Lompat ke kandungan utama
ENGINEERING IDEAS INTO REALITY
Rakan / SIHubungi kami
Bahasa Melayu

DARIPADA CABARAN HINGGA PENYERAHAN

AI, IoT dan sistem data untuk kilang dan organisasi

Hubungkan mesin, periksa komponen, analisis data dan bangunkan sistem yang memudahkan tugas pasukan. Pilih daripada 6 kategori perkhidmatan dengan imej contoh projek, daripada perundingan, reka bentuk dan pembangunan hingga pemasangan, latihan serta penyelenggaraan.

Bicara tentang projek anda
Latihan penggunaan mesin prototaip bersama pengguna
Aktiviti penyebaran teknologi penggunaan mesin prototaip

Perkhidmatan kami

6 kategori perkhidmatan, dari lantai pengeluaran hingga sistem perusahaan

Mulakan dengan tugas yang ingin ditambah baik. Terokai skop perkhidmatan, imej contoh dan projek berkaitan. Setiap kategori boleh digabungkan mengikut keperluan anda.

Kit InGauge USB yang menghubungkan alat pengukur digital ke komputer
Contoh peralatan penghubung alat pengukur — InGauge USB

IIoT

Mengintegrasikan isyarat mesin, sensor dan alat pengukur ke dalam sistem

IIoT (Industrial Internet of Things) ialah perkhidmatan mengumpul isyarat daripada mesin, sensor dan alat pengukur untuk paparan serta amaran. Kami bermula dengan data yang sudah tersedia pada mesin sebelum menambah sensor atau peranti penerima isyarat.

Cara kami membantu

  • Mereka bentuk sistem yang menghubungkan mesin, sensor dan alat pengukur
  • Mereka bentuk dan membangunkan peranti IIoT, termasuk menghubungkan peralatan sedia ada tanpa antara muka komunikasi
  • Membangunkan perisian dan platform untuk menerima data, memaparkan hasil dan memberikan amaran
Lihat contoh projek dan butiran lanjut

Masalah yang dapat ditangani

  • Status mesin dan masa kitaran belum dapat dilihat pada satu skrin
  • Perlu mengira kitaran penggunaan acuan atau mesin untuk peringatan penyelenggaraan
  • Perlu memantau getaran motor atau paras air di lokasi jauh

Batasan yang perlu diketahui

Sistem dalam kes ini memaparkan data dan memberikan amaran. Keputusan menghentikan mesin atau membaiki acuan kekal pada pasukan anda. Mesin tanpa data yang boleh dibaca perlu dinilai secara individu untuk penambahan sensor atau peranti penerima isyarat.

Pengalaman kami

Kami menyerahkan sistem pengira shot acuan suntikan dan peringatan penyelenggaraan melalui e-mel kepada pengeluar komponen automotif di Thailand pada 2021, kemudian memasangnya di pangkalan pengeluaran Kemboja pada 2022. Inspektion turut memasang 20 stesen pemantauan paras air DoRare Station di 4 wilayah Thailand pada 2026.

Apakah yang kita pelajari

Mulakan dengan data sedia ada pada mesin sebelum mempertimbangkan sensor tambahan. Sistem perlu membaca fail mesin apabila data lengkap, dan individu yang bertanggungjawab terhadap amaran serta penetapan semula pengira mesti dikenal pasti.

Apa yang bermaksud untuk anda?

Projek anda bermula dengan meninjau data yang sudah disimpan mesin dan menetapkan penerima amaran sebelum sistem diaktifkan.

Kes sebenar berkaitan

Produk sokongan

Pilihan perkhidmatan paling sesuai

Bincangkan keperluan AIoT anda
Skrin pemeriksaan kecacatan jubin menggunakan kamera
Contoh pemeriksaan kecacatan jubin menggunakan visi mesin

Visi Mesin

Pemeriksaan komponen menggunakan kamera dan pemprosesan imej

Visi mesin ialah perkhidmatan mereka bentuk sistem kamera untuk mengesan kecacatan, mengukur dimensi, membaca teks dan mengira komponen di barisan pengeluaran. Kami mereka bentuk sendiri pencahayaan, kanta dan mekanisme pemegang komponen hingga perisian serta model AI.

Cara kami membantu

  • Mereka bentuk kamera, kanta, pencahayaan dan kedudukan pemeriksaan mengikut komponen
  • Memeriksa kecacatan permukaan, bentuk dan kelengkapan komponen
  • Membaca teks dan label dengan OCR serta mengira komponen daripada imej
Lihat contoh projek dan butiran lanjut

Masalah yang dapat ditangani

  • Pemeriksaan permukaan secara visual memberikan hasil berbeza mengikut pemeriksa
  • Perlu mengukur dimensi atau bentuk komponen daripada imej dan menghasilkan laporan kawalan kualiti
  • Perlu membaca label atau mengira komponen di atas penghantar bagi menggantikan input atau pengiraan manual

Batasan yang perlu diketahui

Pemeriksaan kamera perlu diuji pada komponen sebenar sebelum kriteria penerimaan dipersetujui. Sesetengah kes masih berupa prototaip atau sedang dilaksanakan; statusnya dipaparkan di sebelah pautan kes.

Pengalaman kami

Pada 2017, kami memasang 8 unit kamera dan pemprosesan imej untuk pemeriksaan retak pada 2 barisan pengeluaran genting di kilang bahan binaan, kemudian mengujinya pada genting dengan 12 warna. Kami turut membangunkan 2 mesin pemeriksa kelim tin menggunakan kamera dan tolok digital untuk pengeluar tin logam di Thailand pada 2016–2017.

Apakah yang kita pelajari

Tetapan pencahayaan perlu mengikut setiap produk, bukannya mesin. Barisan yang menghasilkan pelbagai warna perlu menyimpan tahap pencahayaan bagi setiap warna. Warna baharu mesti dilaras dan diuji semula sebelum digunakan.

Apa yang bermaksud untuk anda?

Sebelum reka bentuk bermula, sediakan sampel setiap warna atau model yang akan diperiksa dan persetujui kaedah ujian yang mengukur nilai selaras dengan sasaran pemeriksaan.

Kes sebenar berkaitan

Produk sokongan

Pilihan perkhidmatan paling sesuai

Bincangkan keperluan visi mesin anda
Skrin aliran model untuk ramalan kegagalan pelayan
Contoh aliran penyelidikan ramalan kegagalan pelayan

Analitik Data & AI/ML

Menggabungkan dan menganalisis data serta menerapkan AI pada dokumen organisasi

Menganalisis data organisasi, membangunkan model AI/ML dan menghasilkan ramalan. Bermula dengan menyediakan data supaya boleh digunakan, kemudian menilai model berdasarkan keperluan sebenar, termasuk pembantu AI yang mencari jawapan daripada dokumen.

Cara kami membantu

  • Menyediakan dan menganalisis data untuk laporan serta papan pemuka
  • Membangunkan dan menilai model pembelajaran mesin mengikut keperluan tugas
  • Menjalankan analisis mendalam, meramal trend dan mengesan anomali
Lihat contoh projek dan butiran lanjut

Masalah yang dapat ditangani

  • Data pengeluaran tersebar dalam pelbagai fail dan mesin sehingga perlu dibuka satu demi satu
  • Laporan penyelenggaraan dan dokumen teknikal banyak, tetapi rekod terdahulu sukar dicari
  • Semua jabatan memerlukan papan pemuka bersama untuk KPI, kecacatan, hasil pengeluaran atau jualan

Batasan yang perlu diketahui

Jawapan pembantu AI masih perlu disemak oleh manusia dengan laporan sebenar sebelum keputusan dibuat. Kami tidak menggunakan AI untuk membuat keputusan bagi pihak jurutera. Jika data anda masih di atas kertas, kerja bermula dengan pendigitalan data.

Pengalaman kami

Pada 2026, kami menyerahkan sistem AI pada nimitFlow yang mencari sejarah pembaikan injap daripada laporan pemeriksaan dan pembaikan untuk penyelenggaraan loji penapisan minyak; pemberi kerja menandatangani dokumen penyiapan kerja. Kami turut memindahkan laman data pengeluaran yang menerima data daripada 11 barisan pengeluaran ke pelayan pusat untuk pengeluar komponen automotif di Thailand, dengan penyerahan pada 2023.

Apakah yang kita pelajari

Data perlu distrukturkan sebelum AI digunakan, dan pengguna mesti boleh mengesahkan jawapan dengan laporan sebenar. Dalam projek pembaikan injap, jawapan menyatakan Tag No. laporan yang digunakan supaya jurutera boleh membuka laporan asal untuk semakan.

Apa yang bermaksud untuk anda?

Projek bermula dengan menyeragamkan tajuk bahagian laporan atau format data dan mengumpulkan soalan sebenar pasukan sebagai set ujian sebelum digunakan.

Kes sebenar berkaitan

Produk sokongan

Pilihan perkhidmatan paling sesuai

Bincangkan keperluan analitik data dan AI anda
Skrin InQC yang memaparkan carta kawalan kualiti dan hasil pengukuran
Contoh perisian InQC untuk kawalan kualiti

Pembangunan Perisian

Membangunkan aplikasi dan aplikasi web khusus tugas

Perkhidmatan pembangunan perisian menghasilkan aplikasi dan aplikasi web khusus untuk tugas yang masih menggunakan kertas, Excel atau input data berulang. Kami membangunkan, menguji dan menyerahkan sistem berserta panduan, pada awan atau pelayan organisasi mengikut pilihan anda.

Cara kami membantu

  • Membangunkan aplikasi web, mudah alih dan desktop
  • Membangunkan perisian perusahaan yang menghubungkan aliran kerja dan data antara sistem
  • Membangunkan perisian sistem dan perisian terbenam untuk peranti
Lihat contoh projek dan butiran lanjut

Masalah yang dapat ditangani

  • Rekod di barisan pengeluaran masih menggunakan kertas lalu ditaip semula ke Excel
  • Kelulusan dokumen memerlukan beberapa peringkat penyerahan manual
  • Memerlukan sistem pendaftaran atau platform keahlian dengan kebenaran berasaskan peranan

Batasan yang perlu diketahui

Pelaksanaan aplikasi ke seluruh organisasi serentak tidak sesuai ketika aliran kerja masih kerap berubah. Mulakan dengan prototaip pada barisan atau jabatan pertama.

Pengalaman kami

Pada 2022, kami memperluaskan aplikasi rekod 5M1E (manusia, mesin, kaedah, bahan, pengukuran dan persekitaran) pada Power Apps ke 6 barisan pengeluaran awal milik pengeluar komponen automotif di Thailand, berserta aliran kelulusan Power Automate. Pelanggan kemudian menugaskan fasa 2.

Apakah yang kita pelajari

Aplikasi prototaip mesti stabil sebelum disalin ke banyak barisan. Perbezaan seperti nama barisan, kod komponen dan pelulus perlu disimpan sebagai data, bukannya diubah pada skrin aplikasi.

Apa yang bermaksud untuk anda?

Sebelum pembangunan, sediakan borang atau fail Excel yang digunakan pasukan dan tetapkan laluan kelulusan setiap laporan sebelum membina aliran kerja.

Kes sebenar berkaitan

Produk sokongan

Pilihan perkhidmatan paling sesuai

Bincangkan keperluan pembangunan perisian anda
Ilustrasi Active Directory dan infrastruktur pelayan
Ilustrasi Active Directory daripada profil syarikat

Awan, Keselamatan & Infrastruktur IT

Membangunkan pelayan, infrastruktur awan dan kebenaran akses organisasi

Membangunkan sistem data pada awan atau pelayan di premis, mengurus akaun pengguna dan kebenaran akses melalui Active Directory serta IAM, dan merancang migrasi serta penyelenggaraan mengikut skop kerja.

Cara kami membantu

  • Membangunkan sistem data pada awan atau pelayan di premis organisasi
  • Mengurus Active Directory, IAM dan migrasi sistem akaun pengguna
  • Merancang kebenaran akses dan penyelenggaraan sistem mengikut skop yang dipersetujui
Lihat contoh projek dan butiran lanjut

Masalah yang dapat ditangani

  • Sistem Active Directory atau akaun pengguna tiada penyelenggaraan berjadual
  • Perlu memigrasikan penyegerakan akaun pengguna daripada FIM ke MIM atau menaik taraf Active Directory
  • Perlu memigrasikan e-mel daripada Exchange Server lama ke Microsoft 365

Batasan yang perlu diketahui

Pelaksanaan sistem memerlukan penilaian infrastruktur dan kebenaran akses sedia ada terlebih dahulu. Projek akaun pengguna bukan bukti audit keselamatan siber seluruh organisasi. Sesetengah kes juga belum mempunyai dokumen penerimaan lengkap, seperti yang dinyatakan dalam nota.

Pengalaman kami

Kami menyelenggara Active Directory serta sistem akaun pengguna dan kebenaran akses untuk agensi kerajaan di Thailand berdasarkan kontrak pada 2025–2026. Pada 2023, kami turut memigrasikan penyegerakan akaun daripada FIM 2010 R2 ke MIM 2016 untuk penyedia IT dalam kumpulan perbankan.

Apakah yang kita pelajari

Kontrak perlu membezakan kerja berjadual, tindakan terhadap masalah yang dilaporkan dan kerja yang tidak diperlukan setiap tempoh. Setiap bahagian perlu mempunyai format laporan sendiri, dan dokumen penerimaan mesti disimpan bagi setiap tempoh sejak tempoh pertama.

Apa yang bermaksud untuk anda?

Kontrak penyelenggaraan anda perlu menetapkan laporan bagi setiap bahagian kerja dan mempersetujui dari awal maklumat sistem yang boleh didedahkan dalam laporan luaran.

Kes sebenar berkaitan

Pilihan perkhidmatan paling sesuai

Bincangkan sistem akaun pengguna anda
Peserta di kelas latihan AI untuk Industrial IoT
Foto latihan AI untuk Industrial IoT daripada profil syarikat

Perundingan Kejuruteraan & Latihan

Perundingan, perancangan dan latihan pasukan

Perundingan dan latihan membantu organisasi merancang penggunaan AI, data atau automasi sebelum melabur. Kami mereka bentuk kurikulum, lembaran kerja dan dokumentasi yang boleh terus digunakan secara kendiri oleh pasukan selepas latihan.

Cara kami membantu

  • Memberikan perundingan dan mereka bentuk pendekatan penerapan AI serta IoT untuk tugas sebenar
  • Melatih pasukan dalam pembelajaran mesin dan pembangunan model mengikut tahap pengetahuan mereka
  • Melatih pasukan dalam reka bentuk sistem dan penggunaan alat seperti Figma
Lihat contoh projek dan butiran lanjut

Masalah yang dapat ditangani

  • Ingin mula menggunakan AI tetapi belum tahu tugas mana yang perlu didahulukan
  • Pasukan perlu dilatih supaya boleh menggunakan AI atau alat data secara kendiri dengan peraturan keselamatan data
  • Perlu menentukan keutamaan risiko ergonomik sebelum melabur dalam peralatan atau robot

Batasan yang perlu diketahui

Kes latihan terdahulu belum mempunyai pengukuran selepas latihan yang boleh disahkan, maka kami tidak mendakwa hasil perniagaan daripada latihan. Pasukan anda perlu mengumpulkan hasil selepasnya. Untuk latihan AI, kami menyediakan lembaran catatan masa sebelum dan selepas penggunaan AI bagi setiap jabatan.

Pengalaman kami

Pada 2026, kami memberikan sesi penceramah 60 minit dalam latihan AI dalaman selama 1 hari untuk pengeluar keluli tahan karat di Thailand. Pada tahun yang sama, kami mereka bentuk bengkel 1 hari supaya 5 kumpulan peserta menggunakan RULA, REBA dan NIOSH (alat penilaian risiko ergonomik) untuk memilih tugas berisiko yang perlu ditambah baik terlebih dahulu.

Apakah yang kita pelajari

Hasil latihan muncul selepas hari latihan, maka alat pengukuran dan pihak bertanggungjawab perlu ditetapkan dari awal. Peraturan pengendalian data perlu diajar bersama penggunaan AI, bukannya ditangguhkan.

Apa yang bermaksud untuk anda?

Apabila mengadakan latihan pasukan, tentukan dari awal siapa yang mengumpulkan hasil susulan dan gunakan data rekaan dalam setiap latihan.

Kes sebenar berkaitan

Produk sokongan

Pilihan perkhidmatan paling sesuai

Bincangkan rancangan atau keperluan latihan anda

Perkhidmatan sistem perusahaan dan bandar pintar

IT Perusahaan, Keselamatan dan AI

Pusat data siap guna, pelayan Dell / Lenovo / HP, Active Directory dan Microsoft 365 untuk akaun pengguna serta kebenaran akses, dan pelayan LLM di premis

Teliti penyelesaian

Bandar Pintar dan Kembar Digital Komuniti

Memasang DoRare Station dan radar 80 GHz, menghubungkan data ke DoRare Viewer, serta menilai penerapan InTown menggunakan imej CCTV dan data komuniti

Teliti penyelesaian

Dari cabaran kepada rancangan yang boleh dijalankan

Bentuk kerjasama dengan kami

Kami menawarkan 6 bentuk kerjasama: pemasangan sistem, perundingan dan reka bentuk, latihan pasukan, pembangunan sistem khusus, penyelenggaraan tahunan, serta integrasi data dan pembangunan AI. Beberapa bentuk boleh digabungkan dalam satu projek.

Topik latihan yang tersedia untuk pasukan anda

Kami menawarkan 3 kursus dalaman di organisasi anda: penerapan praktikal AI di kilang, bengkel humanoid dan ergonomik, serta AI dengan Embedded Linux untuk pertanian. Kandungan disesuaikan dengan industri peserta. Hubungi pasukan kami untuk jadual latihan seterusnya.

Sesi penceramah 60 minit dalam kursus 1 hari

Penerapan praktikal AI di kilang

Pasukan kilang yang ingin mencuba AI untuk tugas setiap jabatan

  • Contoh penggunaan prompt (arahan untuk AI) dalam tugas setiap jabatan
  • Contoh penerapan AI untuk menyelesaikan masalah sebenar di kilang
  • Contoh lembaran latihan menulis prompt untuk tugas setiap jabatan
1 hari

Bengkel Humanoid dan Ergonomik

Pasukan keselamatan dan kejuruteraan yang mengurus postur kerja di barisan pengeluaran

  • Prinsip penilaian postur kerja menggunakan RULA / REBA / NIOSH
  • Kajian kes penggunaan data kamera bagi menyokong penilaian tugas
  • Latihan menilai tugas dan menentukan keutamaan penambahbaikan
  • Panduan menggunakan pemerhatian untuk menambah baik stesen kerja dan merancang ujian
2 hari

AI dan Embedded Linux untuk pertanian pintar

Pasukan kejuruteraan dan pembangun yang berminat dalam IoT/Embedded untuk pertanian (tempat terhad)

  • Asas Embedded Linux dan sambungan sensor lapangan
  • Pemprosesan AI pada peranti edge untuk pertanian
  • Bengkel amali membina prototaip sistem pertanian pintar
Minta kurikulum latihan dalaman

Tahapan projek bersama kami

Projek pemasangan sistem mempunyai 4 peringkat: penilaian, reka bentuk, pemasangan dan penyelenggaraan. Projek latihan serta perundingan hanya menggunakan peringkat yang berkaitan.

1

Penilaian

Meninjau tapak, data dan sistem sedia ada, kemudian mempersetujui keperluan serta kriteria penerimaan bersama anda

2

Reka bentuk

Mereka bentuk sistem dan membina prototaip terlebih dahulu jika masih ada risiko

3

Pemasangan

Memasang, menguji dengan tugas sebenar anda dan menyerahkan berserta panduan

4

Penyelenggaraan

Menyelenggara sistem mengikut jadual dan skop yang dipersetujui dalam kontrak penyelenggaraan

Perkara yang dipersetujui sebelum projek bermula

Sebelum projek bermula, kami mempersetujui dokumen skop kerja, kriteria penerimaan dan syarat penyelenggaraan bersama anda.

Mahukan bantuan kami untuk menilai keperluan anda?

Hantarkan butiran tugas, data yang tersedia dan kes dalam laman ini yang paling hampir dengan keperluan anda. Maklumat ini digunakan untuk menilai pendekatan awal bersama anda.

Bincangkan keperluan anda