알림 목록

พื้นที่วิเคราะห์:  อุลซาน เมโทรโพลิแทนซิตี้

พื้นที่หลัก:  เขตบุค เขตดง นัมกู อุลจูกุน

วาระการประชุม:ความพร้อมในการใช้งาน AX, การแพร่กระจาย และช่องว่างกำไรระหว่างบริษัทขนาดใหญ่และผู้จำหน่ายในท้องถิ่น

ประเภทช่วงเวลาทอง:ความเสี่ยงด้านการแบ่งขั้ว AX ในห่วงโซ่อุปทาน

วันที่อ้างอิง: 28 สิงหาคม 2569

เวอร์ชัน: Regional AX Golden Time Intelligence v3.2
 

บริษัท Hyundai Motor กำลังขยายโรงงานที่ขับเคลื่อนด้วยซอฟต์แวร์ ซึ่งผสานรวม AI หุ่นยนต์ และดิจิทัลทวินส์ ในขณะที่ HD Hyundai กำลังดำเนินการตามแผน FOS โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตในอู่ต่อเรือ 30% และลดระยะเวลาการก่อสร้างลง 30% ภายในปี 2030 แม้ว่าหน่วยการแข่งขันในอุตสาหกรรมการผลิตของอุลซานจะเปลี่ยนจากโรงงานแต่ละแห่งไปเป็นระบบปฏิบัติการข้อมูลและ AI สำหรับโรงงานทั้งหมดแล้ว แต่ระดับการนำ AI มาใช้และการเชื่อมต่อข้อมูลกระบวนการของซัพพลายเออร์ยังไม่ได้รับการเปิดเผยในระดับภูมิภาค หากมาตรฐานการส่งมอบของผู้รับเหมาหลักเปลี่ยนไปใช้ข้อมูลคุณภาพ คาร์บอน และการส่งมอบแบบเรียลไทม์ระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ซัพพลายเออร์ที่ไม่สามารถปรับตัวได้จะถอนตัวออกจากความสัมพันธ์ทางธุรกิจโดยไม่คำนึงถึงกำลังการผลิตของพวกเขา  ช่องว่าง AX ในอุลซานได้ก้าวข้ามช่องว่างทางเทคโนโลยีและเข้าสู่ขั้นตอนที่กำหนดความอยู่รอดของห่วงโซ่อุปทานแล้ว

รัฐบาลได้ขยายงบประมาณด้านอุตสาหกรรม AX สำหรับปี 2026 จาก 565.1 พันล้านวอนในปี 2025 เป็น 1.1347 ล้านล้านวอน และยังเพิ่มงบประมาณโรงงาน AI จาก 158.2 พันล้านวอนเป็น 220 พันล้านวอน แม้ว่าจุดเน้นของนโยบายการผลิตจะเปลี่ยนจากการพัฒนาโรงงานอัจฉริยะไปสู่การขยายการผลิตอัตโนมัติด้วย AI แต่ ณ ปี 2024 มีโรงงาน AI การผลิตอัตโนมัติเพียง 26 แห่งทั่วประเทศ หากการพัฒนาอย่างต่อเนื่องยังคงกระจุกตัวอยู่ที่บริษัทชั้นนำในช่วงสองถึงสามปีข้างหน้า ช่องว่างระหว่างการขยายงบประมาณและการนำไปใช้จริงโดยบริษัทพันธมิตรในท้องถิ่นก็จะยังคงอยู่  ในขณะที่การลงทุนด้าน AX ระดับชาติเร่งตัวขึ้น การขยายตัวในสถานที่จริงของบริษัทพันธมิตรยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

ในยุทธศาสตร์ปัญญาประดิษฐ์ภาคการผลิตปี 2025 กระทรวงวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมและธุรกิจสตาร์ทอัพได้กำหนดเป้าหมายในการจัดตั้งโรงงานอัจฉริยะที่เน้นปัญญาประดิษฐ์จำนวน 12,000 แห่ง เพื่อให้บรรลุอัตราการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในบริษัทผู้ผลิตขนาดกลางและขนาดย่อมที่ 10% เป้าหมายเชิงนโยบายดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงระดับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในภาคการผลิตที่ต่ำในปัจจุบัน และอัตราการนำมาใช้ที่คำนวณแยกต่างหากสำหรับบริษัทพันธมิตรในเมืองอุลซานยังไม่ได้รับการตรวจสอบ หากจำนวนบริษัทที่นำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ยังคงเป็นส่วนน้อยของจำนวนบริษัททั้งหมดแม้กระทั่งระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ช่องว่างระหว่างความเร็วในการเปลี่ยนผ่านสู่ปัญญาประดิษฐ์ของผู้รับเหมาหลักและความเร็วในการเปลี่ยนผ่านโดยเฉลี่ยของห่วงโซ่อุปทานจะยิ่งกว้างขึ้น ดังนั้น การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ใน  ภาคการผลิตจึงถูกประเมินว่าอยู่ในระยะเริ่มต้นของการแพร่กระจายมากกว่าระยะการนำมาใช้ในวงกว้าง

บริษัทขนาดใหญ่มีข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์และบุคลากรด้าน AI ที่เชื่อมโยงการออกแบบ การจัดซื้อ การผลิต โลจิสติกส์ ผลิตภัณฑ์ และการจัดการ ในขณะที่บริษัทคู่ค้าแลกเปลี่ยนข้อมูลการสั่งซื้อและคุณภาพผ่านระบบของผู้รับเหมาหลัก ระดับการจัดเก็บข้อมูล การวิเคราะห์ และการดำเนินงานแบบจำลองที่เป็นอิสระของบริษัทเหล่านั้นจะไม่ถูกเปิดเผย หากมีการนำ AI ของผู้รับเหมาหลักมาใช้ในการคัดเลือกคู่ค้าและการประเมินราคาต่อหน่วย/การส่งมอบภายในสองถึงสามปี บริษัทที่ขาดความสามารถในการผลิตข้อมูลจะอยู่ภายใต้การประเมิน แต่จะถูกห้ามไม่ให้เข้าถึงแบบจำลองการประเมิน  มีความเป็นไปได้สูงที่บริษัทขนาดใหญ่จะทำหน้าที่เป็นผู้ดำเนินการของ AX ในขณะที่บริษัทคู่ค้าส่วนใหญ่จะยังคงเป็นเพียงผู้ให้บริการข้อมูล AX เท่านั้น

อุตสาหกรรมการผลิตยานยนต์ ต่อเรือ และปิโตรเคมีของอุลซานดำเนินงานภายใต้โครงสร้างที่โรงงานขนาดใหญ่และผู้รับเหมาช่วงหลายระดับใช้กระบวนการ การจัดส่ง การบำรุงรักษา และโลจิสติกส์ร่วมกัน แม้ว่าความสามารถในการแข่งขันของผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปจะขึ้นอยู่กับเวลาในการจัดส่งและคุณภาพของห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด แต่การลงทุนด้าน AI นั้นเริ่มต้นจากผู้รับเหมาหลักซึ่งมีเงินทุน ข้อมูล และกำลังคนกระจุกตัวอยู่ ระดับ AX ในแต่ละขั้นตอนของผู้รับเหมาช่วงและที่ตั้งของบริษัทที่เป็นคอขวดนั้นไม่ได้เปิดเผย หากเครือข่ายผู้รับเหมาช่วงระดับล่างไม่เชื่อมต่อกันภายในปี 2028 การเติบโตของผลิตภาพภายในกลุ่มบริษัทขนาดใหญ่จะถูกจำกัดด้วยความผันผวนของการจัดซื้อจัดจ้างภายนอก  หน่วยวัด AX ที่แท้จริงของการผลิตในอุลซานไม่ใช่โรงงานขนาดใหญ่ แต่เป็นห่วงโซ่อุปทานหลายระดับ และหน่วยวัดในปัจจุบันนั้นแคบกว่านั้น

รายได้ของบริษัทคู่ค้าเชื่อมโยงกับการเปลี่ยนแปลงปริมาณการผลิต ประเภทรถ ประเภทเรือ และแผนการบำรุงรักษาของผู้รับเหมาหลัก ไม่มีหลักฐานสาธารณะใดๆ เกี่ยวกับวิธีการกระจายผลกำไรจากการผลิตที่เกิดจากการลงทุนใน AX ให้แก่บริษัทคู่ค้า ไม่ว่าจะเป็นผ่านราคาต่อหน่วย ปริมาณ หรือสัญญาในระยะยาว หากกำไรกระจุกตัวอยู่กับผู้รับเหมาหลักเป็นเวลาสองถึงสามปี ในขณะที่ต้นทุนการลงทุนตกอยู่กับบริษัทคู่ค้า ความเสี่ยงที่จะไม่สามารถคืนทุนก็จะเพิ่มขึ้นสำหรับบริษัทที่เปลี่ยนมาใช้ AX  ช่องว่างของ AX ในอุลซานอาจกว้างขึ้นเนื่องจากโครงสร้างการกระจายผลกำไรจากการผลิตมากกว่าการเป็นเจ้าของเทคโนโลยี

บริษัท Hyundai Motor กำลังบูรณาการโรงงานผลิต หุ่นยนต์โลจิสติกส์ การตรวจสอบคุณภาพ และดิจิทัลทวินส์ รวมถึงขยายระบบการผลิตรถยนต์ขับเคลื่อนสี่ล้อ (SDV) และรถยนต์ไฟฟ้า แม้ว่าการแข่งขันในอุตสาหกรรมยานยนต์จะเปลี่ยนจากคุณภาพการประกอบไปสู่การบูรณาการซอฟต์แวร์ แบตเตอรี่ และข้อมูลควบคุมอิเล็กทรอนิกส์ แต่ยอดขายซอฟต์แวร์และอัตราการเปลี่ยนไปใช้ระบบไฟฟ้าของผู้ผลิตชิ้นส่วนเครื่องยนต์สันดาปภายในในระดับภูมิภาคยังคงไม่แน่นอน หากการกำหนดค่าชิ้นส่วนสำหรับรุ่นใหม่ๆ ถูกกำหนดขึ้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 โอกาสในการเปลี่ยนผ่านสำหรับผู้ผลิตชิ้นส่วนที่มีอยู่จะล่าช้าออกไปจนถึงแพลตฟอร์มถัดไป  ระยะ AX (Automotive Advanced Technology) สำหรับรถยนต์สำเร็จรูปอยู่ในช่วงเร่งตัว ในขณะที่ระยะ AX (Automotive Advanced Technology) สำหรับห่วงโซ่อุปทานชิ้นส่วนที่มีอยู่เป็นช่วงที่การอยู่รอดของแต่ละบริษัทตกอยู่ในความเสี่ยง

รถยนต์ไฟฟ้าและรถยนต์ขับเคลื่อนสี่ล้อ (SDV) มาพร้อมกับการลดจำนวนชิ้นส่วนและการเพิ่มสัดส่วนของชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์และซอฟต์แวร์ ในขณะที่ความต้องการชิ้นส่วนเชิงกลจากพันธมิตรที่มีอยู่ลดลง และมาตรฐานสำหรับการส่งข้อมูล การตรวจสอบย้อนกลับ และความปลอดภัยทางไซเบอร์เพิ่มสูงขึ้น แต่ยังไม่มีตัวชี้วัดแบบบูรณาการเพื่อประเมินความพร้อมของซัพพลายเออร์ชิ้นส่วนในเมืองอุลซาน หากการลดจำนวนชิ้นส่วนทับซ้อนกับต้นทุนการรับรองดิจิทัลภายในสองถึงสามปี ทั้งรายได้และกำลังการลงทุนจะลดลง โดยเริ่มจากวิสาหกิจขนาดเล็ก  ช่องว่างสำหรับซัพพลายเออร์ยานยนต์ไม่เพียงแต่ครอบคลุมถึงระบบอัตโนมัติในโรงงานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความเสี่ยงที่สินค้าที่จัดหาเองจะล้าสมัยด้วย

HD Hyundai กำลังส่งเสริม FOS ซึ่งรวมถึงการออกแบบด้วย AI, ดิจิทัลทวิน, หุ่นยนต์ และตัวแทนช่างฝีมือระดับสูง แม้ว่าการผลิตเรือจะเปลี่ยนจากการประสานงานในสถานที่โดยแรงงานฝีมือไปสู่การคาดการณ์ด้วยข้อมูลและการดำเนินงานอัตโนมัติ แต่ก็ยังไม่มีประวัติที่ยืนยันได้ถึงการดำเนินงาน AI อย่างอิสระโดยผู้รับเหมาช่วงในงานประกอบชิ้นส่วน การวางท่อ การเชื่อม และการทาสี หากกระบวนการของผู้รับเหมาหลักได้รับการทำให้เป็นอัจฉริยะภายในปี 2028 ความผันแปรด้านคุณภาพที่เกิดจากงานฝีมือของผู้รับเหมาช่วงจะยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญในระยะเวลาการก่อสร้างโดยรวม  พอร์ตโฟลิโอ AX ของบริษัทต่อเรือรายใหญ่มีความครอบคลุม ในขณะที่ AX ของเครือข่ายความร่วมมือระดับภูมิภาคเชื่อมต่อกันเพียงบางส่วน

อุตสาหกรรมการต่อเรือกำลังเสริมกำลังคนด้านการผลิตด้วยการขยายแรงงานต่างชาติและการฝึกอบรมในท้องถิ่น แม้ว่าโครงสร้างกำลังคนจะเปลี่ยนไปเป็นทีมงานข้ามชาติแล้ว แต่เปอร์เซ็นต์ของผู้รับเหมาช่วงที่ใช้มาตรฐานการทำงาน วิดีโอ และข้อมูลคุณภาพในระบบดิจิทัลหลายภาษา ยังไม่ได้รับการยืนยัน หากการลาออกของแรงงานที่มีทักษะเกิดขึ้นพร้อมกับการหมุนเวียนของกำลังคนในช่วงสองถึงสามปี ความเสี่ยงเกี่ยวกับการทำงานซ้ำ ความปลอดภัย และเวลาในการส่งมอบจะเพิ่มขึ้นก่อนสำหรับบริษัทที่ขาดฐานความรู้ด้านดิจิทัล  ช่องว่าง AX ในกลุ่มผู้รับเหมาช่วงการต่อเรือเป็นผลมาจากการขาดแคลนแรงงานและความล้มเหลวในการสร้างทักษะใหม่

บริษัทปิโตรเคมีขนาดใหญ่ในเมืองอุลซานได้ใช้งานระบบควบคุมแบบกระจายศูนย์ การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ และเทคโนโลยีการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์มาเป็นเวลานานแล้ว แม้ว่า Process AX จะพัฒนาไปถึงขั้นที่สามารถบูรณาการผลผลิต พลังงาน และการบำรุงรักษาได้แล้ว แต่ขอบเขตของการเชื่อมต่อข้อมูลสำหรับผู้รับเหมาช่วงที่เกี่ยวข้องกับการบำรุงรักษา การตรวจสอบ โลจิสติกส์ และการจัดการด้านสิ่งแวดล้อมยังคงไม่ได้รับการเปิดเผย ในขณะที่การลดขนาดโรงงานและการปรับโครงสร้างธุรกิจดำเนินไประหว่างปี 2026 ถึง 2028 ผู้รับเหมาช่วงที่พึ่งพาระบบของผู้รับเหมาหลักจะเผชิญกับการลดลงของฐานลูกค้าและความล้มเหลวในการคืนทุนจากการลงทุนใน AX ไปพร้อมๆ กันช่องว่างสำหรับผู้รับเหมาช่วงปิโตรเคมีไม่ได้อยู่ที่การนำเทคโนโลยีมาใช้ แต่เป็นการขาดข้อมูลเกี่ยวกับการปรับโครงสร้างของผู้รับเหมาหลัก

มาตรฐานการแข่งขันสำหรับผลิตภัณฑ์เคมีได้ขยายขอบเขตจากราคาและคุณภาพไปสู่การพิจารณาถึงปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนและการตรวจสอบย้อนกลับของวัตถุดิบ แม้ว่าบริษัทขนาดใหญ่จะมีศักยภาพในการสร้างข้อมูลคาร์บอนในระดับผลิตภัณฑ์ แต่การตรวจสอบห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดจะไม่สามารถทำได้หากไม่รวมข้อมูลการปล่อยก๊าซจากบริษัทขนส่ง บำรุงรักษา และบำบัดของเสีย หากมาตรฐานการตรวจสอบของลูกค้าเข้มงวดขึ้นภายในสองถึงสามปีข้างหน้า ซัพพลายเออร์ที่ไม่มีข้อมูลจะถูกจัดว่าเป็นความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทานโดยไม่คำนึงถึงปริมาณการปล่อยก๊าซที่แท้จริง  ช่องว่างของข้อมูลคาร์บอนกำลังเปลี่ยนจากการประเมินด้านสิ่งแวดล้อมไปสู่ความไม่เท่าเทียมกันในคุณสมบัติการค้า

โครงการพัฒนาโรงงานอัจฉริยะได้ขยายการจัดการการผลิต การเชื่อมต่ออุปกรณ์ และการเก็บรวบรวมข้อมูลคุณภาพไปยังโรงงานผลิตขนาดเล็กและขนาดกลาง อย่างไรก็ตาม AI ในภาคการผลิตนั้นต้องอาศัยคุณภาพของข้อมูลที่รวบรวมได้ ระยะเวลาการสะสมข้อมูล และการกำหนดมาตรฐานกระบวนการ และการคาดการณ์อัตโนมัติไม่สามารถเกิดขึ้นได้จากการเชื่อมต่ออุปกรณ์เพียงอย่างเดียว อัตราการใช้ประโยชน์จริงของโรงงานอัจฉริยะในอุลซานและอัตราการทำงานของแบบจำลอง AI ไม่ได้ถูกแยกออกจากกันในข้อมูลที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ หากนับการแปลงเป็นดิจิทัลขั้นพื้นฐานและการดำเนินงาน AI เป็นความสำเร็จเดียวกันในช่วงปี 2026-2028 ช่องว่างในด้านนี้ก็จะหายไปจากสถิติ  บันทึกการดำเนินการโรงงานอัจฉริยะเป็นหลักฐานของการเตรียมการสำหรับ AX แต่ไม่ใช่หลักฐานของการดำเนินงาน AX

กระทรวงวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมและธุรกิจเริ่มต้นใหม่ได้เสนออัตราการใช้ประโยชน์โรงงานอัจฉริยะที่ 85% และการขยายโรงงานอัจฉริยะที่ใช้ AI สำหรับโครงการนวัตกรรมการผลิตอัจฉริยะปี 2026 แม้ว่ามาตรฐานนโยบายจะเปลี่ยนจากจำนวนการนำไปใช้เป็นอัตราการใช้ประโยชน์และประสิทธิภาพของ AI แล้ว แต่ระบบที่ไม่สามารถใช้งานได้ การสูญเสียข้อมูล และการพึ่งพาการบำรุงรักษาจากซัพพลายเออร์สำหรับบริษัทในอุลซานยังคงไม่ได้รับการยืนยัน หากอัตราการใช้ประโยชน์ของระบบยังคงต่ำเป็นเวลาสองถึงสามปี การลงทุนใน AI เพิ่มเติมจะยิ่งทำให้ข้อผิดพลาดในข้อมูลที่มีอยู่เพิ่มมากขึ้น  สำหรับบริษัท AX ซึ่งเป็นพันธมิตรในอุลซาน ช่องว่างที่สำคัญที่สุดอยู่ที่ระดับการใช้งานจริงของโรงงานอัจฉริยะที่มีอยู่มากกว่าแบบจำลอง AI

บริษัทขนาดใหญ่มีข้อมูลด้านการออกแบบ การผลิต คุณภาพ และข้อมูลลูกค้าสำหรับยานพาหนะ เรือ และผลิตภัณฑ์เคมีสำเร็จรูปตลอดวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์เหล่านั้น ในขณะที่ซัพพลายเออร์มักจะมีข้อมูลเฉพาะสำหรับกระบวนการที่ตนรับผิดชอบ หรือป้อนข้อมูลเข้าไปในระบบของผู้รับเหมาหลักโดยไม่ได้รับสิทธิ์ในการนำไปใช้ซ้ำ แต่สิทธิ์ในข้อมูลตามสัญญาแต่ละฉบับนั้นไม่ได้ถูกเปิดเผย หากปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลของผู้รับเหมาหลักเป็นเวลาสองถึงสามปีเข้ามาแทนที่การตัดสินใจในการผลิต ซัพพลายเออร์ก็จะสูญเสียรากฐานการเรียนรู้ที่จำเป็นในการสร้างแบบจำลองของตนเองปัญหาหลักของ Ulsan AX อยู่ที่การเข้าถึงข้อมูลอุตสาหกรรมมากกว่าปริมาณเซิร์ฟเวอร์ที่มีอยู่

ผู้รับเหมาหลักสามารถเลือกซัพพลายเออร์ที่เหมาะสมที่สุดได้โดยการเปรียบเทียบข้อมูลคุณภาพและการส่งมอบจากผู้รับเหมาช่วงหลายราย อย่างไรก็ตาม ผู้รับเหมาช่วงแต่ละรายขาดข้อมูลเปรียบเทียบและการคาดการณ์ความต้องการที่ผู้รับเหมาหลักมีอยู่ และต้องอาศัยคำสั่งซื้อในอดีตสำหรับการลงทุนด้านสิ่งอำนวยความสะดวกและการจัดสรรกำลังคน หากความไม่สมดุลของข้อมูลยังคงมีอยู่จนถึงปี 2028 ความแม่นยำของการคาดการณ์ของผู้รับเหมาหลักจะเพิ่มขึ้น ในขณะที่ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับสินค้าคงคลังและสิ่งอำนวยความสะดวกที่ไม่ได้ใช้งานสำหรับผู้รับเหมาช่วงจะเพิ่มขึ้น  มีการยืนยันแล้วว่า AI ในห่วงโซ่อุปทานมีศักยภาพที่จะทำให้ความไม่สมดุลของอำนาจต่อรองรุนแรงขึ้น แทนที่จะอำนวยความสะดวกในการเพิ่มประสิทธิภาพร่วมกัน

กลุ่มบริษัทขนาดใหญ่ในเมืองอุลซานกำลังดำเนินการด้านการออกแบบโดยใช้ AI, ดิจิทัลทวิน, หุ่นยนต์ และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ในอุตสาหกรรมยานยนต์ การต่อเรือ และปิโตรเคมี แม้ว่าขอบเขตของการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีจะขยายไปครอบคลุมทุกด้านของกิจกรรมองค์กร แต่สถิติในระดับภูมิภาคยังไม่ยืนยันอัตราการนำ AI มาใช้ อัตราการใช้ประโยชน์ และขนาดการลงทุนของบริษัทพันธมิตร หากไม่สามารถวัดช่องว่างนี้ได้ภายในสองถึงสามปี จะทำให้ไม่สามารถระบุได้ว่าเป้าหมายในการสนับสนุนสอดคล้องกับปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทานหรือไม่  ระดับความพร้อมของกลุ่มบริษัทขนาดใหญ่ถูกจัดอยู่ในระดับ "ขั้นสูง" ในขณะที่ของบริษัทพันธมิตรอยู่ในระดับ "ดิจิทัลบางส่วน" หรือ "ยังไม่ได้รับการยืนยัน"

นโยบายในอนาคตได้กำหนดเป้าหมายไว้ที่อัตราการนำ AI มาใช้ในบริษัทผู้ผลิตขนาดเล็กและขนาดกลางร้อยละ 10 และในปี 2024 มีโรงงานผลิตอัตโนมัติที่ใช้ AI จำนวน 26 แห่งทั่วประเทศ แม้ว่านี่จะแสดงให้เห็นว่าโครงสร้างพื้นฐานในปัจจุบันกระจุกตัวอยู่ที่บริษัทชั้นนำเพียงไม่กี่แห่ง แต่ก็ไม่มีการเปิดเผยการกระจายตัวของบริษัทพันธมิตรของ Ulsan ตามอุตสาหกรรมและขนาด หากการนำ AI มาใช้ยังคงกระจุกตัวอยู่ในกลุ่มพันธมิตรชั้นนำภายในปี 2028 ระดับความพร้อมของเครือข่ายระดับล่างก็จะยังคงไม่เปลี่ยนแปลง  โดยประเมินว่าระดับความพร้อมโดยเฉลี่ยของห่วงโซ่อุปทานนั้นต่ำกว่าของบริษัทขนาดใหญ่ชั้นนำอย่างมีนัยสำคัญ

มีการนำ AI และหุ่นยนต์มาใช้ในองค์กรขนาดใหญ่ในด้านการผลิต การตรวจสอบ การขนส่ง และการออกแบบ แม้ว่าการประยุกต์ใช้จะขยายไปไกลกว่ากระบวนการแต่ละอย่างไปสู่ระบบปฏิบัติการของโรงงานแล้ว แต่ขอบเขตของการแพร่กระจายของเทคโนโลยีเดียวกันไปยังโรงงานพันธมิตรยังคงไม่ได้รับการยืนยัน หากการแพร่กระจายยังคง  เกิดขึ้นเฉพาะภายในโรงงานของผู้รับเหมาหลักเป็นเวลาสองถึงสามปี ความแตกต่างในความเร็วของกระบวนการในห่วงโซ่อุปทานจะสร้างปัญหาคอขวดในการส่งมอบ แม้ว่าการแพร่กระจายภายในองค์กรขนาดใหญ่จะมีความคืบหน้าแล้ว แต่การแพร่กระจายระหว่างบริษัทต่างๆ ยังคงไม่ได้รับการยืนยัน

รัฐบาลตั้งเป้าหมายไว้ที่โรงงานผลิตอัตโนมัติด้วย AI มากกว่า 500 แห่งภายในปี 2030 แต่ ณ ปี 2024 มีเพียง 26 แห่งเท่านั้น ช่องว่างระหว่างเป้าหมายการขยายตัวกับโครงสร้างพื้นฐานในปัจจุบันนั้นกว้างถึงประมาณ 19 เท่า และปริมาณที่จัดสรรและคัดเลือกสำหรับเมืองอุลซานยังไม่ได้รับการยืนยัน เนื่องจากสองถึงสามปีข้างหน้าจะเป็นช่วงเริ่มต้นของการขยายตัวเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย ช่องว่างสำหรับบริษัทที่ถูกกีดกันจากโครงการนำร่องจึงจะกว้างขึ้นก่อนแม้ว่าการขยายตัวของโรงงาน AI จะเริ่มต้นขึ้นแล้ว แต่ก็ยังไม่ถึงขั้นที่ครอบคลุมเครือข่ายความร่วมมือของเมืองอุลซานทั้งหมด

บริษัทขนาดใหญ่มีองค์กรด้าน AI โดยเฉพาะและเครือข่ายความร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยีภายนอก มหาวิทยาลัย และบริษัทแพลตฟอร์มระดับโลก ในขณะที่การสำรวจโดยสำนักงานสารสนเทศแห่งชาติ (NIA) ยืนยันว่า SME ประสบปัญหาในการเข้าถึงเทคโนโลยีล่าสุด การจ้างบุคลากรผู้เชี่ยวชาญ และการบูรณาการเทคโนโลยีเหล่านั้นเข้าสู่ภาคการผลิต แต่จำนวนบุคลากรด้าน AI โดยเฉพาะในบริษัทพันธมิตรในเมืองอุลซานนั้นไม่ได้เปิดเผย หากช่องว่างด้านการจ้างงานนี้ยังคงอยู่ต่อไปอีกสองถึงสามปี ความเร็วในการพัฒนาโมเดลและการแก้ไขข้อผิดพลาดจะแตกต่างกันออกไป แม้ว่าจะใช้โซลูชันเดียวกันก็ตาม  ช่องว่างด้านกำลังคนในเมืองอุลซานเกิดจากการมีองค์กรที่สามารถดำเนินการ AI ได้อย่างต่อเนื่อง มากกว่าต้นทุนในการดำเนินการ

ความรู้เฉพาะด้านในสถานที่ทำงานของบริษัทคู่ค้ากระจุกตัวอยู่กับซีอีโอ ผู้จัดการโรงงาน และพนักงานที่มีทักษะ แม้ว่าการสูงอายุของแรงงานและการขยายตัวของแรงงานต่างชาติจะดำเนินไปอย่างต่อเนื่อง แต่เปอร์เซ็นต์ของบริษัทที่ได้สะสมความรู้ในการทำงานไปสู่ข้อมูล กฎเกณฑ์ และแบบจำลองนั้นยังไม่ได้รับการยืนยัน หากการสูญเสียแรงงานที่มีทักษะเกิดขึ้นเร็วกว่าการก่อตั้งองค์กร AX ภายในปี 2028 ความรู้พื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลจะสูญหายไปก่อน  ความเสี่ยงด้านเวลาของ AX สำหรับบริษัทคู่ค้ามีโครงสร้างที่ทำให้การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และการสูญหายของความรู้ด้านการผลิตเกิดขึ้นพร้อมกัน

บริษัทขนาดใหญ่มีขนาดและข้อมูลที่เพียงพอที่จะลดต้นทุนแบบบูรณาการในด้านผลิตภาพ คุณภาพ สินค้าคงคลัง และพลังงานผ่าน AI ในขณะที่ซัพพลายเออร์เป็นผู้รับภาระต้นทุนการดำเนินการ แต่กรณีที่ผลกำไรจากการผลิตสะท้อนให้เห็นในราคาต่อหน่วย ปริมาณ หรือระยะเวลาสัญญา ยังไม่ได้รับการยืนยันในระดับภูมิภาค หากโครงสร้างการแบ่งปันผลกำไรไม่ได้รับการจัดตั้งขึ้นภายในสองถึงสามปี ความเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจของการลงทุนใน AX จะแตกต่างกันไปในแต่ละผู้รับเหมาหลักและซัพพลายเออร์ ดังนั้น  การแพร่กระจายผลกำไรของ AX ในห่วงโซ่อุปทานจึงถูกประเมินว่าอยู่ในขั้นที่ต่ำกว่าการแพร่กระจายของเทคโนโลยี

แม้ว่าการสนับสนุนโรงงานอัจฉริยะและ AI ในภาคการผลิตจะช่วยลดต้นทุนการดำเนินการบางส่วน แต่ต้นทุนการบำรุงรักษา การปรับปรุงข้อมูล และการอัปเดตโมเดลนั้นเป็นต้นทุนที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ นอกจากนี้ยังขาดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะเกี่ยวกับอัตราการดำเนินงานอิสระและระยะเวลาคืนทุนหลังจากสิ้นสุดการสนับสนุน เมื่อต้นทุนการเปลี่ยนระบบและค่าสมัครสมาชิกสะสมมากขึ้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ผู้ผลิตที่มีกำไรต่ำจะถูกบังคับให้เลือกระหว่างการปิดกิจการหรือต้องพึ่งพาผู้ผลิตภายนอก  ผู้ผลิต AX มีความเปราะบางในแง่ของโครงสร้างรายได้ที่สามารถครอบคลุมต้นทุนที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ มากกว่าต้นทุนการใช้งานเริ่มต้น

การปรับโครงสร้างธุรกิจยานยนต์ SDV และการใช้พลังงานไฟฟ้า การต่อเรือ FOS และธุรกิจปิโตรเคมี ล้วนรวมอยู่ในกำหนดการที่จะเปลี่ยนแปลงโครงสร้างห่วงโซ่อุปทานระหว่างปี 2026 ถึง 2028 แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์และกระบวนการของผู้รับเหมาหลักจะเกิดขึ้นก่อนการลงทุนและการเปลี่ยนแปลงบุคลากรของผู้รับเหมาช่วง แต่ระยะเวลาตอบสนองของแต่ละบริษัทนั้นไม่ได้เปิดเผย เมื่อการปรับโครงสร้างประเภทรถยนต์ ประเภทเรือ และสิ่งอำนวยความสะดวกเสร็จสิ้นลงแล้ว จะไม่มีเวลาเพียงพอสำหรับการรับรองซัพพลายเออร์รายใหม่และการคืนทุน  "ช่วงเวลาทอง" สำหรับผู้รับเหมาช่วงของ Ulsan ไม่ได้สิ้นสุดลงเมื่อการปรับโครงสร้าง AX ของผู้รับเหมาหลักเสร็จสมบูรณ์ แต่ก่อนที่จะมีการคัดเลือกห่วงโซ่อุปทานใหม่

แม้ว่างบประมาณ AX ของรัฐบาลจะได้รับการขยายเพิ่มขึ้น แต่การสนับสนุนโรงงาน AI และความก้าวหน้าทางด้าน AI นั้นกระจุกตัวอยู่ที่บริษัทเพียงไม่กี่แห่งหลังจากผ่านกระบวนการคัดกรองและคัดเลือก หากบริษัทชั้นนำได้รับการคัดเลือกซ้ำๆ เป็นเวลาสองถึงสามปี ข้อมูลและประสิทธิภาพก็จะสะสมอยู่ในบริษัทชั้นนำเหล่านี้ และช่องว่างสำหรับบริษัทที่ไม่นำเทคโนโลยีมาใช้ก็จะกว้างขึ้นอย่างรวดเร็ว หลังจากโครงการสิ้นสุดลง บริษัทที่เข้ามาทีหลังจะต้องเริ่มต้นจากระดับเทคโนโลยีที่สูงขึ้นความเสี่ยงด้านเวลาที่เกี่ยวข้องกับการสนับสนุน AX อยู่ที่ข้อเท็จจริงที่ว่าช่วงเวลาที่ไม่ได้รับการคัดเลือกนั้นจะสะสมเป็นช่องว่างทางการแข่งขัน

ความแม่นยำของโมเดล AI จะดีขึ้นเมื่อข้อมูลการผลิต ข้อบกพร่อง และการบำรุงรักษาสะสมมากขึ้น หากบริษัทขนาดใหญ่และซัพพลายเออร์ชั้นนำสร้างระบบหมุนเวียนข้อมูลก่อน บริษัทที่ตามมาทีหลังจะต้องแบกรับภาระของช่องว่างข้อมูลการฝึกอบรมที่กินเวลาหลายปี นอกเหนือจากต้นทุนในการนำอุปกรณ์มาใช้ หากการสะสมข้อมูลไม่เริ่มต้นภายในปี 2028 จะเป็นการยากที่จะตามทันประสิทธิภาพของโมเดลของบริษัทชั้นนำด้วยการลงทุนด้านเงินทุนเพียงอย่างเดียว  ช่องว่าง AI ในภาคการผลิตเป็นความเสี่ยงที่ไม่สามารถแก้ไขได้ ซึ่งเกิดจากการสะสมข้อมูลที่กว้างขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อเวลาผ่านไป

ห่วงโซ่อุปทานดิจิทัลของผู้รับเหมาหลักจะประเมินคุณภาพ เวลาในการส่งมอบ การปล่อยก๊าซคาร์บอน และความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ และนำผลลัพธ์เหล่านี้ไปใช้ในการคัดเลือกซัพพลายเออร์ เมื่อบริษัทใดบริษัทหนึ่งหลุดออกจากห่วงโซ่อุปทาน บริษัทนั้นจะสูญเสียความสามารถในการลงทุนใน AX เนื่องจากรายได้ลดลง และไม่สามารถรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการรับรองใหม่ได้ หากการออกจากห่วงโซ่อุปทานเกิดขึ้นภายในสองถึงสามปี ช่องว่างทางเทคโนโลยีและช่องว่างทางธุรกรรมจะเสริมซึ่งกันและกัน  ความล้มเหลวของบริษัทคู่ค้าในระบบ AX ไม่ใช่เพียงแค่ความล้มเหลวในการนำระบบมาใช้เท่านั้น แต่ยังเป็นสิ่งที่แก้ไขไม่ได้และส่งผลให้บริษัทนั้นต้องออกจากห่วงโซ่อุปทานอย่างถาวร

การประเมินประสิทธิภาพการบีบอัดข้อมูล:จุดเปลี่ยนสำคัญของ Ulsan Supply Chain AX อยู่ที่ว่าบริษัทพันธมิตรจะสามารถก้าวข้ามระดับการให้ข้อมูลแก่ AI ของผู้รับเหมาหลัก และในขณะเดียวกันก็รักษาไว้ซึ่งสิทธิ์ในการใช้ข้อมูลซ้ำ ความสามารถในการดำเนินงานที่เป็นอิสระ และผลประโยชน์ด้านผลิตภาพได้หรือไม่

AX ของบริษัทขนาดใหญ่ในอุลซานได้ รับการประเมิน ว่าอยู่ในขั้นสูงในแง่ของการลงทุน ข้อมูล บุคลากร และการนำไปใช้งานจริงในขณะที่ AX ของบริษัทพันธมิตรในท้องถิ่น ได้รับการประเมินว่าอยู่ในขั้นเริ่มต้น และยังไม่สามารถระบุได้ชัดเจน โดยไม่รวมถึงการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลขั้นพื้นฐานและบริษัทชั้นนำบางแห่ง

ช่องว่างในปัจจุบันไม่ได้เป็นเพียงความแตกต่างของระดับเทคโนโลยีเท่านั้น แต่เป็นโครงสร้างที่ไม่สมมาตร โดยที่บริษัทขนาดใหญ่ทำหน้าที่เป็นผู้คาดการณ์และประเมินห่วงโซ่อุปทาน ในขณะที่บริษัทคู่ค้าให้ข้อมูลของตนเอง แต่ขาดการเข้าถึงข้อมูลเปรียบเทียบและการพยากรณ์ความต้องการ

หากช่องว่างนี้ยังคงอยู่จนถึงปี 2028 อุลซานมีแนวโน้มสูงที่จะสูญเสียมูลค่าเพิ่มและจำนวนบริษัทในระบบนิเวศความร่วมมือระดับภูมิภาค แทนที่จะรักษาความสามารถในการแข่งขันตามดัชนี AX ของโรงงานขนาดใหญ่ไว้ได้

การตัดสินใจในช่วงเวลาที่เหมาะสม: การเร่งความเร็ว Enterprise AX + ความเสี่ยงจากการแบ่งขั้วในห่วงโซ่อุปทาน

แหล่งที่มาของหลักฐาน

• กระทรวงการค้า อุตสาหกรรม และพลังงาน งบประมาณและเป้าหมายการก่อสร้างโรงงาน AX·AI ปี 2026
• กระทรวงวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมและธุรกิจสตาร์ทอัพ กลยุทธ์นวัตกรรมการผลิตอัจฉริยะบนพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ (AI) 3.0
• กระทรวงวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมและธุรกิจสตาร์ทอัพ โครงการสนับสนุนนวัตกรรมการผลิตอัจฉริยะ ปี 2026
• NIA วิเคราะห์สถานะปัจจุบันและความท้าทายของการนำ AI มาใช้ในบริษัทต่างๆ
• NIA มาตรการใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพเพื่อเสริมสร้างศักยภาพในการแข่งขันด้านการผลิตภายในประเทศ
• ระบบบริหารจัดการธุรกิจโรงงานอัจฉริยะ
• HD Hyundai ก่อตั้งอู่ต่อเรือแห่งอนาคต (FOS)
• กระทรวงการค้า อุตสาหกรรม และพลังงาน คณะอนุกรรมการนิคมอุตสาหกรรม AX และกลุ่ม M.AX

มุมมองเชิงโครงสร้าง — เมื่อบริษัทขนาดใหญ่อย่าง AX ประสบความสำเร็จ ความเป็นอิสระของซัพพลายเออร์อาจลดลง

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในองค์กรขนาดใหญ่เรียนรู้ข้อมูลด้านราคา คุณภาพ การส่งมอบ และข้อบกพร่องจากซัพพลายเออร์หลายรายพร้อมกัน เมื่อข้อมูลสะสมมากขึ้น ผู้รับเหมาหลักจะสามารถคาดการณ์ห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นและเปลี่ยนซัพพลายเออร์ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ในทางตรงกันข้าม ซัพพลายเออร์มีเพียงข้อมูลของตนเอง หรือไม่สามารถใช้ข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบของผู้รับเหมาหลักได้อย่างอิสระด้วยซ้ำ

ในความไม่สมดุลนี้ การเชื่อมต่อทางดิจิทัลของคู่ค้าไม่ได้หมายความถึงความสามารถของ AX เสมอไป บริษัทที่เชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มของผู้รับเหมาหลักมีส่วนร่วมในการสร้างข้อมูล แต่ไม่สามารถมีส่วนร่วมในการเป็นเจ้าของแบบจำลอง ข้อมูลเปรียบเทียบ หรือการตัดสินใจได้ ซึ่งก่อให้เกิดความขัดแย้งที่ว่า การพึ่งพาผู้รับเหมาหลักจะเพิ่มขึ้นตามระดับการเชื่อมต่อที่เพิ่มขึ้น

หาก AI ของผู้รับเหมาหลักช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต การดำเนินงานระบบการจัดส่งที่มีซัพพลายเออร์น้อยลงและระบบการจัดส่งที่แม่นยำยิ่งขึ้นก็จะมีความได้เปรียบทางเศรษฐกิจ ในทางกลับกัน หากการสนับสนุน AX จากบริษัทคู่ค้าไม่นำไปสู่ความสามารถในการแข่งขันที่เป็นอิสระ AI ก็จะทำหน้าที่เป็นกลไกในการคัดเลือกเฉพาะบริษัทที่ยอดเยี่ยมเท่านั้น แทนที่จะพัฒนาห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด

ดังนั้น ความเสี่ยงเชิงโครงสร้างในอุลซานจึงไม่ได้อยู่ที่บริษัทคู่ค้าที่นำ AI มาใช้ช้าเพียงอย่างเดียว  ความเสี่ยงที่ใหญ่กว่าคือการฝังรากลึกของโครงสร้างที่บริษัทคู่ค้าให้ข้อมูลมากขึ้นเมื่อเข้าร่วมใน AX แต่พลังในการคาดการณ์และอำนาจต่อรองของพวกเขากลับไม่เพิ่มขึ้น