Microsoft Azure by Ingram Micro (Thailand)

Leadership Vision: AI กับการประยุกต์ใช้งานจริงในธุรกิจโรงงานและการผลิต ปี 2021 บทสัมภาษณ์คุณ Antonio Pietri Aspen Technology Inc.

ท่ามกลางความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นจากวิกฤตโรคระบาดทั่วโลกนี้ ได้ส่งผลกระทบต่อธุรกิจโรงงานและการผลิตซึ่งต้องปรับตัวให้เข้ากับ Supply Chain และ Demand ที่เปลี่ยนไปในทุกอุตสาหกรรมอย่างเฉียบพลัน และการแข่งขันนั้นก็ยังคงต้องอาศัยการผลิตอย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่าสูงสุด ในขณะที่ยังคงต้องยืดหยุ่นรองรับได้หลายสถานการณ์

“AI จะเข้ามาช่วยธุรกิจโรงงานและการผลิตได้อย่างไรบ้าง?” “ธุรกิจโรงงานควรเริ่มต้นกับ AI อย่างไร?” พบกับคำตอบของคำถามเหล่านี้ได้ใน Leadership Vision: AI กับการประยุกต์ใช้งานจริงในธุรกิจโรงงานและการผลิต ปี 2021 บทสัมภาษณ์คุณ Antonio Pietri Aspen Technology Inc.

ผู้ถูกสัมภาษณ์: คุณ Antonio Pietri

บริษัท: Aspen Technology Inc.

ตำแหน่ง: President and Chief Executive Officer

ประวัติโดยย่อ:

แอนโทนิโอ เพทรี เป็นประธานเจ้าหน้าที่บริหารและกรรมการผู้จัดการใหญ่ และเป็นกรรมการบริหารที่แอสเพ็นเทค เขาเคยเป็นรองประธานอาวุโสและกรรมการผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก แอนโทนิโอได้เข้าร่วมงานกับแอสเพ็นเทคเมื่อแอสเพ็นเทคเข้าซื้อกิจการ Setpoint, Inc. ในปีพ.ศ. 2539 ซึ่งเขามีบทบาทในด้านการขาย การให้บริการและการให้คำปรึกษา และมีโอกาสได้ดูแลการบูรณาการโซลูชันแอสเพ็นเทคที่โรงกลั่นและโรงงานผลิตหลายแห่งในยุโรป แอนโทนิโอเป็นหนึ่งในคณะกรรมการที่ปรึกษาด้านวิศวกรรมเคมีที่มหาวิทยาลัยทัลซา เป็นผู้บรรยายในงานวิชาการที่สำคัญ MIT Warren K. Lewis Lectureship ในสาขาวิศวกรรมเคมีในปีพ.ศ. 2560 และได้เป็นวิทยากรในงานระดับอุตสาหกรรมบ่อยครั้ง เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจจากมหาวิทยาลัยฮูสตัน ประเทศสหรัฐอเมริกาและปริญญาตรีสาขาวิศวกรรมเคมีจากมหาวิทยาลัยทัลซา โอกลาโฮมา ประเทศสหรัฐอเมริกา

เกี่ยวกับ Aspen Technology Inc.:

แอสเพ็น เทคโนโลยี อิงค์ช่วยลูกค้ากลุ่มอุตสาหกรรมที่ดำเนินธุรกิจภายในสิ่งแวดล้อมอันซับซ้อนสามารถพัฒนาประสิทธิภาพการดำเนินงานไปสู่ระดับใหม่ของความเป็นเลิศได้ ในฐานะผู้นำระดับโลกด้านซอฟต์แวร์เพิ่มประสิทธิภาพสินทรัพย์ แอสเพ็นเทคผสานศักยภาพของเอไอเข้าไปกับความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมที่สะสมมาเกือบ 40 ปี สร้างโซลูชันที่ช่วยยกระดับความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืน ให้ผลตอบแทนสูงตลอดวงจรชีวิตของสินทรัพย์และตลอดห่วงโซ่อุปทาน ส่งผลให้ลูกค้าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและเพิ่มเวลาทำงานได้สูงสุด ทำให้การดำเนินงานขององค์กรเร็วขึ้น นานขึ้น ปลอดภัยขึ้น เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้น หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม กรุณาเยี่ยมชมได้ที่ AspenTech.com

ช่องทางการติดต่อ:

Q: สำหรับผู้จัดการโรงงาน การปรับธุรกิจเพื่อให้สอดคล้องกับ New Normal และ Next Normal ของการทำงานนั้นมีแนวทางอย่างไรบ้าง?

เราได้รับฟังความคิดเห็นและบทวิเคราะห์มากมายเกี่ยวกับ “new normal” หรือ “next normal” และสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปในอนาคต แต่ความจริงนั้นก็ยังไม่มีใครรู้แน่ชัดว่าสถานการณ์ถัดจากนี้ต่อไปจะเป็นอย่างไร และธุรกิจทั่วโลกก็ยังคงต้องดำเนินต่อไปภายใต้ข้อจำกัดด้านสาธารณสุข การเมืองระหว่างประเทศ กฎระเบียบข้อบังคับที่ไม่มีความแน่นอน  และสภาพโดยรวมของเศรษฐกิจ

ภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้จะมีความไม่แน่นอนค่อนข้างสูง อันเป็นผลมาจากการระบาดและการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของอุปสงค์และอุปทาน

อย่างไรก็ตาม ในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้จะมีความไม่แน่นอนค่อนข้างสูง อันเป็นผลมาจากการระบาดและการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของอุปสงค์และอุปทานอันส่งผลกระทบต่อราคาน้ำมันและสารเคมี ซึ่งเมื่อรวมกับปัจจัยแรงกดดันอันมากมายต่อผู้จัดการโรงงานในอุตสาหกรรมที่ใช้ทุนเข้มข้น (Capital-intensive Industries) ซึ่งจำเป็นต้องประเมินสถานการณ์ใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่องในด้านเศรษฐกิจ โลจิสติกส์ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และความปลอดภัย ทำให้ธุรกิจองค์กรต้องให้ความสำคัญในเรื่องความสามารถในการวิเคราะห์ การทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ และการตอบสนองต่อสถานการณ์เหล่านี้ด้วยความรวดเร็ว ทั้งนี้เพื่อให้มีความยืดหยุ่นในการปฏิบัติงานและมีความน่าเชื่อถือที่สูงขึ้น อันเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาทั้งธุรกิจให้ดำเนินต่อไปได้ และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ในขณะเดียวกันก็ยังคงสามารถรักษาวิธีการทำงานในรูปแบบต่างๆ ให้ปลอดภัย

Q: AI จะเข้ามามีบทบาทในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของโรงงานได้อย่างไรบ้าง?

เนื่องจากองค์กรทั่วโลกยังไม่เห็นภาพที่ชัดเจนว่า “ภาวะปกติใหม่” (New normal) ถัดจากนี้จะเป็นอย่างไร  และเนื่องจากสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจมหภาคที่ผันผวน จึงส่งผลให้องค์กรเห็นว่าการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่านั้นเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับอุตสาหกรรมที่ใช้ทุนเข้มข้น

ทั้งนี้ เหตุผลประการแรกคือ จากการตัดสินใจ Lockdown ที่เกิดขึ้นทั่วโลก บริษัทต่างๆ จึงจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนกระบวนการผลิตอย่างต่อเนื่องเพื่อให้สามารถตอบสนองอุปสงค์และอุปทานที่แปรปรวนได้

เหตุผลประการที่ 2 คือการที่บริษัทต่างๆ ต้องมีความคล่องตัวและมีประสิทธิผลมากขึ้นสำหรับการทำงานรูปแบบดิจิทัลที่มีพนักงานจำนวนมากทำงานจากระยะไกล

และประการที่ 3 คือ เราเห็นว่ามีหลายบริษัทที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพในการนำเสนอกระบวนการและเทคโนโลยีใหม่ ๆ อย่างรวดเร็ว เพื่อรองรับความเร็วของการเปลี่ยนแปลงและความผันผวนของตลาดมากขึ้น

เราเชื่อว่า เมื่อรวม AI เข้ากับความรู้และประสบการณ์ด้านวิศวกรรมแล้ว ธุรกิจก็จะสามารถเร่งขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองของสินทรัพย์และให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพหรือยืดอายุของสินทรัพย์ขององค์กร  โดยภายในเวลา 10 ปีถัดจากนี้ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสินทรัพย์ และจะส่งผลให้องค์กรที่เป็นผู้นำยืนอยู่แล้วยิ่งทิ้งห่างกลุ่มองค์กรที่ล้าหลังอย่างชัดเจน

Q: aspenONE V12 มีการใช้ AI เพื่อเสริมประสิทธิภาพการทำงานภายในโรงงานได้อย่างไร? และจะช่วยให้การบริหารจัดการโรงงานเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรบ้าง?

อุตสาหกรรมไทยสามารถใช้ศักยภาพของระบบ Industrial AI ได้จากซอฟต์แวร์ aspenONE V12 ของเราซึ่งได้ฝัง AI อยู่ในทุกส่วนของโซลูชันซอฟต์แวร์ของเรา โซลูชันเหล่านี้มีความสามารถของ Industrial AI Hybrid Model ซึ่งเป็นไฮบริดโมเดลรุ่นแรกของอุตสาหกรรมที่พัฒนาสร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรมกระบวนการ (Process industries) และอุตสาหกรรมที่ใช้ทุนเข้มข้น

ทั้งนี้ Aspen Hybrid Models จะทำการรวบรวมข้อมูลจากสินทรัพย์ทั่วทั้งองค์กร จากนั้นจึงใช้ AI และหลักการทางวิศวกรรมในการวิเคราะห์หาสาเหตุของปัญหา ร่วมกับองค์ความรู้ซึ่งเป็นความเชี่ยวชาญเฉพาะทางของ AspenTech ในการสร้างโมเดลที่ครอบคลุมและแม่นยำยิ่งขึ้นตามขนาดและอัตราการการขยายตัวของแต่ละองค์กร

Industrial AI เป็นโซลูชันเทคโนโลยีที่ผสมผสานวิทยาศาสตร์ของข้อมูลและ AI เข้ากับหลักการทางวิศวกรรมผสมรวมกับความเชี่ยวชาญของ AspenTech เพื่อนำเสนอโซลูชั่นธุรกิจให้กับอุตสาหกรรมที่ใช้ทุนเข้มข้นซึ่งมีความต้องการเฉพาะทางไม่เหมือนใคร

ทั้งนี้ คุณปีเตอร์ เรโนลด์ นักวิเคราะห์อาวุโสของ ARC Advisory Group ได้กล่าวว่า “AI  มีศักยภาพในการพัฒนากระบวนการทำงานในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย แต่อย่างไรก็ตาม องค์กรส่วนใหญ่ยังไม่มีความพร้อมในการนำ AI มาใช้ด้วยตนเอง จึงทำให้แอปพลิเคชันเฉพาะอุตสาหกรรมของ AspenTech ที่มี AI ในตัวสามารถช่วยให้องค์กรเร่งการปฏิรูปได้อย่างรวดเร็ว เมื่อเปรียบเทียบกับกลยุทธ์เทคโนโลยีอื่น ๆ ซึ่งมักต้องการให้เจ้าของสินทรัพย์ลงทุนในแพลตฟอร์มที่ซับซ้อนและต้องมีทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลแล้ว กลยุทธ์ที่เลือกใช้ AI ที่ฝังมาพร้อมในโซลูชั่นนั้น จะทำให้ผู้ใช้งานสามารถเริ่มสร้างผลกำไรได้ทันที”

ด้วยแนวทางนี้ซอฟต์แวร์ของ AspenTech ก็จะสามารถช่วยให้เหล่าองค์กรในประเทศไทยสามารถนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมได้ง่ายมากยิ่งขึ้น

Q: ในมุมของทรัพยากรบุคคล หากโรงงานจะนำ AI มาใช้งาน จำเป็นหรือไม่ที่จะต้องมีผู้เชี่ยวชาญด้าน Data และ AI ประจำอยู่ในโรงงานนั้น? และทีมงานที่มีอยู่เดิมควรต้อง Re-skill หรือ Up-skill อย่างไรบ้างเพื่อให้สามารถใช้งาน Data และ AI ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ?

องค์กรธุรกิจต่างๆ ล้วนมีความกังวลต่อการจัดจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เหมาะสมกับสถานการณ์ที่จะนำโซลูชัน AI มาใช้ให้เพียงพอต่อความต้องการ และยังมีความกังวลเกี่ยวกับประโยชน์คุณค่าของ AI เมื่อเทียบกับต้นทุนการเริ่มต้นใช้งาน อีกทั้งองค์กรเองก็ยังมีความกังวลต่อความเสี่ยงในการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้งาน อาทิ อุตสาหกรรมภาคเคมีและพลังงานที่มักเป็นผู้ที่นำเครื่องมือดิจิทัลจำนวนมากมาใช้งานเป็นรายแรก ๆ แต่ก็ยังไม่สามารถตระหนักถึงศักยภาพของ Industrial AI ได้อย่างเต็มที่

อย่างไรก็ตาม ธุรกิจควรกังวลถึงอนาคตที่ไม่มีการใช้งานโซลูชัน AI มากกว่า ซึ่ง McKinsey ได้ประเมินว่าการระบาดของไวรัสโควิด-19 นี้เป็นตัวเร่งให้เกิดการใช้ดิจิทัลเร็วขึ้นไปอีก 10 ปี  โดยเมื่อผนวกกับสถานการณ์ที่ตลาดน้ำมันมีความผันผวนสูงและการเปลี่ยนแปลงทางการเมืองที่เกิดขึ้นทั่วโลก ก็จะยิ่งส่งผลให้องค์กรต่างๆ ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้จำเป็นต้องปรับตัวโดยเร็ว และโซลูชันของเราช่วยให้ลูกค้าจัดการกับข้อกังวลเหล่านี้ได้และก้าวไปข้างหน้าอย่างมั่นคง เช่น ในช่วงที่มีการระบาดใหญ่ ลูกค้าได้แสดงให้เห็นถึงความเต็มใจที่จะอนุญาตให้ AspenTech เข้าถึงเครือข่ายของตนจากระยะไกลเพื่อนำเทคโนโลยีการควบคุมหลายตัวแปร (multivariable control technology) ของเราไปใช้งาน

สำหรับพนักงาน เทคโนโลยี AI ขั้นสูงจะช่วยให้คนงานรุ่นใหม่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคมากยิ่งขึ้น ซึ่งจะสามารถช่วยพลิกโฉมธุรกิจพลังงานและสร้างชัยชนะให้กับองค์กรในอนาคต   โดยความรู้ความเข้าใจ การทำงานโดยอัตโนมัติ และศักยภาพการประมวลข้อมูลที่เกิดประโยชน์จะทำให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างดีที่สุดในทุกระดับ และมีการปฏิบัติงานที่ปลอดภัย ซึ่งเหมาะสมกับคนรุ่นมิลเลนเนียลที่จะมาเป็นแรงงานมากถึง 75% ของแรงงานทั้งหมดของอุตสาหกรรม ภายในปีพ.ศ. 2566

Q: ผู้จัดการโรงงานหรือผู้บริหารระดับสูงของธุรกิจในอุตสาหกรรมโรงงาน ควรเริ่มต้นอย่างไรในการประเมินด้านการนำ AI เข้ามาใช้ในธุรกิจ? การทดลองใช้งานควรเริ่มต้นอย่างไร? การชี้วัดความคุ้มค่าด้านการลงทุนระบบ AI นั้นจะเกิดขึ้นได้อย่างไร?

76% ของผู้บริหารในองค์กรอุตสาหกรรมยอมรับว่าพวกเขาพยายามดิ้นรนเพื่อปรับกลยุทธ์ AI ของตนเอง

การศึกษาของ Accenture พบว่า 76% ของผู้บริหารในองค์กรอุตสาหกรรมยอมรับว่าพวกเขาพยายามดิ้นรนเพื่อปรับกลยุทธ์ AI ของตนเอง และพบว่าความท้าทายที่สำคัญสำหรับหลายองค์กรในวันนี้ คือการขาดโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่สามารถเพิ่มขยายได้เพื่อรองรับการใช้งานโมเดล Industrial AI ตั้งแต่ในขั้นตอนของการฝึกอบรมไปจนถึงการผลิต ด้วยเหตุนี้ธุรกิจองค์กรจึงจำเป็นต้องมีโซลูชันที่ทำให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกและทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานผ่านการแสดงผลข้อมูลขององค์กร ซึ่งทั้งหมดนี้ก็ต้องการศักยภาพอันเชี่ยวชาญในการเชื่อมโยงการเคลื่อนย้ายข้อมูลจากส่วน Edge ไปยังระบบคลาวด์

ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมที่ใช้ทุนเข้มข้นได้ใช้ประโยชน์จากโซลูชันด้านการวางแผนและการจัดกำหนดการที่มี AI และระบบคลาวด์มาพัฒนาช่วยให้องค์กรสามารถตรวจสอบสถานการณ์และทำการวางแผนได้เร็วขึ้น ส่งผลให้การวิเคราะห์และการตัดสินใจแม่นยำยิ่งขึ้น อีกทั้งยังสามารถวิเคราะห์และตัดสินใจหลายร้อยรายการได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่นาทีเพื่อกำหนดวิธีที่ดีที่สุดในการเพิ่มผลกำไร

องค์กรต่างๆ สามารถคาดหวังได้ว่าการใช้ AI ที่มีมาแบบเบ็ดเสร็จนี้จะช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถเร่งสร้างมูลค่าได้รวดเร็วมากยิ่งขึ้น สามารถก้าวข้ามปัญหาความขาดแคลนบุคลากรและความเชี่ยวชาญได้ โดยไม่จำเป็นต้องมีทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและ/หรือผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างโมเดลจำนวนมากอีกต่อไป

Q: หลังจากนี้จะมีเทคโนโลยีใดสำหรับโรงงานที่น่าจับตามองอีกบ้าง?

ด้วยการผสมผสานความสามารถของ AI เข้ากับเทคโนโลยีปฏิบัติการ (OT) และเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) ที่มีอยู่ AspenTech กำลังสร้างระบบอุตสาหกรรมที่ช่วยให้องค์กรเชื่อมการทำงานที่แยกกันอยู่และดำเนินการแบบกึ่งอัตโนมัติเข้าด้วยกันได้ (และในที่สุดก็ทำงานแบบอัตโนมัติได้อย่างเต็มตัว)

การใช้งาน AI จะช่วยให้เกิดการตอบสนองได้อย่างทันท่วงที ซึ่งจะแจ้งให้ระบบปฏิบัติการทุกระดับทราบอย่างต่อเนื่องถึงวิธีการปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบทั้งหมดได้อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือสิ่งที่สร้าง Self-Optimizing Plant อันหมายถึงสถานที่ (หรือโรงงาน) ที่สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในระหว่างการทำงานได้โดยอัตโนมัติ ซึ่ง Self-Optimizing Plant จะสามารถประเมินข้อมูลการดำเนินงานทั้งหมดที่มีอยู่อย่างรวดเร็ว ทั้งภายในสินทรัพย์ของธุรกิจและข้อมูลแวดล้อมภายนอก พร้อมตอบสนองต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในการทำงาน โดยพิจารณาจากความปลอดภัย ความยั่งยืน ความสมบูรณ์ของทรัพย์สิน และวัตถุประสงค์ในการดำเนินงาน โรงงานจะใช้ AI เพื่อทำนายพฤติกรรมในอนาคตและสร้างโมเดลสำหรับการปฏิบัติงานที่เหมาะสมให้กับพนักงานและผู้จัดการในอนาคตอย่างต่อเนื่อง

วิสัยทัศน์ระยะยาวของ AspenTech สำหรับอุตสาหกรรมที่ใช้ทุนเข้มข้น คือ การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยตนเอง (Self-optimizing) โรงงานที่เป็นอัตโนมัติ (autonomous plant) และการปรับใช้ AIให้มากขึ้น ซึ่งเมื่อธุรกิจในอุตสาหกรรมนี้ได้ตระหนักถึงศักยภาพของการเพิ่มประสิทธิภาพตนเองในโรงงานแล้ว  ช่างเทคนิคและผู้ปฏิบัติงานจะไม่ต้องเสียวเวลาไปกับงานที่ซ้ำซากอีกต่อไป เพราะระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะดูแลงานเหล่านั้นให้แทน ทำให้ช่างเทคนิคและผู้ปฏิบัติงานสามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจทางธุรกิจที่รวดเร็วและชาญฉลาดขึ้นและมีความคล่องตัวมากขึ้นได้ โดยเมื่อใช้ระบบอัตโนมัติทั้งหมดในโรงงาน ก็จะทำให้โรงงานมีประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นและจะสามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ที่ไม่คาดคิดได้โดยอัตโนมัติ

*** อุตสาหกรรมที่ใช้ทุนเข้มข้น (Capital-intensive Industries) คืออุตสาหกรรมที่ต้องมีการลงทุนเป็นจำนวนมากในเครื่องจักร ระบบโครงสร้างพื้นฐาน หรือปัจจัยอื่นๆ เพื่อให้สามารถดำเนินการผลิตและสร้างผลกำไรได้ โดยปัจจัยที่ลงทุนนั้นก็เพื่อนำเทคโนโลยีเข้ามาทดแทนการผลิตด้วยแรงงานนั่นเอง

About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

Google Cloud เผยผลการทดลองสู่การนำ Gen AI ไปใช้งานจริงในปีนี้ [PR]

การก้าวตามเทคโนโลยีใหม่อย่าง Generative AI ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายและน่ากลัว ไม่มีใครรู้เลยว่าบริษัทที่ใช้แนวทาง “รอดูไปก่อน” จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังในขณะที่ระบบดิจิทัลเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงเริ่มต้นของโควิด-19 และตอนนี้เราก็กำลังอยู่ในอีกหนึ่งช่วงเวลาเปลี่ยนผ่านที่สำคัญอีกครั้งของการปรับตัวกับการเข้ามาถึงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี Generative AI

ผสาน Automation และ Intelligence เข้าไปยังความสามารถของงานด้านการผลิต โดย Infor

การนำเทคโนโลยีใหม่ๆเข้ามาใช้งานในธุรกิจนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย และแต่ละอุตสาหกรรมก็มีความท้าทายเฉพาะตัวที่ต้องเผชิญหน้า ในอุตสาหกรรมการผลิตเองก็เช่นกันที่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ความต้องการของลูกค้า Supply Chain และอื่นๆ