Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Engineering Commons™

Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Operations Research, Systems Engineering and Industrial Engineering

Institution
Keyword
Publication Year
Publication
Publication Type
File Type

Articles 2371 - 2400 of 13822

Full-Text Articles in Engineering

การวางแผนและจัดตารางการทำงานสำหรับการทดสอบความคงตัวของผลิตภัณฑ์ยา ด้วยเทคนิคการหาค่าเหมาะสมที่สุด, วริศรา วรฤทัย Jan 2023

การวางแผนและจัดตารางการทำงานสำหรับการทดสอบความคงตัวของผลิตภัณฑ์ยา ด้วยเทคนิคการหาค่าเหมาะสมที่สุด, วริศรา วรฤทัย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้ศึกษาการวางแผนและจัดตารางการทำงานสำหรับการทดสอบความคงตัวของยา โดยมีแนวคิดในการแบ่งการทำงานออกเป็น 2 ส่วน ส่วนที่ 1 การหารูปแบบมอบหมายงานให้กับพนักงานและเครื่องทดสอบ ในการแก้ปัญหาดังกล่าวแบบจำลองกำหนดการเชิงเส้นจำนวนเต็มแบบผสมได้ถูกนำมาใช้ในการหาคำตอบของปัญหา แต่เนื่องจากมีหลายวัตถุประสงค์ที่ใช้ในการตัดสินใจ อีกทั้งแต่ละวัตถุประสงค์มีหน่วยที่ต่างกัน ทำให้แก้ปัญหาด้วยแบบจำลองคณิตศาสตร์เดียวทำได้ยาก จึงได้มีการพัฒนาแบบจำลองคณิตศาสตร์จำนวน 2 โมเดลเพื่อใช้ในการแก้ปัญหาดังกล่าว โมเดลที่ 1 มีวัตถุประสงค์เพื่อการลดความแตกต่างของภาระงานสูงสุด และต่ำที่สุด และการทำงานล่วงเวลาของพนักงานให้น้อยที่สุด ในขณะที่โมเดลที่ 2 มีวัตถุประสงค์เพื่อพิจารณาลำดับความสำคัญของการทดสอบยา ส่วนที่ 2 เป็นการจัดตารางการทำงานของพนักงานและเครื่องทดสอบด้วยวิธีการฮิวริสติก โดยมีข้อมูลนำเข้าจากผลคำตอบที่ได้รับในงานส่วนที่ 1 และได้นำกฎการจัดลำดับความสำคัญ จำนวน 2 วิธี ได้แก่ กฎการเลือกงานที่ใช้เวลาน้อยที่สุดทำก่อน และกฎการเลือกงานที่ใช้เวลาทำนานที่สุดทำก่อน มาใช้ในการเรียงลำดับงานจำนวน 3 รูปแบบ ได้แก่ เวลาปฏิบัติงานรวมของการทดสอบ เวลาปฏิบัติงานเวลาในขั้นตอนแรกของการทดสอบ และเวลาปฏิบัติงานตามหัวข้อทดสอบ ผลการวิจัยจากงานส่วนที่ 1 พบว่ารูปแบบการการมอบหมายงานให้พนักงานและเครื่องทดสอบจากแบบจำลองคณิตศาสตร์ทั้ง 2 โมเดลให้ค่าคำตอบที่เหมือนกัน โดยยาแต่ละชนิดมีการเลื่อนทดสอบไปในเดือนถัด ๆ ไปมากขึ้น ภายใต้เงื่อนไขยาแต่ละชนิดต้องทดสอบภายใน 4 เดือน โดยมีจำนวนยาที่เลื่อนการทดสอบออกไปจำนวน 2,013 ล็อต ในส่วนของภาระงานที่พนักงานได้รับพบว่ามีสัดส่วนที่ใกล้เคียงกัน และในเดือนที่ 4 มีจำนวนภาระงานเกิดขึ้นสูงสุด ซึ่งทำให้เกิดการทำงานล่วงเวลาทั้งเภสัชกรและนักวิทยาศาสตร์ จากการจัดตารางการทำงานและวัดผลด้วยตัวชี้วัดประสิทธิภาพ พบว่าการจัดตารางการทำงานจากเวลาปฏิบัติงานเวลาในขั้นตอนแรกของการทดสอบ ด้วยวิธี SPT ให้ผลเฉลยที่ดีที่สุดตามวัตถุประสงค์ โดยไม่จำเป็นต้องทำงานล่วงเวลา โดยผลการศึกษานี้เป็นเพียงทางเลือกหนึ่งที่ใช้ในการจัดตารางการทำงานของพนักงานและเครื่องทดสอบ

Go to article

การศึกษาคุณลักษณะทางพื้นที่และเวลาของฝุ่น Pm 2.5 ในกรุงเทพมหานคร, กิตติยาภรณ์ ศิวิชัย Jan 2023

การศึกษาคุณลักษณะทางพื้นที่และเวลาของฝุ่น Pm 2.5 ในกรุงเทพมหานคร, กิตติยาภรณ์ ศิวิชัย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัญหามลพิษทางอากาศ เป็นปัญหาที่ไม่ก่อให้เกิดอาการอย่างฉับพลันทันที แต่ทำลายสุขภาพของมนุษย์เมื่อเวลาผ่านไปอย่างช้า ๆ แม้ปัญหาของฝุ่น PM 2.5 นั้นรุนแรงจนก่อให้เกิดความตระหนักของประชาชน สถานการณ์ฝุ่น PM 2.5 ในประเทศไทยยังคงย่ำแย่อย่างต่อเนื่อง และสามารถเห็นได้ด้วยตาเปล่าว่าฝุ่น PM 2.5 ปกคลุมจนทำให้ทัศนวิสัยในการมองเห็นต่ำลง เนื่องจากฝุ่นนั้นกระจายตัวแตกต่างกันในแต่ละพื้นที่ และแต่ละเวลา ผู้วิจัยจึงทำการศึกษาคุณลักษณะทางพื้นที่และเวลาของฝุ่น PM 2.5 ผ่านเทนเซอร์และการแยกองค์ประกอบเทนเซอร์ ด้วยวิธี Tucker decomposition จนได้รูปแบบของฝุ่นในแต่ละเขตและเวลา ผู้วิจัยพบว่า รูปแบบความเข้มข้นของฝุ่น PM 2.5 นั้นมีความสัมพันธ์กับแนวทางการใช้ชีวิตของคนกรุงเทพมหานคร ปัจจัยทางอุตุนิยมวิทยา พฤติกรรมของประชาชนทั้งก่อนและหลังการระบาดของโรคโควิด-19 การจราจร การก่อสร้าง และสถานที่สำคัญในเขตต่าง ๆ ของกรุงเทพมหานคร ผลลัพธ์ดังกล่าวบ่งชี้ว่า เราควรพิจารณาการกระจายจุดที่มีความหนาแน่นของประชากร การพัฒนาระบบขนส่งสาธารณะ เพื่อลดความเข้มข้นของฝุ่น PM 2.5 โดยเฉพาะอย่างยิ่งในฤดูหนาว และในเขตต่าง ๆ ที่มีความเข้มข้นสูง

Go to article

A Box-Behnken Design For Copper Recovery From E-Waste Pyrolysis Char By An Electrolysis Process, Chanut Thamcharoen Jan 2023

A Box-Behnken Design For Copper Recovery From E-Waste Pyrolysis Char By An Electrolysis Process, Chanut Thamcharoen

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study presents the solvent extraction process for recovering copper from pyrolysis char derived from printed circuit boards (PCBs). To maximize copper yield, a response surface design based on the Box-Behnken design for the solvent extraction of PCBs char is proposed. Three process parameters of the extraction process were chosen as variable factors which are HCl concentration (2, 3, and 4 M), pulp density (50, 75, and 100 g/L) and reaction time (1, 2, and 3 h). The results from Analysis of Variance (ANOVA), R-squared (R2), and Adjusted R2 (R2adj) demonstrate the obtained regression model’s significance. The response surface method …

Go to article

An Analysis Of Retail Promotion Effectiveness Using Agent-Based Modeling, Chutima Binsiravanich Jan 2023

An Analysis Of Retail Promotion Effectiveness Using Agent-Based Modeling, Chutima Binsiravanich

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

In modern metropolitan environments, retailers engage in intense competition to attract consumers and increase profits. It is critical to develop an effective price promotion plan. However, the complexity of customer preferences and many product qualities in retail, especially for competitive products, makes it challenging to create effective promotional methods. This study proposes an agent-based simulation to represent the outcomes of strategic retail tactics where real-world testing for all strategies is not practical. In the simulation model, advertising efficacy and word-of-mouth influence drive consumer decisions, with subsequent judgments based on store price reductions. Twelve different promotion strategies (including different price reduction, …

Go to article

การพยากรณ์ราคาเศษเหล็กในประเทศไทยโดยใช้ตัวแบบผสมการแยกองค์ประกอบ, ทรรศมล วงศ์จิตสุขเกษม Jan 2023

การพยากรณ์ราคาเศษเหล็กในประเทศไทยโดยใช้ตัวแบบผสมการแยกองค์ประกอบ, ทรรศมล วงศ์จิตสุขเกษม

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

เศษเหล็กคือวัสดุที่เกิดจากการหมุนเวียนชิ้นส่วนเหล็กที่ถูกคัดทิ้งให้กลับเข้าสู่อุตสาหกรรมผลิตเหล็กอีกครั้ง ถือเป็นวัตถุดิบหลักของกระบวนการหล่อหลอมเหล็ก และราคาเศษเหล็กที่เปลี่ยนแปลงไปจะส่งผลให้ต้นทุนการผลิตเหล็กเปลี่ยนแปลงตาม การพยากรณ์ราคาเศษเหล็กที่มีความแม่นยำจะส่งผลดีต่อการจัดสรรงบประมาณเพื่อจัดซื้อวัตถุดิบ งานวิจัยนี้จึงสนใจศึกษาการพัฒนาตัวแบบเพื่อใช้ในการพยากรณ์ราคาเศษเหล็กในประเทศไทยโดยใช้ตัวแบบผสมการแยกองค์ประกอบ ซึ่งเกิดจากการปรับปรุงความแม่นยำของตัวแบบที่สร้างจากการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับวิธีการแยกองค์ประกอบของข้อมูล โดยวิธีการทางสถิติและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ศึกษา ได้แก่ SARIMA, Linear regression, Support vector regression, XGBoost, ANN และ LSTM จากการศึกษาพบว่าตัวแบบ SARIMA และ LSTM สามารถพยากรณ์ได้แม่นยำที่สุด แต่ตัวแบบ SARIMA ใช้เวลาน้อยกว่ามาก รองลงมาคือ ANN, Support vector regression, Linear regression และ XGBoost โดยตัวแบบ SARIMA มีความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์จากค่า MAPE ที่ 2.96% ส่วนวิธีการแยกองค์ประกอบของข้อมูลที่ศึกษา ได้แก่ EMD, CEEMDAN และ VMD จากการศึกษาพบว่าการแยกองค์ประกอบของข้อมูลโดยใช้ VMD สามารถเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์ให้แก่เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องในการสร้างตัวแบบได้มากที่สุด รองลงมาคือ EMD และ CEEMDAN ตามลำดับ โดยที่เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้วิธีการแยกองค์ประกอบและให้ความแม่นยำมากที่สุดคือ Linear Regression ซึ่งตัวแบบผสมการแยกองค์ประกอบที่มีความแม่นยำมากที่สุดคือ VMD-LR มีความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์ MAPE ที่ 1.18%

Go to article

การพัฒนาระบบการจัดการซ่อมบำรุงรักษาสำหรับโรงงานผลิตเครื่องสำอาง, ญานิกา ทากุดเรือ Jan 2023

การพัฒนาระบบการจัดการซ่อมบำรุงรักษาสำหรับโรงงานผลิตเครื่องสำอาง, ญานิกา ทากุดเรือ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาโปรแกรมสำหรับการซ่อมบำรุงรักษาเครื่องจักรของโรงงานผลิตเครื่องสำอาง การศึกษาพบว่าเมื่อเครื่องจักรมีเหตุชำรุดจากการชำรุดกะทันหันต้องใช้เวลาในการซ่อมบำรุงรักษานาน ส่งผลกระทบต่อกระบวนการผลิตที่ต้องหยุดชะงัก จากการศึกษาข้อมูลเกี่ยวกับสภาพงานบำรุงรักษา การวิเคราะห์การไหลของข้อมูลในงานบำรุงรักษา รวมทั้งปรับปรุงกระบวนการไหลของข้อมูลเพื่อลดความซ้ำซ้อน ลดขั้นตอนการปฏิบัติงาน จึงได้มีการนำระบบจัดการงานบำรุงรักษาด้วยคอมพิวเตอร์เข้ามาเพื่อพัฒนาระบบบริหารงานบำรุงรักษา เพื่อรวบรวม จัดเก็บ และบริหารจัดการงาน โดยวางแผนการบำรุงรักษาเชิงป้องกันจากการหาค่าระยะเวลาเฉลี่ยระหว่างการเกิดเหตุขัดข้อง (MTBF) และค่าระยะเวลาเฉลี่ยในการซ่อมบำรุง (MTTR) ในการวางแผนการเปลี่ยนอะไหล่ก่อนการเกิดเหตุขัดข้อง เพื่อให้เครื่องจักรมีความพร้อมสำหรับการใช้งานอยู่เสมอ ผลการวิจัยพบว่าเมื่อนำระบบการจัดการซ่อมบำรุงไปติดตั้ง อัตราความพร้อมในการทำงานของเครื่องจักร (Availability Rate) เพิ่มขึ้น 8.59% จาก 88.89% เป็น 97.48% ระยะเวลาเฉลี่ยระหว่างการเกิดเหตุขัดข้อง (MTBF) เพิ่มขึ้นขั้นต่ำ 42.04% จาก 88 วัน เป็นมากกว่า 125 วัน และระยะเวลาเฉลี่ยในการซ่อมบำรุง (MTTR) มีแนวโน้มลดลงค่าที่ลดลง

Go to article

วิธีการฮิวริสติกส์แบบหลายวัตถุประสงค์สำหรับปัญหาการเก็บเกี่ยวถั่วลันเตา, พูนสิริ วสุพงศ์พิพัฒน์ Jan 2023

วิธีการฮิวริสติกส์แบบหลายวัตถุประสงค์สำหรับปัญหาการเก็บเกี่ยวถั่วลันเตา, พูนสิริ วสุพงศ์พิพัฒน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ทรัพยากรทางการเกษตรเป็นหนึ่งในทรัพยากรหลักที่สำคัญ ที่จำเป็นต้องมีการวางแผนการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ โดยส่งผลกระทบเชิงลบต่อสิ่งแวดล้อมน้อยที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ ด้วยเหตุดังกล่าว ผู้วิจัยจึงได้เลือกศึกษาปัญหาการวางแผนการจัดตารางการเก็บเกี่ยว โดยใช้ถั่วลันเตาเป็นกรณีศึกษา เพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ข้างต้น ผู้วิจัยได้ทำการศึกษาหาปัจจัยและข้อจำกัดต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการการเก็บเกี่ยวถั่วลันเตาในเครือข่ายที่มีโรงแช่แข็งถั่วลันเตา และกลุ่มเกษตรกรที่ทำสัญญาซื้อขายถั่วลันเตากับโรงแช่แข็งถั่วลันเตาล่วงหน้า โดยโรงแช่แข็งถั่วลันเตาจะเป็นผู้รับผิดชอบในการจัดการการเก็บเกี่ยวทั้งหมด จากข้อกำหนดต่าง ๆ ที่รวบรวมมา ผู้วิจัยได้สร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบหลายวัตถุประสงค์ และออกแบบวิธีการทางฮิวริสติกส์แบบการหาค่าเหมาะสมที่สุดด้วยการเคลื่อนที่ของกลุ่มอนุภาค (Particle Swarm Optimization: PSO) เพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว โดยมุ่งเน้นไปที่วัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน 3วัตถุประสงค์ คือ 1. การลดต้นทุนที่ใช้ในการขนส่งถั่วลันเตา 2. การลดปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ออกสู่สิ่งแวดล้อม และ 3. การกระจายการเก็บเกี่ยวให้เกษตรกรได้รับการเก็บเกี่ยวอย่างเท่าเทียมกัน ผู้วิจัยได้ทำการทดสอบประสิทธิภาพของวิธีการทั้ง 2 ผ่านปัญหาจำลองขนาดเล็ก ขนาดกลาง และขนาดใหญ่ โดยผู้วิจัยพบว่า วิธีการฮิวริสติกส์ที่พัฒนาขึ้นมีประสิทธิภาพค่อนข้างดี โดยวิธีการดังกล่าวสามารถหาผลเฉลยของปัญหาแบบวัตถุประสงค์เดี่ยวที่มีคุณภาพเทียบเท่ากับวิธีการแม่นตรงผ่านโปรแกรม CPLEX นอกจากนี้ วิธีการฮิวริสติกส์ที่พัฒนาขึ้นยังสามารถประยุกต์ใช้กับปัญหาที่มีขนาดใหญ่ขึ้น ในขณะที่วิธีการแบบแม่นตรงไม่สามารถให้คำตอบได้ เนื่องจากปัญหาด้านความจำของเครื่องคอมพิวเตอร์

Go to article

Bitcoin Algorithmic Trading Using Rsi And Stoch Technical Indicators, Pattrapon Chucheepchuenkamon Jan 2023

Bitcoin Algorithmic Trading Using Rsi And Stoch Technical Indicators, Pattrapon Chucheepchuenkamon

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Algorithmic trading helps traders automate their trading decisions using computer programs. One widely used approach is to employ technical indicators such as the Relative Strength Index (RSI) and the Stochastic Oscillator (Stoch) to identify overbought and oversold conditions in the market. This paper studies various strategies using RSI and Stoch indicators, i.e., buying in an oversold market and selling in an overbought market, and analyzes their impact on changing market conditions, such as bullish, bearish, and sideways markets. Specifically, the paper proposes comparing five trading strategies: RSI-only strategy, Stoch-only strategy, RSI-and-Stoch strategy, RSI-or-Stoch strategy and buy-and-hold strategy and finding their …

Go to article

การออกแบบฮิวริสติกเพื่อการจัดตารางการทำงานของนักประดิษฐ์ตาเทียมในการผลิตตาเทียมเฉพาะบุคคล, รชา เลิศศักดิ์วานิช Jan 2023

การออกแบบฮิวริสติกเพื่อการจัดตารางการทำงานของนักประดิษฐ์ตาเทียมในการผลิตตาเทียมเฉพาะบุคคล, รชา เลิศศักดิ์วานิช

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ตาเทียมเฉพาะบุคคลเป็นอุปกรณ์ทดแทนดวงตาที่ช่วยเสริมสร้างความมั่นใจของผู้ป่วยที่สูญเสียดวงตา โดยประดิษฐ์ขึ้นให้เหมาะสมกับตาข้างที่เหลืออยู่ของผู้ป่วย ทำให้ต้องออกแบบเฉพาะบุคคล และใช้ผู้เชี่ยวชาญในการประดิษฐ์ ทำให้การวางแผนการทำงานและการจัดตารางการทำงานเป็นไปได้ยาก ต้องเผื่อเวลาการนัดหมายผู้ป่วย ซึ่งอาจเกิดผลเสียกับผู้ป่วย ดังนั้นจึงต้องการให้เวลาเสร็จงานของการประดิษฐ์ตาเทียมและความล่าช้าน้อยที่สุด นอกจากนี้กระบวนการประดิษฐ์ยังมีความซับซ้อนและหลายขั้นตอน ทำให้ต้องพิจารณาทักษะการทำงานในการมอบหมายงานและจัดลำดับของงานประดิษฐ์ เพื่อลดเวลาสูญเปล่าจากการรอคอยในกระบวนการต้ม ผู้วิจัยได้นำเสนอแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และออกแบบขั้นตอนวิธีฮิวริสติกสำหรับการมอบหมายงานและจัดตารางการประดิษฐ์ตาเทียมเฉพาะบุคคล เพื่อให้มีเวลาเสร็จงานและเวลาล่าช้าน้อยที่สุด โดยได้นำเสนอวิธีเชิงพันธุกรรม ซึ่งเป็นวิธีที่สามารถประยุกต์ใช้กับปัญหาได้หลากหลาย รวมถึงสามารถพัฒนาเพื่อให้คำตอบที่ได้เป็นคำตอบที่ดีที่สุด ซึ่งในงานวิจัยนี้ได้เปรียบเทียบผลลัพธ์จากการใช้วิธีคัดเลือก วิธีสลับสมาชิก และวิธีกลายพันธุ์ที่แตกต่างกัน เพื่อให้ได้ขั้นตอนวิธีที่เหมาะสมมากที่สุด และใช้ขั้นตอนวิธีดังกล่าวในการทดสอบปัจจัยต่าง ๆ ผลจากการทดลองพบว่าวิธีเชิงพันธุกรรมใช้เวลาประมวลผลเพียง 34 วินาที ซึ่งน้อยกว่าแบบจำลองคณิตศาสตร์ถึง 98% รวมถึงให้ผลลัพธ์ของตารางการประดิษฐ์ตาเทียมที่ดี โดยมีการทำกระบวนการอื่นในระหว่างการรอต้มทุกครั้งเพื่อลดเวลารอคอยของนักประดิษฐ์ตาเทียม และผลจากการทดสอบปัจจัยพบว่าผลลัพธ์ที่ได้จากกรณีที่พิจารณาเวลานัดหมายสามารถครอบคลุมประเด็นต่าง ๆ ได้มากกว่าการไม่พิจารณาเวลานัดหมาย และในการศึกษาความสำคัญของวัตถุประสงค์พบว่าควรจะให้ความสำคัญกับวัตถุประสงค์ที่ใกล้เคียงกัน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมมากที่สุด ทั้งมุมมองด้านเวลาและความสมดุลของการมอบหมายงาน

Go to article

Systematic Analysis Of Covid-19 Consequences: Health, Economic, And Tourism Aspects, Kumpol Saengtabtim Jan 2023

Systematic Analysis Of Covid-19 Consequences: Health, Economic, And Tourism Aspects, Kumpol Saengtabtim

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

In 2020, our world faced the impact of the COVID-19 situation, which caused a lot of harm and consequences in multiple aspects. Many organizations and sectors were affected a lot by the pandemic. This research performed a holistic analysis to extract the lessons learned based on health, economic, and tourism consequences. Both qualitative and quantitative methodologies were used to extract the best approach to prepare for the next pandemic. For the health aspect, the stepwise regression was used to extract the potential IHR States Parties Self-Assessment Annual Report (SPAR) health capacity provided by the World Health Organization (WHO) to deal …

Go to article

การตัดสินใจหลายเกณฑ์แบบไฮบริดเพื่อหาคู่ค้าพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ในอุตสาหกรรมสารกึ่งตัวนำ, จิรยุ พุดพวง Jan 2023

การตัดสินใจหลายเกณฑ์แบบไฮบริดเพื่อหาคู่ค้าพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ในอุตสาหกรรมสารกึ่งตัวนำ, จิรยุ พุดพวง

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอแนวทางในการคัดเลือกคู่ค้าเชิงกลยุทธ์ในอุตสาหกรรมสารกึ่งตัวนำ โดยใช้วิธีการผสมผสานระหว่างตรรกศาสตร์คลุมเครือ กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ (F-AHP) และวิธีการจัดลำดับความสำคัญโดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงกันในอุดมคติ (F-TOPSIS) เพื่อจัดการกับความกำกวมและความไม่แน่นอนในการตัดสินใจของมนุษย์ กระบวนการไฮบริดนี้ประกอบด้วยหลายขั้นตอนหลัก ได้แก่ การศึกษาขั้นตอนการตัดสินใจและการคัดเลือกเกณฑ์จากวรรณกรรมและผู้เชี่ยวชาญ การวิเคราะห์ข้อมูลการจัดซื้อ การประเมินความสำคัญของเกณฑ์โดยใช้ F-AHP และการจัดอันดับทางเลือกโดยใช้ F-TOPSIS พร้อมทั้งการวิเคราะห์ความไว (Sensitivity Analysis) ของเกณฑ์ต่าง ๆ เพื่อประเมินความเสถียรของผลลัพธ์ ผลการศึกษาจากกรณีศึกษาพบว่าวิธีการนี้สามารถลดการสูญเสียรายได้อย่างมีนัยสำคัญ ประมาณ 3.2 ล้านดอลลาร์ และช่วยลดความเสี่ยงในการเลือกคู่ค้าที่ไม่เหมาะสม ซึ่งอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพการดำเนินงานและความสามารถในการแข่งขันในตลาด นอกจากนี้ยังส่งผลให้มีการประหยัดต้นทุน เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า และปรับปรุงประสิทธิภาพในการส่งมอบสินค้าและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ได้อย่างดีเยี่ยม อีกทั้งยังมีการพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจที่สามารถปรับเปลี่ยนและนำไปใช้ในอุตสาหกรรมอื่นๆ ที่มีลักษณะการตัดสินใจที่ซับซ้อนเช่นเดียวกัน

Go to article

การสำรวจคุณลักษณะ​ของอนุกรมเวลาที่เหมาะสมกับตัวแบบความจำระยะยาวระยะสั้นต่าง​ ๆ, ลักษณ์นภิศ แก้วหวังสกูล Jan 2023

การสำรวจคุณลักษณะ​ของอนุกรมเวลาที่เหมาะสมกับตัวแบบความจำระยะยาวระยะสั้นต่าง​ ๆ, ลักษณ์นภิศ แก้วหวังสกูล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ข้อมูลมีความสำคัญในการดำเนินชีวิตและธุรกิจ และในปัจจุบันที่ข้อมูลมีปริมาณมาก การพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาจึงเป็นกระบวนการที่มีบทบาทสำคัญ หนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมในการพยากรณ์คือ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โดยเฉพาะตัวแบบ LSTM การเลือกใช้ตัวแบบ LSTM ในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลายังมีความท้าทาย เนื่องจากประสิทธิภาพของตัวแบบขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของข้อมูลอนุกรมเวลา เช่น Skewness Kurtosis Chaotic และ Coefficient of Variation (CV) การศึกษานี้จึงมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ลักษณะเฉพาะของข้อมูลอนุกรมเวลาและผลกระทบต่อประสิทธิภาพของตัวแบบ LSTM แบบต่าง ๆ ได้แก่ LSTM Bi-LSTM และ CNN-LSTM โดยใช้ชุดข้อมูลจำนวน 50 ชุด จาก www.kaggle.com และสร้างชุดข้อมูลเพื่อพิจารณาทางสถิติด้วยการออกแบบการทดลอง (DOE) ผลการศึกษาพบว่าลักษณะที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการพยากรณ์คือ Skewness Kurtosis และCV โดย Skewness จะส่งผลต่อประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญต่อเมื่อข้อมูลชุดนั้นมี Kurtosis ร่วมด้วย ส่วน Kurtosis และ CV ส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพการพยากรณ์เมื่อ Kurtosis เป็นแบบ Leptokurtic และ CV มีค่ามากกว่า 20% ซึ่งสอดคล้องกันทั้งจากชุดข้อมูลที่ได้จาก www.kaggle.com และข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นมา ความโกลาหลจะส่งผลอย่างมีนัยสำคัญมี Skewness Kurtosis และ CV ร่วมด้วย และตัวแบบไม่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการพยากรณ์

Go to article

Battery Sales Forecasting Using Traditional Forecasting And Machine Learning Techniques, Santi Wongkamphu Jan 2023

Battery Sales Forecasting Using Traditional Forecasting And Machine Learning Techniques, Santi Wongkamphu

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Battery sales forecasting is crucial for demand planning in the automotive battery industry. This objective of this study is to identify traditional forecasting methods and machine learning techniques to predict monthly sales for a case-study battery manufacturer in Thailand. The monthly sales data of the 10-best-selling products are from January 2018 to December 2023. Traditional forecasting models considered in this research are Holt’s Linear Trend, Holt-Winters Seasonal, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Seasonal ARIMA (SARIMA) and SARIMA with Exogenous Variables (SARIMAX). The machine learning approaches are Long Short-Term Memory (LSTM) and Artificial Neural Networks (ANN). Hybrid models integrating both traditional …

Go to article

การลดของเสียในกระบวนการผลิตชิ้นส่วนไมโครเวฟของโรงงานกรณีศึกษา, เวยาวัจ เกาเทียน Jan 2023

การลดของเสียในกระบวนการผลิตชิ้นส่วนไมโครเวฟของโรงงานกรณีศึกษา, เวยาวัจ เกาเทียน

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อลดของเสียที่เกิดจากขั้นตอนการยึดติดชิ้นงานสองชิ้นเข้าด้วยกันบริเวณเวฟไกด์ในกระบวนการผลิตโครงสร้างหลักของไมโครเวฟที่ต้องมีช่องว่างไม่เกิน 0.2 มิลลิเมตร โดยนำเทคนิคซิกซ์ ซิกมาเข้ามาประยุกต์ใช้ในการแก้ไขปัญหา โดยการดำเนินงานวิจัยเริ่มจากการตั้งคณะทำงานเพื่อศึกษาสภาพปัญหา และกระบวนการในการผลิตผลิตภัณฑ์ไมโครเวฟ จากนั้นทำการวิเคราะห์หาสาเหตุของปัญหาและปัจจัยที่เกี่ยวข้องด้วยแผนภาพแสดงสาเหตุและผล (Cause and Effect Diagram) พร้อมทั้งคัดกรองปัจจัยโดยการประเมินตัวเลขแสดงความเสี่ยง (RPN : Risk Priority Number) จากการวิเคราะห์ลักษณะข้อบกพร่องและผลกระทบ (FMEA : Failure Mode and Effect Analysis) หลังจากนั้นเมื่อคัดกรองปัจจัยที่เกี่ยวข้องที่ทำให้เกิดของเสียในกระบวนการผลิตแล้ว โดยประกอบด้วย 5 ปัจจัยได้แก่ (1)ความสูงติดตั้งพั๊นซ์ในชุดดาย(2) ความหนาของแผ่นเหล็ก (3) กระบวนการผลิตของผู้ผลิตไม่ได้มาตรฐาน (4) พนักงานไม่มีการฝึกอบรมก่อนปฏิบัติงาน และ(5) ไม่มีการใช้ฟิกเจอร์ในการล็อคชิ้นงาน โดยปัจจัยที่ (4)และ(5) ได้ทำการปรับปรุงแล้วเสร็จก่อนการออกแบบการทดลอง จากนั้นจึงนำปัจจัย (1)-(3) มาทำการประยุกต์โดยใช้การออกแบบการทดลองเชิงแฟคทอเรียล พบว่ามีปัจจัยจำนวน 2 ปัจจัยที่มีผลต่อค่าช่องว่างอย่างมีนัยสำคัญ คือ การปรับตั้งค่าความสูงติดตั้งพั๊นซ์ในชุดดายโดยตั้งค่าที่ระยะความสูง 35 มิลลิเมตร และค่าความหนาแผ่นเหล็กที่ใช้ในการผลิตที่ 0.4 มิลลิเมตร หลังจากนำค่ามาปรับใช้ในกระบวนการ พบว่าเปอร์เซ็นต์ของเสียที่เกิดขึ้นมีจำนวนลดลงจากเดิม โดยก่อนการปรับปรุงยอดของเสียเท่ากับ 70.37 เปอร์เซ็นต์และหลังปรับปรุงพบยอดของเสียที่ตรวจติดตามลดลงเหลือเท่ากับ 17.78 เปอร์เซ็นต์

Go to article

การปรับปรุงกระบวนการบริหารจัดการวัตถุดิบตั้งต้นสำหรับโรงงานปิโตรเคมีขั้นปลาย, อิทธิชัย เสือเหลือง Jan 2023

การปรับปรุงกระบวนการบริหารจัดการวัตถุดิบตั้งต้นสำหรับโรงงานปิโตรเคมีขั้นปลาย, อิทธิชัย เสือเหลือง

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงกระบวนการบริหารจัดการวัตถุดิบคงคลังของวัตถุดิบตั้งต้นของโรงงานปิโตรเคมีขั้นปลาย ในระยะเริ่มดำเนินกิจการ จากการวิเคราะห์หาสาเหตุของปัญหาด้วยเทคนิคทำไม - ทำไม พบว่ากระบวนการปัจจุบันขาดการวางแผนและขาดการประสานงานสำหรับการจัดซื้อวัตถุดิบตั้งต้นอย่างมีประสิทธิภาพทำให้เกิดผลกระทบที่ตามมาคือ 1) วัตถุดิบตั้งต้นไม่เพียงพอต่อการผลิต 2) เมื่อมีรถแท็งก์ติดตรึงมาส่งวัตถุดิบแต่ไม่สามารถรับวัตถุดิบเข้าถังเก็บได้ การดำเนินงานวิจัยนี้ใช้หลักการปรับรื้อกระบวนการทางธุรกิจร่วมกับการเข้าไปศึกษาแนวปฏิบัติที่ดีขององค์กรอื่นสององค์กรที่อยู่ในกลุ่มอุตสาหกรรมปิโตรเคมีขั้นปลายซึ่งเป็นกลุ่มอุตสาหกรรมเดียวกัน ในด้านนโยบายการจัดการวัตถุดิบคงคลัง กระบวนการวางแผนสั่งซื้อวัตถุดิบและการประสานงาน โดยมีขั้นตอนในการดำเนินงานวิจัยเริ่มจาก 1) ระบุกระบวนการปัจจุบัน 2) วิเคราะห์กระบวนการปัจจุบัน 3) ออกแบบกระบวนการใหม่ และ 4) ทดสอบกระบวนการทำงานใหม่และนำไปใช้งาน จากการดำเนินงานมีส่วนสำคัญที่เปลี่ยนแปลงไปจากกระบวนการเดิม คือมีการปรับเปลี่ยนหน้าที่รับผิดชอบของพนักงานวางแผนการผลิต การกำหนดให้มีการประชุมร่วมกันระหว่างพนักงานวางแผนการผลิตกับส่วนผลิตและส่วนบำรุงรักษา และการพัฒนาตารางและเชื่อมโยงสูตรในไฟล์เอ็กซ์เซลเพื่อใช้ในการจำลองสถานการณ์สำหรับการวางแผนสั่งซื้อวัตถุดิบโดยกำหนดนโยบายการสั่งซื้อและจัดเก็บภายใต้ข้อจำกัดของโรงงานอย่างเหมาะสมร่วมกับการใช้ข้อมูลระดับวัตถุดิบคงคลังจากระบบการจัดการข้อมูลโรงงาน ผลการดำเนินงานวิจัยแสดงให้เห็นว่าสามารถลดจำนวนครั้งโดยเฉลี่ยต่อเดือนที่วัตถุดิบตั้งต้นไม่เพียงพอต่อการผลิตจาก 0.78 ครั้งต่อเดือนเป็น 0 ครั้งต่อเดือน และลดจำนวนครั้งโดยเฉลี่ยต่อเดือนที่ไม่สามารถรับวัตถุดิบตั้งต้นจากรถแท็งก์ติดตรึงเข้าถังเก็บได้จาก 0.44 ครั้งต่อเดือนเป็น 0 ครั้งต่อเดือนเช่นกัน

Go to article

การพยากรณ์อัตราเงินเฟ้อทั่วไปของประเทศไทยด้วยปัจจัยอัตราเงินเฟ้อของประเทศคู่ค้าโดยใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึก, เตชินท์ อานนท์วัฒนา Jan 2023

การพยากรณ์อัตราเงินเฟ้อทั่วไปของประเทศไทยด้วยปัจจัยอัตราเงินเฟ้อของประเทศคู่ค้าโดยใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึก, เตชินท์ อานนท์วัฒนา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความแม่นยำของการพยากรณ์เงินเฟ้อทั่วไปในประเทศไทย โดยการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก แบบจำลองอนุกรมเวลา และแบบจำลองแบบผสมในช่วงการพยากรณ์ล่วงหน้า 1, 3, 6 และ 12 เดือน รวมถึงมีการประเมินประสิทธิภาพของการเพิ่มตัวแปรอัตราเงินเฟ้อของประเทศคู่ค้าในแบบจำลอง โดยจะมีการวิเคราะห์เปรียบเทียบแบบจำลองต่าง ๆ ได้แก่ ANN, RNN, LSTM, VAR, Hybrid Model (VAR-ANN) และ BOTMM ของธนาคารแห่งประเทศไทย งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพในการพยากรณ์สูงที่สุด และแสดงให้เห็นถึงการเพิ่มตัวแปรอัตราเงินเฟ้อของประเทศคู่ค้าที่มีต่อความแม่นยำในการพยากรณ์ โดยผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองแบบผสม Hybrid (VAR-ANN) มีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองอื่น ๆ ในทุกช่วงการพยากรณ์ล่วงหน้า ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจับแนวโน้มอัตราเงินเฟ้อ นอกจากนี้ผลลัพธ์จากการเพิ่มตัวแปรอัตราเงินเฟ้อของประเทศคู่ค้าช่วยเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์อย่างมาก ผลลัพธ์เหล่านี้เป็นประโยชน์สำหรับผู้กำหนดนโยบายและผู้ปฏิบัติงานที่เกี่ยวกับการพยากรณ์เงินเฟ้อ และแสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบในเชิงปฏิบัติของแบบจำลองแบบผสมในการเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์สำหรับตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจของประเทศไทย

Go to article

Virtual Reality Of Labless Foundry And Heat Treatment For Next Industrial Training, Naris Lawankowit Jan 2023

Virtual Reality Of Labless Foundry And Heat Treatment For Next Industrial Training, Naris Lawankowit

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study presents an innovative Virtual Reality (VR) application tailored to educate users on Foundry and Heat Treatment operations. Its primary objectives encompass the creation of a secure and lifelike learning environment while ensuring accessibility. The development process was a meticulous fusion of technology, incorporating the Unity engine, 3D modeling, and seamless Salesforce integration, all grounded in extensive research. The VR application's structure strategically subdivides these industrial processes into four stations: Molding, Furnace, Workbench, and Heat Treatment. This detailed approach empowers users to engage directly in these operations, making it a valuable educational tool. The study's significance extends to the …

Go to article

การออกแบบระบบแชทบอทร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ช่วยวินิจฉัยการแพ้ยา, ปกรณ์ เสงี่ยมรัตน์ Jan 2023

การออกแบบระบบแชทบอทร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ช่วยวินิจฉัยการแพ้ยา, ปกรณ์ เสงี่ยมรัตน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการศึกษาและพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์เพื่อช่วยวินิจฉัยอาการแพ้ยา โดยใช้ระบบแชทบอทปัญญาประดิษฐ์ที่มีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และเทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูลภาพ ในการวิจัยและพัฒนาแบบจำลองการจำแนกข้อมูลภาพเพื่อการตรวจหาอาการแพ้ยา นักพัฒนาเลือกใช้แบบจำลอง InceptionV3 และแบบจำลอง MobileNetV2 ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าแบบจำลอง MobileNetV2 มีประสิทธิภาพดีกว่าแบบจำลอง InceptionV3 โดยมีความแม่นยำสุดท้ายที่ 99.29% อีกทั้งขนาดของแบบจำลอง MobileNetV2 มีขนาดเล็กทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานบนสมาร์ทโฟนและยังพบว่าการจำแนกผื่นแพ้ยาสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเมื่อนำแบบจำลองไปมาใช้ในแชทบอทที่พัฒนา พบว่าแบบจำลองที่มีค่า Kappa 0.76 มีความเห็นพ้องที่ดีระหว่างการทำนายและค่าจริง ส่วนการทดสอบการพัฒนาและการใช้งานของแชทบอทประสบให้ผลลัพธ์ที่เป็นบวก แชทบอทสามารถตอบสนองสถานการณ์ที่อาสาสมัครทดสอบได้ 100% และมีคะแนน System Usability Scale (SUS) ที่ยอมรับได้ที่ 70.1 ด้วยการพัฒนานี้ทำให้ผู้ป่วยที่มีอาการแพ้ยาชนิดไม่รุนแรง ไม่จำเป็นต้องเดินทางไปโรงพยาบาล ระบบแชทบอทสามารถช่วยเหลือเบื้องต้นในการวิเคราะห์อาการแพ้ยา ข้อมูลชนิดการแพ้ยา ข้อมูลบริการคลินิก และให้คำแนะนำเพื่อลดอาการไม่พึงประสงค์ ซึ่งยังช่วยลดเวลาเดินทางและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการไปโรงพยาบาล นอกจากนี้ระบบแชทบอทที่ได้พัฒนาขึ้นมานี้ยังสามารถเป็นต้นแบบเพื่อสนับสนุนความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการแพทย์ในอนาคตและการรองรับเข้าสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์

Go to article

การออกแบบการวางแผนและควบคุมการเตรียมสินค้าเพื่อขายสำหรับแฟรนไชส์ประเภทซุ้มขายอาหาร, พัชรินทร์ โจมกุ่ย Jan 2023

การออกแบบการวางแผนและควบคุมการเตรียมสินค้าเพื่อขายสำหรับแฟรนไชส์ประเภทซุ้มขายอาหาร, พัชรินทร์ โจมกุ่ย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้ได้ออกแบบการวางแผนและควบคุมการเตรียมสินค้าเพื่อขายให้กับร้านแฟรนไชส์ประเภทซุ้มขายอาหารที่มีพนักงานทำงานหนึ่งคน ดำเนินงานทุกอย่างภายในร้าน มีสินค้าขายทั้งหมด 16 รายการ แบ่งออกได้เป็น 3 ประเภท คือ นึ่ง ย่างและทอด โดยจะมีเตาประเภทละ 1 เครื่อง เนื่องจากการทำงานในร้านกรณีศึกษานี้ยังไม่มีประสิทธิภาพ เกิดสินค้าปรุงสุกไม่เพียงพอและสินค้าเหลือท้ายวันทำให้เป็นมูลค่าความสูญเสีย เมื่อคิดคำนวณแล้วพบว่ามีมูลค่าความเสียหาย 31.5% เมื่อเทียบกับมูลค่ากำไร ซึ่งเป็นมูลค่าที่สูงหากปัญหานี้ไม่ได้รับการแก้ไข ปัจจุบันร้านกรณีศึกษานี้ไม่มีการบันทึกข้อมูลการขายสินค้า ไม่มีการเรียงลำดับการปรุงสุกสินค้า ผู้ปฏิบัติงานดำเนินการปรุงสุกและคาดเดาปริมาณการขายสินค้าตามประสบการณ์ส่วนตัว ผู้วิจัยจึงได้สนใจแก้ปัญหาโดยการเก็บข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลความต้องการสินค้าและเงื่อนไขการผลิต เพื่อออกแบบวิธีการวางแผนการเตรียมสินค้าเพื่อขายซึ่งประกอบด้วย 1) การออกแบบตารางการลำดับการผลิตสินค้าล็อตแรก และ 2) การกำหนดนโนบายในการควบคุมการเตรียมสินค้าเพื่อขาย รวมถึงออกแบบโปรแกรมการจัดการสินค้าคงคลังและการแจ้งเตือนเพื่อสั่งผลิตด้วย Microsoft Excel ผลการศึกษาพบว่าการผลิตสินค้าล็อตแรกสามารถลดเวลาลงจากเดิมได้ประมาณ 34.21% และนโยบายการการควบคุมการเตรียมสินค้าเพื่อขายสามารถลดปริมาณสินค้าเหลือและสินค้าขาดมือระหว่างวันเฉลี่ยต่อวันได้ทุกรายการซึ่งมูลค่าความเสียหายลดลงเหลือ 8.66% เมื่อเทียบกับมูลค่ากำไรซึ่งทำให้สามารถเพิ่มมูลค่ากำไรได้ 8.66 %

Go to article

Energy Digital Twins In Smart Manufacturing Systems, Anna Billey Jan 2023

Energy Digital Twins In Smart Manufacturing Systems, Anna Billey

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

In this thesis, an Energy Digital Twin for smart manufacturing systems was developed and evaluated. In particular, the study focused on bidirectional parameter communication between the physical and the virtual part with the aim of optimizing the energy used in the manufacturing process. Rising costs and the environmental impacts related to energy consumption have grown in importance worldwide. There are elevated concerns in sectors like manufacturing, leading to an urgent quest to reduce energy consumption. A recent advancement in Industry 4.0 technology, the Digital Twin, represents a promising smart technology and tool that researchers are investigating to help reduce energy …

Go to article

Simulating The Impact Of Emissions Control On Economic Productivity Using Particle Systems And Puff Dispersion Model, Najam Khan Jan 2023

Simulating The Impact Of Emissions Control On Economic Productivity Using Particle Systems And Puff Dispersion Model, Najam Khan

Electronic Theses and Dissertations

A simulation platform is developed for quantifying the change in productivity of an economy under passive and active emission control mechanisms. The program uses object-oriented programming to code a collection of objects resembling typical stakeholders in an economy. These objects include firms, markets, transportation hubs, and boids which are distributed over a 2D surface. Firms are connected using a modified Prim’s Minimum spanning tree algorithm, followed by implementation of an all-pair shortest path Floyd Warshall algorithm for navigation purposes. Firms use a non-linear production function for transformation of land, labor, and capital inputs to finished product. A GA-Vehicle Routing Problem …

Go to article

Machine Learning Prediction Of Dod Personal Property Shipment Costs, Tiffany Tucker, Torrey J. Wagner, Paul Auclair, Brent T. Langhals Jan 2023

Machine Learning Prediction Of Dod Personal Property Shipment Costs, Tiffany Tucker, Torrey J. Wagner, Paul Auclair, Brent T. Langhals

Faculty Publications

U.S. Department of Defense (DoD) personal property moves account for 15% of all domestic and international moves - accurate prediction of their cost could draw attention to outlier shipments and improve budget planning. In this work 136,140 shipments between 13 personal property shipment hubs from April 2022 through March 2023 with a total cost of $1.6B were analyzed. Shipment cost was predicted using recursive feature elimination on linear regression and XGBoost algorithms, as well as through neural network hyperparameter sweeps. Modeling was repeated after removing 28 features related to shipment hub location and branch of service to examine their influence …

Go to article

Second Victim Syndrome And Organizational Support For Healthcare Providers: A Scoping Review, K R. Petryszyn, J P. Young, E R. Neil, J E. Benedict, L E. Eberman Jan 2023

Second Victim Syndrome And Organizational Support For Healthcare Providers: A Scoping Review, K R. Petryszyn, J P. Young, E R. Neil, J E. Benedict, L E. Eberman

Clinical Practice in Athletic Training

Introduction: Healthcare providers may experience critical incident, medical error, or other adverse patient events in their clinical practice. Those that do encounter such events, may experience second victim syndrome (SVS), a condition in which providers feel psychological, cognitive, or physical reactions rendering care in these instances. Those with SVS may experience symptoms such as anxiety, depression, or burnout. Organizational support may mediate the impacts of SVS after an adverse patient event. We conducted a scoping review to explore and synthesize the literature on the support strategies implemented by healthcare organizations in the United States, for healthcare providers, after adverse patient …

Go to article

Dynamic Modeling, Data Reconciliation, Parameter Estimation, And Health Monitoring Of A Supercritical Power Plant, Katherine Grace Hedrick Jan 2023

Dynamic Modeling, Data Reconciliation, Parameter Estimation, And Health Monitoring Of A Supercritical Power Plant, Katherine Grace Hedrick

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

With the introduction of a larger portion of renewable sources of power coming onto the U.S. power grid in recent decades, the operational strategy of coal-fired power plants has changed significantly to focus more on flexibility in response to the changing energy market. This has naturally led to different operational challenges. Many of these challenges are focused on the boilers within these plants, as they are producing more emissions and experiencing increased damage during load-following, which in turn leads to increased costs from penalties for not achieving emission standards or maintenance costs as boilers accumulate damage from the cycling behavior. …

Go to article

Physics Infused Lstm Network For Track Association Based On Marine Vessel Automatic Identification System Data, Tasmiah Haque Jan 2023

Physics Infused Lstm Network For Track Association Based On Marine Vessel Automatic Identification System Data, Tasmiah Haque

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

In marine surveillance, a crucial task is distinguishing between normal and abnormal vessel movements to timely identify potential threats. Subsequently, the vessels need to be monitored and tracked until necessary action can be taken. To achieve this, a track association problem is formulated where multiple vessels' unlabeled geographic and motion parameters are associated with their true labels. These parameters are typically obtained from the Automatic Identification System (AIS) database, which enables real-time tracking of marine vessels equipped with AIS. The parameters are time-stamped and collected over a long period, and therefore, modeling the inherent temporal patterns in the data is …

Go to article

Accelerating Manufacturing Decisions Using Bayesian Optimization: An Optimization And Prediction Perspective, Taofeeq Olajire Jan 2023

Accelerating Manufacturing Decisions Using Bayesian Optimization: An Optimization And Prediction Perspective, Taofeeq Olajire

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

Manufacturing is a promising technique for producing complex and custom-made parts with a high degree of precision. It can also provide us with desired materials and products with specified properties. To achieve that, it is crucial to find out the optimum point of process parameters that have a significant impact on the properties and quality of the final product. Unfortunately, optimizing these parameters can be challenging due to the complex and nonlinear nature of the underlying process, which becomes more complicated when there are conflicting objectives, sometimes with multiple goals. Furthermore, experiments are usually costly, time-consuming, and require expensive materials, …

Go to article

Framework For Data Acquisition And Fusion Of Camera And Radar For Autonomous Vehicle Systems, Clay Edward Vincent Jan 2023

Framework For Data Acquisition And Fusion Of Camera And Radar For Autonomous Vehicle Systems, Clay Edward Vincent

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

The primary contribution is the development of the data collection testing methodology for autonomous driving systems of a hybrid electric passenger vehicle. As automotive manufacturers begin to develop adaptive cruise control technology in vehicles, progress is being made toward the development of fully-autonomous vehicles. Adaptive cruise control capability is classified into five levels defined by the Society of Automotive Engineering. Some vehicles under development have attained higher levels of autonomy, but the focus of most commercial development is Level 2 autonomy. As the level of autonomy increases, the sensor technology becomes more advanced with a sensor suite which includes radar, …

Go to article

Spatio-Temporal Deep Learning Approaches For Addressing Track Association Problem Using Automatic Identification System (Ais) Data, Md Asif Bin Syed Jan 2023

Spatio-Temporal Deep Learning Approaches For Addressing Track Association Problem Using Automatic Identification System (Ais) Data, Md Asif Bin Syed

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

In the realm of marine surveillance, track association constitutes a pivotal yet challenging task, involving the identification and tracking of unlabelled vessel trajectories. The need for accurate data association algorithms stems from the urge to spot unusual vessel movements or threat detection. These algorithms link sequential observations containing location and motion information to specific moving objects, helping to build their real-time trajectories. These threat detection algorithms will be useful when a vessel attempts to conceal its identity. The algorithm can then identify and track the specific vessel from its incoming signal. The data for this study is sourced from the …

Go to article

An Unmanned Aircraft System For Marking Live Power Lines To Prevent Bird Collisions, Mattheuns D. Pretorius, Lourens Leeuwner, Kaajial Durgapersad, Constant Hoogstad, Peter Beckedahl, Michael D. Michael, Kishaylin Chetty Jan 2023

An Unmanned Aircraft System For Marking Live Power Lines To Prevent Bird Collisions, Mattheuns D. Pretorius, Lourens Leeuwner, Kaajial Durgapersad, Constant Hoogstad, Peter Beckedahl, Michael D. Michael, Kishaylin Chetty

Human–Wildlife Interactions

Collisions with overhead power lines represent a significant cause of mortality for a number of large bird species worldwide. Certain threatened species are severely impacted by power line collisions, particularly those for which there are no other known significant threats. In South Africa, bird collisions with overhead power line cables, including collisions with phase conductors and shield wires, contribute significantly to annual threatened bird species mortalities associated with Eskom power lines. The most practical mitigation measure is to attach bird anti-collision devices as markers on the cables. Current marking methods involve installations by hand, where linemen are hoisted up to …

Go to article

Integrated Machine Learning And Optimization Approaches, Dogacan Yilmaz Dec 2022

Integrated Machine Learning And Optimization Approaches, Dogacan Yilmaz

Dissertations

This dissertation focuses on the integration of machine learning and optimization. Specifically, novel machine learning-based frameworks are proposed to help solve a broad range of well-known operations research problems to reduce the solution times. The first study presents a bidirectional Long Short-Term Memory framework to learn optimal solutions to sequential decision-making problems. Computational results show that the framework significantly reduces the solution time of benchmark capacitated lot-sizing problems without much loss in feasibility and optimality. Also, models trained using shorter planning horizons can successfully predict the optimal solution of the instances with longer planning horizons. For the hardest data set, …

Go to article

First Prev Next Last