เปิดทำการกี่โมง?

จันทร์ 09:00 - 18:00 อังคาร 09:00 - 18:00 พุธ 09:00 - 18:00 พฤหัสบดี 09:00 - 18:00 ศุกร์ 09:00 - 18:00

iCube, 110 1 KX Building, Krung Thon Buri Road, Bang Lamphu Lang, Khlong San, Bangkok, Thon Buri District (2026)

05/09/2026

🏭 โรงงานเดียวกัน แต่ “Data ที่ต้องใช้” อาจไม่เหมือนกัน

เวลาพูดถึง Data Platform เราอาจนึกถึงทีม IT หรือ Data เป็นอันดับแรก

แต่ในงานจริง ข้อมูลชุดเดียวกันสามารถถูกนำไปใช้ตอบคำถามของหลายฝ่ายได้ต่างกัน
ฝ่ายผลิตอยากรู้ว่า ทำไมผลิตไม่ถึงแผน

👨🏻‍🔧ฝ่ายซ่อมบำรุงอยากย้อนดูว่า ก่อนเครื่องหยุดเกิดอะไรขึ้น

👩🏽‍🔬ฝ่าย Quality ต้องการหาว่า ของเสียที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวข้องกับจุดไหนในการผลิต

🧑🏼‍💼ขณะที่ผู้บริหารต้องเห็นภาพรวม เพื่อเลือกว่าจะ จัดการปัญหาไหนก่อน

สิ่งที่ทำให้เรื่องนี้ยากจึงไม่ใช่แค่ “โรงงานมี Data หรือไม่มี”
แต่คือ เมื่อแต่ละทีมต้องใช้ข้อมูล ข้อมูลที่เกี่ยวข้องพร้อมให้ใช้งานแค่ไหน

เพราะถ้าข้อมูลยังกระจายอยู่หลายระบบ แต่ละทีมอาจต้องเสียเวลาไปกับการดึง รวม และเตรียมข้อมูล ก่อนจะได้เริ่มวิเคราะห์ปัญหาจริง ๆ

💡 Data Platform จึงเข้ามาเป็นส่วนกลางในการเชื่อมและเตรียมข้อมูล
เพื่อให้แต่ละฝ่ายนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องไปใช้กับคำถามของตัวเองต่อได้ ตั้งแต่การติดตามการผลิต ย้อนดูปัญหาเครื่องจักร ตรวจสอบคุณภาพ ไปจนถึงการมองภาพรวมเพื่อประกอบการตัดสินใจ

ต่างบทบาท ต่างคำถาม
แต่ต้องการ Data ที่ “พร้อมใช้” เหมือนกัน

ลองเริ่มจากคำถามง่าย ๆ ในงานของคุณว่า
👉 วันนี้ ถ้าต้องตัดสินใจเรื่องหนึ่ง ข้อมูลที่ต้องใช้พร้อมแล้วหรือยัง?

🌐: https://icube.co.th
📞: 080-925-6262

03/09/2026

🏢 Data Center คือโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่อยู่เบื้องหลัง Cloud, AI และบริการดิจิทัลที่เราใช้กันทุกวัน
และเมื่อความต้องการใช้ Data เพิ่มขึ้น การลงทุน Data Center ก็เติบโตตามไปด้วย

แต่ในขณะเดียวกัน หลายพื้นที่ทั่วโลกกลับเริ่มตั้งคำถามและต่อต้านการขยายตัวของ Data Center
ทำไม Infrastructure ที่สำคัญต่อโลกดิจิทัล ถึงกลายเป็นประเด็นที่คนกังวล?

ส่วนหนึ่งเป็นเพราะ Data Center ไม่ได้ทำงานอยู่แค่ “บน Cloud” แต่ต้องใช้ทรัพยากรจริงจากพื้นที่ที่ตั้งอยู่

⚡ ทำไมต้องใช้ไฟฟ้า?
ภายใน Data Center มี Server จำนวนมากที่ต้องประมวลผล จัดเก็บ และรับส่งข้อมูลตลอด 24 ชั่วโมง รวมถึงระบบ Network, Storage, Cooling และระบบสำรองต่าง ๆ
ยิ่งมีการประมวลผลมาก โดยเฉพาะงาน AI ที่ต้องใช้ Computing Power สูง ความต้องการพลังงานก็ยิ่งเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

💧 แล้วทำไมต้องใช้น้ำ?
Server ที่ทำงานต่อเนื่องสร้างความร้อน จึงต้องมีระบบ Cooling เพื่อรักษาอุณหภูมิให้อุปกรณ์ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Data Center บางแห่งจึงใช้น้ำเป็นส่วนหนึ่งของระบบระบายความร้อน ขณะที่บางแห่งเลือกใช้เทคโนโลยี Cooling รูปแบบอื่น ขึ้นอยู่กับการออกแบบและสภาพแวดล้อมของแต่ละพื้นที่
เมื่อมองในภาพรวม Data Center จึงมีทั้ง โอกาสและสิ่งที่ต้องบริหารจัดการ

ด้านหนึ่ง - Data Center คือการสร้างโอกาส
ช่วยรองรับการเติบโตของ Cloud, AI และบริการดิจิทัล ทำให้ธุรกิจสามารถเข้าถึง Infrastructure สำหรับประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลได้มากขึ้น พร้อมทั้งดึงดูดการลงทุนและช่วยพัฒนา Digital Infrastructure ของประเทศ

แต่อีกด้าน - การเติบโตมาพร้อมกับความต้องการทรัพยากร
Data Center ขนาดใหญ่ต้องการทั้งไฟฟ้า น้ำ พื้นที่ และ Infrastructure รองรับ หากการเติบโตเกิดขึ้นเร็วหรือกระจุกตัวในบางพื้นที่ ก็อาจสร้างแรงกดดันต่อระบบไฟฟ้าและทรัพยากรน้ำ รวมถึงเกิดคำถามเรื่องสิ่งแวดล้อมและผลกระทบต่อชุมชนโดยรอบ
นี่จึงเป็นเหตุผลว่า ทำไมบางพื้นที่ไม่ได้ “ต่อต้านเทคโนโลยี” โดยตรง
แต่กำลังตั้งคำถามว่า

ทรัพยากรที่ Data Center ต้องใช้ กับประโยชน์ที่พื้นที่และประเทศได้รับ สมดุลกันหรือไม่?

เพราะโจทย์ของ Data Center อาจไม่ใช่แค่
“ควรสร้างหรือไม่?”
แต่คือ

“จะสร้างที่ไหน ใช้ทรัพยากรอย่างไร และบริหารผลกระทบอย่างไร ให้ Digital Infrastructure เติบโตไปพร้อมกับพื้นที่ที่มีการรองรับ?”

01/09/2026

📊 เมื่อพูดถึง Data Platform ผลลัพธ์ที่มองเห็นได้อย่าง Dashboard หรือ Report มักเป็นสิ่งแรกที่เรานึกถึง
แต่การมองว่า Data Platform สร้าง Value ได้มากแค่ไหน อาจต้องย้อนกลับไปตั้งแต่ ก่อนข้อมูลจะมาถึงหน้าจอ

🔎 ลองกลับมาดู Process การทำงานของคุณว่า ทุกครั้งที่ต้องใช้ข้อมูล ทีมยังต้อง
ดึงข้อมูล → รวมหลายแหล่ง → ตรวจสอบ → คำนวณ → เตรียมใหม่ อยู่หรือไม่?
หากขั้นตอนเหล่านี้ยังเกิดขึ้นซ้ำ นั่นอาจเป็นจุดที่เราสามารถปรับการจัดการข้อมูลเบื้องหลังให้เป็นระบบมากขึ้น

⚙️ เมื่อวางโครงสร้าง Data Platform อย่างเหมาะสม ข้อมูลจากหลายแหล่งสามารถถูกเชื่อมโยงและเตรียมให้พร้อมใช้งานตาม Process ที่วางไว้ ช่วยลดขั้นตอนที่ต้องทำซ้ำ และเปิดทางให้บาง Process ทำงานแบบ Automation ได้มากขึ้น

🚀 และเมื่อ Data พร้อมใช้ Value ก็ไม่จำเป็นต้องหยุดอยู่แค่ Dashboard หรือ Report แต่ข้อมูลชุดเดียวกันยังสามารถนำไปต่อยอดได้ทั้ง Alert, Analysis, AI หรือเชื่อมต่อกับระบบอื่น
สำหรับ iCUBE เราจึงไม่ได้มองแค่ว่า
“ปลายทางของ Data จะออกมาเป็นอะไร?”
แต่ให้ความสำคัญกับ
“ระหว่างทาง Data ถูกจัดการอย่างไร?”

💡 เพราะก่อนมองว่า Dashboard แสดงอะไร ลองกลับมาดูว่า Data ที่อยู่เบื้องหลัง พร้อมทำงานต่อแค่ไหน

29/08/2026

“งานที่ใช้เวลานาน” ไม่ได้หมายความว่า ต้องลดเวลาหรือ Automate ทุกขั้นตอน

เบื้องหลัง Report หนึ่งชุด อาจประกอบด้วยงานหลายลักษณะ ตั้งแต่งานที่เกิดซ้ำตามขั้นตอนเดิม ไปจนถึงงานที่ต้องอาศัยการวิเคราะห์ ความเข้าใจ และบริบทของหน้างาน

ดังนั้น ก่อนจะเริ่มปรับ Process ลองแยกงานออกเป็น 2 ลักษณะ

🔄 Routine Work - งานที่เกิดซ้ำตาม Pattern เดิม
ลองสังเกตว่า ขั้นตอนนั้นใช้ Data Source, Rule หรือ Formula เดิม และเกิดขึ้นเป็นประจำหรือไม่ เช่น การดึงข้อมูล รวมข้อมูล คำนวณ หรือ Update ข้อมูล
หาก Pattern ของงานค่อนข้างชัด สิ่งที่ควรกลับไปดูคือ Process
ว่าสามารถจัดขั้นตอนให้เป็นมาตรฐาน ลดงานที่ต้องทำซ้ำด้วยคน หรือทำให้บางขั้นตอนทำงานต่อกันได้อย่างเป็นระบบมากขึ้นหรือไม่

🧠 Thinking Work - งานที่ต้องอาศัยการวิเคราะห์และความเข้าใจ
เช่น การหาความผิดปกติ วิเคราะห์สาเหตุ หรือใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ
งานประเภทนี้ การใช้เวลาไม่ได้หมายความว่าเป็นความสูญเปล่าเสมอไป สิ่งที่ควรให้ความสำคัญจึงเป็นว่า คนทำงานมี Data ที่พร้อม ครบ และมี Context เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์หรือไม่

เพราะการปรับการทำงานกับ Data ไม่จำเป็นต้องเริ่มจากการทำให้ “ทุกอย่างเร็วขึ้น”

แต่อาจเริ่มจากการแยกให้ออกก่อนว่า
ส่วนไหนควรลดงานที่เกิดซ้ำ และส่วนไหนควรทำให้ Data พร้อมสนับสนุนคนทำงาน

ลองเลือก Report ที่ทีมทำเป็นประจำ 1 รายการ แล้วไล่ดูแต่ละขั้นตอนว่า
วันนี้เวลาของทีมกำลังอยู่กับ Routine Work หรือ Thinking Work มากกว่ากัน?

26/08/2026

โรงงานมี Data อยู่หลายระบบ หลายฝ่าย และหลายแหล่ง ⚙️📥
แต่เมื่อถึงเวลาต้องใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ ทีมสามารถนำ Data ที่มีอยู่มาใช้ได้เร็วแค่ไหน? 🕔

บางครั้ง เวลาที่ใช้ก่อนจะไปถึง Decision อาจไม่ได้เกิดขึ้นตอนวิเคราะห์ข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่อาจเกิดขึ้นตั้งแต่ก่อนเริ่มใช้ Data
ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาว่าข้อมูลอยู่ที่ไหน รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ตรวจสอบและเตรียมข้อมูลก่อนใช้ หรือเช็กว่า Data และ KPI ที่แต่ละฝ่ายใช้อ้างอิงนั้นเข้าใจตรงกันหรือไม่

ขั้นตอนเหล่านี้อาจดูเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานตามปกติ แต่ถ้าต้องกลับมาทำซ้ำทุกครั้งที่ต้องใช้ Data เวลาส่วนหนึ่งของทีมก็อาจถูกใช้ไปกับ “การทำให้ข้อมูลพร้อม” ก่อนที่จะได้เริ่มนำข้อมูลไปวิเคราะห์และใช้ประกอบการตัดสินใจจริง ๆ

แต่ไม่ได้หมายความว่า ทุกขั้นตอนที่ใช้เวลาคือสิ่งที่ต้องลด ⏳

เพราะเวลาที่ใช้ในการวิเคราะห์ หาสาเหตุ หรือพิจารณาข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจ ยังเป็นส่วนสำคัญของการทำงาน สิ่งที่ควรกลับมาดูจึงอาจเป็นว่า
เวลาของทีมกำลังถูกใช้ไปกับการ “ใช้ Data”
หรือยังถูกใช้ไปกับการ “เตรียม Data ให้พร้อมใช้”?

ลองกลับไปดู Process ของคุณว่า ก่อน Data จะไปถึง Decision ยังมีจุดไหนที่เกิดขึ้นซ้ำ หรือใช้เวลาอยู่บ้าง ⁉️

Carousel นี้ชวนกลับมาเช็กผ่าน 4 มุม
Access | Preparation | Alignment | Timing

เพื่อช่วยให้เห็นว่า Data อาจติดอยู่ตรงไหนระหว่างทาง และจุดไหนที่ควรเริ่มกลับมาจัดการให้เป็นระบบมากขึ้น

อ่านรายละเอียดทั้ง 4 จุด พร้อมแนวทางเริ่มต้นเพิ่มเติมได้ที่
https://icube.co.th/th/blog/the-factory-has-plenty-of-data-so-why-are-decisions-still-slow-2/

18/08/2026

“โรงงานมี Data มากขึ้น ไม่ได้แปลว่าสามารถสร้าง ‘Value’ ได้มากขึ้น หากข้อมูลยังไม่เชื่อมโยงกัน”

ในโรงงาน ข้อมูลเกิดขึ้นจากหลายแหล่ง ทั้งระบบการผลิต เครื่องจักร และระบบบริหารจัดการ ซึ่งแต่ละแหล่งอาจมีรูปแบบ โครงสร้าง และความหมายของข้อมูลที่แตกต่างกัน

การมี Data จำนวนมากจึงเป็นเพียงจุดเริ่มต้น เพราะก่อนที่ข้อมูลจะสามารถนำไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องผ่านการ เชื่อมโยง ตรวจสอบ และจัดการอย่างเป็นระบบ เพื่อให้ข้อมูลจากแต่ละแหล่งมีความถูกต้อง สอดคล้อง และสามารถนำมาใช้งานร่วมกันได้

สิ่งสำคัญจึงไม่ใช่เพียงว่าโรงงาน “มีข้อมูลมากแค่ไหน” แต่คือ “ข้อมูลที่มีอยู่ พร้อมนำไปใช้มากแค่ไหน” เพราะการเตรียม Data ให้พร้อมตั้งแต่ต้น คือรากฐานสำคัญที่จะทำให้ข้อมูลสามารถนำไปสนับสนุนการทำงานและการตัดสินใจภายในโรงงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หนึ่งในประเด็นจาก Session “Modern Data Management for Factory” ที่คุณสิงหดิศร์ จันทรักษ์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ไอคิวบ์ จำกัด
ได้ร่วมแชร์ความรู้ภายในงาน “DX Strategy วางแผนพลิกโฉมโรงงาน พลิกธุรกิจ สู่การเติบโตอย่างยั่งยืน”

ผ่านมุมมองด้าน Data Architecture | Data Pipeline | Data Governance เพื่อสะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของการวางรากฐานและเตรียม Data ให้พร้อม ก่อนนำไปใช้งานจริงภายในโรงงาน

เมื่อวันที่ 10 สิงหาคม 2569
ณ อาคารสำนักงานกลาง สวทช.

30/04/2026

✨ สิ้นสุดไปแล้วกับงาน SMC Academy Day✨
รวมภาพบรรยากาศงาน SMC Academy Day 2026 เมื่อวันที่ 29 เมษายน 2569 ณ ณ Novotel Bangkok Future Park Rangsit
ห้อง Nakhon Rangsit Ballroom ชั้น 1 ที่ผ่านมา
ซึ่งภายในงานได้มีการถ่ายทอดแนวทางการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเพื่อยกระดับบุคลากร ตั้งแต่การเตรียมความพร้อมองค์กรสู่ Industry 5.0 ด้วย Human Capability Framework ไปจนถึงการจัดแสดง Showcase นวัตกรรมอย่าง Automation, AI และ IoT ที่เข้ามาเติมเต็มระบบ Smart Manufacturing นอกจากนี้ยังมีบรรยายพิเศษถึงทิศทางการสร้างกำลังคนในยุคอุตสาหกรรมใหม่โดยมุ่งเน้นประสิทธิภาพและการเติบโตอย่างยั่งยืน
ขอบคุณทุกคนที่แวะมาเยี่ยมบูธ iCube แล้วพบกันใหม่ในงานหน้านะคะ🫶🏻
สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมและนัดหมายปรึกษาได้ที่
🌐 Website: www.icube.co.th
📧 Email: [email protected]
📲 Linkedin: https://www.linkedin.com/company/icubeint/
📞 Tel. : 065-198-2415

20/04/2026

ก้าวข้ามขีดจำกัดเดิมๆ สู่ยุค Industry 5.0 ที่มนุษย์และเทคโนโลยีทำงานร่วมกันอย่างสมบูรณ์แบบ! 🦾✨
iCube ชวนสถานประกอบการมาอัปเกรด "คน" ให้ทันกับ "เครื่องจักร" ในงาน SMC Academy Day: “Human Capability for Industry 5.0” มาร่วมเจาะลึกแนวทางการพัฒนาบุคลากรยุคใหม่ที่ไม่ใช่แค่การใช้เทคโนโลยี แต่เป็นการสร้างศักยภาพที่เหนือกว่าด้วย Human Capability Framework
Highlights ที่ห้ามพลาด:
💡 Industry 5.0 Insight: แนวทางการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเพื่อยกระดับองค์กร
📊 Human Capability: ประเมินความพร้อมสู่ยุคใหม่ด้วยเฟรมเวิร์กที่แม่นยำ
🚀 Tech Showcase: พบกับ Automation, Robotics, AI และ IoT ของจริง!
📅 วันพุธที่ 29 เมษายน 2569 | 09.00 – 15.00 น.
📍 Novotel Bangkok Future Park Rangsit (Nakhon Rangsit Ballroom)
🎟 ลงทะเบียนด่วน (ที่นั่งมีจำนวนจำกัด): https://www.nstda.or.th/r/GAzLY
เข้าร่วมฟรี! ไม่มีค่าใช้จ่าย

13/04/2026

💦 สุขสันต์วันสงกรานต์
Happy Songkran Day ☀️
iCube ขอให้เทศกาลปีใหม่ไทยนี้ เต็มไปด้วยความสุข สดชื่น และเรื่องราวดี ๆ เดินทางปลอดภัยในทุกเส้นทางนะคะ ✨

11/04/2026

ประกาศแจ้งวันหยุดเทศกาลสงกรานต์ 2569 💦
บริษัท ไอคิวบ์ จำกัด ขอแจ้งวันหยุดทำการเนื่องในช่วงเทศกาลสงกรานต์

ตั้งแต่วันที่ 13-15 เมษายน 2569
และจะกลับมาเปิดให้บริการตามปกติ
✅ ในวันที่ 16 เมษายน 2569
ขออภัยในความไม่สะดวก ขอให้ทุกท่านมีความสุข เดินทางปลอดภัย และเต็มไปด้วยรอยยิ้มตลอดช่วงวันหยุด สุขสันต์วันสงกรานต์นะคะ 🌸

iCube

05/09/2026

03/09/2026

01/09/2026

29/08/2026

26/08/2026

18/08/2026

30/04/2026

20/04/2026

13/04/2026

11/04/2026

ที่อยู่

เวลาทำการ

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ติดต่อ ธุรกิจของเรา

ทางลัด

แชร์

ประเภท

คำขอนำรายการออก

จันทร์	09:00 - 18:00
อังคาร	09:00 - 18:00
พุธ	09:00 - 18:00
พฤหัสบดี	09:00 - 18:00
ศุกร์	09:00 - 18:00