เปลี่ยนแปลงภาคการผลิตและโลจิสติกส์ด้วย AI และโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล




เชื่อมต่อเครื่องจักร เซ็นเซอร์ และการดำเนินงานทั้งหมดเข้าด้วยกันเป็นระบบอัจฉริยะเดียว — มอบการมองเห็นแบบเรียลไทม์ ข้อมูลเชิงทำนาย และความเป็นเลิศในการปฏิบัติการ
ขับเคลื่อนการตัดสินใจอัจฉริยะให้กับองค์กรชั้นนำ




ความท้าทายทางธุรกิจ
ขาดความชัดเจนแบบครบวงจร
ข้อมูลถูกจัดเก็บแยกกันและไม่เชื่อมโยงระหว่างการผลิต คลังสินค้า และโลจิสติกส์ ทำให้ไม่สามารถมองเห็นภาพรวมของห่วงโซ่อุปทานได้ครบถ้วน
workflow แบบ manual และกระจัดกระจาย
การพึ่งพากระบวนการแมนนวล (เช่น Excel, เอกสาร) หรือระบบแยกที่ไม่ได้เชื่อมต่อกัน ส่งผลให้เกิดความไม่มีประสิทธิภาพในการดำเนินงานสูง
การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง
การพยากรณ์ความต้องการและการควบคุมสินค้าคงคลังที่ไม่แม่นยำ ส่งผลให้เกิดต้นทุนสูง สินค้าขาดตลาด หรือมีสินค้าคงคลังเกินความจำเป็น
ความซับซ้อนด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและคุณภาพ
การจัดการควบคุมคุณภาพและการปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายกลายเป็นเรื่องซับซ้อนและยากต่อการขยายเมื่อธุรกิจเติบโต
สิ่งที่เรามอบให้

ศูนย์รวมข้อมูล:
เชื่อมต่อข้อมูลจาก ERP, WMS, SCM และ MES (Manufacturing Execution System) อย่างราบรื่นผ่าน ETL pipelines เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลกลางที่เชื่อถือได้และครบวงจร

ตัวแทน AI/ML:
ใช้ Machine Learning เพื่อลดเวลาเครื่องจักรหยุดทำงาน และปรับปรุงการบริหารสินค้าคงคลัง ครอบคลุมทั้งห่วงโซ่อุปทาน

โครงสร้างพื้นฐานหลักของธุรกิจ:
ทำให้กระบวนการสำคัญเช่น การจัดตารางการผลิต, การจัดการ BOM,
โลจิสติกส์, คลังสินค้า, การอนุมัติผู้จำหน่ายเป็นดิจิทัล และทำงานอัตโนมัติ
โลจิสติกส์, คลังสินค้า, การอนุมัติผู้จำหน่ายเป็นดิจิทัล และทำงานอัตโนมัติ

โครงสร้างพื้นฐาน:
สถาปัตยกรรม Data Lakehouse ที่ปลอดภัย ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการนำเข้าข้อมูลจากเซ็นเซอร์ IoT ความเร็วสูง และการติดตามสินทรัพย์แบบเรียลไทม์ เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ทันที
คุณค่าที่ได้รับ
มองเห็นห่วงโซ่อุปทานอย่างสมบูรณ์
มองเห็นภาพรวมของการดำเนินงานอย่างครบวงจร ตั้งแต่สายการผลิตจนถึงการส่งมอบขั้นสุดท้าย
workflow อัตโนมัติและปราศจากข้อผิดพลาด
นำ workflow อัตโนมัติที่สอดคล้องกับกฎระเบียบมาใช้ เพื่อลดข้อผิดพลาดจากการ manual และเพิ่มประสิทธิภาพ
การจัดการสินค้าคงคลังอย่างเหมาะสมและประหยัดต้นทุน
ลดต้นทุนและของเสีย ด้วยการพยากรณ์ความต้องการเชิงคาดการณ์และการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง
โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์
สร้างโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์/IoT ที่สามารถรองรับการเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์และการตัดสินใจทันที

กรณีศึกษาบริการด้านการผลิตและโลจิสติกส์
การผลิตอัจฉริยะ:
สายการผลิตที่รองรับ IoT ลดเวลาหยุดทำงานลง 20% ด้วยการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

การจัดการยานพาหนะอัจฉริยะ:
รวมโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์เพื่อรับข้อมูล GPS และเซ็นเซอร์ยานพาหนะแบบเรียลไทม์ พร้อมระบบ AI สำหรับรันอัลกอริทึมเพื่อบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และปรับเส้นทางแบบ Dynamic

การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง:
การพยากรณ์ความต้องการด้วย AI ลดสินค้าคงคลังส่วนเกินลง 15% พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่งคำสั่งซื้อ

การติดตามโลจิสติกส์:
การติดตามการจัดส่งแบบเรียลไทม์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการส่งมอบตรงเวลาได้ถึง 25%









