Skip to main content
CerebraTechAI logo
กระบวนการทำงาน

เราทำงานอย่างไร

กระบวนการ 6 ขั้นตอนที่โปร่งใส ตั้งแต่สำรวจปัญหา ออกแบบ พัฒนา ทดสอบ จนถึงส่งมอบและดูแลต่อเนื่อง

6
ขั้นตอนหลัก
8-20
สัปดาห์โดยเฉลี่ย
100%
โปร่งใส

กระบวนการทำงานของเรา

โฟลว์งาน 6 ขั้นตอนที่ช่วยให้โปรเจกต์ชัดเจนและส่งมอบได้จริง

1

สำรวจและประเมิน

1-2 สัปดาห์

ทำความเข้าใจเป้าหมาย ข้อจำกัด ข้อมูล และความเป็นไปได้ของโครงการอย่างละเอียด

กิจกรรมหลัก:

  • สัมภาษณ์ผู้เกี่ยวข้อง
  • ประเมินข้อมูลที่มี
  • วิเคราะห์ความเป็นไปได้เชิงเทคนิค
  • กำหนดเกณฑ์ความสำเร็จ

สิ่งที่ส่งมอบ:

  • รายงานประเมิน
  • บทวิเคราะห์ความเป็นไปได้
  • ขอบเขตและไทม์ไลน์
2

ออกแบบและวางแผน

1-2 สัปดาห์

ออกแบบสถาปัตยกรรมและแผนงานให้ตอบโจทย์ธุรกิจและใช้งานได้จริง

กิจกรรมหลัก:

  • ออกแบบสถาปัตยกรรมโซลูชัน
  • วางแผน data pipeline
  • เลือกโมเดลและเทคนิค
  • วางแผนการเชื่อมต่อระบบ

สิ่งที่ส่งมอบ:

  • สถาปัตยกรรมเชิงเทคนิค
  • แผนดำเนินงาน
  • แผนลดความเสี่ยง
3

พัฒนาและฝึกโมเดล

4-12 สัปดาห์

พัฒนาโซลูชันและฝึกโมเดลตามข้อมูลจริง พร้อมปรับปรุงแบบวนรอบ

กิจกรรมหลัก:

  • เตรียมข้อมูลและทำความสะอาด
  • พัฒนาโมเดล
  • ทำ feature engineering
  • ปรับปรุงแบบวนรอบ

สิ่งที่ส่งมอบ:

  • โมเดลที่ฝึกแล้ว
  • โค้ด API/Integration
  • เอกสารเทคนิค
4

ทดสอบและยืนยันผล

1-3 สัปดาห์

ทดสอบประสิทธิภาพและความถูกต้องก่อนนำขึ้นใช้งานจริง

กิจกรรมหลัก:

  • ทดสอบประสิทธิภาพโมเดล
  • ทดสอบการเชื่อมต่อระบบ
  • ทดสอบการยอมรับของผู้ใช้
  • ทดสอบโหลดและสเตรส

สิ่งที่ส่งมอบ:

  • รายงานผลทดสอบ
  • เมตริกประสิทธิภาพ
  • รายการแก้ไขและปรับปรุง
5

ติดตั้งและเปิดใช้งาน

1-2 สัปดาห์

นำขึ้นระบบจริง พร้อมมอนิเตอร์และถ่ายทอดความรู้ให้ทีมของคุณ

กิจกรรมหลัก:

  • ติดตั้งระบบใช้งานจริง
  • ตั้งค่า monitoring
  • อบรมผู้ใช้งาน
  • ถ่ายทอดความรู้

สิ่งที่ส่งมอบ:

  • ระบบพร้อมใช้งาน
  • แดชบอร์ดมอนิเตอร์
  • เอกสารส่งมอบ/คู่มือ
6

ดูแลและปรับปรุงต่อเนื่อง

ต่อเนื่อง

ติดตามผล ปรับจูน และพัฒนาเพิ่มเติมตามการใช้งานจริง

กิจกรรมหลัก:

  • ติดตามประสิทธิภาพ
  • ฝึกโมเดลซ้ำเมื่อจำเป็น
  • แก้ไขบั๊กและอัปเดต
  • เพิ่มฟีเจอร์ใหม่

สิ่งที่ส่งมอบ:

  • รายงานรายเดือน
  • อัปเดตโมเดล
  • ข้อเสนอแนะการปรับปรุง

ปัจจัยความสำเร็จ

สิ่งที่ทำให้โปรเจกต์ AI สำเร็จอย่างยั่งยืน

การร่วมมือ

ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด เพื่อให้ข้อมูลครบและตัดสินใจได้เร็ว

เป้าหมายชัดเจน

กำหนด KPI และผลลัพธ์ที่วัดได้ เพื่อโฟกัสสิ่งที่สำคัญจริง

คุณภาพข้อมูล

ข้อมูลที่ดีคือรากฐานของโซลูชัน AI ที่ใช้งานได้จริง

ทีมของคุณ

ทุกโปรเจกต์มีทีมผู้เชี่ยวชาญที่ดูแลอย่างใกล้ชิดตั้งแต่เริ่มจนส่งมอบ

ทีมหลัก:

  • Project Manager
    ดูแลโครงการและเป็นจุดติดต่อหลัก
  • AI/ML Engineer
    พัฒนาและฝึกโมเดล AI
  • Data Engineer
    ดูแล data pipeline และโครงสร้างพื้นฐาน

ทีมสนับสนุน:

  • Solution Architect
    ออกแบบสถาปัตยกรรมโซลูชัน
  • QA Engineer
    ทดสอบคุณภาพและความถูกต้อง
  • DevOps Engineer
    ดูแลการ deploy และ monitoring

พร้อมเริ่มต้นหรือยัง?

คุยกับทีมเราเพื่อประเมินโปรเจกต์และออกแบบขั้นตอนที่เหมาะกับคุณ