ความร่วมมือ

Changshin ใช้ AI ของ Palantir เชื่อมโยงการพัฒนาเข้ากับข้อมูลป้อนกลับจากโรงงาน

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

Changshin และ Palantir Technologies ประกาศความร่วมมือเมื่อวันที่ 4 พฤศจิกายน 2026 เพื่อนำ Palantir Foundry และแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ หรือ AIP มาใช้ในงานด้านการพัฒนาและการผลิตของผู้ผลิตรองเท้า ระบบที่วางแผนไว้จะเชื่อมโยงข้อมูลและขั้นตอนการทำงานตั้งแต่การพัฒนารองเท้าและการวางแผนตัวอย่าง ไปจนถึงการผลิตในโรงงาน

การนำระบบไปใช้มีเป้าหมายเพื่อให้มองเห็นกระบวนการได้ตั้งแต่ต้นจนจบ เพื่อให้ทีมต่าง ๆ ประสานการตัดสินใจ รับมือกับปัญหาได้เร็วขึ้น และเรียนรู้จากผลลัพธ์ในโรงงาน ระบบนี้จะรวมการพัฒนาและการวางแผนตัวอย่างไว้ในกระบวนการเดียวกันกับการผลิตในโรงงาน ทำให้ข้อมูลและข้อเสนอแนะส่งต่อระหว่างขั้นตอนได้

จาก AgentCamp สู่ขั้นตอนการทำงานในโรงงาน

ความร่วมมือนี้ต่อยอดจาก AgentCamp ซึ่งวิศวกรของ Changshin และ Palantir ใช้ข้อมูลจริงของ Changshin สาธิตขั้นตอนการทำงานเบื้องต้น การประชุมครั้งนั้นเป็นจุดเริ่มต้นของระยะถัดไป ซึ่งจะเชื่อมโยงการตัดสินใจด้านการพัฒนาเข้ากับการวางแผนและการดำเนินงานในโรงงาน แผนการขยายงานนี้จะเปลี่ยนจากการสาธิตขั้นตอนการทำงานด้วยข้อมูลของบริษัท ไปสู่การเชื่อมโยงทีมที่รับผิดชอบการพัฒนาและการผลิตรองเท้าแต่ละรุ่น

CI Nam ซีอีโอของ Changshin สรุปความเชื่อมโยงนี้ว่า “การตัดสินใจในขั้นพัฒนากำหนดวิธีดำเนินงานบนสายการผลิตของเรา” Nam กล่าวว่า การเชื่อมโยงการตัดสินใจเหล่านั้นเข้ากับข้อมูลป้อนกลับจากการผลิตมีเป้าหมายเพื่อช่วยให้ทีมระบุปัญหาได้เร็วขึ้น ประสานงานกันได้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น และนำบทเรียนไปใช้กับรองเท้ารุ่นถัดไป นอกจากนี้ เขายังอธิบายว่าความร่วมมือนี้เป็นหนทางในการสร้างขีดความสามารถที่โดดเด่นจากความเชี่ยวชาญด้านการผลิตของ Changshin ด้วยการฝังข้อมูลและ AI เข้าไว้ในงานของบริษัท

Foundry และ AIP มอบชั้นซอฟต์แวร์ที่จำเป็น

Foundryทำหน้าที่เป็นชั้นข้อมูลและการดำเนินงาน Palantir ระบุว่า Ontology ช่วยให้ทีมข้อมูล ทีมวิเคราะห์ และทีมปฏิบัติการใช้รูปแบบแทนวัตถุทางธุรกิจ การดำเนินการ และกระบวนการต่าง ๆ ร่วมกัน จึงสามารถแบ่งปันตรรกะการตัดสินใจและทำงานร่วมกันได้เมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลง ระบบยังเก็บบันทึกการตัดสินใจไว้เพื่อใช้เรียนรู้ในภายหลัง และนำข้อมูลกับโมเดลระดับองค์กรมาผสานได้โดยไม่ต้องทำสำเนาสินทรัพย์พื้นฐานหรือรบกวนแหล่งข้อมูลจริงที่มีอยู่

สำหรับ Changshin ความสำคัญของการออกแบบนี้อยู่ที่การส่งต่องานระหว่างการพัฒนากับการผลิต วัตถุทางธุรกิจและตรรกะการตัดสินใจที่ใช้ร่วมกันช่วยถ่ายทอดบริบทการปฏิบัติงานไปสู่การวางแผนและการดำเนินงานในโรงงาน ขณะเดียวกัน บันทึกการตัดสินใจก็ช่วยสนับสนุนวงจรการเรียนรู้ที่ Nam กล่าวถึง

AIPครอบคลุมชั้นแอปพลิเคชันและเอเจนต์ AI เอกสารผลิตภัณฑ์ของ Palantir อธิบายว่า Workflow Builder ใช้สร้างแอป การดำเนินการ และเอเจนต์ AI พร้อมเครื่องมือประเมินผลสำหรับเตรียมและปรับปรุงขั้นตอนการทำงานจริง ตลอดจนระบบควบคุมที่แสดงกฎการทำงานอัตโนมัติและประวัติการดำเนินการ ผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์ยังสามารถอนุมัติการดำเนินการที่ AI เสนอได้ด้วย Ryan Taylor ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายรายได้ (CRO) และประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายกฎหมาย (CLO) ของ Palantir กล่าวว่า ทั้งสองบริษัทกำลังนำ Foundry และ AIP ไปใช้กับกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ โดยยังคงให้ Changshin เป็นผู้ควบคุมวิธีนำ AI ไปใช้

กำลังการผลิตของ Changshin

Changshin มีฐานการผลิตขนาดใหญ่รองรับสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ดังกล่าว บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1981 และมีสำนักงานใหญ่ในเมืองปูซาน ประเทศเกาหลีใต้ โดยตั้งบริษัทย่อยในต่างประเทศแห่งแรกที่เวียดนามในปี 1994 ก่อนขยายกิจการไปยังจีนและอินโดนีเซีย บริษัทมีพนักงานประมาณ 80,000 คน และรายงานว่าในเดือนเมษายน 2025 บริษัทผลิตรองเท้าสะสมครบหนึ่งพันล้านคู่

เว็บไซต์องค์กรของ Changshinระบุว่าบริษัทดำเนินงานใน 4 ประเทศและมีโรงงานผลิต 9 แห่ง พร้อมอธิบายแนวทางการผลิตที่ผสานเทคโนโลยีดิจิทัล ข้อมูล และ AI โครงการ Palantir นำแนวทางดังกล่าวมาใช้กับขั้นตอนการทำงานระหว่างการพัฒนาและการผลิต ซึ่งรวมถึงการตัดสินใจเกี่ยวกับตัวอย่าง การดำเนินงานในโรงงาน และข้อมูลป้อนกลับสำหรับรองเท้ารุ่นต่อ ๆ ไป

เกณฑ์วัดผลในทางปฏิบัติคือ ขั้นตอนการทำงานร่วมกันจะช่วยให้พบปัญหาในโรงงานได้เร็วพอที่จะปรับปรุงการประสานงานและนำบทเรียนที่เป็นประโยชน์ไปใช้กับรองเท้ารุ่นถัดไปหรือไม่ วงจรป้อนกลับนี้เป็นตัวชี้วัดที่ชัดเจนว่าความร่วมมือจะช่วยให้มองเห็นกระบวนการได้ตามเป้าหมายหรือไม่ กล่าวคือ ประสบการณ์จากการผลิตต้องช่วยให้การพัฒนารุ่นถัดไปดีขึ้น และการตรวจพบปัญหาได้เร็วขึ้นต้องนำไปสู่การดำเนินงานที่ประสานกันระหว่างทีมพัฒนาและทีมโรงงาน

อัตลาส โรแอน เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI ซึ่งครอบคลุมปัญญาประดิษฐ์ในการผลิตแบบเติมเนื้อวัสดุ การพิมพ์ 3 มิติ และวิศวกรรมวัสดุระดับสูง งานของเขาสำรวจวิธีการออกแบบ การจำลอง และการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เปลี่ยนแปลงกระบวนการผลิตตั้งแต่การสร้างต้นแบบไปจนถึงการผลิตขนาดใหญ่ ด้วยมุมมองเชิงปฏิบัติและเชิงเทคนิคที่มีเหตุผล อัตลาส ตรวจสอบว่าเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจักรปรับปรุงความน่าเชื่อถือในการพิมพ์ ประสิทธิภาพของวัสดุ และประสิทธิภาพการผลิตข้ามอุตสาหกรรม เช่น การบินและอวกาศ ยานยนต์ การดูแลสุขภาพ และการผลิตอุตสาหกรรม เขาสนใจเป็นพิเศษว่า AI ช่วยให้สามารถทำซ้ำได้เร็วขึ้น ลดของเสีย และปลดล็อกความสามารถของวัสดุใหม่ที่เคยไม่สามารถผลิตได้หรือไม่เหมาะสมในการผลิต

บทความในนามอัตลาส โรแอนสร้างขึ้นด้วย AI และผ่านการตรวจทานโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้การนำเสนอเรื่องการผลิตและนวัตกรรมวัสดุที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีความถูกต้องทางเทคนิค ชัดเจน และมีความรับผิดชอบ