ถอดบทเรียน 4 โซลูชันลดต้นทุน–เวลา จากโจทย์จริงภาคอุตสาหกรรม สู่การสร้างคนรับยุค AI

เปิดโมเดลปลดล็อกธุรกิจยุค Automation ถอดบทเรียน 4 โซลูชันลดต้นทุน–เวลา จากโจทย์จริงภาคอุตสาหกรรม สู่การสร้างคนรับยุค AI

ท่ามกลางความผันผวนทางเศรษฐกิจและแรงกดดันด้านต้นทุนการขนส่งที่สูงขึ้น ภาคธุรกิจไทยกำลังเร่งปรับตัวสู่ระบบการทำงานแบบ Automation และการจัดการข้อมูลดิจิทัลอย่างหนัก

ล่าสุด ผลงานนวัตกรรมจากนักศึกษา วิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์ (DPU) สะท้อนให้เห็นว่า “ปัญหาเรื้อรังในโลกธุรกิจจริง” สามารถแก้ไขได้ด้วยองค์ความรู้สมัยใหม่ ผ่านรูปแบบการจัดการศึกษาเชิงบูรณาการกับการทำงาน (CWIE) ซึ่งสร้างผลกระทบเชิงบวกและลดต้นทุนให้แก่สถานประกอบการได้ทันที

การถอดบทเรียนจาก 4 โครงงานนวัตกรรมดีเด่นในงาน DPU CWIE Day ที่นำไปใช้งานได้จริงในภาคอุตสาหกรรม มีประเด็นน่าสนใจ ดังนี้

1. แก้ Pain Point ขนส่งด้วย Real-Time Application ลดเวลาทำงานกว่า 75%

เคสศึกษา: บริษัท แอร์พอเทลส์ อินเตอร์เนชันแนล จำกัด

เจ้าของผลงาน: นายเดชฤทธิ์ อนุศักดิ์ (อุดมลักษณ์ อำพันธุ์ เป็นอาจารย์ที่ปรึกษา)

โซลูชันและผลลัพธ์: จากเดิมที่ธุรกิจบริการขนส่งพัสดุต้องพึ่งพาการบันทึกข้อมูลแบบ Manual และใช้ Google Sheets ซึ่งเสี่ยงต่อความผิดพลาดและล่าช้า ได้ถูกเปลี่ยนผ่านด้วยการพัฒนา Web Application สำหรับติดตามสถานะพัสดุตั้งแต่การเข้ารับจนถึงจัดส่ง ช่วยให้ทีมบริหารจัดการข้อมูลได้แบบ Real-time ลดระยะเวลาการดำเนินงานจากเดิม 1–2 ชั่วโมง เหลือเพียง 30 นาที และยังได้รับการบรรจุเข้าทำงานในตำแหน่ง Software Developer ทันทีหลังจบโครงการ

1. เปลี่ยน Data เป็นกลยุทธ์ retail เพิ่มความแม่นยำสต็อกสินค้า

เคสศึกษา: บริษัท บู๊ทส์ รีเทล (ประเทศไทย) จำกัด

เจ้าของผลงาน: นางสาวพนิดา มาดี

โซลูชันและผลลัพธ์: ปัญหาสินค้าขาดหน้าร้าน (On-Shelf Availability) ส่งผลกระทบโดยตรงต่อรายได้ของธุรกิจค้าปลีก การประยุกต์ใช้ Power Query เพื่อสร้างระบบรายงานอัตโนมัติ ช่วยให้องค์กรเห็นภาพรวมการกระจายสินค้าและวางแผนเติมสินค้าได้แม่นยำ รวดเร็ว ลดโอกาสการเสียโอกาสทางการขายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

1. ยกระดับซัพพลายเชน ลดความยุ่งยากในธุรกิจระวางเรือ (NVOCC)

เคสศึกษา: บริษัท DMAP Logistics and Agency

เจ้าของผลงาน: นายภูมิพัฒน์ รัตนสุวรรณ์

โซลูชันและผลลัพธ์: ใช้การวิเคราะห์และปรับปรุงกระบวนการทำงาน (Workflow Analysis) แก้ไขความซับซ้อนในขั้นตอนการคำนวณและเสนอราคาค่าระวางเรือ ช่วยตัดขั้นตอนซ้ำซ้อน ทำให้กระบวนการเสนอราคาขององค์กรรวดเร็วขึ้น เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันระดับนานาชาติ

1. ถอดรหัสโลจิสติกส์ขนาดใหญ่ เพิ่มประสิทธิภาพการขนย้ายยุทโธปกรณ์ Cobra Gold

เคสศึกษา: การขนส่งยุทโธปกรณ์ในการฝึกร่วม Cobra Gold (บริษัท อีวี โลจิสติกส์ 911 จำกัด)

เจ้าของผลงาน: นางสาวนลินทิพย์ เจริญสิงห์ และ นางสาวธัญลักษณ์ บุตรภักดี

โซลูชันและผลลัพธ์: การนำวิศวกรรมโลจิสติกส์มาประยุกต์ใช้กับภารกิจที่มีความซับซ้อนและมาตรฐานความปลอดภัยสูงอย่างการขนย้ายยุทโธปกรณ์ ช่วยค้นหาจุดคอขวด (Bottleneck) ในกระบวนการเคลื่อนย้าย วางแผนเส้นทางและระยะเวลาได้อย่างประหยัดและแม่นยำยิ่งขึ้น

ผศ.อรดี พฤติศรัณยนนท์ รองคณบดีวิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี DPU เปิดเผยถึงกลยุทธ์การพัฒนาทักษะกำลังคนเพื่อตอบโจทย์ภาคอุตสาหกรรมว่า การเตรียมบุคลากรยุคใหม่ต้องมุ่งเน้นที่การแก้ปัญหาได้จริง (Problem Solving) ควบคู่กับทักษะการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI)

“บทบาทของ AI ในภาคธุรกิจมีเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทั้งการวิเคราะห์ข้อมูลและการสนับสนุนการตัดสินใจ แต่มนุษย์ยังคงเป็นผู้กำหนดเป้าหมายและคุมทิศทาง การเตรียมความพร้อมคนรุ่นใหม่จึงต้องเน้นการทำงานร่วมกับ AI (Human-AI Collaboration) ตั้งแต่ในห้องเรียน เสริมทักษะวิเคราะห์ข้อมูลระดับสูง (Data Analysis) การรับรองมาตรฐานอาชีพ (TPQI) รวมถึงการปรับการเรียนรู้ตามศักยภาพบุคคล (Personalized Learning) โดยรับฟัง Feedback จากสถานประกอบการและเครือข่ายศิษย์เก่า (Alumni) เพื่อให้ผู้เรียนมีความพร้อมเข้าสู่ตลาดแรงงานได้ทันที”

ผศ.อรดี กล่าวต่อว่า ความสำเร็จจากโซลูชันเหล่านี้ แสดงให้เห็นว่าการเชื่อมโยงระหว่างภาคการศึกษาและภาคเอกชน ไม่เพียงแต่ช่วยแก้ปัญหาและลดต้นทุนให้องค์กรธุรกิจได้ทันที แต่ยังเป็นรากฐานสำคัญในการยกระดับศักยภาพกำลังคนของประเทศให้พร้อมรับการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอย่างยั่งยืน