AI for Manufacturing

รายละเอียดหลักสูตร

อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง รูปแบบบรรยายพร้อมปฏิบัติจริง (Hands-on Workshop) และ Capstone Project ระดับ Beginner ถึง Intermediate ไม่ต้องมีพื้นฐานด้าน AI ผู้เรียนจะได้ Prompt Library งานโรงงาน, ผู้ช่วยหน้างาน (Custom GPT/Gem), Template SOP, Checklist PM และรายงานการผลิตตัวอย่าง และ Checklist ด้านความปลอดภัยข้อมูลและ PDPA กลับไปใช้งานจริง

Day 1: AI กับเอกสาร ข้อมูลการผลิต และคุณภาพ

Section 1: AI กับงานโรงงานและการผลิต

• ภาพรวม Generative AI กับงานโรงงานและการผลิต และสิ่งที่เปลี่ยนไปในกระบวนการทำงาน
• Use Case ของ AI ในงานผลิต: เอกสาร ข้อมูล คุณภาพ ซ่อมบำรุง ความปลอดภัย และการวางแผน
• การเลือกเครื่องมือ AI ให้เหมาะกับแต่ละงาน
• ข้อจำกัดของ AI และ Verification Mindset สำหรับงานที่ต้องการความถูกต้องสูง

Section 2: Prompt ที่ได้ผลสำหรับงานโรงงาน

• โครงสร้าง Prompt ที่ดีสำหรับงานผลิต: บทบาท บริบทกระบวนการ ข้อมูล และรูปแบบผลลัพธ์
• การสั่งให้ AI อ้างอิงมาตรฐานและแสดงเหตุผลเพื่อให้ตรวจสอบย้อนกลับได้
• การใช้ตัวอย่างเพื่อคุมรูปแบบเอกสารและรายงานให้คงที่
• การสร้าง Prompt Library ของทีมสำหรับงานที่ทำซ้ำ

Section 3: เอกสาร SOP และ Work Instruction ด้วย AI

• การใช้ AI จัดทำและปรับปรุง SOP, Work Instruction และคู่มือการทำงาน
• การเปลี่ยนขั้นตอนหน้างานให้เป็นเอกสารมาตรฐานที่อ่านง่ายและปฏิบัติตามได้
• การสร้าง Checklist และแบบฟอร์มสำหรับงานประจำ
• Workshop: จัดทำหรือปรับปรุง SOP หนึ่งฉบับของผู้เรียนด้วย AI

Section 4: การวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตด้วย AI

• การใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการผลิต เช่น ผลผลิต ของเสีย Downtime และประสิทธิภาพเครื่องจักร (OEE)
• การหาความผิดปกติและแนวโน้มที่ควรตรวจสอบ
• การจัดทำรายงานประจำกะและประจำเดือนที่อ่านแล้วตัดสินใจได้
• Workshop: ใช้ AI วิเคราะห์ชุดข้อมูลการผลิตตัวอย่างและสรุปประเด็นสำคัญ พร้อมตรวจสอบตัวเลข

Section 5: คุณภาพและการวิเคราะห์ข้อบกพร่อง

• การใช้ AI ช่วยงานควบคุมคุณภาพและสรุปข้อมูลข้อบกพร่อง (Defect)
• การหาสาเหตุของปัญหาด้วยเทคนิค Root Cause และ 5-Why โดยมี AI ช่วยตั้งคำถาม
• การอ่านและสรุปข้อมูลจากรูปข้อบกพร่องและเอกสารหน้างาน (Multimodal)
• Workshop: วิเคราะห์กรณีข้อบกพร่องตัวอย่างและร่างแนวทางแก้ไขด้วย AI

Day 2: ซ่อมบำรุง การวางแผน ผู้ช่วยหน้างาน และงานอัตโนมัติ

Section 6: งานซ่อมบำรุงและความปลอดภัย

• การใช้ AI สรุปบันทึกการซ่อมและช่วยวิเคราะห์ปัญหาเครื่องจักรเบื้องต้น
• การจัดทำแผนบำรุงรักษาเชิงป้องกัน (Preventive Maintenance) และ Checklist
• การจัดทำเอกสารความปลอดภัย เช่น JSA และการสรุปเหตุการณ์เกือบเกิดอุบัติเหตุ (Near-miss)
• Workshop: จัดทำ Checklist PM หรือเอกสารความปลอดภัยหนึ่งชุดด้วย AI

Section 7: การวางแผนการผลิตและซัพพลายเชน

• การใช้ AI ช่วยวางแผนการผลิตและจัดลำดับงาน (Scheduling) เบื้องต้น
• การคาดการณ์ความต้องการ (Demand) และการช่วยบริหารสต๊อกและวัตถุดิบ
• การวิเคราะห์ผลกระทบของสมมติฐานและการทำ Scenario อย่างง่าย

Section 8: ผู้ช่วยหน้างานและ Knowledge Base โรงงาน

• การสร้าง Custom GPT หรือ Gem เป็นผู้ช่วยหน้างานตอบคำถามเรื่อง SOP และมาตรฐาน
• การฝังเอกสารและองค์ความรู้ของโรงงานให้ผลลัพธ์คงที่และแชร์ทั้งทีม
• การใช้ AI ช่วยงานฝึกอบรมพนักงานหน้างานและถ่ายทอดความรู้
• Workshop: สร้างผู้ช่วยหน้างานหนึ่งตัวสำหรับตอบคำถามที่พบบ่อยในสายการผลิต

Section 9: งานโรงงานอัตโนมัติด้วย n8n

• การวางงานอัตโนมัติของโรงงานด้วย n8n เช่น การสรุปรายงานการผลิตประจำวัน
• การแจ้งเตือนเมื่อค่าการผลิตหรือของเสียผิดปกติ
• การเชื่อมข้อมูลระหว่างระบบและแผ่นงานเพื่อให้เห็นภาพการผลิตครบถ้วน
• Workshop: ออกแบบ Flow งานอัตโนมัติอย่างง่ายหนึ่งชุดสำหรับงานโรงงาน

Section 10: ความถูกต้อง, ความปลอดภัยข้อมูล และ PDPA

• การวางกลไกตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ก่อนนำไปใช้ในงานผลิต
• ข้อมูลที่ห้ามใส่ AI: ความลับทางการค้า สูตรการผลิต และข้อมูลอ่อนไหว
• ข้อมูลส่วนบุคคลของพนักงานตาม PDPA และการวางแนวปฏิบัติการใช้ AI ของทีม (AI Usage Guideline)

Section 11: Capstone Project และการนำไปใช้จริง

• โจทย์: วางชุดเครื่องมือ AI สำหรับงานโรงงานของผู้เรียนแบบครบวงจร ตั้งแต่เอกสารและ SOP การวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงผู้ช่วยหน้างาน
• นำเสนอผลงานและรับ Feedback จากวิทยากรและเพื่อนร่วมชั้น
• แนวทางการนำไปใช้จริงใน 30 วันแรก และการวางระบบใช้ AI ให้ทั้งทีมโรงงาน