สัมภาษณ์และเรียบเรียงโดย งานสื่อสารและขับเคลื่อนความรู้
ฝ่ายเผยแพร่เทคโนโลยีวัสดุ

ดร.สมบูรณ์ โอตรวรรณะ และ ดร.ยศกร ประทุมวัลย์ จากทีมวิจัยคอมพิวเตอร์ช่วยในการคำนวณทางวิศวกรรม ศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ (เอ็มเทค) แบ่งปันประสบการณ์กว่า 20 ปี และแง่คิดในการทำงานวิจัยและพัฒนาเกี่ยวกับการออกแบบเชิงวิศวกรรมโดยอาศัยการจำลองด้วยซอฟต์แวร์ CAE (คอมพิวเตอร์ช่วยในการคำนวณทางวิศวกรรม) ซึ่ง CAE เป็นเทคโนโลยีการคำนวณแบบดิจิทัลที่สามารถทำนายสมรรถนะของผลิตภัณฑ์ที่กำลังออกแบบอยู่ได้ล่วงหน้า เสมือนหนึ่งพาเราไปเห็นผลงานสุดท้ายได้อย่างน่าอัศจรรย์

ทำความรู้จักกับ CAE

ดร.สมบูรณ์เกริ่นนำเกี่ยวกับ CAE ว่า “คอมพิวเตอร์ช่วยในการคำนวณทางวิศวกรรม หรือ CAE ที่หลายท่านเคยได้ยินมาบ้างก็เช่น การวิเคราะห์ด้วยไฟไนต์เอลิเมนต์ (Finite Element Analysis: FEA) และพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณ (Computational Fluid Dynamics: CFD) ซึ่งถ้าพูดให้เข้าใจง่าย ๆ คือ เป็นการคำนวณทางวิศวกรรมด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อให้วิศวกรสามารถทำนายพฤติกรรม ประเมินสมรรถนะ และตัดสินใจกับสิ่งที่ออกแบบไว้ได้ก่อนที่จะนำไปสร้างต้นแบบจริง ทำให้สามารถลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการลองผิดลองถูก (trial-and-error) ของขั้นตอนการออกแบบและสร้างต้นแบบได้ นอกจากนั้นการจำลอง CAE ยังช่วยให้สามารถออกแบบจนได้คุณภาพของผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นด้วย”

ดร.สมบูรณ์เล่าต่อว่า “เทคโนโลยี CAE ได้รับการพัฒนาขึ้นในสหรัฐอเมริกาเพื่อใช้เป็นเครื่องมือสำหรับการคำนวณเกี่ยวกับกิจการอวกาศขององค์การบริหารการบินและอวกาศแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา หรือที่รู้จักกันดีในนามองค์การ NASA (National Aeronautics and Space Administration) เนื่องจากปัญหาทางวิศวกรรมที่เกี่ยวกับกิจการอวกาศส่วนใหญ่ เช่น การส่งยานอวกาศออกนอกโลก, การออกแบบสถานีอวกาศ (space station) เป็นต้น ไม่สามารถทำการทดลองบนพื้นโลกได้โดยง่าย หลังจากเทคโนโลยี CAE ประสบความสำเร็จในกิจการอวกาศแล้วก็ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในการออกแบบทางวิศวกรรมในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น ยานยนต์ การก่อสร้าง ปิโตรเคมี ไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์ เป็นต้น ตลอดระยะเวลาเกินครึ่งศตวรรษที่เทคโนโลยี CAE ถูกนำไปใช้และพัฒนาอย่างต่อเนื่องยาวนาน จึงถือได้ว่า CAE เป็น Cross-Cutting Technology ที่สำคัญเช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่มาทีหลังอย่าง IoT (Internet of Things) และ AI (Artificial Intelligence)”

อย่างไรก็ดีเหรียญย่อมมีสองด้าน ดร.สมบูรณ์จึงให้ข้อสังเกตว่า “แม้ว่า CAE จะมีประสิทธิภาพและอำนวยความสะดวกมากเพียงใดก็ตาม แต่ถ้าวิศวกรผู้ใช้งานยังขาดความรู้ความเข้าใจในศาสตร์ของการใช้ CAE ก็จะทำให้ได้ผลการจำลองที่คลาดเคลื่อนจากความเป็นจริง ซึ่งจะส่งผลให้เกิดความเสียหายตามมา ทั้งนี้มีคำกล่าวว่า An FEA program allows an engineer to make mistakes at a rapid rate of speed. (R. Miller)”

ในทรรศนะส่วนตัวของ ดร.สมบูรณ์ ทักษะและความรู้ที่จำเป็นสำหรับผู้จะใช้งานซอฟต์แวร์ CAE ให้งานประสบผลสำเร็จ ได้แก่

1. Software Skill หมายถึง ทักษะความชำนาญในการใช้งานเครื่องมือและฟังก์ชันต่าง ๆ ของซอฟต์แวร์ ซึ่งทักษะนี้เกิดจากความคุ้นเคยกับซอฟต์แวร์

2. Computational Knowledge หมายถึง ความรู้ในด้านการคำนวณเชิงตัวเลข (numerical methods) เช่น อัลกอริทึม (algorithm) ต่าง ๆ ของการคำนวณเชิงตัวเลข, การตีเมช (meshing) เป็นต้น

3. Engineering Knowledge หมายถึง ความรู้เชิงวิศวกรรมในสาขาที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่จะวิเคราะห์ด้วย CAE

ดร.สมบูรณ์ให้ทรรศนะว่า “ปัญหาของการใช้งานเทคโนโลยี CAE ในปัจจุบัน คือ การจำลอง CAE ของปัญหาทางวิศวกรรมทั่วไปไม่มีมาตรฐานหรือเกณฑ์ตัดสินที่เป็นสากล (universal standard) มากำหนดอย่างละเอียดชัดเจน ทำให้ผู้ใช้งานจำนวนไม่น้อยที่ยังขาดทักษะและความรู้ 3 ข้อที่กล่าวมาข้างต้น ใช้งาน CAE อย่างไม่ถูกต้องมากนัก ส่งผลให้ได้ผลการจำลองที่คลาดเคลื่อน และ/หรือ ไม่สามารถแปลผลการจำลองได้อย่างถูกต้อง”

ดร.สมบูรณ์เล่าถึงประสบการณ์ที่ผ่านมาว่า “หลายองค์กรตระหนักถึงความสำคัญของเทคโนโลยี CAE ในการออกแบบและแก้ปัญหาทางวิศวกรรม จึงลงทุนซื้อซอฟต์แวร์ CAE มาใช้และจัดหาบุคลากรมาทำงานด้านนี้โดยตรง แต่แม้ลงทุนดังกล่าวไปแล้วกลับยังไม่สามารถใช้ CAE ช่วยในงานออกแบบและแก้ปัญหาทางวิศวกรรมขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากนัก ซึ่งปฏิเสธไม่ได้ว่าเกิดจากการที่วิศวกรผู้ใช้งาน CAE จำนวนมากยังขาดทักษะและความรู้โดยเฉพาะข้อ 2 Computational Knowledge และข้อ 3 Engineering Knowledge ซึ่งอุปสรรคข้อนี้ทางทีมวิจัยคอมพิวเตอร์ช่วยในการคำนวณทางวิศวกรรมของเอ็มเทคได้เข้าไปช่วยทั้งบริษัทเอกชน รัฐวิสาหกิจ และองค์กรของรัฐ อย่างสม่ำเสมอในรูปแบบต่าง ๆ เช่น การรับจ้างวิจัย การให้คำปรึกษาเชิงวิชาการ การฝึกอบรมเพิ่มทักษะและความรู้ เป็นต้น”

ตัวอย่างการใช้งาน CAE

ดร.ยศกรได้เล่าว่าจากการที่บุคลากรในทีมวิจัยมีความรู้และประสบการณ์ด้าน CAE และงานวิศวกรรมต่าง ๆ ที่สั่งสมมายาวนาน ทำให้สามารถเข้าไปช่วยเติมเต็มให้กับภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้ ก่อให้เกิดผลงานที่เป็นรูปธรรมในรูปแบบต่าง ๆ เช่น ผลกระทบทางเศรษฐกิจ ต้นแบบผลิตภัณฑ์ ทรัพย์สินทางปัญญา บทความในวารสารทางวิชาการระดับนานาชาติ เป็นต้น

ตัวอย่างผลงานแรกคือ ล้ออะลูมิเนียมอัลลอย¹ หรือที่นิยมเรียกกันว่า ล้อแม็ก ซึ่งทีมวิจัยของเอ็มเทคได้ทำงานรับจ้างวิจัยให้กับบริษัท เลนโซ่ วีล จํากัด ซึ่งเป็นผู้ผลิตล้อแม็กรายใหญ่ของไทย โจทย์วิจัยคือการสร้างแบบจำลองไฟไนต์เอลิเมนต์ที่มีความเหมาะสมในการจำลองการทดสอบทางกลตามมาตรฐาน 2 การทดสอบ ได้แก่ การทดสอบความล้าตามแนวรัศมีในเชิงพลวัต (Dynamic Radial Fatigue Test) และการทดสอบการกระแทก (Impact Test) หากพิจารณาการทดสอบทั้งสองจะพบว่าการทดสอบจริงจะสิ้นเปลืองทั้งเวลาและค่าใช้จ่ายค่อนข้างมาก เนื่องจากต้องสร้างต้นแบบล้อทดสอบขึ้นมาและลักษณะของการทดสอบที่เป็นการทดสอบแบบทำลาย (destructive test) กล่าวคือภายหลังการทดสอบแล้วล้อทดสอบจะไม่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้อีก สำหรับการจำลองไฟไนต์เอลิเมนต์ของทั้งสองการทดสอบนี้จัดว่าเป็นงานที่มีความซับซ้อนสูงเนื่องจากเกี่ยวข้องกับปรากฏการณ์ความล้า (fatigue) และพลวัต (dynamic) ดังนั้นการสร้างแบบจำลองไฟไนต์เอลิเมนต์ที่มีความเหมาะสมจึงเป็นสิ่งที่มีความท้าทายมาก ในโครงการวิจัยนี้ได้ศึกษาและทดลองใช้แบบจำลองต่าง ๆ จนได้แบบจำลองที่สามารถทำนายผลการทดสอบทั้งสองได้อย่างแม่นยำในเวลาที่ไม่มากเกินไป ส่งผลให้ทางบริษัทสามารถเพิ่มความแข็งแรงของล้อได้ในกรณีที่ผลการจำลองบ่งบอกว่าล้อเดิมยังไม่ผ่านการทดสอบ และสามารถลดเนื้อวัสดุได้ในกรณีที่ผลการจำลองบ่งชี้ว่าล้อเดิมมีความแข็งแรงสูงเกินกว่าค่าที่ต้องการมากเกินไป ดร.สมบูรณ์ได้เล่าเสริมว่า “ความซับซ้อนของปรากฏการณ์ต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นในการทดสอบทางกลของล้อแม๊กทำให้การสร้างแบบจำลองไฟไนต์เอลิเมนต์ที่สามารถทำนายผลได้แม่นยำเป็นเรื่องยาก จุดนี้เองทำให้หลายบริษัทยังไม่สามารถจำลองจนได้ผลที่แม่นยำและอาจนำไปสู่การเลิกใช้ CAE ในที่สุด”