AI-Powered Network Issue Tracker : กระบวนการพัฒนาระบบบันทึกปัญหาเครือข่ายด้วย AI No-Code

    บทความนี้นำเสนอแนวคิด กระบวนการ และบทเรียนรู้จากการสร้างระบบบันทึกปัญหาเครือข่าย (Network Issue Tracker) โดยอาศัยแนวทาง AI No-Code สองลักษณะ ได้แก่ (1) AI สร้างโค้ดให้ (AI-Generated Code) และ (2) การพัฒนาแบบลากวาง (Drag-and-Drop) แนวทางดังกล่าวช่วยลดเวลาพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ เพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ และลดช่องว่างระหว่างผู้ใช้กับนักพัฒนา พร้อมข้อเสนอแนะในการขยายผลสู่ระบบบริการ IT แบบ One Stop Service สำหรับมหาวิทยาลัยรามคำแหง

1) บทนำ

    การพัฒนาระบบสารสนเทศในสถาบันอุดมศึกษามักเผชิญข้อจำกัดด้านเวลา ทรัพยากร และทักษะการเขียนโปรแกรมของบุคลากร ขณะเดียวกัน ความต้องการใช้ระบบเพื่อสนับสนุนการปฏิบัติงานเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง จึงจำเป็นต้องมีกระบวนการพัฒนาแบบใหม่ ที่ช่วยลดคอขวดและเพิ่มประสิทธิภาพการส่งมอบงาน AI No-Code เป็นคำตอบสำคัญ

2) แนวคิด AI No-Code

    2.1 AI สร้างโค้ดให้ (AI-Generated Code)

    ผู้ใช้ระบุความต้องการด้วยภาษามนุษย์ ระบบ AI จะสร้างโครงสร้างแอปพลิเคชัน ฟอร์ม ฐานข้อมูล และตรรกะพื้นฐานให้อัตโนมัติ ลดขั้นตอนการเขียนโค้ดและการตั้งค่าระบบเบื้องหลัง เหมาะสำหรับการเริ่มต้นต้นแบบ (prototype) อย่างรวดเร็ว

    2.2 แบบลากวาง (Drag-and-Drop Development)

    ผู้ออกแบบสามารถลากคอมโพเนนต์สำเร็จรูปฟอร์ม ปุ่ม ตาราง รายงาน มาจัดวางบนหน้าจอเพื่อสร้าง UI และเวิร์กโฟลว์แบบเห็นผลทันที ช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางมีส่วนร่วมในการออกแบบตั้งแต่ต้น

3) Prompt Engineering

    หลักการออกแบบ Prompt ที่มีคุณภาพ

• ระบุเป้าหมายและบริบทให้ชัด (ใครใช้ ใช้ที่ไหน ใช้เพื่ออะไร)
• ระบุโครงสร้างข้อมูล อินพุต และข้อจำกัด (ชนิดข้อมูล ความยาว รูปแบบ)
• กำหนดผลลัพธ์ที่คาดหวังและรูปแบบเอาต์พุต
• ระบุเงื่อนไขเวิร์กโฟลว์/ทริกเกอร์/สิทธิ์เข้าถึง
• ใช้ตัวอย่าง (examples) เพื่อให้ AI จับความคาดหวังได้แม่นยำ

    คลัง Prompt ภาษาไทย

    ก) สร้างฟอร์มและฐานข้อมูล

• สร้างฟอร์มบันทึกปัญหาเครือข่าย โดยมีฟิลด์: ชื่อผู้แจ้ง (ข้อความ), หน่วยงาน (ข้อความ), เบอร์โทร (ตัวเลข), วันที่แจ้ง (วันที่), สถานที่/อาคาร (ข้อความ), รายละเอียดปัญหา (ข้อความยาว), แนบรูปภาพ (อัปโหลด 5 ไฟล์, สูงสุดไฟล์ละ 10MB) และบันทึกลงฐานข้อมูล
• กำหนดฟิลด์ SR Number แบบรันนิ่งอัตโนมัติ รูปแบบ SR2025XXXX เริ่มจาก 0001 เพิ่มขึ้นทีละ 1
• ตรวจสอบความครบถ้วนของฟิลด์บังคับ ก่อนบันทึก: ชื่อผู้แจ้ง, หน่วยงาน, รายละเอียดปัญหา

    ข) เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ

• เมื่อมีการส่ง Ticket ใหม่ ให้ส่งอีเมลแจ้งเตือนไปยัง itsupport@rumail.com พร้อมแนบข้อมูล SR Number และรายละเอียดปัญหา
• เมื่อปรับสถานะเป็น 'เสร็จสิ้น' ให้ส่งอีเมลสรุปผลไปยังผู้แจ้ง พร้อมลิงก์สำหรับประเมินความพึงพอใจ
• สร้างกฎ SLA: งานประเภท 'อินเทอร์เน็ตช้า' ต้องรับเรื่องภายใน 4 ชม. ถ้าเกินให้แจ้งเตือนหัวหน้าทีม

    ค) ส่วนติดต่อผู้ใช้ (UI)

• ปรับปุ่ม 'บันทึก' ให้มีสีฟ้าและขนาดใหญ่ขึ้น พร้อมไอคอนบันทึก
• เพิ่มรายการแบบเลือก 'ประเภทปัญหา' เป็น: WiFi, LAN, อินเทอร์เน็ตช้า, อุปกรณ์เสีย
• เพิ่มหน้า Dashboard แสดงสถิติ: งานค้าง, กำลังดำเนินการ, เสร็จสิ้น

    ง) ความปลอดภัยและสิทธิ์

• กำหนดบทบาทผู้ใช้เป็น Admin และ Staff: Admin แก้ไขได้ทุกฟิลด์, Staff แก้ไขได้เฉพาะงานที่ตนรับผิดชอบ
• ซ่อนข้อมูลส่วนบุคคล (เบอร์โทร/อีเมล) จากผู้ใช้ทั่วไป ให้แสดงเฉพาะผู้มีสิทธิ์
• บันทึก Log การแก้ไขทุกครั้ง: ผู้แก้ไข, เวลา, ฟิลด์ที่เปลี่ยนแปลง

    จ) รายงานและการส่งออก

• สร้างรายงานสรุปงานรายวัน แยกตามประเภทปัญหา พร้อมจำนวนงานและเวลาปิดเฉลี่ย
• เพิ่มปุ่มส่งออกเป็น PDF/CSV ในหน้าแสดงรายการ

4) โครงสร้างและองค์ประกอบระบบ

    โครงสร้างเชิงตรรกะ

• ชั้นนำเสนอผล (Web/Mobile UI) – สร้างด้วยเครื่องมือ No-Code
• ชั้นบริการและเวิร์กโฟลว์ – กำหนดกฎธุรกิจและตัวกระตุ้นเหตุการณ์ (triggers)
• ชั้นจัดเก็บข้อมูล – ฐานข้อมูลเชิงตาราง/สเปรดชีต หรือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (เช่น MySQL)
• บริการเสริม – อีเมลแจ้งเตือน การอัปโหลดไฟล์ การลงลายมือชื่อดิจิทัล

    ข้อกำหนดข้อมูลหลัก (Data Schema) ที่แนะนำ

• SR_Number, ชื่อผู้แจ้ง, หน่วยงาน, เบอร์โทร, วันที่แจ้ง, สถานที่/อาคาร, รายละเอียดปัญหา, ประเภทปัญหา, ช่องทางแจ้ง, ผู้รับผิดชอบ, สถานะ, วันที่เริ่ม, วันที่เสร็จ, ระยะเวลา(MTTR), ไฟล์แนบ

5) ขั้นตอนการดำเนินงาน

1. กำหนดปัญหาและความต้องการร่วมกับผู้ใช้งาน (ระบุฟิลด์ ข้อจำกัด และผลลัพธ์ที่คาดหวัง)
2. เลือกแพลตฟอร์ม No-Code/Low-Code และออกแบบด้วย AI ตาม Prompt
3. กำหนดเวิร์กโฟลว์ การแจ้งเตือน และสิทธิ์การเข้าถึง
4. ทดสอบกับผู้ใช้กลุ่มเล็ก เก็บข้อเสนอแนะแล้วปรับแก้แบบรวดเร็ว
5. นำไปใช้จริงและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามข้อมูลการใช้งาน

6) ตัวชี้วัดความสำเร็จ (KPI) และการประเมินผล

• เวลาพัฒนา (Lead Time) ลดลง ≥ 70% เมื่อเทียบกับกระบวนการเดิม
• MTTR เฉลี่ยของงานซ่อมเครือข่ายลดลงเมื่อมีการรวมศูนย์ข้อมูล
• อัตราการรับเรื่องภายใต้เวลา SLA
• คะแนนความพึงพอใจผู้ใช้ ≥ 4.2/5 ใน 3 เดือนแรก
• อัตราความถูกต้องของข้อมูลที่บันทึก (ความครบถ้วนของฟิลด์บังคับ)

7) ความปลอดภัยข้อมูลและ PDPA

• จัดระดับสิทธิ์เข้าถึงตามบทบาท (RBAC)
• บันทึก Audit Log ทุกการแก้ไขและการดาวน์โหลดไฟล์
• เข้ารหัสการรับส่งข้อมูลผ่าน HTTPS/SMTP TLS
• กำหนดระยะเวลาเก็บข้อมูลและวิธีลบตามนโยบายมหาวิทยาลัย
• ปิดบังข้อมูลส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้ที่ไม่เกี่ยวข้อง (data minimization)

8) ความเสี่ยงและแนวทางบรรเทา

• Vendor lock-in ของแพลตฟอร์ม No-Code → เลือกเครื่องมือที่ส่งออกข้อมูล สคีม่าได้
• ข้อจำกัดของโมเดล AI และความเสี่ยงจากการสรุปผิดพลาด → ใช้ขั้นตรวจทานของมนุษย์ (human-in-the-loop)
• ความปลอดภัยของไฟล์แนบ → จำกัดชนิด ขนาดไฟล์และสแกนมัลแวร์
• ความเสี่ยงด้านความต่อเนื่องบริการ → กำหนดแผนสำรองและสำรองข้อมูลสม่ำเสมอ

9) แผนการขยายผล

• เชื่อมต่อระบบสินทรัพย์ IT เพื่อลิงก์อุปกรณ์กับ Ticket
• เปิด API สำหรับดึงสถิติไปยัง BI Dashboard ของมหาวิทยาลัย
• ขยายสู่ One Stop Service – IT Service Desk Pro (รวมทุกประเภทบริการ IT)

10) บทสรุป

    AI No-Code ประกอบกับทักษะ Prompt Engineering ทำให้การพัฒนาระบบสารสนเทศภายในองค์กรทำได้รวดเร็ว ยืดหยุ่น และโปร่งใส เป็นแนวทางที่ยกระดับประสิทธิภาพการบริการและลดช่องว่างระหว่างผู้ใช้กับนักพัฒนา เหมาะสำหรับโครงการนำร่องและการขยายผลในระดับมหาวิทยาลัย

ภาพที่ 1

ภาพที่ 2

ภาพที่ 3

ภาพที่ 4

ภาพที่ 5

ภาพที่ 6

ภาพที่ 7

ภาพที่ 8

ภาพที่ 9

ภาพที่ 10

© Present By Watchara Junprine นักวิชาการคอมพิวเตอร์ 

ฝ่ายวิศวกรรมระบบเครือข่าย สถาบันคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง