FROM CHALLENGE TO DELIVERY
เชื่อมข้อมูลและพัฒนา AI สำหรับองค์กร
บริการเชื่อมข้อมูลและพัฒนา AI คือบริการรวมข้อมูลจากไฟล์และระบบที่องค์กรมีอยู่ จัดโครงสร้างและตรวจคุณภาพข้อมูล แล้วพัฒนาแดชบอร์ด โมเดลพยากรณ์ หรือผู้ช่วย AI ตามโจทย์ โดยกำหนดขอบเขตจากข้อมูลที่มีจริง
เหมาะกับ: องค์กรที่มีข้อมูลกระจายอยู่หลายไฟล์หรือหลายระบบ ต้องเปิดรายงานทีละชุดเพื่อดู KPI ต้องการพยากรณ์ความผิดปกติล่วงหน้า หรือต้องการค้นความรู้จากรายงานเดิมด้วย AI
ภาพการทำงาน
ข้อมูลเดินทางจากระบบเดิมไปถึงการวิเคราะห์อย่างไร?
ข้อมูลเดินทางเป็นขั้นตอน คือ รับเข้าจากแหล่งเดิม จัดระเบียบ แล้วส่งต่อไปยังแดชบอร์ดหรือโมเดล ซึ่งหน้าจอเวิร์กโฟลว์ของ nimitFlow แสดงให้เห็นก่อนเริ่มวิเคราะห์ เราเคยพัฒนาระบบ AI ค้นประวัติซ่อมวาล์วจากรายงานตรวจซ่อมบน nimitFlow ให้ทีมซ่อมบำรุงโรงกลั่นน้ำมัน และส่งมอบในปี 2569 โดยออกแบบผู้ช่วย AI ให้ระบุ Tag No. ของรายงานที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้ผู้ใช้เปิดรายงานจริงตรวจต่อได้ เหตุผลของการออกแบบนี้คือ คำตอบจาก AI ต้องย้อนกลับไปหาเอกสารต้นทางได้ ระบบข้อมูลของคุณจึงควรออกแบบให้ผลวิเคราะห์อ้างถึงข้อมูลต้นทางที่ตรวจได้
เตรียมอะไรสำหรับการประเมิน
- โจทย์การวิเคราะห์และสิ่งที่ต้องการใช้ตัดสินใจ
- ตัวอย่างข้อมูล แหล่งข้อมูล และข้อกำหนดการเข้าถึง
ขอบเขต ระยะเวลา และราคา
ประเมินจากความพร้อมข้อมูล จำนวนแหล่งข้อมูล และขอบเขตการวิเคราะห์
ทีมงานจะสรุประยะเวลา สิ่งที่รวมและไม่รวมในบริการ พร้อมค่าใช้จ่ายในข้อเสนอก่อนเริ่มงาน งานเพิ่มเติมต้องประเมินขอบเขตร่วมกัน
ดูสิ่งที่จะได้รับ ↓
ความสามารถทางเทคนิคที่เคยพัฒนา
- เตรียมและทำความสะอาดข้อมูล (Data Preparation) ก่อนเข้าสู่การวิเคราะห์
- พัฒนาโมเดลจำแนกประเภทและถดถอย (Classification/Regression) ตามลักษณะข้อมูลจริง
- วิเคราะห์และพยากรณ์แนวโน้มด้วยเทคนิคทางสถิติและ Machine Learning
- OCR (อ่านตัวอักษรจากภาพ) สำหรับฉลากสินค้าและหน้าจอเครื่องจักร เพื่อบันทึกข้อมูลอัตโนมัติ
สิ่งที่คุณจะได้รับ
- โครงสร้างข้อมูลที่จัดระเบียบและตรวจคุณภาพแล้ว
- แดชบอร์ดหรือเว็บแอปสรุป KPI
- โมเดลวิเคราะห์ พยากรณ์ หรือผู้ช่วย AI ตามโจทย์
- เอกสารออกแบบระบบและคู่มือการใช้งาน
เหมาะกับ: องค์กรที่มีข้อมูลกระจายอยู่หลายไฟล์หรือหลายระบบ ต้องเปิดรายงานทีละชุดเพื่อดู KPI ต้องการพยากรณ์ความผิดปกติล่วงหน้า หรือต้องการค้นความรู้จากรายงานเดิมด้วย AI
ขั้นตอนการทำงาน
ประเมินข้อมูล
สำรวจแหล่งข้อมูล ตัวอย่างไฟล์ และสิทธิ์การเข้าถึง แล้วประเมินว่าข้อมูลพอสำหรับโจทย์หรือไม่
จัดระเบียบ
เชื่อมแหล่งข้อมูล ทำความสะอาด จัดโครงสร้าง และตรวจว่าค่าที่ระบบอ่านตรงกับรายงานต้นทาง
วิเคราะห์และพัฒนาโมเดล
พัฒนาแดชบอร์ด โมเดลพยากรณ์ หรือผู้ช่วย AI และทดสอบกับข้อมูลย้อนหลัง
ส่งมอบ
ส่งมอบระบบ เอกสารออกแบบ และคู่มือ ในรูปแบบที่ทีมของคุณใช้งานต่อได้
คำถามที่พบบ่อย
Inspektion เคยทำงานข้อมูลและ AI แบบไหนมาแล้ว?
เราพัฒนาระบบ Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) ที่พยากรณ์ความผิดปกติของเวลาตอบสนองธุรกรรมชำระเงินล่วงหน้า 5 และ 10 นาที ให้องค์กรในภาคการเงินของไทย และจัดทำเอกสารปิดโครงการในปี 2565 เรายังย้ายเว็บข้อมูลการผลิตที่รับข้อมูลจาก 11 ไลน์ผลิตขึ้นเซิร์ฟเวอร์กลางให้ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทย และส่งมอบในเดือนพฤษภาคม 2566 ในงานพยากรณ์ เราทดสอบผลทั้งกับข้อมูลย้อนหลัง (Back-test) และแบบเวลาจริง (Real-time) แล้วสรุปไว้ในเอกสารปิดโครงการ โมเดลสำหรับงานของคุณจึงควรผ่านการทดสอบกับข้อมูลย้อนหลังขององค์กรก่อนนำไปใช้ตัดสินใจ
ข้อมูลต้องพร้อมแค่ไหนก่อนเริ่มโครงการ?
ไม่ต้องพร้อมสมบูรณ์ ขั้นแรกคือรวบรวมตัวอย่างข้อมูลจากแหล่งที่มีอยู่ แล้วเราประเมินความพร้อมให้ก่อนกำหนดขอบเขต ถ้าข้อมูลยังไม่พอสำหรับโมเดล งานพัฒนาโมเดลยังไม่เหมาะกับคุณในตอนนั้น เราบอกคุณตรงๆ และเสนอให้เริ่มจากการเก็บข้อมูลก่อน
ต้องมีทีมข้อมูลของตัวเองก่อนไหม?
ไม่จำเป็น เราดูแลตั้งแต่จัดระเบียบข้อมูลจนส่งมอบแดชบอร์ด ถ้าคุณต้องการให้ทีมสร้างงานข้อมูลต่อเอง ในปี 2568 เราให้บริการไลเซนส์ nimitFlow ฉบับเต็มพร้อมที่ปรึกษาแก่ลูกค้าเอกชน 2 ราย เพื่อพาทีมลูกค้าเริ่มสร้าง Flow จัดการข้อมูลเอง
แดชบอร์ดที่ได้ใช้กับระบบเดิมขององค์กรได้ไหม?
ได้ตามความเหมาะสม งานที่เราเคยทำมีทั้งเว็บแอปที่อ่านไฟล์รายงาน Excel เดิมแล้วแสดง KPI บน Google Cloud ของลูกค้า และเว็บข้อมูลการผลิตที่ย้ายขึ้นเซิร์ฟเวอร์ VMware ของโรงงาน เราประเมินการเชื่อมต่อจากระบบจริงของคุณก่อน
