เว็บไซต์นี้ใช้คุ้กกี้เพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดีมีประสิทธิภาพยิ่งขี้น อ่านเพิ่มเติมคลิก (Privacy Policy) และ (Cookies Policy)
Skip to content
มติสภาผ่าน พ.ร.บ. งบประมาณ 2570 จับตาแผนใช้งบกลาง 1.2 หมื่น ล. กระตุ้นเศรษฐกิจ
Politics มติสภาผ่าน พ.ร.บ. งบประมาณ 2570 จับตาแผนใช้งบกลาง 1.2 หมื่น ล. กระตุ้นเศรษฐกิจ
“โอสถสภา” ปั้นโมเดล Smart Factory สู้ตลาดฝืด
Business “โอสถสภา” ปั้นโมเดล Smart Factory สู้ตลาดฝืด
บอร์ด EV เคาะภาษีสรรพสามิตรถยนต์ 3 เทียร์ นำเข้าเก็บแพงสุดมากกว่า 10% ผลิตในประเทศ-Local Content สูงเรตต่ำสุด
Uncategorized บอร์ด EV เคาะภาษีสรรพสามิตรถยนต์ 3 เทียร์ นำเข้าเก็บแพงสุดมากกว่า 10% ผลิตในประเทศ-Local Content สูงเรตต่ำสุด
“เอกนัฏ” ระดมทีมงาน-เครื่องจักร ขุดสำรวจเพิ่มเติม 24 ชม. เร่งขยายผลทุกจุดเสี่ยงให้เร็วที่สุด
Economic “เอกนัฏ” ระดมทีมงาน-เครื่องจักร ขุดสำรวจเพิ่มเติม 24 ชม. เร่งขยายผลทุกจุดเสี่ยงให้เร็วที่สุด
รถไฟไม่รับ 4 เงื่อนไข บีบ CP รับเดินรถแอร์พอร์ดลิงก์ต่อ 1 ต.ค.นี้
Real Estate รถไฟไม่รับ 4 เงื่อนไข บีบ CP รับเดินรถแอร์พอร์ดลิงก์ต่อ 1 ต.ค.นี้
รามคำแหง 53 “จุดหมายใหม่” วัยรุ่น 3 จังหวัดชายแดนใต้
Columns รามคำแหง 53 “จุดหมายใหม่” วัยรุ่น 3 จังหวัดชายแดนใต้
บอร์ดอีวีเห็นชอบปรับโครงสร้างภาษี EV หนุนใช้ชิ้นส่วนไทย ดันฐานผลิตโลก
Economic บอร์ดอีวีเห็นชอบปรับโครงสร้างภาษี EV หนุนใช้ชิ้นส่วนไทย ดันฐานผลิตโลก
วิทยาศาสตร์มีคำอธิบาย “ทฤษฎีเหนือดวง” ไขปัจจัยแห่งโชค
News วิทยาศาสตร์มีคำอธิบาย “ทฤษฎีเหนือดวง” ไขปัจจัยแห่งโชค
ราคาทองวันนี้ (10 ก.ย. 69) ขยับขึ้น 100 บาท รูปพรรณบาทละ 69,350 บาท
Finance ราคาทองวันนี้ (10 ก.ย. 69) ขยับขึ้น 100 บาท รูปพรรณบาทละ 69,350 บาท
พันธบัตรออมพลัสคึกคัก! ยอดจองพุ่ง 6.56 พันล้าน จากวงเงินขาย 2 พันล้าน
Finance พันธบัตรออมพลัสคึกคัก! ยอดจองพุ่ง 6.56 พันล้าน จากวงเงินขาย 2 พันล้าน
ดูทั้งหมด

หุ่นยนต์แทนคน หรือช่วยพัฒนาอุตสาหกรรมไทย ?

01 ก.พ. 2566 | 18:01น.
หุ่นยนต์
คอลัมน์ : ร่วมด้วยช่วยคิด
ผู้เขียน : ดร.คณิศ แสงสุพรรณ, ดร.ชลจิต วรวังโส วีรกุล,
กัมพล พรพัฒนไพศาลกุล, พิสชา คำบุยา

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีด้าน digitalization ส่งผลให้วิทยาการด้านหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติเติบโตอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหลายฝ่ายเห็นว่าแนวโน้มดังกล่าวจะช่วยให้ภาคธุรกิจสามารถแข่งขันได้ ท่ามกลางความท้าทายต่าง ๆ โดยเฉพาะการเป็นแรงส่งให้ระดับผลิตภาพรวม (total factor productivity : TFP) ที่สะท้อนประสิทธิภาพในการใช้ปัจจัยการผลิตในภาคอุตสาหกรรมกลับมาขยายตัวดีขึ้นได้

แต่การเร่งตัวของจำนวนหุ่นยนต์ที่ใช้งานทั่วโลกในช่วงที่ผ่านมา สร้างความกังวลว่าจะเข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์ในบางส่วน โดยเฉพาะในช่วงที่นโยบายค่าจ้างของแต่ละประเทศมีการเปลี่ยนแปลง

ไทยเองก็เป็นประเทศหนึ่งที่มีแนวโน้มการใช้งานหุ่นยนต์เพิ่มขึ้นต่อเนื่อง งานวิจัยของ Sangsubhan et al (2022) “Automation and Productivity : Evidence from Thai Manufacturing Firms” ได้ศึกษาผลของการใช้ระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์ต่อผลิตภาพรวมและการจ้างงานในภาคอุตสาหกรรมของไทย โดยใช้ข้อมูลในระดับหน่วยย่อยที่เป็นรายสถานประกอบการจาก ชุดข้อมูล ร.ง. 9

ซึ่งรวบรวมโดยสำนักงานเศรษฐกิจอุตสาหกรรม (สศอ.) จำนวน 12,792 โรงงาน ในช่วงปี พ.ศ. 2560-2563 ครอบคลุม 22 สาขาอุตสาหกรรม พบข้อสรุปสำคัญในสามมิติดังนี้

มิติแรก : โครงสร้างการใช้ระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์ของไทย มีข้อค้นพบว่า การลงทุนระบบอัตโนมัติที่ผ่านมาอยู่ในระดับเบื้องต้น โดยสัดส่วนการใช้ระบบอัตโนมัติต่อมูลค่าเครื่องจักรและอุปกรณ์ทั้งหมดมีค่าเฉลี่ยที่ร้อยละ 45.81 ในปี พ.ศ. 2560 และปรับมาอยู่ที่ร้อยละ 47.16 ในปี 2563

อย่างไรก็ดี สัดส่วนดังกล่าวมีความแตกต่างกันระหว่างโรงงานค่อนข้างสูง โดยสัดส่วนการใช้งานมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในอัตราเร่ง ปัจจัยเชิงพื้นที่มีผลต่อระดับการลงทุนในหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ โดยพื้นที่ที่เป็นฐานการผลิตภาคอุตสาหกรรม เช่น

ภาคกลาง และภาคตะวันออกโดยเฉพาะ 3 จังหวัดในเขต EEC มีสัดส่วนการใช้หุ่นยนต์สูงกว่าพื้นที่อื่นโดยเปรียบเทียบ ส่วนหนึ่งมาจากความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานเทคโนโลยีสารสนเทศและมาตรการสนับสนุนจากภาครัฐ ขณะที่ประเภทอุตสาหกรรมมีผลต่อระดับการใช้งานหุ่นยนต์

โดยกลุ่มอุตสาหกรรมที่มีสัดส่วนการใช้หุ่นยนต์สูงสุด 5 อันดับแรก ได้แก่ อิเล็กทรอนิกส์ เครื่องใช้ไฟฟ้า ยานยนต์ เหล็ก และการผลิตเครื่องจักรและอุปกรณ์ สัดส่วนการใช้หุ่นยนต์ในโรงงานยังขึ้นอยู่กับลักษณะการประกอบธุรกิจ จากข้อมูลพบว่าธุรกิจขนาดใหญ่จะมีการใช้หุ่นยนต์มากกว่าธุรกิจที่เป็น SMEs หรือหากเป็นธุรกิจที่มีการทำแบรนด์สินค้าของตัวเอง (original brand manufacturing : OBM)

หรือเป็นธุรกิจที่เน้นการส่งออก หรือธุรกิจที่พึ่งพาการขายสินค้าออนไลน์ (e-Commerce) จะมีสัดส่วนการใช้งานหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติสูงกว่า ธุรกิจที่ไม่ได้มีลักษณะดังกล่าว

มิติที่สอง : ผลต่อประสิทธิภาพการผลิต พบว่าการลงทุนในระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์มีผลเชิงบวกต่อ TFP ในภาคอุตสาหกรรมไทย โดยโรงงานที่ใช้ระบบอัตโนมัติจะมี TFP สูงกว่าโรงงานที่ไม่ได้ใช้ระบบอัตโนมัติอย่างมีนัยสำคัญเฉลี่ยที่ประมาณร้อยละ 23

นอกจากนี้การลงทุนด้าน R&D และปัจจัยเชิงพื้นที่ยังมีผลเชิงบวกต่อ TFP โดยโรงงานที่ใช้ระบบอัตโนมัติและตั้งอยู่ในพื้นที่ EEC จะมี TFP สูงกว่า โรงงานที่ตั้งอยู่นอกพื้นที่ EEC ประมาณร้อยละ 12

มิติที่สาม : ผลต่อการจ้างงาน พบว่า การใช้ระบบอัตโนมัติส่งผลให้การจ้างงานรวมปรับเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะความต้องการแรงงานในกลุ่มทักษะสูง ขณะที่สัดส่วนแรงงานไร้ฝีมือปรับลดลง ในกรณีของ EEC พบว่า ระบบอัตโนมัติไม่ได้ส่งผลเชิงลบต่อการจ้างงานอย่างมีนัยสำคัญ สะท้อนภาวะตลาดแรงงานที่ตึงตัว

และหมายความว่าหากมีการเพิ่มทักษะให้แรงงานสามารถทำงานกับเทคโนโลยีใหม่ได้ทันจะทำให้ไม่มีผลต่อการลดการจ้างงาน

การพัฒนาทักษะแรงงานที่ตรงกับความต้องการเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรักษาการจ้างงานในอนาคต การนำระบบอัตโนมัติมาใช้ถือเป็นโอกาสสำหรับแรงงานในการยกระดับทักษะการทำงานตลอดจนรายได้ให้ปรับสูงขึ้น

ข้อค้นพบนี้สนับสนุนแนวคิดของ Acemoglu and Restrepo (2019) “Automation and new tasks : How technology displaces and reinstates labor” ที่ว่างานบางอย่างจะถูกแทนที่ด้วยเทคโนโลยี ในขณะที่งานใหม่ ๆ ที่ต้องทำงานควบคู่ไปกับเทคโนโลยีมีแนวโน้มปรับเพิ่มขึ้น

สรุปผลการศึกษาว่าระบบอัตโนมัติและหุ่นยนต์ช่วยยกระดับผลิตภาพรวมในภาคอุตสาหกรรมของไทย โดยไม่ได้ส่งผลให้การจ้างงานรวมปรับลดลง แต่อาจส่งผลกระทบทางลบต่องานบางอย่าง การนำระบบอัตโนมัติมาปรับใช้ในการผลิตควบคู่ไปกับการพัฒนาทักษะแรงงานที่เหมาะสม จึงเป็นทางออกสำคัญในการพัฒนาอุตสาหกรรมไทยให้แข่งขันและเติบโตได้ในอนาคต

ในทางปฏิบัติแล้วการทำงานในพื้นที่ EEC ตลอด 4 ปีที่ผ่านมา ได้ผลักดันโครงการลงทุนในพื้นที่ ได้รับอนุมัติการลงทุนเกินกว่าเป้าหมายที่วางไว้ โดยมีเงินลงทุนถึง 1.92 ล้านล้านบาท จาก
เป้าหมายเดิมอยู่ที่ 1.7 ล้านล้านบาท และเกิดการจ้างงานมากกว่า 200,000 คน

โดยมุ่งพัฒนาทักษะบุคลากร ผลิตคน ให้ตรงความต้องการตลาด ภายใต้โครงการ EEC Model : Demand Driven Education แล้วกว่า 16,000 คน โดยคาดว่าปี 2566 จะดำเนินการได้เพิ่มอีกกว่า 150,000 คน และจะทำต่อให้แล้วเสร็จอีก ประมาณ 324,000 คน

ซึ่งการพัฒนาคนเหล่านี้จะสร้างความพร้อมให้คนทำงานร่วมกับหุ่นยนต์ ซึ่งไม่เพียงตอบโจทย์ความต้องการของผู้ประกอบการ สร้างแรงจูงใจให้กับนักลงทุนที่จะเข้ามาร่วมลงทุน แต่ยังเป็นการสร้างความพร้อมของบุคลากรก่อนลงสู่ตลาดแรงงาน และเป็นต้นแบบการศึกษาของไทยที่จะนำไปใช้ทั่วประเทศ เพื่อสร้างโอกาส และป้องกันปัญหาเด็กจบใหม่ไม่มีงานทำได้ด้วย