บริการด้านการเตรียมและจัดการข้อมูลมุ่งเน้นการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลและการเติมเต็มข้อมูลที่ขาดหาย เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความถูกต้องและครบถ้วน ก่อนที่จะนำไปวิเคราะห์ในกระบวนการต่าง ๆ ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญสำหรับการให้บริการ Data Analytics ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด

บริการและประเมินโมเดลมุ่งพัฒนาโมเดลการจำแนกประเภทและการถดถอย รวมถึงการเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับประเภทของงาน, ลักษณะข้อมูล และ infrastructure พร้อมการปรับปรุง, ทดสอบ และประเมินผลโมเดลเพื่อให้มีความแม่นยำและเสถียรสูงสุดในการใช้งานจริง.

บริการวิเคราะห์และคาดการณ์เชิงลึกมุ่งวิเคราะห์ข้อมูลซับซ้อนเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์, ระบุสาเหตุปัญหา, และคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต โดยใช้เทคนิคทางสถิติและ Machine Learning เพื่อช่วยให้ลูกค้าตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพและเชิงลึก รวมถึงการปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่อง.

โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาระบบตรวจสอบอักขระบาร์โค้ดโดยใช้เทคโนโลยี Machine Vision ที่จะเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลในรูปแบบ Excel พร้อมการสั่งพิมพ์สติกเกอร์ให้พร้อมเสมอในสายการผลิต โดยทั้งระบบจะทำงานบนแพลตฟอร์ม Windows 10 ผ่านการพัฒนาแบบ GUI ที่ใช้งานได้สะดวก เพื่อเสริมสร้างความแม่นยำและประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลบาร์โค้ด

โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาระบบตรวจสอบตัวเลขบนหน้าจอเครื่องจักรโดยใช้เทคโนโลยี Optical Character Recognition (OCR) ในรูปแบบ AI ที่สามารถรับข้อมูลจากการ capture สัญญาณ VGA โดยไม่ต้องเข้าไปยุ่งกับเครื่องจักรหลัก การใช้ AI ในการเทรนโมเดลจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการอ่านข้อมูล ส่งผลให้ระบบสามารถตรวจสอบและบันทึกข้อมูลสำคัญจากการแสดงผลเครื่องจักรได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาระบบตรวจจับและวิเคราะห์การหลับของผู้ขับรถโดยใช้เทคโนโลยี AI ในการตรวจสอบใบหน้า ระบบจะสามารถระบุได้ว่าผู้ขับขี่กำลังหลับหรือไม่โดยการวิเคราะห์ตำแหน่งของปากและดวงตาผ่านเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาพ โครงการนี้มีความสำคัญในด้านความปลอดภัยของการขับขี่ โดยการช่วยลดอุบัติเหตุจากการหลับในระหว่างการขับรถ

โครงการนี้มุ่งเน้นการพัฒนาระบบประเมินและควบคุมคุณภาพของผลึกน้ำตาลในกระบวนการผลิต โดยการใช้เทคโนโลยี Machine Learning (ML) ซึ่งสามารถตรวจจับและวัดขนาดของผลึกน้ำตาลในเวลาจริง ระบบนี้ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการผลิตน้ำตาลจากน้ำเชื่อมที่มีความบริสุทธิ์สูง โดยการใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์สถิติเพื่อพัฒนาคุณภาพผลิตภัณฑ์ให้ดียิ่งขึ้น

โครงการนี้มีเป้าหมายในการพัฒนาระบบตรวจสอบคุณภาพของชิ้นส่วนยานยนต์ โดยเฉพาะการตรวจสอบความสวยงามของรูเจาะในผลิตภัณฑ์ เพื่อให้มั่นใจว่าผลิตภัณฑ์ที่ส่งถึงมือลูกค้ามีคุณภาพสูงตามมาตรฐานที่กำหนด ระบบนี้จะใช้เทคนิคต่าง ๆ รวมถึง Chain Code และ K-Means Clustering เพื่อทำให้การตรวจสอบมีความแม่นยำและรวดเร็ว

โครงการพัฒนาระบบคัดแยกเฉดสีผลิตภัณฑ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์มีวัตถุประสงค์ในการเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการคัดแยกผลิตภัณฑ์ตามเฉดสี โดยเฉพาะการใช้เทคโนโลยี K-means Clustering เพื่อแก้ไขปัญหาในกระบวนการผลิต เช่น ลดต้นทุนแรงงานและเวลาที่ใช้ในการคัดแยกด้วยคน ตลอดจนปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์ที่ผลิตออกมา

โครงการนี้มุ่งเน้นการนำ Machine Learning (ML) มาใช้เพื่อสรุปรายงานการประชุม ซึ่งจะช่วยเพิ่มความรวดเร็วและความแม่นยำในการให้ข้อมูลที่สำคัญสำหรับการตัดสินใจของผู้บริหาร โดย ML จะวิเคราะห์ข้อมูลจาก Data Lake และ Data Warehouse เพื่อสร้างรายงานที่กระชับและตรงประเด็น นอกจากนี้ ด้วยการใช้แนวทาง RAG (Retrieval-Augmented Generation) จะช่วยให้ระบบสามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลจำนวนมากและสร้างสรุปผลที่มีคุณภาพสูง ซึ่งช่วยให้ผู้บริหารได้รับข้อมูลที่ครบถ้วนและมีมูลค่า

โครงการ DoQuot มุ่งเน้นการพัฒนาโปรแกรมที่ช่วยในการจัดทำใบเสนอราคาโดยอัตโนมัติจากโครงการเก่าที่มีอยู่ โปรแกรมนี้จะใช้เทคนิค Machine Learning (ML) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากโครงการก่อนหน้า ค้นหาโปรเจคที่ใกล้เคียง เพื่อเสนอราคาประมาณการให้กับลูกค้าใหม่อย่างรวดเร็วและแม่นยำ โดยระบบยังสามารถรวมถึงการประเมินหัวข้องานใหม่ ๆ และทั้ง Manday ใหม่ ๆ พร้อมให้ราคาอย่างละเอียด ทำให้ทีมขายสามารถนำเสนอและส่งใบเสนอราคาได้ทันที ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและลดความยุ่งยากในการจัดการข้อมูล

ในยุคปัจจุบัน อุตสาหกรรมการผลิตกำลังเผชิญกับความท้าทายที่หลากหลาย เช่น ความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ต้นทุนการผลิตที่สูงขึ้น และการแข่งขันที่เพิ่มมากขึ้น การสร้างระบบวางแผนการผลิตที่มีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับโรงงานในการปรับตัวและตอบสนองต่อความต้องการได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ โครงการนี้มุ่งพัฒนาระบบที่ใช้เทคโนโลยี Machine Learning และการจำลองกระบวนการผลิตผ่าน Gantt Chart เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการผลิต สามารถจัดการผลิตภัณฑ์ในโรงงานอย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงการคาดการณ์และนำเสนอแผนการผลิตที่ดีที่สุด 5 แบบ เพื่อเสริมสร้างประสิทธิภาพสูงสุดในการผลิต

ในยุคดิจิทัลที่เทคโนโลยีมีบทบาทสำคัญต่อการผลิต การสร้างระบบควบคุมคุณภาพ (QC) ที่มีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งจำเป็นในการรักษามาตรฐานของผลิตภัณฑ์ การตรวจสอบความผิดปกติ (Abnormal) เป็นกลยุทธ์สำคัญที่ช่วยให้สามารถระบุและแก้ไขปัญหาในกระบวนการผลิตได้อย่างทันท่วงที โดยโครงการนี้มุ่งพัฒนาระบบ QC ที่ใช้เทคโนโลยีการตรวจสอบความผิดปกติเป็นหลัก โดยมีแอปพลิเคชันในการรองรับการใช้งานและการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย

โครงการระบบพยากรณ์การล้มเหลวของเซิร์ฟเวอร์มุ่งเน้นการพัฒนาระบบที่มีความสามารถในการตรวจจับและแจ้งเตือนเมื่อเกิดการเปลี่ยนแปลงผิดปกติในปริมาณรายการของระบบต่าง ๆ โดยระบบนี้ออกแบบให้สามารถทำงานในหลายสภาพแวดล้อม เช่น public cloud, hybrid cloud, private cloud, cloud native และ on-premise การแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นสามารถทำได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลใน log และการทำ Event/Log Correlation ข้ามแอปพลิเคชันเพื่อค้นหา root cause ของปัญหาได้อย่างแม่นยำ

โครงการนี้ยังใช้เทคโนโลยี Machine Learning เพื่อช่วยในการพยากรณ์ความผิดปกติและการปรับปรุงโมเดลแบบอัตโนมัติตามข้อมูลใหม่ ๆ ทำให้ระบบสามารถเรียนรู้และพัฒนาความสามารถในการตรวจสอบและแจ้งเตือนได้อย่างต่อเนื่อง ความสำเร็จของโครงการไม่เพียงแต่แสดงถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในด้านการจัดการเซิร์ฟเวอร์ แต่ยังส่งเสริมการวิจัยในระดับนานาชาติ โดยได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ ICSEng 2022 ที่ประเทศญี่ปุ่น ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงคุณค่าของการพัฒนาระบบที่มีประสิทธิภาพและการบริการลูกค้าในระดับสูงอย่างยั่งยืน

โครงการพัฒนาระบบวิเคราะห์และตรวจวัดสารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) จากลมหายใจของผู้ป่วยด้วย AI มุ่งหวังในการพัฒนาวิธีการคัดกรองมะเร็งที่มีความแม่นยำและสะดวกยิ่งขึ้น โดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการวิเคราะห์และพยากรณ์โอกาสเกิดมะเร็งจากลมหายใจของผู้ป่วย ระบบนี้ไม่เพียงแต่ช่วยในการวินิจฉัยโรค แต่ยังสนับสนุนการดูแลสุขภาพที่ดีขึ้น ผ่านการสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องและมีความหมาย