# data[].attributes.body
Name : Natthakan Bunmaitrisampan Division : ISO

Use Case Name : เปิด-ปิด สิทธิ์ E-smart ISO

When : เมื่อพนักงาน "เข้าใหม่ / ลาออก / เปลี่ยนตำแหน่ง"

AI Action : จัดหมวดหมู่ + ให้ สิทธิ์การใช้งาน + draft คำตอบ

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลากรองสิทธิ์ 90% , SLA หลุดลดลง 10%

Risk : จัดหมวดผิด >> กำหนดสิทธิ์การใช้งานให้ผิด >> พนักงานเกิดความสับสน

# data[].attributes.body
Name : สุภาพร นราแก้ว Division : ออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่

Use Case Name : การดำเนินงานตามแผนงาน Prototype

When : สถานะการดำเนินงาน เริ่มงาน / วันที่จบตามแผน

AI Action : จัดหมวดหมู่ + ให้ Priority + Draft คำตอบ

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / ปิดจบ

Outcome KPI : ดำเนินงานได้ตามแผนงาน 60% , SLA หลุดลดลง 20%

Risk : ดำเนินงานไม่ตามแผน >> สถานะงานไม่อัพเดต

# data[].attributes.body
Name : Srisuda Sinma Division : Electrical Production

Use Case Name : การผลิตตู้สวิตช์บอร์ด

When : สถานะการผลิต "ผลิตได้ตามแผน / ผลิตได้ไม่ตรงตามแผน /ผลิตได้จบก่อนแผน"

AI Action : จัดหมวดหมู่ + ให้ Priority + จัดกลุ่มงาน

Human Action : วันที่ไม่จบตามแผน / วันที่เลื่อนกำหนดส่ง / วันที่จัดส่ง

Outcome KPI : ผลิตให้ตรงตามแผน 70% , SLA หลุดลดลง 20%

Risk : จัดหมวดงานที่ได้ตามแผน >> งานไม่ตรงตามแผน >> งานที่จบก่อนแผน

# data[].attributes.body
Name : supannee Division : Acc.

Use Case Name : สรุปสินค้าคงเหลือประจำเดือน

When : แผนกสโตร์ทำรายงานสรุปสินค้าคงเหลือส่งแผนกบัญชีต้นทุน

AI Action : รวบรวมข้อมูลสินค้าคงเหลือ /จัดตามประเภทสินค้า

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลาในการทำสรุปรายงาน 40% , SLA หลุดลดลง 50%

Risk : จัดประเภทสินค้าผิด >> จำนวนสินค้าคงเหลือผิด

# data[].attributes.body
Name : รัชนู อิ่มประดิษฐ์Division : จัดส่ง

Use Case Name : สถานะการจัดส่ง

When : ลูกค้าทักเรื่อง "สถานะจัดส่ง "

AI Action : จัดหมวดหมู่ + ให้ Priority + Draft คำตอบกำลังเดินทาง+ส่งเรียบร้อย

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลาส่งต่อ 30% , SLA หลุดลดลง 20%

Risk : จัดส่งสถานที่ผิด >> ส่งสินค้าผิดผิด >> ลูกค้าหงุดหงิด

# data[].attributes.body
Name : jutamas nilnoree Division : finance

Use Case Name : สรุปยอดขายที่ออกใบกำกับฯตามประเภทผลิตภัณฑ์

When : ฝ่ายขายส่งสินค้า / การเงินออกใบกำกับฯเก็บเงิน

AI Action : แยกประเภทสินค้า

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลาการจัดทำรายงาน 30% จัดหมวดผิด >> ส่งผิด >> ลูกค้าหงุดหงิด>> หัวหน้าหงุดหงิด

# data[].attributes.body
Name : Watchara Ananpitakgoon Division : Software Develop

Use Case Name : AI Auto Line Message

When : ลูกค้าทักเรื่อง "สถานะจัดส่ง / คืนสินค้า /เคลม"

AI Action : จัดหมวดหมู่ + ให้ Priority + Draft คำตอบ

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลาส่งต่อ 30% , SLA หลุดลดลง 20%

Risk : จัดหมวดผิด >> ส่งทีมผิด >> ลูกค้าหงุดหงิด

# data[].attributes.body
Name : วิลัยพร เรืองวงษ์ Division : สนับสนุนเอกสารที่เกี่ยวข้อง บริหารโครงการ

Use Case Name : อนุมัติวัสดุอุปกรณ์และ Shop Drawing

When : จัดทำเอกสาร / จัดส่งเอกสารให้ลูกค้า / ลูกค้าอนุมัติกลับ

AI Action : ระยะเวลาที่อนุมัติกลับ

Human Action : จัดทำ / ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลาส่งต่อ 30% , SLA หลุดลดลง 20%

Risk : AI ไม่สามารถจัดทำเอกสารได้ และไม่สามารถติดตามผลอนุมัติกลับลูกค้าได้

# data[].attributes.body
Name : Watchara Ananpitakgoon Division : Software Develop

Use Case Name : AI Auto Line Message

When : ลูกค้าทักเรื่อง "สถานะจัดส่ง / คืนสินค้า /เคลม"

AI Action : จัดหมวดหมู่ + ให้ Priority + Draft คำตอบ

Human Action : ตรวจสอบ / แก้ไข / จัดส่ง (Approve)

Outcome KPI : ลดเวลาส่งต่อ 30% , SLA หลุดลดลง 20%

Risk : จัดหมวดผิด >> ส่งทีมผิด >> ลูกค้าหงุดหงิด