i4.0 CheckUp
Line
0
0 reviews

SMC ACADEMY การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใน Industry 4.0

หลักสูตรเจาะลึกการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาขับเคลื่อนภาคอุตสาหกรรมในยุคที่ต้นทุนแรงงานและวัตถุดิบสูงขึ้น โดยมุ่งเน้นการติดอาวุธทางปัญญาให้กับบุคลากรในโรงงานผ่าน 4 เทคโนโลยีหลัก ได้แก่ Machine Learning, Computer Vision, Robotics และ NLP เพื่อนำไปใช้แก้ปัญหาจริงใน 5 ส่วนงานสำคัญ เช่น การตรวจสอบคุณภาพ (QC), ... Show more
Admin Team
Instructor
Admin Team
Category
  • Description
  • Curriculum
  • Reviews

หน่วยเรียน e-Learning :SMC ACADEMY | การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใน Industry 4.0

คำอธิบายหลักสูตร (Course Description)

หลักสูตรเจาะลึกการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาขับเคลื่อนภาคอุตสาหกรรมในยุคที่ต้นทุนแรงงานและวัตถุดิบสูงขึ้น โดยมุ่งเน้นการติดอาวุธทางปัญญาให้กับบุคลากรในโรงงานผ่าน 4 เทคโนโลยีหลัก ได้แก่ Machine Learning, Computer Vision, Robotics และ NLP เพื่อนำไปใช้แก้ปัญหาจริงใน 5 ส่วนงานสำคัญ เช่น การตรวจสอบคุณภาพ (QC), การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance), และการจัดการพลังงาน พร้อมทั้งแนะนำแนวทาง “Fast Track” ในการเตรียมข้อมูลเซ็นเซอร์ (Data Preprocessing) และการเลือกเครื่องมือสร้างโมเดล เพื่อช่วยให้โรงงานสามารถพัฒนา Solution ขึ้นเองได้ (In-house Development) อย่างมีอิสระและยืดหยุ่น

วัตถุประสงค์ของหลักสูตร (Course Objectives)

  • เพื่อสร้างความเข้าใจในประเภท ขีดความสามารถ และกลไกการทำงานของ AI ที่ใช้ในภาคการผลิตยุค Industry 4.0
  • เพื่อขจัดข้อจำกัดและความไม่มั่นใจของบุคลากรในการเตรียมข้อมูลอุตสาหกรรมและการสร้างโมเดล AI
  • เพื่อบ่มเพาะทักษะให้บุคลากรสามารถออกแบบ พัฒนา และปรับปรุงระบบ AI ได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องพึ่งพา Solution สำเร็จรูปเสมอไป
  • เพื่อสอนหลักการวิเคราะห์และจัดลำดับความสำคัญในการเลือกกระบวนการผลิตมาประยุกต์ใช้ AI ให้เกิดความคุ้มค่าและเห็นผลตอบแทน (ROI) ที่เป็นรูปธรรมชัดเจนที่สุด

เนื้อหาหลักสูตร (Course Outline)

  • 4 แกนหลัก AI ในอุตสาหกรรม Machine Learning, Computer Vision, Robotics และ NLP (Natural Language Processing / LLM)
  • การประยุกต์ใช้งานจริง Production Monitoring, Predictive Maintenance (การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์), Quality Control (Visual Inspection), Energy Management (การจัดการพลังงาน/ลดคาร์บอน) และ Warehouse Management
  • Fast Track ยอดนิยม หลักสูตร Data Preprocessing สำหรับข้อมูลเซ็นเซอร์ และการใช้เครื่องมือสร้าง AI เช่น Nomad ML
  • 6 ปัจจัยการจัดลำดับความสำคัญ ในการเลือกกระบวนการเพื่อติดตั้ง AI ให้คุ้มค่าและเห็น ROI ชัดเจนที่สุด

ผลลัพธ์การเรียนรู้ (Learning Outcomes)

  • เข้าใจประเภทและกลไกการทำงานของ AI ที่เหมาะสมกับโจทย์แต่ละประเภทในโรงงาน
  • สามารถจัดลำดับความสำคัญและเลือกกระบวนการ (Process) ที่เหมาะสมในการนำ AI เข้าไปแก้ปัญหาได้อย่างแม่นยำ
  • ลดช่องว่างด้านทักษะ (Skills Gap) สามารถเตรียมข้อมูลและสร้างโมเดล AI เบื้องต้นได้เองทันทีหลังเรียนจบ
4.png
Share
Course details
Lectures 1
Level Beginner
Basic info

รูปแบบการเรียนรู้ (Learning Format)

  • เรียนรู้ในรูปแบบออนไลน์ผ่านวิดีโอ (Online Learning)
Intended audience

กลุ่มเป้าหมาย (Target Audience)

"หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อใคร?"

  • ผู้บริหารโรงงาน และผู้จัดการฝ่ายผลิตที่ต้องการทรานส์ฟอร์มองค์กรสู่ Industry 4.0
  • วิศวกรโรงงาน, วิศวกรระบบ (SI), และทีมซ่อมบำรุง (Maintenance)
  • นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือบุคลากรในโรงงานที่ต้องการอัปสกิลด้าน AI & IoT/IIoT