1. 1. ปัจจุบันเก็บข้อมูลแบบไหนเอาไว้
   2. สามารถนำข้อมูลใดมาใช้ได้บ้าง
   3. จำเป็นต้องเก็บข้อมูลใดเพิ่มหรือไม่
   4. จำเป็นต้องแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการใช้หรือไม่

ข้อดีในการใช้ AI เพื่อการตัดสินใจด้วยข้อมูลแบบ Data Driven

1. 1. วางแผนการผลิตได้อัตโนมัติ ระบบจะคำนวณให้ว่าในการผลิตจะต้องใช้เครื่องจักรใด กำลังคนเท่าไร โดยพนักงานเพียงแค่ตรวจสอบและสั่งงานเท่านั้น
   2. คาดการณ์การสั่งซื้อวัตถุดิบในการผลิตได้แม่นยำขึ้นโดยใช้ข้อมูลในอดีตมาสร้าง Prediction Model
   3. ทดสอบและปรับปรุงคุณภาพของสินค้าได้แม่นยำกว่าการใช้แรงงานคน เนื่องจาก AI สามารถวิเคราะห์และแสดงข้อมูลในส่วนที่คนมองไม่เห็นได้
   4. จัดการสต็อกสินค้าไม่ให้เกิดปัญหาสินค้าขาด หรือมีสินค้าในคลังมากจนเกินไป
   5. วางแผนบำรุงรักษาเครื่องจักรล่วงหน้าได้ ป้องกันไม่ให้เกิดปัญหาเครื่องจักรใช้งานไม่ได้กะทันหัน ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อกระบวนการผลิตและการจัดส่งสินค้า

ข้อควรระวังในการใช้ AI ทำ Data Driven

1. 1. ควรกำหนดเป้าหมายให้ชัดเจนว่าต้องการนำ AI มาช่วยแก้ปัญหาในส่วนใด เช่น ต้องการลดกระบวนการทำงาน ต้องการปรับเปลี่ยนบางกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติ ต้องการลดเวลาการผลิต โดยศึกษาวิธีการทำงานของ AI / Machine Learning หรือขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ
   2. ให้ทุกฝ่ายได้มีส่วนร่วมในการตัดสินใจเพื่อนำ AI เข้ามาใช้ เริ่มตั้งแต่ฝ่ายวางแผนการผลิต พนักงานในสายการผลิต ฝ่ายขาย ฝ่ายทรัพยากรบุคคล และผู้บริหาร ทั้งนี้เพื่อให้ได้มุมมองของทุกฝ่ายอย่างครบถ้วน
   3. พึงตระหนักอยู่เสมอว่า AI เป็นเพียงเครื่องมือที่ช่วยแนะนำคำตอบให้อัตโนมัติ และช่วยซัพพอร์ตการตัดสินใจเท่านั้น แต่สุดท้ายแล้วผู้ตัดสินใจหลักก็ยังควรเป็นคนที่มีหน้าที่ตัดสินใจอยู่ดี
   4. AI ก็มีข้อผิดพลาดได้ ไม่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้ทั้งหมด เนื่องจาก AI ใช้ Machine Learning เรียนรู้จากข้อมูลเพื่อพัฒนาโมเดลการทำนายขึ้นมา ข้อมูลจึงเป็นปัจจัยสำคัญที่สุดสำหรับ Machine Learning หากข้อมูลที่นำมาให้ AI เรียนรู้ เป็นข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ หรือไม่เพียงพอ โมเดลที่สร้างขึ้นมาก็จะมีความแม่นยำน้อย ไม่สามารถนำมาใช้งานได้เช่นกัน