EPG จับมือ FIBO KMUTT ยกระดับองค์กรด้วย AI พัฒนาระบบ RAG เป็น AI บริหารจัดการองค์ความรู้ภายใน เพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุนองค์กร

บริษัท อีสเทิร์นโพลีเมอร์ กรุ๊ป จำกัด (มหาชน) หรือ EPG ผู้ผลิตและจำหน่ายผลิตภัณฑ์โพลีเมอร์และพลาสติกแปรรูปชั้นนำของโลก รุกก้าวสำคัญสู่ยุคดิจิทัลด้วยการลงนามความร่วมมือ MOU กับสถาบันวิทยาการหุ่นยนต์ภาคสนาม (FIBO) มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (KMUTT) เพื่อร่วมกันพัฒนาโครงการพัฒนาระบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ซึ่งเป็น AI ขั้นสูง มาใช้บริหารจัดการองค์ความรู้ภายในองค์กร ความร่วมมือครั้งนี้มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดต้นทุน และเสริมขีดความสามารถทางการแข่งขันในระยะยาว โดย EPG วางเป้าหมายที่จะขยายผลการใช้งานระบบดังกล่าวไปยังบริษัทย่อยเพื่อขับเคลื่อนวิสัยทัศน์ "องค์กรแห่งนวัตกรรมที่สร้างสรรค์ขับเคลื่อนการเติบโตอย่างยั่งยืน ด้วยการใช้ข้อมูลและองค์ความรู้อย่างชาญฉลาด"

ดร.เฉลียว วิทูรปกรณ์ รองประธานเจ้าหน้าที่บริหาร EPG เปิดเผยว่า บริษัทให้ความสำคัญกับการพัฒนาเทคโนโลยีดิจิทัลและ การบริหารจัดการข้อมูลมาอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะการยกระดับองค์ความรู้ภายในองค์กรให้สามารถเข้าถึงได้ง่าย ถูกต้องและนำไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความร่วมมือกับ FIBO ในครั้งนี้ เป็นการวางรากฐาน เชิงกลยุทธ์ให้กับ EPG สามารถนำ AI มาประยุกต์ใช้ได้จริง ในกระบวนการทำงาน เพื่อเพิ่มความสามารถ และรองรับการเติบโตอย่างมั่นคงและยั่งยืนในระยะยาว โดย EPG ได้มอบหมายให้ AEROKLAS ทำหน้าที่เป็นบริษัทนำร่องในการพัฒนาและใช้งานระบบ RAG เพื่อให้พนักงานสามารถค้นหาและใช้ประโยชน์จากองค์ความรู้ ในเอกสาร คู่มือ วิดีโอการอบรม งานวิจัย และข้อมูลการผลิตได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ ก่อนขยายผลการใช้งานไปยังบริษัทย่อยต่าง ๆ ในกลุ่ม EPG ต่อไป" ดร.เฉลียว กล่าว EPG จับมือ FIBO KMUTT ยกระดับองค์กรด้วย AI พัฒนาระบบ RAG เป็น AI บริหารจัดการองค์ความรู้ภายใน เพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุนองค์กร

คุณเอกวัฒน์ วิทูรปกรณ์ รองประธานเจ้าหน้าที่บริหาร สายธุรกิจชิ้นส่วนและอุปกรณ์ตกแต่งยานยนต์ EPG และกรรมการผู้จัดการ AEROKLAS เปิดเผยว่า การนำระบบ RAG เข้ามาใช้เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่สร้างผลลัพธ์ที่ชัดเจน ใน 3 มิติหลัก มิติแรก 'เวลา' ซึ่งระบบ RAG ช่วยลดระยะเวลาในการค้นหาลงได้ถึง 60 - 80% มิติที่สอง 'ประสิทธิภาพการทำงาน คาดการณ์ว่า จะช่วยยกระดับประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม ประมาณ 20 - 25% และมิติสุดท้ายที่มองข้ามไม่ได้ คือ 'การบริหารต้นทุน' ระบบ RAG จะเข้ามาช่วยลดภาระงานในลักษณะงานประจำวัน (Routine Tasks) ซึ่งในระยะสั้นคาดหวังการลดต้นทุนการดำเนินงานลงได้ 10 - 15% และหากมองไปในระยะกลาง เมื่อระบบเข้าที่และพนักงานใช้งานได้อย่างเต็มรูปแบบ ตั้งเป้าหมายที่จะลดต้นทุนลงให้ได้ถึง 20 - 30% ทั้งหมดนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นการสร้างความแข็งแกร่งในการแข่งขันให้กับ AEROKLAS อย่างมีนัยสำคัญในระยะยาว" นายเอกวัฒน์ กล่าว

ผศ.ดร.มณฑิรา นพรัตน์ รองอธิการบดีฝ่ายอุตสาหกรรมและภาคีความร่วมมือ KMUTT เปิดเผยว่า ระบบ RAG ที่พัฒนาขึ้นถูกออกแบบบนสถาปัตยกรรมแบบ micro services ประกอบด้วย Flutter Web Application สำหรับส่วนหน้าที่ใช้งานง่าย Milvus Vector Database สำหรับการจัดเก็บและค้นหาข้อมูลเชิงลึก n8n Workflow Engine สำหรับการจัดการกระบวนการทำงานอัตโนมัติ และ Google Gemini 2.0 Flash API สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง ทั้งหมดทำงานร่วมกับระบบ Single Sign-On ที่มีอยู่เดิม และมีการรักษาความปลอดภัยข้อมูลในระดับองค์กรด้วยการเข้ารหัสแบบ AES-256 โครงการนี้จะช่วยเปลี่ยนองค์ความรู้ภายในองค์กรให้กลายเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์สนับสนุนการพัฒนานวัตกรรม และเสริมสร้างความพร้อมให้ EPG สามารถแข่งขันในตลาดโลกได้อย่างยั่งยืน

ความร่วมมือกับ EPG เปิดโอกาสให้ KMUTT และ FIBO ได้นำองค์ความรู้ทางวิชาการไปพัฒนานวัตกรรมที่ใช้งานได้จริงในภาคอุตสาหกรรม พร้อมสร้างกรณีศึกษาเชิงลึกสำหรับการพัฒนาบุคคลากร งานวิจัย และการถ่ายทอดเทคโนโลยีในระดับประเทศ ผศ.ดร.มณฑิรา กล่าว

คุณวุฒิชัย วิศาลคุณา รองผู้อำนวยการฝ่ายบริการวิชาการ สถาบันวิทยาการหุ่นยนต์ภาคสนาม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี เปิดเผยว่า การดำเนินโครงการดังกล่าวมีส่วนสนับสนุนการพัฒนาศักยภาพของบุคลากร ผ่านการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีขั้นสูงในระดับองค์กรจริง ซึ่งช่วยยกระดับชื่อเสียงและความน่าเชื่อถือของสถาบันฯ ในฐานะผู้นำด้านนวัตกรรมโดยการนำเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้เพื่อสนับสนุนการพัฒนาศักยภาพของบริษัทจดทะเบียนอย่างเป็นรูปธรรม นอกจากนี้ มหาวิทยาลัยฯ ยังได้รับองค์ความรู้ด้านการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ภายใต้มาตรฐานความปลอดภัยระดับสากล รวมถึงการออกแบบและบริหารจัดการเวิร์กโฟลว์ที่มีความซับซ้อน โดยได้นำผลการทดสอบประสิทธิภาพของระบบด้วยตัวชี้วัดคุณภาพคำตอบ อาทิ ความถูกต้องตามหลักฐาน (Faithfulness) และความตรงประเด็นของคำตอบ (Answer Relevancy) มาเป็นฐานข้อมูลสำคัญสำหรับการวิจัยและต่อยอดนวัตกรรม AI ที่ตอบโจทย์ภาคอุตสาหกรรมในอนาคต คุณวุฒิชัย กล่าว

ข่าวมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี+มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าวันนี้