Operations Research, Systems Engineering and Industrial Engineering Commons^™

การพัฒนาระบบฐานข้อมูลสำหรับการผลิตยางรถยนต์รุ่นใหม่, วัชรพงศ์ วชิรวงศ์บุรี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

วิทยานิพนธ์นี้ได้วิเคราะห์ ออกแบบและพัฒนาระบบฐานข้อมูลสำหรับการผลิตยางรถยนต์รุ่นใหม่ เพื่อแสดงให้เห็นถึงความหยืดหยุ่นในการผลิตของโรงงานกรณีศึกษาและความแปรผันของความต้องการของตลาดรถยนต์ ซึ่งเป็นโรงงานผลิตยางรถยนต์ที่ตั้งอยู่ในประเทศไทย งานวิจัยนี้ได้นำการเสนอการออกแบบและพัฒนาระบบฐานข้อมูลสำหรับการผลิตยางรถยนต์รุ่นใหม่ เพื่อช่วยในการลดระยะเวลาในการศึกษาความเป็นไปได้ในการผลิตยางรถยนต์รุ่นใหม่ และช่วยในการตัดสินใจในการลงทุนเกี่ยวกับการซื้อเครื่องจักรเพื่อตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้า เนื่องด้วยโรงงานกรณีศึกษาเป็นโรงงานที่ก่อตั้งเพื่อผลิตยางรถยนต์โดยสารทั่วไป เช่น รถเก๋ง รถกระบะ รถSUV เพื่อยางที่มีขนาดเส้นผ่านศูนย์กลาง 14-19 นิ้ว แต่ไม่สามารถตอบได้ว่าผลิตยางรถยนต์รุ่นอื่นได้หรือไม่ จากการทดสอบโปรแกรมที่ถูกออกแบบและพัฒนาขึ้น พบว่าระยะเวลาการทำงานลดเหลือ 2 สัปดาห์ จากการทำงานเดิม 5 สัปดาห์ ซึ่งคิดเป็น 60% ของระยะเวลาที่ลดลงจากการทำงานของพนักงาน โดยเป็นการใช้ระบบฐานข้อมูลและช่วยในการศึกษาความเป็นไปได้ในการผลิตยางรถยนต์รุ่นใหม่ผ่านการใช้โปรแกรม แทนการใช้อีเมล (email) หรือไฟล์เอ็กเซล (Excel file) ในการสื่อสารระหว่างพนักงาน ช่วยลดจำนวนครั้งในการติดต่อระหว่างพนักงานเพื่อสอบถามเกี่ยวกับข้อมูล ทำให้ข้อมูลมีความแม่นยำมากขึ้นและลดความผิดพลาดที่เกิดจากพนักงานด้วย

การพยากรณ์ราคาเม็ดพลาสติกพอลิโพรพีลีนในประเทศไทยโดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง, ภัทรพล ภัทรอัมพรชัย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในปัจจุบันธุรกิจอุตสาหกรรมพลาสติกมีความสำคัญมากกับประเทศไทยเนื่องจากสินค้าอุตสาหกรรมส่วนใหญ่ใช้พลาสติก โดยจากสถิติปริมาณการใช้งานพลาสติกพบว่าพลาสติกโพลิโพรพิลีน (PP) มีปริมาณการใช้งานมากที่สุดเมื่อเทียบกับพลาสติกชนิดอื่น ทำให้เป็นพลาสติกชนิดที่มีความสำคัญที่สุดต่ออุตสาหกรรมพลาสติกในไทย งานวิจัยฉบับนี้จัดทำเพื่อเป็นการนำเสนอและเปรียบเทียบรูปแบบการพยากรณ์สำหรับราคาเม็ดพลาสติก PP ในประเทศไทย จุดประสงค์ของงานวิจัยนี้เพื่อหาตัวแบบการพยากรณ์ราคาเม็ดพลาสติก PP ที่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด โดยใช้ค่าร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) เป็นเกณฑ์ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวแบบพยากรณ์ ซึ่งตัวแบบพยากรณ์อนุกรมเวลาที่ใช้ในการทำวิจัยครั้งนี้ได้แก่ ตัวแบบพยากรณ์ปรับเรียบเอกซ์โพเนนเชียลแบบโฮลท์และวินเทอร์ ตัวแบบพยากรณ์ SARIMA ตัวแบบพยากรณ์เชิงสาเหตุที่ใช้คือ ตัวแบบพยากรณ์ถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ ตัวแบบพยากรณ์เทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่ใช้คือ ตัวแบบพยากรณ์ Support Vector Regression ตัวแบบพยากรณ์ Decision Tree ตัวแบบพยากรณ์ Random Forest ตัวแบบพยากรณ์ XGBoost ตัวแบบพยากรณ์ Artificial Neural Networks และตัวแบบพยากรณ์ผสมที่เกิดจากการนำตัวแบบพยากรณ์เดี่ยวที่มีความแม่นยำสูงมาจับคู่กัน โดยในงานวิจัยนี้ได้ใช้ข้อมูลราคาเม็ดพลาสติก PP ตั้งแต่ เดือนมกราคม พ.ศ. 2554 ถึง เดือนธันวาคม พ.ศ. 2565 จากผลการศึกษาพบว่าตัวแบบพยากรณ์ผสม SARIMA – ANN มีความแม่นยำสูงที่สุดและมีค่าร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยในช่วงชุดข้อมูลตรวจสอบอยู่ที่ 5.54% และเมื่อนำมาประเมินประสิทธิภาพกับชุดข้อมูลทดสอบจะได้ค่าร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยเท่ากับ 6.92%

การลดสัดส่วนของเสียจากข้อบกพร่องโลหะบัดกรีไม่สมบูรณ์สำหรับแผงวงจรอิเล็กทรอนิกส์แบบยืดหยุ่น, ศตพร คุณาพิสิฐกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงคุณภาพกระบวนการผลิตโดยลดสัดส่วนของเสียจากข้อบกพร่องโลหะบัดกรีไม่สมบูรณ์สำหรับแผงวงจรอิเล็กทรอนิกส์แบบยืดหยุ่น (Flexible Printed Circuit Assembly) ด้วยหลักการ DMAIC ของเทคนิคซิกซ์ ซิกม่า (Six Sigma) จากการวิเคราะห์สาเหตุของปัญหาด้วยด้วยแผนผังก้างปลา (Fish Bone) ก่อนการนำไปวิเคราะห์ลำดับความสำคัญด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ความล้มเหลวและผลกระทบ (Failure mode and effects analysis, FMEA) พบว่ามี 7 ปัจจัยที่อาจส่งผลต่อการเกิดข้อบกพร่องที่สนใจ ได้แก่ ชนิดพื้นผิวของพื้นที่เปิดแตกต่างกัน 2) การติด Glass cloth ผิดวิธี, เยื้อง 3) การออกแบบแม่พิมพ์ไม่เหมาะสม 4) ความหนาของแม่พิมพ์น้อยเกินไป 5) แรงดันที่ใช้ขณะพิมพ์ไม่เหมาะสม 6) การตั้งค่า Reflow profile ไม่เหมาะสม และ 7) ความเข้มข้นของ Oxygen ไม่เหมาะสม ผู้วิจัยทำการศึกษาชนิดพื้นผิวของพื้นที่เปิดแตกต่างกัน (ปัจจัยที่ 1) เพื่อเป็นองค์ประกอบในการปรับปรุงการออกแบบแม่พิมพ์ (ปัจจัยที่ 3) สำหรับปัจจัยที่ 2 – 7 ได้ทำการออกแบบการทดลองแบบปัจจัยเดียว (OFAT) และทดสอบทางสถิติเพื่อหาวิธีการทำงานที่ช่วยลดสัดส่วนของเสียได้อย่างมีนัยสำคัญ จากนั้นได้ศึกษาอิทธิพลร่วมระหว่างปัจจัยที่ 6 และ 7 ซึ่งประกอบไปด้วย Reflow time, Peak temperature และ การใช้ N2 ด้วยการออกแบบการทดลองแบบแฟกทอเรียลเต็มรูป (Full factorial design) หาสมการความสัมพันธ์ด้วยแบบจำลองการถดถอย (Regression equation) ทำให้สามารถกำหนดค่าที่เหมาะสม และพบว่า สามารถลดส่วนของเสียจากข้อบกพร่องโลหะบัดกรีไม่สมบูรณ์ได้จาก 4.14% เป็น 1.17% หรือลดลง 71.74% จากสัดส่วนของเสียก่อนการปรับปรุง ส่งผลให้มูลค่าสูญเสียลดลง 33,041 บาทต่อเดือน จาก 51,753 บาทต่อเดือน เหลือเพียง 18,712 บาทต่อเดือน

การลดมูลค่าสินค้าคงคลังโดยวิธีการปรับปรุงกระบวนการสั่งซื้อชิ้นส่วนของบริษัทผลิตเครื่องใช้ไฟฟ้าในครัวเรือน, ศศิธร คำนนท์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยฉบับนี้ทำการศึกษาข้อมูลบริษัทผลิตเครื่องใช้ในครัวเรือน มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อชิ้นส่วน ลดมูลค่าสินค้าคงคลังโดยการจัดลำดับความสำคัญของกลุ่มสินค้า วางแผนการสั่งซื้อชิ้นส่วนจากการวิเคราะห์รูปแบบความต้องการสินค้าจากข้อมูลความต้องการสินค้าย้อนหลัง เพื่อหาปริมาณการสั่งซื้อที่เหมาะสม และสามารถความคุมปริมาณสินค้าคงคลังได้ ในสถานการณ์ปัจจุบันของบริษัทกรณีศึกษาพบว่าสินค้าคงคลังมีมูลค่าสินค้าคงคลังไม่สอดคล้องกับมูลค่าการขาย ซึ่งสังเกตได้จากอัตราหมุนเวียนสินค้าคงเหลือ (Inventory Turnovers Ratio) ที่มีค่าน้อยกว่า 1 ในบางเดือน ผู้จัดทำวิจัยได้จัดลำดับความสำคัญของกลุ่มสินค้าโดยใช้เทคนิค ABC Analysis ในการจัดลำดับความสำคัญของสินค้า โดยสินค้าที่มีมูลค่าสินค้าคงคลังมากกว่า 70%ของมูลค่าสินค้าคงคลังทั้งหมดจะจัดอยู่ในสินค้า Group A ซึ่งกลุ่มสินค้า Group A สามารถแบ่งเป็น Group A1 และ Group A2 ซึ่งผู้จัดทำสนใจที่จะศึกษากลุ่มสินค้า Group A1 เป็นความสำคัญแรกที่นำมาศึกษารูปแบบความต้องการสินค้าเพื่อกำหนดนโยบายและวิธีการสั่งซื้อ หลังการปรับปรุงกระบวนการสั่งซื้อด้วยเทคนิคการหาจุดสั่งซื้อ (Reorder Point: ROP) และสินค้าคงคลังสำรอง (Safety Stock: SS) ที่เหมาะสม พบว่ามูลค่าสินค้าคงมีมูลค่าลดลงรวมทั้งสิ้น 25.12 ล้านบาท เมื่อเปรียบเทียบกับมูลค่าสินค้าคงคลังก่อนการปรับปรุงในเดือนพฤศจิกายน พ.ศ. 2564 คิดเป็น 58.42%ของมูลค่าสินคงคลังทั้งหมดของสินค้า Group A และจากการปรับปรุงนโยบายด้วยวิธีฮิวริสติกของ Silver-Meal (SM) พบว่าการประมาณค่าใช้จ่ายรวมต่อการสั่งซื้อหลังปรับปรุงมีค่าลดลงจากก่อนปรับปรุง ทั้งนี้สาเหตุสำคัญที่ค่าใช้จ่ายรวมต่อการสั่งซื้อก่อนปรับปรุงมีค่ามากเกินความจำเป็นเนื่องมาจากความผิดพลาดในการสั่งซื้อของพนักงานและการไม่ประเมินความคุ้มค่าต่อการสั่งซื้อ

แบบจำลองระบบจอดรถอัตโนมัติเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบ, อลงกรณ์ พรสุขศิริ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ระบบจอดรถอัตโนมัตินั้นสามารถช่วยลดปัญหาเกี่ยวกับที่จอดรถ และช่วยให้การลงทุนในด้านอสังหาริมทรัพย์นั้นมีความคุ้มค่ามากขึ้น อีกทั้งยังช่วยลดขนาดของพื้นที่ที่ต้องใช้สำหรับจอดรถได้อีกด้วย ปัจจุบันระบบจอดรถอัตโนมัติมีหลายประเภทขึ้นอยู่กับผู้ผลิตรายนั้นๆ โดยงานวิจัยฉบับนี้จะมุ่งเน้นไปที่การศึกษาเกี่ยวกับปัจจัยในการเลือกใช้ระบบจอดรถอัตโนมัติระหว่างระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดถาด(Pallet type) และระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดหุ่นยนต์(Robot type) ทั้งในด้านต้นทุน ปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้า และประสิทธิภาพของระบบโดยทั่วไป ประสิทธิภาพของระบบจอดรถอัตโนมัติจะคำนวณจากเวลาเฉลี่ยระหว่างตำแหน่งที่จอดรถที่ใกล้ที่สุดและไกลที่สุดเพียงสองตำแหน่งเท่านั้น จากการคำนวณดังกล่าวส่งผลให้มีความน่าเชื่อถือไม่เพียงพอต่อความต้องการของลูกค้า ดังนั้น งานวิจัยฉนับนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและประเมินประสิทธิภาพของระบบจอดรถอัตโนมัติโดยการเปรียบเทียบระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดถาดและระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดหุ่นยนต์ ผ่านการแบบจำลองสถานการณ์ด้วยโปรแกรม SIMIO รวมไปถึงการวิเคราะห์ต้นทุน และปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้า จากการศึกษา ผู้วิจัยพบว่าในด้านของประสิทธิภาพของสำหรับกระบวนการนำรถเข้าจอดนั้น ระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดหุ่นยนต์มีประสิทธิภาพมากกว่าระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดถาด อย่างไรก็ตาม ในกระบวนการนำรถออกจากระบบนั้นระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดถาดมีประสิทธิภาพมากกว่าระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดหุ่นยนต์ นอกจากนี้ผู้วิจัยยังพบว่าต้นทุนและปริมาณการใช้ไฟฟ้ารวมของระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดหุ่นยนต์ต่ำกว่าระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดถาด

Optimizing Energy Efficiency Projects In Bangkok Large Commercial Buildings, Angelica Arisa Morgan

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

As a significant contributor to greenhouse gas emissions in the Asia Pacific region, Thailand has pledged to lower its GHG emissions by 555 million tCO2e by the year 2030. In Bangkok, energy efficiency projects in the large commercial buildings sector are an integral method by which to reduce emissions and to support a lower carbon future. Besides carbon dioxide emissions, energy efficiency projects also have the potential for other benefits including electricity and cost savings. This study develops a methodology to quantify the emissions reduction, electricity savings, and cost savings potential of various energy efficiency methods in this sector, and …

Analyzing Impact Of Economic Indicators On Vietnam Stock Market With Machine Learning Techniques, Nuttawan Sangsawai

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

The study provides an analysis of the Vietnamese stock market using statistical and machine learning models. The dataset shows that all features have a positive linear relationship with the VN Index, but exhibit different scales and degrees of skewness. The Augmented Dickey-Fuller (ADF) unit root test was conducted to identify whether the variables were stationary or non-stationary, and most variables were transformed into stationary data through first differencing. The OLS method was used to construct a short run model, and the results indicated that only three variables, namely CPI, exchange rate, and S&P500 index, exhibited statistical significance. The ARDL Bound …

Multi-Objective Vehicle Loading And Routing Problem For Fresh Fruit And Vegetable Transportation, Supisara Krairiksh

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Multi-compartment refrigerated vehicles are recently utilized in the cold chain industry, due largely to their flexibility in storage capacities with different temperature settings. To better comprehend the costs and benefits of this vehicle type in fresh fruits and vegetable transportation, a multi-compartment vehicle routing and loading problem (MCVRLP) with three different objectives – namely (i) minimizing total transportation cost, (ii) minimizing CO2 emissions, and (iii) minimizing weight loss of fresh fruits and vegetable – is herein explored and solved by mathematical formulation and genetic-based evolutionary algorithm approaches. Based on our computational results, we find that large and complicated MCVRLP instances …

Bitcoin Candlestick Price Prediction With Recurrent Neural Network, Sutiwat Simtharakao

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Bitcoin is a high-risk asset with a potentially high return. Predicting Bitcoin candlestick, i.e., open, high, low, and close (OHLC) prices, can help investors make trading decisions. The objective of this study is to develop a neural network model to predict the candlestick prices of Bitcoin for the next period. Additionally, this study investigates methods to enhance the model's forecasting performance by feature transformations, specifically data normalization. This study employs two neural network algorithms, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU), to forecast daily Bitcoin OHLC prices. To enhance the model's performance, we compare sliding window normalization with …

แนวทางการตัดสินใจการนำหุ่นยนต์มาใช้ทดแทนหรือปฏิบัติร่วมกับพนักงานในการทำงาน, ชนาธิป ทองดอนน้อย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้ให้ความสำคัญเกี่ยวกับกรอบการตัดสินใจสำหรับการนำหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติการหรือโคบอท เข้ามาใช้แทนที่แรงงานมนุษย์และ/หรือเพื่อทำงานร่วมกับคนงาน ในกรณีศึกษาของบริษัทที่ผลิตเลนส์แว่นตาผู้บริหารระดับสูงต้องการนำหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติการเข้ามาใช้ในกระบวนการคัดแยกชิ้นงาน เนื่องจากกระบวนการนี้เป็นกระบวนการทำงานแบบซ้ำ ๆ ซึ่งส่งผลกระทบให้พนักงานเกิดความเมื่อยล้าและความเจ็บป่วยทางการยศาตร์ ในการตัดสินใจสำหรับการนำหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติการทางโรงงานกรณีศึกษาได้ทำการพิจารณาเพียงด้านการเงินโดยไม่คำนึงถึงปัจจัยสำคัญอื่นๆ ดังนั้นบทความนี้จึงมุ่งเน้นสำรวจปัจจัยที่มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจใช้หุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติการในสายการผลิต โดยการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (EFA) และการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงยืนยัน (CFA) ซึ่งเป็นขั้นตอนทางสถิติหลายตัวแปร ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรแฝง นอกจากนี้ได้ทำการจำลองสถานการณ์ด้วยโปรแกรม ARENA เพื่อตรวจสอบประโยชน์ของการนำโคบอทไปใช้ในกรณีศึกษาอีกด้วย

Sampling-Based Algorithms For Two-Stage Stochastic Programs And Applications, Siavash Tabrizian

Operations Research and Engineering Management Theses and Dissertations

In this dissertation, we present novel sampling-based algorithms for solving two-stage stochastic programming problems. Sampling-based methods provide an efficient approach to solving large-scale stochastic programs where uncertainty is possibly defined on continuous support. When sampling-based methods are employed, the process is usually viewed in two steps - sampling and optimization. When these two steps are performed in sequence, the overall process can be computationally very expensive. In this dissertation, we utilize the framework of internal-sampling where sampling and optimization steps are performed concurrently. The dissertation comprises of two parts. In the first part, we design a new sampling technique for …

Deep Multi-Modal U-Net Fusion Methodology Of Infrared And Ultrasonic Images For Porosity Detection In Additive Manufacturing, Christian E. Zamiela

Theses and Dissertations

We developed a deep fusion methodology of non-destructive (NDT) in-situ infrared and ex- situ ultrasonic images for localization of porosity detection without compromising the integrity of printed components that aims to improve the Laser-based additive manufacturing (LBAM) process. A core challenge with LBAM is that lack of fusion between successive layers of printed metal can lead to porosity and abnormalities in the printed component. We developed a sensor fusion U-Net methodology that fills the gap in fusing in-situ thermal images with ex-situ ultrasonic images by employing a U-Net Convolutional Neural Network (CNN) for feature extraction and two-dimensional object localization. We …

Process Improvement Of Honeysuckle Biscuits And Bakery, Jevon Franklin, Kaela Bellamy, Manuel Quintal, Suheyl Polat

Senior Design Project For Engineers

Honeysuckle Biscuits and Bakery is a locally owned restaurant in Downtown Kennesaw, Georgia. Mitch and Lori Phillips, the owners, opened the restaurant in 2018. The restaurant serves breakfast (with biscuits as its specialty), lunch, coffee, desserts, and specialty cakes. As the business is beginning to outgrow itself, the project manager, Kaela Bellamy, felt it was a need to look at how to best accommodate the growing demand within the new space.

Intelligent Computer System For Enhancing Value Engineering Implementation In The Egyptian Construction Industry, Hazem M. El-Senoussi

Archived Theses and Dissertations

No abstract provided.

Genetic Algorithm For Production Scheduling, Mary El-Mallakh

Archived Theses and Dissertations

No abstract provided.

An Algorithm For Biobjective Mixed Integer Quadratic Programs, Pubudu Jayasekara Merenchige

All Dissertations

Multiobjective quadratic programs (MOQPs) are appealing since convex quadratic programs have elegant mathematical properties and model important applications. Adding mixed-integer variables extends their applicability while the resulting programs become global optimization problems. Thus, in this work, we develop a branch and bound (BB) algorithm for solving biobjective mixed-integer quadratic programs (BOMIQPs). An algorithm of this type does not exist in the literature.

The algorithm relies on five fundamental components of the BB scheme: calculating an initial set of efficient solutions with associated Pareto points, solving node problems, fathoming, branching, and set dominance. Considering the properties of the Pareto set of …

Assessment Of Leadership Styles And Lean Six Sigma Critical Success Factors In The Aerospace And Defense Industry, Corey Gellis

Electronic Theses and Dissertations, 2020-2023

The Aerospace and Defense industry has shifted into a global competitive market that is prioritizing innovative advancements in technological capabilities. Corporations are now having to further develop customer focused strategies based in adding value while reducing costs. Large manufacturing corporations often embrace continuous improvement methodologies, such as Lean Six Sigma, for process improvement. Many organizations have received minimal benefit from the methodology which may link back to leadership and culture. This research examined which styles of leadership are most effective when trying to gain the most value from Lean Six Sigma within manufacturing. The research study surveyed 112 black belt …

Development Of Metaheuristic Algorithms For The Efficient Allocation Of Power Flow Control Devices, Eduardo Jose Castillo Fatule

Open Access Theses & Dissertations

Modern energy grids have become extremely complex systems, requiring more variable and active flow control. As a remedy to this, Distributed Flexible AC Transmission Systems (D-FACTS) are cost-efficient devices used to mitigate power flow congestion and integrate renewable energies. The objective of this research is then to propose an efficient multiple objective evolutionary algorithm to solve a stochastic model for D-FACTS allocation, which aims to optimize various objectives related to cost, grid health, and environmental impacts. The model was implemented on a modified RTS-96 test system, and the results show that optimally allocating D-FACTS modules using the proposed model can …

Drone Location And Scheduling Problems In Humanitarian Logistics., Zabih Ghelichi

Electronic Theses and Dissertations

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), commonly referred to as drones, are a promising technology for the last-mile delivery of medical and aid items in humanitarian logistics. In emergency scenarios, like disasters, where transportation networks are destroyed and people are stranded, drones can accelerate the delivery of urgently needed items, e.g., food and water, insulin shots and blood pressure pills, to those trapped in the disaster-affected areas. Drones can also provide logistics services in many non-emergency situations by delivering medical items, e.g., vaccine shots and lab specimens, to remote communities and hard-to-access locations. The contribution of using UAVs goes beyond merely having …

Statistical Modeling, Learning And Computing For Stochastic Dynamics Of Complex Systems, Mohammadmahdi Hajiha

Graduate Theses and Dissertations

With the recent advances in sensor technology, it is much easier to collect and store streams of system operational and environmental (SOE) data. These data can be used as input to model the underlying behavior of complex engineered systems and phenomenons if appropriate algorithms with well-defined assumptions are developed. This dissertation is comprised of the research work to show the applicability of SOE data when fed into proposed tailored algorithms. The first purposes of these algorithms are to estimate and analyze the reliability of a system as elaborated in Chapter 2. This chapter provides the derivation of closed-form expressions that …

Combat Assessment For The Simulation Of Warfare, Benjamin L. Finch

Theses and Dissertations

Military assessment seeks to answer two primary questions: "are we creating the effects that we desire?" and "are we accomplishing tasks to standard?" This thesis steps through several desirable characteristics for a simulated combat assessment methodology. After developing a value hierarchy from these characteristics, this thesis provides and evaluates several candidate methodologies for use within a combat simulation. Each alternative's evaluation is informed by its application to a small combat simulation. Upon recommending the use of Linear Programming, we utilize value-focused thinking to modify this alternative. The thesis terminates with some conclusory thoughts and ideas for future research.

Lean Application: An Assessment Of 5s On Employee Attitudes And Productivity, Nickolaos Dimitrios Karvounis

STEMPS Theses & Dissertations

This study examines the effect of the implementation of 5S on employee attitudes and productivity in an Asian based facility of a global manufacturing company. Utilizing an assessment of the 5S implementation in various areas of the facility and organizational performance data for each of those areas, a non-experimental, causal comparative approach is used to analyze the impact. The study concluded that statistically significant improvements from the implementation of 5S were found both in quality and product cost for this facility; however, the study also found statistical significance where the implementation of 5S led to a decrease in performance and …

Using Custom Ner Models To Extract Dod Specific Entities From Contracts, Kayla P. Haberstich

Theses and Dissertations

The Air Force Sustainment Center collected 3.7 million contracts onto the Air Force Research Laboratory’s high power computers. They are in the format of a .pdf or scanned document, making them unstructured data. The Data Analytics Resource Team extracted the documents into a textual format for use in further analysis. This thesis looks to extract four DOD specific entities (NSN, Part Number, CAGE Code, and Supplier Name) from the contracts using custom NER models. This newly extracted information will allow the Air Force to identify what parts are supplied by which vendors. This information along with historical CLIN pricing for …

The Factors Influencing The Acceptance Of Web-Based E-Learning System Among Academic Staffs Of Saudi Arabia, Ikhlas Zamzami

Future Computing and Informatics Journal

It is possible to learn more quickly and effectively with e-learning software development because it provides learners with convenient and flexible learning environments. This allows them to progress further in their careers. Reports on web-based e-learning systems for in-service education have frequently neglected to include the viewpoint of the instructor. In order to conduct quantitative research, a sample of 50 academic staff members was selected. The purpose of this study was to investigate various factors that influence the intention to use web-based e-learning, with the theoretical foundation being provided by university lecturers. According to the findings of the study, the …

Theory And Algorithms For Systems Optimization, Vahid Mahmoodian

USF Tampa Graduate Theses and Dissertations

This dissertation presents four sets of contributions in the field of theory and algorithms for system optimization. In the first set, we introduce a simulation optimization method for redistributing bikes in a free-floating bike sharing system. The second set of contributions is a framework for batching queries in large databases to optimize the data retrieval time. The third set includes two branch-and-bound algorithms to solve minimum multiplicative programming problems and one branch-and-bound algorithm to solve the maximum form of the mentioned problems. At last, the fourth set presents an approach to fairlyassign delivery tasks in an outsourcing last-mile delivery system …

Optimization In The Application Of Varnishes Barrier On Cartonboard Packaging, Andre Ramalheiro De Andrade, Maria Isabel Rodrigues Phd, Eduardo Luiz Machado Phd

Journal of Applied Packaging Research

In this work adjustments in the rotogravure printing process are proposed to the varnish water vapor transmission rate (WVTR) aiming to obtain results smaller than 20g/m²/24h. One case study was used for the propositions for improvements, where focused on varnish application process in a gravure printer for an eight-printing unit cartonboard packaging, maximum printing speed of 175 m/min and a 285 g/m² weight cartonboard. The possible variables that influenced the WVTR result were selected from the technical expertise of the people involved in the project, the analysis in the printing process with the application of directed trials using experimental designs …

Enterprise Resource Allocation For Intruder Detection And Interception, Adam B. Haywood

Theses and Dissertations

This research considers the problem of an intruder attempting to traverse a defender's territory in which the defender locates and employs disparate sets of resources to lower the probability of a successful intrusion. The research is conducted in the form of three related research components. The first component examines the problem in which the defender subdivides their territory into spatial stages and knows the plan of intrusion. Alternative resource-probability modeling techniques as well as variable bounding techniques are examined to improve the convergence of global solvers for this nonlinear, nonconvex optimization problem. The second component studies a similar problem but …

Deep Learning For Weather Clustering And Forecasting, Nathaniel R. Beveridge

Theses and Dissertations

Clustering weather data is a valuable endeavor in multiple respects. The results can be used in various ways within a larger weather prediction framework or could simply serve as an analytical tool for characterizing climatic differences of a particular region of interest. This research proposes a methodology for clustering geographic locations based on the similarity in shape of their temperature time series over a long time horizon of approximately 11 months. To this end an emerging and powerful class of clustering techniques that leverages deep learning, called deep representation clustering (DRC), are utilized. Moreover, a time series specific DRC algorithm …

New Methods In Wavelet Analysis For Applications Of The Wavelet Transform, Jeffrey D. Williams

Theses and Dissertations

A commonality in the many applications and domains where signal processing (SP)is applied is the detection of events. Detection in SP requires the identification of the occurrence of an event, within a signal, and distinguishing the occurrence from no event. In a classical application of SP, seismologists seek to detect abnormalities in an electromagnetic (EM) signal to detect or not detect the occurrence of an earthquake, represented as an anomalous EM pulse. Since many signals are noisy, such as those produced by a seismograph, it can be challenging to distinguish a significant EM pulse from incident noise. In SP, smoothing …

Wavelet Methods For Very-Short Term Forecasting Of Functional Time Series, Jared K. Nystrom

Theses and Dissertations

Space launch operations at Kennedy Space Center and Cape Canaveral Space Force Station (KSC/CCSFS) are complicated by unique requirements for near-real time determination of risk from lightning. Lightning forecast weather sensor networks produce data that are noisy, high volume, and high frequency time series for which traditional forecasting methods are often ill-suited. Current approaches result in significant residual uncertainties and consequentially may result in forecasting operational policies that are excessively conservative or inefficient. This work proposes a new methodology of wavelet-enabled semiparametric modeling to develop accurate and timely forecasts robust against chaotic functional data. Wavelets methods are first used to …