ระบบ AI Prediction — เปลี่ยนการตัดสินใจของคุณให้ทรงพลังยิ่งกว่าเดิม
🌤️ เรื่องราวของธุรกิจที่ต้องเจอกับความไม่แน่นอนทุกวัน
ผู้จัดการโรงงานคนหนึ่งบอกเราว่า:
“ฉันไม่ได้กลัวปัญหา แต่ฉันกลัวการไม่รู้ว่าอะไรจะเกิดขึ้นต่อไปต่างหาก”
ทุกเดือนเธอต้องเผชิญกับปัญหาเดิมๆ
- สต๊อกเกินหรือสต๊อกขาด
- เครื่องจักรเสียแบบไม่ทันตั้งตัว
- สินค้ามีตำหนิแต่ตรวจเจอช้า
- ลูกค้าหายเงียบไม่รู้สาเหตุ
- งานบางวันล้น บางวันไม่มีอะไรทำ
เธอมี “ข้อมูล” แต่ไม่มี “ความชัดเจน”
และสิ่งที่เธอต้องการคือ ความแน่นอน
…เธอจึงมาหาเรา
🔮 บทบาทของ Simplico
Simplico พัฒนาระบบ AI Prediction ที่ช่วยให้ธุรกิจ
“เห็นอนาคตก่อนที่มันจะเกิดขึ้น”
ไม่ใช่ AI แบบสำเร็จรูป
ไม่ใช่กล่องดำที่อธิบายไม่ได้
แต่เป็น ระบบทำนายที่ออกแบบเฉพาะสำหรับธุรกิจของคุณ
🌱 ก่อนมีระบบทำนาย → หลังมีระบบทำนาย
❌ ก่อนมีระบบ
- คาดเดายอดขาย
- เครื่องเสียแบบไม่คาดคิด
- QC ทำช้าและผิดพลาด
- ไม่รู้ว่าลูกค้าคนไหนจะหาย
- การตัดสินใจแบบแก้ปัญหาเฉพาะหน้า
✔️ หลังมีระบบ
- ทำนายยอดขายแม่นยำ
- รู้ล่วงหน้าว่าเครื่องจะเสียเมื่อไหร่
- ตรวจจับสินค้ามีตำหนิทันที
- รู้ว่าลูกค้าคนไหนใกล้จะเลิกซื้อ
- วางแผนเชิงรุกได้อย่างมั่นใจ
🚀 บริการของเรา — พร้อม User Story ให้เห็นภาพจริง
ด้านล่างคือ 5 ระบบทำนายหลัก พร้อมตัวอย่างเหตุการณ์จริงที่เกิดขึ้นได้ในธุรกิจ
1. ระบบทำนายยอดขายและความต้องการสินค้า
📘 User Story
นก นักวางแผนการผลิตในโรงงานเครื่องดื่ม ต้องเจอปัญหาเดิมทุกครั้งก่อนวันหยุดยาว
ยอดขายพุ่งแบบไม่ทันตั้งตัว — สต๊อกขาด, สั่งขวดไม่ทัน, โรงงานต้องทำงานล่วงเวลา
หลังติดตั้งระบบทำนายของเรา:
- ทำนายยอดขายล่วงหน้า
- แจ้ง SKU ที่จะพุ่งขึ้น
- แนะนำจำนวนสต๊อกที่ควรมี
- เตือนล่วงหน้าเมื่อความต้องการสูงผิดปกติ
ผลลัพธ์: ไม่มีวันหยุดที่กลายเป็นฝันร้ายอีกต่อไป
✦ ระบบช่วยคุณอย่างไร
- ทำนายยอดขาย
- วางแผนสต๊อกแม่นยำ
- ตั้งระบบแจ้งเตือนสั่งซื้ออัตโนมัติ
- วางแผนกำลังคนล่วงหน้า
2. ระบบทำนายเครื่องจักรเสีย (Predictive Maintenance)
📘 User Story
สมชาย หัวหน้าช่างซ่อมบำรุงเบื่อกับการซ่อมเครื่องแบบ “ไฟไหม้แล้วค่อยดับ”
ทั้งที่ซ่อมตามตาราง แต่เครื่องก็ยังเสียแบบไม่คาดคิด
หลังติดตั้งระบบทำนาย:
- AI วิเคราะห์แรงสั่นสะเทือน
- พบความผิดปกติล่วงหน้า
- ทำนาย “หัวเจียรจะเสียในอีก 3 วัน”
- ส่งแจ้งเตือนอัตโนมัติ
ผลลัพธ์: ลด Downtime ได้หลายแสนบาททันที
✦ ระบบช่วยคุณอย่างไร
- ทำนายการเสียของเครื่องจักร
- ทำ Maintenance อัตโนมัติ
- ลดเวลาหยุดผลิต
- ยืดอายุเครื่องจักร
3. ระบบตรวจสอบคุณภาพด้วยภาพ (Image Classification & QC)
📘 User Story
แอน หัวหน้า QC ในโรงงานอิเล็กทรอนิกส์
การตรวจสอบด้วยตาคนช้ามาก และบางทีตำหนิก็เล็กเกินมองเห็น
หลังติดตั้งระบบ AI QC:
- ตรวจจับ micro-crack ภายในเสี้ยววินาที
- ชี้ตำแหนิบนภาพด้วยกรอบสี่เหลี่ยม
- ส่งรายงาน QC อัตโนมัติ
- เพิ่มความเร็ว QC ขึ้น 300%
✦ ระบบช่วยคุณอย่างไร
- ตรวจสินค้าชำรุดจากภาพได้ทันที
- ตรวจจับของปลอม
- QC อัตโนมัติ
- วิเคราะห์ความเสี่ยง
4. ระบบทำนายพฤติกรรมลูกค้า (Customer Prediction)
📘 User Story
เจน ผู้จัดการการตลาด ทำแคมเปญไปก็ลุ้นว่า “อันนี้จะได้ผลไหม?”
หลังจากใช้ระบบทำนายลูกค้า:
- ระบุลูกค้าที่ใกล้เลิกซื้อ
- ระบุลูกค้าที่พร้อมซื้อซ้ำ
- แนะนำโปรโมชันที่เหมาะกับแต่ละกลุ่ม
- สร้าง Segmentation อัตโนมัติ
✦ ระบบช่วยคุณอย่างไร
- ทำนาย Churn
- ทำนายโอกาสซื้อซ้ำ
- แนะนำกลยุทธ์
- สร้างกลุ่มลูกค้า
5. ระบบ Automation จากการทำนาย (Prediction → Action)
📘 User Story
กฤษ ผู้จัดการคลังสินค้าเคยต้องคอยเช็คสต๊อกทุกวันเพื่อป้องกันของหมด
เสียเวลาอย่างมาก
หลังใช้ระบบของเรา:
- AI ทำนายสต๊อกจะขาด
- ระบบสร้าง PO อัตโนมัติ
- ส่งแจ้งเตือนหาผู้จัดส่ง
- เชื่อมกับ ERP แบบเรียลไทม์
ผลลัพธ์: สต๊อกขาดลดลง 90%
✦ ระบบช่วยคุณอย่างไร
- เปลี่ยนการทำนาย → การกระทำอัตโนมัติ
- สร้างเอกสาร
- หยุดสายการผลิตเมื่อผิดปกติ
- แจ้งเตือนทีมงาน
🧠 แนวคิดการออกแบบของเรา
AI จะมีค่า เมื่อช่วยให้ “การตัดสินใจดีขึ้นจริง”
นี่คือหลักที่เรายึดในการสร้างทุกระบบ
📊 แผนภาพ Mermaid — สถาปัตยกรรมระบบทำนาย
flowchart TD
A["ปัญหาทางธุรกิจ"] --> B["ระบุการตัดสินใจสำคัญ"]
B --> C["กำหนดสิ่งที่ต้องทำนาย"]
C --> D["เก็บและเตรียมข้อมูล"]
D --> E["พัฒนาโมเดลทำนาย"]
E --> F["ประเมินความแม่นยำ"]
F --> G["เชื่อมเข้ากับ Workflow ธุรกิจ"]
G --> H["Action อัตโนมัติหรือให้คนตัดสินใจ"]
H --> I["รับ Feedback จากผู้ใช้"]
I --> J["พัฒนาอย่างต่อเนื่อง"]
🧩 Technical Section — เราสร้างระบบด้วย Python
- Data Pipeline: Pandas, Numpy, FastAPI
- Model Training: PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn
- Image AI: OpenCV, YOLO, CNN
- Deployment: FastAPI, Docker, GPU
- Automation: Celery, Rules Engine
- Monitoring: Plotly, Dash, React/Alpine.js
🏗️ ราคาแพ็กเกจ
Starter Prediction Engine
150,000 – 300,000 บาท
Prediction + Automation
350,000 – 600,000 บาท
Full AI Decision Platform
800,000 – 2,000,000 บาท
🎯 จุดจบของเรื่องราว
ผู้จัดการโรงงานที่เคยกลัวความไม่แน่นอน
วันนี้เธอรู้แล้วว่า:
- อะไรจะเกิดขึ้น
- ทำไมมันถึงเกิดขึ้น
- และควรทำอะไรต่อ
ธุรกิจของเธอไม่ใช่การแก้ไขเฉพาะหน้าอีกต่อไป
แต่เป็นธุรกิจที่ คาดการณ์ได้ ควบคุมได้ และมั่นใจได้
นี่คือพลังของระบบ AI Prediction จาก Simplico
Get in Touch with us
Related Posts
- เหตุใดการเปลี่ยนระบบ Legacy ทั้งหมดจึงล้มเหลวในภาครัฐ (และอะไรคือทางออกที่ได้ผลจริง)
- Vertical AI Use Cases ที่องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นของไทย “จำเป็นต้องใช้จริง”
- การออกแบบการให้บริการดิจิทัลสำหรับหน่วยงานภาครัฐหลายกรม (บริบทประเทศไทย)
- 7 เหตุผลหลักที่ระบบบริการดิจิทัลภาครัฐล้มเหลวหลังเปิดใช้งานจริง
- สถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับระบบดิจิทัลระดับจังหวัด / เทศบาล
- สถาปัตยกรรม GovTech เชิงปฏิบัติ: ERP, GIS, ระบบบริการประชาชน และแพลตฟอร์มข้อมูล
- เหตุใดระบบรับมือเหตุฉุกเฉินจึงต้องออกแบบแบบ Offline First (บทเรียนจาก ATAK)
- เหตุใดโครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐจึงล้มเหลว — และจะป้องกันได้อย่างไรก่อนเริ่มเขียนโค้ด
- หลัง AI Hype ซาลง: อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป (และทำไมธุรกิจไทยต้องสนใจ)
- ทำไม AI ในธุรกิจรีไซเคิลจึงล้มเหลว หากไม่มี System Integration
- ISA-95 vs RAMI 4.0: โรงงานไทยควรใช้แบบไหน (และทำไมควรใช้ทั้งสอง)
- ทำไม Low-Code ถึงกำลังตกเทรนด์ (และอะไรมาแทนที่)
- ผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวมากที่สุดในปี 2025 — และเหตุผลที่แท้จริงเบื้องหลังความล้มเหลว
- Agentic AI Explained: Manus vs OpenAI vs Google — ทางเลือกที่องค์กรไทยควรรู้
- AI กับการทำ Vertical Integration ของระบบโรงพยาบาล
- AI Accelerators ในระบบ Industrial AI ทำไม Software Framework จึงสำคัญกว่าแค่ชิปประมวลผล
- พัฒนาระบบสำหรับประเทศไทย: เชื่อมต่อ EC–ERP ด้วย AI และ Workflow ที่เชื่อถือได้
- ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของระบบ ‘อัจฉริยะ’ ที่ทำงานไม่เสถียร
- GPU vs LPU vs TPU: เลือก AI Accelerator ให้เหมาะกับงาน
- LPU คืออะไร? บทนำเชิงปฏิบัติและการใช้งานจริงในบริบทองค์กรไทย













