Control คือสมองและหัวใจของระบบ Automation

Control คือสมองและหัวใจของระบบ Automation 

โพสต์นี้เราจะพูดถึงหัวใจหลักของระบบอัตโนมัติที่ขาดไม่ได้เลย นั่นก็คือ “ระบบควบคุม” หรือ Control 

ถ้าเปรียบ Automation เป็นร่างกายของโรงงาน 

Control ก็คือ “สมอง” ที่รับรู้ วิเคราะห์ และสั่งงานทุกอย่างให้เกิดขึ้นได้อย่างถูกต้องและแม่นยำ 

🔹 ทำไมต้องมี Control? 

ระบบควบคุมไม่ได้มีไว้แค่ “สั่งเปิด–ปิด” 
แต่คือกระบวนการที่: 

• รับค่าจากเซนเซอร์ 

• วิเคราะห์ความคลาดเคลื่อนจากค่าที่ต้องการ 

• ตัดสินใจว่าจะปรับอะไร เพื่อให้ผลลัพธ์ใกล้เป้าหมายมากที่สุด 

เช่น คุมอุณหภูมิให้คงที่, รักษาความเร็วสายพาน, คุมระดับน้ำในถัง 

🔍 Control ประกอบด้วย 3 ส่วนหลัก 

Control Theory – ทฤษฎีควบคุม 

ศาสตร์ทางวิศวกรรมที่ศึกษาวิธีควบคุมพฤติกรรมของระบบให้ทำงานได้ตามเป้าหมาย 

🎯 เป้าหมายของ Control Theory: 

• ให้ระบบทำงานตรงกับค่า Set Point 

• รับมือกับการรบกวน (Disturbance) 

• ทำงานได้อย่าง เสถียร, แม่นยำ, ตอบสนองไวพอเหมาะ 

✅ ระบบควบคุมหลักมี 2 แบบ: 

1. Open-loop Control (ระบบควบคุมแบบเปิด) 
   ไม่มีการวัดค่าจริงกลับมา → ทำงานตามค่าที่ตั้งไว้ล่วงหน้า 
   ตัวอย่าง: เครื่องปิ้งขนมปังที่ตั้งเวลาไว้โดยไม่วัดอุณหภูมิจริง 
2. Closed-loop Control (ระบบควบคุมแบบปิด) 
   วัดค่าจริงกลับมา! → วิเคราะห์และปรับการทำงานใหม่ 
   ตัวอย่าง: เครื่องปรับอากาศที่ตรวจสอบอุณหภูมิห้องและปรับตาม 

📌 องค์ประกอบหลักของระบบควบคุมแบบปิด: 

• Set Point: ค่าที่เราต้องการ เช่น 100°C 

• Sensor: วัดค่าจริง 

• Controller: วิเคราะห์ความต่างระหว่างค่าที่ต้องการกับค่าจริง 

• Actuator: อุปกรณ์ที่สั่งให้เกิดการเปลี่ยนแปลง เช่น วาล์ว, ฮีตเตอร์ 

• Feedback: ค่าที่วัดกลับมา → ปรับการควบคุมอีกครั้ง 

Systems Engineering – วิศวกรรมระบบ 

คือแนวคิดในการมอง “ระบบ” แบบองค์รวม 
ไม่ใช่แค่มองเฉพาะวงจรควบคุม แต่รวมถึง: 

• ความต้องการของผู้ใช้งาน 

• เงื่อนไขด้านเศรษฐกิจ, เวลา, พื้นที่ 

• การออกแบบให้เหมาะสมทั้งระบบ (ไม่ใช่แค่จุดเดียว) 

หากระบบควบคุมคือเครื่องยนต์ Systems Engineering ก็คือ “คนออกแบบรถทั้งคันให้ทำงานร่วมกันได้ดี” 

Automation Technology – เทคโนโลยีที่ทำให้ระบบควบคุมเป็นจริง 

ส่วนนี้คือการนำทฤษฎี + การออกแบบระบบ มาสร้างเป็นระบบจริงในโลกอุตสาหกรรม 

เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง: 

• Control Systems: เช่น PLC, PID, DCS 

• Data Processing: วิเคราะห์ข้อมูลจาก Sensor → ตัดสินใจ → ส่งคำสั่ง 

• Communication & Networking: เชื่อมอุปกรณ์ผ่าน Fieldbus, Ethernet 

• AI & Machine Learning (ยุคใหม่): เรียนรู้จากข้อมูลเพื่อปรับปรุงระบบโดยอัตโนมัติ 

 ตัวอย่างจากหน้างาน 

🔚 สรุป 

การ Control ไม่ใช่แค่เรื่องของการสั่ง “เปิด–ปิด” 
แต่เป็นการ “ทำให้ระบบทำงานได้ตามเป้าหมาย แม้จะมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นตลอดเวลา” 

และมันเป็นการผสมผสานระหว่าง: 

• ความรู้ (Control Theory) 

• การออกแบบระบบ (Systems Engineering) 

• เทคโนโลยีจริงในโลกอุตสาหกรรม (Automation Tech) 

จะเห็นได้ว่าเรื่องของการควบคุม หรือ Control จะยุ่งกับทั้งเรื่องของทฤษฏีและเทคโนโลยี ซึ่งโพสต์ตอนต่อๆไปจะเอามาอธิบายให้เห็นว่าคืออะไรในแบบเบื้องต้นเพื่อไม่ให้ยากเกินไปรวมไปถึงการใช้งานและตัวอย่างประยุกต์ใช้แบบง่ายๆด้วย 
 

สวัสดีครับ 

#WeConnectAutomationEngineer 
#ControlSystem 
#ClosedLoopControl 
#AutomationFromExperience