Skip to main content
Case Studies

องค์กรพลังงานชั้นนำของไทย: การบูรณาการระบบ AI ระดับองค์กรเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจพลังงานสู่ยุคดิจิทัล

กรณีศึกษาการนำ AI Platform มาใช้ในองค์กรพลังงานชั้นนำ ลดเวลาจัดทำรายงาน 80% เพิ่มความแม่นยำข้อมูล 95%

25 ก.พ. 20268 นาที
AI

ตัวเลขที่เปลี่ยนทุกอย่าง

รายงานที่เคยใช้เวลาจัดทำเป็นวันๆ ตอนนี้ออกมาเองภายในไม่กี่นาที เวลาที่เสียไปกับการทำรายงานลดลง 78% และความถูกต้องของข้อมูลขยับขึ้นแตะ 96% จากที่ผู้บริหารเคยต้องรอรายงานค้างอยู่บนโต๊ะ ตอนนี้เปิด Dashboard ดูได้ทันทีว่าแต่ละหน่วยธุรกิจเป็นอย่างไร

ต้นทุนการดำเนินงานด้านข้อมูลลดลง 32% ส่วนเวลาจากข้อมูลสู่การตัดสินใจหดสั้นลงเกือบสองในสาม

แต่ตัวเลขที่ทีมงานพูดถึงกันบ่อยที่สุดคือเรื่องการค้นหาเอกสาร สิ่งที่เคยเป็นงานหลายชั่วโมง กลายเป็นเรื่องของไม่กี่วินาที ลดเวลาค้นหาไปได้ 88%

ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นหลังจากที่ Genesis AI Platform เข้ามาทำงานจริงในองค์กร แล้วเรื่องราวเป็นมาอย่างไร?


จุดเริ่มต้น

องค์กรพลังงานแห่งนี้ไม่ใช่บริษัทเล็กๆ ธุรกิจครอบคลุมตั้งแต่การสำรวจและผลิตปิโตรเลียม การกลั่นน้ำมัน ปิโตรเคมี ไปจนถึงพลังงานทดแทน แต่ละหน่วยธุรกิจมีระบบสารสนเทศของตัวเอง ERP คนละตัว ระบบเอกสารคนละยุค ฐานข้อมูลที่ไม่เคยคุยกัน ข้อมูลกลายเป็น Silo ที่แยกขาดจากกันโดยสมบูรณ์

ปัญหาที่ตามมาก็คาดเดาได้ ทุกเดือนทีมงานต้องเสียเวลารวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ก๊อปไปวาง ตรวจทาน จัดฟอร์แมต เพื่อให้ออกมาเป็นรายงานสรุปสักฉบับ ผิดพลาดก็เกิดขึ้นเป็นเรื่องปกติเพราะต้องป้อนข้อมูลด้วยมือซ้ำไปซ้ำมา

ผู้บริหารอยากเห็นภาพรวมแบบเรียลไทม์? ต้องรอ ในอุตสาหกรรมพลังงานที่ราคาตลาดขยับทุกวัน การรอรายงานหลายวันเท่ากับเสียโอกาส

แล้วก็มีเอกสารอีกเป็นกองภูเขา สัญญา รายงานเทคนิค ข้อกำหนดความปลอดภัย เอกสารกำกับดูแล ทั้งดิจิทัลและกระดาษ หาอะไรทีก็เหมือนงมเข็มในมหาสมุทร

Genesis AI Platform เข้ามาทำอะไรบ้าง

Enersys วาง Genesis AI Platform เป็นแกนกลางในการแก้ปัญหาทั้งหมด

ค้นเอกสารหลายพันฉบับ แค่พิมพ์คำถาม

ระบบ RAG Knowledge Base ดึงเอกสารทุกรูปแบบเข้ามา ไม่ว่าจะเป็น PDF, Word, Excel หรือแม้แต่ไฟล์สแกน แล้วสร้างเป็นฐานความรู้ที่ AI ค้นหาและวิเคราะห์ได้ พนักงานแค่พิมพ์คำถามเป็นภาษาธรรมชาติ ระบบก็หาคำตอบจากเอกสารหลายพันฉบับให้ พร้อมบอกแหล่งอ้างอิง

เชื่อม ERP, CRM, ระบบเอกสาร เข้าด้วยกัน

ปัญหา Data Silo แก้ด้วย Integration Hub ที่เป็นตัวกลางเชื่อมข้อมูลจากทุกระบบผ่าน API Connectors และ Data Pipeline ที่ออกแบบมาให้รองรับระบบ Legacy ที่หลากหลาย ข้อมูลจากทุกแหล่งถูก Normalize ให้อยู่ในมาตรฐานเดียวกัน วิเคราะห์ข้ามหน่วยธุรกิจได้

Dashboard ที่ผู้บริหารเปิดดูได้ทันที

พอข้อมูลถูกบูรณาการแล้ว Dashboard ก็สร้างขึ้นอัตโนมัติ ผู้บริหารเปิดหน้าจอเดียวก็เห็น KPI ของทุกหน่วยธุรกิจ รายงานประจำสร้างเองตามกำหนดเวลา ทีมวิเคราะห์ไม่ต้องมานั่งทำเอง

แล้วก็มี Agentic AI ที่จัดการงานวิเคราะห์ซ้ำซ้อน ตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลระหว่างระบบ แจ้งเตือนเมื่อมีอะไรผิดปกติ สรุปเอกสารยาวๆ ให้เป็นหน้าเดียว ทั้งหมดทำผ่าน AI Agents ที่ปรับแต่งขั้นตอนการทำงานได้ตามที่องค์กรต้องการ

มองย้อนกลับ

สำหรับองค์กรพลังงานขนาดใหญ่ที่มีระบบซับซ้อนหลายชั้น สิ่งสำคัญไม่ใช่แค่การมี AI แต่คือการทำให้ AI เข้าถึงข้อมูลที่กระจายอยู่ทั่วองค์กรได้จริง Genesis AI Platform ตอบโจทย์ตรงนี้ และผลลัพธ์ที่ออกมาก็พิสูจน์ตัวมันเอง

เลือกอ่านบทความอื่นในหมวดเดียวกัน

เว็บเร็วต้องรักษาได้ทุกครั้งที่ปล่อยงาน

จาก Lighthouse ใน pull request สู่เกณฑ์ก่อนขึ้น production เจาะวิธีวัด ตั้งงบประมาณความเร็ว จัดการผลตรวจที่แกว่ง และผูกหลักฐานกับ build ที่จะปล่อยจริง พร้อมแยกสถานะปัจจุบันของ Enersys ออกจากแนวทางที่เสนอ

อ่านบทความ

เก็บ Requirement อย่างไรให้ลูกค้ามั่นใจตั้งแต่ Kick-off ถึงวันส่งมอบ: บทเรียน 14 ปีของ Software House

เกือบครึ่งของโครงการที่ไม่สำเร็จมีต้นเหตุจากการจัดการ requirement ที่ไม่ดี บทความนี้เล่าวิธีที่ Enersys ใช้ใน kick-off จากประสบการณ์ 14 ปีของการสร้างซอฟต์แวร์ตามโจทย์ลูกค้า ตั้งแต่การเริ่มจากงานที่ธุรกิจหยุดไม่ได้ การเปลี่ยนความต้องการให้เป็นเกณฑ์ตรวจรับ ไปจนถึงการใช้ Agile ยืนยัน requirement ด้วยงานจริงทุกรอบ

อ่านบทความ
ดูบทความทั้งหมดใน Insights

"Empowering Innovation,
Transforming Futures."

บอกเราว่างานส่วนไหนที่คุณต้องการปรับ