Articles › Dev

将《Good Strategy / Bad Strategy》的战略洞察，应用于中国市场的软件、硬件与系统咨询型项目

『Good Strategy / Bad Strategy』の洞察を、日本市場におけるシステム開発（ソフトウェア・ハードウェア・コンサルティング）に応用する

ประยุกต์แนวคิดจากหนังสือ Good Strategy / Bad Strategy กับธุรกิจพัฒนาระบบ ซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ และงานที่ปรึกษา ในบริบทประเทศไทย

*Applying insights from **Good Strategy / Bad Strategy** to real-world software businesses*

引言 近年来，中国高校在数字化方面持续投入， 包括智慧校园建设、在线教学平台、科研信息系统、AI 应用探索等。 然而，在教学与科研的核心支撑系统中， 数字图书馆的实际使用体验正逐渐暴露出结构性问题。 问题并不在于资源数量不足， 也不在于图书馆员专业能力欠缺， 而集中体现在一个事实：

はじめに 日本の大学では、 LMS、研究情報基盤、AI 活用、クラウド移行など、 さまざまなデジタル投資が進められています。 しかし、その一方で、教育・研究の基盤であるはずの 大学図書館のデジタル利用体験が、静かに課題を抱えています。 問題は、 資料が不足していることでも 図書館員の専門性が足りないことでもありません

บทนำ มหาวิทยาลัยไทยกำลังลงทุนด้านดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็น LMS, ระบบข้อมูลวิจัย, AI, หรือโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ แต่มีระบบหนึ่งที่มักถูกมองข้าม ทั้งที่ส่งผลต่อการเรียนและการวิจัยโดยตรง คือ ประสบการณ์การใช้งานห้องสมุดดิจิทัล ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ห้องสมุด “ไม่มีทรัพยากร” และไม่ได้อยู่ที่บุคลากร “ขาดความรู้”

Introduction Universities are investing heavily in digital transformation — learning platforms, AI tools, research analytics, and cloud infrastructure. Yet one critical system is quietly failing its users: the university library experience.

在中国制造业推进 数字化工厂、智能制造、工业互联网 的过程中， 很多企业已经部署了 ERP、SCADA 或 PLC 系统，但仍然面临以下问题： 生产计划与现场执行脱节 生产数据依赖人工录入和 Excel 管理层无法实时掌握生产进度 设备数据“很多”，但无法转化为管理价值 造成这些问题的核心原因，往往是缺少真正的制造执行层系统（MES）。

日本の製造業では、ERP や設備制御システム（SCADA / PLC）は導入されているものの、 生産実績がリアルタイムで見えない 現場では Excel や手書き帳票が残っている 設備データと生産指示が結びついていない といった課題を抱える工場が少なくありません。 これらの課題を解決する中核となるのが MES（Manufacturing Execution System：製造実行システム）です。

โรงงานในประเทศไทยจำนวนมากเริ่มเข้าสู่การทำ Digital Factory / Smart Factory แต่พบว่าระบบที่มีอยู่ เช่น ERP หรือ SCADA ยังไม่สามารถตอบโจทย์หน้างานได้ครบถ้วน MES (Manufacturing Execution System) จึงกลายเป็น “ตัวกลางสำคัญ” ที่เชื่อม แผนการผลิตของธุรกิจ เข้ากับ ความเป็นจริงในโรงงาน

Manufacturers increasingly look to build or customize their own Manufacturing Execution Systems (MES) to gain better control over production, quality, and real-time visibility. While commercial MES platforms exist, many factories choose Python-based development for its flexibility, scalability, and strong ecosystem.

很多人在学习软件开发时，都会听到类似的建议： “多写代码就好了” “坚持下去，自然会明白” 但真正开始学习之后，很多人发现： 问题不在于不够努力，而在于学习方式本身存在结构性问题

ソフトウェア開発を学び始めた多くの人が、次のようなアドバイスを耳にします。 「とにかくコードを書け」 「続けていれば、いつか分かる」 しかし、実際に学んだ人ほど気づきます。

หลายคนที่เริ่มเรียนเขียนโปรแกรมมักได้ยินคำแนะนำเดิม ๆ เช่น “ต้องเขียนโค้ดเยอะ ๆ” หรือ “เดี๋ยวก็เก่งเอง” แต่คนที่เคยลองจริงจะรู้ว่า… ปัญหาไม่ใช่ความขี้เกียจ แต่คือโครงสร้างการเรียนที่ผิดตั้งแต่ต้น บทความนี้จะอธิบาย Pain Points ที่แท้จริงในการเรียน Software Development และแนวทางแก้ที่ช่วยให้เรียนได้ ชัดขึ้น เหนื่อยน้อยลง และไม่ท้อกลางทาง

Learning software development is often described as “just practice more” or “keep coding.” But anyone who has tried knows the truth: The pain is not lack of effort — it’s lack of structure. This article breaks down the real pain points people face when learning software development and, more importantly, how to solve them in […]

AI 模型更新很快，但版本号的变化， 并不总能直接告诉我们：实际使用中有什么不同？

AIの進化は非常に速く、バージョン番号だけを見ても 実際に何が変わったのか分かりにくいと感じる方も多いでしょう。

หลายคนเห็นเลขเวอร์ชัน AI เปลี่ยนเร็วมาก แต่คำถามสำคัญคือ ChatGPT 5.2 ต่างจาก 5.1 อย่างไร และต่างแบบที่ใช้งานจริงรู้สึกได้หรือไม่?

AI models improve fast, but version numbers alone don’t tell the full story. What actually changed between ChatGPT 5.1 and ChatGPT 5.2? And more importantly — what difference does it make in real use?