงก่อนหรือหลัง) Production Control: พนักงานต้องการตัวช่วยนับจำนวนชิ้นงาน (Counter) และแจ้งเตือนเมื่อผลิตครบตามยอดสั่งผลิต (Target) แนวทางการแก้ปัญหาของเรา เราพัฒนาซอฟต์แวร์ 3-in-1 Data Logger ด้วยภาษา C# (WPF) เพื่อเชื่อมต่อกับ PLC ผ่านระบบ LAN (Modbus TCP) โดยโปรแกรมจะทำหน้าที่เหมือน “เลขา” ที่คอยเฝ้าดูสัญญาณจากเครื่องจักรตลอดเวลา ฟีเจอร์เด่น (System Highlights) Automated Logging: ทันทีที่ PLC ส่งสัญญาณ Trigger (Address W1.1) โปรแกรมจะดึงค่า Data Register (D20, D22, D24) มาบันทึกลงตารางทันที โดยที่พนักงานไม่ต้องกดปุ่มใดๆ Target Counter Alert: ระบบมีช่องให้กรอกค่าเป้าหมาย (SV) และแสดงค่ายอดผลิตจริง (PV) คู่กัน (เช่น 19 / 21) เมื่อผลิตครบ โปรแกรมจะแจ้งเตือนพนักงานให้ทราบทันที Data Maintenance: Export: ส่งออกข้อมูลเป็น Excel ตามช่วงเวลาที่ต้องการได้ เพื่อทำรายงานส่งลูกค้า Auto Cleanup: ระบบช่วยลบข้อมูลที่เก่าเกิน 3 เดือนให้อัตโนมัติ เพื่อป้องกันคอมพิวเตอร์ช้าหรือฮาร์ดดิสก์เต็ม เทคโนโลยีที่ใช้ (Tech Stack) Modbus TCP Protocol: มาตรฐานสากลในการคุยกับ PLC (รองรับ Omron, Mitsubishi, Siemens) C# WPF: สร้างหน้าจอ UI ที่ทันสมัย ใช้งานง่าย และทำงานรวดเร็ว Background Scheduler: สำหรับงานดูแลรักษาฐานข้อมูลอัตโนมัติ ผลลัพธ์ที่ได้ (Business Impact) ✅ Zero Error: ข้อมูล QC ถูกต้อง 100% เพราะมาจาก Sensor โดยตรง ไม่ผ่านการจดมือ ✅ Traceability: สามารถตรวจสอบย้อนหลังได้ว่าสินค้าชิ้นไหน ผลิตเมื่อไหร่ และมีค่าพารามิเตอร์เป็นเท่าใด ✅ Paperless: ลดการใช้กระดาษหน้างาน และลดเวลาในการคีย์ข้อมูลซ้ำซ้อน เกร็ดความรู้จากหน้างาน: การเชื่อมต่อ PLC ผ่าน Modbus TCP สิ่งสำคัญคือการจัดการ Data Type ให้ตรงกัน (เช่น INT16 vs FLOAT) ในโปรเจกต์นี้เราต้องนำค่า Raw Data มาหาร 100 เพื่อให้ได้ทศนิยม 2 ตำแหน่งตามความจริงหน้างาน (เช่น ค่ามา 235 = 2.35 mm) ...