ว่ากันว่าข้อมูลจะสร้างมูลค่าได้เมื่อมีการนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพ หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือ แม้เราจะมีข้อมูลที่ไร้ประโยชน์อยู่เป็นจำนวนมากก็ไม่ก่อให้เกิดมูลค่าได้นั่นเอง
ปัจจุบัน อุตสาหกรรมการผลิตได้นำอุปกรณ์ IoT มาใช้เพื่อเก็บข้อมูลจากเครื่องจักรในโรงงานมาแสดงบนแดชบอร์ด ซึ่งถือเป็นการสร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อนำข้อมูลมาประกอบการตัดสินใจ บริษัท iCONEXT ตระหนักถึงความสำคัญในการใช้ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจและพร้อมให้คำปรึกษาและสนับสนุนระบบเพื่อใช้งาน Data Driven จากระบบ IoT ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในบทความครั้งก่อน เราได้นำเสนอโปรเจกต์เกี่ยวกับ IoT โดยมีวัตถุประสงค์ในการใช้งานอุปกรณ์ IoT เพื่อตรวจสอบหมายเลขชิ้นส่วนที่ซ้ำกันก่อนนำเข้าสู่เครื่องจักร และเพื่อติดตามสถานะของชิ้นงานที่ผ่านกระบวนการได้ อย่างไรก็ตาม การทำ Data Visualization เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอสำหรับยุคดิจิทัลในปัจจุบัน เพราะเมื่อเรามีข้อมูลในโรงงานอุตสาหกรรมอยู่แล้ว เช่น ข้อมูลการสั่งซื้อของลูกค้า ข้อมูลสายการผลิตที่นำมาทำให้มองเห็นได้ ข้อมูลการทดสอบคุณภาพสินค้า ก็สามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาจัดทำให้อยู่ในรูปแบบฐานข้อมูลที่ถูกต้อง และต่อยอดด้วยการนำไปสร้าง Prediction Model ด้วย AI เพื่อใช้ข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบันเรายังไม่สามารถแก้ปัญหาทุกอย่างด้วย AI ได้ จึงจำเป็นต้องทำงานร่วมกับนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data analyst) และผู้ที่มีประสบการณ์ในกระบวนการผลิตเพื่อค้นหาสิ่งที่ต้องปรับปรุงเพิ่มเติมโดยอ้างอิงจากข้อมูลที่มีอยู่ บริษัทไอโคเน็กซ์จึงมีแผนจะแนะนำบริการให้คำปรึกษาในเรื่องนี้ต่อไป
Machine Learning เปรียบเสมือนกับสมองของ AI ทำหน้าที่สร้าง "Prediction Model" ผ่านการฝึกฝนและทดสอบข้อมูลด้วยอัลกอริธึมต่างๆ โดยข้อมูลที่สามารถนำมาใช้ในการเรียนรู้และสร้าง "Prediction Model" ด้วยฟังก์ชันการเรียนรู้นั้นจะต้องเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง กล่าวคือ ข้อมูลจำนวนมากที่เพียงพอต่อการฝึกฝนและทดสอบจำเป็นต้องเก็บไว้ในฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างเชิงตรรกะ
บริษัท iCONEXT มีเครื่องมือ AI คือ "DAVinCI LABS" ซึ่งเป็นเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติและมีการนำไปใช้ในธุรกิจการเงินเป็นส่วนใหญ่ โดย DAVinCI LABS คือ ระบบที่ทำการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์
DAVinCI LABS เป็นระบบที่เหมาะสำหรับสถาบันการเงินและบริษัทสินเชื่อเพราะสามารถสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ตามข้อมูลของลูกค้าได้ ดังต่อไปนี้
・ทำนายความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้ ทำให้อนุมัติสินเชื่อได้แม่นยำยิ่งขึ้น และได้ลูกค้าชั้นดีเพิ่มขึ้น
・ทำนายสถานะการชำระเงินของลูกหนี้ และดำเนินมาตรการติดตามทวงถามหนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพขึ้น
・ทำนายกลุ่มลูกค้าที่จะสมัครขอสินเชื่อ เพื่อส่งอีเมลโปรโมชันด้านการตลาดให้ตรงกลุ่มเป้าหมาย
นอกจากนี้ เนื่องจาก DAVinCI LABS เป็น Auto Machine Learning จึงนำไปใช้ในธุรกิจอื่นๆ นอกเหนือจากธุรกิจการเงินได้ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการผลิตที่มีการเก็บข้อมูลที่ได้จากเครื่องจักรในโรงงานไว้อยู่แล้ว จึงสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้ (เช่น ใช้ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ เป็นต้น) แต่ประเด็นสำคัญที่ควรคำนึงถึงในการใช้ Machine Learning Tools คือ
เราให้คำปรึกษาเกี่ยวกับการนำ AI และ Machine Learning ไปใช้ในธุรกิจต่างๆ ตั้งแต่การกำหนดเป้าหมายไปจนถึงการเตรียมข้อมูล การสร้าง Prediction Model และการนำโมเดลไปใช้งานจริง
นอกจากนี้ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่จำเป็นในการใช้งาน จึงจำเป็นต้องตรวจสอบว่าปัจจุบันมีกระบวนการทางธุรกิจในส่วนไหนที่ต้องปรับปรุงก่อนหรือไม่ ซึ่งหากยังไม่มีระบบ IoT ที่เก็บรวบรวมข้อมูลจากเครื่องจักร หรือมีระบบอยู่แล้วแต่เก็บข้อมูลได้ไม่ครบตามที่ต้องการ เรามีบริการให้คำปรึกษาในการนำระบบ IoT มาใช้งาน และนำเสนอแผนการตรวจสอบและปรับปรุงระบบที่ใช้งานอยู่ปัจจุบัน นอกจากนี้ หากคุณสนใจ AI หรือ Machine Learning เราก็สามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลอย่างเหมาะสมเพื่อนำไปสู่การใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพได้
▶ ข้อดีและข้อควรระวังในการใช้ AI ตลอดจนการเตรียมพร้อมสำหรับการตัดสินใจด้วยข้อมูลแบบ DATA DRIVEN
Please Wait
