[บทความสรุปเซสชัน] เร่งกระบวนการผลิต: จัดการเอกสารอัจฉริยะด้วย Agentic AI จาก UiPath

4 weeks ago AI & Data, Automation, Industrial Technology, Manufacturing, UiPath

โดย คุณสันทัด เจิดจรรยาพงศ์ Director จาก Automat Consulting จากเวทีสัมมนาออนไลน์แห่งปี MTT Virtual Conference 2026 ภายใต้ธีม Manufacturing Tech, AI & Engineering Trends เมื่อวันที่ 1-2 เมษายน 2026

บทความนี้เรียบเรียงโดยทีมงาน ManuTalkThai เพื่อเก็บตกรายละเอียดแบบเจาะลึก ในเซสชันหัวข้อ “เร่งกระบวนการผลิต: จัดการเอกสารอัจฉริยะด้วย Agentic AI จาก UiPath” นำเสนอโดย คุณสันทัด เจิดจรรยาพงศ์ Director จาก Automat Consulting ได้พาไปสำรวจปัญหาที่ฉุดรั้งการเติบโตของโรงงานอุตสาหกรรม พร้อมแกะกล่องเทคโนโลยีล่าสุดที่เข้ามาปฏิวัติการทำงานอย่างสิ้นเชิง

ปัญหาโลกแตกในโรงงาน เมื่อ “กระดาษ” กลายเป็นกำแพงกั้นความเร็ว

ในขณะที่เครื่องจักรในสายการผลิตทำงานด้วยความเร็วสูงและแม่นยำ แต่กระบวนการหลังบ้าน (Back-office) และการจัดการซัพพลายเชนกลับต้องสะดุดลงเพราะ “การจัดการเอกสารด้วยมนุษย์ (Manual Document Processing)” คุณสันทัดได้ชี้ให้เห็นถึงความเจ็บปวด หรือ Pain Points หลัก ๆ ที่โรงงานต้องเผชิญ:

ความหลากหลายของรูปแบบ (Unstructured Data): เอกสารจากซัพพลายเออร์หรือลูกค้าแต่ละรายมีฟอร์แมตที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง (เช่น ใบสั่งซื้อ ใบส่งของ ใบแจ้งหนี้ ใบรับรองคุณภาพ COA) บางครั้งมาเป็น PDF, ไฟล์ภาพสแกนที่เอียง หรือแม้แต่ลายมือเขียน
คอขวดแห่งเวลา (Time-Consuming): พนักงานต้องเสียเวลาไปกับการเปิดอีเมล ดาวน์โหลดไฟล์ นั่งอ่าน และคีย์ข้อมูล (Data Entry) เข้าสู่ระบบ ERP (เช่น SAP, Oracle) ทีละบรรทัด
ความผิดพลาดจากความเหนื่อยล้า (Human Error): การคีย์ตัวเลขผิดเพียงหลักเดียวในใบสั่งซื้อหรือใบแจ้งหนี้ อาจนำไปสู่การผลิตผิดสเปก การส่งสินค้าผิดพลาด หรือปัญหาทางบัญชีที่ต้องใช้เวลาตามแก้มหาศาล

UiPath ผสานพลัง IDP และ Agentic AI

เพื่อทลายกำแพงนี้ การใช้เทคโนโลยี RPA แบบเดิม ๆ ที่ทำงานตามสคริปต์ตายตัวอาจไม่เพียงพออีกต่อไป เซสชันนี้จึงได้เปิดตัวสถาปัตยกรรมล้ำสมัยที่เกิดจากการผสานเทคโนโลยี 2 ส่วนเข้าด้วยกัน:

ส่วนที่ 1 คือ Intelligent Document Processing (IDP)

IDP ไม่ใช่แค่ระบบแปลงภาพเป็นตัวอักษร (OCR) ธรรมดา แต่เป็นระบบที่นำ Machine Learning (ML) และ Generative AI เข้ามาช่วย:

อ่านแบบเข้าใจบริบท โดยสามารถแยกแยะได้ว่าตัวเลขไหนคือ “รหัสสินค้า” ตัวเลขไหนคือ “วันที่” หรือ “ยอดรวม” แม้ว่าตารางในเอกสารจะถูกสลับตำแหน่งหรือมีหลายหน้าเชื่อมต่อกัน
รองรับได้หลายภาษา สามารถทำงานได้ดีเยี่ยมทั้งเอกสารภาษาไทยและภาษาอังกฤษ รวมถึงเอกสารที่มีสองภาษาผสมกัน

ส่วนที่ 2 คือ Agentic AI (AI ที่คิดและตัดสินใจได้)

นี่คือไฮไลต์สำคัญของการบรรยาย Agentic AI คือ AI ที่มี “ความเป็นตัวแทน (Agency)” มันไม่เพียงแต่ดึงข้อมูลออกมา แต่ยังสามารถ:

สามารถตัดสินใจตามเงื่อนไขทางธุรกิจได้ เช่น หากพบว่าราคาสินค้าในใบแจ้งหนี้ไม่ตรงกับระบบ ERP ตัว AI Agent จะตัดสินใจ “พัก” เอกสารนั้นไว้ และทำการร่างอีเมลแจ้งเตือนไปยังซัพพลายเออร์เพื่อขอคำชี้แจงอัตโนมัติ
สามารถเรียนรู้และปรับตัวได้ หากเจอเอกสารรูปแบบใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน AI จะพยายามทำความเข้าใจ และหากไม่มั่นใจ (Low Confidence Score) ระบบจะส่งให้พนักงานมนุษย์ช่วยตรวจสอบ (Human-in-the-Loop) ซึ่ง AI จะจดจำการแก้ไขของมนุษย์เพื่อนำไปใช้ในครั้งต่อไป

เจาะลึก Use Case จริงในโรงงานไทย

คุณสันทัด ได้ยกตัวอย่างกระบวนการที่นำไปใช้งานจริง (Implement) ในกลุ่มอุตสาหกรรมการผลิตของไทย และเห็นผลลัพธ์อย่างก้าวกระโดด:

Use Case 1: การจัดการคำสั่งซื้อของลูกค้า (Automated Order Processing)

กระบวนการเดิม: ลูกค้าส่งใบสั่งซื้อ (PO) มาทางอีเมล เซลล์หรือแอดมินต้องเปิดอ่าน คีย์ข้อมูลลงระบบ ERP เพื่อสร้าง Sales Order และส่งต่อให้แผนกวางแผนการผลิต
กระบวนการด้วย Agentic AI: #1. AI Agent ตรวจสอบ Inbox ตลอดเวลา > #2. เมื่อเจออีเมล PO ระบบจะดึงไฟล์แนบออกมา อ่านข้อมูลชื่อลูกค้า รหัสสินค้า จำนวน และวันที่ต้องการรับสินค้า > #3. AI ตรวจสอบสต็อกในระบบ ERP เบื้องต้น > #4. หากข้อมูลถูกต้องครบถ้วน AI จะสร้าง Sales Order ในระบบ ERP ทันที และส่งแจ้งเตือนให้แผนกผลิตทราบ บทสรุปผลลัพธ์ คือ สามารถลดเวลาตั้งแต่รับออเดอร์จนถึงส่งเข้าสายการผลิต จาก 15 นาที/ใบ เหลือเพียง 15-30 วินาที/ใบ

Use Case 2: 3-Way Matching ในงานจัดซื้อและบัญชี

ความซับซ้อน: แผนกบัญชีต้องเทียบข้อมูลระหว่าง ใบสั่งซื้อ (PO) + ใบรับสินค้า (Goods Receipt) + ใบแจ้งหนี้ (Invoice) ว่าจำนวนของและราคาตรงกันทุกบรรทัดหรือไม่ก่อนสั่งจ่ายเงิน
กระบวนการด้วย Agentic AI: เมื่อได้รับ Invoice จากซัพพลายเออร์ AI จะดึงข้อมูลและเข้าไปดึงข้อมูล PO และ GR จากระบบ ERP มาเทียบกันแบบบรรทัดต่อบรรทัดแม้ซัพพลายเออร์จะใช้ชื่อสินค้าไม่ตรงกับในระบบ แต่เป็นของชิ้นเดียวกัน AI ก็สามารถใช้ระบบ Semantic Search เพื่อทำความเข้าใจและจับคู่ได้อย่างถูกต้องหากตรงกัน 100% ระบบจะส่งคำสั่งตั้งเบิกจ่าย หากไม่ตรง AI จะสรุปจุดที่ผิดพลาดส่งให้พนักงานบัญชีตรวจสอบทันที บทสรุปผลลัพธ์ คือ สามารถช่วยลดงานเอกสารของแผนกบัญชีลงได้กว่า 80% ปิดงบได้เร็วขึ้น และขจัดปัญหาการจ่ายเงินซ้ำซ้อนหรือจ่ายผิดพลาด

เส้นทางสู่ความสำเร็จ

ช่วงท้ายของเซสชัน คุณสันทัดได้ให้คำแนะนำสำหรับองค์กรที่ต้องการเริ่มต้นนำ Agentic AI มาใช้:

Start Small, Scale Fast: ไม่จำเป็นต้องทำทุกแผนกพร้อมกัน ให้เลือกกระบวนการที่มีปริมาณเอกสารสูง รูปแบบซ้ำ ๆ แต่ใช้เวลาทำนาน (High Volume, Low Complexity) เป็นโครงการนำร่อง (Pilot Project) เพื่อสร้าง Quick Win
Data Privacy & Security: การเลือกใช้โซลูชันระดับ Enterprise อย่าง UiPath ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลความลับของโรงงาน เช่น สูตรการผลิต และ ข้อมูลลูกค้า จะถูกเก็บรักษาอย่างปลอดภัยและเป็นไปตามมาตรฐาน PDPA
Change Management: ท้ายที่สุดเทคโนโลยีเป็นเพียงเครื่องมือ สิ่งสำคัญคือการสื่อสารให้พนักงานเข้าใจว่า AI ไม่ได้มาแย่งงาน แต่มาช่วยรับเหมางานที่น่าเบื่อ เพื่อให้พนักงานได้ยกระดับ Up-skill ตัวเอง ไปทำงานที่ใช้ทักษะการวิเคราะห์ ควบคุม และวางแผนกลยุทธ์มากขึ้น

บทสรุป

การบรรยายของคุณสันทัด ได้เปลี่ยนมุมมองของการจัดการเอกสาร จากงานธุรการที่น่าเบื่อ ให้กลายเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขัน การผสาน UiPath IDP เข้ากับ Agentic AI คือจิ๊กซอว์ชิ้นสำคัญที่ช่วยให้โรงงานอุตสาหกรรมเปลี่ยนผ่านสู่ Smart Factory อย่างสมบูรณ์แบบ ทั้งในแง่ของการลดต้นทุน เพิ่มความเร็ว และยกระดับคุณภาพชีวิตในการทำงานของพนักงาน

สำหรับผู้ที่ต้องการชมการสาธิต (Demo) การทำงานของ AI Agent อย่างละเอียด และฟังเนื้อหาฉบับเต็ม สามารถรับชมวิดีโอบันทึกการบรรยายย้อนหลังได้ที่นี่: