เทคโนโลยีดิจิทัล และ AI

1. ผู้ที่ยังไม่ได้ทำงานต้องการเรียนรู้เพื่อประกอบอาชีพได้

2. ผู้ที่ทำงานแล้วและต้องการเพิ่มพูนสมรรถนะ

3. ผู้ที่ทำงานแล้วและต้องการเพิ่มพูนสมรรถนะที่แตกต่างไปจากเดิม

1. ทักษะการประยุกต์ใช้ AI เพื่อผู้ประกอบการวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ที่ผู้เรียนสามารถประยุกต์ใช้โมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เข้าถึงได้เพื่อการพยากรณ์ความต้องการและการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังในบริบทของ SMEs
2. ทักษะการสร้างกระบวนการทำงานอัตโนมัติ (Workflow Automation) ที่ผู้เรียนสามารถออกแบบและสร้างกระบวนการทำงานอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือดิจิทัลเพื่อเชื่อมโยงกระบวนการโลจิสติกส์
3. ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลโลจิสติกส์ ที่ผู้เรียนสามารถวิเคราะห์ข้อมูลโลจิสติกส์ของ SMEs เพื่อค้นหาปัญหาคอขวด และนำเสนอแนวทางการแก้ปัญหาโดยใช้ข้อมูลเป็นฐาน
4. ทักษะการให้คำปรึกษาและแก้ปัญหาที่ผู้เรียนสามารถวิเคราะห์กระบวนการทำงานจริงของ SMEs และให้คำปรึกษาในการนำเทคโนโลยี AI และ Automation ไปใช้แก้ปัญหาจริง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน
5. ทักษะการบูรณาการ BCG Model ที่ผู้เรียนสามารถประยุกต์ใช้ AI และ Automation เพื่อสนับสนุนเป้าหมาย BCG Model
6. ทักษะการปฏิบัติงานจริง ที่ผู้เรียนสามารถจัดทำตัวอย่างงาน (Work Example) ที่พิสูจน์สมรรถนะโดยการเข้าไปวิเคราะห์และพัฒนาระบบอัตโนมัติหรือโมเดล AI ให้กับผู้ประกอบการ SMEs ที่เป็นภาคีได้จริง

PLO 1 วิเคราะห์กระบวนการโลจิสติกส์และข้อมูลของ SMEs เพื่อระบุปัญหาคอขวด (Bottlenecks) และประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการพยากรณ์ความต้องการและวางแผนเพิ่มประสิทธิภาพโซ่อุปทาน

PLO 2 ออกแบบและสร้าง กระบวนการทำงานอัตโนมัติ ที่บูรณาการแนวคิด BCG เพื่อแก้ปัญหาโลจิสติกส์ในสถานประกอบการ SMEs และนำเสนอผลงาน (Work Example) ที่วัดผลลัพธ์การปรับปรุงได้จริง

1. เพื่อ Upskill และ Reskill กลุ่มแรงงาน (Workforce) ให้มีสมรรถนะขั้นสูงในการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และกระบวนการทำงานอัตโนมัติ (Automated Workflows) เพื่อแก้ปัญหาโลจิสติกส์จริงในภาคอุตสาหกรรม
2. เพื่อผลิตกำลังคนที่มี Credential เป็นที่ยอมรับ ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลโลจิสติกส์ที่ปรึกษาสำหรับ SMEs ซึ่งสามารถเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับกลุ่มผู้ประกอบการ SMEs
3. เพื่อสร้างกระบวนการเรียนรู้แบบ Work-Based Learning ที่เข้มข้นผ่านการร่วมออกแบบ (Co-Design) และร่วมสร้าง (Co-Creation) กับสภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย ผู้ประกอบการ SMEs และผู้เชี่ยวชาญจากบริษัทด้านโลจิสติกส์ AI และเทคโนโลยี
4. เพื่อบูรณาการทักษะดิจิทัลที่จำเป็น (Digital Skills) และผลกระทบเชิง BCG เข้าสู่กระบวนการทำงานจริงของ SMEs เช่น การใช้ AI พยากรณ์เพื่อลดสต็อกส่วนเกิน ซึ่งเป็นการลด Waste การประเมิน Carbon Footprint
5. เพื่อเชื่อมโยงการศึกษากับการทำงานจริง โดยใช้ผลลัพธ์การเรียนรู้เป็นมาตรวัด และรองรับการเทียบโอนประสบการณ์ (R-PEL)

• ระยะเวลาการจัดการศึกษา 5 เดือน

• การศึกษาผ่านทฤษฎี 60 ชั่วโมง

  และการปฏิบัติ 225 ชั่วโมง

ตารางการจัดการเรียนการสอน (แนบท้าย)