สินค้าลอกเลียนแบบในปัจจุบันมีความซับซ้อนและเลียนแบบได้แนบเนียนมากขึ้น ทำให้การตรวจสอบด้วยสายตาหรือผู้เชี่ยวชาญแบบดั้งเดิมไม่เพียงพออีกต่อไป แบรนด์ค้าปลีกยุคใหม่จำเป็นต้องมีระบบที่รวดเร็ว แม่นยำ และขยายการใช้งานได้ทั่วทั้งสาขา

Simplico Co., Ltd. ได้พัฒนา AI Authenticity Verification System ระบบตรวจสอบความแท้ด้วย AI ที่ช่วยให้ร้านค้าแบรนด์เนม รีเซลเลอร์ และศูนย์ตรวจสินค้าสามารถตรวจสอบสินค้าได้อย่างมั่นใจจากเพียงสมาร์ตโฟนเครื่องเดียว

บทความนี้จะพาคุณทำความเข้าใจโครงสร้าง วิธีการทำงาน เทคโนโลยีที่ใช้ และเหตุผลว่าทำไมระบบนี้คืออนาคตของงานตรวจสอบสินค้าแท้

ทำไมแบรนด์ต้องใช้ AI ตรวจสอบความแท้

การตรวจสอบแบบดั้งเดิมมีปัญหาสำคัญหลายอย่าง เช่น:

มาตรฐานการตัดสินไม่สม่ำเสมอระหว่างพนักงาน
ใช้เวลานาน
ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญจำนวนมาก
ไม่มีหลักฐานชัดเจนให้ลูกค้าหรือผู้บริหาร
ไม่รองรับการขยายตัวหลายสาขา

AI เข้ามาแก้ปัญหาเหล่านี้ด้วยการให้ผลที่ เร็วกว่า แม่นยำกว่า และตรวจสอบย้อนหลังได้

ระบบทำงานอย่างไร

ระบบประกอบด้วย 4 ส่วนหลัก ได้แก่:

Mobile App สำหรับเก็บภาพสินค้า
AI Inference Server สำหรับวิเคราะห์สินค้า
Backend (Django) สำหรับจัดการข้อมูล
Dashboard สำหรับดูข้อมูลเชิงลึก

แผนภาพ 1 — ภาพรวมระบบทั้งหมด

flowchart TD

A["Staff Mobile App"] --> B["Secure Image Upload"]
B --> C["Django Backend API"]
C --> D["Job Queue (Celery)"]
D --> E["AI Inference Server (FastAPI + PyTorch)"]

E --> F["Heatmap Generator"]
E --> G["Confidence Score"]
F --> H["Object Storage (Images + Heatmaps)"]
G --> C

C --> I["PDF Report Generator"]
I --> H

C --> J["Dashboard & Analytics"]

1. Mobile App สำหรับถ่ายภาพสินค้า

แอปบนมือถือช่วยให้พนักงานถ่ายภาพได้อย่างถูกต้องตามมาตรฐาน เพื่อให้ AI วิเคราะห์ได้แม่นยำที่สุด

คุณสมบัติเด่น:

ขั้นตอนการถ่ายภาพทีละมุม
ตรวจสอบคุณภาพภาพอัตโนมัติ (แสง / ชัด / ระยะ)
AR Overlay (แพ็กเกจ Premium)
ระบบจับมุมอัตโนมัติและถ่ายภาพอัตโนมัติ
การอัปโหลดภาพที่ปลอดภัยและเข้ารหัส

แผนภาพ 2 — ขั้นตอนการถ่ายภาพใน Mobile App

flowchart TD

A["เปิดกล้อง"] --> B["ทำตามขั้นตอนการถ่ายภาพ"]
B --> C["AI ตรวจสอบคุณภาพภาพ"]
C --> D{"ภาพผ่านมาตรฐาน?"}
D -->|"ไม่ผ่าน"| B
D -->|"ผ่าน"| E["อัปโหลดเข้าระบบอย่างปลอดภัย"]
E --> F["ส่งงานเข้าคิวประมวลผล"]

2. AI Authenticity Engine

ระบบ AI จะวิเคราะห์ลักษณะเฉพาะของสินค้า เช่น:

ลวดลายการเย็บ
รูปทรงโลโก้
ลักษณะผิววัสดุ
รูปแบบโลหะ/ฮาร์ดแวร์
โค้ดหรือ Serial ที่แตกต่างกัน

มี 3 ระดับความสามารถของโมเดล:

Basic Model — สำหรับเริ่มต้นใช้งาน
Pro Model — แยกลักษณะสินค้าได้ละเอียดขึ้น
Ensemble + YOLOv8 — แม่นยำที่สุด พร้อมตรวจโซนสำคัญของสินค้า

นอกจากนี้ระบบยังสร้าง Heatmap เพื่ออธิบายว่าพื้นที่ใดส่งผลต่อการตัดสินใจของ AI

แผนภาพ 3 — กระบวนการทำงานของ AI

flowchart TD

A["รับภาพสินค้า"] --> B["Preprocessing"]
B --> C["AI Model (Basic / Pro / Ensemble)"]
C --> D["Feature Extraction"]
D --> E["ผลลัพธ์ + ความมั่นใจ"]

E --> F["Heatmap Generation"]
F --> G["Upload Heatmaps"]

E --> H["ส่งผลลัพธ์กลับ Backend"]

3. Backend (Django + Celery + PostgreSQL)

Backend คือแกนหลักของระบบทั้งหมด มีหน้าที่:

จัดการผู้ใช้งาน / บทบาท / สิทธิ์
หน่วยประมวลผลงานแบบแยกคิว (Celery)
เก็บข้อมูลโครงสร้างทั้งหมดใน PostgreSQL
สร้างรายงาน PDF
เก็บประวัติการตรวจสอบ
วิเคราะห์ข้อมูลทุกสาขาและพนักงาน

แผนภาพ 4 — ขั้นตอนทำงานระหว่าง Backend กับ AI Server

sequenceDiagram
    autonumber
    participant App as "Mobile App"
    participant API as "Django Backend"
    participant Q as "Celery Queue"
    participant AI as "AI Server"
    participant DB as "PostgreSQL"
    participant S3 as "Object Storage"
    participant PDF as "PDF Generator"

    App->>API: ส่งคำขอตรวจสอบสินค้า
    API->>S3: เก็บภาพสินค้า
    API->>Q: สร้างงานในคิว
    Q->>AI: รันโมเดล AI
    AI->>S3: เก็บ Heatmaps
    AI->>Q: ส่งผลลัพธ์กลับ
    Q->>API: อัปเดตผลลัพธ์
    API->>DB: บันทึกข้อมูล
    API->>PDF: สร้างเอกสารรายงาน
    PDF->>S3: เก็บไฟล์ PDF
    API-->>App: ส่งผลลัพธ์ให้ผู้ใช้

4. รายงาน PDF (PDF Report)

ทุกการตรวจสอบจะได้ไฟล์ PDF ที่ประกอบด้วย:

ภาพสินค้าทั้งหมด
Heatmap
คะแนนความมั่นใจ
คำอธิบาย
ชื่อพนักงาน / สาขา / เวลา
ลิงก์สำหรับแชร์

เหมาะสำหรับใช้ประกอบการขาย บริการลูกค้า และการตรวจสอบย้อนหลัง

5. Dashboard & Analytics

แดชบอร์ดแสดงผลลัพธ์และข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ:

การวิเคราะห์ระดับสาขา

จำนวนการตรวจสอบ
อัตราผ่าน / สงสัย / ไม่ผ่าน
พฤติกรรมการใช้งาน

การวิเคราะห์พนักงาน

ปริมาณงานและความสม่ำเสมอ
ความเร็วในการถ่ายและส่งงาน
ตัวชี้วัดทักษะที่ต้องพัฒนา

การวิเคราะห์ขั้นสูง (Premium)

วิเคราะห์ตาม SKU
ตรวจจับการเสื่อมของโมเดล (Model Drift)
ความเสี่ยงของสินค้าแต่ละประเภท

แผนภาพ 5 — สถาปัตยกรรมการวิเคราะห์

flowchart TD

A["Backend Logs"] --> B["Analytics Processor"]
B --> C["Branch Analytics Dashboard"]
B --> D["Staff Performance Dashboard"]
B --> E["SKU Risk Dashboard"]

แพ็กเกจบริการ

หมวดหมู่	Small	Medium	Premium
แอป	Android	Android	Android + iOS
ระบบถ่ายภาพ	Manual	Guided	AR + Auto
โมเดล AI	Basic	Pro	Ensemble + YOLO
Explainability	Single	Multi	Multi-layer
รายงาน PDF	No	Yes	Enhanced
Analytics	Basic	Full	Advanced