สร้างและปรับแต่งคำสั่งซื้อเบื้องต้น (Preliminary PO) โดยใช้ผลลัพธ์จาก LLM: กฎการปัด เลเวลความปลอดภัย และการรวมล็อต ในยุคดิจิทัลที่เทคโนโลยี AI เข้ามามีบทบาทสำคัญ การจัดการโซ่อุปทาน (Supply Chain) ได้รับการยกระดับขึ้นอย่างมาก โดยเฉพาะการใช้ Large Language Models (LLM)
Read Moreออกแบบกระบวนการคำนวณความต้องการ (Demand Planning) ด้วย LLM: วิธีรวมข้อมูลยอดขาย ฤดูกาล และแนวโน้มตลาด ในโลกธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การพยากรณ์ยอดขายแบบเดิมอาจไม่เพียงพออีกต่อไป การ ออกแบบกระบวนการคำนวณความต้องการ (Demand Planning) ด้วย LLM (Large Language Models) กำลังกลายเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลได้อย่างแม่นยำ
Read Moreทำความเข้าใจเจตนาผู้ค้นหาและข้อมูลที่ต้องใช้สำหรับ LLM-assisted MRP ในแผนกซัพพลายเชน ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกอุตสาหกรรม การบริหารจัดการทรัพยากรการผลิต หรือ Material Requirements Planning (MRP) ในแผนกซัพพลายเชนก็กำลังก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ที่เรียกว่า LLM-assisted MRP การนำ Large Language Models
Read Moreแผนกซัพพลายเชน: ใช้ LLM-assisted MRP คำนวณความต้องการและจัดคำสั่งซื้อเบื้องต้นอย่างแม่นยำในองค์กรไทย ในยุคที่ความผันผวนของตลาดโลกส่งผลกระทบโดยตรงต่อต้นทุนและการผลิต แผนกซัพพลายเชนในองค์กรไทยกำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ การบริหารจัดการทรัพยากรด้วยระบบ Material Requirements Planning (MRP) แบบเดิมอาจไม่เพียงพออีกต่อไป การนำเทคโนโลยี LLM-assisted MRP เข้ามาประยุกต์ใช้ จึงเป็นกุญแจสำคัญที่จะช่วยให้การคำนวณความต้องการวัตถุดิบและการจัดทำคำสั่งซื้อเบื้องต้นมีความแม่นยำสูงขึ้น ลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของดีมานด์ได้อย่างทันท่วงที
Read More
