C.S.I. Group
เบอร์โทรศัพท์ : 02-231-3851

MI – Manufacturing Intelligence (Big Data / AI)

Next Generation Products|Manufacturing Intelligence Platform (Big Data/AI)

ข้อดีของ MI (Manufacturing Intelligence)

Low Cost when compare to old Technology and Architecture

Responsibility และ Production System

Top Management

Responsibility for Directors
  • Corporate strategic, Business unit strategic and team strategic and team strategic
Production System
  • BI (Business Intelligence)

Business Planning & Logistics

Responsibility for Management
  • Planning, Logistics, Sales, HR …
Production System
  • ERP (Enterprise Resource Planning)

รายละเอียดเพิ่มเติมสามารถเข้าชมได้ ที่เว็บไซต์

  • APS (Advanced Planning and Scheduling)

รายละเอียดเพิ่มเติมสามารถเข้าชมได้ ที่เว็บไซต์

Manufacturing Operations Management

Responsibility for Operators
  • Operational, Production Management and optimization
Production System
  • MES (Manufacturing Execution System)
  • MDC (Manufacturing Data Collection)

สนับสนุนการทำ IoT ด้านการผลิต – โรงงานอัจฉริยะในทุกๆ ด้านด้วยประสบการณ์และผลงานที่สั่งสมมามากมาย

รายละเอียดเพิ่มเติมสามารถเข้าชมได้ ที่เว็บไซต์

Industrial Automation

Responsibility for Technicians
  • Monitoring.
  • Process Control and Process Execution
Production System
  • SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition)
  • MACHINE

ข้อมูลเกี่ยวกับ MI Platform

Data Lake – Raw Data Storage & Processing

จัดเก็บข้อมูลทั้งหมดของคุณไว้ในที่เก็บส่วนกลางได้ทุกขนาด

Data Lake คือที่เก็บส่วนกลางซึ่งช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลที่มีและไม่มีโครงสร้างในทุกขนาดได้ คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลตามที่เป็นโดยไม่ต้องวางโครงสร้าง และยังสามารถใช้การวิเคราะห์ประเภทต่างๆ ได้ ตั้งแต่แดชบอร์ดและการแสดงภาพไปจนถึงการประมวลผล Big Data การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และ Machine Learning เพื่อสร้างแนวทางการตัดสินใจที่ดีขึ้น

Data Lake คืออะไร|AWS Website

▶ Handles Structured and unstructured data
▶ Hadoop based
▶ Map reduce algorithms

Data Warehouse

Data Warehouse คืออะไร

A data warehouse is a central repository of information that can be analyzed to make better informed decisions. Data flows into a data warehouse from transactional systems, relational databases, and other sources, typically on a regular cadence. Business analysts, data scientists, and decision makers access the data through business intelligence (BI) tools, SQL clients, and other analytics applications

Data Warehouse Concepts|AWS Website

▶ Handles only structured data
▶ MPP based (massively parallel processing)
▶ Column based
▶ Cloud (Google/Redshift)

Visualization and Analytics

Analyzing & Visualizing your Data for Business Analytics

Business Analytics & Data Visualization are two faces of the same coin. You need the ability to chart, graph, and plot your data. Just as a picture is worth a thousand words, a visual is worth a thousand data points. A key aspect of our ability to understand what’s going on is to look for patterns, and these patterns are often not evident when we simply look at data in tables. The right visualization will help you gain a deeper understanding in a much quicker timeframe.

Data Visualization|AWS Website

▶ Handles structured data
▶ Supportd visualization and reporting in ”exploratory” mode

รับทราบสถานการณ์ได้แบบเรียลไทม์ (ตรวจติดตาม)

จากการแสดงผลสถานะและผลลัพท์การผลิตได้แบบเรียลไทม์หลังจากมีการปรับให้ข้อมูลดูง่ายขึ้นแล้วนั้น ไม่เพียงแต่จะมีประโยชน์กับผู้ดูแลเท่านั้น แต่ยังส่งผลให้ทางพนักงานหน้างานรับรู้ข้อมูลแผนและผลลัพท์การผลิตได้ด้วย

รับรู้ผลลัพท์การทำงานได้

จากการรับรู้และวิเคราะห์ผลลัพท์การทำงานของเครื่องจักรทำให้สามารถเพิ่มกำลังการผลิตของเครื่องจักรหรืออัตราการผลิต และสามารถคำนวณต้นทุนการผลิตได้อย่างถูกต้องแม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้ จากการรับรู้สถานะการทำงานของเครื่องจักรในหลายๆ ฐานการผลิตทำให้สามารถวางแผนการผลิตและจัดการกับสินค้าเร่งด่วนได้อย่างมีประสิทธิภาพและลดการสูญเปล่าได้

ค้นพบและแก้ไขความผิดปกติได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ด้วยระบบ Andon (แสดงสัญญาณเตือน)

การดักข้อมูลสัญญาณเตือนจากเครื่องจักร และหากเกิดความผิดปกติขึ้นก็จะส่งข้อมูลไปยังกระบวนการผลิตถัดไป รวมถึงแจ้งไปยังพนักงานหน้างานและผู้ดูแลด้วย ทำให้สามารถค้นพบและแก้ไขปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ

วิเคราะห์และทำความสะอาดข้อมูลบิ๊กดาต้า

บิ๊กดาต้าที่รวบรวมมาได้นั้นจะสามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์ไลน์ผลิตที่มีคุณภาพต่ำหรือกระบวนการที่มีสมรรถภาพต่ำ อันนำไปสู่การปรับปรุงคุณภาพและพัฒนากระบวนการทำงานในภาพรวมได้ นอกจากนี้ในข้อมูลที่รวบรวมมานั้นยังอาจจะมีข้อมูลที่ซ้ำซ้อนหรือผิดพลาดรวมอยู่ด้วยจึงต้องดำเนินการ “ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing)” หรือการจัดระเบียบข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลมีความแม่นยำถูกต้องยิ่งขึ้น

ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ลองมาเริ่มทำ IoT ด้านการผลิตในประเทศไทยกันดูไหม?

รายละเอียดเพิ่มเติมสามารถเข้าชมได้ ที่เว็บไซต์

กลุ่มบริษัท CSI ได้รับการรับรองในฐานะคู่ค้าของทาง AWS(Amazon Web Service)

รายละเอียดเพิ่มเติมสามารถเข้าชมได้ ที่เว็บไซต์

ทางกลุ่มบริษัทซีเอสไอได้รับการรับรองในฐานะคู่ค้าของ AWS(Amazon Web Service)ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2562 เป็นต้นไป

Partner Level

Select Consulting Partner

การแนะนำ CSI ในเว็บไซต์ทางการของ AWS

คลิกที่นี่สำหรับหน้าเว็บไซต์แนะนำ CSI

C.S.I. เข้าร่วมงานนิทรรศการ “Digital Innovation Meets Business @ CEBIT ASEAN Thailand 2018” ซึ่งจัดขึ้น 3 วันระหว่างวันที่ 18 ตุลาคม – 20 ตุลาคม 2561

รายละเอียดเพิ่มเติมสามารถเข้าชมได้ ที่เว็บไซต์

AWS CLOUD DAY – Beyond Manufacturing Transformation with Manufacturing Intelligence & IIoT Platform (Pattaya 20 ส.ค. / Bangkok 21 ส.ค. 2562)

【รายงานงานอีเว้นท์】AWS CLOUD DAY – Beyond Manufacturing Transformation with Manufacturing Intelligence & IIoT Platform (Pattaya 20 ส.ค. / Bangkok 21 ส.ค. 2562)

ติดต่อสอบถาม

หากมีข้อสงสัยประการใด กรุณาติดต่อสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม

ติดต่อเรา