เว็บไซต์คืออะไร?

https://www.eeci.or.th/th/home/

Eastern Economic Corridor of Innovation - EECi, 333 EECi Headquarters, Wang Chan, Rayong (2026)

03/06/2026

๓ มิถุนายน
วันเฉลิมพระชนมพรรษา สมเด็จพระนางเจ้าสุทิดา พัชรสุธาพิมลลักษณ พระบรมราชินี
ด้วยเกล้าด้วยกระหม่อม ข้าพระพุทธเจ้า คณะผู้บริหารและบุคลากร
เขตนวัตกรรมระเบียงเศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก (EECi)
สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม

02/06/2026

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา AI กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ผู้บริหารภาคอุตสาหกรรมให้ความสนใจมากที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการนำ AI มาใช้ในงานวางแผนการผลิต การตรวจสอบคุณภาพ การซ่อมบำรุงเชิงคาดการณ์ การบริหารพลังงาน คลังสินค้าอัจฉริยะ หรือการวิเคราะห์ข้อมูลจากเครื่องจักรแบบ real-time

บทความจาก Harvard Business Review เรื่อง The Best Manufacturers Build AI with Workers, Not for Them ชี้ประเด็นที่ผู้บริหารโรงงานไม่ควรมองข้าม นั่นคือ แม้ผู้บริหารจำนวนมากจะมอง AI ในแง่บวกและเห็นศักยภาพในการยกระดับการผลิต แต่พนักงานหน้างานจำนวนไม่น้อยกลับรู้สึกไม่พร้อม ไม่มั่นใจ และยังไม่เชื่อมั่นว่า AI จะเข้ามาช่วยให้การทำงานดีขึ้นจริง

นี่คือช่องว่างสำคัญระหว่าง “มุมมองเชิงยุทธศาสตร์” ของผู้บริหาร กับ “ประสบการณ์จริง” ของคนที่ต้องใช้เทคโนโลยีในสายการผลิตทุกวัน

ผู้บริหารอาจมองว่า AI จะช่วยเพิ่ม productivity ลดต้นทุน ลดความผิดพลาด ลด downtime และทำให้โรงงานแข่งขันได้ดีขึ้น แต่ในอีกด้านหนึ่ง พนักงานอาจกำลังตั้งคำถามว่า AI จะมาแทนงานของเราหรือไม่ เราต้องเรียนรู้อะไรเพิ่ม ใครจะรับผิดชอบถ้า AI แนะนำผิด และเทคโนโลยีนี้จะช่วยให้ทำงานง่ายขึ้นจริง หรือเพียงเพิ่มภาระใหม่เข้ามาในระบบเดิม

“มุมมองที่ผู้บริหารควรคิดก่อนนำ AI เข้าสู่โรงงาน”
คำถามแรกจึงไม่ควรเป็นเพียงว่า�“เราจะใช้ AI ตรงไหนได้บ้าง”
แต่ควรถามให้ลึกกว่านั้นว่า�“ปัญหาใดในโรงงานที่ AI ควรเข้ามาช่วย และคนในระบบพร้อมทำงานร่วมกับ AI แล้วหรือยัง”

เพราะ AI ไม่ได้เหมาะกับทุกปัญหา และไม่ใช่ทุกโรงงานที่พร้อมเริ่มจากจุดเดียวกัน บางโรงงานอาจเหมาะกับการเริ่มจาก predictive maintenance บางแห่งอาจควรเริ่มจาก quality inspection บางแห่งอาจต้องเริ่มจากการจัดระบบข้อมูล production ก่อนด้วยซ้ำ

ผู้บริหารจึงควรมองการนำ AI เข้าสู่โรงงานให้ครบทั้ง 5 มิติ ได้แก่
(1) งานส่วนไหนควรให้ AI ช่วย ไม่ใช่แทนคนทั้งหมด เพราะ AI เหมาะกับงานที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ตรวจจับ pattern คาดการณ์ความเสี่ยง หรือช่วยลดความผิดพลาดจากงานซ้ำ ๆ แต่ในโรงงานจริง ยังมีงานจำนวนมากที่ต้องใช้ประสบการณ์ judgment และความเข้าใจบริบทของคนหน้างาน โดยเฉพาะงานที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า หรือการตัดสินใจในสถานการณ์ที่ข้อมูลไม่สมบูรณ์

(2) พนักงานเข้าใจบทบาทใหม่ของตัวเองหรือยัง เพราะความล้มเหลวในการประยุกต์ใช้ AI ไม่ได้เกิดจากพนักงานไม่อยากเปลี่ยนเสมอไป แต่หลายครั้งเกิดจากความไม่ชัดเจนว่าเทคโนโลยีจะเปลี่ยนงานของเขาอย่างไร AI จะเข้ามาช่วยอะไร งานใดจะหายไป งานใดจะเพิ่มขึ้น และทักษะใดจะจำเป็นในอนาคต

(3) การฝึกอบรมต้องอยู่ในบริบทงานจริง ไม่ใช่การอบรม AI แบบกว้าง ๆ ที่จบลงในห้องประชุม แต่ควรเชื่อมกับ use case จริงของโรงงาน เช่น ข้อมูลเครื่องจักรจริง ปัญหา defect จริง กรณี maintenance จริง หรือ workflow จริงในคลังสินค้า

(4) ต้องวัดผลจากการทำงานร่วมกันของคนกับ AI ไม่ใช่วัดเพียงว่าติดตั้งระบบสำเร็จหรือมี dashboard ใช้งานแล้ว แต่ต้องดูว่า AI ช่วยลด downtime ลด defect ลด rework เพิ่มความแม่นยำในการวางแผน หรือช่วยให้หัวหน้างานตัดสินใจจากข้อมูลได้ดีขึ้นจริงหรือไม่ และ

(5) ความพร้อมของข้อมูล กระบวนการ และคน สำคัญพอ ๆ กับตัวเทคโนโลยี เพราะ AI ที่ดีต้องอาศัยข้อมูลที่เชื่อถือได้ ระบบที่เชื่อมโยงกัน workflow ที่ชัดเจน และคนที่เข้าใจวิธีใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงงาน หากข้อมูลยังกระจัดกระจาย กระบวนการยังไม่เป็นระบบ หรือพนักงานยังไม่พร้อม การเริ่มจากการซื้อระบบ AI อาจกลายเป็นการลงทุนที่เร็วเกินไป

ดังนั้น ก่อนจะเริ่มโครงการ AI ผู้บริหารไม่ควรถามเพียงว่า “จะใช้ AI ตรงไหน” แต่ควรถามก่อนว่า “โรงงานของเราพร้อมแค่ไหน และควรเริ่มจากจุดไหนจึงจะสร้างผลลัพธ์จริงได้”
ก่อนใช้ AI โรงงานควรรู้ก่อนว่า “พร้อมแค่ไหน”

ในบริบทนี้ Thailand i4.0 Index จึงเป็นเครื่องมือสำคัญ นอกเหนือไปจากการประเมินระดับความพร้อมด้าน Industry 4.0 ของโรงงาน แต่ยังสามารถใช้เป็น “จุดตั้งต้น” สำคัญในการมองความพร้อมขององค์กรก่อนก้าวสู่การใช้ AI ในภาคการผลิตอย่างเป็นระบบ

การประเมินผ่าน Thailand i4.0 Index ช่วยให้โรงงานเห็นภาพชัดขึ้นว่า ปัจจุบันองค์กรอยู่ในระดับใด มีช่องว่างด้านใดที่ต้องพัฒนา และควรเริ่มลงทุนด้านเทคโนโลยีจากจุดไหนก่อน เพื่อไม่ให้การนำ AI หรือระบบอัตโนมัติเข้ามาใช้กลายเป็นการลงทุนที่เร็วเกินไป แต่ยังไม่พร้อมพอที่จะสร้างผลลัพธ์จริง

ตัวอย่างเช่น โรงงานบางแห่งอาจมีเครื่องจักรที่ทันสมัยแล้ว แต่ข้อมูลยังไม่ถูกจัดเก็บอย่างเป็นระบบ บางแห่งมีข้อมูลจำนวนมาก แต่ยังไม่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลระหว่าง production, maintenance, quality control และ management ได้ หรือบางแห่งมี automation แล้ว แต่บุคลากรยังขาดทักษะในการใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิต

ในกรณีเหล่านี้ AI อาจไม่ใช่จุดเริ่มต้นที่เหมาะที่สุดเสมอไป จุดเริ่มต้นที่ถูกกว่าอาจเป็นการจัดโครงสร้างข้อมูล การเชื่อมระบบ การสร้างมาตรฐานการเก็บข้อมูล การพัฒนาทักษะของบุคลากร หรือการทดลอง use case ขนาดเล็กก่อนขยายผล

นี่คือจุดที่ Sustainable Manufacturing Center: SMC ภายใน EECi มีบทบาทสนับสนุนโรงงานได้อย่างเป็นรูปธรรม โดย SMC มีบริการตั้งแต่การประเมินความพร้อม การฝึกอบรม การให้คำปรึกษา การดำเนินการปรับใช้เทคโนโลยี และการทดสอบก่อนนำไปใช้งานจริง ซึ่งสอดคล้องกับโจทย์ของโรงงานที่ต้องการเดินหน้าสู่ Industry 4.0 และ AI อย่างมีทิศทาง

สำหรับผู้ประกอบการหรือโรงงานที่ต้องการประเมินความพร้อมขององค์กรก่อนเดินหน้าสู่ Industry 4.0 และการประยุกต์ใช้ AI ในกระบวนการผลิต สามารถติดต่อ EECi เพื่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Thailand i4.0 Index, บริการให้คำปรึกษา การฝึกอบรม และแนวทางการทดสอบเทคโนโลยีก่อนใช้งานจริงได้ที่

LINE Official Account:

ที่มา:�Harvard Business Review, The Best Manufacturers Build AI with Workers, Not for Them

31/05/2026

"น้อมจิตบูชาด้วยปัญญาและสติ ร่วมทำบุญ รักษาศีล และเจริญจิตตภาวนาเพื่อความสงบแห่งใจ"
#วันวิสาขบูชา #ธรรมะ #ทำบุญ #สวทช

27/05/2026

หลังจากทำความรู้จัก Active Thermography ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีการตรวจสอบแบบไม่ทำลาย หรือ Non-Destructive Testing (NDT) ไปแล้ว อีกหนึ่งประเด็นสำคัญที่ภาคอุตสาหกรรมควรเข้าใจคือ

“ไม่มีเทคนิค NDT ใดที่เหมาะกับชิ้นงานทุกประเภท”

วัสดุแต่ละชนิด รูปทรง ความหนา กระบวนการผลิต และ defect ที่ต้องการตรวจจับ ล้วนมีผลต่อการเลือกวิธีตรวจสอบที่เหมาะสม

ในอุตสาหกรรมยุคใหม่ การตรวจสอบคุณภาพไม่ใช่แค่ขั้นตอนท้ายสุดของการผลิต แต่เป็นส่วนสำคัญของการลดความเสี่ยง ควบคุมคุณภาพ และยืนยันความพร้อมของชิ้นงานก่อนนำไปใช้งานจริง โดยเฉพาะชิ้นส่วนที่มีมูลค่าสูง มีความซับซ้อน หรือเกี่ยวข้องกับความปลอดภัย เช่น งานเชื่อม ท่อในโรงกลั่น ชิ้นส่วนโลหะ วัสดุคอมโพสิต งานหล่อ หรือชิ้นส่วนที่ต้องรับแรง

ประโยชน์ของ NDT ไม่ได้อยู่แค่การ “หา defect”�แต่คือการช่วยให้ผู้ผลิตตรวจสอบคุณภาพได้โดยไม่ต้องตัด เจาะ หรือทำลายชิ้นงานจริง ช่วยมองเห็นความเสี่ยงก่อนเกิดความเสียหาย ลดต้นทุนจากของเสียและการแก้ปัญหาภายหลัง เพิ่มความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ และสร้างข้อมูลเชิงวิศวกรรมสำหรับตัดสินใจ ตั้งแต่การออกแบบ การผลิต การซ่อมบำรุง ไปจนถึงการยืนยันความพร้อมก่อนใช้งานจริง

ตัวอย่างเช่น Active Thermography เหมาะกับการตรวจจับความผิดปกติจากรูปแบบการถ่ายเทความร้อนบนพื้นผิว โดยใช้กล้องอินฟราเรดร่วมกับแหล่งกำเนิดความร้อน เพื่อดูว่าภายในหรือใต้ผิววัสดุมีสัญญาณผิดปกติหรือไม่ เทคนิคนี้ช่วยตรวจสอบ defect บางประเภทได้โดยไม่สัมผัสและไม่ทำลายชิ้นงาน

ขณะที่ Ultrasonic Testing หรือ UT ใช้คลื่นเสียงความถี่สูงส่งเข้าไปในชิ้นงาน เมื่อคลื่นพบรอยบกพร่อง รอยร้าว หรือขอบเขตของวัสดุ จะสะท้อนกลับมาให้ระบบบันทึกและวิเคราะห์ตำแหน่งของความผิดปกติได้ เหมาะกับงานที่ต้องการตรวจสอบภายในวัสดุ และต้องการผลที่รวดเร็วใน application ที่ไม่ซับซ้อนมากนัก

ส่วน Phased Array Ultrasonic Testing หรือ PAUT เป็นการต่อยอดจาก UT โดยใช้หัวตรวจหลาย element ทำให้สามารถควบคุมทิศทางและโฟกัสของลำคลื่นได้แม่นยำขึ้น จุดเด่นคือสามารถแสดงผลเป็นภาพ 2 มิติที่อ่านเข้าใจง่ายกว่า รองรับชิ้นงานที่มีความซับซ้อนสูง และช่วยลดการพึ่งพาการตีความของผู้ตรวจสอบเพียงอย่างเดียว

ตัวอย่างการใช้งานของ UT/PAUT ครอบคลุมทั้งงานเชื่อม การตรวจ defect ในวัสดุเหล็กทรงตัน การตรวจ lamination และ inclusion การตรวจ corrosion วัสดุ composites งาน casting การตรวจ crack หรือ lamination ในท่อเหล็ก รวมถึง refinery piping service inspection

นอกจากนี้ ในบางกรณีที่ชิ้นงานมีโครงสร้างภายในซับซ้อน หรือต้องการเห็นภาพภายในแบบ 3 มิติ อาจต้องพิจารณาเทคนิคอย่าง Industrial CT Scan ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์ defect ตรวจสอบมิติ หรือศึกษารายละเอียดภายในของชิ้นงานได้โดยไม่ต้องทำลายชิ้นส่วน

ภายใน Large-scale Additive Manufacturing and Non-destructive Testing Pilot Plant ของ EECi เทคโนโลยีเหล่านี้ถูกออกแบบให้เชื่อมโยงกับกระบวนการผลิตขั้นสูง ตั้งแต่ Design – Build – Inspect – Improve หรือ “ออกแบบ – ผลิต – ตรวจสอบ – ปรับปรุง” เพื่อให้ข้อมูลจากการตรวจสอบไม่ได้เป็นเพียงผลตรวจปลายทาง แต่กลายเป็น feedback สำคัญในการปรับแบบ ปรับกระบวนการผลิต ลดความผิดพลาดซ้ำ และยกระดับคุณภาพของชิ้นงานในรอบการพัฒนาถัดไป

สำหรับภาคเอกชนที่ยังไม่แน่ใจว่าชิ้นงานหรือกระบวนการผลิตของตนควรใช้ Active Thermography, UT, PAUT, Industrial CT Scan หรือเทคนิคอื่น ๆ EECi สามารถเป็นพื้นที่ให้เข้ามาหารือ ทดลอง และประเมินแนวทางร่วมกับนักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญ เพื่อเลือกวิธีตรวจสอบที่เหมาะสมกับวัสดุ ประเภท defect มาตรฐานอุตสาหกรรม และเป้าหมายการใช้งานจริง

การเลือกวิธีตรวจสอบที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่การมองหา defect … แต่คือการตัดสินใจเชิงวิศวกรรมที่ช่วยลดความเสี่ยง ควบคุมคุณภาพตั้งแต่ต้นทาง และสร้างความมั่นใจให้ผู้ผลิตก่อนนำชิ้นงานไปใช้งานจริงหรือขยายผลสู่การผลิตในระดับอุตสาหกรรม

EECi พร้อมสนับสนุนภาคอุตสาหกรรมไทยในการเข้าถึงเทคโนโลยี NDT และการผลิตขั้นสูง เพื่อยกระดับคุณภาพ ความปลอดภัย และความสามารถในการแข่งขันของอุตสาหกรรมไทย

📩 [email protected]�
🌐 www.eeci.or.th�
💬 LINE OA:

#ตรวจชิ้นงาน #ซ่อมบำรุง

21/05/2026

เชิญชวนร่วมงานสัมมนาออนไลน์

📢 พลิกวิกฤตสู่โอกาส! เปลี่ยน "แร่" ให้เป็น "ความมั่งคั่ง" ด้วย Mining 4.0 💎

🕰️ยุคสมัยเปลี่ยน เหมืองแร่ต้องปรับ! ขอเชิญผู้ประกอบการและผู้สนใจร่วมเจาะลึกทิศทางอุตสาหกรรมในงานสัมมนาออนไลน์ "From ROCK to RICHES ปีที่ 2"

สิ่งที่จะได้รับ :
🌐 อัปเดตเทรนด์อุตสาหกรรมเหมืองแร่ยุคดิจิทัล
📊 ทำความรู้จัก Mining 4.0 Index: ตัวช่วยวัดระดับความอัจฉริยะของสถานประกอบการ
💡 แนวทางการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตจากกูรูระดับประเทศ

📅 วันพฤหัสบดีที่ 28 พฤษภาคม 2569
⏰ เวลา 09:30 – 12:30 น. (Online)

🚀 ลงทะเบียนด่วน! (ไม่มีค่าใช้จ่าย)
💬 Line/Scan QR Code: สแกนในภาพเพื่อลงทะเบียน

🔗 ลิงก์สมัคร: https://www.nstda.or.th/r/jqCBd

สอบถามเพิ่มเติม :
📞โทร. 064-656-9298
📧[email protected]

18/05/2026

ในภาคอุตสาหกรรมยุคใหม่ ความท้าทายไม่ได้อยู่แค่การผลิตให้เร็วขึ้น หรือมีต้นทุนต่ำลงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการตรวจสอบคุณภาพ ความน่าเชื่อถือ และความปลอดภัยของชิ้นส่วน โดยเฉพาะชิ้นงานที่มีความซับซ้อนสูง เช่น ชิ้นส่วนยานยนต์ อากาศยาน วัสดุคอมโพสิต อิเล็กทรอนิกส์ หรือชิ้นส่วนโลหะขนาดใหญ่

ภายใน Workshop “Active Thermography with Automation and AI” โดยทีม MTIG – Modern Transport Innovation Group, EECi ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้แนวคิดของ Non-Destructive Testing (NDT) หรือ “การตรวจสอบแบบไม่ทำลายชิ้นงาน” ผ่านเทคโนโลยี Active Thermography ซึ่งเป็นการใช้กล้องอินฟราเรดหรือกล้องความร้อน ร่วมกับแหล่งกำเนิดความร้อนจากภายนอก เพื่อกระตุ้นให้เกิดการถ่ายเทความร้อนบนชิ้นงาน

หลักการสำคัญคือ หากภายในหรือใต้ผิวของวัสดุมีความผิดปกติ เช่น void หรือโพรงอากาศภายในวัสดุ, inclusion หรือสิ่งแปลกปลอมที่ปะปนอยู่ในชิ้นงาน, หรือ delamination หรือการแยกชั้นของวัสดุ รูปแบบการกระจายความร้อนบนพื้นผิวจะเปลี่ยนไป ทำให้สามารถตรวจจับสัญญาณความผิดปกติได้ โดยไม่จำเป็นต้องตัด เจาะ หรือทำลายชิ้นงาน

จุดสำคัญของเทคโนโลยีนี้ไม่ได้อยู่ที่ “การมองเห็นความร้อน” เท่านั้น แต่อยู่ที่การนำข้อมูลจากการตรวจสอบมาวิเคราะห์ร่วมกับซอฟท์แวร์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะ เพื่อยกระดับการตรวจสอบจากการพึ่งพาการตัดสินใจของมนุษย์ ไปสู่ระบบตรวจจับที่มีความแม่นยำ สม่ำเสมอ และตรวจซ้ำได้ โดยสามารถนำ AI มาช่วยวิเคราะห์ภาพหรือ pattern ของข้อมูล เพื่อระบุตำแหน่งที่มีแนวโน้มเป็น defect ได้อย่างเป็นระบบ

อย่างไรก็ตาม Active Thermography เป็นเพียงหนึ่งในเครื่องมือของการตรวจสอบแบบไม่ทำลาย เพราะชิ้นงานแต่ละประเภทมีลักษณะวัสดุ รูปทรง ความหนา และ defect ที่ต้องการตรวจจับแตกต่างกัน เทคโนโลยีที่เหมาะสมจึงอาจต่างกันไปในแต่ละกรณี

ภายใน Large-scale Additive Manufacturing and Non-destructive Testing Pilot Plant ของ EECi ยังมีทางเลือกอื่นในการตรวจสอบ เช่น Ultrasonic Testing / Phased Array ซึ่งใช้คลื่นเสียงความถี่สูงเพื่อตรวจสอบความผิดปกติภายในวัสดุ และ Industrial CT Scan ซึ่งช่วยสร้างภาพโครงสร้างภายในชิ้นงานแบบ 3 มิติ โดยไม่ต้องทำลายชิ้นงาน เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ defect การตรวจสอบมิติ หรือการศึกษาโครงสร้างของชิ้นส่วนที่มีความซับซ้อน

ดังนั้น สำหรับภาคเอกชนที่ยังไม่แน่ใจว่าชิ้นงานของตนเหมาะกับเทคนิคใด EECi สามารถเป็นพื้นที่ให้เข้ามาหารือ ทดลอง และประเมินแนวทางร่วมกับนักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญ เพื่อเลือกวิธีตรวจสอบที่เหมาะสมกับลักษณะวัสดุ ประเภท defect มาตรฐานอุตสาหกรรม และเป้าหมายการใช้งานจริง

นี่คือโอกาสสำคัญในการเข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูง โดยไม่จำเป็นต้องลงทุนเครื่องมือราคาแพงตั้งแต่วันแรก ผู้ประกอบการสามารถเข้ามาทดลอง ตรวจสอบ พัฒนา prototype ทำ technology validation หรือการทดสอบความเหมาะสมของเทคโนโลยีก่อนนำไปใช้จริง รวมถึงร่วมพัฒนา R&D project กับนักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญของ EECi ได้

EECi พร้อมเป็นพื้นที่กลางให้ภาคอุตสาหกรรมไทยได้ทดลอง ใช้จริง และต่อยอดเทคโนโลยีการผลิตขั้นสูงสู่การใช้งานในระดับอุตสาหกรรม

สามารถดาวน์โหลดเอกสารประกอบ Workshop ได้ที่ https://www.eeci.or.th/news/active-thermography-with-automation-and-ai/

ภาคเอกชนที่ต้องการสำรวจว่าเทคโนโลยีใดเหมาะกับชิ้นงานหรือกระบวนการผลิตของตน สามารถติดต่อ EECi เพื่อหารือกับทีมผู้เชี่ยวชาญได้ที่
📩 [email protected]
🌐 www.eeci.or.th
💬 LINE OA:

13/05/2026

๑๓ พฤษภาคม | วันพืชมงคล "ก้าวเข้าสู่ฤดูกาลแห่งการเพาะปลูกอย่างเป็นสิริมงคล ร่วมเชิดชูอาชีพเกษตรกร กระดูกสันหลังของชาติไทย" #วันพืชมงคล #เกษตรกร #กระดูกสันหลังของชาติ

12/05/2026

ในโรงงาน คลังสินค้า โรงพยาบาล หรือพื้นที่ปฏิบัติงานขนาดใหญ่ หลายปัญหาไม่ได้เกิดจากการไม่มีทรัพยากร แต่อาจเกิดจากการที่เราไม่เห็นภาพจริงของการทำงานในแต่ละวัน

ของอยู่ตรงไหน
คนเคลื่อนที่อย่างไร
อุปกรณ์ถูกใช้งานคุ้มค่าหรือไม่
งานค้างอยู่ที่จุดใด
เวลารอคอยเกิดขึ้นตรงไหน
และคอขวดของกระบวนการจริง ๆ อยู่ตรงไหนกันแน่

นี่คือจุดที่ UNAi – Real-Time Location System หรือ RTLS เข้ามามีบทบาท

UNAi เป็นเทคโนโลยีระบุตำแหน่งภายในอาคารแบบเรียลไทม์ ที่ช่วยติดตามตำแหน่งของคน สิ่งของ อุปกรณ์ หรือทรัพยากรสำคัญภายในพื้นที่ปฏิบัติงาน โดยระบบทำงานผ่านอุปกรณ์หลัก เช่น Tag ที่ติดกับสิ่งที่ต้องการติดตาม และ Anchor ที่ติดตั้งในพื้นที่ เพื่อรับสัญญาณและส่งข้อมูลเข้าสู่ระบบประมวลผล จากนั้นจึงแสดงตำแหน่งและการเคลื่อนที่บนแผนผังพื้นที่แบบเรียลไทม์

พูดให้ง่ายขึ้น UNAi ช่วยเปลี่ยนพื้นที่ทำงานจริงให้กลายเป็นแหล่งข้อมูล
จากเดิมที่องค์กรอาจรู้เพียงว่า “มีงานเกิดขึ้น”
ระบบจะช่วยให้เห็นว่า “งานไหลอย่างไร” “ติดตรงไหน” และ “ควรปรับปรุงจุดใดก่อน”

แต่ความน่าสนใจของ UNAi ไม่ได้อยู่ที่การ “รู้ตำแหน่ง” เพียงอย่างเดียว
สิ่งที่สำคัญกว่านั้นคือการเปลี่ยน Location Data ให้กลายเป็น Operational Intelligence

เมื่อองค์กรเห็นการเคลื่อนที่จริงของงาน คน อุปกรณ์ และทรัพยากร ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อ เพื่อหาความสูญเปล่า ลดเวลารอคอย ลดคอขวด ปรับปรุง workflow และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างเป็นรูปธรรม

นี่คือหนึ่งในจุดเริ่มต้นที่จับต้องได้ของ Smart Industry
เพราะการยกระดับอุตสาหกรรมไม่จำเป็นต้องเริ่มจากการเปลี่ยนทั้งระบบในครั้งเดียว แต่อาจเริ่มจากการมีข้อมูลที่ชัดเจนพอจะทำให้ผู้บริหาร วิศวกร และทีมปฏิบัติการเห็นภาพเดียวกัน

สำหรับ EECi และ Sustainable Manufacturing Center หรือ SMC เทคโนโลยีลักษณะนี้สะท้อนแนวทางสำคัญของการขับเคลื่อนอุตสาหกรรมไทยสู่ Industry 4.0 — เริ่มจากโจทย์จริงของภาคอุตสาหกรรม ทดลองใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสม และต่อยอดสู่การปรับปรุงกระบวนการผลิตหรือการปฏิบัติงานอย่างเป็นระบบ

ผู้ประกอบการ โรงงานอุตสาหกรรม System Integrator หรือองค์กรที่สนใจยกระดับการทำงานด้วยเทคโนโลยีในลักษณะนี้ สามารถเข้ามาใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศของ EECi / SMC ได้ ทั้งในมิติของการประเมินความพร้อมด้าน Industry 4.0 การทดลองแนวคิดกับผู้เชี่ยวชาญ การพัฒนา use case ที่เหมาะกับบริบทของโรงงาน ตลอดจนการเชื่อมโยงกับเทคโนโลยี นักวิจัย และโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้การเปลี่ยนผ่านสู่ Smart Industry เกิดขึ้นได้จริง

เพราะก่อนจะ Automation
องค์กรต้องมองเห็นกระบวนการทำงานจริงให้ชัดก่อน

และก่อนจะก้าวสู่ Smart Industry
องค์กรต้องเข้าใจ flow ของตัวเองอย่างแท้จริง

UNAi จึงไม่ใช่แค่ระบบติดตามตำแหน่ง
แต่เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้องค์กรมองเห็นสิ่งที่เคยมองไม่เห็น และเปลี่ยนข้อมูลจากพื้นที่ปฏิบัติงานจริงให้กลายเป็นพลังในการตัดสินใจ

อ่าน Full Whitepaper ได้ที่นี่: https://waa.inter.nstda.or.th/stks/pub/ebook/20250408-UNAI/

Industry 4.0 ไม่ได้เริ่มจากการซื้อหุ่นยนต์ราคาแพงเสมอไป
แต่อาจเริ่มจากการทำให้ธุรกิจ “มองเห็น” สิ่งที่เคยมองไม่เห็น

11/05/2026

https://www.facebook.com/share/p/16nuSFbvcR/?mibextid=wwXIfr

Eastern Economic Corridor of Innovation - EECi

03/06/2026

02/06/2026

31/05/2026

27/05/2026

21/05/2026

18/05/2026

13/05/2026

12/05/2026

11/05/2026

ที่อยู่

เบอร์โทรศัพท์

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ติดต่อ องค์กรนั้น

ทางลัด

แชร์

ประเภท