AI & Digital for Operational Improvement
- TTDT66
- Classroom
- Fundamental
- Thai | 0
ผู้เข้ารับการอบรมจะได้เข้าใจแนวคิดมองเห็นปัญหาการดำเนินงานอย่างเป็นระบบผ่านขั้นตอนงาน จุดควบคุม และข้อมูลที่มีอยู่จริง และเลือกตัวชี้วัดที่เหมาะสม เพื่อประเมินประสิทธิภาพ ความเสถียร และคุณภาพของกระบวนการ
Course description
Time
Instructor
Venue
AI & Digital for Operational Improvement
วัตถุประสงค์
1. มองเห็นปัญหาการดำเนินงานอย่างเป็นระบบ ผ่านขั้นตอนงาน จุดควบคุม และข้อมูลที่มีอยู่จริง
2. เลือกตัวชี้วัดที่เหมาะสม เพื่อประเมินประสิทธิภาพ ความเสถียร และคุณภาพของกระบวนการ
3. พิจารณาว่า AI และเทคโนโลยีดิจิทัลจะช่วยเพิ่มการมองเห็น การติดตาม และการควบคุมงานได้อย่างไร
4. คัดเลือกโอกาสปรับปรุงที่นำไปทดลองได้จริง พร้อมกำหนดแนวทางวัดผลเบื้องต้น
กลุ่มเป้าหมาย
1. ผู้จัดการโรงงาน ผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการ และหัวหน้างาน
2. ทีม Continuous Improvement, Quality, Process และ Digital Transformation
3. ผู้ที่ต้องการใช้ข้อมูลและ AI เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในงานปฏิบัติการ
ประโยชน์ที่จะได้รับ
1. ได้ภาพรวมปัญหาและจุดที่ต้องเพิ่มความชัดเจนในการทำงาน
2. มีชุดตัวชี้วัดเบื้องต้นที่ใช้ติดตามผลการปรับปรุงได้
3. ได้รายการโอกาสใช้ AI และดิจิทัลที่เชื่อมกับปัญหาหน้างานจริง
Day 1
Session 1: See the Operation Clearly
ทำให้กระบวนการและปัญหาที่ซ่อนอยู่มองเห็นได้ชัดขึ้น
• สำรวจขั้นตอนงาน ผู้เกี่ยวข้อง และจุดที่ข้อมูลขาดหาย
• ค้นหาความสูญเสีย ความล่าช้า และข้อจำกัดในการติดตามงาน
ตัวอย่างผลลัพธ์กิจกรรม: แผนที่กระบวนการและรายการ Pain Point
Session 2: Make Work Measurable
เปลี่ยนประเด็นปัญหาให้เป็นสิ่งที่วัดและติดตามได้
• เลือกตัวชี้วัดด้านเวลา ปริมาณ คุณภาพ หรือข้อผิดพลาดให้สอดคล้องกับปัญหา
• วางวิธีเก็บข้อมูลและกำหนดข้อมูลตั้งต้นเพื่อเปรียบเทียบผล
ตัวอย่างผลลัพธ์กิจกรรม: ชุดตัวชี้วัดพร้อมแผนเก็บข้อมูลเบื้องต้น
Day 2
Session 3: Improve Control with AI & Digital
สำรวจบทบาทของ AI และเครื่องมือดิจิทัลในการควบคุมงาน
• พิจารณาการแสดงผล การแจ้งเตือน และการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลตามความเหมาะสม
• ระบุจุดที่ควรให้ผู้ปฏิบัติงานเป็นผู้ตรวจสอบและตัดสินใจ
ตัวอย่างผลลัพธ์กิจกรรม: แนวคิดการใช้ AI/Digital กับกระบวนการที่เลือก
Session 4: From Problem to Practical Opportunity
คัดเลือกแนวทางแก้ไขที่มีความเป็นไปได้ในการทำจริง
• เปรียบเทียบโอกาสตามผลกระทบ ความพร้อม และความยากในการดำเนินการ
• กำหนดขั้นตอนทดลอง ผู้รับผิดชอบ และตัวชี้วัดผลสำเร็จ
ตัวอย่างผลลัพธ์กิจกรรม: ร่างแผนทดลองปรับปรุงงาน 1 ประเด็น
Payment can be made by:
- Cash or Credit Card or Bank Cheque payable to
สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ or National Science and Technology Development Agency
(a post-dated cheque is not accepted) on the first day of the service or within the last day of the service. - Account transfer and send the proof of the payment (the deposit slip) via email songsiri@swpark.or.th
- ธนาคารกรุงเทพ สาขาอุทยานวิทยาศาสตร์
Saving Account Number: 080-0-00001-0
Account Name: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ - ธนาคารกรุงไทย สาขาตลาดไท
Saving Account Number: 152-1-32668-1
Account Name: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ
- ธนาคารกรุงเทพ สาขาอุทยานวิทยาศาสตร์
Notes:
- Withholding tax (3%) is exempt.
- Should you need to withdraw, you must send the notice of the withdrawal in writing no later than 7 working days before the commencement date. The cancellation less than 7 days will be subject to a fine of 40% of the fee.
- Software Park Thailand reserves the rights to cancel courses due to unforeseen circumstances.
Contact Person
For more information, contact our course coordinator on:
Ms.Songsiri Sittikun
Tel: +66-2583-9992 Ext. 81426
Email: songsiri@swpark.or.th
You are encouraged to use the course schedule as a guide to plan your training.
The schedule is accessible at www.swpark.or.th for more information.
10,000 THB .
(ราคายังไม่รวม Vat 7%)
สำคัญ!!! กรุณารอการยืนยันเปิดการอบรมจากเจ้าหน้าที่ก่อนการชำระค่าลงทะเบียน
(ราคายังไม่รวม Vat 7%)
สำคัญ!!! กรุณารอการยืนยันเปิดการอบรมจากเจ้าหน้าที่ก่อนการชำระค่าลงทะเบียน
Course Detail :
Instructor info
Mr.Tapanan Yeophantong
เป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI, Software Engineering และ Digital Innovation