วิศวกรในโรงงานแบบพวกเราเมื่อได้ยินคำว่า “data scinece” ก็คงจะคิดว่ามันไกลตัวเรามากจนมาไม่ถึงหรอก
แต่ถ้าพูดถึงคำว่า “ข้อมูลตัวเลขมากๆ ที่กองอยู่ในเอกเซล” พวกเราก็คงจะอ๋อ และ นึกภาพความวุ่นวายได้อย่างแน่นอน
หลายครั้งที่วิศวกรหลากหลายสาขา ต้องเริ่มทำงานเกี่ยวกับข้อมูล
ตัวอย่าง เช่น
- วิศวกรเครื่องกลที่ต้องรับมือกับข้อมูลทุกวินาทีจากการติดตั้งเครื่องมือวัด จุดต่างๆ ใน Boiler ของโรงงาน เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพ
- วิศวกรอุตสาหการที่ต้องรับมือกับข้อมูลการจัดการสต๊อกสินค้าในลงตามชนิดที่โรงงานกำหนด
- วิศวกรไฟฟ้าที่ต้องรับมือกับข้อมูลในการ Optimize ให้การทำงานของเครื่องจักรเพิ่มประสิทธิภาพได้ดีขึ้นกว่าเดิม
- วิศวกรเกษตรที่ต้องรับมือกับข้อมูลของเครื่องตรวจวัด NIR ในการวัดค่าความหวานของผลไม้
ซึ่งการจัดการข้อมูลในเบื้องต้นของวิศวกรที่นึกออกเป็นอย่างแรกก็คือ Excel
หลังจากที่ลองจัดการข้อมูลใน Excel ก็เริ่มเห็น Pattern (รูปแบบ) ซ้ำๆที่เกิดขึ้น
ก็คงดีหากวิศวกรสามารถดึงวิชาพื้นฐานวิศวกร Computer Programming มาเขียนคู่กับ Excel
แต่ก็เป็นเรื่องที่ยากเพราะมหาวิทยาลัยไม่ได้สอนภาษา VBA หรือภาษาโปรแกรมของ Excel
ซึ่งก็ทำให้วิศวกรไม่สามารถต่อยอดจาก Excel ได้
(ถึงแม้อาจารย์จะบอกว่า Syntax ของภาษาโปรแกรมมันคล้ายๆกันก็ตาม ก็ยังคงยากอยู่ดี)
สิ่งที่วิศวกรนึกออกอีกเกี่ยวกับโปรแกรมก็ คือ เพื่อนวิศวคอมพิวเตอร์
ซึ่งก็จะถามเพื่อนเหล่านั้นพร้อมกับได้คำตอบมาว่า “กูก็ไม่รู้เหมือนกัน” เพราะวิศวคอมพิวเตอร์ก็ไม่ได้เรียนภาษา VBA
และใครหละจะมาแก้โจทย์เหล่านี้ได้
ก็วิศวกรคนนั้นหละครับ ที่ต้องศึกษาเพิ่มเติม
จากคำพูดที่ว่า “ไม่มีอะไร ที่วิศวกรไทย ทำไม่ได้”
สิ่งที่วิศวกรควรศึกษาเพิ่มเติม ได้แก่
- ดูวิธีการจัดการข้อมูล พวกโปรแกรม Statistic เช่น SPSS หรือ MINITAB
- ดูวิธีการเขียนโปรแกรม บ้างก็ไป VBA, Python, MatLab หรือ R
- ดูวิธีการแสดง Report เพื่อแสดงกราฟสวยๆ ให้หัวหน้าดู ก็ไปเรียน Visualization จาก Data studio, Power BI
บางคนก็ทำจน Optimize ข้อมูลได้อย่างสวย สุดท้ายเป็นความลับของโรงงาน
บางคนก็เขียน VBA ใน Excel จนแทบเป็นโปรแกรมสำเร็จรูปของโรงงาน และก็เป็นความลับของโรงงาน
รู้ตัวอีกทีก็แทบจะได้วิทยานิพนธ์ของ ป. โท มาหนึ่งเรื่องแล้ว แต่ไม่ได้รับการเผยแพร่ เพราะเป็นความลับของโรงงาน
บางคนก็โดนหัวหน้าขโมยผลงานไปอัปเงินเดือนง่ายๆ ก็มีเจ็บใจก่อนลาออกไปบ้าง
ซึ่งพวกพื้นฐานเหล่านี้แหละครับ คือ พื้นฐานของ Data Science
เพราะเราได้ทำครบทุกอย่างแล้ว ตั้งแต่
เก็บข้อมูล -> จัดการข้อมูล -> วิเคราะห์ข้อมูล -> นำข้อมูลมาแสดง/ตัดสินใจ
ดังนั้น นี่แหละ !! มาเริ่มเรียนรู้ และ ทำให้สิ่งนี้กลายเป็นทักษะและจุดแข็งในตัวของเราเอง
เพราะถ้าคุณสามารถเป็นวิศวกรโรงงานที่มีทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี
คราวนี้โรงงานที่ไหนเค้าจะกล้าปฎิเสธเงินเดือนที่คุณต้องการ !!
มาอัปสกิล Data Science ที่ง่ายกว่า Calculus 3 ตัว
เพื่อให้เราเป็น 1 ในวิศกรที่ทุกบริษัทต้องการในปี 2022 กันเถอะ