Honeywell Case Study — เมื่อ AI Agents และ Digital Twins เปลี่ยน Industrial Automation สู่ Agentic Industrial Enterprise
- DX Academy
- 2 มิ.ย.
- ยาว 7 นาที
อัปเดตเมื่อ 5 วันที่ผ่านมา
Honeywell ไม่ได้ใช้ AI เพื่อแทนที่วิศวกร ช่างเทคนิค หรือทีมปฏิบัติการ แต่ใช้ AI เพื่อเปลี่ยนข้อมูลอุตสาหกรรมจำนวนมหาศาลให้กลายเป็น insight และ action ที่ช่วยให้มนุษย์โฟกัสกับความปลอดภัย การตัดสินใจ และนวัตกรรมที่มีมูลค่าสูงกว่าเดิม
จากบริษัท Industrial Automation สู่ต้นแบบ Agentic Enterprise ในโลก Industrial, Manufacturing & Enterprise Operations
Honeywell เป็นหนึ่งในกรณีศึกษาที่สำคัญของ Agentic AI Transformation ในโลกอุตสาหกรรม เพราะบริษัทไม่ได้ใช้ AI เพียงเพื่อสร้าง chatbot หรือช่วยงานเอกสาร แต่กำลังเชื่อมข้อมูลอุตสาหกรรมจำนวนมหาศาลเข้ากับ AI agents, digital twins, enterprise workflows, service operations และ autonomous workforce เพื่อเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็น insight, decision และ action ที่เกิดขึ้นได้จริงในระดับปฏิบัติการ
จุดที่ทำให้กรณีนี้น่าสนใจคือ Honeywell อยู่ในอุตสาหกรรมที่เชื่อมทั้งโลกกายภาพและโลกดิจิทัลเข้าด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็นโรงงาน อาคาร ระบบควบคุม เครื่องจักร เซ็นเซอร์ สินทรัพย์ภาคสนาม งานซ่อมบำรุง งานวิศวกรรม งานบริการภายในองค์กร และระบบกำกับความเสี่ยง ในบริบทเช่นนี้ AI ไม่สามารถเป็นเพียงเครื่องมือถามตอบทั่วไป แต่ต้องเข้าใจข้อมูลเชิงอุตสาหกรรม เข้าใจบริบทของสินทรัพย์ และเชื่อมกับ workflow จริงขององค์กร
กรณี Honeywell จึงสะท้อนการเปลี่ยนผ่านจาก “บริษัทที่ทำ Industrial Automation” ไปสู่ “Agentic Industrial Enterprise” ที่ AI agents และ digital twins ทำหน้าที่เป็นชั้นปฏิบัติการอัจฉริยะ ช่วยให้คนทำงานตัดสินใจเร็วขึ้น ลดงานซ้ำ ลดความเสี่ยง และเร่งเวลาในการสร้างคุณค่าจากข้อมูล
In This Article
What: Honeywell กำลังทำอะไร
Why: Honeywell ต้องทรานส์ฟอร์ม Industrial Operations ใหม่
สรุป: Honeywell คือภาพตัวอย่างของ Agentic Enterprise ในโลก Industrial, Manufacturing & Enterprise Operations
เรียนรู้ต่อในหลักสูตร Building the Agentic Enterprise
Key Takeaways
Honeywell แสดงให้เห็นว่า Agentic AI ในอุตสาหกรรมไม่ใช่เพียงเรื่องของ chatbot แต่คือการออกแบบระบบปฏิบัติการใหม่ที่เชื่อมข้อมูล สินทรัพย์ คน ระบบงาน และการกำกับดูแลเข้าด้วยกัน
หัวใจของกรณีนี้คือการใช้ Google Gemini, Vertex AI และ Honeywell Forge เพื่อสร้าง AI agents สำหรับ autonomous operations การใช้ digital twins และ Ansys TwinAI เพื่อสนับสนุน predictive process control ในกระบวนการผลิต และการใช้ ServiceNow AI Platform กับผู้ช่วย AI ชื่อ Red เพื่อยกระดับ service operations และ governance ภายในองค์กร
ผลลัพธ์ที่น่าสนใจคือ Honeywell สามารถใช้ AI เพื่อสร้าง insight ในระดับมหาศาลสำหรับการบริหารอาคารและระบบอุตสาหกรรม ลดภาระงานซ้ำของ service desk เร่งการทำ control attestation ได้ 75% และทำ regulatory gap analysis ได้เร็วขึ้นมาก จากระดับหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน เหลือเพียงระดับชั่วโมงหรือวัน
เปิดแล้ว 🔥 Public Training
— หลักสูตรเร่งรัด 1 วัน สำหรับผู้บริหาร ที่ต้องการเห็นภาพรวมการทรานส์ฟอร์มองค์กรยุค AI ครอบคลุม Digital Transformation, AI Transformation, AI Governance และ Agentic Enterprise
Online Live Workshop วันเสาร์ 11 ก.ค. 2026
ผู้เข้าอบรมจะได้รับ E-Book มูลค่า 990 บาท, Executive Templates, Certificate และ Replay ย้อนหลัง รวมมูลค่ากว่า 10,000 บาท
สมัครวันนี้ Special Offer ราคาเพียง 6,900 บาท รับสิทธิ์ทันที ที่นั่งมีจำนวนจำกัด
Honeywell กำลังทำอะไร
Honeywell กำลังทำให้ AI กลายเป็น “ชั้นปฏิบัติการใหม่” ขององค์กรอุตสาหกรรม ไม่ใช่เพียงเครื่องมือเสริม แต่เป็นระบบที่ช่วยแปลงข้อมูลให้เป็น insight ช่วยแนะนำ action และช่วยให้ workflow สำคัญดำเนินไปได้เร็วขึ้นภายใต้ governance ที่ชัดเจนน
Honeywell กำลังเปลี่ยนจากบริษัทอุตสาหกรรมที่เน้นระบบ automation และระบบควบคุม ไปสู่การเป็น Agentic Industrial Enterprise ที่ใช้ AI agents, digital twins และ autonomous workforce เพื่อทำให้ข้อมูลจากผลิตภัณฑ์ สินทรัพย์ เซ็นเซอร์ ระบบอาคาร โรงงาน และ workflow ภายในองค์กร กลายเป็นข้อมูลเชิงปฏิบัติการที่นำไปใช้ได้จริง
ในระดับ industrial operations Honeywell ร่วมมือกับ Google Cloud เพื่อนำความสามารถของ Gemini บน Vertex AI มาเชื่อมกับข้อมูลจาก Honeywell Forge เพื่อสร้าง AI agents ที่เข้าใจข้อมูลอุตสาหกรรมและสามารถช่วย engineers, technicians และ warehouse workers ทำงานได้เร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น
ในระดับ digital twin และ manufacturing Honeywell ใช้ Battery Manufacturing Excellence Platform ร่วมกับเทคโนโลยีจาก Ansys เพื่อสร้าง digital twin ที่มีความเข้าใจเชิงฟิสิกส์ และเชื่อมกับ control system ของ Honeywell เพื่อสนับสนุน predictive process control หรือการควบคุมกระบวนการผลิตเชิงคาดการณ์
ในระดับ enterprise operations Honeywell ใช้ผู้ช่วย AI ชื่อ Red ร่วมกับ ServiceNow และ Moveworks เพื่อช่วยลดบทสนทนาใน service desk จำนวนมาก และใช้ ServiceNow AI Platform เพื่อบริหารงานด้าน risk, compliance, control attestation และ governance workflows
The strategic shift is from industrial automation to agentic industrial intelligence.
ทำไม Honeywell ต้องทรานส์ฟอร์ม Restaurant ใหม่
ในโลกอุตสาหกรรมยุคใหม่ ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่การมีข้อมูลมากที่สุด แต่อยู่ที่ความสามารถในการเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นการตัดสินใจและการปฏิบัติการได้เร็วที่สุด
เหตุผลสำคัญคือองค์กรอุตสาหกรรมขนาดใหญ่อย่าง Honeywell มีข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่ข้อมูลเหล่านี้มักกระจายอยู่ในหลายระบบ เช่น product specifications, asset data, sensor readings, IoT data, maintenance records, engineering documents, operating procedures, cybersecurity data และ compliance workflows
ปัญหาจึงไม่ใช่การไม่มีข้อมูล แต่คือข้อมูลจำนวนมากยังไม่ถูกแปลงเป็น context, insight และ action ที่ช่วยให้คนหน้างานและผู้บริหารตัดสินใจได้เร็วพอ
อีกปัจจัยหนึ่งคือภาคอุตสาหกรรมกำลังเผชิญแรงกดดันด้านแรงงาน ทักษะ และการถ่ายทอดความรู้จากผู้เชี่ยวชาญรุ่นเก่าไปสู่คนรุ่นใหม่ Engineers และ technicians จำนวนมากยังต้องใช้เวลาค้นคู่มือ วิเคราะห์สัญญาณผิดปกติจากอุปกรณ์ ตรวจข้อมูลจากหลายแหล่ง และแก้ปัญหาด้วยประสบการณ์เฉพาะบุคคล
ในด้าน manufacturing โดยเฉพาะ battery manufacturing การขยายการผลิตจากระดับทดลองไปสู่โรงงานขนาดใหญ่มีความซับซ้อนสูง ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยอาจทำให้ yield ลดลง ของเสียเพิ่มขึ้น และต้นทุนสูงขึ้น การใช้ digital twin แบบเดิมที่เป็นเพียง visualization หรือ dashboard จึงไม่เพียงพออีกต่อไป เพราะองค์กรต้องการระบบที่สามารถคาดการณ์ ปรับปรุง และควบคุมกระบวนการผลิตได้อย่างต่อเนื่อง
ในระดับ enterprise operations Honeywell ยังต้องจัดการงานซ้ำจำนวนมาก เช่น service desk conversations, IT requests, risk review, compliance activities, control attestation และ regulatory gap analysis ซึ่งล้วนเป็น workflow ที่ใช้เวลามากและต้องการความแม่นยำสูง
นี่คือเหตุผลที่ Honeywell ต้องขยับจาก automation แบบเดิม ไปสู่ agentic enterprise operations ที่ AI, digital twins, workflow platform และ governance ทำงานร่วมกัน
Honeywell ออกแบบการเปลี่ยนผ่านอย่างไร
Honeywell แสดงให้เห็นว่า Agentic AI ที่สร้างคุณค่าในอุตสาหกรรมต้องไม่ใช่ chatbot กลางตัวเดียว แต่ต้องเป็น AI specialists ที่เข้าใจ domain, workflow, asset data และ governance ขององค์กร
Honeywell ไม่ได้เริ่มจากการนำ AI ทั่วไปมาใช้ในองค์กร แต่เริ่มจากการเชื่อม AI เข้ากับ domain data และ workflow จริงของภาคอุตสาหกรรม
แนวทางแรกคือการเชื่อม Google Gemini และ Vertex AI เข้ากับ Honeywell Forge ซึ่งเป็นฐานข้อมูลและแพลตฟอร์มด้านอุตสาหกรรมของ Honeywell จุดนี้สำคัญมาก เพราะ AI จะสร้างคุณค่าได้จริงก็ต่อเมื่อเข้าใจข้อมูลเฉพาะทางของสินทรัพย์ เครื่องจักร อาคาร โรงงาน และกระบวนการผลิต ไม่ใช่ทำงานจากข้อมูลทั่วไปเพียงอย่างเดียว
แนวทางที่สองคือการสร้าง purpose-built industrial AI agents หรือ AI agents ที่ออกแบบตามบทบาทงานจริง เช่น ช่วย engineers ลดรอบเวลาการออกแบบ ช่วย technicians วิเคราะห์ปัญหาหน้างาน ช่วย warehouse workers ใช้ข้อมูลในการทำงาน และช่วยทีมปฏิบัติการเข้าใจสัญญาณจากระบบอุตสาหกรรม
แนวทางที่สามคือการใช้ multimodal AI เพื่อประมวลผลข้อมูลหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และ sensor readings เพราะงานอุตสาหกรรมไม่ได้มีข้อมูลอยู่ในเอกสารเท่านั้น แต่มีข้อมูลจากเครื่องจักร ภาพหน้างาน เสียงผิดปกติ วิดีโอการทำงาน และสัญญาณจากระบบจริง
แนวทางที่สี่คือการใช้ AI-driven digital twins เพื่อขยับจากระบบจำลองหรือ dashboard ไปสู่ระบบที่ช่วยตัดสินใจ โดยเฉพาะใน battery manufacturing ที่ Honeywell ใช้ Ansys TwinAI และ digital twin เพื่อสนับสนุน predictive process control และ closed-loop manufacturing control
แนวทางที่ห้าคือการใช้ autonomous workforce ใน enterprise service operations โดยใช้ Red AI assistant เพื่อลดบทสนทนาซ้ำใน service desk และทำให้ IT teams สามารถโฟกัสกับงานที่ซับซ้อนและมีมูลค่าสูงกว่า
แนวทางสุดท้ายคือการวาง governance ผ่าน ServiceNow AI Platform เพื่อเชื่อม risk, compliance, CMDB, vulnerability response, common controls และ auditability เข้าด้วยกัน ทำให้ Agentic AI ไม่ได้เป็นเพียง automation แต่เป็น operating model ที่ตรวจสอบได้และควบคุมความเสี่ยงได้
มอง Hoenywell ผ่าน Agentic AI Transformation Canvas
หากมองผ่าน Agentic AI Transformation Canvas จะเห็นว่า Honeywell ไม่ได้ใช้ AI เป็นโครงการแยกส่วน แต่ใช้ AI เพื่อออกแบบ operating model ใหม่ขององค์กรอุตสาหกรรม
ในมิติ Strategic Vision & Outcomes Honeywell กำลังเปลี่ยนจากบริษัท industrial automation ไปสู่ Agentic Industrial Enterprise ที่ใช้ AI agents, digital twins และ autonomous workforce เปลี่ยนข้อมูลอุตสาหกรรมจำนวนมหาศาลให้กลายเป็น trusted insights, automation และ time-to-value ที่เร็วขึ้น
ในมิติ High-Value Workflows & Use Cases Honeywell เลือก workflow ที่มีมูลค่าสูงและเหมาะกับ Agentic AI เช่น digital twins สำหรับ building และ industrial operations, engineering design support, technician troubleshooting, maintenance support, battery manufacturing optimization, IT service desk automation และ risk / compliance workflows
ในมิติ Stakeholders, Roles & Change Readiness บทบาทของคนเปลี่ยนไปอย่างชัดเจน Engineers ขยับจากการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองทั้งหมด ไปสู่บทบาทผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ AI ช่วยออกแบบและ validate งาน Technicians ขยับจากการค้นคู่มือเอง ไปสู่การใช้ AI ช่วย troubleshooting ส่วน IT service teams เปลี่ยนจากผู้ตอบ ticket ซ้ำ ๆ ไปเป็นผู้ดูแล exception และ service workflow
ในมิติ Governance, Trust & Human Oversight Honeywell ใช้ ServiceNow AI Platform เพื่อกำกับ enterprise workflows มี asset-level risk visibility ผ่าน CMDB และ control frameworks มี human oversight สำหรับการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับ safety-critical และ operational risk และมี auditability สำหรับ IT, risk, compliance และ service workflows
ในมิติ Current Frictions & Transformation Opportunity Honeywell เผชิญข้อมูล product, asset และ sensor จำนวนมหาศาลที่กระจายอยู่หลายระบบ Engineers และ technicians ใช้เวลาค้นเอกสารและตีความสัญญาณจากระบบ Manufacturing ต้องการ predictive quality control IT service desk มีคำถามและคำขอซ้ำจำนวนมาก ส่วน risk และ compliance workflows ใช้เวลานานและกระจัดกระจาย
ในมิติ Trusted Context & Knowledge Foundation AI ของ Honeywell ต้องใช้บริบทจาก Honeywell Forge, product specifications, engineering knowledge, sensor readings, operational data, images, videos, maintenance records, digital twin simulation data, CMDB, risk controls, vulnerability data, compliance records และ IT service knowledge base
ในมิติ Agent Team & Orchestration Design Honeywell ไม่ได้ใช้ AI agent เพียงตัวเดียว แต่สามารถมองเป็นระบบของ AI specialists หลายบทบาท เช่น Industrial Operations AI Agent, Digital Twin Insight Agent, Maintenance / Technician Agent, Manufacturing Optimization Agent, Red IT Service Agent, Risk & Compliance Agent และ Governance Layer
ในมิติ Value Metrics & Business Case Honeywell วัดผลจากการสร้าง insights ระดับมหาศาล การลด design cycles การลด maintenance costs การเพิ่ม productivity การลด service desk conversations การทำ control attestation เร็วขึ้น 75% และการทำ regulatory gap analysis เร็วขึ้น 85%+
Agentic AI Transformation Canvas ช่วยให้เห็นว่า Honeywell ไม่ได้ใช้ AI เพื่อเพิ่ม productivity รายจุด แต่กำลังสร้างระบบปฏิบัติการใหม่ที่เชื่อมข้อมูลอุตสาหกรรม คน Workflow และ Governance เข้าด้วยกัน
Agentic AI Transformation Canvas คืออะไร
Agentic AI Transformation Canvas คือ framework เชิงกลยุทธ์แบบ 9 ขั้นตอน สำหรับช่วยให้องค์กร ก้าวข้ามการใช้ AI Tools รายจุด ไปสู่การออกแบบ Agentic Enterprise อย่างเป็นระบบ
Canvas นี้ถูกออกแบบให้เป็นเครื่องมือ 1 หน้า เพื่อช่วยให้ผู้บริหารและทีม transformation เห็นภาพร่วมกัน ตั้งแต่เป้าหมายเชิงกลยุทธ์ workflow ที่ควรเริ่มต้น ผู้เกี่ยวข้องหลัก governance ที่ต้องวาง trusted context ที่ AI ต้องเข้าใจ agent team design วิธีวัด business value และแนวทาง scale ไปสู่ระดับองค์กร
หัวใจของ Canvas นี้คือการทำให้องค์กรเริ่มจาก business value ไม่ใช่ technology
ไม่ใช่เริ่มจากคำถามว่า “จะใช้ AI ตัวไหน”แต่เริ่มจากคำถามว่า “เราต้องการ transform workflow ใด เพื่อสร้าง business value อะไร”
“Agentic AI Transformation Canvas is not a technology template.It is an executive alignment tool for redesigning enterprise work.”
Canvas นี้จึงไม่ได้เป็นเพียงแบบฟอร์มสำหรับกรอกข้อมูล แต่เป็น strategic conversation framework ที่ช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจร่วมกันได้ดีขึ้นว่าองค์กรควรเริ่มตรงไหน และจะขยายผลอย่างไร
Outcome ที่ Hoenywell ได้จากการทรานส์ฟอร์ม
Business value ของ Honeywell ไม่ได้เกิดจาก AI ที่ตอบคำถามได้ดีขึ้นเท่านั้น แต่เกิดจาก AI ที่ช่วยลดเวลาในการออกแบบ ลดงานซ้ำ เพิ่ม insight ลดความเสี่ยง และเร่งการตัดสินใจใน workflow จริงขององค์กร
ผลลัพธ์ของ Honeywell สะท้อนทั้งด้าน insight, productivity, automation, risk control และ time-to-value
ในด้าน operational insight Honeywell ใช้ AI และ digital twins เพื่อเปลี่ยน product, asset และ operational data จำนวนมากให้กลายเป็น insights ที่ใช้กับ building management, manufacturing และ industrial operations ได้จริง โดยมีการอ้างถึงความสามารถในการสร้าง insights ระดับ “billions” สำหรับ building management
ในด้าน engineering productivity Honeywell ใช้ purpose-built industrial AI agents เพื่อช่วยลด project design cycles และทำให้ engineers สามารถใช้เวลามากขึ้นกับ innovation, validation และ customer experience
ในด้าน maintenance และ technician support AI agents ช่วย technicians วิเคราะห์ปัญหาหน้างานจากข้อมูลหลายรูปแบบ เช่น sensor readings, performance data, รูปภาพ วิดีโอ หรือสัญญาณผิดปกติ ทำให้การ troubleshoot มีโอกาสเร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น
ในด้าน manufacturing Honeywell Battery Manufacturing Excellence Platform และ Ansys digital twin ช่วยสร้าง end-to-end visibility ด้าน safety, efficiency และ quality และสนับสนุนการเปลี่ยนจาก feedback control ไปสู่ predictive process control
ในด้าน IT service operations Red AI assistant ช่วยลด service desk conversations ส่วนใหญ่ ทำให้ลดงานซ้ำของ IT service desk และเพิ่มความเร็วในการให้บริการพนักงาน
ในด้าน risk and compliance Honeywell ใช้ ServiceNow เพื่อจัดการ GRC activities 100% บนแพลตฟอร์ม ทำ full control attestation ได้เร็วขึ้น 75% และทำ gap analysis ได้เร็วขึ้น 85%+ จากเดิมที่อาจใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน เหลือเพียงระดับชั่วโมงหรือวัน
บทเรียนสำหรับผู้บริหารไทย
กรณี Honeywell มีบทเรียนสำคัญสำหรับองค์กรไทย โดยเฉพาะภาคอุตสาหกรรม โรงงาน พลังงาน อาคารอัจฉริยะ โลจิสติกส์ สาธารณูปโภค โทรคมนาคม โรงพยาบาลขนาดใหญ่ และองค์กรที่มีสินทรัพย์ ระบบปฏิบัติการ และข้อมูลภาคสนามจำนวนมาก
บทเรียนแรกคือ เริ่มจากข้อมูลสินทรัพย์ ผลิตภัณฑ์ และ workflow ที่มีมูลค่าสูง องค์กรไทยจำนวนมากมีข้อมูลเครื่องจักร ระบบอาคาร เอกสารซ่อมบำรุง คู่มือ SOP และข้อมูลเซ็นเซอร์จำนวนมาก แต่ยังไม่ถูกเชื่อมให้ AI ใช้ได้อย่างเป็นระบบ
บทเรียนที่สองคือ Digital Twin ต้องเชื่อมกับ action ไม่ใช่เป็นเพียง dashboard หาก digital twin ทำได้แค่แสดงภาพ จะสร้างคุณค่าได้จำกัด แต่ถ้าเชื่อมกับ predictive maintenance, process optimization, energy efficiency, safety workflow หรือ production control จะสร้างผลลัพธ์ได้มากกว่า
บทเรียนที่สามคือ Service Desk เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีของ autonomous workforce องค์กรไทยสามารถเริ่มจาก IT, HR หรือ procurement service desk agent เพื่อลดคำถามซ้ำ เรียนรู้ governance และสร้างความพร้อมก่อนขยายไปสู่งาน mission-critical
บทเรียนที่สี่คือ AI specialists ต้องมีบทบาทเฉพาะ ไม่ควรสร้าง chatbot กลางตัวเดียวแล้วคาดหวังให้ตอบทุกเรื่อง แต่ควรออกแบบ Maintenance Agent, Energy Optimization Agent, IT Service Agent, Compliance Agent หรือ Procurement Agent ตาม workflow จริง
บทเรียนที่ห้าคือ ต้องมี human oversight สำหรับ operational risk ในบริบทโรงงาน อาคาร พลังงาน และระบบอุตสาหกรรม AI ควรทำงานภายใต้ guardrails ที่ชัดเจน โดยมีมนุษย์ตรวจสอบในจุดที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย ความเสี่ยง การหยุดเดินระบบ หรือ compliance impact
บทเรียนสุดท้ายคือ วัดผลด้วย time-to-value, downtime, waste, cost และ risk อย่าวัดแค่จำนวนคำถามที่ AI ตอบ แต่ต้องวัด downtime reduction, maintenance cost, energy efficiency, service resolution time, compliance cycle time, quality loss และ risk exposure
สำหรับผู้บริหารไทย คำถามสำคัญไม่ใช่ “จะใช้ AI ตัวไหน” แต่คือ “ข้อมูลสินทรัพย์และ workflow ใดขององค์กรที่ควรถูกเปลี่ยนให้กลายเป็น insight และ action ด้วย AI ก่อน”
สรุป: Hoenywell คือภาพตัวอย่างของ Agentic Enterprise ในโลก Industrial, Manufacturing & Enterprise Operations
Honeywell คือภาพตัวอย่างของ Agentic Enterprise ในโลก Industrial, Manufacturing & Enterprise Operations เพราะบริษัทไม่ได้ใช้ AI เพียงเพื่อช่วยตอบคำถาม แต่ใช้ AI เพื่อเชื่อมโลกกายภาพและโลกดิจิทัลเข้าด้วยกันผ่าน digital twins, industrial data, sensors, enterprise workflows และ AI specialists
กรณีนี้แสดงให้เห็นว่าอนาคตของอุตสาหกรรมไม่ได้อยู่ที่ automation แบบเดิมเท่านั้น แต่อยู่ที่การสร้าง autonomous intelligence layer ที่สามารถเปลี่ยนข้อมูลจากสินทรัพย์ เครื่องจักร อาคาร โรงงาน และ workflow ภายในองค์กรให้กลายเป็น insight และ action ที่มี governance รองรับ
Honeywell แสดงให้เห็นว่า Agentic AI ที่แท้จริงในภาคอุตสาหกรรมต้องทำงานบน trusted context ต้องเชื่อมกับ workflow จริง ต้องมี AI specialists ที่มีบทบาทเฉพาะ และต้องมี human oversight สำหรับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง
The winners in the Agentic AI era will not be the industrial companies with the most data, but the companies that can turn industrial data into trusted insight, governed automation, and faster time-to-value.
Honeywell จึงเป็นภาพตัวอย่างขององค์กรที่กำลังเปลี่ยนจาก Industrial Automation Company ไปสู่ Agentic Industrial Enterprise — องค์กรที่ใช้ AI agents, digital twins และ autonomous workforce เพื่อยกระดับ productivity, safety, risk control และ innovation ในระดับองค์กร
เรียนรู้ต่อในหลักสูตรใหม่ปี 2026
แนวคิดจากกรณีศึกษาทั้งหมดนี้ คือหัวใจของหลักสูตรใหม่ปี 2026
Leading Transformation in the Age of AI
AI-Ready Enterprise Architecture for Executives
รายละเอียดหลักสูตร
Online Live Workshop: วันเสาร์ที่ 11 ก.ค. 2569 เวลา 09.00–16.00 น.
หลักสูตรเร่งรัด 1 วัน สำหรับผู้บริหาร เจ้าของธุรกิจ และผู้นำองค์กร ที่ต้องการเปลี่ยน AI จาก “เครื่องมือที่คนใช้เป็นรายบุคคล” ให้กลายเป็น “ขีดความสามารถระดับองค์กร” ที่สร้าง ROI ได้จริง กำกับดูแลได้ และขยายผลได้อย่างเป็นระบบ
หลักสูตรนี้ไม่ใช่คอร์สสอนใช้ AI Tools ทั่วไป แต่เป็น Executive Program สำหรับผู้บริหารที่ต้องการออกแบบ AI Transformation อย่างเป็นระบบ ตั้งแต่กลยุทธ์ ข้อมูล Workflow, Governance, AI Agents ไปจนถึงการวัดผลทางธุรกิจ
สิ่งที่ผู้บริหารจะได้เรียนรู้
ผู้เข้าอบรมจะได้เรียนรู้แนวคิดและเครื่องมือสำคัญ เช่น
AI-Ready Enterprise Architecture เพื่อออกแบบองค์กรให้พร้อมใช้ AI ในระดับ enterprise
AI Transformation Roadmap และ Use Case Portfolio เพื่อเลือก use cases ที่มี impact สูงและนำไปใช้ได้จริง
AI Governance by Design เพื่อวาง guardrails, human oversight และ risk controls ตั้งแต่ต้น
Agentic AI Transformation Canvas และ Agent-Enabled Workflows เพื่อออกแบบ workflow ที่ AI Agents และคนทำงานร่วมกันได้จริง
AI Change Management Playbook เพื่อทำให้คนในองค์กร adopt วิธีทำงานใหม่
AI Transformation Scorecard เพื่อวัดความพร้อม ความก้าวหน้า และผลลัพธ์ของ AI Transformation
Real-World Case Studies จากองค์กรชั้นนำระดับโลก เพื่อให้ผู้บริหารเห็นภาพจริง ไม่ใช่แค่ทฤษฎี
พิเศษสำหรับผู้เข้าอบรม
ผู้เข้าอบรมทุกท่านจะได้รับ
E-Book หนังสือใหม่ Leading Transformation in the Age of AI คู่มือผู้บริหารสู่การออกแบบองค์กรที่ใช้ AI ได้จริง สามารถกำกับดูแล ขยายผล และปรับตัวได้อย่างต่อเนื่อง ฉบับภาษาไทย มูลค่า 990 บาท
พร้อม Executive Templates สำหรับผู้บริหารที่ต้องการเปลี่ยนองค์กรในยุค AI โดยเฉพาะ ดาวน์โหลดได้ทันทีหลังเรียนจบ
Certificate และ Replay ย้อนหลัง
รวมมูลค่ากว่า 10,000 บาท
สมัครวันนี้ Special Offer ราคาเพียง 6,900 บาท รับสิทธิ์ทันที ที่นั่งมีจำนวนจำกัด
เหมาะสำหรับผู้บริหารที่ต้องการเปลี่ยนองค์กรให้เป็นผู้นำในยุค AI อย่างจริงจัง
รับสิทธิ์ราคา 6,900 บาท / ดาวน์โหลด Brochure
