หลักสูตร กลยุทธ์การผลิตสำหรับงานอุตสาหกรรมด้วย AI (AI for Smart Manufacturing & Production)

     ในยุคที่อุตสาหกรรมการผลิตกำลังก้าวเข้าสู่ Smart Manufacturing และ Industry 4.0–5.0 การแข่งขันทางธุรกิจไม่ได้ขึ้นอยู่กับกำลังการผลิตเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับความสามารถในการนำข้อมูล เทคโนโลยีดิจิทัล และปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน ยกระดับคุณภาพ และสร้างความยืดหยุ่นให้กับกระบวนการผลิตทั้งระบบ

     ปัจจุบัน AI ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกขั้นตอนของการดำเนินงาน ตั้งแต่การพยากรณ์ความต้องการของลูกค้า (Demand Forecasting) การวางแผนการผลิต (Production Planning) การจัดการวัตถุดิบและสินค้าคงคลัง (Inventory Management) การควบคุมคุณภาพ (Quality Control) การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ (Predictive Maintenance) การบริหารห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain Management) ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของผู้บริหารอย่างแม่นยำ

วัตถุประสงค์

     1.      เพื่อให้ผู้เข้าอบรมเข้าใจแนวคิดของ Smart Manufacturing, Industry 4.0–5.0 และบทบาทของ AI ในการยกระดับกระบวนการผลิต

     2.      เพื่อเรียนรู้การประยุกต์ใช้ AI ในการวางแผนการผลิต การพยากรณ์ความต้องการ การบริหารกำลังการผลิต และการจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ

     3.      เพื่อพัฒนาทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตด้วย AI และนำข้อมูลมาใช้สนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ (Data-Driven Decision Making)

     4.      เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ลดต้นทุน ลดของเสีย ลดเวลาหยุดเครื่องจักร และยกระดับคุณภาพการผลิตด้วยเทคโนโลยี AI

     5.      เพื่อเรียนรู้การประยุกต์ใช้ AI ในงานควบคุมคุณภาพ การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ (Predictive Maintenance) และการบริหารห่วงโซ่อุปทาน

     6.      เพื่อสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับเครื่องมือ AI ที่สามารถนำมาใช้งานจริงในโรงงานอุตสาหกรรม พร้อมแนวทางการประยุกต์ใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร

     7.      เพื่อให้ผู้เข้าอบรมสามารถกำหนดกลยุทธ์และแผนการพัฒนาองค์กรสู่ Smart Factory และการผลิตอัจฉริยะที่สามารถแข่งขันได้อย่างยั่งยืน

     •      Industry 4.0–5.0, Smart Factory และ Data-Driven Manufacturing

2.AI เพื่อการวางแผนการผลิตและการพยากรณ์ความต้องการ (AI for Production Planning & Demand Forecasting)

     •      Production Planning, Capacity Planning และ Demand Forecasting

3.AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต (AI for Process Optimization)

     •      Bottleneck Analysis, Line Balancing, Productivity Improvement และ Waste Reduction

4.AI สำหรับการควบคุมคุณภาพและการบำรุงรักษาเครื่องจักร (AI for Quality & Predictive Maintenance)

     •      Automated Quality Inspection, SPC, Predictive Maintenance และ Machine Health Monitoring

5.AI เพื่อการบริหารสินค้าคงคลังและห่วงโซ่อุปทาน (AI for Inventory & Supply Chain Management)

     •      Inventory Optimization, Material Planning และ Supplier Intelligence

6.การวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตและการตัดสินใจด้วย AI (Manufacturing Data Analytics & AI Dashboard)

     •      KPI Dashboard, Root Cause Analysis และ Data-Driven Decision Making

7.การวางกลยุทธ์การประยุกต์ใช้ AI ในโรงงานอุตสาหกรรม (AI Implementation Roadmap)

     •      Digital Transformation, AI Strategy, ROI และแนวทางการพัฒนา Smart Factory

     •      Workshop สร้าง AI Dashboard สำหรับผู้บริหารโรงงาน (ออกแบบ Dashboard แสดง KPI การผลิต พร้อมใช้ AI วิเคราะห์และสรุปข้อเสนอแนะในการปรับปรุงกระบวนการผลิต)

สัมมนานี้ได้รับประกาศนียบัตร