กำกับดูแลโดยวิศวกรตั้งแต่ออกแบบ
AI ช่วยเร่งการดึงข้อมูล แต่ทีมวิศวกรยังคงมีอำนาจตัดสินใจ ข้อมูลจะถูกนำไปใช้ได้ก็ต่อเมื่อผ่านการรีวิว ตรวจสอบ และอนุมัติแล้วเท่านั้น
ตรวจสอบย้อนหลังได้ตั้งแต่วันแรก
ข้อมูลทุกค่าสามารถย้อนกลับไปหาเอกสารต้นทางได้ รองรับทั้งการตรวจสอบภายใน ข้อกำหนดทางกฎหมาย และการนำกลับมาใช้ใหม่ในระยะยาว
สร้างมาเพื่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ
ข้อมูลถูกจัดโครงสร้างตามสินทรัพย์และระบบ เพื่อให้สามารถสนับสนุน Digital Twin, Predictive Maintenance และ AI ในภาคอุตสาหกรรมได้อย่างมั่นใจ
การนำเข้าและจัดหมวดหมู่เอกสาร
เอกสารวิศวกรรมจากซัพพลายเออร์, EPC, และทีมภายในจะถูกนำเข้าและจัดหมวดหมู่ตั้งแต่ต้น เพื่อสร้างความชัดเจนในประเภทของเอกสาร ขอบเขตของสินทรัพย์ และข้อกำหนดในการตรวจสอบก่อนเริ่มการดึงข้อมูล
- รองรับการนำเข้าเอกสารหลากหลายรูปแบบ
- จัดหมวดหมู่เอกสารวิศวกรรมอย่างเป็นระบบ
- ระบุบริบทของสินทรัพย์และระบบตั้งแต่เนิ่นๆ
- เตรียมโครงสร้างข้อมูลสำหรับการประมวลผลด้วย AI
การดึงข้อมูลด้วย AI
โมเดล AI ที่ติดตั้งผ่าน Snowflake Cortex AI จะทำหน้าที่ดึงข้อมูลวิศวกรรมโดยใช้บริบทของเอกสารพร้อมให้คะแนนความเชื่อมั่น AI ช่วยเร่งความเร็วในการทำงาน แต่จะไม่ทำงานโดยปราศจากการตรวจสอบ
- ตรรกะการดึงข้อมูลที่เข้าใจบริบท
- การจัดลำดับความสำคัญของข้อมูล
- การให้คะแนนความเชื่อมั่นในระดับรายช่องข้อมูล
- ใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยสนับสนุนการทำงาน
การตรวจสอบและควบคุมการตรวจสอบโดยวิศวกร
ข้อมูลที่ถูกดึงออกมาทั้งหมดต้องผ่านเวิร์กโฟลว์การตรวจสอบที่มีการกำกับดูแล วิศวกรผู้เชี่ยวชาญในแต่ละสาขาจะรีวิว แก้ไข และอนุมัติค่าต่างๆ อย่างชัดเจนก่อนจะปล่อยข้อมูลออกไป
- บังคับให้ต้องมีการตรวจสอบโดยมนุษย์
- การรีวิวโดยวิศวกรเฉพาะทางตามสาขา
- บันทึกการตรวจสอบและการอนุมัติอย่างครบถ้วน
- ไม่มีการยอมรับผลลัพธ์จาก AI โดยอัตโนมัติโดยไม่มีการตรวจสอบ
การจัดโครงสร้างสู่โมเดลข้อมูลอุตสาหกรรม
ข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบจะถูกจัดโครงสร้างให้อยู่ในรูปแบบโมเดลข้อมูลที่พร้อมใช้งานทางวิศวกรรม โดยอิงตามลำดับชั้นของสินทรัพย์ เครื่องจักร และมาตรฐานสากล เช่น DEXPI, ISO 15926 และ CFIHOS เพื่อให้พร้อมใช้งานในทุกระบบและทุกช่วงวงจรชีวิต
- โครงสร้างข้อมูลที่สอดคล้องกับตัวสินทรัพย์
- นำเข้าสู่ระบบ EDMS ได้โดยตรง
- ทดแทนการดึงข้อมูลแบบ Manual โดย EPC
- ลดการทำงานซ้ำในโครงการต่างๆ
Snowflake ในฐานะฐานข้อมูลอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแล
เฉพาะข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเท่านั้นที่จะถูกโหลดเข้าสู่ Snowflake เพื่อเป็น Single Source of Truth สำหรับการกำกับดูแล การสืบที่มาข้อมูล และการควบคุมการเข้าถึงข้อมูล จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าทุกทีมจะใช้ข้อมูลที่สอดคล้องกัน
- Data Pipelines ที่มีการกำกับดูแล
- การตรวจสอบย้อนกลับได้แบบครบวงจร
- การเข้าถึงในระดับองค์กรที่ปลอดภัย
การส่งต่อข้อมูลให้แพลตฟอร์ม Industrial AI และ Digital Twin
เมื่อข้อมูลวิศวกรรมได้รับการตรวจสอบและกำกับดูแลใน Snowflake แล้ว ข้อมูลจะถูกส่งต่อไปยังแพลตฟอร์ม AI สำหรับงานอุตสาหกรรม และ Digital Twin ซึ่งจำเป็นต้องมีบริบทของสินทรัพย์ที่เชื่อถือได้เพื่อให้เกิดมูลค่า Accelerator ช่วยให้มั่นใจว่าแพลตฟอร์มเหล่านี้ได้รับข้อมูลนำเข้าที่ผ่านการจัดระเบียบและมีโครงสร้าง เพื่อให้โฟกัสไปที่การวิเคราะห์และการตัดสินใจ ไม่ใช่การตามแก้ข้อมูล
- ข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างสำหรับแพลตฟอร์มอุตสาหกรรม
- เริ่มใช้งานบน Cognite CDF และ Kognitwin ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
- ลดความพยายามในการตามแก้ไขข้อมูลและการทำงานซ้ำ
- เพิ่มความเชื่อมั่นในผลวิเคราะห์จาก AI และ Digital Twin
Accelerating Drilling Operations and Ensuring Safety Through Next-Generation Design
Increased win rate and improved returns with an AI-Driven Quotation Engine
Building a Cloud-Native Data Monitoring System for 200+ Oil Rigs
วิธีใช้ Service Design เพื่อยกระดับกลยุทธ์ Customer Experience ให้รองรับการเติบโตของธุรกิจ
4 KPI และเมตริกสำคัญสำหรับวัดความสำเร็จของ Service Design (พร้อมพิสูจน์ความคุ้มค่า ROI)
