การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาปรับใช้ขยายวงกว้างไปเกือบทั่วทุกภาคอุตสาหกรรม และสร้างการเปลี่ยนแปลงอย่างยิ่งใหญ่ทั้งกับกระบวนการทำงานและการสร้างสรรค์นวัตกรรม เนื่องจาก AI มีส่วนช่วยในแง่การลดต้นทุน ปรับให้กระบวนการบางอย่างเป็นไปได้แบบอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานต่างๆ จากความสามารถในการวิเคราะห์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งรวมถึงการนำไปใช้ในการบริการลูกค้าให้รวดเร็วยิ่งขึ้น  เมื่อไม่นานนี้ เทคโนโลยี AI ได้ก้าวหน้าขึ้นไปอีกจากการปรากฎตัวขึ้นของ Generative AI (Gen AI) ซึ่งเสริมศักยภาพใหม่ๆ ในการนำ AI ไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจให้เฉียบคมยิ่งขึ้น    บลูบิค อยากชวนไปทำความรู้จัก AI Analytics ซึ่งเป็นแนวทางการนำ AI มาเพิ่มขีดความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่จะช่วยสร้างความได้เปรียบให้ธุรกิจยิ่งขึ้น  AI Analytics คืออะไร ทำไมสำคัญ AI Analytics คือกระบวนการสกัดเอาข้อมูลสำคัญที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ต่อได้ หรือที่เรียกว่า Insights ออกมาจาก Big Data ด้วยการใช้เทคโนโลยี AI ผสมผสานกับเทคโนโลยี Machine Learning (ML) ขั้นสูง เพื่อใช้ในการค้นหาและระบุรูปแบบความเชื่อมโยงรวมถึงแนวโน้มต่างๆ ที่พบ และนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ประกอบการตัดสินใจหรือในการทำงานส่วนต่างๆ ของธุรกิจ  หากกล่าวอย่างรวบรัดแล้ว สิ่งที่ […]

Read More…

นอกจากเทรนด์เทคโนโลยีมาแรงที่ทุกองค์กรต้องการมีแล้ว AI ยังเป็นกลไกสำคัญที่กำลังเข้ามาเปลี่ยนภูมิทัศน์ของการดำเนินธุรกิจ จนส่งผลให้เกิดคลื่นการลงทุนมหาศาลใน AI อย่างต่อเนื่อง มีการประเมินว่ามูลค่าตลาด AI ทั่วโลกจะพุ่งแตะ 2 ล้านล้านดอลล่าร์ภายในปี 2573 (Statistia, 2566) นอกจากนี้ร้อยละ 79 นักวางแผนกลยุทธ์องค์กรระบุว่า AI จะมีอิทธิพลต่อความสำเร็จของธุรกิจในอีก 2 ปีข้างหน้า (ผลสำรวจของ Gartner)   ท่ามกลางกระแสความนิยม AI กลับมีองค์กรจำนวนไม่น้อยที่ต้องพบกับความล้มเหลวในการนำ AI เข้าสู่กระบวนการทำงาน ซึ่งเป็นผลจากการปรับใช้ AI โดยไม่มีกลยุทธ์ที่เหมาะสม ด้วยเหตุนี้ AI Strategy จึงกลายเป็นประเด็นที่อยู่ในสปอร์ตไลท์ขององค์กรธุรกิจ 4 ปัจจัยที่ทำให้โครงการ AI ขององค์กรล้มเหลว 1.   วัตถุประสงค์ธุรกิจไม่ชัดเจน (Unclear Business Objective): ไม่ว่า AI จะมีขีดความสามารถหรือทันสมัยแค่ไหน แต่ถ้าการกำหนดเป้าหมาย/ความต้องการทางธุรกิจไม่ชัดเจน โครงการนั้นก็ยากที่จะประสบความสำเร็จ ดังนั้นขั้นตอนแรกของการปรับใช้ AI องค์กรต้องระบุวัตถุประสงค์และแนวทางที่ AI สามารถสนองตอบต่อเป้าหมายอย่างชัดเจน […]

Read More…

ทุกวันนี้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ซึ่งกำลังเข้ามาสร้างความเปลี่ยนแปลงและทรานส์ฟอร์มกระบวนการทำงานต่างๆ ในหลายภาคธุรกิจ สำหรับอุตสาหกรรมพลังงานก็เช่นกัน AI สามารถเข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการทรัพยากรต่างๆ และสร้างกระบวนการทำงานที่ยั่งยืนในระยะยาว  จากบทบาทของ AI ที่กำลังเพิ่มขึ้น บลูบิคจึงอยากชวนมาดูโอกาสที่เกิดขึ้นจากการนำ AI มาปรับใช้ และตัวอย่างการใช้งาน (Use cases) ที่น่าสนใจในภาคธุรกิจพลังงาน  โอกาสจาก AI ในอุตสาหกรรมพลังงาน ผลิตพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น  AI สามารถช่วยประมวลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับพลังงานได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลประวัติการใช้พลังงาน ข้อมูลเหตุไฟฟ้าขัดข้องหรือมีการใช้ไฟมากเกินไป เป็นต้น โดย AI สามารถระบุแพทเทิร์นและการใช้พลังงานในส่วนต่างๆ เพื่อเป็นข้อมูลในการวางแผนการผลิตและการจ่ายพลังงานไฟฟ้าในแต่ละพื้นที่ต่างๆ ที่มีความต้องการใช้พลังงานแตกต่างกัน  ลดการปล่อยคาร์บอน  การนำ AI มาในใช้ภาคอุตสาหกรรมพลังงานจะช่วยกำหนดปริมาณการใช้พลังงานที่จำเป็นในแต่ละช่วงเวลาและในแต่ละพื้นที่ ทำให้สามารถปรับการผลิตพลังงานให้สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้ โดยไม่จำเป็นต้องผลิตไฟฟ้าเพิ่มจนเกินความจำเป็น ซึ่งสามารถช่วยลดการปล่อยคาร์บอนสู่ชั้นบรรยากาศได้ นอกจากนี้ AI ยังนำไปใช้ช่วยคาดการณ์ช่วงเวลาที่เหมาะสมสำหรับการนำพลังงานหมุนเวียนมาใช้ผลิตไฟฟ้า เช่น พลังงานแสงอาทิตย์หรือพลังงานลม ซึ่งจะช่วยให้วางแผนการผลิตพลังงานได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นและใช้แหล่งพลังงานทดแทนได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้  ลดต้นทุนการผลิตพลังงาน เทคโนโลยี AI สามารถช่วยคาดการณ์อุปสงค์และอุปทานพลังงานให้มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น ทำให้ช่วยให้บริษัทลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานได้ด้วย เช่น ธุรกิจพลังงานสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการซ่อมบำรุงเครื่องจักรจากการใช้ Predictive AI […]

Read More…

ในช่วงไม่กี่ปีมานี้ AI ได้เริ่มเข้ามามีบทบาทในภาคธุรกิจบริการสุขภาพมากขึ้นอย่างน่าจับตามอง ไม่ว่าจะเป็นโซลูชัน AI ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทำงานในส่วนต่างๆ หรือในมุมของการดูแลผู้ป่วยที่เริ่มเห็นการใช้อุปกรณ์สวมใส่ที่มี AI ช่วยมอนิเตอร์อาการความผิดปกติต่างๆ  จากความก้าวหน้าของ AI ในธุรกิจบริการสุขภาพ บลูบิคจึงอยากชวนมาดูโอกาสที่เกิดขึ้นจากการนำ AI มาปรับใช้ และตัวอย่างการใช้งาน (Use cases) ที่น่าสนใจในภาคธุรกิจบริการสุขภาพ  โอกาสที่เกิดขึ้นจากการปรับใช้ AI  AI ช่วยเพิ่มการเข้าถึงบริการสุขภาพ  หนึ่งในผลลัพธ์จากการนำ AI มาใช้คือการช่วยให้ผู้คนในพื้นที่ห่างไกลหรือในพื้นที่ที่บุคลากรทางการแพทย์ไม่เพียงพอสามารถเข้าถึงบริการด้านสุขภาพได้มากขึ้น ตัวอย่างเช่น Telemedicine ที่ผู้ป่วยสามารถรับคำปรึกษาจากแพทย์ได้โดยตรงเกี่ยวกับอาการป่วยเบื้องต้นที่ไม่รุนแรงมากหรือติดตามผลการรักษาโรค ไปจนถึง AI แชทบอท ที่สามารถตอบคำถามผู้ป่วยเกี่ยวกับอาการผิดปกติเบื้องต้นได้  AI หลากประเภทสำหรับการใช้งานหลายรูปแบบ  อีกความก้าวหน้าที่น่าสนใจคือการพัฒนาเทคโนโลยี AI ให้ทำงานได้คล้ายคลึงกับระบบผู้ช่วยที่สามารถทำงานบางส่วนได้แบบอัตโนมัติ ที่เรียกว่า Assistive AI ที่มนุษย์ยังเป็นผู้ควบคุมการใช้งานเป็นหลัก และใช้ความสามรถของ AI มาเสริมศักยภาพการทำงาน เช่น การประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก การประเมินและวิเคราะห์รูปภาพทางการแพทย์ รวมถึงการให้ข้อมูลและคำแนะนำแบบเรียลไทม์ที่ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น     AI กับแนวทางเชิงรุกในด้านบริการสุขภาพ  เทคโนโลยี AI ไม่ได้เพียงแค่ช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถดูแลผู้ป่วยจำนวนมากได้ดีขึ้นเท่านั้น แต่ยังสร้างแนวทางเชิงรุกในด้านบริการสุขภาพที่สามารถวางแผนและตอบสนองต่อสถานการณ์ต่างๆ […]

Read More…

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 […]

Read More…