แดชบอร์ด MLOps ที่จัดการโมเดล AI ภาคการผลิตแบบเรียลไทม์ ในสมาร์ทแฟคทอรีสมัยใหม่ภายใต้แสงไฟสีน้ำเงินและสีส้ม

การจัดการวงจรชีวิต AI · เครื่องยนต์แห่ง "การเรียนรู้" ในวงจร รับรู้ → เรียนรู้ → ลงมือทำ

EnablerAI MLOps

สิ่งที่ยากยิ่งกว่าการสร้างโมเดล AI คือ การรักษาให้ฉลาดอยู่เสมอ เราจึงรวมการเก็บข้อมูล การทำ Labeling การเทรน การ Deploy และการมอนิเตอร์ให้เป็นอัตโนมัติในหนึ่งเดียว เพื่อให้ผู้ดูแลหน้างานดำเนินงานโมเดลได้เองโดยไม่ต้องมีผู้เชี่ยวชาญด้าน AI

เทรนตามกำหนดเวลาในวันหยุดสุดสัปดาห์ · Deploy วันจันทร์
การจัดการเวอร์ชันโมเดล·Rollback
แจ้งเตือนเทรนซ้ำอัตโนมัติ

สร้าง AI ได้ แต่ปัญหาอยู่ที่การดำเนินงาน

แม้หลัง Deploy โมเดลแล้ว รูปแบบของเสียในหน้างานก็ยังเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ หากไม่มี MLOps มนุษย์ต้องคอยไล่ตามความเปลี่ยนแปลงนั้นทุกครั้ง

หน้างานที่ไม่มี MLOps

การขาดระบบจัดการข้อมูล

การไม่มีระบบเก็บและจัดเก็บภาพตรวจสอบ ทำให้ยากต่อการรวบรวมข้อมูลสำหรับการเทรนซ้ำ

ความไร้ประสิทธิภาพของการทำ Labeling

การพึ่งพาภายนอกหรือทำด้วยมือ ทำให้สิ้นเปลืองเวลาและค่าใช้จ่ายเกินจำเป็น

ความยากลำบากในการอัปเดตโมเดล

ไม่มีการจัดการเวอร์ชันทำให้ย้อนกลับได้ยาก จนสุดท้ายต้องหลีกเลี่ยงการอัปเดต

การปล่อยให้สมรรถนะลดลงโดยไม่จัดการ

การไม่มีการมอนิเตอร์แบบเรียลไทม์ ทำให้รู้ตัวช้าหลังของเสียหลุดไปถึงหน้างานแล้ว

หลังนำ EnablerAI MLOps มาใช้

มองเห็นสมรรถนะที่จะลดลงได้ล่วงหน้า

แดชบอร์ดแสดงให้เห็นว่าโมเดลใดสมรรถนะกำลังตก และควรเทรนอะไรเพิ่ม

อัปเดตโดยไม่ต้องหยุดไลน์

เทรนอัตโนมัติในวันหยุดสุดสัปดาห์ที่โรงงานหยุด และ Deploy ก่อนไลน์เดินเครื่องเช้าวันจันทร์

ผู้ดูแลหน้างานใช้งานได้ด้วยตนเอง

ผู้ดูแลหน้างานสามารถดู ตัดสินใจ และลงมือทำได้เอง โดยไม่ต้องมีผู้เชี่ยวชาญด้าน AI

จากโครงการครั้งเดียว → สู่การดำเนินงานต่อเนื่อง

เปลี่ยนสู่โครงสร้างการดำเนินงานแบบสมัครสมาชิก ที่ยิ่งข้อมูลสะสมยิ่งได้รับการปรับให้เหมาะสม

5 ขั้นตอนของวงจรชีวิต AI

โซลูชันระดับองค์กรที่จัดการวงจรชีวิตทั้งหมดของโมเดล AI ตั้งแต่ข้อมูลจนถึงการมอนิเตอร์ บนแพลตฟอร์มเดียว

1. การจัดการข้อมูล MinIO Object Storage เก็บภาพโดยอัตโนมัติ 2. การทำ Labeling Auto-labeling ใช้โมเดลเดิม 3. การเทรนโมเดล PyTorch · YOLO · U-Net เทรนอัตโนมัติ 4. การ Deploy Docker · TensorRT การจัดการเวอร์ชัน · Rollback 5. การมอนิเตอร์ ติดตามเรียลไทม์ แดชบอร์ด OK / NG วงจรป้อนกลับการเทรนซ้ำ — เทรนซ้ำอัตโนมัติเมื่อพบสมรรถนะลดลง

ฟังก์ชันหลัก

แก้ทุกความยุ่งยากในการดำเนินงานโมเดล AI

การเทรน / Deploy ตามกำหนดเวลา

เทรนและ Deploy โมเดลโดยอัตโนมัติในช่วงกลางคืนและวันหยุดสุดสัปดาห์ ตั้งเวลาได้ตามต้องการโดยไม่ต้องหยุดไลน์ผลิต เมื่อเทรนเสร็จระบบจะตรวจสอบและ Deploy อัตโนมัติ

การจัดการเวอร์ชันโมเดล

ติดตามและจัดการประวัติของโมเดล AI ทุกตัว รองรับการเปรียบเทียบสมรรถนะรายโมเดล การย้อนกลับ (Rollback) เป็นเวอร์ชันก่อนหน้าทันทีเมื่อเกิดปัญหา และการติดตามข้อมูลที่ใช้เทรน

การมอนิเตอร์แบบเรียลไทม์

เห็นภาพรวมสมรรถนะโมเดล AI ของทั้งโรงงานได้ในแดชบอร์ดเดียว ตรวจดูผลการตรวจสอบและตัวชี้วัดสมรรถนะแบบเรียลไทม์ พร้อมแจ้งเตือนทันทีเมื่อพบความผิดปกติ

การแจ้งเตือนเทรนซ้ำ

ตรวจจับสมรรถนะโมเดลที่ลดลงโดยอัตโนมัติ ติดตามตัวชี้วัดหลัก เช่น ความแม่นยำ (Accuracy) และค่าเรียกคืน (Recall) เมื่อต่ำกว่าเกณฑ์จะแจ้งเตือนผู้ดูแลและเสนอข้อมูลสำหรับการเทรนซ้ำโดยอัตโนมัติ

Auto-Labeling

ลดเวลาการทำงานด้วยมือได้อย่างมาก ด้วยการทำ Labeling ข้อมูลใหม่โดยอัตโนมัติจากโมเดลที่เทรนไว้แล้ว

การจัดการแบบรวมศูนย์

บริหารจัดการโซลูชัน AI Vision ทั้งหมดในหน้างาน ทั้งวิชัน 2D·3D, OCR และการตรวจสอบด้วย Cobot แบบรวมศูนย์บนแพลตฟอร์มเดียว

ทำไมต้อง EnablerAI ไม่ใช่ Cognex·Keyence

Cognex·Keyence ขายอุปกรณ์ Vision ส่วน EnablerAI ให้บริการระบบการดำเนินงาน (MLOps) ที่พัฒนาโมเดลอย่างต่อเนื่อง

หมวด Cognex Keyence SI ในประเทศ EnablerAI ★
Deep LearningViDi แยกต่างหากจำกัดจ้างภายนอก✓ เนทีฟ
MLOps✓ ในตัว
การจัดการเวอร์ชันโมเดล✓ อัตโนมัติ
การเทรน·Deploy ตามกำหนดเวลาบางส่วนบางส่วน✓ อัตโนมัติ
การมอนิเตอร์แบบเรียลไทม์บางส่วนบางส่วน✓ ครบถ้วน
Zero-Teaching✓ V2.0

MLOps + ประสบการณ์หน้างานการผลิต 10 ปี — ทีมที่มีทั้งสองสิ่งนี้พร้อมกันหาได้ยาก

Data Flywheel — ยิ่งใช้ ยิ่งแข็งแกร่ง

ผู้รับเหมา SI ส่งมอบงานแล้วจบ แต่ EnablerAI ส่งมอบแล้วจึงเริ่มต้น ยิ่งเดินเครื่อง ข้อมูลของโรงงานยิ่งสะสมและโมเดลยิ่งพัฒนา

1

การเก็บข้อมูล

เก็บข้อมูลการตรวจสอบจากหน้างานโดยอัตโนมัติในทุกรอบการทำงาน

2

การจัดการการเทรนด้วย MLOps

EnablerAI MLOps จัดการการเทรนและการ Deploy โดยอัตโนมัติ

3

การยกระดับโมเดล

ยกระดับโมเดลอย่างต่อเนื่องด้วยอัลกอริทึมหลัก MQAI

4

การเพิ่มประสิทธิภาพโรงงาน

กระบวนการทั้งหมดได้รับการปรับให้เหมาะสม และวงจรนี้เริ่มต้นใหม่อีกครั้ง

หลังจาก 6 เดือน ระบบนี้จะสะสมข้อมูลเฉพาะของโรงงานนั้น หากคู่แข่งจะเข้ามาก็ต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด โครงการ → สมัครสมาชิก → Recurring Revenue

คำถามที่พบบ่อย

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ EnablerAI MLOps

MLOps ต่างจากการตรวจสอบด้วย AI Vision ทั่วไปอย่างไร

ไม่มีผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ก็ใช้งานได้หรือไม่

สามารถอัปเดตโมเดลโดยไม่หยุดไลน์ผลิตได้หรือไม่

สามารถติดตั้งในสภาพแวดล้อม On-premise (เครือข่ายปิด) ได้หรือไม่

ถึงเวลาให้โมเดล AI ขับเคลื่อนตัวเอง

ระบบการดำเนินงาน MLOps ที่เปลี่ยนข้อมูลหน้างานให้เป็นสินทรัพย์ ชมแดชบอร์ดด้วยตัวท่านเองผ่านเดโม