—— 现成MES在现场失效的根本原因 —— 在中国，许多工厂的MES项目没有达到预期效果，并不是因为技术不够先进。 真正的问题在于：系统并不符合中国工厂的真实运作方式。 在宣传资料中，现成MES看起来非常完善： 面向管理层的OEE仪表板 满足审计与ISO要求的追溯体系 向集团或总部汇报的生产报表 覆盖质量与合规的检查清单 但在中国制造现场，常见的却是另一番景象： MES与Excel并行使用 车间主管在上报前手动修正数据 为了不影响交付，现场绕过系统操作 会议讨论集中在“数据对不对”，而不是“怎么改进” 这不是人员执行力的问题， 而是系统设计的问题。

― 既製MESが現場で機能しなくなる理由 ― 日本の多くの工場で、MES導入が期待通りの成果を出せない原因は、技術力の不足ではありません。 問題は、システムが日本の現場の実態に合っていないことです。 パンフレット上の既製MESは完璧に見えます。 経営向けのOEEダッシュボード 監査・ISO対応のトレーサビリティ 本社向けの生産レポート 品質・法規制チェックリスト しかし、日本の製造現場では次のような状況が珍しくありません。 MESと並行してExcelが使われ続ける 現場責任者が数値を手作業で補正する 生産を止めないためにシステムが迂回される 会議では改善よりも「数字の正しさ」が議論される これは現場の問題ではありません。 設計思想の問題です。

โรงงานในประเทศไทยส่วนใหญ่ไม่ได้ล้มเหลวในการทำ MES เพราะเทคโนโลยีไม่ดี แต่ล้มเหลวเพราะระบบ ไม่สอดคล้องกับวิธีการทำงานจริงของโรงงานไทย ในเอกสารหรือโบรชัวร์ MES สำเร็จรูปดูสมบูรณ์แบบ: แดชบอร์ด OEE สำหรับผู้บริหาร Traceability สำหรับการตรวจสอบและ ISO รายงานการผลิตส่งสำนักงานใหญ่ Checklist ด้านกฎหมายและลูกค้า แต่ในพื้นที่หน้างานของโรงงานไทย ความจริงกลับเป็นอีกแบบ: Excel ยังถูกใช้งานควบคู่กับ MES หัวหน้างานต้องปรับตัวเลขก่อนรายงาน วิศวกรข้ามระบบเพื่อให้การผลิตเดินต่อได้ ผู้บริหารถกเถียงเรื่องตัวเลข มากกว่าการปรับปรุงงาน นี่ไม่ใช่ปัญหาของคนทำงาน แต่เป็น ปัญหาการออกแบบระบบ

Most factories don’t fail at MES because of technology. They fail because the system doesn’t reflect how the factory actually works. On paper, ready-made MES looks perfect: OEE dashboards Traceability Production reports Compliance checklists But on the shop floor, a different story appears: Operators keep Excel sheets “just in case” Supervisors manually adjust numbers Engineers […]

Predicting elections in Thailand is not about guessing winners. It is about simulating parliamentary outcomes under uncertainty—taking into account Thailand’s electoral system, regional voting behavior, and coalition politics. This article explains how to build a Thailand-specific election simulation model using Python, in a way that is transparent, probabilistic, and honest about uncertainty. Why Thailand Needs […]

誰も避けられない静かな変化 過去20年以上にわたり、インターネットは明確なルールで機能してきた。知りたいことがあれば検索し、リンクをクリックし、Webサイトを読む。書き手はトラフィックや評価、時には収益を得てきた。 しかし、ChatGPTのようなAIは、この循環を静かに壊し始めている。 今日、人々はまず「検索」するのではなく、「質問」する。そして答えは即座に提示され、元のWebサイトを訪れる必要はなくなった。 ここで生じる根本的な問いがある。 AIがすべて答えるなら、誰がコンテンツを書くのか。

การเปลี่ยนแปลงเงียบ ๆ ที่ไม่มีใครหลีกเลี่ยงได้ กว่า 20 ปีที่ผ่านมา อินเทอร์เน็ตทำงานด้วยกติกาง่าย ๆ คือ หากต้องการความรู้ เราจะค้นหา คลิกลิงก์ และอ่านเว็บไซต์ ผู้เขียนได้รับผลตอบแทนเป็นทราฟฟิก ชื่อเสียง และบางครั้งคือรายได้ แต่ระบบ AI อย่าง ChatGPT ได้ทำลูปนี้พังลงอย่างเงียบ ๆ วันนี้ผู้คนไม่เริ่มจากการ ค้นหา อีกต่อไป แต่เริ่มจากการ ถาม และคำตอบก็ปรากฏทันที โดยไม่จำเป็นต้องเข้าเว็บไซต์ต้นทาง สิ่งนี้ก่อให้เกิดคำถามที่น่ากังวล: ถ้า AI ตอบได้ทุกอย่าง แล้วใครจะยังอยากเขียนคอนเทนต์อีก?

The Silent Shift No One Can Ignore For more than 20 years, the internet worked on a simple rule: if you wanted knowledge, you searched for it, clicked a website, and read. Writers were rewarded with traffic, reputation, and sometimes money. AI systems like ChatGPT have quietly broken this loop. Today, people no longer search […]

引言 在中国及周边市场经营再生资源（废金属）业务时，经营者经常会问： “现在该不该多收铜？钢铁库存要不要压？” 真正重要的，并不是精准预测价格，而是： 在不确定的市场中，持续做出风险可控的正确决策。 本文从中国市场的实际出发，介绍一种 不依赖投机、不依赖复杂金融模型 的金属价格预测方法。

はじめに 日本のリサイクル事業（スクラップ業）では、次のような悩みをよく耳にします。 「今、銅スクラップや鉄スクラップを積極的に買っていいのか？」 重要なのは、価格を完璧に当てることではありません。 毎日の意思決定を、少しずつでも合理的にすること が最大の目的です。 本記事では、日本市場の実情に合わせて、投機やトレードをしない価格予測の考え方 を解説します。

บทนำ เจ้าของธุรกิจรีไซเคิลในประเทศไทยจำนวนมากมักตั้งคำถามว่า: “จะรู้ได้อย่างไรว่าควรซื้อเศษทองแดงหรือเศษเหล็กตอนนี้ดีไหม?” คำตอบที่ถูกต้องไม่ใช่การทำนายราคาให้แม่น 100% แต่คือ การตัดสินใจได้ดีกว่าเดิมทุกวัน ด้วยความเสี่ยงที่ควบคุมได้ บทความนี้อธิบายแนวทางการคาดการณ์ราคาที่เหมาะกับ บริบทธุรกิจรีไซเคิลในประเทศไทย ใช้ได้จริง ไม่ต้องเป็นนักเทรด และไม่ต้องใช้ข้อมูลราคาแพง

Introduction Many recycling business owners ask the same question: “How can I predict copper or steel prices so I don’t buy at the wrong time?” The honest answer is this: You don’t need perfect prediction. You need better decisions than yesterday. This article explains a practical, business-oriented approach to predicting metal prices—designed specifically for recycling […]

🎯 แนวคิดหลัก Smart Farming ไม่ใช่การเริ่มจากเทคโนโลยีราคาแพง แต่คือการตัดสินใจที่ดีขึ้นจากข้อมูล เริ่มจากสิ่งที่มีอยู่ (ประสบการณ์ + การสังเกต) แล้วค่อยเพิ่มเครื่องมือและระบบอย่างมีลำดับ

🎯 Core Principle Smart farming is about better decisions, not expensive technology. Start with observation, records, and simple rules before investing in hardware.

AI时代软件工程师的生存指南 《Who Moved My Cheese?》看起来像一本简单的寓言故事， 但其中的思想，对正在经历 AI 变革的软件工程师来说极其现实。 AI 并不只是让工具更高效， 它实际上 改变了价值所在的位置——也就是“奶酪”被移动了。

AI時代のソフトウェアエンジニアのための生存ガイド 『Who Moved My Cheese?』は、一見するととてもシンプルな物語です。 しかしそのメッセージは、AI時代を生きるソフトウェアエンジニアにとって非常に現実的です。 AIは単にツールを進化させただけではありません。 チーズ（価値の源泉）を動かしました。

คู่มือเอาตัวรอดของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุค AI หนังสือ Who Moved My Cheese? อาจดูเรียบง่ายจนเหมือนนิทาน แต่บทเรียนของมัน ตรงกับความเป็นจริงของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุค AI อย่างน่ากลัว AI ไม่ได้แค่ทำให้เครื่องมือดีขึ้น แต่มันได้ ย้ายชีสไปแล้ว

A Survival Guide for Software Developers in the AI Era The book Who Moved My Cheese? looks simple—almost childish. But its lesson is brutally relevant for software developers living through the AI era. AI didn’t just improve our tools. It moved the cheese.

为什么在中国不应与大型电商平台正面竞争 在中国，当企业考虑建设电商系统时，最常见的问题往往是： “淘宝、天猫、京东已经这么成熟了，我们为什么还要自己做系统？” 答案并不是要与这些平台竞争，而是要解决它们本身不擅长解决的问题。 大型平台依赖规模、流量、补贴和高度标准化的交易模式，适合快速消费品和大众零售。但中国大量真实商业活动，尤其是B2B、工业、政企合作领域，并不符合这种模式。 定制化电商系统的价值，正是来源于这种结构性差异。

なぜ日本でShopeeやAmazonと競争するべきではないのか 日本でEコマースシステムを検討する際、多くの企業が最初に抱く疑問は次のようなものです。 「Amazonや大手ECがすでにある中で、自社でシステムを作る意味はあるのか？」 結論から言えば、競争すること自体が目的ではありません。 Amazonや大手ECプラットフォームは、低摩擦・大量取引・標準化された購買体験に最適化されています。一方、日本の多くの企業活動は、契約・承認・文書・責任所在を重視する構造で成り立っています。 この構造的な違いこそが、日本向けに最適化されたEコマースシステムが価値を持つ理由です。