บริการ AI, IoT และระบบข้อมูลสำหรับโรงงานและองค์กร

Data Analytics & AI

รวมข้อมูล วิเคราะห์ และใช้ AI กับเอกสารขององค์กร

Data Analytics & AI คือบริการรวมข้อมูลจากหลายแหล่งไว้ในฐานข้อมูลเดียว ทำแดชบอร์ด และสร้างผู้ช่วย AI ที่ตอบจากเอกสารขององค์กร จุดต่างคือเราจัดโครงสร้างข้อมูลก่อนใช้ AI และออกแบบให้คำตอบระบุ Tag No. ของรายงานที่ใช้ตอบ

เหมาะกับปัญหาแบบไหน

• ข้อมูลการผลิตอยู่หลายไฟล์และหลายเครื่อง ต้องเปิดดูทีละชุด
• รายงานซ่อมบำรุงหรือเอกสารเทคนิคมีมาก แต่ค้นประวัติย้อนหลังยาก
• ต้องการแดชบอร์ด KPI ของเสีย ผลผลิต หรือยอดขาย ที่ทุกฝ่ายดูจากที่เดียว

ข้อจำกัดที่ควรรู้

คำตอบของผู้ช่วย AI ยังต้องให้คนตรวจกับรายงานจริงก่อนตัดสินใจ เราไม่ใช้ AI ตัดสินใจแทนวิศวกร ถ้าข้อมูลของคุณยังอยู่บนกระดาษ งานต้องเริ่มจากจัดเก็บข้อมูลเป็นดิจิทัลก่อน

เราเคยทำ

เราเคยส่งมอบระบบ AI ค้นประวัติซ่อมวาล์วจากรายงานตรวจซ่อมบน nimitFlow ให้งานซ่อมบำรุงโรงกลั่นน้ำมันในปี 2569 และผู้ว่าจ้างลงนามในหนังสือรับรองงานเสร็จ เรายังย้ายเว็บข้อมูลการผลิตที่รับข้อมูลจาก 11 ไลน์ผลิตขึ้นเซิร์ฟเวอร์กลางให้ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทย และส่งมอบในปี 2566

สิ่งที่เราเรียนรู้

ข้อมูลต้องจัดเป็นโครงสร้างก่อนใช้ AI และผู้ใช้ต้องตรวจคำตอบกับรายงานจริงได้ ในงานซ่อมวาล์ว ระบบออกแบบให้คำตอบระบุ Tag No. ของรายงานที่ใช้ตอบ วิศวกรจึงเปิดรายงานจริงตรวจทานได้

แปลว่าอะไรสำหรับคุณ

งานของคุณจึงเริ่มจากจัดหัวข้อรายงานหรือข้อมูลให้เป็นแบบเดียวกัน และรวบรวมคำถามที่ทีมถามจริงไว้เป็นชุดทดสอบก่อนเปิดใช้

เคสจริงที่เกี่ยวข้อง

• ระบบ AI ค้นประวัติซ่อมวาล์วจากรายงานตรวจซ่อม — งานซ่อมบำรุงโรงกลั่นน้ำมันปี 2569
• ฐานข้อมูลกลางบนคลาวด์ รวม KPI ของเสีย ยอดขาย และกำไร — ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ปี 2566–2567
• ย้ายเว็บข้อมูลการผลิต 11 ไลน์ขึ้นเซิร์ฟเวอร์กลาง — ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทยปี 2565–2566
• เว็บแอป P-Chart บันทึกของเสียบนเซิร์ฟเวอร์ในโรงงาน — ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทยปี 2567–2568

สินค้าที่ใช้ร่วม

• nimitFlow
• Enterprise KM Chatbot
• Data Lakehouse & Pipeline

รูปแบบบริการที่ใกล้ที่สุด

• เชื่อมข้อมูลและพัฒนา AI สำหรับองค์กร
• พัฒนาระบบตรวจสอบและควบคุมเฉพาะงาน

Machine Vision

ระบบตรวจชิ้นงานด้วยกล้องและการประมวลผลภาพ

Machine Vision คือบริการออกแบบระบบกล้องสำหรับตรวจตำหนิ วัดขนาด อ่านตัวอักษร และนับชิ้นงานบนไลน์ผลิต จุดต่างคือเราออกแบบเองตั้งแต่ระบบแสง เลนส์ และกลไกจับชิ้นงาน ไปจนถึงโปรแกรมและโมเดล AI

เหมาะกับปัญหาแบบไหน

• ตรวจตำหนิผิวชิ้นงานด้วยสายตา และผลตรวจต่างกันตามผู้ตรวจ
• ต้องวัดขนาดหรือรูปทรงชิ้นงานจากภาพ และออกรายงานควบคุมคุณภาพ
• ต้องอ่านฉลากหรือนับชิ้นงานบนสายพาน แทนการคีย์หรือนับด้วยมือ

ข้อจำกัดที่ควรรู้

งานตรวจด้วยกล้องต้องทดสอบกับชิ้นงานจริงก่อนตกลงเกณฑ์ตรวจรับ บางเคสในด้านนี้ยังเป็นต้นแบบหรืออยู่ระหว่างดำเนินการ เราแสดงสถานะไว้ข้างลิงก์เคส

เราเคยทำ

เราเคยติดตั้งกล้องและชุดประมวลผลภาพตรวจรอยร้าว 8 ชุดบน 2 ไลน์ผลิตกระเบื้องหลังคาของโรงงานวัสดุก่อสร้าง และทดสอบเดินเครื่องกับกระเบื้อง 12 สีในปี 2560 เรายังพัฒนาเครื่องตรวจตะเข็บกระป๋อง 2 เครื่องที่วัดด้วยกล้องและเกจดิจิทัล ให้ผู้ผลิตกระป๋องโลหะในไทยในปี 2559–2560

สิ่งที่เราเรียนรู้

ค่าตั้งแสงเป็นค่าของแต่ละสินค้า ไม่ใช่ค่าของเครื่อง ไลน์ที่ผลิตหลายสีต้องเก็บระดับไฟแยกตามสี และสีที่เพิ่มภายหลังต้องจูนและทดสอบใหม่ก่อนใช้งาน

แปลว่าอะไรสำหรับคุณ

ก่อนเริ่มออกแบบ ให้เตรียมชิ้นงานตัวอย่างทุกสีหรือทุกรุ่นที่ต้องตรวจ และตกลงวิธีทดสอบที่วัดค่าเดียวกับเป้าการตรวจ

เคสจริงที่เกี่ยวข้อง

• ระบบกล้องตรวจรอยร้าวกระเบื้องหลังคา 2 ไลน์ผลิต — โรงงานวัสดุก่อสร้างปี 2559–2560
• เครื่องตรวจตะเข็บกระป๋องด้วยกล้องและเกจดิจิทัล — ผู้ผลิตกระป๋องโลหะในไทยปี 2559–2560
• กล้อง AI ตรวจและนับฝาขวดพลาสติกบนสายพาน — ผู้ผลิตฝาขวดพลาสติกปี 2568–2569อยู่ระหว่างดำเนินการ
• กล้อง AI ตรวจชิ้นส่วนครบในถาดจัดชุด — ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทยปี 2568ต้นแบบ

สินค้าที่ใช้ร่วม

• LearningCam
• Task Cam

รูปแบบบริการที่ใกล้ที่สุด

• ติดตั้งระบบ AI และ IoT สำหรับโรงงาน
• พัฒนาระบบตรวจสอบและควบคุมเฉพาะงาน

AIoT

เก็บสัญญาณเครื่องจักร เซนเซอร์ และเครื่องมือวัดเข้าระบบ

AIoT (AI ร่วมกับอุปกรณ์ IoT ที่ส่งข้อมูลผ่านเครือข่าย) คือบริการเก็บสัญญาณจากเครื่องจักร เซนเซอร์ และเครื่องมือวัด แล้วแสดงผลและแจ้งเตือนจากข้อมูลนั้น จุดต่างคือเราเริ่มจากข้อมูลที่เครื่องมีอยู่แล้ว ก่อนติดเซนเซอร์หรือกล่องรับสัญญาณเพิ่ม

เหมาะกับปัญหาแบบไหน

• ไม่เห็นสถานะเครื่องจักรหรือ Cycle Time (เวลาต่อรอบงาน) จากจอเดียว
• ต้องนับรอบใช้งานแม่พิมพ์หรือเครื่องจักร เพื่อเตือนรอบบำรุงรักษา
• ต้องเฝ้าดูการสั่นสะเทือนของมอเตอร์ หรือระดับน้ำจากจุดที่อยู่ห่างไกล

ข้อจำกัดที่ควรรู้

ระบบในเคสเหล่านี้แสดงผลและแจ้งเตือน การหยุดเครื่องหรือนำแม่พิมพ์เข้าซ่อมยังเป็นการตัดสินใจของทีมคุณ เครื่องที่ไม่มีข้อมูลให้อ่านต้องประเมินการติดเซนเซอร์หรือกล่องรับสัญญาณเพิ่มเป็นรายเครื่อง

เราเคยทำ

เราเคยส่งมอบระบบนับช็อตแม่พิมพ์ฉีดพลาสติกและเตือนรอบบำรุงรักษาทางอีเมลให้ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทยในปี 2564 และติดตั้งที่ฐานการผลิตในกัมพูชาในปี 2565 Inspektion ยังติดตั้งสถานีวัดระดับน้ำ DoRare Station 20 จุดใน 4 จังหวัดของไทยในปี 2569

สิ่งที่เราเรียนรู้

เริ่มจากข้อมูลที่เครื่องมีอยู่แล้วก่อนพิจารณาติดเซนเซอร์เพิ่ม ระบบต้องอ่านไฟล์จากเครื่องในเวลาที่ข้อมูลครบ และการเตือนกับการล้างค่าต้องมีผู้รับผิดชอบที่ระบุตัวได้

แปลว่าอะไรสำหรับคุณ

งานของคุณจึงเริ่มจากสำรวจว่าเครื่องจักรเก็บข้อมูลอะไรไว้แล้ว และกำหนดผู้รับการแจ้งเตือนก่อนเปิดใช้ระบบ

เคสจริงที่เกี่ยวข้อง

• ระบบนับช็อตแม่พิมพ์และเตือนรอบบำรุงรักษา — ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ ไทยและกัมพูชาปี 2564–2565
• ติดตามเครื่องกลึง CNC 7 เครื่องผ่าน OPC UA บน Grafana — โรงงานผลิตในไทยปี 2568–2569
• สถานีวัดระดับน้ำ DoRare Station 20 จุด — งานเฝ้าระวังน้ำท่วม 4 จังหวัดในไทยปี 2569
• แอปแท็บเล็ตรวมค่าการสั่นสะเทือนมอเตอร์ ปั๊ม และโบลเวอร์ — โรงงานอาหารและเครื่องดื่มปี 2568–2569อยู่ระหว่างดำเนินการ

สินค้าที่ใช้ร่วม

• InCBM
• InSensor
• InGauge
• DoRare Station

รูปแบบบริการที่ใกล้ที่สุด

• ติดตั้งระบบ AI และ IoT สำหรับโรงงาน
• ดูแลและบำรุงรักษาระบบรายปี

Consult

ที่ปรึกษา วางแผน และอบรมทีม

Consult คือบริการที่ปรึกษาและอบรมสำหรับองค์กรที่ต้องการวางแผนใช้ AI ข้อมูล หรือระบบอัตโนมัติก่อนลงทุน จุดต่างคือเราออกแบบหลักสูตร ใบงาน และเอกสาร ให้ทีมของคุณนำไปใช้ต่อเองได้หลังวันอบรม

เหมาะกับปัญหาแบบไหน

• อยากเริ่มใช้ AI แต่ยังไม่รู้ว่าควรเริ่มจากงานไหน
• ต้องการอบรมทีมให้ใช้ AI หรือเครื่องมือข้อมูลได้เอง พร้อมกติกาความปลอดภัยข้อมูล
• ต้องการเลือกงานเสี่ยงด้านการยศาสตร์ที่ควรแก้ก่อน ก่อนลงทุนอุปกรณ์หรือหุ่นยนต์

ข้อจำกัดที่ควรรู้

เคสอบรมที่ผ่านมายังไม่มีผลวัดหลังการอบรมที่ยืนยันได้ เราจึงไม่อ้างผลลัพธ์ทางธุรกิจจากการอบรม ทีมของคุณต้องเก็บผลหลังอบรมเอง ในเคสอบรมใช้ AI เราเตรียมตารางจดเวลาก่อนและหลังใช้ AI ให้แต่ละแผนกเก็บผล

เราเคยทำ

เราเคยเป็นวิทยากร 60 นาทีในหลักสูตรอบรมใช้ AI แบบ In-house (จัดภายในองค์กร) 1 วันของผู้ผลิตสเตนเลสในไทยในปี 2569 และในปีเดียวกันเราออกแบบเวิร์กช็อป 1 วันให้ผู้เข้าอบรม 5 กลุ่มใช้ RULA, REBA และ NIOSH (เครื่องมือประเมินความเสี่ยงด้านการยศาสตร์) เลือกงานเสี่ยงที่ควรแก้ก่อน

สิ่งที่เราเรียนรู้

ผลของการอบรมเกิดหลังวันอบรม จึงต้องมีเครื่องมือวัดผลและผู้รับผิดชอบตั้งแต่แรก และกติกาข้อมูลต้องสอนพร้อมกับวิธีใช้ AI ไม่แยกไว้ทีหลัง

แปลว่าอะไรสำหรับคุณ

เมื่อจัดอบรมให้ทีมของคุณ ให้กำหนดผู้รวบรวมผลหลังอบรมไว้ตั้งแต่ต้น และใช้ข้อมูลสมมติในโจทย์ฝึกทุกข้อ

เคสจริงที่เกี่ยวข้อง

• วิทยากรหลักสูตรอบรมใช้ AI แบบ In-house — ผู้ผลิตสเตนเลสในไทยปี 2569
• เวิร์กช็อปเลือกงานเสี่ยงด้านการยศาสตร์ด้วย RULA, REBA และ NIOSH — ผู้เข้าอบรม 5 กลุ่ม รวมทีมโรงงานบรรจุภัณฑ์ปี 2569
• ไลเซนส์ nimitFlow พร้อมบริการที่ปรึกษา — ลูกค้าเอกชน 2 รายปี 2568

สินค้าที่ใช้ร่วม

• nimitFlow

รูปแบบบริการที่ใกล้ที่สุด

• ที่ปรึกษาและออกแบบระบบ AI / IoT
• อบรม AI และ IoT สำหรับทีมงาน

Security

ดูแลระบบบัญชีผู้ใช้และสิทธิ์การเข้าถึงขององค์กร

Security คือบริการดูแลและย้ายระบบบัญชีผู้ใช้และสิทธิ์การเข้าถึงขององค์กร ได้แก่ Active Directory (ระบบจัดการบัญชีผู้ใช้จากส่วนกลาง) IAM (ระบบกำหนดสิทธิ์ว่าผู้ใช้แต่ละคนเข้าระบบใดได้) FIM/MIM และ Microsoft 365 จุดต่างคือเราทำงานตามสัญญาที่แยกงานตามรอบ งานแก้ไข และรายงานส่งมอบรายงวด

เหมาะกับปัญหาแบบไหน

• ระบบ Active Directory หรือระบบบัญชีผู้ใช้ไม่มีผู้ดูแลตามรอบ
• ต้องย้ายระบบซิงก์บัญชีผู้ใช้จาก FIM ขึ้น MIM หรือยกระดับ Active Directory
• ต้องย้ายอีเมลจาก Exchange Server รุ่นเก่าไป Microsoft 365

ข้อจำกัดที่ควรรู้

เคสในด้านนี้เป็นงานระบบบัญชีผู้ใช้และสิทธิ์การเข้าถึงเท่านั้น ไม่ใช่การตรวจประเมินความปลอดภัยไซเบอร์ทั้งองค์กร บางเคสยังไม่มีเอกสารตรวจรับครบ เราแสดงหมายเหตุไว้ข้างลิงก์เคส

เราเคยทำ

เราเคยบำรุงรักษาระบบ Active Directory และระบบบัญชีผู้ใช้และสิทธิ์การเข้าถึงให้หน่วยงานราชการในไทยตามสัญญาในปี 2568–2569 และเคยย้ายระบบซิงก์บัญชีผู้ใช้จาก FIM 2010 R2 ขึ้น MIM 2016 ให้ผู้ให้บริการไอทีในกลุ่มธนาคารในปี 2566

สิ่งที่เราเรียนรู้

ขอบเขตสัญญาควรแยกงานตามรอบ งานแก้ไขเมื่อได้รับแจ้ง และงานที่ไม่ได้เกิดทุกรอบ แต่ละส่วนควรมีรูปแบบรายงานของตัวเอง และเอกสารตรวจรับต้องเก็บให้ครบทุกงวดตั้งแต่งวดแรก

แปลว่าอะไรสำหรับคุณ

สัญญาดูแลระบบของคุณจึงควรระบุรายงานของแต่ละส่วนงาน และตกลงตั้งแต่ต้นว่าข้อมูลใดของระบบเปิดเผยในรายงานภายนอกได้

เคสจริงที่เกี่ยวข้อง

• บำรุงรักษาระบบ Active Directory ตามสัญญา 12 เดือน — หน่วยงานราชการปี 2568–2569อยู่ระหว่างยืนยันการตรวจรับงวดสุดท้าย
• บำรุงรักษาระบบบัญชีผู้ใช้และสิทธิ์การเข้าถึง (IAM) — หน่วยงานราชการปี 2568–2569ผลที่ยืนยันได้เป็นของงวดแรก
• ดูแลระบบ FIM 2010 R2 และย้ายขึ้น MIM 2016 — ผู้ให้บริการไอทีในกลุ่มธนาคารปี 2564, 2566
• ยกระดับ Active Directory และย้ายอีเมลออกจาก Exchange Server 2013 — 2 บริษัทในเครือเดียวกัน ผ่านผู้รับเหมาหลักปี 2568–2569ขอบเขตตามใบสั่งซื้อ ยังไม่มีรายงานตรวจรับ

รูปแบบบริการที่ใกล้ที่สุด

• ดูแลและบำรุงรักษาระบบรายปี

Software

พัฒนาแอปและเว็บแอปเฉพาะงาน

Software คือบริการพัฒนาแอปและเว็บแอปเฉพาะงาน สำหรับงานที่ยังใช้กระดาษ Excel หรือคีย์ข้อมูลซ้ำ จุดต่างคือเราพัฒนา ทดสอบ และส่งมอบพร้อมคู่มือ บนคลาวด์หรือเซิร์ฟเวอร์ในองค์กรตามที่คุณเลือก

เหมาะกับปัญหาแบบไหน

• งานบันทึกหน้าไลน์ยังใช้กระดาษ แล้วคีย์ลง Excel ซ้ำ
• สายอนุมัติเอกสารต้องส่งต่อด้วยมือหลายขั้น
• ต้องการระบบทะเบียนหรือแพลตฟอร์มสมาชิกที่แยกสิทธิ์ตามบทบาท

ข้อจำกัดที่ควรรู้

ไม่เหมาะกับการขยายแอปไปทั้งองค์กรในครั้งเดียวขณะที่ขั้นตอนงานยังเปลี่ยนบ่อย งานแบบนี้ควรเริ่มจากต้นแบบกับไลน์หรือหน่วยงานแรกก่อน

เราเคยทำ

เราเคยขยายแอปบันทึกใบ 5M1E (คน เครื่องจักร วิธีการ วัตถุดิบ การวัด และสภาพแวดล้อม) บน Power Apps ไปยังไลน์ผลิตชุดแรก 6 ไลน์ของผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทยในปี 2565 พร้อมโฟลว์อนุมัติบน Power Automate และลูกค้าว่าจ้างต่อเป็นเฟส 2

สิ่งที่เราเรียนรู้

แอปต้นแบบต้องนิ่งก่อนคัดลอกไปหลายไลน์ และส่วนที่ต่างกันระหว่างไลน์ เช่น ชื่อไลน์ รหัสชิ้นงาน และผู้อนุมัติ ควรเก็บเป็นข้อมูล ไม่ใช่แก้ในหน้าแอป

แปลว่าอะไรสำหรับคุณ

ก่อนเริ่มพัฒนา ให้เตรียมแบบฟอร์มหรือไฟล์ Excel ที่ทีมใช้อยู่ และกำหนดสายอนุมัติของแต่ละรายงานก่อนสร้างโฟลว์

เคสจริงที่เกี่ยวข้อง

• ขยายแอปบันทึก 5M1E บน Power Apps ไป 6 ไลน์ผลิต — ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทยปี 2565
• สถานีกล้องอ่านฉลากด้วย OCR และพิมพ์สติกเกอร์บาร์โค้ด — โรงงานอิเล็กทรอนิกส์ปี 2564–2565, 2569
• แคตตาล็อกเทคโนโลยีบน Power Apps ให้ลงทะเบียนและค้นหาในที่เดียว — ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ปี 2567
• เว็บแอปส่งต่องานในเครือข่ายธุรกิจหลาย Hub — เครือข่ายธุรกิจปี 2569อยู่ระหว่างดำเนินการ

สินค้าที่ใช้ร่วม

• nimitFlow
• InQC

รูปแบบบริการที่ใกล้ที่สุด

• พัฒนาระบบตรวจสอบและควบคุมเฉพาะงาน