AI เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูล ตรวจสอบรูปแบบ และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลนั้น สามารถนำไปใช้ในการผลิต เช่นการตรวจจับข้อบกพร่อง “ทำนาย” การเสื่อมสภาพของเครื่องจักร และการปรับปรุงกระบวนการผลิตโดยการปรับการผลิตให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นผ่านการทำ process mining และการใช้ AI ในการประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการผลิต คิดและแนะนำผ่าน data analytic ที่สร้างอย่างรวดเร็วได้จาก Generative AI ช่วยให้กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมคุณภาพ การจัดการสินค้าคงคลัง และการวางแผนการผลิตเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เร็วและผิดพลาดน้อยได้อีกด้วย
Process
Task
Automation
Production tracking
Measure, analyze and improve visibility throughout the manufacturing process
Use intelligent automation to develop a near real-time overview of progress on orders and the ongoing need for components or raw materials2
Invoice processing
Extract data from invoices, compare with purchase orders, check for duplicates, update records in ERP system
Use RPA bots with OCR to automate the entire invoice processing cycle
ตอนจบของซีรีย์นี้กันครับ มาทบทวนสักนิดสำหรับ 5 แนวทางที่จะใช้ RPA ในการปลดล๊อค Business Intelligence & Data Analytics …. ตอนนี้จะกล่าวถึงสองแนวทางสุดท้าย
– Improve data quality
– Analyze data from any system
– Take action when and where you make decisions
– Use BI data in complex business and IT process automations
– Democratize BI through automated reports
Use BI data in complex business and IT process automations
หลายๆองค์กรใช้การดึงข้อมูลและแสดงผลให้ช่วยในการ “มองเห็น” สถานะทางด้านธุรกิจมากขึ้น และเช่นกันเราสามารถนำเอาความสามารถนี้ของ BI มาใช้ในการพัฒนากระบวนการธุรกิจให้ดีขึ้นได้ด้วยตัวอย่างเช่น เมื่อเราใช้ ETL, BI ดึงข้อมูลการเงินออกมา หากเข้าเงื่อนไขการจ่ายเงินที่มีเครดิตเทอมในมูลค่าสูงๆ เราอาจพัฒนางาน robots มาช่วยในการส่งข้อความเตือนการจ่ายในครั้งนี้ (reminder) การมอบหมายหน้าที่นี้ให้ผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องโดยตรงให้รับทราบหรือทำการอนุมัติกระบวนการนี้ หรือในอีกตัวอย่างหนึ่งเช่น หากระบบ BI ดึงข้อมูล IT Asset ออกมาแล้วพบว่าในระบบมีทรัพยากรที่ถูกใช้งานอยู่แต่ยังไม่ได้ทำการ patching เราก็ให้ bots ช่วยทำให้ได้หรือหากตรวจจากข้อมูลพบว่าทรัพยากรไม่ได้ถูกใช้งาน (usages) อย่างคุ้มค่าหรือไม่เพียงพอ เราก็อาจให้ robots ช่วยจัดสรรให้ได้อย่างอัตโนมัติเป็นต้น
Democratize BI through automated reports
เมื่อเรามีการดึงข้อมูลมาวิเคราะห์ที่ดีแล้ว สิ่งที่ดีไปกว่านั้นคือการแบ่งปันข้อมูลให้ก้บหน่วยงานอื่นๆ ที่จะได้ใช้อย่างเหมาะสม โดยอาจพิจารณาการแชร์ข้อมูลผ่านระบบ RPA ให้จัดทำและส่งข้อมูลในรูปแบบ data export (no coding) การปรับสอดแทรกข้อมูลรูปภาพไปกับรายงานในรูปแบบ PDF (ป้องกันการเข้าถึง การแก้ไขภายหลัง) หรือการเปลี่ยนมุมมองเป็นกราฟแล้วส่งไปเป็นMicrosoft Powerpoint ส่วนช่องทางก็ทำผ่านช่องทางปกติเช่น Email, slack, MS Team
Use BI data in complex business and IT process automations
Democratize BI through automated reports
เนื่องด้วยความที่ผู้เขียนอยู่ในวงการ Business Intelligence and Data warehouse มาพอสมควร จะมีความเห็นค่อนข้างเยอะและ blog ในตอนนี้ออกจะยาวหน่อย ขอแบ่งเป็นห้าตอนย่อยนะครับ