Category: Blogs

ทุกวันนี้หลายโรงงานและธุรกิจในไทยเริ่มมองหา AI และระบบ Machine Learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน แก้ปัญหาขาดแคลนแรงงาน และนำพาธุรกิจเข้าสู่ Industry 4.0

Modern companies are no longer asking “Should we use AI?” Now they’re asking: “How do we design machine learning systems that deliver real business value?”

中国是世界上水文条件最复杂的国家之一：暴雨、台风、山洪、城市内涝、海潮顶托、河道水位突涨等情况频发。随着城市规模不断扩大，“短时强降雨 + 城市快速积水”成为各大城市共同面临的挑战。

日本は、梅雨・台風・ゲリラ豪雨・河川氾濫など、年間を通じて水害リスクが高い国です。特に都市部では、降雨量の急増や下水道容量の限界により、「短時間で道路冠水」や「河川水位の急上昇」が頻発しています。

ประเทศไทย โดยเฉพาะ “กรุงเทพฯ–ปริมณฑล” เผชิญปัญหาน้ำท่วมเป็นประจำ ไม่ว่าจะเป็นน้ำท่วมขังหลังฝนตก, น้ำล้นคลอง, หรือผลกระทบจากน้ำทะเลหนุน การบริหารจัดการน้ำแบบเดิมอาศัยแบบจำลองทางวิศวกรรม เช่น Rational Method หรือ Manning’s Equation ซึ่งดีสำหรับงานออกแบบโครงสร้าง แต่ไม่เพียงพอสำหรับการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ที่มี ความซับซ้อนและความแปรปรวนสูง

Modern cities face increasing challenges from heavy rainfall, rapid urbanization, and aging drainage systems. Traditional hydrological models—such as the Rational Method or Manning’s Equation—work well for engineering design, but they struggle with non-linear, real-time flood behavior, especially when multiple factors interact:

在中国，企业竞争节奏越来越快，成本压力也越来越大。 无论是制造业、贸易公司、连锁零售，还是互联网企业，大家都在寻找一个核心答案：

Singapore businesses are rapidly investing in custom-built systems and AI automation. But behind every fast, efficient workflow lies a complex technical architecture designed for reliability, scalability, security, and seamless integration.

Singapore has always been an early adopter of digital transformation. But in 2025, the landscape is shifting even faster: labour costs continue to rise, customer expectations are higher than ever, and companies are competing with global players.

1. 概述（Executive Summary） 中国制造业正处于数字化升级的关键阶段，面临以下挑战： 劳动力成本上升 员工流动性高，培训成本大 客户（欧美/日本）对质量和追溯要求严格 政府推动“智能制造”“工业互联网”政策 企业迫切需要提高效率和管理透明度