แชร์

เครื่องมือที่ใช้ทํา AI Automation

Gemini_Generated_Image_bjhh8wbjhh8wbjhh.png ใบบัว ( นักศึกษาฝึกงาน )
อัพเดทล่าสุด: 29 ก.ค. 2025
900 ผู้เข้าชม

เครื่องมือที่ใช้ทํา AI Automation

เครื่องมือ AI Automation มีหลากหลายประเภทและเหมาะกับการใช้งานที่แตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับความต้องการและระดับความเชี่ยวชาญของผู้ใช้งาน

1.แพลตฟอร์ม Automation แบบ No-Code/Low-Code (เน้นการเชื่อมต่อแอปและ Workflow):
Zapier: เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมสูงสุด ใช้งานง่ายมากด้วยระบบลาก-วาง (Drag-and-Drop) และสามารถเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันได้มากกว่า 6,000 รายการ เหมาะสำหรับผู้ที่ไม่มีความรู้ด้านโค้ดดิ้ง ต้องการสร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่เชื่อมโยงระหว่างแอปต่างๆ เช่น การรับอีเมลแล้วบันทึกข้อมูลลงใน Google Sheet หรือแจ้งเตือนใน Slack.


Make (เดิมชื่อ Integromat): คล้ายกับ Zapier แต่มีความยืดหยุ่นและรองรับการสร้าง Logic ที่ซับซ้อนกว่า เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการควบคุมเวิร์กโฟลว์ได้ละเอียดขึ้น และสามารถเชื่อมต่อกับบริการ AI ต่างๆ ได้โดยตรง เช่น OpenAI, Google AI.


n8n: เป็นเครื่องมือ Workflow Automation แบบ Open Source ที่ได้รับความนิยมในหมู่นักพัฒนา สามารถสร้าง Logic ที่ซับซ้อนและเชื่อมต่อกับ AI ได้อย่างยืดหยุ่น เช่น OpenAI API, Hugging Face และยังสามารถเขียนโค้ด JavaScript เพิ่มเติมได้.


Microsoft Power Automate: เครื่องมือจาก Microsoft ที่ช่วยสร้างโฟลว์การทำงานอัตโนมัติได้หลากหลาย มี AI Builder ให้ผสาน AI เพื่อแยกข้อมูลจากเอกสาร รูปภาพ หรือฟอร์มต่างๆ ใช้งานง่ายด้วยการลาก-วาง และเหมาะสำหรับผู้ที่ใช้งานระบบนิเวศของ Microsoft อยู่แล้ว.


Lark: แพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันแบบ All-in-one ที่มี Lark Base ช่วยจัดการข้อมูลและสร้าง AI automation ได้ รวมถึงการสร้าง AI prompts เฉพาะทาง และมี templates ให้ใช้งาน.

2. แพลตฟอร์ม RPA (Robotic Process Automation) ผสมผสาน AI (Intelligent Automation):สามารถเรียนรู้ ตัดสินใจ หรือจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนขึ้นได้


UiPath: แพลตฟอร์ม RPA ชั้นนำที่หลายองค์กรนิยมใช้ในการทำงานซ้ำๆ อัตโนมัติ มีส่วนผสมของ AI ช่วยวิเคราะห์เอกสารและตัดสินใจเบื้องต้นได้.


Automation Anywhere: เป็นอีกหนึ่งแพลตฟอร์ม RPA ที่มี AI และ Machine Learning ในตัว เพื่อช่วยในการทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น.


WorkFusion: แพลตฟอร์มอัตโนมัติอัจฉริยะที่ผสมผสาน RPA กับการทำงานอัตโนมัติทางปัญญาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยธุรกิจทำงานอัตโนมัติทั้งกระบวนการที่เป็นประจำและซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง.


3. เครื่องมือ AI เฉพาะทางสำหรับงาน Automation ต่างๆ:
IBM Watson: แพลตฟอร์ม AI ที่สามารถนำมาใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการพัฒนา Chatbot.


Google Cloud AutoML: บริการ AI ของ Google ที่ช่วยสร้างโมเดล Machine Learning ที่ปรับตามความต้องการของธุรกิจ โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านโค้ดดิ้งสูง.


ChatGPT (OpenAI API): แม้จะเป็น AI สำหรับการสนทนา แต่ API ของ ChatGPT สามารถนำไปเชื่อมต่อกับเครื่องมือ Automation อื่นๆ เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างข้อความ การสรุปข้อมูล หรือการตอบคำถามอัตโนมัติ.


 

บริษัท บีเอส เอ็กซ์เพรส 2020 จำกัด
BS EXPRESS 2020 CO., LTD.
สถานีขนส่งสินค้าพุทธมณฑลสาย 5
ชานชาลาที่ 11 ห้องที่ 16-17
133 หมู่ที่ 1 ถนนบรมราชชนนี ตำบลบางเตย
อำเภอสามพราน จังหวัดนครปฐม 73210
โทร.02-114-8855
E-mail : bstransport_bkk@hotmail.com

https://www.bsgroupth.com/?srsltid=AfmBOooCVemzVubiZI8YOZ2Im5wEph0jyDG_l26KL3zW80-XBL9FEZls


บทความที่เกี่ยวข้อง
เทรนด์ AI ในโลจิสติกส์ 2025: ระบบอัตโนมัติที่คิดเองได้
ในปี 2025 โลกของโลจิสติกส์กำลังเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วด้วยพลังของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือในการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลหรือเพิ่มประสิทธิภาพอีกต่อไป แต่กำลังก้าวเข้าสู่ยุคของ “ระบบอัตโนมัติที่คิดเองได้” หรือ Cognitive Automation ที่สามารถตัดสินใจแทนมนุษย์ในหลายมิติ
S__2711596.jpg BS&DC SAI5
13 พ.ค. 2025
เลิก "เดา" แล้วใช้ "ข้อมูล"! เจาะลึก Big Data: เปลี่ยน "ประวัติการขนส่ง" ให้เป็นแผนสั่งของที่แม่นยำราวจับวาง
คุณเคยเจอปัญหาเหล่านี้ไหมครับ? "สั่งของมาตุนไว้เยอะเกินไปจนล้นโกดัง เพราะกลัวของขาด" "กะเวลาของเข้าพลาด รถติด ของมาส่งไม่ทัน ไลน์ผลิตต้องหยุดชะงัก" "ช่วงโปรโมชั่นขายดีมาก แต่สั่งรถขนส่งไม่ทัน เพราะไม่ได้จองล่วงหน้า" ปัญหาเหล่านี้มักเกิดจากการบริหารจัดการแบบ "ใช้สัญชาตญาณ" (Gut Feeling) ครับ แต่ในโลกธุรกิจยุคใหม่ คนที่อยู่รอดไม่ใช่คนที่เก่งที่สุด แต่คือคนที่มี "ข้อมูล" (Data) มากที่สุด วันนี้ BS Transport จะพาคุณไปดูว่า กองเอกสารและประวัติการขนส่งที่คุณมีอยู่ในมือ (ที่เรียกว่า Big Data) สามารถเปลี่ยนเป็น "คัมภีร์" ที่ช่วยให้คุณวางแผนสั่งของล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำได้อย่างไร?
ลูกดิว เด็กฝึกงาน
26 ม.ค. 2026
Over Stock vs Out of Stock  เลือกอะไรเจ็บน้อยกว่าในมุมโลจิสติกส์
Over Stock กับ Out of Stock ล้วนสร้างความเจ็บปวดให้ธุรกิจ บทความนี้เปรียบเทียบผลกระทบจริง เพื่อช่วยตัดสินใจด้านสต๊อกอย่างมีเหตุผล
ChatGPT_Image_27_มิ_ย_2568_09_35_26.png BANKKUNG
30 ม.ค. 2026
icon-messenger
เว็บไซต์นี้มีการใช้งานคุกกี้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์ของท่าน ท่านสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และ นโยบายคุกกี้