(English) 
‍

 🌟 Ready to shape the future of Smart Manufacturing with AI?

Join the Vision-Language Model for Smart Manufacturing Hackathon, a 2-day innovation challenge that brings together students and professionals to create AI-driven solutions.

‍

👥 Form a team of 5–10 members and collaborate to develop applications that combine computer vision and language understanding to solve real manufacturing challenges.

‍

💼 What you’ll gain:

• Learn directly from industry experts and mentors.
• Network with professionals and open doors to future careers.
• Compete for a total prize of 50,000 THB.
• Receive a certificate of participation.

📍 Location: Mandarin Hotel Bangkok

📅 Date: Saturday–Sunday, 29–30 November 2025

🎓 Who can apply: 3rd–4th year students and recent graduates within 2 years (graduated no later than the academic year 2023).

🗣️ Note: The event will be conducted in Thai. 
‍

👉 Register now and bring your ideas to life: https://forms.gle/jbCVMCSVRQ6qMiuD8

‍

🎯 Competition Details

‍
 Objective

• To develop Agentic AI systems capable of autonomous and strategic decision-making to help manufacturers operate intelligently and efficiently. 
• Participants will design AI Agents that can learn, plan, and adapt—pushing the boundaries of next-generation industrial automation.

‍

Core Concept: Agentic AI

Agentic AI refers to intelligent systems that possess:

• Autonomy: Operate independently without constant supervision.
• Goal-directed behavior: Plan and act strategically to achieve objectives.
• Adaptiveness: Learn from new data and changing conditions.
• Multi-agent coordination: Collaborate with other agents to optimize system-wide outcomes.

‍

🧠 Main Goals

1. AI Agents for Smart Manufacturing

• Production Planning Agent – Automate production scheduling.
• Quality Control Agent – Real-time inspection and feedback.
• Maintenance Agent – Predictive and preventive maintenance.
• Resource Optimization Agent – Efficient allocation of resources.

 
 2. Multi-Agent Systems

• Coordination among multiple AI agents.
• Distributed decision-making.
• Data exchange and task-sharing among agents.

3. Core Technologies

• Large Language Models (LLMs): Understanding and communication.
• Reinforcement Learning: Adaptive and strategic learning.
• Computer Vision: Visual analysis and recognition.
• Digital Twin Integration: Simulation and testing.

‍

🧩 AI Agent Tracks (Choose 1 out of 5)

Track 1: Production Orchestrator Agent

Develop an agent to coordinate and optimize the entire production process:

• Real-time production planningJob queue and priority management.
• Dynamic adjustment to issues or disruptions

Track 2: Predictive Maintenance Agent Network

Build a multi-agent predictive maintenance system:

• Machine-specific maintenance agents.
• Central coordinator for priority scheduling.
• Resource allocation for technicians and spare parts.

Track 3: Intelligent Quality Control Agents

Design smart agents for automated quality control:

• Visual Inspection Agent using computer vision.
• Testing Protocol Agent for inspection strategy.
• Defect Analysis Agent for root cause detection.
• Corrective Action Agent for solution proposals.

Track 4: Supply Chain Intelligence Network

Create a multi-agent supply chain optimization network:

• Demand Forecasting AgentInventory Management Agent.
• Supplier Coordination Agent.
• Logistics Optimization Agent.

Track 5: Energy & Sustainability Agent Collective

Build sustainable manufacturing systems through intelligent agents:

• Energy Optimization Agent.
• Waste Minimization Agent.
• Carbon Footprint Agent.
• Sustainability Reporting Agent.  
   
  ‍

🕒 Competition Format & Schedule  
‍

Day 1: Workshop & Hack Start

• Expert sessions on Agentic AI and Smart Manufacturing.
• Participants can ask questions directly to mentors to refine their project ideas.
• Team mentoring and project development (Hackathon begins!)

 
Day 2: Booth Showcase & Final Pitching

• Morning: Booth presentations – judges visit each team (3 min per team including Q&A).
• Afternoon: Top 10 finalists pitch on stage, followed by award announcement.

‍

Agenda:

_{*Agenda is subjected to change.}

‍

⚖️ Judging Criteria

• Industry Relevance (20%) – Alignment with real manufacturing challenges.
• Innovation & Creativity (20%) – Novelty of ideas and approaches.
• Feasibility & Practicality (20%) – Implementability and real-world potential.
• Business Impact (20%) – Value creation and scalability.
• Presentation & Communication (20%) – Clarity, structure, and demonstration.

‍

🏆 Prizes

 🥇 1st: 25,000 THB

 🥈 2nd: 15,000 THB

 🥉 3rd: 10,000 THB

 🎓 Certificate provided to all participants.

‍

 --------

(Thai) 
‍

🌟 ร่วมสร้างอนาคตอุตสาหกรรมอัจฉริยะด้วยพลัง AI!

ขอเชิญนิสิต นักศึกษา และบุคคลที่สนใจเข้าร่วมกิจกรรม Vision-Language Model for Smart Manufacturing Hackathon เวทีแห่งนวัตกรรมที่เปิดโอกาสให้ได้พัฒนาแนวนวัตกรรมที่ประยุกต์ Vision-Language Model และ Smart Manufacturing Vision-Language Model for Smart Manufacturing เพื่อนำไปใช้จริงในภาคอุตสาหกรรม โดยผู้เข้าแข่งต้องรวบรวมสมาชิกทีม 5–10 คน เพื่อร่วมกันสร้างสรรค์โซลูชันอัจฉริยะ

‍

💼 สิ่งที่จะได้รับ:

• โอกาสเรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญและที่ปรึกษาจากภาคอุตสาหกรรม
• สร้างเครือข่ายกับมืออาชีพ
• ชิงรางวัลรวมมูลค่า 50,000 บาท
• ประกาศนียบัตรเข้าร่วมกิจกรรม

📅 วัน: 29–30 พฤศจิกายน 2568

📍 สถานที่: โรงแรมแมนดาริน กรุงเทพฯ

🎓 คุณสมบัติผู้สมัคร: นักศึกษาระดับปริญญาตรีชั้นปีที่ 3 - 4 หรือ นักศึกษาจบใหม่ที่จบการศึกษาปริญญาตรีมาแล้วไม่เกิน 2 ปี (จบการศึกษาไม่เกินปีการศึกษา 2566/2023)

🗣️ หมายเหตุ: กิจกรรมจัดเป็นภาษาไทย

‍

👉 สมัครเลยวันนี้ที่: https://forms.gle/jbCVMCSVRQ6qMiuD8

‍

🎯 รายละเอียดการแข่งขัน
 

วัตถุประสงค์

• เพื่อพัฒนา Agentic AI ที่สามารถทำงานได้อย่างอิสระและตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
• เพื่อช่วยให้กระบวนการผลิตมีความชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยใช้เทคโนโลยี AI Agents ที่สามารถเรียนรู้ วางแผน และปรับตัวได้เอง

‍

แนวคิดหลักของกิจกรรม: Agentic AI

Agentic AI คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถทำอะไรได้บ้าง ?

• Autonomy: ทำงานได้อัตโนมัติไม่ต้องควบคุมตลอดเวลา
• Goal-directed: วางแผนและมุ่งสู่เป้าหมายอย่างเป็นระบบ
• Adaptive: ปรับตัวและเรียนรู้จากสถานการณ์ใหม่
• Multi-agent coordination: ทำงานร่วมกับ Agents อื่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ

‍

🧠 เป้าหมายหลักที่คาดหวัง
‍

1. AI Agents สำหรับการผลิตอัตโนมัติ

• Production Planning Agent – วางแผนการผลิตอัตโนมัติ
• Quality Control Agent – ตรวจสอบคุณภาพแบบเรียลไทม์
• Maintenance Agent – บำรุงรักษาเชิงทำนาย
• Resource Optimization Agent – จัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ

 
2. Multi-Agent Systems

• การประสานงานระหว่าง AI Agents หลายตัว
• การแบ่งงานและการตัดสินใจแบบกระจาย
• การสื่อสารและแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่าง Agents

3. เทคโนโลยีที่ควรใช้

• Large Language Models (LLMs) - สำหรับการเข้าใจและการสื่อสาร
• Reinforcement Learning - สำหรับการเรียนรู้และการปรับปรุง
• Computer Vision - สำหรับการมองเห็นและการวิเคราะห์
• Digital Twin Integration - สำหรับการจำลองและทดสอบระบบ

 
‍

🧩 หัวข้อการแข่งขัน (AI Agent Tracks) (เลือก 1 หัวข้อ)

Track 1: Production Orchestrator Agent

พัฒนา AI Agent ที่ควบคุมและประสานงานกระบวนการผลิตทั้งหมด

• วางแผนการผลิตแบบเรียลไทม์
• จัดการคิวงานและลำดับความสำคัญ
• ปรับแผนเมื่อเกิดปัญหาหรือการเปลี่ยนแปลง

Track 2: Predictive Maintenance Agent Network

สร้างระบบ Multi-Agent สำหรับการบำรุงรักษาเชิงทำนาย

• Agent สำหรับแต่ละเครื่องจักร
• Central Coordinator Agent สำหรับจัดลำดับความสำคัญ
• Resource Allocation Agent สำหรับจัดสรรช่างและอะไหล่

Track 3: Intelligent Quality Control Agents

พัฒนา AI Agents สำหรับการควบคุมคุณภาพอัจฉริยะ

• Visual Inspection Agent ใช้ Computer Vision
• Testing Protocol Agent วางแผนการทดสอบ
• Defect Analysis Agent วิเคราะห์สาเหตุของข้อบกพร่อง
• Corrective Action Agent เสนอแนวทางแก้ไข

 
Track 4: Supply Chain Intelligence Network

สร้าง Multi-Agent System สำหรับห่วงโซ่อุปทาน

• Demand Forecasting Agent ทำนายความต้องการ
• Inventory Management Agent จัดการสต็อก
• Supplier Coordination Agent ประสานงานกับซัพพลายเออร์
• Logistics Optimization Agent จัดการการขนส่ง

Track 5: Energy & Sustainability Agent Collective

พัฒนาระบบ AI Agents เพื่อความยั่งยืน

• Energy Optimization Agent จัดการพลังงาน
• Waste Minimization Agent ลดของเสีย
• Carbon Footprint Agent ติดตามก๊าซเรือนกระจก
• Sustainability Reporting Agent รายงานความยั่งยืน

‍

 🕒 รูปแบบการแข่งขันและกำหนดการ
 

วันที่ 1: Workshop & เริ่ม Hack!

• กิจกรรม Workshop กับผู้เชี่ยวชาญด้าน Agentic AI, Smart Manufacturing และ Vision-Language Model
• ผู้เข้าร่วมสามารถรับคำปรึกษาจากเมนเทอร์เพื่อปรับโจทย์ของทีมให้เหมาะสม
• เริ่มพัฒนาโปรเจ็กต์จริงตามหัวข้อที่เลือกไว้

วันที่ 2: Booth Showcase & Pitching รอบสุดท้าย

• แต่ละทีมยืนประจำโต๊ะ และนำเสนอผลงานให้กรรมการเดินตรวจ (นำเสนอทีมละไม่เกิน 3 นาที รวมถาม–ตอบ)
• หลังกรรมการตรวจ จะรวมคะแนนและประกาศ 10 ทีมสุดท้าย เพื่อขึ้นเวทีนำเสนอรอบชิงในช่วงบ่าย และประกาศผลผู้ชนะ 
  

‍

กำหนดการ

_{*กำหนดการอาจเปลี่ยนแปลงตามความเหมาะสม}

‍

⚖️ เกณฑ์การให้คะแนน

• ความเกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรม (Industry Relevance) – 20%
• นวัตกรรมและความคิดสร้างสรรค์ (Innovation & Creativity) – 20%
• ความเป็นไปได้และการนำไปใช้จริง (Feasibility & Practicality) – 20%
• ผลกระทบต่อธุรกิจ (Business Impact) – 20%
• การนำเสนอและ Pitching (Presentation & Communication) – 20%

‍

🏆 รางวัลการแข่งขัน

 🥇 รางวัลที่ 1: 25,000 บาท

 🥈 รางวัลที่ 2: 15,000 บาท

 🥉 รางวัลที่ 3: 10,000 บาท

 🎓 ผู้เข้าร่วมทุกคนจะได้รับประกาศนียบัตร

‍

‍แล้วพบกันในงานนะ !