Enterprise AI Workflow Partner

วางระบบ Enterprise AI Agent และ Web Platform ให้เป็น workflow ที่วัดผลได้ ควบคุมได้ และดูแลต่อได้

IAT ช่วยองค์กรไทยเริ่มจากปัญหางานจริง ออกแบบ AI workflow, web platform, data integration และ managed operations โดยผูกกับ owner, approval point, audit log, UAT และ runbook ตั้งแต่ต้น

ขอประเมิน AI Workflow ดูสถาปัตยกรรมบริการ
Approval Gate Audit Log PDPA-aware Flow Doc Pack Build/Test/Release
Enterprise Command Center

Workflow Control View

01
Business Workflow Intake

pain point, data source, owner, KPI และ risk note

02
AI Agent & Tool Layer

prompt, tool, permission, confidence และ fallback path

03
Human Approval & Audit

approval point, audit log, role-based access และ exception review

04
Managed Ops & Documentation

UAT scenario, runbook, monthly review และ change control

Company Context

บริษัท อินฟอร์เมติก แอดวานซ์ เทคโนโลยี จำกัด

Informatic Advance Technology Co.,Ltd.

IAT มีพื้นฐานจากงานพัฒนาโปรแกรมเว็บเพจ เครือข่าย และซอฟต์แวร์ตามวัตถุประสงค์ของผู้ใช้ โดยต่อยอดสู่ AI workflow และ enterprise web platform ที่ผูกกับกระบวนการ ข้อมูล การอนุมัติ และเอกสารส่งมอบ

เลขทะเบียนนิติบุคคล 0125559000816
ฐานความเชี่ยวชาญ Web / Network / Custom Software
แนวทางต่อยอด AI Workflow + Enterprise Web Platform
หลักควบคุม Approval -> Audit -> UAT -> Runbook

ข้อมูลบริษัทควรตรวจสอบกับเอกสารนิติบุคคลล่าสุดก่อนนำไปใช้ในเอกสารเสนอราคา สัญญา หรือหน้าเว็บไซต์จริง

Service Portfolio

จาก workflow audit สู่ prototype, production และ managed operations

แต่ละบริการออกแบบให้มี output ชัดเจน มี KPI สำหรับวัดผล และมี control point ก่อนนำ AI หรือ automation ไปเชื่อมกับระบบจริง

Audit

AI Workflow Assessment / Audit

ปัญหาที่แก้
งานซ้ำ ข้อมูลกระจัดกระจาย และยังไม่มี owner, KPI หรือ approval point ที่ชัดเจน
สิ่งส่งมอบ
pain-point map, workflow inventory, data/source register draft, KPI baseline, risk note และ roadmap
ผู้ซื้อที่เหมาะ
ผู้บริหาร, Operations Manager, IT Manager ที่ต้องการเริ่ม AI อย่างมีขอบเขต
ตัวอย่าง workflow
Discovery -> workflow map -> data readiness -> prototype backlog
KPI ที่ใช้วัด
lead response time, manual hours, approval rate, fallback rate
Risk / governance
ยังไม่แตะ production และต้องระบุ scope, data owner, approval ก่อนเริ่ม prototype
เริ่มจาก workflow audit
Prototype

AI Agent Prototype

ปัญหาที่แก้
ทีมต้องการพิสูจน์ workflow เดียวก่อนลงทุน production หรือเชื่อมต่อระบบจริง
สิ่งส่งมอบ
working prototype, agent card, prompt/tool boundary, UAT scenarios และ demo report
ผู้ซื้อที่เหมาะ
หัวหน้าทีม Sales, Support, Operations และ IT ที่ต้องการทดสอบ use case
ตัวอย่าง workflow
Intake -> AI draft -> human review -> log -> summary
KPI ที่ใช้วัด
test pass rate, fallback rate, reviewer edit rate, response cycle time
Risk / governance
prototype ยังไม่ใช่ deployment claim และ action ภายนอกต้องผ่านคนอนุมัติ
ขอ prototype use case
Build

Enterprise Web Platform Development

ปัญหาที่แก้
งานสำคัญยังอยู่ใน email, spreadsheet หรือระบบที่ไม่มี workflow status กลาง
สิ่งส่งมอบ
portal, role-based pages, forms, workflow status, dashboard และ report export
ผู้ซื้อที่เหมาะ
ฝ่าย Operations, IT และผู้บริหารที่ต้องการระบบกลางสำหรับงานประจำ
ตัวอย่าง workflow
submit request -> assign owner -> approve -> update status -> export report
KPI ที่ใช้วัด
request cycle time, overdue tasks, report readiness, user adoption
Risk / governance
ต้องมี role-based access, audit log, UAT และ handover documentation
วางแผน web platform
Integrate

Workflow Automation & Integration

ปัญหาที่แก้
ข้อมูลถูกกรอกซ้ำระหว่าง CRM, ERP, email, form, spreadsheet หรือ file workflow
สิ่งส่งมอบ
integration map, API/webhook/file workflow, queue/error handling และ runbook
ผู้ซื้อที่เหมาะ
IT และ Operations ที่ต้องเชื่อมระบบเดิมกับ workflow ใหม่
ตัวอย่าง workflow
trigger -> validate -> route -> update system -> notify owner
KPI ที่ใช้วัด
duplicate entry, error queue, sync latency, exception rate
Risk / governance
ใช้ least privilege, credential control, retry log และ rollback plan
ประเมิน integration scope
Operate

Managed AI Ops

ปัญหาที่แก้
หลัง go-live ไม่มี monitoring, prompt/workflow tuning หรือ governance review ตามรอบ
สิ่งส่งมอบ
monitoring checklist, incident/change log, monthly KPI report และ improvement backlog
ผู้ซื้อที่เหมาะ
ทีมที่มี AI workflow หรือ automation ใช้งานจริงและต้องการดูแลต่อเนื่อง
ตัวอย่าง workflow
monitor logs -> review KPI -> triage issue -> approve change -> release update
KPI ที่ใช้วัด
tool error rate, knowledge freshness, incident rate, approval/fallback rate
Risk / governance
ทุก production change ต้องผ่าน change control และ monthly review ที่บันทึกได้
วาง managed ops
Document

Technical Documentation & Data Dictionary Pack

ปัญหาที่แก้
ระบบถูกส่งมอบโดยไม่มี agent card, runbook, data definition หรือหลักฐาน UAT ที่ตรวจย้อนหลังได้
สิ่งส่งมอบ
agent card, data source register, data dictionary, SOP/runbook และ UAT evidence pack
ผู้ซื้อที่เหมาะ
IT, Governance และ Operations ที่ต้องการส่งมอบระบบให้ดูแลต่อได้
ตัวอย่าง workflow
collect source -> define fields -> map owner/version -> approve docs -> handover
KPI ที่ใช้วัด
missing field rate, knowledge freshness, handover readiness, change traceability
Risk / governance
ทุก knowledge source ต้องมี owner, version, effective date และ approval status
ขอ documentation pack
AI Agent Catalogue

ตัวอย่างโซลูชัน AI Agent ที่ IAT ออกแบบและพัฒนาได้

รายการนี้เป็น reusable catalogue สำหรับประเมิน use case ไม่ใช่ deployment claim ทุก agent ต้องกำหนด data, tool boundary, approval trigger, KPI และ risk control ก่อน production

Sales

Sales Intake Agent

ทำอะไร
สรุป inquiry, pain point, urgency, budget ถ้ามี และ next question สำหรับทีมขาย
ข้อมูลที่ใช้
web form, LINE OA, email, CRM field และ source campaign
จุดอนุมัติ
ต้องอนุมัติก่อนส่งข้อความภายนอกหรืออัปเดต CRM สำคัญ
ขอบเขต tool/action
อ่านข้อมูล intake, สร้าง draft และ task ได้ แต่ไม่ส่งแทนมนุษย์
KPI
lead response time, completeness score, next-action readiness
Risk control
ถ้าข้อมูลไม่ครบให้ถามเพิ่ม และ log แหล่งที่มาของ lead
Follow-up

Lead Scoring & Follow-up Agent

ทำอะไร
ให้คะแนน lead, เสนอ next action และร่าง follow-up ตามเงื่อนไขที่ตกลง
ข้อมูลที่ใช้
lead profile, qualification criteria, interaction history และ pipeline stage
จุดอนุมัติ
ต้องอนุมัติก่อนส่ง follow-up หรือเปลี่ยน scoring rule
ขอบเขต tool/action
ให้ score และ draft reminder ได้ แต่ไม่ให้ราคา final หรือ commitment
KPI
follow-up SLA, stage movement, approval rate, lost-lead reason coverage
Risk control
ใช้ scoring criteria ที่ version control และห้ามเดา budget ที่ไม่มีใน input
Proposal

Proposal Drafting Agent

ทำอะไร
ร่าง executive summary, scope, assumptions, exclusions และ acceptance criteria
ข้อมูลที่ใช้
discovery notes, approved service package, scope notes และ template proposal
จุดอนุมัติ
ต้องให้คนตรวจทุกครั้งก่อนส่ง proposal หรือระบุราคา
ขอบเขต tool/action
สร้าง draft ได้เท่านั้น และห้ามใส่ราคา final หากไม่มี pricing source
KPI
proposal cycle time, reviewer edit rate, missing-scope item count
Risk control
แยก assumptions/exclusions ชัดเจน และอ้างอิง source package ที่อนุมัติแล้ว
Support

Customer Support Triage Agent

ทำอะไร
จัดประเภท ticket, urgency, summary, suggested route และ draft response
ข้อมูลที่ใช้
ticket text, approved FAQ, knowledge base, SOP และ customer context ที่จำเป็น
จุดอนุมัติ
ต้องอนุมัติก่อนตอบลูกค้า ปิด ticket หรือทำ action ที่มีผลต่อบริการ
ขอบเขต tool/action
classify, draft, route ได้ แต่ไม่ refund, cancel หรือเปลี่ยนสิทธิ์ลูกค้า
KPI
first response time, escalation accuracy, unresolved ticket age
Risk control
ตอบจาก approved knowledge เท่านั้น และ escalate เมื่อ confidence ต่ำหรือข้อมูลขัดแย้ง
Document

Document Extraction Agent

ทำอะไร
ดึงข้อมูลจากเอกสารตาม schema, flag missing fields และเตรียมผลให้ตรวจ
ข้อมูลที่ใช้
quotation, form, contract excerpt, invoice หรือเอกสารที่กำหนด scope แล้ว
จุดอนุมัติ
ต้องตรวจทานก่อนอัปเดต master data หรือใช้ผลในเอกสารทางธุรกิจ
ขอบเขต tool/action
extract และ validate ได้ แต่ไม่เดาค่าที่ไม่มีในเอกสารต้นทาง
KPI
extraction completeness, validation error rate, missing field resolution time
Risk control
ใช้ schema validation, missing_fields และ manual review สำหรับข้อมูลขัดแย้ง
Reporting

Reporting & Management Summary Agent

ทำอะไร
สรุป KPI, issue, risk, recommendation และ next action สำหรับผู้บริหาร
ข้อมูลที่ใช้
dashboard export, workflow log, KPI definition, incident/change log
จุดอนุมัติ
ต้องอนุมัติก่อนส่งรายงานผู้บริหารหรือเปิด change request ใหม่
ขอบเขต tool/action
อ่านข้อมูลและร่าง report ได้ แต่ห้ามสร้างตัวเลขใหม่ที่ไม่มีใน input
KPI
report readiness, data freshness, issue closure rate, decision follow-up
Risk control
แยก fact, interpretation, risk และ recommendation พร้อม source/time range
QA

QA / UAT Assistant Agent

ทำอะไร
สร้าง test cases, expected result, regression set และ UAT evidence checklist
ข้อมูลที่ใช้
workflow spec, acceptance criteria, risk matrix, prompt/tool boundary
จุดอนุมัติ
business owner ต้อง sign-off ผล UAT และ exception ก่อน go-live
ขอบเขต tool/action
ช่วยสร้างและจัด evidence ได้ แต่ไม่อนุมัติ production แทนคน
KPI
test coverage, defect reopen rate, UAT pass rate, regression readiness
Risk control
ครอบคลุม normal, edge, missing data, prompt injection และ approval-required action
Governance

Governance & Audit Assistant Agent

ทำอะไร
ช่วยตรวจ log, approval matrix, incident note และ control gap ของ workflow
ข้อมูลที่ใช้
audit log, reviewer action, data/source register, incident/change record
จุดอนุมัติ
ต้องอนุมัติก่อนเปลี่ยน policy, permission หรือ production control
ขอบเขต tool/action
วิเคราะห์และเสนอ control ได้ แต่ไม่เปลี่ยนสิทธิ์หรือ rule เอง
KPI
control coverage, audit issue closure, incident rate, approval trace completeness
Risk control
จำกัดตาม role-based access และระบุว่าไม่ใช่คำปรึกษากฎหมายเฉพาะกรณี
Reference Architecture

สถาปัตยกรรม AI Workflow แบบแยกชั้น เห็นข้อมูล เห็น action และเห็นจุดควบคุม

โครงสร้างนี้ช่วยให้ผู้บริหาร ทีม IT และผู้ตรวจ governance เห็นว่า request เข้ามาจากช่องทางใด ถูก orchestrate อย่างไร AI อ่านข้อมูลใด เรียก action ใด และต้องผ่าน approval/logging จุดไหนก่อนกระทบระบบจริง

01

Client Channels

Website, form, email, LINE OA, CRM-ready channel และ portal สำหรับรับ request จากผู้ใช้

02

Workflow Orchestration

Workflow runner, queue, API/webhook pattern หรือ automation platform โดยไม่ผูกกับ vendor เดียว

03

AI Agent Core

Instruction, prompt version, retrieval, tool permission, memory rule, confidence และ fallback path

04

Knowledge & Data Layer

Document, FAQ, CRM, database, file, data source register และ data dictionary ที่มี owner/version

05

Action Layer

Draft reply, create task, update sheet/CRM, route ticket, generate report หรือ notify owner ตามสิทธิ์ที่กำหนด

06

Human Approval Layer

Approve ก่อนส่งข้อความภายนอก แก้ข้อมูลสำคัญ เปลี่ยน policy หรือทำ action ที่มีความเสี่ยงสูง

07

Observability Layer

Audit log, trace, KPI dashboard, error queue, incident review และ monthly quality review

Architecture ที่เหมาะสมต้องออกแบบตามระบบจริงของลูกค้า ข้อจำกัดด้านข้อมูล สิทธิ์ผู้ใช้ ระดับความเสี่ยงของ workflow และนโยบาย security/PDPA ขององค์กร

Governance, Security & Risk Control

ออกแบบ governance ตั้งแต่วันแรก ไม่ใช่เพิ่มเข้ามาภายหลัง

ระบบ AI สามารถอ่านข้อมูล สร้างข้อความ และเรียก action กับระบบจริงได้ จึงต้องกำหนด governance ตั้งแต่ data access, tool permission, approval matrix, audit log, incident response และ change control ก่อน production

01

Human-in-the-loop policy

กำหนด action ที่ AI ทำได้เอง ทำได้แบบ draft และต้องให้คนอนุมัติก่อนเสมอ

02

Least privilege access

แยกสิทธิ์ read, draft, write และ external action ให้ระบบเข้าถึงเท่าที่ workflow จำเป็น

03

Audit log and traceability

บันทึก input, output, tool call, error, reviewer action, timestamp และ workflow version

04

PDPA-aware data handling

ลดข้อมูลส่วนบุคคลที่ไม่จำเป็น แยกประเภทข้อมูล และ redaction/masking เมื่อเหมาะสม

05

Data source register

ระบุ owner, source priority, effective date, refresh cadence และ approval status ของข้อมูล

06

Prompt and version control

ควบคุม version ของ prompt, rule, workflow, knowledge base และ tool permission ก่อนเปลี่ยน production

07

UAT before production

ทดสอบ normal, edge, missing data, sensitive data, fallback และ approval-required action ก่อน go-live

08

Incident severity and escalation

แยกระดับ incident, owner, escalation path, rollback step และ emergency stop สำหรับ workflow สำคัญ

09

Monthly quality review

ทบทวน run count, error rate, fallback rate, top defect, expired source และ improvement backlog

10

Change control

บันทึกการเปลี่ยน prompt, tool, data source, permission หรือ approval rule พร้อมผล regression test

Security Boundary Notes

ขอบเขตที่ควรกำหนดก่อนให้ AI แตะระบบจริง

  • AI ไม่ควรถูกอนุญาตให้ลบข้อมูลหรือส่งข้อความภายนอกที่มีความเสี่ยงสูงโดยไม่มี approval
  • ข้อมูลอ่อนไหวควรถูกลดปริมาณ ใช้เท่าที่จำเป็น และแยกประเภทก่อนส่งเข้า workflow
  • log ควรเก็บเพื่อ trace แต่ไม่ควรเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลหรือ secret ที่ไม่จำเป็น
  • credential, API key และ secret ต้องไม่ถูกเก็บใน frontend code หรือเอกสารทั่วไป
  • กรอบนี้เป็นแนวทางออกแบบระบบ ไม่ใช่คำแนะนำทางกฎหมาย และงานที่มีข้อมูลส่วนบุคคลอาจต้องตรวจ PDPA/legal ตามบริบทลูกค้า

เนื้อหาด้าน PDPA, security และ governance บนหน้าเว็บไซต์เป็นกรอบการออกแบบระบบเบื้องต้น ไม่ใช่คำแนะนำทางกฎหมายเฉพาะกรณีหรือการรับรอง compliance

Enterprise Delivery Model

กระบวนการส่งมอบแบบ Stage‑Gate ตั้งแต่ discovery ถึง operations

แต่ละขั้นมี objective, key output และ decision gate เพื่อให้ทีมธุรกิจ ทีม IT และผู้บริหารตัดสินใจจากหลักฐานร่วมกัน

01

Discover

Objective: เข้าใจเป้าหมายธุรกิจ pain point owner และข้อจำกัดข้อมูล

Key output: workflow map, source list, KPI candidate และ risk note

Decision gate: เลือก workflow แรกพร้อมเหตุผลและขอบเขตที่ไม่ทำ

02

Architect

Objective: ออกแบบ workflow, data flow, security boundary และ approval point

Key output: architecture view, data source register และ approval matrix

Decision gate: ยืนยัน scope, tool permission, fallback และ UAT criteria

03

Prototype

Objective: สร้างต้นแบบหนึ่ง workflow และทดสอบกับ scenario ที่ตกลงร่วมกัน

Key output: working prototype, agent card, prompt/tool boundary และ test result

Decision gate: go/no-go สำหรับ implementation พร้อมรายการปรับ scope

04

Implement

Objective: พัฒนา workflow, integration, role-based access, logging และเอกสารควบคุม

Key output: release candidate, documentation pack, runbook และ regression checklist

Decision gate: พร้อมเข้าสู่ UAT เมื่อ owner, data และ test case ครบ

05

Validate

Objective: UAT, regression test, security review, approval และ training

Key output: UAT evidence, exception log, training record และ go-live checklist

Decision gate: อนุมัติ go-live หรือกำหนด remediation ก่อน release

06

Operate

Objective: monitor, incident handling, KPI review, prompt/workflow tuning และ change control

Key output: monthly operations report, issue log และ improvement backlog

Decision gate: อนุมัติ change รอบถัดไปจากหลักฐานและความเสี่ยงที่พบจริง

Enterprise Offer Ladder

เลือก engagement ตามความพร้อมของ workflow, data และ risk control

แพ็กเกจเหล่านี้เป็นกรอบการเริ่มงานและขยายผล ไม่ใช่ราคาหรือผลลัพธ์ที่รับประกันล่วงหน้า เพราะ scope, integration, data access และ risk control ของแต่ละองค์กรต่างกัน

Short

Enterprise AI & Workflow Assessment

ผลส่งมอบ: workflow inventory, pain-point map, data/source readiness, risk note, opportunity matrix และ roadmap

ข้อมูลที่ต้องใช้: workflow ปัจจุบัน ตัวอย่างเอกสาร/ฟอร์ม owner และข้อจำกัดด้านข้อมูล

เกณฑ์จบงาน: เห็น workflow ที่ควรเริ่มก่อน ขอบเขต prototype และ decision gate ชัดเจน

ติดต่อเพื่อประเมิน scope
Medium

AI Agent Prototype Sprint

ผลส่งมอบ: agent card, prompt/tool boundary, working demo สำหรับหนึ่ง workflow, UAT scenarios และ go/no-go memo

ข้อมูลที่ต้องใช้: workflow หนึ่งรายการ, sample data ที่อนุญาต, reviewer และ rule approval

เกณฑ์จบงาน: ทดสอบ scenario หลักและ edge case แล้วรู้ว่าควร build ต่อ ปรับ scope หรือหยุด

ติดต่อเพื่อประเมิน scope
Program

Enterprise Implementation Program

ผลส่งมอบ: production workflow, integration, role-based UI, logging, UAT evidence, training และ runbook

ข้อมูลที่ต้องใช้: system access ผ่าน owner ที่อนุมัติ, field definition, security policy และ UAT team

เกณฑ์จบงาน: ผ่าน UAT มี rollback/change log, owner รับมอบ และ operation checklist พร้อม

ติดต่อเพื่อประเมิน scope
Ongoing

Managed AI Ops & Improvement Retainer

ผลส่งมอบ: monitoring checklist, incident/change log, monthly KPI report และ improvement backlog

ข้อมูลที่ต้องใช้: workflow log, issue report, source update และ change request

เกณฑ์จบงาน: ทบทวนคุณภาพเป็นรอบ มีรายการปรับปรุงและการอนุมัติ change ก่อน release

ติดต่อเพื่อประเมิน scope
Control Pack

Documentation & Governance Pack

ผลส่งมอบ: agent card, data source register, data dictionary, prompt spec, permission matrix และ SOP/runbook

ข้อมูลที่ต้องใช้: ระบบ/ข้อมูลที่ใช้งานจริง, owner, field meaning, version และ effective date

เกณฑ์จบงาน: เอกสารใช้ handover, audit review, onboarding และ change control ได้

ติดต่อเพื่อประเมิน scope
Enterprise Documentation Standard

เอกสารคือ control layer ของระบบ ไม่ใช่งานเสริมหลังส่งมอบ

เอกสารไม่ใช่ส่วนเสริมหลังจบงาน แต่เป็น control layer ที่ทำให้ระบบดูแลต่อได้ ตรวจสอบย้อนหลังได้ ฝึกอบรมทีมได้ และขยายผลไปยัง workflow ใหม่ได้อย่างมั่นใจ

Agent Card

ระบุ workflow owner, allowed action, fallback, KPI และขอบเขตที่ AI ทำได้หรือทำไม่ได้

Data Source Register

บันทึกแหล่งข้อมูล owner, priority, effective date, refresh cadence และ approval status

Data Dictionary

นิยาม field, business meaning, source mapping, validation rule และข้อจำกัดการใช้งาน

Prompt & Tool Spec

ควบคุม instruction version, tool boundary, expected output, confidence และ fallback path

Permission Matrix

แยกสิทธิ์ read, draft, write และ external action ตาม role, workflow และ risk level

UAT Scenario Pack

ครอบคลุม normal, edge, missing data, sensitive data และ approval-required scenarios

Runbook / SOP

กำหนดวิธี monitor, incident handling, rollback, escalation และการส่งมอบให้ทีมดูแลต่อ

Change Log & Monthly Review

บันทึก change, regression result, KPI review, issue trend และ improvement backlog

ผลงานที่ผ่านมา

ผลงานที่ IAT ออกแบบและพัฒนา ตั้งแต่ระบบงานผลิตถึง enterprise AI platform

รวมระบบและเครื่องมือที่ออกแบบและพัฒนาใช้งานจริง จัดกลุ่มตามโดเมนงานและแสดงเทคโนโลยีที่ใช้ โดยนำเสนอเชิงความสามารถ ไม่ระบุชื่อลูกค้าหรือเจ้าของระบบตามนโยบายความเป็นส่วนตัว

Enterprise AI & Cloud พัฒนาต่อเนื่อง

Enterprise BusinessOps AI Cloud

แพลตฟอร์ม cloud รวม CRM, workflow อนุมัติ, document automation, dashboard, subscription billing และ PDPA controls พร้อม bridge เชื่อมระบบ ERP ภายนอก และ AI agent governance

Stack ASP.NET Core .NET 10 · DevExpress / DevExtreme · EF Core · SQL Server 2022 · ERPNext/Frappe connector
Enterprise AI & Cloud ต้นแบบ / ออกแบบ

AI-Governed ERP + CRM Blueprint

ชุดออกแบบสถาปัตยกรรม ERP+CRM ที่ฝัง AI governance แบบ human-in-the-loop approval, รองรับ multi-tenant พร้อม row-level security และ temporal audit

Stack Blazor .NET 10 · DevExpress · EF Core · SQL Server 2022
Enterprise AI & Cloud ส่งมอบ / ใช้งาน

AI Production Planning & Scheduling (APS)

ระบบวางแผนและจัดตารางการผลิตด้วย AI เชื่อมข้อมูล quotation, work control และสถานะเครื่องจักร เพื่อ optimize ลำดับงานและทำ closed-loop planning

Stack ASP.NET MVC · React prototype · SQL Server
Manufacturing Ops ส่งมอบ / ใช้งาน

Mold Cost & Costing Analytics System

ระบบเว็บคำนวณและวิเคราะห์ต้นทุนการผลิตแม่พิมพ์ (cost summary, fixed cost, purchase-group report, role-based access) พร้อมส่วนเสริม AI ทำนายต้นทุนงานและแนะนำช่วงราคา

Stack ASP.NET MVC5 / WebForms · DevExpress · SQL Server 2022 · layered architecture
Manufacturing Ops ส่งมอบ / ใช้งาน

Mold Quotation System + AI Estimator

ระบบจัดทำใบเสนอราคาแม่พิมพ์ (quotation sheet, bill, cost breakdown) พร้อม AI assist ประเมินต้นทุน/ราคาแบบมี versioned model และ data dictionary กำกับ

Stack ASP.NET MVC5 · DevExpress · Entity Framework · SQL Server
Manufacturing Ops ส่งมอบ / ใช้งาน

Shop-floor Tablet Daily Report Suite

เว็บแอปบนแท็บเล็ตให้พนักงานหน้างานบันทึกข้อมูลการผลิตรายวัน ต่อยอดเป็น suite รวม attendance, leave, OT, canteen, tool control และ dashboard

Stack ASP.NET MVC5 · DevExpress · SQL Server
Manufacturing Ops ส่งมอบ / ใช้งาน

Master Data & Monthly Cost Allocation

ระบบ master data กลางของสายการผลิต และเครื่องมือ desktop ปันส่วนต้นทุนแม่พิมพ์รายเดือน โดยดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล daily report และ cost system

Stack ASP.NET WebForms · VB.NET WinForms · LINQ-to-SQL
Workflow Automation ส่งมอบ / ใช้งาน

Machine Downtime Notification (LINE)

ระบบตรวจจับเครื่องจักรหยุด/idle บนหน้างานแล้วส่งแจ้งเตือนผ่าน LINE รวมหลายเครื่องใน bubble เดียว มี retry/audit ผ่านฐานข้อมูล และ diagnostics ตรวจสาเหตุ

Stack C# console · LINE Messaging API · SQL Server stored procedures · Task Scheduler
Workflow Automation ส่งมอบ / ใช้งาน

LINE API Quota Monitor

เครื่องมือ desktop ติดตามโควตาและปริมาณการใช้ LINE Messaging API ประเมินโควตาคงเหลือ พร้อมรายงานจากฐานข้อมูล SQL

Stack .NET 10 Windows Forms · SQL Server
Workflow Automation ส่งมอบ / ใช้งาน

Bilingual Intranet Portal Gateway

หน้า gateway อินทราเน็ตองค์กรสองภาษา รวมลิงก์เข้าใช้งานระบบภายในต่าง ๆ ออกแบบให้เบาและรองรับเบราว์เซอร์รุ่นเก่า

Stack F# · ASP.NET Core minimal API · .NET 9
HR & Business Tools ส่งมอบ / ใช้งาน

Canteen Access & Meal Tracking

ระบบเข้าออกโรงอาหารด้วยลายนิ้วมือและ RFID บันทึกการใช้สิทธิ์มื้ออาหารพนักงาน พร้อม installer และรายงานประจำวัน

Stack C# WinForms (ZKFinger SDK) · VB.NET · SQL CE / LINQ-to-SQL
HR & Business Tools กำลัง reconstruct

Legacy Payroll & Time-Attendance Modernization

งาน modernize ระบบ payroll, time-attendance และ security เดิม สร้างใหม่บน .NET (income/OT/SSO/provident fund/tax/loan/bank-file, shift matching) พร้อม data dictionary

Stack .NET · EF Core · C# / Python · legacy system analysis · modernization documentation
HR & Business Tools ส่งมอบ / ใช้งาน

Expense & Finance Data Tools

เครื่องมือจัดกลุ่มรหัสค่าใช้จ่ายและสรุปค่าใช้จ่ายจัดซื้อ พร้อมงานวิเคราะห์และวางแผนย้ายระบบการเงินเดิมสู่ cloud

Stack Excel VBA · SQL · migration analysis docs
Infrastructure & Ops MVP

Deduplicating Folder Backup System

แอป backup/restore โฟลเดอร์บน Windows ด้วย content-addressable storage แบบ dedup ปลายทาง local และ Google Drive มี incremental snapshot, verify/repair และ VSS snapshot

Stack .NET 10 · WPF + CLI + Windows Service · SQLite catalog

ตัวอย่างผลงานนำเสนอเชิงความสามารถ โดเมนงาน และเทคโนโลยีที่ใช้ ไม่ระบุชื่อลูกค้าหรือเจ้าของระบบตามนโยบายความเป็นส่วนตัว ระดับความพร้อมของแต่ละระบบแตกต่างกันตามที่ระบุในป้ายสถานะ

Enterprise Assessment

เริ่มต้นด้วยการประเมิน workflow, data source และ risk control ที่เหมาะกับองค์กรของคุณ

กรอกข้อมูลเบื้องต้นเพื่อให้ IAT เตรียมแนวทาง discovery, architecture และ prototype scope ได้ตรงกับบริบทธุรกิจของคุณ

  • เหมาะสำหรับ CIO, COO, Digital Transformation Lead, Operations Manager และ Business Owner
  • เน้น use case ที่เชื่อมข้อมูลจริง มีมนุษย์อนุมัติ และตรวจสอบย้อนหลังได้
  • ยังไม่มีการบันทึกข้อมูลลงฐานข้อมูลของเว็บไซต์
01 ส่งบริบทงาน

ระบุ workflow, เครื่องมือที่ใช้อยู่ และกรอบเวลาที่ต้องการ

02 ประเมิน scope เบื้องต้น

IAT ใช้ข้อมูลเพื่อจัดกลุ่ม assessment, prototype, implementation หรือ managed ops

03 นัด discovery

ยืนยัน owner, data readiness, risk control และขั้นตอนถัดไป

ช่องทางติดต่อโดยตรง

Email: thanarak@iatplatforms.com

Phone: 091-009-6999

ส่งรายละเอียดสำหรับ Enterprise Assessment

เมื่อส่งข้อมูลผ่านฟอร์มนี้ ระบบจะเปิดโปรแกรมอีเมลของผู้ใช้เพื่อส่งข้อความถึง IAT โดยยังไม่มีการบันทึกข้อมูลลงฐานข้อมูลของเว็บไซต์