งานจัดการ COI (Certificate of Inspection) ในโรงงานมักเต็มไปด้วยขั้นตอนซ้ำซ้อน — ค้นหาลูกค้า ตรวจหมายเลข Lot ดูผล QC เปิดไฟล์ Excel เติมข้อมูล แล้วส่งอีเมลให้ลูกค้า ทุกอย่างต้องใช้ทั้งเวลาและแรงงานคน

Simplico พัฒนา AI Assistant แบบลูกผสม (Hybrid AI) ที่รวมความสามารถของ
Rasa (โฟลว์บทสนทนาอย่างปลอดภัย)
และ LangChain (การให้เหตุผล + ดึงข้อมูล + สร้างไฟล์อัตโนมัติ)
เพื่อให้เจ้าหน้าที่โรงงานทำงานได้ง่ายขึ้นด้วย “การคุยกับระบบ” แทนการกดปุ่มหลายขั้นตอน

บทความนี้จะเล่า Use Case จริง จากระบบ POC ของเรา พร้อมแสดง ภาพรวมสถาปัตยกรรม AI ที่ใช้เบื้องหลัง

🧠 สถาปัตยกรรมระบบ Hybrid Rasa + LangChain

ด้านล่างคือ System Diagram ที่ทำให้ AI Assistant สามารถค้นข้อมูล COI, QC, SOP และสร้างไฟล์ COI ได้ผ่านการสนทนา:

                                       ┌─────────────────────────────┐
                                       │         Factory Staff        │
                                       │ (QC, Engineer, Sales, Admin) │
                                       └──────────────┬───────────────┘
                                                      │
                                                      ▼
                                       ┌─────────────────────────────┐
                                       │        Web Chat UI          │
                                       │ (Browser, LINE, Slack, etc.)│
                                       └──────────────┬───────────────┘
                                                      │
                                                      ▼
                                   ┌────────────────────────────────────┐
                                   │           AI Gateway Layer         │
                                   │ Routes messages to Rasa/LangChain  │
                                   └───────┬────────────────────────────┘
                                           │
                        ┌──────────────────┼───────────────────┐
                        │                  │                   │
                        ▼                  ▼                   ▼
             ┌────────────────┐   ┌───────────────────┐   ┌───────────────────────┐
             │  Rasa NLU +    │   │   LangChain RAG   │   │    LangChain Agent     │
             │ Dialogue Core  │   │ Document Search   │   │  Tools + Reasoning     │
             └────────────────┘   │  (Manual, SOPs)   │   └───────────────────────┘
                        │         └───────────────────┘          │
                        │                                        │
                        ▼                                        ▼
          ┌──────────────────────────┐            ┌────────────────────────────────┐
          │ Rasa Custom Actions      │            │ Agent Toolsets                 │
          │ (Python logic, routing)  │            │ - SQL Query Tool               │
          │ - Entity disambiguation  │            │ - COI XLSX Generator Tool      │
          │ - User selection logic   │            │ - Lot Lookup Tool              │
          └───────────────┬──────────┘            │ - Product Data Tool            │
                          │                       └───────────────┬────────────────┘
                          ▼                                       ▼
           ┌────────────────────────────────┐      ┌──────────────────────────────────┐
           │     COI / QC Database          │      │    Document & Vector Store       │
           │ (Customers, Products, Lots,    │      │  (Manuals, SOPs, Embeddings)     │
           │  Test Results, History, etc.)  │      │  FAISS / PGVector                │
           └────────────────────────────────┘      └──────────────────────────────────┘

ระบบนี้รวมความ “ปลอดภัย” ของ Rasa เข้ากับ “ความฉลาด” ของ LangChain ทำให้เหมาะกับสภาพแวดล้อมโรงงานที่ต้องการความแม่นยำและความเชื่อถือ

🔍 1. ค้นหาข้อมูลลูกค้าด้วยภาษาพูดแบบธรรมชาติ

แทนที่จะคลิกหลายหน้า เจ้าหน้าที่สามารถพิมพ์ถามได้เลย:

ผู้ใช้:
“ดูข้อมูลของ Toyota”

AI ไปค้นในระบบลูกค้าทันที และถ้ามีหลายชื่อซ้ำกัน AI จะถามยืนยัน:

AI:
“พบลูกค้าชื่อ Toyota หลายรายการ กรุณาเลือกหนึ่งรายการ:

Toyota Motor
Toyota Thailand
Toyota Industrial Asia
Toyota Logistics Service”

ผู้ใช้เลือก:

ผู้ใช้:
“2”

AI:
“คุณเลือก Toyota Thailand
ข้อมูลลูกค้า:

Customer Code: C-TH-112
จำนวน COI ทั้งหมด: 243 รายการ
Product code ที่ใช้งาน: 18 รายการ
พื้นที่: สมุทรปราการ”

เสร็จโดยไม่ต้องเปิดระบบใดๆ เพิ่ม

🧾 2. สร้างไฟล์ COI แค่สั่งด้วยประโยคเดียว

ผู้ใช้:
“สร้าง COI ของ Lot 123-456A”

AI ดึงข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็น:

ตรวจว่ามี Lot หรือไม่
ตรวจผล QC
โหลดเทมเพลตไฟล์ Excel
เติมข้อมูลอัตโนมัติ
อัปโหลดไฟล์

AI:
“กำลังสร้าง COI…
✔ QC ผ่าน
✔ ใช้เทมเพลต: COI_Template_v3.xlsx

ไฟล์พร้อมแล้ว:
📄 Toyota_Thailand_COI_123-456A.xlsx
ลิงก์ดาวน์โหลด: s3://coi/…”

ภายในไม่กี่วินาที

📦 3. แสดงรายการ Lot ของสินค้า

ผู้ใช้:
“แสดง Lot ของ product code P-9981”

AI:
“รายการ Lot ของ P-9981 คือ:

123-456A — สำเร็จ
123-456B — รอ QC
123-457A — สำเร็จ
123-458C — กำลังทดสอบ
123-460A — รอสร้าง COI

ต้องการดูข้อมูล Lot ใดไหม?”

🏭 4. ดูรายละเอียด Lot ได้ทันที

ผู้ใช้:
“1”

AI:
“ข้อมูล Lot 123-456A:

ข้อมูลสินค้า

Code: P-9981
ชื่อ: Aluminum Housing
ลูกค้า: Toyota Thailand

ผลตรวจ QC

ความแข็ง: 88.5 HRC
สัดส่วนเคมี: ผ่าน
ขนาดชิ้นงาน: ผ่าน
การตรวจผิว: ไม่มีตำหนิ

การผลิต

เครื่อง: CNC Line #2
วันที่ผลิต: 14 ม.ค. 2025
ทีมผลิต: B
Cycle Time: 2.8 นาที”

รวดเร็วเหมือนมีผู้ช่วยประจำแผนก QC

📘 5. ค้นหา SOP ด้วย AI (RAG)

ผู้ใช้:
“แสดง SOP ของสินค้านี้”

AI:
“นี่คือ SOP ของ P-9981:

ตรวจสภาพภายนอก
วัดขนาด (±0.05 mm)
ทดสอบความแข็ง (85–90 HRC)
ตรวจ XRF
เตรียม COI”

AI อ่านจากไฟล์ PDF จริงในระบบ

📊 6. สรุปประวัติ COI ให้อัตโนมัติ

ผู้ใช้:
“สรุป COI ของ Toyota Thailand”

AI:

COI Summary (90 วันล่าสุด)

COI ที่ออก: 62 รายการ
อัตราผ่าน QC: 98.3%
เคสล่าช้า: 2 รายการ
สินค้าหลัก: P-9981

และยังสามารถออกเป็น PDF, Excel หรือส่งอีเมลได้ทันที

🚀 บทสรุป

นี่ไม่ใช่แค่ “แชตบอท” แต่คือ AI Assistant สำหรับโรงงาน ที่เชื่อมข้อมูล QC, COI, SOP, Customer, Lot, ระบบฐานข้อมูล และการสร้างไฟล์ — ด้วยภาษาพูดแบบสั้นๆ