TESA โชว์ศักยภาพระบบ Smart Factory และ Embedded Systems ในงาน EMAX 2026 เจาะตลาดโรงงานอุตสาหกรรม
- 3 เม.ย.
- ยาว 1 นาที
อัปเดตเมื่อ 3 ชั่วโมงที่ผ่านมา
สมาคมสมองกลฝังตัวไทย (Thai Embedded Systems Association: TESA) นำสมาชิกเข้าร่วมแสดงผลงานด้าน ระบบเพิ่มประสิทธิภาพโรงงานอุตสาหกรรม (Smart Factory Solutions) ในงาน Electronics Manufacturing Expo 2026 ซึ่งจัดขึ้นเป็นครั้งแรกในประเทศไทย เพื่อแสดงศักยภาพของนักพัฒนาไทยในการสร้างโซลูชันที่ตอบโจทย์ภาคอุตสาหกรรมอย่างแท้จริง



ภายในงาน สมาชิก TESA ได้นำเสนอ Products, Services และ Solutions ด้าน Electronics, Automation และ Smart Manufacturing ที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ลดต้นทุน และยกระดับการบริหารจัดการโรงงานได้อย่างเป็นรูปธรรม
🔑 จุดเด่นของโซลูชันจากสมาชิก TESA
พัฒนาโดยนักพัฒนาไทยที่มีองค์ความรู้เชิงลึกด้าน Embedded Systems
สามารถ Customize ตามความต้องการของโรงงาน ได้จริง
รองรับการต่อยอดสู่ Smart Factory และ Industry 4.0
มีบริการหลังการขายและการสนับสนุนในประเทศ
เชื่อมโยงเทคโนโลยี AI, IoT และ Automation ได้อย่างครบวงจร
การเข้าร่วมงานครั้งนี้ได้รับความสนใจจากกลุ่มลูกค้าโรงงานอุตสาหกรรมจำนวนมาก และเกิดการนัดหมายเพื่อพัฒนาความร่วมมือทางธุรกิจต่อเนื่อง
🎤 ไฮไลต์พิเศษ: บรรยาย “Embedded Systems x Agentic AI”
ในส่วนของกิจกรรมบรรยายพิเศษ เมื่อวันที่ 1 เมษายน 2569 สมาคมฯ ได้รับเกียรติจาก คุณกฤษฎา อัจฉริยะพัฒน์ อุปนายกสมาคม และกรรมการผู้จัดการบริษัท เดียร์แวร์ ซิสเต็ม จำกัด ร่วมถ่ายทอดองค์ความรู้ในหัวข้อ: “Embedded Systems: Bridging the Physical World and Agentic AI”

โดยเนื้อหาการบรรยายมุ่งเน้นแนวทางการพัฒนา Agentic AI จากระบบบน Cloud ให้สามารถเชื่อมโยงและทำงานกับโลกกายภาพผ่าน Embedded Systems และ Physical AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
🤖 3 ระดับของ Agentic AI ในภาคอุตสาหกรรม
Level 1: Cloud-based AI
อุปกรณ์ทำงานตามคำสั่ง (Command-based)
Level 2: AI + Perception
ระบบเริ่มเข้าใจโลกจริง ผ่าน World Model และทำงานแบบ Task-driven
Level 3: Edge / On-device AI
AI ทำงานบนอุปกรณ์ ตัดสินใจแบบ Real-Time ลดการพึ่งพา Cloud
💡 เทรนด์เทคโนโลยีที่สำคัญ
การใช้ Edge AI และ NPU บน SoC
ลด Latency และเพิ่มความเร็วในการประมวลผล
เปลี่ยนจากระบบ Command-Based → Task-Based
AI ทำงานร่วมกับ PLC (ไม่ใช่ทดแทน)
Embedded Systems เป็น “Bridge” ระหว่าง AI และโลกกายภาพ



