มาตรฐานการตรวจต่างกันตามผู้ตรวจและช่วงเวลา หากไม่มีหลักฐานที่เป็นระบบ การอธิบายเหตุผลคัดเกรดหรือการเรียกคืนข้อมูลจะใช้เวลามาก
QC & AI Gradingระบบควบคุมคุณภาพและคัดเกรด
เปลี่ยนการตรวจคุณภาพให้เป็นหลักฐานที่เทียบเคียงและตรวจสอบย้อนหลังได้
CONNECTED MODULE · 02/06จากงานที่กระจัดกระจาย
สู่ข้อมูลชุดเดียว
QC Workflow กำหนด Checkpoint และเกณฑ์ที่ชัดเจน เชื่อมผลตรวจ ภาพ ผู้ตรวจ และเวลาเข้ากับ Lot ID ส่วน AI ใช้เป็นสัญญาณสนับสนุน ไม่แทนการอนุมัติของผู้รับผิดชอบ
ความสามารถสำคัญ
ของ QC & AI Grading
บันทึกเปอร์เซ็นต์แป้ง คุณลักษณะ เกรด ภาพตรวจ และเหตุผิดปกติราย Lot พร้อมกฎแจ้งเตือนและข้อมูลสำหรับพัฒนาโมเดล AI
QC Checklist
แบบตรวจตามสินค้า ตลาดปลายทาง และมาตรฐานองค์กร
Starch & Maturity
บันทึกเปอร์เซ็นต์แป้ง ความสุก ตำหนิ และตัวแปรสำคัญ
Photo Evidence
แนบภาพตัวอย่างและตำแหน่งการตรวจเข้ากับ Lot
AI Assist
สัญญาณช่วยจำแนกและเตือนความผิดปกติ โดยมี Human Review
Hold / Release
ควบคุมสถานะผ่าน ไม่ผ่าน กักกัน และอนุมัติปล่อย Lot
Quality Analytics
เปรียบเทียบคุณภาพรายสวน ฤดูกาล ผู้ตรวจ และเกรด
กระบวนการทำงาน
ตั้งแต่ต้นจนจบ
ทุกขั้นตอนบันทึกผู้ดำเนินการ เวลา สถานะ และรหัสอ้างอิง เพื่อเชื่อมข้อมูลกับโมดูลถัดไปและรองรับการตรวจสอบย้อนหลัง
รับ Lot
ดึงข้อมูลต้นทางจาก Smart Inbound
สุ่มตัวอย่าง
กำหนดจำนวนและจุดตรวจ
บันทึกผล
กรอกค่า เกรด และภาพหลักฐาน
Review
ระบบแจ้งเกณฑ์เสี่ยงให้ผู้รับผิดชอบ
Release
อนุมัติส่งต่อการผลิตหรือกัก Lot
ผลลัพธ์ที่ทีมงาน
นำไปใช้ได้จริง
เริ่มจากข้อมูลและ Workflow ที่ชัดเจน แล้ววัดผลตามบริบทของแต่ละองค์กร ขอบเขตจริงขึ้นอยู่กับแพ็กเกจ การตั้งค่า และ Integration
มาตรฐานสม่ำเสมอ
ใช้เกณฑ์เดียวกันและอธิบายเหตุผลได้
ลดข้อโต้แย้ง
มีภาพ เวลา ผู้ตรวจ และผลตรวจอ้างอิง
เห็นแหล่งความเสี่ยง
เปรียบเทียบปัญหาตามสวนและช่วงเก็บเกี่ยว
สร้างฐาน AI
สะสมข้อมูลคุณภาพที่มีโครงสร้างสำหรับพัฒนาต่อ
คำถามเกี่ยวกับ
QC & AI Grading
01AI ตัดสินแทนผู้ตรวจหรือไม่?+
ไม่ AI เป็นเครื่องมือสนับสนุน การปล่อยสินค้าอยู่ภายใต้สิทธิ์และการอนุมัติของผู้รับผิดชอบ
02ปรับเกณฑ์ตามตลาดได้หรือไม่?+
ได้ สามารถกำหนด Checklist และเกณฑ์ตามสินค้า ลูกค้า หรือปลายทาง
03เก็บภาพตรวจไว้ที่ใด?+
ภาพเชื่อมกับ Lot และอยู่ภายใต้สิทธิ์การเข้าถึงตามนโยบายองค์กร