หุ่นยนต์ Scan & Go ช่างซ่อมอัจฉริยะ ใช้ระบบ AI ช่วยตรวจจับความเสียหายและช่วยซ่อมแซมได้อย่างมีประสิทธิภาพ เตรียมเปิดตัวในงาน CES 2026 อุตสาหกรรมการซ่อมบำรุงวัสดุโครงสร้างขนาดใหญ่กำลังจะถูกปฏิวัติ เมื่อบริษัทผู้ผลิตเครื่องมือและเครื่องจักรอุตสาหกรรมชั้นนำจากประเทศเกาหลีใต้ เตรียมเปิดตัว "Scan & Go AI Robotics Solution" ในงาน CES 2026 ที่ลาสเวกัส หุ่นยนต์ตัวนี้ใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการตรวจจับความเสียหายและดำเนินการซ่อมแซมได้อย่างแม่นยำ
"Scan & Go" หุ่นยนต์นักซ่อมอัจฉริยะ
ความก้าวหน้าครั้งสำคัญนี้ได้รับการยืนยันด้วยรางวัล "Best of Innovation" ในหมวดระบบปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ซึ่งเป็นรางวัลเกียรติยศสูงสุดจากเวที CES Innovation Awards 2026 ที่มอบให้กับเทคโนโลยีที่มีนวัตกรรมโดดเด่น
หุ่นยนต์ Scan & Go พัฒนาโดยบริษัท Doosan Robotics จากประเทศเกาหลีใต้ เป็น ระบบหุ่นยนต์ AI ไร้คนควบคุมระบบแรกของโลก ที่มีความเชี่ยวชาญในการจัดการงานซ่อมแซมวัสดุคอมโพสิตขนาดใหญ่ (Large-scale Composite Repairs) ซึ่งเป็นวัสดุสำคัญที่ใช้ในโครงสร้างที่มีมูลค่าสูง เช่น อากาศยานหรือกังหันลม โดยหัวใจสำคัญของหุ่นยนต์ตัวนี้คือการรวมเทคโนโลยีขั้นสูงเข้าไว้ด้วยกัน
โดยได้ใช้เทคโนโลยี Vision Sensor Technology ร่วมกับการสแกนสามมิติ (3D Scanning) เพื่อรวบรวมข้อมูลพื้นผิวของโครงสร้างอย่างละเอียด และการประมวลผลด้วยอัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับเพื่อระบุตำแหน่ง ประเภท และขนาดของความเสียหายได้โดยอัตโนมัติ
จากงานซ่อมบำรุงแบบเดิม สู่ระบบอัตโนมัติที่คิดได้เอง
งานวิจัยและการพัฒนาเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังหุ่นยนต์นักซ่อมนี้ อ้างอิงจากองค์ความรู้ด้านหุ่นยนต์อุตสาหกรรม ระบบอัตโนมัติ และปัญญาประดิษฐ์เชิงประยุกต์ โดยบริษัทผู้ผลิตจากประเทศเกาหลีใต้ ซึ่งทำธุรกิจพัฒนาโซลูชันสำหรับภาคอุตสาหกรรมและโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลก ได้สาธิตแนวคิดของระบบที่ผสานการรับรู้สภาพแวดล้อม การวิเคราะห์ข้อมูล และการตัดสินใจอัตโนมัติ เพื่อแก้ปัญหาการตรวจสอบและซ่อมบำรุงที่ต้องพึ่งพาแรงงานมนุษย์จำนวนมากและมีความเสี่ยงสูงในพื้นที่ทำงานจริง
หัวใจสำคัญของแนวคิด “Scan & Go” คือการใช้เซนเซอร์หลายประเภท ร่วมกับระบบมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และอัลกอริทึม AI เพื่อสแกนพื้นที่ทำงาน ตรวจจับความผิดปกติของเครื่องจักร โครงสร้าง หรือชิ้นส่วนต่าง ๆ แบบเรียลไทม์ หุ่นยนต์สามารถประเมินระดับความเสียหาย แยกแยะปัญหาที่ต้องแก้ไขเร่งด่วนออกจากการสึกหรอตามปกติ และส่งข้อมูลเข้าสู่ระบบวิเคราะห์กลางโดยอัตโนมัติ ลดภาระงานซ้ำซ้อน และเพิ่มความแม่นยำในการประเมินสภาพความเสียหายจริง

เคลื่อนที่อิสระ ทำงานในพื้นที่ซับซ้อนและเสี่ยงอันตราย
อีกจุดเด่นของหุ่นยนต์ คือความสามารถในการเคลื่อนที่และทำงานแบบอิสระในพื้นที่ซับซ้อน หุ่นยนต์ถูกออกแบบให้ทำงานร่วมกับระบบอัตโนมัติอื่น ๆ ในไซต์งาน ไม่ว่าจะเป็นโรงงานอุตสาหกรรม หรือพื้นที่ก่อสร้าง โดยใช้ระบบ AI เป็นตัวกลางเชื่อมข้อมูล เมื่อพบปัญหา ระบบสามารถตัดสินใจได้ว่าจะดำเนินการแก้ไขเบื้องต้น แจ้งเตือนผู้เชี่ยวชาญ หรือส่งข้อมูลไปยังแพลตฟอร์มวางแผนซ่อมบำรุง ช่วยลดเวลาหยุดทำงานของระบบโดยรวม
ในมุมของอุตสาหกรรมพลังงานและโครงสร้างพื้นฐาน AI เทคโนโลยีหุ่นยนต์นักซ่อมถูกมองว่าเป็นกลไกสำคัญในการรองรับการเติบโตของศูนย์ข้อมูล ระบบผลิตพลังงาน และโรงงานอัตโนมัติที่ต้องการความเสถียรสูง การตรวจสอบและบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ด้วย AI ช่วยลดต้นทุนระยะยาว เพิ่มความต่อเนื่องในการทำงาน และลดความเสี่ยงต่อแรงงานในสภาพแวดล้อมที่อันตราย
หุ่นยนต์ผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้ทดแทนแรงงานมนุษย์
อีกประเด็นสำคัญคือการออกแบบให้หุ่นยนต์ทำงานร่วมกับมนุษย์ ไม่ได้เข้ามาแทนที่ทั้งหมด แต่รับหน้าที่งานซ้ำ ๆ และงานที่มีความเสี่ยงสูง ขณะที่มนุษย์ยังคงบทบาทในการตัดสินใจเชิงซับซ้อน แนวคิดนี้สะท้อนทิศทางของเทคโนโลยีหุ่นยนต์ยุคใหม่ ที่มุ่งเน้นความปลอดภัย ความยั่งยืน และการใช้ศักยภาพของมนุษย์ควบคู่กับระบบ AI
หุ่นยนต์ช่างซ่อม “Scan & Go” เป็นตัวอย่างของการนำปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ ตั้งแต่การตรวจจับความเสียหาย การตัดสินใจอัตโนมัติ ไปจนถึงการทำงานร่วมกับมนุษย์อย่างปลอดภัย การเตรียมเปิดตัวในงาน CES 2026 ไม่เพียงสะท้อนความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี แต่ยังชี้ให้เห็นทิศทางอนาคตของอุตสาหกรรม ที่หุ่นยนต์และ AI จะกลายเป็นกลไกหลักในการสร้างความมั่นคง ประสิทธิภาพ และความยั่งยืนให้กับโครงสร้างพื้นฐานของสังคมยุคใหม่
เรียบเรียงโดย ขนิษฐา จันทร์ทร
ที่มาข้อมูล: prnewswire, doosanrobotics, chosun, roboticstomorrow
ที่มาภาพ: doosanrobotics
อัปเดตข้อมูลแวดวงวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี รู้ทันโลกไอที และโซเชียลฯ ในรูปแบบ Audio จาก AI เสียงผู้ประกาศของไทยพีบีเอส ได้ที่ Thai PBS
“รอบรู้ ดูกระแส ก้าวทันโลก” ไปกับ Thai PBS Sci & Tech




















