fbpx

Search

Bluebik is trusted by leading organizations

ความจำเป็น & โอกาสธุรกิจจาก AI ‘Game Changer’ ภาคการผลิต

Artificial Intelligence - AI ไม่ใช่สิ่งใหม่ในอุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing Industry) มีการใช้งานหุ่นยนต์ในสายการผลิตมาช้านาน แต่ปัจจุบันขีดความสามารถของ AI ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง กำลังพลิกโฉมกระบวนการทำงานของโรงงานยุคใหม่ ระบบดิจิทัลจะมีอิทธิพลอย่างสูงในอนาคตและการผสานการทำงานระหว่าง AI และมนุษย์จะเข้มข้นมากขึ้นเรื่อย ๆ ส่งผลต่อขีดความสามารถในการแข่งขันของผู้ผลิตในอุตสาหกรรม ในบทความนี้ บลูบิค จะพาคุณไปเจาะลึกผลกระทบและโอกาสที่ได้จากการปรับใช้ AI รวมถึง Use Case ที่ได้รับความนิยมในภาคการผลิต  ผลกระทบจาก AI ในอุตสาหกรรมการผลิต  ความต้องการ AI ขั้นสูงมากขึ้น: แม้อุตสาหกรรมการผลิตมีการใช้งาน AI มานาน แต่ประเด็นที่น่าติดตาม คือ การใช้งาน AI ขั้นสูงเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะ Machine Learning - ML, Robotics และ Data Analytics ที่กำลังปฏิวัติกระบวนการทำงานส่วนใหญ่ ตั้งแต่การประเมินแผนงานบำรุงรักษาและควบคุมคุณภาพ ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชนและสายการผลิต  การลงทุนในผู้เชี่ยวชาญและโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI: มีเม็ดเงินลงทุนพัฒนาทักษะด้าน AI และผู้เชี่ยวชาญ ร...

3 ปัจจัยปั้น “Digital Product” ให้สำเร็จและแตกต่าง

"Digital Product คือ สินค้าและบริการที่อยู่ในรูปแบบดิจิทัล ครอบคลุมรูปแบบหลากหลาย ทั้งแอปพลิเคชัน เว็บไซต์ หรือบริการสมัครสมาชิกต่างๆ บนช่องทางออนไลน์ Digital Product ไม่เพียงเป็นช่องทางเข้าถึงลูกค้ากลุ่มใหม่ๆ แต่ยังเปิดโอกาสสร้างธุรกิจอีกมาก" หลายปีที่ผ่านมาผู้ขับเคลื่อนองค์กรชั้นนำต่างเล็งเห็นความจำเป็นต่อการเปลี่ยนผ่านไปสู่ความเป็นดิจิทัล และมุ่งมั่นที่จะวางรากฐานในการทำธุรกิจแห่งอนาคตให้เป็น Digital-First Company เพื่อรับมือกับความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจและพฤติกรรมของคน New Generations โดยยกระดับความสามารถในการสร้างความยืดหยุ่นควบคู่กับการเติบโตขององค์กร และสร้างความแข็งแกร่งให้ระบบนิเวศของธุรกิจ ผ่านการนำนวัตกรรมและเทคโนโลยีเข้ามาเป็นกลไกขับเคลื่อนและตอบสนองต่อความต้องการของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในธุรกิจ “กนกรัตน์ บุญลีชัย” Associate Director, Management Consulting, Bluebik Group PLC. ให้ความเห็นว่า หนึ่งในแนวทางการเพิ่มศักยภาพของธุรกิจ คือ การพัฒนา Digital Platform หรือ Super App ของตนเอง เพื่อให้สามารถเป็นช่องทางในการเชื่อมต่อกับ ไลฟ์สไตล์ของลูกค้ารุ่น...

ความจำเป็น & โอกาสธุรกิจจาก AI เพิ่มความได้เปรียบในทุกมิติของธุรกิจค้าปลีก

ถ้าพูดถึงเทคโนโลยีที่จะสามารถเข้ามาพลิกโฉมธุรกิจ แน่นอนว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ย่อมเป็นหนึ่งในนั้น โดยหลายภาคธุรกิจต่างนำ AI มาใช้งานในส่วนต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน หรือสร้างประสบการณ์ลูกค้าให้เหนือชั้นยิ่งขึ้น  แน่นอนว่าธุรกิจค้าปลีกเองก็เช่นกัน Bluebik ในฐานะที่ปรึกษาที่เชี่ยวชาญตั้งแต่การวางรากฐานในการใช้ AI สำหรับองค์กร จึงอยากชวนมาดูโอกาสของธุรกิจจากการนำ AI มาปรับใช้ในองค์กร พร้อม 6 AI Use Case ที่น่าสนใจและตัวอย่างโมเดล AI ที่นำไปใช้ได้จริงในธุรกิจค้าปลีก AI ในหลากหลายมิติ  สำหรับในภาคธุรกิจค้าปลีก การประยุกต์ใช้ AI ส่วนใหญ่จะเป็นการใช้งาน Machine Learning (ML) และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) โดยเทคโนโลยี AI สามารถช่วยเรื่องการเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูลเพื่อวิเคราะห์หารูปแบบความเชื่อมโยง แล้วดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาเพื่อนำไปใช้ในกระบวนการทางธุรกิจต่างๆ ซึ่งเทรนด์อนาคตในช่วง 3 - 5 ปีข้างหน้านี้ เทคโนโลยี ML และ Predictive AI จะได้รับการพัฒนาจนก้าวหน้ายิ่งขึ้น ทำให้มีความแม่นยำมากกว่าเดิมและสามารถนำมาใช้ช่วยในการ...

Bluebik Global confident of its strengths when facing large competitors overseas

Bluebik Global Co Ltd, a subsidiary of Thailand’s leading consultancy on digital transformation Bluebik, is relying on its parent’s expertise and success formula to expand overseas, setting its sights on large tech consulting companies. Martin Christopher Simpson, Director of Bluebik Global, said that Bluebik’s success in Thailand was due to its local knowledge, local skills, and cultural understanding – and the same method of doing business would be applied wherever Bluebik Global expands. For example, when Bluebik Global expanded to Vietnam, the first thing he did was to hire a Vietnamese team. That is because working with Vietnamese clients requires a different language, and their culture is entirely different from that of Thailand. “The vision is to bring what Bluebik does when it does best to overseas, to the rest of the world where we can compete on that high-level playing,” he said, pointing to Bluebik’s strengths in digital transformation, cybersecurity, and data, a...

บลูบิค เผยแนวทางสร้าง AI Roadmap เพิ่มศักยภาพด้าน AI

บลูบิค เผยแนวทางสร้าง AI Roadmap มุ่งเพิ่มศักยภาพด้าน AI แนะเช็คขีดความพร้อมธุรกิจผ่าน AI Adoption Maturity Framework ในปัจจุบัน ความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI ได้สร้างความตื่นเต้นไปทั่วโลก โดยเทรนด์ด้าน AI ที่น่าจะเห็นกันในช่วง 3 - 5 ปีข้างนี้ยังคงหนีไม่พ้น Generative AI ซึ่งเป็นเทคโนโลยีมาแรง โดย Gen AI จะมีรูปแบบใหม่ๆ มากขึ้น จากเดิมที่เป็นแค่การสร้างข้อความ เสียง หรือวิดีโอ จนในอนาคตจะมีความเจาะจงมากขึ้นสำหรับใช้งานเฉพาะด้าน หรือที่เรียกว่า Specialized Gen AI ที่มีประสิทธิภาพดีขึ้นและเข้าถึงง่ายขึ้น ขณะเดียวกัน Machine Learning หรือ Predictive AI ซึ่งถือเป็นเทคโนโลยีที่ Mature แล้ว จะมีความแม่นยำมากกว่าเดิมและนำมาใช้ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจมากขึ้น  อย่างไรก็ตาม แม้เทคโนโลยี AI กำลังได้รับการพัฒนาจนมีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง แต่ในมุมของการนำ AI มาปรับใช้ หลายองค์กรยังคงไม่ได้ใช้งานเทคโนโลยีนี้อย่างเต็มประสิทธิภาพ โดยบริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด (มหาชน) หรือ BBIK ในฐานะที่ปรึกษาชั้นนำผู้ให้บริการด้านดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันครบวงจร มองว่า หากองค์กรต้องการพัฒนาขีดความสามารถใน...

ความจำเป็น & โอกาสธุรกิจจาก AI ของต้องมีใน ‘ธุรกิจการเงิน’ (จริงหรือ?)

ภูมิทัศน์ธุรกิจการเงินกำลังเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เป็นผลพวงจากการบรรจบกันของ Artificial Intelligence - AI และเทคโนโลยีทันสมัย (Cutting-Edge Technologies) ทำให้ปัจจุบันธุรกิจการเงินสามารถใช้ประโยชน์จาก Machine Learning - ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล จัดการงานด้วยระบบอัตโนมัติ รวมถึงการตัดสินใจด้วยข้อมูล จากกระแสนิยมที่ผ่านมากพิสูจน์แล้วว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่ต้องมีในธุรกิจ และนับจากนี้การใช้งาน AI จะมีความเข้มข้นมากขึ้นเรื่อย ๆ  หัวใจสำคัญของการปฏิวัติรอบนี้ คือ การผสานขีดความสามารถของ ML และศักยภาพของ Generative AI เข้าด้วยกัน เราจึงเห็นสถาบันการเงินระดับแถวหน้าของโลกทุ่มงบประมาณมหาศาลเพื่อทรานส์ฟอร์มองค์กร แค่ปี 2566 เพียงปีเดียว มีเม็ดเงินลงทุนใน AI ถึง 35,000 ล้านดอลล่าร์ นำโดยอุตสาหกรรมธนาคารที่จัดสรรเงินลงทุนถึง 21,000 ล้านดอลล่าร์เพื่อพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ไว้ใช้งาน บลูบิค ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จะพาทุกคนไปถอดรหัสความจำเป็นและโอกาสของการปรับใช้ AI รวมถึง Use Case ที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมการเงิน  AI ทำให้ธุรกิจการเงินไม่เหมือนเดิม แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจการเงิน...

6 ลักษณะของ Data Quality พร้อมแนวทางสร้างข้อมูลคุณภาพ

ในยุคที่ข้อมูลคือตัวแปรสำคัญในการเพิ่มศักยภาพของธุรกิจ ไม่ว่าจะนำไปใช้เพิ่มประสิทธิภาพให้กระบวนการทำงาน สร้างโอกาสการขยายตัวใหม่ๆ หรือใช้ในการเทรนโมเดล AI สำหรับทำงานในหลายส่วน สิ่งที่องค์กรควรให้ความสำคัญเป็นลำดับแรกๆ จึงเป็นเรื่องคุณภาพข้อมูล หรือ Data Quality นั่นเอง  Data Quality คืออะไร นิยามของ Data Quality คือระดับความถูกต้อง ความสอดคล้องเชื่อมโยง ความครบถ้วนสมบูรณ์และความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่เก็บรวบรวม และใช้งานภายในองค์กรหรือใช้สำหรับวัตถุประสงค์ต่างๆ โดยเฉพาะ โดยข้อมูลที่มีคุณภาพสูงเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง  ประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจหรือวางกลยุทธ์องค์กร   6 ลักษณะของ Data Quality  คำถามสำคัญในการสร้าง Data Quality คือธุรกิจจะรู้ได้อย่างไรว่าข้อมูลแบบไหนมีคุณภาพ โดยการวัดว่าข้อมูลแบบไหนมีคุณภาพ ข้อมูลนั้นๆ ควรประกอบด้วยลักษณะ 6 ข้อด้วยกัน  👉 1.) ความถูกต้อง (Accuracy)  ข้อมูลที่มีอยู่ไม่ผิดพลาด สะท้อนถึงข้อเท็จจริงหรือสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริงหรือไม่  👉 2.) ความครบถ้วนสมบูรณ...

ทำไมองค์กรต้องให้ความสำคัญกับ Data Strategy

ปัจจุบัน ข้อมูลได้กลายเป็นส่วนสำคัญในการสร้างความได้เปรียบให้องค์กร ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพให้กระบวนการดำเนินงาน ลดความผิดพลาด บริหารจัดการทรัพยากรต่างๆ ในองค์กรให้ดีขึ้น ไปจนถึงช่วยประกอบการตัดสินใจให้เฉียบคมกว่าเดิมเพื่อสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ ต่อยอดการสร้างนวัตกรรมจากผลิตภัณฑ์และบริการที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน อย่างไรก็ตาม การนำข้อมูลไปสร้างมูลค่าทางธุรกิจจำเป็นต้องผ่านกระบวนการวางแผนและบริหารจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ นั่นเป็นสาเหตุว่าทำไมองค์กรจึงควรให้ความสำคัญกับการวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูล หรือ Data Strategy เพื่อให้สามารถนำข้อมูลไปสร้างผลลัพธ์ได้จริง ซึ่งหากองค์กรมีการวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลที่แข็งแกร่ง ย่อมสามารถเพิ่มศักยภาพของธุรกิจได้ในระยะยาว แน่นอนว่าการสร้าง Data Strategy เป็นกระบวนการที่ท้าทายและมีหลายปัจจัยที่ส่งผลให้การวางกลยุทธ์ไม่ประสบความสำเร็จ ไม่ว่าจะเป็น  👉 ขาดเป้าหมายธุรกิจ (Business Objective) การขาดเป้าหมายที่ชัดเจนในการนำข้อมูลไปใช้งาน ทำให้ขาดทิศทางในการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล โดยส่งผลตั้งแต่ทำให้องค์กรเก็บรวบรวมข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข...

จัดการข้อมูลไม่ดีผลลัพธ์ไม่เกิด แนวทางแก้ปัญหา Data Management

ในโลกธุรกิจทุกวันนี้ต่างเต็มไปด้วยปริมาณข้อมูลมากมายมหาศาล การบริหารจัดการข้อมูลซึ่งถือเป็นสินทรัพย์ที่จะสร้างมูลค่าให้ธุรกิจและขับเคลื่อนการเติบโตขององค์กรจึงเป็นเรื่องสำคัญ อย่างไรก็ตาม การจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพสูงสุดนับเป็นเรื่องที่มีความท้าทายไม่น้อย และมีหลายประเด็นที่ควรพิจารณาอย่างรอบคอบ  Bluebik จึงได้รวบรวมความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการบริหารจัดการข้อมูล หรือ Data Management ที่มักเกิดขึ้นกับธุรกิจ พร้อมแนวทางเบื้องต้นในแก้ไขความท้าทายในการจัดการข้อมูล  4 ความท้าทายเรื่อง Data Management  1. คุณภาพข้อมูล (Data Quality)  ความท้าทายที่เกิดขึ้น  ข้อมูลไม่ถูกต้อง ไม่ครบถ้วนสมบูรณ์ หรือไม่เชื่อมโยงสอดคล้องกัน จนส่งผลให้ไม่สามารถนำข้อมูลไปใช้วิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกได้ (insight) ซึ่งจะกระทบต่อการนำข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ การใช้เทรนโมเดล AI สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง หรือใช้ในกระบวนการอื่นๆ  แนวทางแก้ปัญหา สำหรับแนวทางแก้ปัญหาเรื่องคุณภาพข้อมูล สามารถดำเนินการได้ใน 3 ส่วนหลักๆ  วางนโยบายและแนวทางด้านธรรมา...