Click here to visit our sponsor

CAE (Computer Aided Engineering) อาจจัดได้ว่าเป็นคลื่นลูกใหม่ซึ่งมีผลกระทบโดยตรงต่อเทคโนโลยีการผลิตและการออกแบบสำหรับภาคอุตสาหกรรมไทยในปัจจุบัน เป็นคลื่นลูกที่สามต่อจากคลื่นของเทคโนโลยี CAD (Computer Aided Design) และ CAM (Computer Aided Manufacturing) ซึ่งกระทบภาคอุตสาหกรรมการผลิตของไทยในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ในกรณีคลื่นของเทคโนโลยี CAD และ CAM ที่ผ่านมานั้น วิศวกรและช่างเทคนิคไทยสามารถรับมือและปรับสภาพความพร้อมได้โดยไม่ยากนัก ทั้งนี้เนื่องจากกระบวนการที่มีอยู่ในเทคโนโลยีทั้งสองนี้สามารถทำความเข้าใจได้ด้วยตนเองและใช้วิจารณญาณพิจารณาความถูกต้องได้โดยตรงจากการมองรูปภาพกราฟฟิกบนหน้าจอคอมพิวเตอร์ ดังจะสังเกตได้จากโปรแกรมคอมพิวเตอร์การเขียนแบบ เช่น AutoCAD ซึ่งเคยเป็นของแปลกใหม่และได้รับความสนใจในการเรียนรู้กันอย่างกว้างขวางเมื่อประมาณ 5 ปีที่แล้ว ได้กลายมาเป็นของปกติธรรมดาที่สามารถเรียนรู้กันได้ด้วยตนเองบนเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลทั่วไป

คลื่นของเทคโนโลยี CAE ไม่เป็นเช่นนั้น คลื่นลูกใหม่ CAE นี้ต้องการความรู้ในหลายๆด้านก่อนจะนำมาประยุกต์ใช้ให้เกิดประโยชน์ได้ องค์ประกอบของความรู้ที่จำเป็นเริ่มตั้งแต่ (1) ความเข้าใจในคณิตศาสตร์ขั้นสูงทางวิศวกรรม (Advanced engineering mathematics) ที่ประกอบด้วยสมการเชิงอนุพันธ์ย่อย (Partial differential equations) ซึ่งอยู่ในรูปแบบของสัญลักษณ์คล้ายเลขหกกลับทางที่เคยศึกษากันในระดับชั้นปีที่สี่ในมหาวิทยาลัย (2) ความเข้าใจในระเบียบวิธีการคำนวณขั้นสูง เช่น ระเบียบวิธีผลต่างสืบเนื่อง (Finite difference method) หรือ ระเบียบวิธีไฟไนต์เอลิเมนต์ (Finite element method) ที่เริ่มเปิดสอนกันตามมหาวิทยาลัยซึ่งแปลงสมการเชิงอนุพันธ์ย่อยดังกล่าวข้างต้นไปเป็นสมการทางพีชคณิตเพื่อให้สามารถคำนวณออกมาเป็นตัวเลขได้ (3) ความเข้าใจในระเบียบวิธีเชิงตัวเลข (Numerical methods) ที่ปัจจุบันกลายเป็นวิชาบังคับในการเรียนวิศวกรรมศาสตร์ระดับปริญญาตรีในหลายสาขา ความรู้ที่เกิดขึ้นในระเบียบวิธีเชิงตัวเลขนี้เองจำเป็นต้องนำไปผนวกกับระเบียบวิธีการคำนวณขั้นสูงในข้อที่แล้วอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ (4) ความเข้าใจในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ประกอบด้วยขั้นตอนของการคำนวณ เนื่องจากงานขนาดใหญ่อาจต้องใช้เวลาในการคำนวณนานหลายวัน ผู้วิเคราะห์จะสามารถเข้าใจได้ว่าในช่วงเวลานานนั้นโปรแกรมคอมพิวเตอร์กำลังทำอะไรอยู่ อันเป็นผลต่อเนื่องทำให้เกิดความมั่นใจในผลลัพธ์ที่คำนวณได้ และ (5) ประสบการณ์การใช้เครื่องคอมพิวเตอร์และโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ทั้งนี้เนื่องจากผลลัพธ์ที่คำนวณได้นั้นประกอบด้วยตัวเลขเป็นจำนวนมาก จำเป็นต้องทำความเข้าใจโดยการพิจารณาผลลัพธ์ที่แสดงเป็นกราฟฟิกสี จะดูเป็นเพียงตัวเลขแบบงานเก่า ๆ ในอดีตไม่ได้อีกแล้ว

ความไม่เข้าใจและไม่มีประสบการณ์เพียงพอในองค์ประกอบทั้งห้าข้างต้นนี้ อาจนับได้ว่าเป็นกำแพงกั้นความสำเร็จของการใช้ CAE ได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิศวกรส่วนใหญ่ในประเทศไทยยังไม่คุ้นเคยกับสมการเชิงอนุพันธ์ย่อยนัก ไม่เคยชินกับระเบียบวิธีเชิงตัวเลข ไม่มีความถนัดมากนักในการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์สมัยตอนศึกษาอยู่ในมหาวิทยาลัย แต่ในปัจจุบันเมื่อได้เข้ามาทำงานในภาคอุตสาหกรรม ได้เล็งเห็นความจำเป็นในการใช้ CAE มากขึ้น ทำให้เกิดความต้องการเรียนรู้ และเป็นผลต่อเนื่องทำให้เกิดความต้องการในการซื้อโปรแกรมคอมพิวเตอร์ทางด้านนี้ ถึงแม้ว่าบางโปรแกรมนั้นมีราคาสูงเป็นล้านบาท

แรงกดดันต่อวิศวกรให้มีความสามารถทางด้าน CAE ได้เพิ่มมากขึ้นในปัจจุบันเมื่อหลายบริษัทขนาดใหญ่ในประเทศไทยจำเป็นต้องมีผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ด้วย CAE แนบไปเพื่อรับรองการออกแบบก่อนการส่งมอบผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ บางบริษัทจำเป็นต้องส่งชิ้นงานที่ได้ออกแบบใหม่ไปยังต่างประเทศที่มีความก้าวหน้าทางวิชาการมากกว่าและยอมเสียค่าใช้จ่ายเพื่อให้ได้มาชึ่งผลลัพธ์ที่วิเคราะห์ด้วย CAE ในราคาสูง บางบริษัทต้องเสียโอกาสในการผลิตผลิตภัณฑ์ใหม่เพราะไม่มีวิศวกรที่มีความรู้ทางด้าน CAE หรือหากมีวิศวกรผู้สามารถคำนวณผลลัพธ์ออกเป็นรูปสีต่าง ๆ ได้ แต่ทว่าวิศวกรผู้นั้นไม่มีความรู้ที่ลึกซึ้งโดยแท้จริงแล้ว ก็จะไม่รู้วิธีการตรวจสอบว่าผลลัพธ์ที่แสดงออกมาด้วยรูปสีสวยๆนั้นมีความถูกต้องหรือไม่

เนื่องจาก CAE ในภาพรวมประกอบด้วยกระบวนการประยุกต์ระเบียบวิธีการคำนวณขั้นสูงมาใช้แก้สมการเชิงอนุพันธ์ย่อยสำหรับปัญหาที่มีรูปร่างซับซ้อนใดๆ (Complex geometry) ภายใต้เงื่อนไขขอบเขต (Boundary conditions) ที่ต่าง ๆ กัน ทำให้ CAE ถูกนำไปประยุกต์เพื่อแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์เป็นจำนวนมาก ทั้งนี้เนื่องจากปัญหาเหล่านี้ล้วนถูกครอบคลุม (Governed) ด้วยสมการเชิงอนุพันธ์ย่อยแทบทั้งสิ้น ยกตัวอย่างเช่น การหาค่าความเค้นในล้อแม็กหรือการเสียรูปของโครงสร้างรถยนต์เมื่อถูกชนนั้นได้มาจากการแก้สมการเชิงอนุพันธ์ย่อยของความสมดุล (Equilibrium equations), การหาค่าศักย์ไฟฟ้ารอบลูกถ้วยบนเสาไฟฟ้าแรงสูงหรือค่าความเข้มของสนามแม่เหล็กไฟฟ้าในเครื่องปั่นไฟนั้นได้มาจากการแก้สมการเชิงอนุพันธ์ย่อยแม็กซ์เวลล์ (Maxwell equations), การวิเคราะห์หาการกระจายของอุณหภูมิและความร้อนที่เกิดขึ้นบนเครื่องยนต์หรือบนไมโครชิพคอมพิวเตอร์นั้นได้มาจากการแก้สมการเชิงอนุพันธ์ย่อยการถ่ายเทพลังงานความร้อน (Energy equation), การวิเคราะห์หาความเร็วและอุณหภูมิของโลหะร้อนเหลวที่ฉีดลงในเบ้าหล่อหรือการคำนวณความเร็วลมรวมทั้งความดันผ่านรถยนต์และเครื่องบินนั้นได้มาจากการแก้ระบบสมการเชิงอนุพันธ์ย่อยนาเวียร์-สโตกส์ (Navier-Stokes equations) เป็นต้น ตัวอย่างต่าง ๆ ข้างต้นนี้แสดงถึงความสำคัญของ CAE เป็นอย่างดีที่สามารถช่วยวิศวกรในการวิเคราะห์ปัญหาที่ออกแบบมานั้นได้โดยง่าย สามารถเปลี่ยนแปลงรูปแบบแล้วทำการวิเคราะห์ใหม่ได้ในระยะเวลาอันสั้น ก่อให้เกิดกระบวนการออกแบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุด มีความมั่นใจในผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นเนื่องจากผลลัพธ์ดังกล่าวได้มาจากความรู้ทางวิศวกรรมที่ละเอียดและลึกซึ้ง ช่วยลดค่าโสหุ้ยอีกทั้งหลีกเลี่ยงการลองผิดลองถูกที่มักใช้กันในอดีต รวมทั้งร่นเวลาในการออกแบบและการผลิตที่ช่วยเสริมศักยภาพทำให้สามารถแข่งขันกับต่างชาติได้ดียิ่งขึ้น

CAE คลื่นลูกที่สามต่อจาก CAD และ CAM นี้เป็นคลื่นลูกใหม่ที่น่าวิตก เนื่องจากต้องการองค์ประกอบของความรู้ในหลาย ๆ ด้านดังกล่าวข้างต้นซึ่งล้วนต้องใช้เวลาและประสบการณ์ในการทำความเข้าใจ เป็นเทคโนโลยีใหม่ที่สร้างความกดดันแก่วิศวกรไทยในการฟื้นฟูความรู้ที่เคยได้เล่าเรียนมาจากมหาวิทยาลัย โดยเฉพาะวิชาทางคณิตศาสตร์และการคำนวณที่จำเป็นต้องถูกนำมาใช้มากขึ้นในวิชาชีพอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้