INSPEKTION SERVICES
Data Analytics & ML
รวมข้อมูล วิเคราะห์ และใช้ AI กับเอกสารขององค์กร
วิเคราะห์ข้อมูล พัฒนาโมเดล AI/ML และคาดการณ์จากข้อมูลขององค์กร เริ่มจากจัดข้อมูลให้พร้อมใช้งาน แล้วประเมินผลโมเดลกับโจทย์จริง รวมถึงผู้ช่วย AI ที่ค้นคำตอบจากเอกสาร
ปรึกษาโจทย์ด้าน Data Analytics & AI
งานที่เราช่วยได้
พัฒนาและประเมินโมเดล Machine Learning ตามโจทย์งาน
วิเคราะห์เชิงลึก คาดการณ์แนวโน้ม และตรวจหาความผิดปกติ
เหมาะกับโจทย์แบบไหน
- ข้อมูลการผลิตอยู่หลายไฟล์และหลายเครื่อง ต้องเปิดดูทีละชุด
- รายงานซ่อมบำรุงหรือเอกสารเทคนิคมีมาก แต่ค้นประวัติย้อนหลังยาก
- ต้องการแดชบอร์ด KPI ของเสีย ผลผลิต หรือยอดขาย ที่ทุกฝ่ายดูจากที่เดียว
สิ่งที่กำหนดและส่งมอบร่วมกัน
- นิยามข้อมูล แหล่งที่มา และกฎตรวจคุณภาพที่ตกลงร่วมกัน
- Pipeline รายงาน หรือโมเดลตามโจทย์ พร้อมผลทดสอบและข้อจำกัด
- เอกสารการใช้ข้อมูล วิธีประเมินผล และแผนติดตามหลังส่งมอบ
งานย่อยและรูปแบบการทำงานในหมวดนี้
เลือกรายละเอียดของงานที่ต้องการ ทั้งการออกแบบ พัฒนา ติดตั้ง และดูแล โดยกำหนดขอบเขตให้เหมาะกับโครงการ
Data Analytics & ML
เชื่อมข้อมูลและพัฒนา AI สำหรับองค์กร
โครงสร้างข้อมูลที่จัดระเบียบและตรวจคุณภาพแล้ว
ดูรายละเอียดงานย่อย เชื่อมข้อมูลและพัฒนา AI สำหรับองค์กรตัวอย่างงานที่เกี่ยวข้อง
งานซ่อมบำรุงโรงกลั่นน้ำมัน
ระบบ AI ค้นประวัติซ่อมวาล์วจากรายงานตรวจซ่อม
ปี 2569
ดูรายละเอียดงาน ระบบ AI ค้นประวัติซ่อมวาล์วจากรายงานตรวจซ่อมผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์
ฐานข้อมูลกลางบนคลาวด์ รวม KPI ของเสีย ยอดขาย และกำไร
ปี 2566–2567
ดูรายละเอียดงาน ฐานข้อมูลกลางบนคลาวด์ รวม KPI ของเสีย ยอดขาย และกำไรผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทย
ย้ายเว็บข้อมูลการผลิต 11 ไลน์ขึ้นเซิร์ฟเวอร์กลาง
ปี 2565–2566
ดูรายละเอียดงาน ย้ายเว็บข้อมูลการผลิต 11 ไลน์ขึ้นเซิร์ฟเวอร์กลางผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทย
เว็บแอป P-Chart บันทึกของเสียบนเซิร์ฟเวอร์ในโรงงาน
ปี 2567–2568
ดูรายละเอียดงาน เว็บแอป P-Chart บันทึกของเสียบนเซิร์ฟเวอร์ในโรงงาน
แนวทางดำเนินงาน
- 01
ประเมินข้อมูล
สำรวจแหล่งข้อมูล ความครบถ้วน และวิธีนำผลลัพธ์ไปใช้
- 02
เตรียมและทดลอง
จัดรูปแบบข้อมูล สร้างรายงานหรือโมเดล และประเมินกับชุดทดสอบ
- 03
ใช้งานและติดตาม
เชื่อมผลลัพธ์กับงานจริง พร้อมวิธีตรวจทานและดูแลคุณภาพข้อมูล
เตรียมข้อมูลก่อนคุยกับทีม
- คำถามทางธุรกิจและตัวชี้วัดที่ต้องการใช้ตัดสินใจ
- แหล่งข้อมูล ตัวอย่างข้อมูล และสิทธิ์การเข้าถึง
- ผู้ตรวจความถูกต้องของรายงานหรือผลลัพธ์จากโมเดล
เทคโนโลยีที่นำมาใช้ร่วมกันได้
คุยจากโจทย์งานจริงของคุณ
บอกปัญหา ระบบที่ใช้อยู่ และสิ่งที่อยากให้ดีขึ้น เราช่วยสรุปหมวดบริการ ขอบเขตทดลอง และข้อมูลที่ต้องเตรียมก่อนเริ่มงาน