Industrial Monitoring
ระบบติดตามโรงงาน
Industrial Monitoring
ระบบ IIoT สำหรับโรงงาน
รายละเอียดบริการ
บริการพัฒนาระบบ IoT ครบวงจร
เปลี่ยนทุกอย่างให้ Smart ด้วยเทคโนโลยี IoT ตั้งแต่ Smart Home, Smart Building ไปจนถึง Industrial IoT (IIoT) ด้วยทีมผู้เชี่ยวชาญ
Connected Devices
เชื่อมต่ออุปกรณ์ทุกประเภทเข้าสู่ระบบ Cloud ควบคุมได้จากทุกที่
Data Analytics
วิเคราะห์ข้อมูลจาก Sensors เพื่อ Insights และ Optimization
Automation
ระบบทำงานอัตโนมัติตาม Rules และ AI Predictions
บริการของเรา
Smart Home & Building
ระบบบ้านและอาคารอัจฉริยะ ควบคุมไฟ แอร์ ความปลอดภัย
Industrial IoT
ระบบโรงงานอัจฉริยะ Machine Monitoring และ Predictive Maintenance
Asset Tracking
ติดตามตำแหน่งและสถานะของ Assets ด้วย GPS และ BLE
Energy Management
Monitor และ Optimize การใช้พลังงานแบบ Real-time
คุณสมบัติเด่น
ระบบติดตามเครื่องจักรแบบเรียลไทม์ (Real-time Machine Monitoring) ติดตั้งเซ็นเซอร์อุตสาหกรรม (Industrial Sensors) กับเครื่องจักรทุกเครื่อง วัด Vibration (การสั่นสะเทือน), Temperature (อุณหภูมิ), Pressure (แรงดัน), Rotation Speed (รอบ), Current & Voltage (กระแส/แรงดันไฟฟ้า), Operating Time (เวลาทำงาน) ส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ทุก 1-5 วินาที ผ่าน Industrial Protocols: Modbus TCP/RTU, OPC UA, MQTT, Ethernet/IP, Profinet แสดงผลบน Dashboard เรียลไทม์ Machine Status (Running, Idle, Down, Maintenance), Performance Metrics, Anomaly Detection แจ้งเตือนทันทีเมื่อเครื่องมีปัญหา เช่น อุณหภูมิสูงผิดปกติ การสั่นสะเทือนมากเกินไป แรงดันลด Motor เสียหาย รองรับการเชื่อมต่อกับ PLC (Programmable Logic Controller), SCADA, HMI ที่มีอยู่ในโรงงาน ช่วยผู้จัดการโรงงาน Production Manager Maintenance Team ทราบสถานะเครื่องจักรทุกเครื่องตลอดเวลา ลด Downtime จาก Unexpected Breakdowns
ระบบบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ด้วย AI (Predictive Maintenance with AI) ใช้ Machine Learning และ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ เรียนรู้ Pattern การทำงานปกติของเครื่องจักร (Baseline Behavior) คาดการณ์ว่าเครื่องจักรจะเสียเมื่อไหร่ ก่อนที่จะเสียจริง (ล่วงหน้า 1-2 สัปดาห์) แจ้งเตือนให้ทำ Preventive Maintenance ก่อนเครื่องเสีย ลด Unplanned Downtime (หยุดกะทันหัน) ได้ 40-70% ลดต้นทุนการซ่อม เพราะซ่อมก่อนเสียหนัก ประหยัดกว่า ตัวอย่าง AI วิเคราะห์ Vibration Signature ของ Bearing (ลูกปืน) ตรวจพบว่ากำลังจะเสีย → แจ้งเตือนให้เปลี่ยน Bearing ก่อนพัง วิเคราะห์ Current Draw ของ Motor ตรวจพบว่า Coil กำลังเสื่อม → แจ้งเตือนล่วงหน้า ใช้ AI Models: Anomaly Detection (LSTM, Autoencoders), Time Series Forecasting (Prophet, ARIMA), Classification (Random Forest, XGBoost) เปลี่ยนจาก Reactive Maintenance (ซ่อมเมื่อเสีย) เป็น Predictive Maintenance (ซ่อมก่อนเสีย) ประหยัดต้นทุนได้มหาศาล เพิ่ม Machine Uptime
ระบบติดตามการผลิตแบบเรียลไทม์ (Real-time Production Tracking) ติดตั้งเซ็นเซอร์นับ Production Counter เช่น Proximity Sensors, Photoelectric Sensors, Vision Systems นับจำนวนชิ้นงานที่ผลิตได้แบบเรียลไทม์ แยกตาม Product SKU, Production Line, Shift (กะ), Operator Track Production Rate (ชิ้น/ชั่วโมง, ชิ้น/วัน) เปรียบเทียบกับ Production Target ดูว่า Ahead หรือ Behind Target วิเคราะห์ Cycle Time (เวลาที่ใช้ผลิต 1 ชิ้น) ดูว่า Bottleneck อยู่ที่ไหน ติดตาม Throughput, Yield, Scrap/Reject Rate Dashboard แสดงผล Production Progress แบบเรียลไทม์ ผู้จัดการเห็นชัดว่าการผลิตเป็นอย่างไรทุกนาที สามารถแก้ไขปัญหาทันที เช่น เห็นว่า Line 2 ช้า → ไปเช็คว่าเกิดอะไรขึ้น เพิ่ม Production Visibility และ Accountability บันทึก Production History ย้อนหลังได้ทุก Batch สามารถ Trace ได้ว่าชิ้นงานแต่ละชิ้นผลิตเมื่อไหร่ เครื่องไหน กะไหน
ระบบควบคุมคุณภาพอัตโนมัติ (Automated Quality Control) เชื่อมต่อกับ Quality Inspection Equipment เช่น Vision Inspection Systems (กล้องตรวจสอบ), CMM (Coordinate Measuring Machine), Thickness Gauges, Color Sensors บันทึกผลการตรวจสอบคุณภาพทุกชิ้นงาน (หรือ Sampling) บันทึก Defect Types (ประเภทของเสีย): Scratch, Dent, Misalignment, Wrong Color, Wrong Size คำนวณ Quality Metrics: Defect Rate, First Pass Yield (FPY), PPM (Parts Per Million Defective) Statistical Process Control (SPC) Charts เช่น X-bar & R Chart, p-Chart, c-Chart ตรวจจับว่ากระบวนการผลิต Out of Control หรือไม่ แจ้งเตือนเมื่อคุณภาพตกต่ำกว่ามาตรฐาน เพื่อหยุด Line และแก้ไขทันที บันทึก Traceability Data สามารถ Trace ย้อนกลับว่าชิ้นงานที่มีปัญหามาจาก Batch ไหน วันไหน เครื่องไหน ช่วยลด Defect Rate และเพิ่มคุณภาพผลิตภัณฑ์
ระบบจัดการพลังงานอัจฉริยะ (Smart Energy Management System) ติดตั้ง Energy Meters (Power Meters) แบบอุตสาหกรรมที่ฝั่งจ่ายไฟของแต่ละเครื่องจักรหรือแต่ละ Zone วัดการใช้ไฟฟ้าแบบเรียลไทม์ kW, kWh, Power Factor, Voltage, Current, Frequency แสดง Real-time Energy Consumption Dashboard กราฟการใช้ไฟรายชั่วโมง รายวัน รายเดือน วิเคราะห์ว่าเครื่องไหนหรือ Process ไหนกินไฟมากที่สุด (Energy Hogs) คำนวณ Energy Cost ตามอัตราค่าไฟ (แยก Peak/Off-peak) คำนวณ Specific Energy Consumption (SEC) เช่น kWh ต่อ 1 ชิ้นงาน เปรียบเทียบระหว่างเครื่อง ระหว่างกะ ตั้ง Energy Targets และ Alerts เมื่อใช้ไฟเกินเป้า Recommendations สำหรับลดการใช้พลังงาน เช่น ปิดเครื่องจักรที่ไม่ได้ใช้งาน (Idle Machines), ใช้ Inverter ควบคุม Motor Speed, ปรับปรุง Power Factor ช่วยลดค่าไฟ 10-30% และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
คำนวณและติดตาม OEE (Overall Equipment Effectiveness) อัตโนมัติ คำนวณ OEE จากข้อมูลเรียลไทม์ OEE = Availability × Performance × Quality Availability = (Operating Time / Planned Production Time) × 100% วัดจาก Machine Downtime Data Performance = (Actual Production / Theoretical Maximum Production) × 100% วัดจาก Production Rate Quality = (Good Parts / Total Parts Produced) × 100% วัดจาก Defect Rate แสดง OEE สำหรับแต่ละเครื่อง แต่ละ Line แต่ละกะ แต่ละวัน Track OEE Trend เห็นว่า OEE ดีขึ้นหรือแย่ลง วิเคราะห์ OEE Loss Categories: Downtime Losses (Breakdowns, Setup/Changeover), Speed Losses (Reduced Speed, Minor Stoppages), Quality Losses (Startup Rejects, Production Rejects) ช่วย Identify Improvement Opportunities ว่าควร Focus ที่ไหนเพื่อเพิ่ม OEE World Class OEE > 85% หลายโรงงานในไทยอยู่แค่ 50-60% ระบบนี้ช่วยเพิ่ม OEE ได้ 10-20%
แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์สำหรับผู้บริหารและทีมงาน (Real-time Dashboards for Management & Teams) พัฒนา Web Dashboard และ Mobile App สำหรับดูข้อมูลโรงงานแบบเรียลไทม์ Executive Dashboard: KPIs ภาพรวมโรงงาน OEE, Production Count, Downtime, Energy Consumption, Quality Metrics Production Dashboard: Production Progress, Line Status, Shift Performance, Target vs Actual Maintenance Dashboard: Machine Health, Predictive Maintenance Alerts, Maintenance Schedule, MTBF (Mean Time Between Failures), MTTR (Mean Time To Repair) Energy Dashboard: Real-time Energy Consumption, Energy Cost, SEC, Carbon Footprint Quality Dashboard: Defect Rates, SPC Charts, Quality Trends Machine Dashboard: แสดงสถานะเครื่องจักรทุกเครื่องแบบ Floor Map Customizable Widgets และ Layouts ตามต้องการของแต่ละ Role (Manager, Supervisor, Engineer, Operator) Multi-screen Support แสดงบนจอ TV ในโรงงาน Drill-down ดูรายละเอียดได้ลึก
ระบบแจ้งเตือนอัจฉริยะแบบ Multi-channel (Smart Multi-channel Alert System) Alert ผ่านหลายช่องทาง Push Notifications (Mobile App), Email, SMS, LINE, Dashboard Pop-up, LED Lights, Buzzer ในโรงงาน Alert Types: Machine Down (เครื่องหยุดทำงาน), Machine Overheating (เครื่องร้อนเกิน), Abnormal Vibration (สั่นผิดปกติ), Production Behind Target (การผลิตล่าหลัง), Quality Issue Detected (พบปัญหาคุณภาพ), Energy Usage High (ใช้ไฟสูง), Predictive Maintenance Due (ถึงเวลาบำรุงรักษา) ตั้งค่า Alert Rules & Thresholds ได้เอง Alert Routing ส่งไปคนที่เกี่ยวข้อง เช่น Machine Down → Maintenance Team, Quality Issue → QC Manager Alert Escalation ถ้าไม่มีคน Acknowledge ภายใน X นาที ส่ง Escalate ไปหัวหน้า Alert History & Analytics ดูว่า Alert อะไรเกิดบ่อย ช่วยลดเวลา Response และแก้ไขปัญหาได้รวดเร็ว
รวม 1 ปี Support & Maintenance ฟรี (1 Year Free Support & Maintenance) รวม 1 ปี Free Support: Technical Support ตอบคำถาม แก้ปัญหา (Phone, Email, LINE, On-site), Bug Fixes แก้ไข Bugs ที่พบ, Firmware/Software Updates อัปเดตเวอร์ชันใหม่, Sensor Calibration ปรับเทียบเซ็นเซอร์, Performance Monitoring ติดตามประสิทธิภาพระบบ, Report Generation สร้างรายงานตามต้องการ, Training Refreshers อบรมเพิ่มเติมถ้าจำเป็น, Continuous Improvement แนะนำการปรับปรุงระบบ หลังจาก 1 ปี สามารถต่อ Annual Maintenance Contract มั่นใจได้ว่าระบบจะทำงานได้ตลอดและมี Support Team คอยช่วยเสมอ
ขั้นตอนการทำงาน
ขั้นตอนที่ 1 - วิเคราะห์โรงงานและกระบวนการผลิต (Factory Analysis): ทีม IIoT Consultants และ Engineers เข้าสำรวจโรงงานอย่างละเอียด Walk Through Factory Floor สังเกตกระบวนการผลิตทั้งหมด รายการเครื่องจักรทั้งหมด (Machine Inventory): ชนิด ยี่ห้อ รุ่น อายุ สภาพ วิเคราะห์ Production Flow และ Bottlenecks สัมภาษณ์ Production Manager, Maintenance Team, QC, Engineers เพื่อเข้าใจ Pain Points เช่น เครื่องจักรเสียบ่อย, Downtime สูง, ผลผลิตไม่ถึงเป้า, คุณภาพไม่สม่ำเสมอ รวบรวมข้อมูล OEE ปัจจุบัน (ถ้ามี) หรือประเมิน Baseline สำรวจระบบที่มีอยู่ PLC, SCADA, HMI, ERP, MES ตรวจสอบ Network Infrastructure (Ethernet, Wi-Fi, 4G) และไฟฟ้า กำหนด Project Scope, Objectives, KPIs ที่ต้องการปรับปรุง จัดทำ Assessment Report และ Recommendations ระยะเวลา 3-5 วัน
ขั้นตอนที่ 2 - ออกแบบระบบ IIoT Monitoring (System Design): ออกแบบสถาปัตยกรรมระบบ IIoT สำหรับโรงงาน เลือกเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ที่เหมาะสมสำหรับแต่ละเครื่องจักร Vibration Sensors (Accelerometers), Temperature Sensors (Thermocouples, RTD, Infrared), Pressure Sensors, Current/Voltage Sensors (CT, PT), Proximity Sensors, Photoelectric Sensors, Vision Systems ออกแบบ Data Acquisition System: Edge Gateways, PLCs, IoT Gateways เลือก Communication Protocols: Modbus TCP/RTU, OPC UA (Industry 4.0 Standard), MQTT, Ethernet/IP, Profinet ออกแบบ Network Architecture: Industrial Ethernet, Managed Switches, VLANs, Firewalls สำหรับ Security ออกแบบ Cloud/On-premise Infrastructure สำหรับ Data Storage และ Processing (AWS IoT, Azure IoT, Google Cloud IoT, Private Server) ออกแบบ Dashboards และ Reports สำหรับ Roles ต่างๆ สร้าง System Architecture Diagram, Network Diagram, Sensor Placement Plan, BOM (Bill of Materials) Budget Estimate นำเสนอแผนให้ Management Approve ระยะเวลา 5-7 วัน
ขั้นตอนที่ 3 - จัดหาอุปกรณ์อุตสาหกรรม (Industrial Hardware Procurement): จัดซื้ออุปกรณ์ IIoT Industrial-grade ทนทาน รองรับสภาพแวดล้อมโรงงาน (ฝุ่น ความร้อน ความชื้น สั่นสะเทือน) Industrial Sensors จากแบรนด์ชั้นนำ เช่น Siemens, Schneider Electric, Omron, Balluff, ifm, Banner, Keyence Edge Gateways/IoT Gateways: Advantech, Moxa, Siemens, Dell Edge Gateway Industrial PCs/HMIs สำหรับติดตั้งในโรงงาน Managed Ethernet Switches แบบ Industrial (รองรับ -40°C ถึง 75°C) Power Supplies, UPS สำหรับป้องกันไฟตก Cables & Connectors แบบ Industrial (M12, M8) Server/Cloud Infrastructure สำหรับ Backend ตรวจสอบอุปกรณ์ทั้งหมดให้ครบถ้วนและทดสอบก่อนติดตั้ง ระยะเวลา 7-14 วัน (ขึ้นกับการนำเข้า)
ขั้นตอนที่ 4 - ติดตั้งอุปกรณ์และเซ็นเซอร์ (Hardware Installation): ติดตั้งอุปกรณ์ IIoT ในโรงงาน โดยทีม Certified Engineers ติดตั้ง Industrial Sensors กับเครื่องจักรทุกเครื่อง Vibration Sensors ติดกับ Bearing Housing ของ Motors, Pumps, Fans Temperature Sensors ติดตำแหน่งที่ต้องการวัดอุณหภูมิ Pressure Sensors เชื่อมต่อกับ Hydraulic/Pneumatic Systems Current Sensors (CT Clamps) ติดที่สาย Power ของเครื่องจักร Proximity/Photoelectric Sensors ติดที่จุดนับชิ้นงาน เดิน Cables (Industrial Ethernet, RS-485, Analog 4-20mA) จากเซ็นเซอร์ไป Gateway ติดตั้ง Edge Gateways และ Industrial PCs ในตู้ Control Panel ติดตั้ง Managed Switches และ Network Infrastructure ติดตั้ง Dashboard Screens (TVs/Monitors) ในโรงงาน ทำงานนอกเวลา (Shutdown) หรือทีละเครื่องเพื่อไม่กระทบการผลิต ระยะเวลา 7-14 วัน
ขั้นตอนที่ 5 - เชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่ (System Integration): Integrate IIoT System กับระบบที่มีอยู่ในโรงงาน เชื่อมต่อกับ PLC ผ่าน Modbus TCP/RTU หรือ Ethernet/IP อ่านข้อมูล Register และ Coils เชื่อมต่อกับ SCADA ผ่าน OPC UA (Standard อุตสาหกรรม) แลกเปลี่ยนข้อมูลแบบเรียลไทม์ เชื่อมต่อกับ HMI อ่านสถานะเครื่องจักร เชื่อมต่อกับ ERP/MES (เช่น SAP, Oracle) ส่งข้อมูลการผลิต รับ Production Orders ตั้งค่า Data Pipeline: Sensors → Edge Gateway → MQTT Broker/OPC UA Server → Cloud/On-premise Database (InfluxDB, TimescaleDB, PostgreSQL) ตั้งค่า Data Retention Policies เก็บข้อมูล Real-time (1 วัน), Aggregated Data (1 ปี), Historical Data (5 ปี) Develop APIs สำหรับการเข้าถึงข้อมูล ระยะเวลา 5-10 วัน
ขั้นตอนที่ 6 - ทดสอบระบบและ Commissioning (System Testing & Commissioning): ทดสอบระบบ IIoT ทั้งหมดอย่างละเอียด ทดสอบการทำงานของเซ็นเซอร์ทุกตัว ว่าส่งข้อมูลถูกต้อง ทดสอบ Data Pipeline ว่าข้อมูลไหลจาก Sensors → Cloud → Dashboard ครบถ้วน ทดสอบ Dashboards แสดงผลถูกต้อง Real-time ทดสอบ Alert System ว่า Trigger และส่ง Notifications ได้ ทดสอบ Integration กับ PLC, SCADA, ERP ว่าแลกเปลี่ยนข้อมูลได้ Calibrate เซ็นเซอร์ให้แม่นยำ ทดสอบ AI Predictive Maintenance Models (ถ้ามี) Feed Historical Data, Train Models, Validate Accuracy Stress Test และ Load Test ระบบ จำลองการทำงานเต็มรูปแบบ Performance Tuning แก้ไข Latency, Optimize Queries Pilot Run 1-2 สัปดาห์ รวบรวม Feedback ระยะเวลา 7-14 วัน
ขั้นตอนที่ 7 - อบรมพนักงานและส่งมอบระบบ (Training & Handover): จัดอบรมพนักงานโรงงานทุก Level อบรม Production Managers: ใช้ Executive Dashboard, อ่าน KPIs, ตัดสินใจตามข้อมูล อบรม Production Supervisors/Engineers: ใช้ Production Dashboard, วิเคราะห์ Bottlenecks, แก้ไขปัญหา อบรม Maintenance Team: ใช้ Maintenance Dashboard, Respond ต่อ Predictive Maintenance Alerts, บันทึก Maintenance Activities อบรม QC Team: ใช้ Quality Dashboard, วิเคราะห์ SPC Charts, ตรวจสอบ Traceability อบรม Operators: ดู Machine Status, Production Count จากจอในโรงงาน อบรม IT Team: ดูแลระบบ Server/Cloud, Troubleshoot Network, Backup Data มอบเอกสาร System Documentation, User Manuals, API Docs, Architecture Diagrams มอบ Asset List, Warranty Information, Support Contacts ส่งมอบระบบ IIoT พร้อมใช้งาน ระยะเวลา 3-5 วัน
ขั้นตอนที่ 8 - Continuous Improvement & Support (ไม่นับรวมในระยะเวลาโครงการ): หลังจาก Go-live ระบบจะเข้าสู่ระยะ Continuous Improvement ติดตามประสิทธิภาพระบบ Monitor System Health, Uptime, Data Quality รวบรวม Feedback จากผู้ใช้ และปรับปรุงระบบ Fine-tune AI Models ด้วยข้อมูลใหม่ที่เก็บได้ เพิ่ม Accuracy เพิ่ม Features ใหม่ๆ ตามความต้องการ เช่น เพิ่มเครื่องจักรใหม่, เพิ่ม Dashboards, เพิ่ม Integrations Quarterly Business Reviews กับ Management Review KPIs, ROI, Improvement Opportunities รวม 1 ปี Free Support (Technical Support, Bug Fixes, Updates, Training)