JRIT ICHI

Mr. Masakazu Haneda President & CEO Business Engineering Corporation. พูดถึงความสำคัญของเทคโนโลยี AI ในงาน B-EN-G (TH) DAY 2025 ว่า AI มีความสำคัญกับองค์กร โดยเฉพาะ ERP (Enterprise Resource Planning) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการบริหารจัดการองค์กร ตั้งแต่ที่ Toyo Business Engineering (Thailand) Co., Ltd. เข้ามาให้บริการซอฟต์แวร์ mcframe ในประเทศไทยเมื่อ ค.ศ.2007 ก็ได้รับการตอบรับอย่างดีต่อเนื่อง เป็นการสะท้อนให้เห็นว่าโซลูชัน mcframe มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและเชื่อมโยงข้อมูลการผลิตของอุตสาหกรรม พร้อมชี้ให้เห็นว่า ตั้งแต่ ค.ศ. 2020 ยอดจำหน่ายโซลูชัน mcframe ของบริษัทเติบโตอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากในช่วงสถานการณ์

โควิด-19 ทุกองค์กรต้องเร่งปรับตัวและนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยดำเนินงาน และด้วยโซลูชัน mcframe ที่ใช้งานง่ายและสามารถปรับให้เหมาะกับบริบทของแต่ละธุรกิจ จึงได้รับความไว้วางใจจากองค์กรทั่วโลก ปัจจุบันมีลูกค้ามากกว่า 1,700 บริษัท ใน 36 ประเทศ พร้อมกล่าวย้ำว่า ในอนาคต mcframe จะมุ่งมั่นพัฒนาโซลูชันที่ผสานเทคโนโลยี AI เพิ่มมากขึ้น

จากคำกล่าวของ Mr. Masakazu Haneda จะเห็นได้ว่า ปัจจุบันหลายองค์กรได้เริ่มนำ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานแล้ว ซึ่งหมายความว่า หากองค์กรใดยังไม่เริ่มต้นใช้ AI ก็อาจกำลังตามหลังคู่แข่งอยู่พอสมควร อย่างไรก็ตาม เรื่องนี้ไม่ใช่สิ่งที่น่ากังวล เพราะแม้จะเริ่มช้า หากเริ่มต้นอย่างมั่นคงและมีทิศทางที่ชัดเจน ก็สามารถพัฒนาและแข่งขันได้อย่างทัดเทียม แนวคิดนี้สอดคล้องกับหัวข้อเสวนา Zero is just the beginning how users are turning ERP Data into AI Opportunities “เริ่มจากศูนย์ ไม่ใช่สูญเปล่า: เปิดมุมความคิดจากคนทำงาน ที่อยากใช้ AI กับข้อมูลใน ERP”

เริ่มจากศูนย์ ไม่เท่ากับสูญเปล่า หากเข้าใจ AI และ ERP
ผู้เชี่ยวชาญที่เข้าร่วมเสวนาหัวข้อ Zero is just the beginning how users are turning ERP Data into AI Opportunities “เริ่มจากศูนย์ ไม่ใช่สูญเปล่า: เปิดมุมความคิดจากคนทำงาน ที่อยากใช้ AI กับข้อมูลใน ERP” ประกอบด้วย

คุณจิดาภา ประยูรรัตน์ (คุณแจน) ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร(CEO) บริษัท เอแซป โปรเจ็กต์ จำกัด(ASAP Project) ที่ปรึกษาด้าน Digital Transformation Strategy และ Software Solution

คุณศุภชัย อินสุข (คุณบี) ผู้ร่วมก่อตั้ง และ กรรมการผู้จัดการ บริษัท เอไบโอทิช จำกัด (Abiotich) และ เลขาธิการสมาคมสมองกลฝังตัวไทย Thai Embedded System Association (TESA)

คุณโสมอุไร กระต่ายทอง (คุณเบล) ERP Consultant Manager จาก โทโย บิสซิเนส เอ็นจิเนียริ่ง (ประเทศไทย) จำกัด หรือที่รู้จักกันในนาม B-EN-G

เมื่อถามว่า เทรนด์ของ AI กับ ERP ในอนาคตจะเป็นอย่างไร วิทยากรทั้ง 3 ท่าน ตอบตรงกันว่า AI เข้ามามีบทบาทสำคัญแน่นอน

คุณแจน กล่าวว่า ในช่วง ค.ศ. 2023 – 2033 แนวโน้มการใช้ AI ร่วมกับระบบ ERP คาดว่าจะเติบโตขึ้นกว่า 10 เท่า และภายในปี ค.ศ. 2033 มูลค่าตลาด ERP ทั่วโลกจะสูงถึงราว 1.5 พันล้านบาท ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการเติบโตอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีในภาคธุรกิจ เธอยังอ้างอิงผลการวิจัยพบว่าในปี ค.ศ. 2022 มีเพียง 49% ขององค์กรที่มองว่า AI เป็นเพียงเครื่องมือสนับสนุนการทำงานมากกว่าความจำเป็นเชิงกลยุทธ์ แต่ในปี ค.ศ. 2025 ส่วนใหญ่กลับมองว่า AI คือปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและศักยภาพในการแข่งขันในตลาดได้

AI เมื่อผสานกับระบบ ERP จะช่วยให้องค์กร 1. วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Insight) 2. คาดการณ์แนวโน้มล่วงหน้า (Predictive) 3.ปรับระบบทำงานให้เป็นอัตโนมัติมากขึ้น (Transformation)

ทางด้านคุณบี กล่าวถึงบทบาทของ AI ในปัจจุบันว่า องค์กรส่วนใหญ่มักเริ่มนำ AI มาใช้ในงานบริการข้อมูล เช่น Chatbot สำหรับตอบคำถามลูกค้า หรือให้ข้อมูลด้าน HR กับพนักงาน เนื่องจากบางองค์กรมีพนักงานจำนวนมาก เจ้าหน้าที่ไม่สามารถดูแลได้ทั่วถึง อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันเทคโนโลยี AI ได้พัฒนาไปไกลยิ่งขึ้น โดยสามารถผนวกเข้ากับระบบภายในองค์กรอย่าง ERP เพื่อยกระดับประสิทธิภาพการทำงานให้ “ชาญฉลาด” มากกว่าเดิม ไม่เพียงช่วยควบคุมคุณภาพงาน แต่ยังสามารถตัดสินใจแทนในบางกระบวนการได้อย่างแม่นยำ

ทั้งนี้ เขาย้ำว่า AI ที่ดีควรถูกออกแบบให้เหมาะกับบริบทขององค์กรตนเอง ไม่ใช่นำระบบของผู้อื่นมาปรับใช้โดยตรง เพราะแต่ละองค์กรมีโครงสร้างและความต้องการที่แตกต่างกัน

สำหรับคุณเบล ตัวแทนจาก B-EN-G กล่าวสนับสนุนโดยยกผลสำรวจจากลูกค้าที่ใช้บริการ ERP ของบริษัทว่า ลูกค้าประมาณ 20% ต้องการนำ AI เข้ามาใช้ในกระบวนการ Inventory & Material Planning คือ ใช้จัดการและวางแผนการใช้วัตถุดิบ และสินค้าคงคลังให้มีประสิทธิภาพ เช่น จัดการไม่ให้สต็อกเกิน หรือขาด รองลงมาเป็นเรื่องของ Cost Analysis โดยใช้ AI คำนวณต้นทุนการผลิตและวิเคราะห์สาเหตุของต้นทุนที่สูงในแต่ละผลิตภัณฑ์

นอกจากนี้ยังต้องการให้ AI ช่วยเรื่อง Sales & Market Analysis เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน แล้วคาดการณ์แนวโน้มยอดขายในอนาคตได้อย่างแม่นยำ

องค์กรควรเตรียมความพร้อมอย่างไร กับการนำ AI มาใช้กับ ERP
ในการเตรียมความพร้อมสำหรับการนำ AI มาใช้ร่วมกับระบบ ERP แม้วิทยากรทั้งสามท่านจะให้ความสำคัญในมุมที่แตกต่างกัน แต่เมื่อพิจารณาโดยรวมแล้ว ทุกประเด็นล้วนสอดคล้องกัน โดย คุณเบล กล่าวถึง พื้นฐานสำคัญก่อนเริ่มใช้ AI ว่า องค์กรควรเตรียม ข้อมูล (Data) ให้พร้อมใช้งานใน 3 ด้านหลัก ได้แก่ 1.ข้อมูลต้องมีคุณภาพ หากข้อมูลไม่ครบถ้วนหรือคลาดเคลื่อน เมื่อป้อนเข้าสู่ระบบ ERP ให้ AI วิเคราะห์ ผลลัพธ์ก็จะผิดพลาดตามไปด้วย 2. จัดทำ Workflow ให้ชัดเจน กำหนดบทบาทและความรับผิดชอบของแต่ละฝ่ายให้แน่นอน 3.จัดทำ SOP (Standard Operating Procedure) เพื่อระบุว่าแต่ข้อมูลแต่ละชุด อยู่ในความดูแลของใคร และต้องตรวจสอบความถูกต้องอย่างสม่ำเสมอ

ทางด้านคุณบี แนะนำว่า ควรเริ่มจากสิ่งเล็ก ๆ ก่อน เพื่อให้เกิดความคุ้นชิน และมั่นใจ แล้วขยายเป็นวงกว้างอย่างมั่นคง โดยให้องค์กรเริ่มจากการ กำหนดปัญหาที่ต้องการแก้ไขให้ชัดเจน จากนั้นจึงเลือกโซลูชัน AI ที่เหมาะสมเข้ามาช่วย และควรเป็นโครงการขนาดเล็กที่ใช้เวลาไม่เกิน 3 เดือน แนวทางนี้ช่วยให้องค์กรเห็นผลลัพธ์ได้เร็ว เช่น เริ่มทดลองในหนึ่งแผนกก่อน เมื่อแผนกอื่นเห็นผลสำเร็จก็จะเกิดแรงจูงใจและการสนับสนุนต่อเนื่อง ซึ่งเปรียบเสมือนการวางรากฐานที่มั่นคงก่อนขยายการใช้ AI ในระดับองค์กร

คุณแจน จาก ASAP Project กล่าวว่า คำแนะนำจากวิทยากรทั้ง 2 ท่านเป็นแนวทางที่ดี ส่วนตัวเองอยากชวนให้มองว่า การนำ AI เข้ามาใช้ ต้องคำนึงว่าควรมีทิศทางเดียวกันกับกลยุทธ์องค์กรประกอบด้วย เช่น โปรเจคต์ A จะถูกยกเลิกใน 3 – 5 ปีข้างหน้า แต่ก็ยังนำ AI มาใช้กับโปรเจคต์นี้ก็อาจไม่คุ้มนัก ดังนั้นจึงต้องดูที่ทิศทาง และระยะเวลาของโปรเจคต์หลักประกอบด้วย

วิธีหา Quick win เพื่อ Implement โซลูชัน AI กับ ERP
การนำ AI มาใช้ ย่อมต้องมีแผน และสำหรับแผน Quick win ที่สามารถสร้างผลลัพธ์อันรวดเร็ว ชัดเจน และเป็นรูปธรรมได้นั่นอัดแน่นอยู่ในคำตอบของวิทยากรทั้ง 3 ดังนี้

คุณแจน ได้ยกกรณีตัวอย่าง หรือ case study เพื่อให้เห็นภาพแทนคำตอบของการหา Quick win ดังนี้

1. Case study จาก Careem
Careem บริษัทลูกของ Uber ในภูมิภาคตะวันออกกลาง ให้บริการเดลิเวอรี่ในลักษณะคล้าย Grab ปัญหาสำคัญที่องค์กรเผชิญ คือ ปริมาณเอกสารบิล (Invoice) จำนวนมหาศาล มากกว่า 10,000 ใบต่อเดือน ซึ่งต้องใช้พนักงานบันทึกข้อมูลเข้าสู่ระบบ ERP ทีละใบ ใช้เวลาประมาณ 2–3 นาทีต่อใบ
กระบวนการนี้ไม่เพียงสิ้นเปลืองเวลา แต่ยังมีความเสี่ยงต่อความผิดพลาดจากการกรอกข้อมูลด้วยมือ เมื่อมองเห็นจุดอ่อนดังกล่าว Careem จึงนำเทคโนโลยี AI มาผสานกับระบบ OCR (Optical Character Recognition) ซึ่งสามารถอ่านข้อมูลจากภาพเอกสารและแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัลได้โดยอัตโนมัติ AI จะช่วยวิเคราะห์และจำแนกข้อมูลเช่น ชื่อ ที่อยู่ หรือราคา ผลลัพธ์คือ Careem สามารถจัดการเอกสารได้รวดเร็วและแม่นยำขึ้นกว่า 70% โดยไม่จำเป็นต้องเพิ่มจำนวนพนักงาน

2. Case study จาก IKEA
ปัญหาของ IKEA คือการสต็อกสินค้า และการขนส่ง ดังนั้นจึงใช้ AI มาวิเคราะห์ supply chain และวางแผนสต็อก แล้วเสริมด้วย Demand Sensing วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ซื้อควบคู่ไปด้วย โดยการนำทั้งข้อมูลในอดีต ปัจจุบัน อนาคต มาคาดการณ์ เช่น สภาพอากาศข้างหน้าจะเป็นอย่างไร มีวัน หรือเทศกาลพิเศษอะไรบ้าง เป็นต้น ส่งผลให้ IKEA สามารถสต็อกสินค้าได้เพียงพอกับความต้องการในสถานการณ์นั้น ๆ รวมทั้งสามารถลดคาร์บอนได้ เนื่องจากวางแผนการขนส่งอย่างมีประสิทธิภาพได้ล่วงหน้า

นอกจากกรณีตัวอย่างที่ยกมา คุณแจน ยังแนะนำเพิ่มเติมว่า การหา Quick win สามารถเริ่มต้นจากจุดเล็ก ๆ ชัดเจน มีโครงสร้างที่ไม่ซับซ้อน เช่น เพื่อแก้ไขการทำงานที่ซ้ำ ๆ เหมือนเดิม โดยการนำ AI เข้ามาทำแทนบุคลากร, นำ AI เข้ามาทำงานลักษณะงานประจำที่เป็นขั้นตอนชัดเจน 1 – 2 – 3 / 1 – 2 – 3 หรือเพื่อนำมาวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยในการทำงาน เป็นต้น

คุณบี จาก Abiotich แนะนำว่า Quick win ของแต่ละองค์กร หรือแม้กระทั่งในบริษัทเดียวกันแต่ละแผนกก็มีไม่เหมือนกัน ดังนั้นจึงต้องให้ความสำคัญที่ผู้บริหาร ต้องหารือกัน

ทางด้านคุณเบล เนื่องจากเป็นบริษัทในเครือของญี่ปุ่น B-EN-G ได้นำเทคโนโลยี AI เข้ามาเสริมในโซลูชันหลัก mcframe X และ GLASIAOUS mcframe X ใช้ AI ทั้งในส่วนของ Knowledge Base และผู้ช่วยอัจฉริยะ ACE Generative AI เพื่อให้ผู้ใช้สื่อสารกับระบบได้โดยตรง ขณะที่ GLASIAOUS ใช้ AI Chatbot และ AI-OCR เพื่อช่วยตอบคำถามและอ่านเอกสารเข้าสู่ระบบอัตโนมัติ ทั้งหมดนี้ช่วยให้ลูกค้าบรรลุ Quick Win ด้านการวิเคราะห์ข้อมูล การใช้แชตบอท และการแปลงเอกสารเป็นดิจิทัลได้อย่างครบวงจร

ความท้าทายของการ Implement AI ใน ERP
คุณบี เปิดเผยว่า ความท้าทายของการติดตั้งระบบ AI ใน ERP ไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่ คน เพราะหลายองค์กรยังมองว่า AI เป็นเรื่องเข้าใจยาก จึงอยากให้เริ่มจากการเปิดใจและลองใช้กับระบบเล็ก ๆ ก่อน หากประสบความสำเร็จก็จะเกิดความมั่นใจและเข้าใจเทคโนโลยีมากขึ้น เหมือนกับตอนที่หลายคนเริ่มใช้ ChatGPT แรก ๆ อาจกังวล แต่เมื่อได้ลอง ก็ใช้ต่อเนื่องไปเอง และถึงแม้จะล้มเหลว ก็ยังเป็นโอกาสในการเรียนรู้และพัฒนาต่อได้

สำหรับคุณเบล กล่าวว่าความท้าทายสำคัญของการนำ AI มาใช้ในระบบ ERP อยู่ที่ความกังวลขององค์กรเรื่องความปลอดภัยของข้อมูล เพราะข้อมูล ERP มีความสำคัญสูง ทั้งสูตรการผลิตสินค้า ต้นทุน การเงิน และข้อมูลลูกค้า หลายองค์กรยังกังวลว่าการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ภายนอกอาจเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ เธอแนะนำว่าองค์กรสามารถเลือกใช้แนวทาง Local LLM หรือการติดตั้งระบบภายใน (On-premise) เพื่อให้ข้อมูลไม่ออกนอกองค์กร แนวทางนี้ช่วยลดความเสี่ยง เพิ่มความมั่นใจ และปรับแต่งให้เข้ากับลักษณะธุรกิจได้โดยตรง พร้อมแนะนำให้ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยของระบบ เพื่อออกแบบโครงสร้างที่เหมาะสม อีกทั้งควรกำหนดสิทธิการเข้าถึงข้อมูลของแต่ละ user ให้เข้าถึงได้เฉพาะงานที่ตัวเองเกี่ยวข้อง และตั้งค่า Audit Log เพื่อตรวจสอบย้อนหลังได้อย่างปลอดภัย โปร่งใส

ทางด้านคุณแจน กล่าวว่า ความท้าทายไม่ได้อยู่แค่ตัวโปรเจคต์ AI แต่มันคือเรื่อง Change Management หรือการบริหารจัดการความเปลี่ยนแปลงในองค์กร เพราะการนำเทคโนโลยีเข้ามาใช้ ย่อมกระทบกับวัฒนธรรมการทำงานแน่นอน ดังนั้นจึงต้องกำหนดผู้ที่ทำหน้าที่ Change agent ให้ชัดเจน ซึ่งบุคคลกลุ่มนี้มักเป็นผู้บริหาร C level ขึ้นไป โดยทำหน้าที่ในการสื่อสาร สร้างความเข้าใจต่อทุกภาคส่วน แล้วกำหนด Goal ให้ชัดเจน การกำหนดทิศทาง และผู้นำอย่างชัดเจน จะช่วยให้การ Implement เป็นไปอย่างราบรื่น และเกิดแรงต่อต้านน้อย

เวทีเสวนา Zero is just the beginning how users are turning ERP Data into AI Opportunities
“เริ่มจากศูนย์ ไม่ใช่สูญเปล่า: เปิดมุมความคิดจากคนทำงาน ที่อยากใช้ AI กับข้อมูลใน ERP” ดำเนินไปอย่างน่าสนใจ และสร้างความกระจ่างชัด เดินทางมาถึงประเด็นสุดท้าย คือ การฝากเคล็ดลับสู่ความสำเร็จ

เริ่มจากคุณบี แนะนำว่า การเปิดใจ และลองใช้สิ่งใหม่ ๆ เป็นสิ่งสำคัญ เพราะจะช่วยให้เข้าใจระบบ เนื่องจากทุกอย่างต้องใช้เวลา

ทางด้านคุณแจน กล่าวว่า ต้องกลับไปดูที่ยุทธศาสตร์องค์กรว่าไปในทิศทางใด แล้วจึงมาสำรวจ Quick win ต่อ รวมทั้งดูว่าธุรกิจให้ความสำคัญด้านไหน ผลผลิต, ยอดขาย, ประสิทธิภาพการผลิต ฯลฯ เมื่อสิ่งเหล่านี้ชัดเจน การ Implement ระบบ AI ก็จะประสบความสำเร็จ

สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งคือ เมื่อองค์กรตัดสินใจ Implement ระบบ ควรปรึกษาผู้ให้บริการ (Vendor) ให้ชัดเจนถึง Roadmap ของระบบ ว่าในอนาคตจะมีการอัปเดตซอฟต์แวร์ หรือพัฒนา AI เพิ่มเติมอย่างไร การทำความเข้าใจแนวทางและแผนพัฒนาร่วมกันตั้งแต่ต้น จะช่วยให้องค์กรมองเห็นทิศทางในระยะยาว และใช้งานระบบได้อย่างราบรื่น ไม่สะดุด

และปิดท้ายด้วยคุณเบล จาก B-EN-G โดยเธอกล่าวในฐานะผู้ให้บริการโซลูชัน ERP องค์กรมุ่งพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ยกระดับประสิทธิภาพการทำงานของลูกค้าให้สูงสุด ผ่านแนวคิด mcframe AI Agent ที่มีเป้าหมายแปลงความรู้จากคน (Human Wisdom) ให้กลายเป็นข้อมูล เพื่อใช้ร่วมกันและต่อยอดสู่การสร้างคุณค่าทางธุรกิจร่วมกัน (Co-Creation) บนแพลตฟอร์ม mcframe Data-Centric Platform ซึ่งประกอบด้วย AI, Scenario Library, Process Workflow, Data Pipeline และ API Base ที่เชื่อมต่อข้อมูลได้อย่างต่อเนื่องและปลอดภัย เธอสรุปว่า การเริ่มต้น Implement ระบบกับผู้ให้บริการที่มีประสบการณ์และเข้าใจเทคโนโลยีเชิงลึก จะช่วยให้องค์กรก้าวสู่การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI ได้อย่างมั่นใจและยั่งยืน

……………………………………………………………………………………………………………………