คลังเก็บป้ายกำกับ: AI

เปิดตัว Google Bard แชตบอต AI อัจฉริยะตัวใหม่ ผู้ที่จะมาฆ่า ChatGPT

มาตามนัดจริง ๆ สำหรับ Google Bard แชตบอท AI สุดล้ำที่หลาย ๆ สื่อขนานนามว่าเป็นคู่แข่งที่น่ากลัวของ ChatGPT Open AI ที่ได้รับทุนสนับสนุนจาก Microsoft โดย Google ได้ออกมาเผยรายละเอียดว่า Bard จะเปิดให้ใช้งานในอีกไม่กี่สัปดาห์นี้ แต่ไม่ได้บอกว่าวันไหนนะ

Bard จะทำงานโดยใช้แบบจำลองภาษา (Language Model) ที่ทาง Google พัฒนาเองในชื่อ Language Model for Dialogue Applications เวอร์ชันที่ 2 (LaMDA 2) โดย Google จะเริ่มนำร่องใช้งานบน Search Engine ก่อน ซึ่งทางแบรนด์มีแผนที่จะทำให้ Bard ช่วยรวบรวมกลั่นกรองข้อมูลที่มีความซับซ้อนจากหลาย ๆ มุมมอง จากนั้นก็จะย่อยข้อมูลให้ผู้ใช้งานเข้าใจภาพรวมในสิ่งที่ตัวเองค้นหาได้ง่ายขึ้น และรวดเร็ว ก่อนที่จะเข้าไปดูหน้าเวบไซต์อื่น ๆ เพื่อศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมที่ละเอียดขึ้น

Google Bard Capabilityสาธิตการใช้งาน Google Bard

Google ได้โชว์ตัวอย่างความฉลาดของ Bard ด้วยการจำลองสถานการณ์ที่ผู้ปกครองต้องการอธิบายเรื่องกล้องโทรทรรศน์อวกาศเจมส์ เวบบ์ ให้กับเด็ก 9 ขวบฟัง Bard ก็จะทำหน้าที่ย่อยข้อมูลเป็นเรื่องเล่าสนุก ๆ พร้อมศัพท์ที่ไม่ยากให้เด็กเข้าใจได้ง่าย ๆ ทันที

ทั้งนี้ในช่วงแรก Google Bard จะเปิดให้นักทดลองที่เชื่อถือได้เข้าไปทดสอบใช้งานกันก่อน หลังจากนั้นถึงจะค่อย ๆ เปิดให้บุคคลทั่วไปได้ใช้งานทีละนิด ก่อนที่จะเปิดให้ใช้งานแบบเต็มรูปแบบ (Public Release) แต่ทั้งนี้ Google ยังไม่ได้เผยรายละเอียดว่า Bard จะทำอะไรได้อีกบ้างนอกจากจะช่วยย่อยข้อมูลบน Search Engine โดยความสามารถลับทั้งหลายจะถูกเปิดเผยในงาน Google Presents Live from Paris วันที่ 8 กุมภาพันธ์นี้ เวลาไทยตอน 2 ทุ่มครึ่ง 

ที่มา: Google, GizmoChina

from:https://droidsans.com/google-bard-ai-chat-bot-officially-announced/

Google เปิดตัว “Bard” คู่แข่งรายใหม่ของ ChatGPT

Google เปิดตัวบริการแชท AI ที่มีชื่อเรียกว่า “Bard” เพื่อคัดเลือกผู้ใช้ทดสอบก่อนการเปิดตัวที่สู่สาธารณะ
 

เมื่อวันจันทร์ที่ผ่านมา Google ได้ประกาศเปิดตัวบริการแชท AI รุ่นทดลองชื่อ “Bard” ซึ่งเป็นคู่แข่งโดยตรงกับ ChatGPT ของ OpenAI โดย Chatbot AI ของ Google จะได้รับการทดสอบโดยผู้ใช้จำนวนหนึ่งก่อนที่จะเผยแพร่สู่สาธารณะในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า
 
“Bard” ขับเคลื่อนโดย Language Model for Dialogue Applications (LaMDA) ของ Google และจะดึงข้อมูลทั้งหมดจากเว็บมาใช้ในการตอบกลับ สิ่งนี้เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ Bard มีความแตกต่างไปจาก ChatGPT ของ OpenAI ซึ่งสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ถึงปี 2021 เท่านั้น และไม่สามารถเข้าถึงเว็บได้
 
Sundar Pichai ซีอีโอของ Google กล่าวว่า “Bard พยายามที่จะผสมผสานความรู้อันกว้างขวางของโลกเข้ากับพลัง ความฉลาด และความคิดสร้างสรรค์ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของเรา” Bard จะสังเคราะห์หัวข้อที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลที่มีความกระชับมากขึ้นและในรูปแบบบทสนทนา แนวคิดคือการเพิ่มองค์ความรู้ในแบบที่เข้าใจได้และสามารถกระตุ้นการเรียนรู้สำหรับทุกคน รวมไปถึงเด็กๆ ด้วย
 
Bard เวอร์ชันเริ่มต้นจะใช้ LaMDA เวอร์ชัน lightweight model ที่มีน้ำหนักเบาเนื่องจากต้องการพลังการประมวลผลน้อยกว่าและสามารถปรับขนาดให้เหมาะกับผู้ใช้จำนวนมากขึ้นได้ Google จะใช้แนวทางนี้ โดยคงไว้ซึ่งบริการ AI ขั้นสูงจนกว่าจะมั่นใจว่าพร้อมสำหรับสาธารณะ
 

from:https://www.techtalkthai.com/google-launches-bard-a-new-competitor-to-chatgpt/

คาด Google จะเปิดตัว ‘นักฆ่า ChatGPT’ ในงานพิเศษเกี่ยวกับการค้นหา 8 ก.พ. นี้

สัปดาห์นี้จะมีงานสุดพิเศษจาก Google ที่จู่ ๆ ก็เตรียมจัดขึ้นมาโดยไม่บอกไม่กล่าว โดยจะมุ่งเน้นการโชว์เทคโนโลยี AI เพื่อเปลี่ยนแปลงระบบ Search ทำให้เราพอจะรู้ได้ว่าต้องเป็นงานเปิดตัวระบบค้นหาแบบใหม่ ที่ใช้ AI อัจฉริยะคอยให้คำตอบเวลาคนค้นหาในกูเกิล เป็นการตอบกลับกระแสฮิต ChatGPT ที่ดังเปรี้ยงปร้างในช่วงที่ผ่านมา

Google ร่อนคำชวนไปยังสื่อใหญ่หลายสำนัก ให้มาร่วมงานที่ไม่มีชื่อ มีแต่เขียนไว้ว่า “Google presents”  และ “Live from Paris” ให้รู้ว่าจัดงานที่เมืองปารีส ประเทศฝรั่งเศสเท่านั้น แต่ที่สำคัญคือคำโปรยด้านล่าง ที่กล่าวถึงการเปลี่ยนแปลงระบบ Search ครั้งใหญ่ ที่จะทำให้เป็นธรรมชาติและใช้งานง่ายมากกว่าเดิม 

และ The Verge ก็เผยว่าในอีเมลยังได้กล่าวถึง AI ที่จะช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่ายขึ้น ผ่าน Language Model อันทรงพลัง

บอกมาแบบนี้คนอ่านรู้ได้เลยทันที ว่าต้องออกระบบค้นหาเพื่อมาสู้กับ ChatGPT สุดยอดปัญหาประดิษฐ์ที่สามารถย่อยข้อมูล มาเรียบเรียงเป็นบทความรูปแบบต่าง ๆ ที่เข้าใจได้ง่าย ด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติเหมือนมนุษย์เขียนจริง ๆ ว่ากันว่าจะมาโค่นล้ม Google ลง จนกูเกิลเองยังยกให้เป็นวิกฤติขั้นสูงสุดไปแล้ว

งาน Google Presents จะจัดขึ้นในวันพุธที่ 8 กุมภาพันธ์ เวลาไทยตอน 2 ทุ่มครึ่ง จะมีการ Livestream ให้ได้ชมกันบน YouTube โดยจะมีความยาว 40 นาทีครับ

 

ที่มา :  theverge, gizchina

from:https://droidsans.com/google-chatgpt-killer-to-launch-in-special-event/

OpenAI เปิดตัวเครื่องมือตรวจจับข้อความที่สร้างโดย AI

OpenAI เปิดตัวเครื่องมือตรวจจับข้อความที่สร้างโดย AI ให้บริการแบบ Cloud-based

OpenAI ประกาศเปิดตัวเครื่องมือ AI Text Classifier ใหม่ ให้บริการแบบ Cloud-based มีความสามารถในการตรวจจับข้อความที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI ไม่เพียงแต่จะสามารถแยกแยะข้อความที่สร้างจาก OpenAI Neural Network ได้เพียงเท่านั้น แต่สามารถตรวจจับข้อมความที่สร้างจาก AI Model ของคู่แข่งรายอื่นๆได้เช่นเดียวกัน อย่างไรก็ตาม OpenAI เผยว่าเครื่องมือนี้ยังมีข้อจำกัดในเรื่องความแม่นยำอยู่ โดยมีอัตราการตรวจจับที่แม่นยำประมาณ 26% (True positive) และแบบ False Positive ที่ 9% ทำให้เหมาะกับการวิเคราะห์ข้อความที่มีขนาดเกิน 1,000 ตัวอักษร หรือประมาณ 150 ถึง 250 คำขึ้นไป

OpenAI มีการพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อตรวจจับข้อความที่สร้างโดย AI มาตั้งแต่ปี 2020 โดยก่อนหน้านี้มีการเปิดตัว GPT-2 Output Detector เพื่อตรวจจับข้อความที่ถูกสร้างโดย GPT-2 Neural Network ซึ่งเครื่องมือ Classifier ตัวล่าสุดมีการปรับปรุงให้สามารถตรวจจับข้อความที่สร้างโดย AI Model สมัยใหม่ได้ดีขึ้น

ที่มา: https://siliconangle.com/2023/01/31/openai-launches-tool-detecting-ai-generated-text/

from:https://www.techtalkthai.com/openai-launches-new-ai-generated-text-detecting-tool/

10 อันดับ เทรนด์ Manufacturing (2023 & 2024)

ข้อมูลจากองค์การพัฒนาอุตสาหกรรมแห่งสหประชาชาติระบุว่าอัตราการเติบโตทั่วโลกอยู่ที่ 18.2% ในปี 2022 อุตสาหกรรมกำลังฟื้นตัว ความยืดหยุ่นคือประเด็นหลักที่ก่อให้เกิดแนวโน้มที่กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การผลิตทั่วโลก
 

Image Credit : blog.copadata.com
การสำรวจความคิดเห็นของผู้มีอำนาจตัดสินใจระดับ C-suite กว่า 200 รายในบริษัทผู้ผลิตระดับโลกพบว่า 68% ระบุว่าความยืดหยุ่นและความคล่องตัวที่ดีขึ้นเป็นลำดับความสำคัญสูงสุดทางธุรกิจในปีต่อๆ ไป
 

เทรนด์ #1 – Smart Factories หรือ โรงงานอัจฉริยะ

“โรงงานอัจฉริยะ” หรือ “อุตสาหกรรมอัจฉริยะ” อันที่จริงแนวคิดนี้มีมานานแล้ว แต่ด้วยขาดการสนับสนุนอย่างจริงจังจากแต่ละภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง โดยเฉพาะภาครัฐที่เป็นแกนหลักในการขับเคลื่อนนโยบายด้านเศรษฐกิจ จนกระทั้ง ณ ปัจจุบันได้มีนโยบาย “Industry 4.0” ขึ้นมา จึงทำให้เทคโนโลยีสำหรับภาคอุตสาหกรรมถูกพูดถึงกันมากขึ้น
 
โรงงานอัจฉริยะกลายเป็นส่วนสำคัญของการขับเคลื่อน “Industry 4.0” ในวงกว้างมากขึ้น เพื่อปรับปรุงสู่มาตรฐานระดับสากลทั้งในยุโรป อเมริกาเหนือ และจีน โดยเฉพาะการเปลี่ยนแปลงเรื่องการดำเนินงาน และคุณภาพสิ่งแวดล้อมทั้งภายในหรือนอกโรงงานที่ต่างฝ่ายมุ่งเน้นให้ความสำคัญมากกว่าเดิม เพราะคุณภาพของแรงงานที่เป็นหัวใจหลักในการขับเคลื่อนผลผลิตจากโรงงานสู่ตลาดผู้บริโภค
  • การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งแรกและครั้งที่สอง เราเห็นการนำเครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วยไอน้ำและการเพิ่มขึ้นของ assembly lines
  • การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สาม เราเห็นการนำคอมพิวเตอร์มาใช้ในการผลิต
Industry 4.0 ยังคงผลักดันไปสู่ระบบอัตโนมัติ ด้วยการนำเทคโนโลยีต่างๆ เข้ามาประยุกต์ใช้งานร่วมกัน เช่น IIoT (อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ ในอุตสาหกรรม) ข้อมูลขนาดใหญ่ การเรียนรู้ของเครื่องกล ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการวิเคราะห์ขั้นสูง
 
The industrial internet of things (IIoT) สำหรับอุตสาหกรรมเป็นองค์ประกอบหลักของ Industry 4.0 โดย IIoT จะผสานการทำงานระหว่างเซ็นเซอร์และเครื่องจักรที่ถูกเชื่อมต่อเข้าด้วยกัน เพื่อสร้างภาพของข้อมูลที่สมบูรณ์แบบในกระบวนการผลิตทั้งหมด เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการตัดสินใจ ถึงแม้ว่าในช่วงต้นปี 2020 ที่ผ่านมา ได้มีองค์กรสายการผลิตจำนวนเพียง 10% เท่านั้นที่มีการนำ IIoT ไปปรับใช้งาน
 
จากการคาดการณ์ ภายในปี 2025 จำนวนการบูรณาการ IIoT เพื่อปรับใช้งานภายในองค์กรสายการผลิตจะมีจำนวนเพิ่มขึ้นมากกว่าตัวเลขสถิติปีที่ผ่านๆ มาถึง 50% คิดเป็นมูลค่ามากกว่า 200,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ
มาดูข้อมูลด้านเทคนิคกันบ้าง ปัจจุบันพบว่า องค์กรที่มีการตั้งค่า IIoT ขั้นสูงพบว่าสายการประกอบชิ้นส่วนแห่งเดียวสามารถสร้างปริมาณข้อมูลได้มากถึง 70 เทราไบต์ต่อวัน จะเห็นว่าข้อมูลระดับนี้จำเป็นต้องอาศัยเทคโนโลยีการรับส่งที่มีประสิทธิภาพระดับสูงเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือและความต่อเนื่องที่รวดเร็วให้กับข้อมูล
 
การรับส่งข้อมูลในปริมาณมากเช่นนี้เป็นปัจจัยช่วยกระตุ้นให้เทคโนโลยี 5G สำหรับอุตสาหกรรมเติบโตอย่างรวดเร็ว
 
ด้วยความเร็วที่เร็วกว่า Wi-Fi หรือ 4G (สูงสุด 10 Gbps) อย่างมีนัยสำคัญ เวลาแฝงใกล้ศูนย์ และการเชื่อมต่อไร้สาย 5G นำความยืดหยุ่นในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อนสู่สภาพแวดล้อมการผลิตความเร็วสูง พร้อมศักยภาพในการเชื่อมต่อเซ็นเซอร์หรืออุปกรณ์แทบทุกชนิด
 
การคาดการณ์ล่าสุดคาดการณ์ว่าจะมีหน่วย 5G อย่างน้อย 22 ล้านหน่วยในภาคการผลิตภายในปี 2573 และมีมูลค่ากว่า 605,000 ล้านดอลลาร์
The manufacturing sector is expected to demand more 5G IoT devices than any other sector.
Audi เป็นตัวอย่างของผู้เริ่มนำ 5G มาใช้ โดยได้ทำสัญญากับ Ericsson เพื่อนำระบบอัตโนมัติขั้นสูงที่ขับเคลื่อนโดย 5G มาใช้ในห้องปฏิบัติการการผลิตของตน
 

เทรนด์ #2 – AI, การเรียนรู้ของเครื่องจักร และการวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยขับเคลื่อนประสิทธิภาพ

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจนมากที่สุด คือ แท่นขุดเจาะน้ำมันทั่วไปมีเซ็นเซอร์มากกว่า 80,000 ตัว ซึ่งให้ข้อมูลเกี่ยวกับทุกอย่างตั้งแต่พารามิเตอร์กระบวนการ (อุณหภูมิ ความดัน และอัตราการไหล เป็นต้น) ไปจนถึงสถานะของเครื่องจักรและอุปกรณ์ ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจสอบจากระยะไกลและการผลิตที่มุ่งเน้น ซึ่งทั้งสองอย่างนี้จะถูกป้อนโดยข้อมูล
 
แต่โดยเฉลี่ยแล้ว เซ็นเซอร์จำนวนมากจะส่งข้อมูลประมาณสองเทราไบต์ต่อวัน ซึ่งเกินกว่าขอบเขตของสิ่งที่สามารถวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิม
 
ก่อนหน้านี้คาดการณ์ว่าการลงทุนใน AI สำหรับสายการผลิตจะเพิ่มขึ้น 8 เท่าในช่วง 5 ปีไปจนถึงปี 2021 และเพิ่มขึ้น 3 เท่าใน IT ขั้นสูง เช่น การประมวลผลแบบคลาวด์และการวิเคราะห์
 
ภายในต้นปี 2020 ที่ผ่านมา ธุรกิจการผลิตระดับชั้นนำเกือบหนึ่งในสี่ได้เริ่มนำโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาปรับใช้ และในปี 2021 มีอัตราการเพิ่มขึ้นอย่างมากถึง 76% โดยเฉพาะในยุโรปมีการนำ AI มาใช้ในการดำเนินงานด้านการผลิตในแต่ละวันนั้นสูงมากเป็นพิเศษ
  • อิตาลี ร้อยละ 80%
  • เยอรมนี ร้อยละ 79%
  • สหรัฐอเมริกา ร้อยละ 64%
  • ญี่ปุ่น ร้อยละ 50%
  • เกาหลีใต้ ร้อยละ 39%
AI use by manufacturers in different countries.
ในอุตสาหกรรมยานยนต์ เครื่องจักรหนัก อิเล็กทรอนิกส์ เคมีภัณฑ์ และโลหะ มีการปรับใช้งาน AI มากที่สุด ซึ่งอุตสาหกรรมเหล่านี้ ต้องการประสิทธิภาพจากการตัดสินใจมากขึ้น โดยใช้ AI ตั้งแต่กระบวนการตรวจสอบคุณภาพ ไปจนถึงกระบวนการจัดการห่วงโซ่อุปทาน การตรวจสอบสายการผลิต และการจัดการสินค้าคงคลัง
 
จากรายงาน Harvard Business Review ประจำปี 2021 ประเมินว่ามูลค่ารวมที่สร้างขึ้นโดย AI นั้นใกล้เคียงกับ 13 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ โดยสองในสามของบริษัทผู้ผลิตชั้นนำสามารถเพิ่มรายได้อย่างมีนัยสำคัญ จากการใช้แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ขั้นสูง
 
ภายในปี 2026 ตลาดการวิเคราะห์การผลิตคาดว่าจะมีมูลค่า 28,400 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพิ่มขึ้นอย่างมากจากมูลค่าปัจจุบันที่ 8,450 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ
 

เทรนด์ #3 – Predictive Maintenance และ Digital Twin Technology ช่วยลดข้อผิดพลาด

IIoT เมื่อรวมกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้สามารถใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงขึ้น เพื่อความสามารถในการคาดการณ์ความล้มเหลวในกระบวนการผลิตได้อย่างแม่นยำ “รู้ก่อนที่มันจะเกิดขึ้นจริง”
 
ตัวอย่างเช่น ความล้มเหลวของคอมเพรสเซอร์ที่โรงงานปิโตรเลียมอาจมีค่าใช้จ่ายระหว่าง 1 ถึง 2 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อวัน ในขณะที่การศึกษาแสดงให้เห็นว่าการหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนส่งผลเลวร้ายให้ผู้ผลิตต้องสูญเสียค่าใช้จ่ายมากถึง 50,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี
 
ข้อมูลบ่งชี้ว่าการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สามารถลดเวลาหยุดทำงานได้ถึง 30% ถึง 50% เพิ่มอายุการใช้งานของเครื่องจักรได้ 20% ถึง 40% และลดค่าใช้จ่ายได้มากกว่า 30% โดย 35% ของผู้ผลิตขนาดใหญ่ในสหรัฐอเมริกาใช้เทคนิคการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์แล้ว
 
Airbus เป็นลูกค้ากลุ่มแรกๆ ที่ช่วยลูกค้าของสายการบินในการนำเทคนิคการคาดการณ์ขั้นสูงไปปรับใช้ โดยในปี 2022 Airbus ได้ร่วมมือกับ GE เพื่อปรับใช้ซอฟต์แวร์การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่อิงตาม AI และ ML ที่ซับซ้อน เพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวของชิ้นส่วนในเครื่องบิน และดำเนินการซ่อมแซมและเปลี่ยนอะไหล่อย่างทันท่วงที เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยและความสามารถในการทำกำไร
 
ตลาดสำหรับโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์มีมูลค่า 3,800 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ณ สิ้นปี 2020 และคาดว่าจะเติบโตเป็น 13,900 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2026 ทำให้เห็นถึงภาพการเติบโตของ IIoT, AI และ ML และยังได้สร้างอีกเทรนด์ย่อยที่สำคัญของวิวัฒนาการของโรงงานอัจฉริยะ นั่นคือ Digital Twin
 
การประยุกต์ใช้ Digital Twins มีตั้งแต่การทำนายอายุการใช้งานของผลิตภัณฑ์ตามการออกแบบ (เช่นเดียวกับที่ GE ทำกับเครื่องยนต์ไอพ่นของเครื่องบิน) ไปจนถึงการจัดการโรงงานทั้งหมดและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานผ่านการจำลองและการวิเคราะห์แบบ What-if (ดังที่แสดงโดย Siemens)
 
A Siemens digital twin of a Jet Engine
จากคาดการณ์มองว่าเมื่อจบสิ้นปี 2021 เกือบครึ่งหนึ่งของอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ทั้งหมดจะนำ Digital Twins ไปปรับใช้ และคาดว่าธุรกิจต่างๆ จะประหยัดเงินได้มากถึง 1,00,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ จากการใช้ Digital Twins
 

เทรนด์ #4 – การปรับโครงสร้างห่วงโซ่อุปทานกำลังเปลี่ยนแปลงสถานที่ผลิตผลิตภัณฑ์

การหยุดชะงักเนื่องจากโควิด-19 ส่งผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานโดยตรง และคาดว่าการฟื้นฟูจะมีมูลค่าสูงถึง 443,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ โดยการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานไม่ได้จำกัดเฉพาะสถานที่ตั้งของโรงงานผลิตเท่านั้น โดยในปี 2021 กว่า 83% ของบริษัทผู้ผลิตในสหรัฐฯ ยืนยันว่าพวกเขาจะย้ายฐานการผลิตใหม่ เมื่อเทียบกับในปี 2020 มีสัดส่วนเพียงแค่ 54% เท่านั้น
 
การเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานไม่ได้จำกัดเฉพาะสถานที่ตั้งของโรงงานผลิตเท่านั้น แหล่งที่มาของวัตถุดิบและส่วนประกอบ เป็นอีกปัจจัยที่สำคัญในเชิงกลยุทธ์ เช่น การจัดหาแบบใกล้แหล่ง การจัดหาแบบหลายแหล่ง การจัดหาในท้องถิ่น สิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อต้นทุนที่จะเกิดขึ้นโดยตรง
Search interest in “Reshoring” over the last 10 years.
Just-in-time คือ ปรัชญาการจัดการสินค้าคงคลังที่มุ่งเน้นให้แน่ใจว่ามีชิ้นส่วนพร้อมใช้ในสายการผลิตเมื่อต้องการ ในระยะเวลาที่เหมาะสม หรือไม่ล่าช้าจนเกินไป ยกตัวอย่างจากวิกฤติในอุตสาหกรรมกว่า 169 แห่งเข้าสู่ภาวะขาดแคลนชิปคอมพิวเตอร์ทั่วโลก ซึ่งมีแนวโน้มว่าจะคงอยู่เช่นนี้ไปจนถึงสิ้นปี 2023 เป็นอย่างน้อย
 
จากข้อมูลบ่งชี้ว่า 50% ของผู้ผลิตกำลังมองหาซัพพลายเออร์ทางเลือกและซัพพลายเออร์สำรอง และคาดว่าสินค้าที่จะถูกผลิตขึ้นจะมีจำนวนมากถึง 25% ซึ่งจะถูกจัดสรรใหม่หรือย้ายฐานทั่วโลก ซึ่งมีมูลค่ากว่า 4,500,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ
 

เทรนด์ #5 – โรงงานขนาดเล็กถือกำเนิดขึ้นเมื่อการค้าพัฒนาขึ้น

การเปลี่ยนแปลงแนวความคิดนี้นำไปสู่การเติบโตของโรงงานขนาดเล็ก ซึ่งเป็นโรงงานที่มีโมดูลสูงที่ปรับใช้เทคโนโลยีที่ล้ำสมัย เช่น ปัญญาประดิษฐ์ วิทยาการหุ่นยนต์ และข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อเปิดใช้งานการผลิตแบบ hyper-autonomous
 
แนวโน้มของโรงงานขนาดเล็กเป็นการผสมผสานที่สมบูรณ์แบบของสองเมกะเทรนด์ (โรงงานอัจฉริยะและการปรับโครงสร้างห่วงโซ่อุปทาน) การแสวงหาความยืดหยุ่นทำให้ผู้ผลิตพยายามปรับปรุงความยืดหยุ่นเพื่อรองรับการรันด์ชิ้นส่วนขนาดเล็ก และการปรับเปลี่ยนสายการผลิตเพื่อประกอบโมเดลใหม่อย่างรวดเร็ว
 
Arrival’s Microfactory
ในปี 2020 บริษัทสตาร์ทอัพด้านการผลิตรถยนต์ไฟฟ้าชื่อ Arrival สร้างกระแสอย่างมากเมื่อเซ็นสัญญาที่มีมูลค่ามากถึง 110 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ กับ Hyundai และได้รับคำสั่งซื้อรถตู้ไฟฟ้าจำนวน 10,000 คันจาก UPS ซึ่ง Arrival กำลังสร้างรถตู้ในโรงงานขนาดเล็ก ซึ่งมีขนาด (และต้นทุน) เพียงเศษเสี้ยวของโรงงานแบบดั้งเดิม และยังประกาศอีกว่าจะสร้างโรงงานขนาดเล็กเพิ่มมากกว่า 1,000 แห่งทั่วโลกภายในปี 2026 ด้วยการควบคุมพลังขับเคลื่อนจาก IIOT, หุ่นยนต์ และระบบอัตโนมัติขั้นสูงผ่าน AI ตลอดจนการอนุญาตให้ย้ายจุดผลิตใกล้กับจุดซื้อขาย โรงงานขนาดเล็กจึงสามารถลดเวลาในการนำสินค้าเข้าสู่ตลาด ลดความไร้ประสิทธิภาพ และเปิดใช้งานความคล่องตัวเพื่อเปลี่ยนการผลิตที่ไม่เคยมีมาก่อน
 

เทรนด์ #6 – ผู้ผลิตขึ้นค่าแรงและปรับทักษะแรงงานเพื่อต่อสู้กับปัญหาการขาดแคลนแรงงาน

  • จากการสำรวจของ Deloitte เมื่อเร็วๆ นี้ มีการประเมินว่าภาคการผลิตจะขาดแรงงานที่มีทักษะ 2,100,000 คนภายในปี 2573
  • การสำรวจแสดงให้เห็นว่า 38% ของผู้บริหารกล่าวว่าการสรรหาพนักงานใหม่มีความสำคัญสูงสุดสำหรับพนักงานฝ่ายผลิตในปี 2022
  • ผู้ผลิตกล่าวว่าการค้นหาผู้มีความสามารถนั้นยากกว่าปี 2018 ถึง 36%
  • การสำรวจในเดือนสิงหาคม 2022 จากสมาคมผู้ผลิตแห่งชาติรายงานว่าการสรรหาบุคลากรเป็นปัญหาที่ใหญ่ที่สุดสำหรับ 76% ของผู้ผลิตที่ทำการสำรวจ
  • การเพิ่มค่าจ้างเป็นวิธีหนึ่งที่ผู้ผลิตต้องการดึงดูดผู้มีความสามารถ ผู้ผลิตเกือบสามในสี่กล่าวว่าพวกเขาจะขึ้นค่าจ้างมากกว่าค่าเฉลี่ย 3% ในปี 2022
  • ในปี 2564 เมื่อค่าจ้างสำหรับพนักงานใหม่มีการเติบโต 6.8% และอุตสาหกรรมโดยรวมขึ้นค่าจ้าง 3.2%
  • ผู้ผลิตยังเพิ่มการรักษาและเพิ่มทักษะให้กับพนักงานปัจจุบันเป็นสองเท่า
Wages in the manufacturing sector grew modestly in 2021 and additional increases are expected.
ในแบบสำรวจของ Deloitte ผู้ตอบแบบสำรวจ 31% กล่าวว่าการรักษาพนักงานไว้มีความสำคัญสูงสุด และ 13% กล่าวว่าพวกเขาให้ความสำคัญกับการปรับทักษะใหม่ เกือบ 70% ของพนักงานฝ่ายผลิตที่มีอายุต่ำกว่า 25 ปีกล่าวว่าพวกเขายังคงยึดมั่นกับนายจ้างเพราะพวกเขาเสนอโอกาสประเภทนี้
 
อย่างไรก็ตาม เมื่อการใช้ความสามารถของ AI และหุ่นยนต์เพิ่มขึ้น ชุดทักษะของพนักงานฝ่ายผลิตก็จำเป็นต้องเปลี่ยนไป ซึ่งคาดการณ์ว่าความต้องการทักษะทางกายภาพและทักษะด้วยตนเองในงานที่ทำซ้ำๆ จะลดลงประมาณ 30% ในทศวรรษหน้า ในขณะเดียวกัน ความต้องการทักษะทางเทคโนโลยีจะเพิ่มขึ้นมากกว่า 50% และความต้องการความเป็นผู้นำคาดว่าจะเพิ่มขึ้น 30%
 
เพื่อเป็นแนวทางให้องค์กรต่างๆ ในการปรับทักษะพนักงาน MxD (Manufacturing x Digital) ได้เผยแพร่คู่มือการจ้างงานที่นำธุรกิจผ่านกระบวนการยกระดับทักษะ 247 ตำแหน่งงาน ซึ่งหลายบทบาทอยู่ในความปลอดภัยทางไซเบอร์
 
อีกตัวอย่างหนึ่ง สถาบันเพื่อนวัตกรรมการผลิตคอมโพสิตขั้นสูง (IACMI) ได้เปิดตัวโปรแกรม ACE: America’s Cutting Edge เป็นการฝึกอบรมฟรี
 
The IACMI has partnered with the DoD and the Office of Industrial Policy in offering the ACE program.

เทรนด์ #7 – การสรรหาผู้มีความสามารถใหม่

Manufacturing Institute ระบุว่า 64% ของผู้ผลิตกล่าวว่าความหลากหลายและความพยายามในการรวมเป็นหนึ่งเดียวคือจุดสนใจหลักสำหรับบริษัทของตน โดยมีคำมั่นสัญญาระบุว่าผู้ผลิตจะดำเนินการที่จับต้องได้ 50,000 รายการเพื่อบรรลุเป้าหมายนี้ และสร้างเส้นทางสู่โอกาสในการทำงานสำหรับกลุ่มที่ยังไม่สามารถเข้าถึงโอกาสกว่า 300,000 แห่งภายในปี 2573
 
ผู้หญิงเป็นหนึ่งในกลุ่มประชากรที่มีบทบาทน้อยกว่าในภาคการผลิต โดยผู้เชี่ยวชาญด้านการผลิตน้อยกว่า 1 ใน 3 คนเป็นผู้หญิง นอกจากนี้ ผู้หญิงยังมีแนวโน้มที่จะออกจากงานในภาคการผลิตมากกว่าผู้ชายถึง 1.8 เท่า
Women are one population segment that’s not well represented in manufacturing.
ในขณะที่ 68% ของคนงานเป็นคนผิวขาว มีเพียง 11% เท่านั้นที่เป็นชาวฮิสแปนิก 10% เป็นคนผิวดำ และ 6% เป็นชาวเอเชีย
The percentage of minorities working in manufacturing did not see any substantial changes from 2010-2019.

เทรนด์ #8 – ผู้ผลิตเอกชนและหน่วยงานรัฐบาลผลักดันอุตสาหกรรมไปสู่ความเป็นกลางทางคาร์บอน

ทั่วโลก อุตสาหกรรมการผลิตมีการปล่อยคาร์บอนถึง 1 ใน 5 ของการปล่อยคาร์บอนทั้งหมด ท่ามกลางการผลักดันทั่วโลกสู่ความยั่งยืน บริษัทมหาชนขนาดใหญ่กว่า 20% ของโลกได้ให้คำมั่นสัญญาว่าจะปล่อยคาร์บอนสุทธิเป็นศูนย์ในอนาคตอันใกล้ บริษัทผู้ผลิตหลายแห่ง รวมถึงหน่วยงานของรัฐ กำลังร่วมมือกันผลักดันสู่ความเป็นกลางทางคาร์บอนบนเป้าหมายเดียวกัน
EPA data shows that industry and manufacturing is one of the major contributors of greenhouse gas emissions.
เป้าหมายของบริษัทต่างๆ คือ การบรรลุคาร์บอนสุทธิเป็นศูนย์ภายในปี 2583 ใช้พลังงานไฟฟ้าหมุนเวียน 100% ภายในปี 2573 และเปลี่ยนผ่านสู่ยานยนต์ไฟฟ้าอย่างมีนัยสำคัญ
 

เทรนด์ #9 – การโจมตีทางไซเบอร์ทำให้เกิดการหยุดทำงานและข้อมูลรั่วไหล

ในดัชนี X-Force Threat Intelligence ของ IBM ภาคส่วนการผลิตได้รับการจัดอันดับให้เป็นอุตสาหกรรมที่ได้รับความเสียหายจากการโจมตีทางไซเบอร์มากที่สุดในปี 2021 ซึ่งนับเป็นครั้งแรกในรอบ 5 ปีที่การถูกโจมตีในกลุ่มนี้พุ่งแซงหน้าสถาบันการเงินที่เคยเป็นเป้าหมายหลักของโจรไซเบอร์
IBM reports that manufacturing was the top-attacked industry of 2021.
PwC รายงานว่า 49% ของผู้ผลิตระบุความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ว่าเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่บริษัทของพวกเขาจะต้องเผชิญในอีกสองปีข้างหน้า
 
Cybersecurity risks and supply chain management topped the list of top challenges for manufacturers in 2021.
องค์กรการผลิตเป็นเป้าหมายที่น่าดึงดูดใจเป็นพิเศษสำหรับแฮ็กเกอร์ เนื่องจากอุตสาหกรรมมีอดทนต่อการหยุดทำงานต่ำที่สุด ตามข้อมูลของผู้เชี่ยวชาญด้านไอที จากปัญหาห่วงโซ่อุปทานของ COVID-19 อาชญากรไซเบอร์ได้ใช้ประโยชน์จากปัญหาห่วงโซ่อุปทานที่มีอยู่เพื่อทำลายธุรกิจที่กำลังประสบปัญหาอยู่แล้ว
 
เมื่อ Industrial 4.0 กำลังเข้ามาอย่างเต็มตัว ผู้ผลิตกลับมีความเสี่ยงที่จะถูกโจมตีมากยิ่งขึ้นกว่าเดิม อาชญากรไซเบอร์สามารถโจมตีซอฟต์แวร์ เฟิร์มแวร์ หรือฮาร์ดแวร์ จากข้อมูลของ X-Force Threat Intelligence Index จาก IBM พบว่า 23% ของการโจมตีในปี 2021 มาในรูปแบบของแรนซัมแวร์
 
ในเดือนมีนาคม 2022 กลุ่มแรนซัมแวร์ได้โจมตี Denso Corporation ซึ่งเป็นผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์รายใหญ่ที่เป็นผู้จัดหาให้กับบริษัทต่างๆ เช่น Toyota, Mercedes-Benz และ Ford แฮ็กเกอร์ได้เผยแพร่ข้อมูลที่สำคัญที่ถูกขโมยเกี่ยวกับโตโยต้า ซึ่งรวมถึงอีเมล การเขียนแบบทางเทคนิค ใบสั่งซื้อ และข้อมูลอื่นๆ จำนวน 14 เทราไบต์ของข้อมูล
Pandora, the ransomware group, announced the attack on their leak portal.
  • ในเดือนกุมภาพันธ์ 2022 Nvidia ผู้ผลิตชิปและหน่วยประมวลผลกราฟิกรายใหญ่ถูกโจมตี
  • กลุ่มแรนซั่มแวร์ชื่อ Lapsus$ อ้างความรับผิดชอบในการโจมตีดังกล่าว ซึ่งได้รั่วไหลของแผนงาน Nvidia, ไดรเวอร์, เฟิร์มแวร์ และข้อมูลประจำตัวของพนักงาน
  • ในการเผชิญกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้นเหล่านี้ องค์กรมากกว่า 50 แห่งได้รวมตัวกันในปี 2020 เพื่อก่อตั้ง Cybersecurity Manufacturing Innovation Institute (CyManII)
  • ในเดือนกุมภาพันธ์ 2022 องค์กรได้ประกาศการสร้าง Texas Manufacturing x Transformation Hub เป้าหมายของศูนย์กลางนี้คือการฝึกอบรมพนักงานฝ่ายผลิต 1 ล้านคนสำหรับการเตรียมความพร้อมด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ภายในปี 2026
 

เทรนด์ #10 – Additive Manufacturing อุตสาหกรรมการผลิตแบบเติมเนื้อ กลายเป็นแนวโน้มที่สำคัญ

ผู้ผลิตสามารถใช้การพิมพ์ 3 มิติเพื่อพิมพ์ชิ้นส่วนภายในบริษัท และก้าวนำหน้าความล่าช้าของซัพพลายเชน การพิมพ์ 3 มิติ หรือที่เรียกว่าการผลิตแบบเติมเนื้อวัสดุ เคยเป็นการทดลองสำหรับผู้ผลิตส่วนใหญ่ แต่ปัจจุบันเป็นวิธีประหยัดต้นทุนที่ถูกกฎหมายซึ่งนำไปใช้กับงานที่หลากหลาย โดยเฉพาะการผลิตอุปกรณ์จับยึดและฟิกซ์เจอร์มาใช้ภายในบริษัทได้ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและเงิน
 
ในตัวอย่างหนึ่ง Pankl Racing Systems ผู้ผลิตระบบกลไกสำหรับรถยนต์และเครื่องบิน ใช้การพิมพ์ 3 มิติสำหรับอุปกรณ์จับยึดแบบกำหนดเอง กระบวนการนี้เร็วขึ้น 48 เท่าและราคาถูกกว่าจิ๊กสำหรับเครื่องกลึง CNC ถึง 12 เท่า
 
การพิมพ์ 3 มิติกำลังเป็นที่นิยมอย่างมากในอุตสาหกรรมการผลิตโลหะ ตลาดการพิมพ์โลหะ 3 มิติคาดว่าจะเติบโตที่ CAGR 19.5% จนถึงปี 2028 ซึ่งมีมูลค่ารวมเพิ่มขึ้นเป็น 11,600 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ
 
Mantle เป็นหนึ่งในสตาร์ทอัพที่ให้บริการเครื่องพิมพ์ 3 มิติเพื่อกำจัดหรือลดเวลาและเงินที่ใช้ไปกับการสร้างเครื่องมือเหล็กกล้าลงอย่างมาก โดยเทคโนโลยีของพวกเขาสามารถนำไปสู่การลดระยะเวลารอคอยสินค้าลง 80% และลดต้นทุนลง 50% อ้างอิงข้อมูลตามเว็บไซต์ของ Mantle
 
Mantle uses 3D printing to meet the extremely precise requirements regarding surface finish, temperature tolerance, and material durability in the tooling sector.
Limber Prosthetics and Orthotics ในซานดิเอโกจะสแกนแขนขาของผู้พิการทางดิจิทัล จากนั้นใช้การพิมพ์ 3 มิติเพื่อผลิตแขนขาเทียมเองภายในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง และมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าหนึ่งในสิบของต้นทุนของขาเทียมแบบดั้งเดิม
 
3D printing of a prosthetic leg from Limber Prosthetics.
ผู้ผลิต Kav ได้รับรางวัลหมวกกันน็อคจักรยานที่ทนทานต่อแรงกระแทกมากกว่ามาตรฐานความปลอดภัยในปัจจุบันถึง 25% หมวกกันน็อคจักรยานแบบสั่งทำพิเศษซึ่งผลิตขึ้นเพื่อให้พอดีกับศีรษะของนักขี่จักรยานผลิตด้วยการพิมพ์ 3 มิติเช่นกัน
 
Kav is able to print thousands of custom helmets per month with its 3D technology.
นอกเหนือจากความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้นแล้ว หมวกกันน็อคเหล่านี้ยังผลิตด้วยโพลิเมอร์ที่เป็นเอกสิทธิ์ของเทอร์โมพลาสติกโพลียูรีเทน (TPU) และคาร์บอนไฟเบอร์ มีน้ำหนักเบากว่าวัสดุทั่วไปถึง 20% และคงความแข็งแรงไว้ได้ที่อุณหภูมิ -30°C และสูงถึง 70°C
 

บทสรุป

ทั้ง 10 เทรนด์ Manufacturing 2023 & 2024 ที่กล่าวมาทั้งหมดนี้ คือการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในการออกแบบห่วงโซ่อุปทาน การปฏิวัติด้านอุตสาหกรรม และกำเนิดรูปแบบการผลิตใหม่ๆ เพื่อก้าวที่สำคัญสู่ Smart Factories ใน Industrial 4.0 อย่างยั่งยืน
 

from:https://www.techtalkthai.com/top-10-manufacturing-trends-2023-2024/

ไม่ได้หยุดแค่ภาพวาด…Google พัฒนา MusicLM ใช้ระบบ AI แต่งเพลงจากข้อความตัวอักษร

ก่อนหน้านี้เราพึ่งฮือฮากับระบบ AI ที่มีความสามารถในการสร้างสรรค์ภาพศิลปะจากตัวหนังสือที่เราพิมพ์บอกไป…และดูเหมือนการใช้ AI เพื่อสร้างสรรค์งานศิลป์จะไม่ได้หยุดอยู่แค่ภาพวาดแล้ว เพราะล่าสุด Google พัฒนาระบบ AI ที่สามารถแต่งเพลงจากข้อความบรรยายเป็นตัวหนังสือได้อีกด้วย

ทีม Google Research ได้ทำการฝึกฝนระบบ AI ให้ฟังเสียงเพลงต่าง ๆ เป็นเวลารวมกว่า 280,000 ชม. จนได้ออกมาเป็น MusicLM ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อความที่เราพิมพ์บอกไป แล้วประมวลผลออกมาเป็นเสียงเพลงที่มีโทนคล้ายกับคำบรรยายนั้นมากที่สุด ซึ่งทางทีมพัฒนาบอกว่ายิ่งบรรยายเจาะจงมากเท่าไหร่ ระบบก็จะยิ่งแต่งเพลงขึ้นมาได้ดีมากขึ้นเท่านั้น แต่หากจะใช้แค่คำบรรยายสั้น ๆ ก็ทำได้เหมือนกัน

โดยมันสามารถแต่งเพลงที่มีระยเวลาสั้น ๆ ไม่กี่วินาทีไปจนถึง 5 นาที ตัวอย่างเช่น…

คำบรรยาย : The main soundtrack of an arcade game. It is fast-paced and upbeat, with a catchy electric guitar riff. The music is repetitive and easy to remember, but with unexpected sounds, like cymbal crashes or drum rolls.

เพลงประกอบเกมแนวอาร์เคด ทำนองรวดเร็ว และเร้าใจ, มีท่อนกีต้าร์ไฟฟ้าที่ฟังแล้วติดหู, เพลงวนซ้ำและจดจำง่าย, มีเสียงประกอบแบบคาดไม่ถึง อย่างเสียงจาก แฉ หรือการรัวกลอง

 

คำบรรยาย : A fusion of reggaeton and electronic dance music, with a spacey, otherworldly sound. Induces the experience of being lost in space, and the music would be designed to evoke a sense of wonder and awe, while being danceable.

เพลงลูกผสมระหว่างเร็กเก้และเพลง EDM, มีเสียงแบบล้ำ ๆ อวกาศ ๆ, ให้ความรู้สึกเหมือนหลงทางอยู่ในอวกาศ, ดนตรีจะให้ความรู้สึกสงสัยปนความกลัว แต่ยังมีจังหวะที่สามารถเต้นตามได้

 

น่าเสียดายที่ตอนนี้ Google ยังไม่เปิดให้คนทั่วไปเอา MusicLM มาทดลองใช้ได้นะครับ…ก็ไม่รู้ว่าในอนาคต หากระบบนี้ถูกพัฒนาให้มีประสิทธืภาพมากขึ้นเรื่อย ๆ จะมีผลกระทบกับเหล่านักแต่งเพลงประกอบ หรือนักแต่งเพลงทั่วไปมากน้อยแค่ไหน

 

ที่มา : Gizchina, Google-research

 

from:https://droidsans.com/google-musiclm-create-music-by-text-description/

Baidu เตรียมปล่อยแชตบอต AI ท้าชน ChatGPT มีนาคมนี้

หลังจาก OpenAI ได้สร้างกระแสฮือฮากันบนโลกอินเทอร์เน็ตในช่วงที่ผ่านมากับ ChatGPT แชตบอต AI อัจฉริยะผู้รอบรู้ที่ถามอะไรไปก็ตอบได้หมด แถมยังแต่งนิยาย แต่งกลอน ช่วยเขียนบทความต่าง ๆ แทนมนุษย์จนกลายเป็นประเด็นใหญ่ขึ้นมา และในคราวนี้ฝั่งจีนก็ไม่ขอน้อยหน้า เพราะ Baidu บริษัทเสิร์ชเอนจินในตำนาน เตรียมเดินหน้าปล่อยแชตบอตของตัวเองในเร็ว ๆ นี้แล้ว

ChatGPT Logo

สำนักข่าว Reuters รายงานว่า บริษัทเสิร์ชเอนจินยักษ์ใหญ่ของประเทศจีนอย่าง Baidu มีแผนที่จะเปิดตัวแชตบอต AI อัจฉริยะที่ทำงานคล้าย ๆ กับ ChatGPT ในลักษณะแบบถาม-ตอบ ในเดือนมีนาคมนี้ โดยตัวบริการแชต AI คาดว่าจะมีแอปพลิเคชันแยกออกมา และฝังไปในเสิร์ชเอนจินของตัวเองด้วย คล้ายกับ Microsoft ที่นำ ChatGPT ไปฝังใน Bing นั่นเอง

แชตบอตจากฝั่งจีนจะใช้พื้นฐาน AI จากระบบ Machine-Learning “Ernie System” ที่ทาง Baidu ได้ลงแรงพัฒนากว่าหลายปี และลงเงินพัฒนาไปหลายพันล้านเหรียญสหรัฐฯ ซึ่งการลงทุนในเทคโนโลยี AI ในครั้งนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อที่จะกระจายรายได้ไปยังกลุ่มธุรกิจอื่น ๆ เพราะธุรกิจหลักในตอนนี้ของ Baidu อย่างธุรกิจการตลาดออนไลน์เริ่มมีการเติบโตที่ชะลอตัวลง อีกทั้งยังตามหลังคู่แข่งหน้าใหม่ในตลาดไม่ทันแล้ว


แชตบอต AI อัจฉริยะจากฝั่งของจีนจะเก่งกาจขนาดไหน จะสู้ ChatGPT ที่ทำได้ทั้งตั้งแต่สากกะเบือยันเรือรบได้หรือไม่ และจะสร้างความฮือฮาบนโลกอินเทอร์เน็ตได้เหมือนกันรึเปล่า ต้องรอติดตามกันในช่วงเดือนมีนาคมที่ใกล้จะถึงนี้

ที่มา: Reuters, IndianExpress

from:https://droidsans.com/baidu-to-launch-chatgpt-style-chat-bot-in-march/

ไมโครซอฟท์ลงทุนกับ OpenAI ไปหมื่นล้านเหรียญฯ เพื่อนำเอไอทำงานแทนคน?

ล่าสุด ไมโครซอฟท์เตรียมลงเงินกว่าหนึ่งหมื่นล้านเหรียญสหรัฐฯ ตลอดช่วงหลายปีจากนี้กับ OpenAI ที่เป็นแล็ปวิจัยที่บุกเบิกด้าน AI ผู้อยู่เบื้องหลังแชทบอทสะเทือนโลกอย่าง ChatGPT และ Dall-E ซึ่งที่สำคัญนั้น ประกาศกันหลังข่าวเลย์ออฟ 10,000 คนไปไม่นานด้วย

ยิ่งเมื่อมองจากสาเหตุที่ไมโครซอฟท์กล่าวว่า การเลย์ออฟนั้น เพื่อรับมือกับภาวะเศรษฐกิจถดถอย ความต้องการในตลาดที่ดิ่งลง และเพื่อยัง “ลงทุนและจัดจ้างในกลุ่มธุรกิจที่สำคัญต่อเนื่อง” จึงมองว่ายักษ์ใหญ่เตรียมเอาเอไอมาทำงานแทนคน มาเป็นอนาคตใหม่ของธุรกิจแล้วหรือเปล่า

ตัวเลขหมื่นล้านนี้ก็ไม่ได้ประกาศเป็นทางการในการรายงานผลประกอบการประจำไตรมาสที่สองเมื่อวันอังคารด้วย เป็นข้อมูลจากข่าววงในคาบมาบอก อย่างไรก็ดี ฝั่ง OpenAI กล่าวว่าการลงทุนนี้จะทำให้สามารถวิจัยเอไออย่างอิสระได้ต่อเนื่องให้ปลอดภัย มีประโยชน์ และทรงพลังยิ่งขึ้น

เมื่อปี 2019 ไมโครซอฟท์ก็โปรยเงินลง OpenAI ไปแล้วพันล้านเหรียญฯ และคาดว่ากำลังพยายามเทียบเคียงคู่แข่งเอไอระดับพระกาฬอย่างของ Alphabet (Google), Amazon, และ Meta เพื่อชิงตำแหน่งผู้นำตลาดที่น่าจะมาแรงที่สุดในตอนนี้นั่นเอง

อ่านเพิ่มเติมที่นี่ – DCK

from:https://www.enterpriseitpro.net/microsoft-makes-10b-investment-in-openai/

5 AI Writers ที่ดีที่สุด

AI สามารถช่วยแบ่งเบาภาระงานได้ดีที่สุด นั่นคือเป้าหมายที่มนุษย์ต้องการสร้างปัญญาประดิษฐ์ขึ้นมา ไม่ว่าจะเป็นการเขียนอีเมล การเรียบเรียงบทความ การคำนวณตัวเลข และอื่นๆ
 

เราสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI ในชีวิตประจำวันของเราได้หลากหลายตามคำสั่งของเราได้มากขึ้น เหล่านักเขียน AI สามารถเขียนสิ่งที่ช่วยให้งานของเรามีความคล่องตัวมากกว่าเดิมๆ ไม่ว่าจะเป็นการเขียนโค้ด การเขียนอีเมล หรือแม้แต่การสอบ MBA ก็ตาม และนี่คือ The Best 5 AI Writers ที่ดีที่สุดที่จะกล่าวถึงในบทความนี้

  • ChatGPT – AI Writer ที่ดีที่สุด ณ เวลานี้
  • Jasper – AI Writer ที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจและนักการตลาด
  • YouChat – ทางเลือก ChatGPT ที่ดีที่สุด
  • Chatsonic by Writesonic – AI Writer ที่ดีที่สุดสำหรับผู้สร้างเนื้อหาข่าว
  • Socratic by Google – AI Writer ที่ดีที่สุดสำหรับเด็กและนักเรียน

1. ChatGPT

Image Credit : en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
นี่คือ AI Writer ที่ดีที่สุด ณ เวลานี้ ChatGPT เป็นแชทบอท AI เชิงสนทนาที่สามารถสร้างข้อความตามคำแนะนำที่ถูกป้อนเข้าไปได้ เช่น Generating Emails, Essays, Poems, Raps, Grocery Lists, Letters และอื่นๆ นอกจากนี้ ChatGPT ยังเชี่ยวชาญในด้าน “STEM (Science, Technology, Engineering และ Mathematics)” ครบถ้วนทั้ง 4 ศาสตร์องค์ความรู้ ได้แก่ วิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรมศาสตร์ และคณิตศาสตร์ และสามารถเขียน/แก้จุดบกพร่องโค้ดได้ หรือแม้แต่แก้สมการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ส่วนที่ดีที่สุดของ ChatGPT คือให้บริการฟรีแก่สาธารณะในขณะนี้ แต่เนื่องจากยังอยู่ในขั้นตอนการวิจัยและรวบรวมข้อเสนอแนะ ChatGPT ยังมีข้อเสียรบกวนการใช้งาน คือ “แชทบอทมักจะเต็มความจุอย่างรวดเร็ว” ซึ่งอาจจะเป็นเพราะการได้ความนิยมอย่างล้นหลามนั่นเอง อย่างไรก็ตาม OpenAI กำลังอยู่ในขั้นตอนการดำเนินการเพื่อปล่อยเวอร์ชันระดับมืออาชีพที่ประสิทธิภาพเร็วกว่าและเข้าถึงได้ตลอดเวลาโดยอาจจะมีค่าใช้จ่ายแบบรายเดือนเกิดขึ้นในอนาคต
จุดเด่นของ ChatGPT:
  • เด่นด้านทักษะการเขียน
  • เด่นด้านการบูรณาการองค์ความรู้ทั้ง 4 ศาสตร์ ได้แก่ วิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรมศาสตร์ และคณิตศาสตร์
  • เด่นด้านการสนทนาโต้ตอบ
ข้อจำกัดของ ChatGPT:
  • ไม่สามารถใช้ได้ทุกครั้ง
  • ไม่ได้เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต
คุณสมบัติของ ChatGPT:
  • ใช้ GPT-3 ของ OpenAI
  • สามารถสร้างข้อความ แก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ และเขียนโค้ดได้
  • มีความสามารถในการสนทนา
  • ราคา: ฟรีสำหรับสาธารณะโดยสมบูรณ์ในขณะนี้

2. Jasper

Image Credit : jasper.ai
นี่คือ AI Writer ที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจและนักการตลาด Jasper ใช้โมเดลภาษาเดียวกันกับ ChatGPT ซึ่งเป็น GPT-3 ของ OpenAIสร้างขึ้นโดยบริษัทวิจัย AI ที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมือนมนุษย์มากที่สุด

 
สำหรับข้อแตกต่างระหว่าง Jasper กับ ChatGPT คือ Jasper มีเครื่องมือมากมายสำหรับสร้างสำเนาที่ดีกว่า และสามารถตรวจสอบไวยากรณ์และการคัดลอกผลงานได้ และเขียนในเทมเพลตต่างๆ กว่า 50 แบบ เช่น blog posts, Twitter threads, video scripts และอีกมากมาย
 
จุดเด่นของ Jasper:
  • มี 50 เทมเพลตการเขียนที่แตกต่างกัน
  • ฟีเจอร์การตรวจสอบต้นฉบับ
  • ฟีเจอร์การตรวจสอบบทความที่มีเนื้อหาเดียวกัน
ข้อจำกัดของ Jasper
  • เน้นข้อความที่เป็นลายลักษณ์อักษร
  • ค่าใช้จ่ายที่สูง
คุณสมบัติของ Jasper:
  • ใช้ GPT-3 ของ OpenAI
  • สามารถสรุปข้อความและสร้างย่อหน้าและคำอธิบายรายละเอียดสินค้าได้
  • ตรวจสอบการคัดลอกผลงานและไวยากรณ์
  • ราคา: เริ่มต้นที่ 49 เหรียญต่อเดือน

3. YouChat

Image Credit : you.com
นี่คือ ทางเลือก ChatGPT ที่ดีที่สุด YouChat ใช้ GPT-3 ของ OpenAI เช่นเดียวกับ ChatGPT และ Jasper สิ่งที่เหมือนกับ ChatGPT คือ สามารถใช้งานได้ฟรี จุดเด่นที่สร้างความแตกต่าง คือ YouChat สามารถอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่มาจาก Google ได้ ซึ่งใน ChatGPT ไม่มี เพราะยังไม่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตนั่นเอง ตัวอย่างเช่น หากคุณถาม YouChat ว่า “โซดาคืออะไร” ระบบจะสร้างข้อความโต้ตอบตอบกลับ และยังสามารถอ้างอิงข้อมูลแหล่งที่มาจาก Google โดยระบุว่าข้อมูลดังกล่าวมาจากแหล่งใด YouChat ถือว่าเป็นแชทบอทที่สามารถใช้งานได้ดี ไม่มีการจำกัดความจุ และไม่มีค่าใช้จ่าย
 
จุดเด่นของ YouChat:
  • ความพร้อมให้ใช้งาน
  • ฟรี ไม่มีค่าใช้จ่าย
  • อ้างแหล่งที่มาของข้อมูล
จุดด้อยของ YouChat:
  • UI ขาดความดึงดูดใจด้านสุนทรียศาสตร์ หรือความสวยงาม
  • ยังเป็น beta version
คุณสมบัติของ YouChat:
  • ใช้ GPT-3 ของ OpenAI
  • สามารถแสดงรายการแหล่งที่มาสำหรับข้อความที่สร้างขึ้นได้
  • ใช้แหล่งข้อมูลของ Google (ไม่เหมือนกับนักเขียน AI อื่นๆ ส่วนใหญ่)
  • ราคา: ฟรี

4. Chatsonic by Writesonic

Image Credit : writesonic.com/chat
นี่คือ AI Writer ที่ดีที่สุดสำหรับผู้สร้างเนื้อหาข่าว Chatsonic by Writesonic เหมาะสำหรับนักเขียน AI ที่ต้องการเท่าทันต่อเหตุการณ์ปัจจุบันเสมอ เนื่องจาก Chatsonic ได้รับการสนับสนุนโดย Google จึงสามารถรับรู้ข่าวสาร ณ ปัจจุบันได้อย่างง่าย สามารถให้คำตอบและเรื่องราวที่เกี่ยวข้องกับ Chatsonic ได้ ซึ่ง ChatGPT ไม่สามารถทำได้เนื่องจากฐานข้อมูลได้หยุดอยู่ที่ปี 2021 เท่านั้น นอกจากนี้ Chatsonic ยังมีคุณสมบัติเจ๋งๆ ให้ใช้งานอาทิเช่น การป้อนตามคำบอกด้วยเสียง ซึ่งช่วยให้เราสามารถสนทนาได้เหมือนกับที่ทำบน Alexa
 
คุณสมบัติอื่นๆ ที่น่าสนใจของ Chatsonic คือ สามารถสร้างภาพด้วย AI ได้ และสามารถทดลองใช้ฟรี 2,500 คำโดยไม่ต้องใช้บัตรเครดิตลงทะเบียน โดยที่ราคาปกติสำหรับค่าใช้จ่ายแบบรายเดือนเริ่มต้นที่ 12 เหรียญต่อเดือนเท่านั้น สูงสุดที่ 650 เหรียญต่อเดือน ขึ้นอยู่กับจำนวนคำที่ต้องการ
 
จุดเด่นของ Chatsonic:
  • มีข้อมูลเป็นปัจจุบัน
  • มีความหลากหลายของ use cases
  • ให้ทดลองใช้งานฟรี
จุดด้อยของ Chatsonic:
  • มีค่าสมัครสมาชิก
  • ไม่รองรับข้อมูลด้านคณิตศาสตร์
คุณสมบัติของ Chatsonic:
  • สนับสนุนโดย Google รับทราบเหตุการณ์ปัจจุบัน (ChatGPT หยุดอยู่ที่ 2021)
  • นำเสนอการป้อนตามคำบอกด้วยเสียง การสร้างภาพ AI และอีกมากมาย
  • ราคา: ค่าใช้จ่ายรายเดือนเริ่มต้นที่ 12 เหรียญต่อเดือน

5. Socratic by Google

Image Credit : play.google.com/store/apps

นี่คือ AI Writer ที่ดีที่สุดสำหรับเด็กและนักเรียน Socratic เป็นอีกทางเลือกที่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเด็กๆ วัยเรียน ด้วยความสามารถในการพิมพ์คำถามใดๆ ที่อาจเกี่ยวกับสิ่งที่เยาวชนทั้งหลายกำลังเล่าเรียนอยู่ในโรงเรียน โดยที่ Socratic สามารถสร้างบทสนทนาโต้ตอบด้วยกราฟิกที่สนุกสนานไม่ซ้ำใคร ที่สำคัญ Socratic เป็นแอปที่มีอยู่ใน App Store และ Google App Store จึงง่ายต่อการเข้าถึงและยังมีคุณลักษณะที่ช่วยให้บุตรหลานสามารถใช้สแกนเอกสารใบงานเพื่อรับคำตอบที่ถูกคัดสรรมาโดยเฉพาะ ซึ่งขับเคลื่อนด้วยคุณสมบัติของ AI ที่ดีที่สุดสำหรับเด็กโดยเฉพาะ แต่อย่างไรก็ตาม Socratic ยังมีข้อจำกัดบางประการที่ระดับมืออาชีพอาจจะไม่ค่อยชอบมากนัก นั่นก็คือ “มันไม่ใช่ AI ที่มีรูปแบบการเขียนแบบเรียงความหรือเรียบเรียงเรื่องราวที่สามารถนำไปใช้ได้ทันที”

จุดเด่นของ Socratic:
  • ฟรี ไม่มีค่าใช้จ่าย
  • ใช้สำหรับทางการศึกษาโดยเฉพาะ
  • ใช้งานง่าย
จุดด้อยของ Socratic:
  • ไม่รองรับ write text
  • ไม่มีเวอร์ชันสำหรับเดสก์ท็อป
คุณสมบัติของ Socratic:
  • สนับสนุนโดย Google
  • สามารถพิมพ์คำถามใด ๆ เพื่อสร้างการตอบกลับได้
  • มีกราฟิกที่สนุกสนาน
  • รองรับการสแกนเอกสารใบงานเพื่อรับคำตอบที่ถูกคัดสรรมาโดยเฉพาะ
  • ราคา: ฟรี
รายชื่อทั้ง 5 AI Writers ถูกจัดให้เป็น “The Best” จากการพิจารณาความสามารถเฉพาะตัวในด้านต่างๆ รวมถึงเรื่องความน่าเชื่อถือ ความพร้อมใช้งาน และการคิดค่าบริการ ซึ่งเป็นปัจจัยที่สำคัญที่ผู้ใช้งานจะตัดสินใจเลือกเป็น AI Writer ที่ทำงานได้ดีที่สุดและตรงกับสิ่งที่ต้องการมากที่สุด
 

ที่มา : https://www.zdnet.com/article/best-ai-writer/#ftag=RSSbaffb68

from:https://www.techtalkthai.com/the-best-5-ai-writers/

ชไนเดอร์ อิเล็คทริค เปิดตัวดิจิทัลเซอร์วิส บริการเชิงรุก วิเคราะห์ คาดการณ์ ลดดาวน์ไทม์ เน้นประสิทธิภาพและความยั่งยืน [Guest Post]

ชไนเดอร์ อิเล็คทริค ผู้นำระดับโลกด้านดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันด้านการบริหารจัดการพลังงานและระบบออโตเมชัน เปิดตัวดิจิทัลเซอร์วิส ด้วยขุมพลังจาก IoT ร่วมกับ AI อัจฉริยะ ให้ประสิทธิภาพการดำเนินการที่เหนือชั้นยิ่งขึ้น  ทั้งการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของระบบไฟฟ้าทั้งระบบ คาดการณ์แนวโน้มการเสื่อมสมรรถภาพของอุปกรณ์ พร้อมแจ้งเตือนความล้มเหลวของอุปกรณ์ล่วงหน้า ช่วยลดดาวน์ไทม์ ยืดอายุของอุปกรณ์ไฟฟ้า และแนะนำแผนการบำรุงรักษาได้อย่างเหมาะสม ทั้งในระยะสั้นและระยะยาว

ในยุคที่เทคโนโลยีเติบโตอย่างก้าวกระโดดดิจิทัลถูกนำมาใช้ในการทรานส์ฟอร์มและยกระดับธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่ค้าปลีกไปจนถึงภาคอุตสาหกรรม ชไนเดอร์ อิเล็คทริค ในฐานะผู้นำด้านดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน ด้านการจัดการพลังงานและระบบออโตเมชัน ได้คิดค้นนวัตกรรมในการทรานส์ฟอร์มธุรกิจสู่ดิจิทัลในทุกแง่มุมและทุกกลุ่มอุตสาหกรรมอย่างไม่เคยหยุดนิ่ง ดิจิทัลเหมือนเป็นโลกใหม่ที่ช่วยปฏิวัติโลกเก่าให้ดียิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการสร้างความยั่งยืน อีกทั้งการควบคุมด้วยดิจิทัลยังช่วยทำให้มองเห็นสถาปัตยกรรมระบบต่างๆ ทั้งในภาพรวม ผ่านซอฟต์แวร์ ช่วยลดความยุ่งยาก และลดเวลาในการทำงานซ้ำซ้อน เพื่อเอาเวลาที่มีค่าไปโฟกัสเรื่องที่สำคัญกว่าแทน

นายวราชัย จตุรสถาพร รองประธาน ธุรกิจ Field Services ดูแลประเทศไทย ลาว และเมียนมา เผยว่า

“การทรานส์ฟอร์มสู่ดิจิทัล ไม่จำเป็นต้องทำทีเดียว สามารถทำเท่าที่จำเป็นเพื่อที่ธุรกิจจะสามารถวัด ROI ได้ (Return on Investment) ด้วยเทคโนโลยี EcoStruxure ที่เป็นทั้งสถาปัตยกรรมและแพลตฟอร์ม ระบบเปิด ด้วยความสามารถทางด้าน IoT และ AI จึงทำให้บริการดิจิทัลเซอร์วิสของเรามีความครอบคลุมที่สุด สะท้อนถึงความมุ่งมั่นอย่างต่อเนื่อง ในการเป็นผู้นำด้านดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน ช่วยสร้างความยืดหยุ่น และแก้ไขปัญหาของลูกค้า รวมถึงธุรกิจลูกค้าในอนาคตได้ นอกเหนือจากบริการภาคสนามแบบปกติ และทางชไนเดอร์ยังมีผู้เชี่ยวชาญคอยดูแลในเรื่องของการวิเคราะห์ ที่จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบไฟฟ้าของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น รวมไปถึงเรื่องของความปลอดภัยทั้งในส่วนของสินทรัพย์ต่างๆ และบุคคล ช่วยปรับเปลี่ยนจากการบำรุงรักษาตามเวลาที่กำหนด หรือแบบไทม์เบส ซึ่งต้องชัตดาวน์ระบบทั้งหมด ซึ่งส่งผลกระทบต่อธุรกิจ มาเป็นคอนดิชั่นเบส ทำให้เกิดการลดต้นทุนด้านการซ่อมบำรุง และต้นทุนการสูญเสียในการหยุดสายการผลิตต่างๆ พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพด้านการดำเนินงาน รวมถึงสร้างความยั่งยืนได้อีกด้วย”

ดิจิทัลเซอร์วิสของชไนเดอร์ อิเล็คทริค เป็นมิติใหม่แห่งการบริการด้านการบำรุงรักษาระบบไฟฟ้า ไม่ใช่เพียงแค่บริการภาคสนามเพียงอย่างเดียว ยังมีการผนวกบริการดิจิทัล ด้วย EcoStruxure ที่ให้ศักยภาพด้าน IOT และใช้ AI มาช่วยในการวิเคราะห์ มีการบริการที่โดดเด่นได้แก่

EcoStruxure Service Plans มิติใหม่แห่งการบำรุงรักษาระบบไฟฟ้าด้วยบริการดิจิทัลตลอดอายุสัญญา ที่ให้บริการครอบคลุมถึงระบบ IoT ของชไนเดอร์ อิเล็คทริค พร้อมทั้งจัดหาอุปกรณ์ และปรับปรุงอุปกรณ์ที่ลูกค้ามีอยู่ โดยการนำเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาช่วยในการทรานส์ฟอร์มระบบไฟฟ้ารูปแบบใหม่ด้วยซอฟต์แวร์ ระบบวิเคราะห์ และอุปกรณ์เชื่อมต่อกับดิจิทัล ช่วยลดความเสี่ยงจากกระแสไฟฟ้าขัดข้อง ลดกิจกรรมด้านการบํารุงรักษา ลดค่าใช้จ่ายในการดําเนินการเอง ลดเวลาขัดข้องที่ไม่ได้วางแผนไว้ตลอดจนยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์และสินทรัพย์

EcoStruxure Asset Advisor ช่วยเสนอแนวทางในการจ่ายไฟฟ้าและการทำงานของอุปกรณ์ไฟฟ้า ประเมินผลข้อมูลแบบเรียลไทม์จากอุปกรณ์ไฟฟ้าที่เชื่อมต่อ ใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อระบุภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ให้ความสามารถในการคาดการณ์และแก้ไขปัญหาก่อนที่ปัญหาจะเกิดขึ้น ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย หลีกเลี่ยงการหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผน ความสูญเสียจากการปฏิบัติงาน และการบำรุงรักษาที่มีราคาแพง ซึ่งลูกค้าหรือผู้ใช้งานสามารถดำเนินการด้วยตนเองอีกทั้งยังสามารถใช้บริการ Service Bureau ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญจาก ชไนเดอร์ อิเล็คทริค ที่คอยดูแลและให้บริการตลอด 24×7

โดยบริการดิจิทัลของชไนเดอร์ อิเล็คทริค มี 2 แพคเกจหลัก ได้แก่

Preventive Services เป็นการบริการเชิงป้องกัน ดูเทรนด์ของระบบ สามารถตรวจสอบได้ ช่วยให้มองเห็นภาพรวมและสถานะของอุปกรณ์ผ่านเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันได้ตลอด 24 ชั่วโมง ในแบบเรียลไทม์ พร้อมการแจ้งเตือนอัจฉริยะเมื่อเกิดเหตุการณ์ผิดปกติ นอกจากนี้ตลอดแพ็คเกจการใช้งานจะมีทีมงานผู้เชี่ยวชาญคอยดูแลอุปกรณ์ไฟฟ้าภายในระบบตลอด 24 ชม. พร้อมกับการรายงานให้แบบรายเดือน

Predictive Services เป็นการบริการเชิงคาดการณ์ ได้รับบริการพื้นฐานเหมือนกับ Preventive Services แต่จะมีความแตกต่าง อาทิ เช่น การรายงานข้อมูล ‘เชิงลึก’ แบบกำหนดเองได้ มีทีมงานช่วยดูแลและให้คำปรึกษาพร้อมการแจ้งเตือน ‘โดยตรง’ ตลอด 24 ชั่วโมง และการคาดการแนวโน้มการซ่อมบำรุงในส่วนต่างๆ ทำให้ลดการเกิดดาวน์ไทม์ หรือเหตุขัดข้องโดยไม่ได้เตรียมการล่วงหน้าได้ โดยผู้ใช้งานจะได้รับการแจ้งเตือนล่วงหน้า ทำให้สามารถรับมือกับปัญหาได้ทันท่วงที หรือก่อนที่จะเกิดเหตุ พร้อมทั้งช่วยให้สามารถรู้ และแจ้งเตือน ช่วงเวลาในการซ่อมบำรุงของอุปกรณ์ต่างๆ ได้เมื่อถึงเวลา หรือใกล้เสื่อมประสิทธิภาพ และเมื่อใกล้หมดอายุการใช้งานของผลิตภัณฑ์

“การเปลี่ยนระบบไฟฟ้าให้เป็นดิจิทัล เป็นการแก้ปัญหาความท้าทายของระบบไฟฟ้าในอดีต ที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้ โดยเฉพาะการดาวน์ไทม์ที่เกิดขึ้นแบบไม่ทันตั้งตัว เนื่องจากการเสื่อมของอุปกรณ์ที่มีอยู่ หรือจากปัจจัยสภาวะแวดล้อมต่างๆ เมื่อเปลี่ยนเป็นดิจิทัลแล้ว ทำให้สามารถเข้าถึงและมองเห็นภาพรวมทั้งหมดของระบบไฟฟ้า รวมถึงประสิทธิภาพ ในแบบเรียลไทม์ และย้อนหลังได้ ทำให้สามารถวิเคราะห์ คาดการณ์แนวโน้มของระบบได้อย่างมั่นใจ” นายวราชัย กล่าวทิ้งท้าย

from:https://www.techtalkthai.com/schneider-electric-launches-digital-services/