Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
Articles 31 - 60 of 372
Full-Text Articles in Industrial Engineering
Systematic Analysis Of Covid-19 Consequences: Health, Economic, And Tourism Aspects, Kumpol Saengtabtim
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 …
การตัดสินใจหลายเกณฑ์แบบไฮบริดเพื่อหาคู่ค้าพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ในอุตสาหกรรมสารกึ่งตัวนำ, จิรยุ พุดพวง
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
การสำรวจคุณลักษณะของอนุกรมเวลาที่เหมาะสมกับตัวแบบความจำระยะยาวระยะสั้นต่าง ๆ, ลักษณ์นภิศ แก้วหวังสกูล
การสำรวจคุณลักษณะของอนุกรมเวลาที่เหมาะสมกับตัวแบบความจำระยะยาวระยะสั้นต่าง 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
Battery Sales Forecasting Using Traditional Forecasting And Machine Learning Techniques, Santi Wongkamphu
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 …
การลดของเสียในกระบวนการผลิตชิ้นส่วนไมโครเวฟของโรงงานกรณีศึกษา, เวยาวัจ เกาเทียน
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
การปรับปรุงกระบวนการบริหารจัดการวัตถุดิบตั้งต้นสำหรับโรงงานปิโตรเคมีขั้นปลาย, อิทธิชัย เสือเหลือง
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
การพยากรณ์อัตราเงินเฟ้อทั่วไปของประเทศไทยด้วยปัจจัยอัตราเงินเฟ้อของประเทศคู่ค้าโดยใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึก, เตชินท์ อานนท์วัฒนา
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
Virtual Reality Of Labless Foundry And Heat Treatment For Next Industrial Training, Naris Lawankowit
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 …
การออกแบบระบบแชทบอทร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ช่วยวินิจฉัยการแพ้ยา, ปกรณ์ เสงี่ยมรัตน์
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
การออกแบบการวางแผนและควบคุมการเตรียมสินค้าเพื่อขายสำหรับแฟรนไชส์ประเภทซุ้มขายอาหาร, พัชรินทร์ โจมกุ่ย
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 %
การศึกษาคุณลักษณะทางพื้นที่และเวลาของฝุ่น Pm 2.5 ในกรุงเทพมหานคร, กิตติยาภรณ์ ศิวิชัย
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
A Box-Behnken Design For Copper Recovery From E-Waste Pyrolysis Char By An Electrolysis Process, Chanut Thamcharoen
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 …
An Analysis Of Retail Promotion Effectiveness Using Agent-Based Modeling, Chutima Binsiravanich
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, …
การพัฒนาระบบการจัดการซ่อมบำรุงรักษาสำหรับโรงงานผลิตเครื่องสำอาง, ญานิกา ทากุดเรือ
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
การพยากรณ์ราคาเศษเหล็กในประเทศไทยโดยใช้ตัวแบบผสมการแยกองค์ประกอบ, ทรรศมล วงศ์จิตสุขเกษม
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%
วิธีการฮิวริสติกส์แบบหลายวัตถุประสงค์สำหรับปัญหาการเก็บเกี่ยวถั่วลันเตา, พูนสิริ วสุพงศ์พิพัฒน์
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
Prediction Models For Beauty Products Monthly Sales With Price Promotion, Nichakan Phupaichitkun
Prediction Models For Beauty Products Monthly Sales With Price Promotion, Nichakan Phupaichitkun
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Promotional pricing strategy is a major marketing tool for most retails. However, predicting sales when discount is offered can be difficult since there are other factors causing demand to be uncertain or highly fluctuating. The objective of this research is to identify the most suitable prediction models for beauty product unit sales in retail and capture the effects of factors impacting sales. The dataset provided by the case study retail company was available from January 2020 to December 2022 (36 months). The prediction models, including linear regression, random forest, XGBoost, artificial neural networks (ANN), and hybrid models, are constructed and …
Strategic Distribution Centres Location For Traffic Safety Products, Pakaporn Bunwit
Strategic Distribution Centres Location For Traffic Safety Products, Pakaporn Bunwit
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This research aims to determine suitable locations to build distribution centers for a specific company that distributes traffic safety products to highway offices across every province in Thailand using strategic methods. In this problem set, the predetermined location of customers and each corresponding demand were given. With customer locations spreading widely across Thailand, this research aims to find locations of distribution centers, which will result in the lowest cost to travel from the company's headquarter to the distribution centers and the cost of travelling to and from customers from those distribution centers by considering the transportation cost, vehicle cost and …
Aircraft Arrival Delay Prediction Using Machine Learning Method, Patara Charnvanichborikarn
Aircraft Arrival Delay Prediction Using Machine Learning Method, Patara Charnvanichborikarn
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Flight delays pose a significant challenge to the growth and efficiency of the US airline industry, which is a central focus of our thesis that extends to the broader global airline sector. This study aims to predict aircraft arrival delays utilizing machine learning models. In addressing the substantial challenge of aircraft delays within the US airline industry, our research relied on Kaggle datasets. Following comprehensive data reorganization and cleanup processes, a crucial aspect of our approach involved integrating weather data from the arrival airport at the time of arrival into the model, thereby enhancing our dataset to bolster predictive accuracy. …
Improving Interbranch Information System For A Chain Of Gold Retail Shops By Computerised Inventory Management System, Punyavadee Srimongkol
Improving Interbranch Information System For A Chain Of Gold Retail Shops By Computerised Inventory Management System, Punyavadee Srimongkol
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This research aimed to develop an inventory and logistics management system to improve the efficiency of the inventory and logistic process of the case study gold retail store chain by implementing computerised inventory management software for interbranch retail jewelry shops. One of the current problems experienced by the case study company which is gold retail shops is that the percentages of unsuccessful preorder transactions are relatively high due to the slow product shipping process. In this project, computerised inventory management was implemented to improve and solve the problem. The data used to set up the new computerised software includes SKUs …
ปัจจัยที่ส่งอิทธิพลต่อการใช้รถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทย : การประยุกต์ใช้วิธีการดีมาเทล, ธนะรัตน์ บริสุทธิ์
ปัจจัยที่ส่งอิทธิพลต่อการใช้รถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทย : การประยุกต์ใช้วิธีการดีมาเทล, ธนะรัตน์ บริสุทธิ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ปัจจุบันจำนวนผู้ใช้งานรถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทยเติบโตขึ้นอย่างก้าวกระโดด แต่ก็ยังมีจำนวนไม่มากนัก เมื่อเทียบกับจำนวนผู้ใช้งานรถยนต์แบบสันดาปที่มีมาแต่ดั้งเดิม ซึ่งปัญหาดังกล่าวอาจมีที่มาจากหลากหลายปัจจัย งานวิจัยนี้จึงถูกจัดทำขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อ ศึกษาปัจจัยที่ส่งอิทธิพล และมีผลกระทบต่อการใช้รถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทย และระบุลำดับความสำคัญของปัจจัย รวมถึงระบุกลุ่มความสัมพันธ์เชิงสาเหตุและผลกระทบระหว่างปัจจัยที่ส่งอิทธิพลต่อการใช้รถยนต์ไฟฟ้าของผู้บริโภคใน ประเทศไทย ตลอดจนเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยกลุ่มสาเหตุและกลุ่มผลกระทบที่ส่งผลกระทบต่อกัน โดยมุ่งเน้นไปที่สามปัจจัยหลัก ได้แก่ ปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีรถยนต์ไฟฟ้า ปัจจัยการตัดสินใจที่มีผลต่อการ ซื้อ-ใช้ รถยนต์ไฟฟ้า และปัจจัยเชิงนโยบายที่ส่งผลต่อการ ซื้อ-ใช้ รถยนต์ไฟฟ้า การวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณซึ่งใช้แบบสอบถามในการเก็บข้อมูลจากกลุ่มผู้ใช้งานรถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทย จำนวน 218 ตัวอย่าง จากนั้นจึงนำผลที่ได้มาวิเคราะห์ด้วยวิธีการทางสถิติ และการวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor Analysis) เพื่อทำการลดจำนวนตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องออก รวมถึงทำการจัดกลุ่มของปัจจัยใหม่ ก่อนที่จะนำไปเก็บข้อมูลจากกลุ่มผู้เชี่ยวชาญจำนวน 17 ท่าน และนำผลที่ได้ไปวิเคราะห์ตามวิธีการดีมาเทลต่อไป ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยที่มีความสำคัญที่สุดสำหรับปัจจัยการยอมรับเทคโนโลยีรถยนต์ไฟฟ้า ได้แก่ ปัจจัยทัศนคติที่มีต่อการใช้งาน และปัจจัยเชิงสาเหตุที่ส่งผลกระทบต่อปัจจัยอื่นๆ มากที่สุด ได้แก่ ปัจจัยบรรทัดฐานส่วนบุคคล ในขณะที่ปัจจัยที่มีความสำคัญที่สุดสำหรับปัจจัยการตัดสินใจที่มีผลต่อการ ซื้อ-ใช้ รถยนต์ไฟฟ้า ได้แก่ ปัจจัยทางด้านผลิตภัณฑ์ และยังเป็นปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อปัจจัยอื่นๆ มากที่สุด อีกด้วย สำหรับปัจจัยเชิงนโยบายที่ส่งผลต่อการ ซื้อ-ใช้ รถยนต์ไฟฟ้า ปัจจัยที่มีความสำคัญที่สุด ได้แก่ ปัจจัยนโยบายแรงจูงใจการซื้อ และนอกจากนี้ปัจจัยนโยบายแรงจูงใจการซื้อยังเป็นปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อปัจจัยอื่นๆ มากที่สุดอีกด้วยเช่นเดียวกัน ผู้วิจัยคาดว่า ผลที่ได้จากการวิจัยจะเป็นประโยชน์ในการกำหนด พัฒนา และปรับปรุงนโยบายของภาครัฐบาล และเอกชนในการส่งเสริมการใช้งานรถยนต์ไฟฟ้า ตลอดจนการส่งเสริมภาคอุตสาหกรรมการผลิต และการลงทุนในธุรกิจรถยนต์ไฟฟ้าในประเทศไทยให้ยั่งยืนต่อไปในอนาคต
การคาดการณ์เวลาเดินทางบนท้องถนนระหว่างพิกัดสองจุดในกรุงเทพมหานคร ด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง, ปวริศ เวชวรรณกิจกุล
การคาดการณ์เวลาเดินทางบนท้องถนนระหว่างพิกัดสองจุดในกรุงเทพมหานคร ด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง, ปวริศ เวชวรรณกิจกุล
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ระยะเวลาเดินทางบนท้องถนนในกรุงเทพมหานครนั้นมีความไม่แน่นอน เนื่องจากความแออัดของการจราจร อย่างไรก็ดี ข้อมูลดังกล่าวกลับมีความสำคัญในการจัดเส้นทางการเดินรถเพื่อธุรกิจ ซึ่งส่วนใหญ่มักใช้ค่าประมาณการณ์ซึ่งอาจมีความคลาดเคลื่อนไปจากความเป็นจริง ส่งผลทำให้ประสิทธิภาพของแผนงานดังกล่าวลดต่ำลง ด้วยเหตุดังกล่าว ผู้วิจัยจึงได้ทำการพัฒนาตัวแบบที่สามารถการคาดการณ์ระยะเวลาเดินทางบนท้องถนนในกรุงเทพมหานครด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง โดยอ้างอิงจากข้อมูลที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย ทำให้ผู้ใช้งานสามารถนำไปใช้พัฒนา หรือบูรณาการร่วมกับแผนงานเดิมได้ เริ่มต้น ผู้วิจัยได้ทำการเก็บข้อมูล Mobile Probe จาก iTIC foundation จากนั้นจึงแปลงข้อมูลดังกล่าวออกเป็น Origin-Destination Pairs แล้วคัดเลือกเฉพาะชุดข้อมูลที่มีพิกัดอยู่ภายในเขตกรุงเทพมหานครไปใช้สร้างต้นแบบการเรียนรู้ของเครื่องผ่านอัลกอริทึมแบบต่าง ๆ จนได้อัลกอริทึมที่สามารถสร้างต้นแบบที่มีประสิทธิภาพสูงที่สุดได้ ผู้วิจัยพบว่า จากอัลกอริทึมต่าง ๆ Random forest ถือเป็นอัลกอริทึมที่สามารถสร้างต้นแบบที่มีศักยภาพสูงที่สุด ในขณะที่ XGBoost และ CatBoost มีแนวโน้มที่ดีในการนำไปพัฒนาต่อ เนื่องจากใช้ระยะเวลาในการสร้างต้นแบบน้อย
Impacts Of The Thai Canal On Liner Shipping Container Network, Krittitee Yanpisitkul
Impacts Of The Thai Canal On Liner Shipping Container Network, Krittitee Yanpisitkul
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This thesis proposes a mathematical model that imitates the flow of containers in the container liner shipping network — particularly, in the Indo-Pacific region, where the Strait of Malacca is located — in order to assess the potential impact of the proposed Thai Canal on such a network. This model is constructed based on a combination of two network problems, namely (i) the Multi-commodity Minimum Cost Network Flow Problem (MCNFP) and (ii) the Liner Shipping Fleet Deployment Problem (LSFDP), which allows a more realistic representation of international trade, while taking to account congestion at container ports at the same time. …
Analyzing Impact Of Economic Indicators On Vietnam Stock Market With Machine Learning Techniques, Nuttawan Sangsawai
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 …
แบบจำลองทำนายความชื้นในกระบวนการทำแห้งด้วยเครื่องฟลูอิดเบด, พลช ชินวัฒนวงศ์วาน
แบบจำลองทำนายความชื้นในกระบวนการทำแห้งด้วยเครื่องฟลูอิดเบด, พลช ชินวัฒนวงศ์วาน
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในอุตสาหกรรมเภสัชกรรม เครื่องทำแห้งฟลูอิดเบดมักถูกนำมาใช้ในกระบวนการทำแห้งเพื่อกำจัดชองเหลวส่วนเกินออกจากแกรนูลยาจนกระทั้งได้ได้แกรนูลที่มีปริมาณความชื้นที่ต้องการ พนักงานสามารถถูกตรวจสอบปัจจัยและจุดยุติกระบวนการโดยหลายวิธีตั้งแต่วิธีการพื้นฐาน เช่น การตรวจโดยมนุษย์ จนถึง วิธีการใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์กระบวน เช่นเครื่องเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี แม้ว่าการนำเครื่องเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปีมาใช้จะประสบความสำเร็จในการศึกษา แต่การประยุกต์วิธีการดังกล่าวในระดับอุตสาหกรรมการผลิตยังมีข้อจำกัดในด้านการปรับติดตั้งและด้านราคา นอกจากนี้บริษัทเภสัชกรรมหลายแห่งยังไม่ได้นำข้อมูลจากเซนเซอร์ที่มีอยู่ไปประยุกต์ใช้ ดังนั้นการศึกษานี้มีจุดประสงค์เพื่อเปรียบเทียบข้อมูลสเปกตรัมที่ได้จากเครื่องเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี กับ ข้อมูลความชื้นและอุณหภูมิของอากาศของเครื่องฟลูอิดเบด ของความสามารถในการทำนายปริมาณความชื้นจากแบบจำลองทำนายความชื้น เพื่อทำนายปัจจัยและจุดยุติกระบวนการ การวิเคราะห์ข้อมูลทั้งสองแห่งแสดงให้เห็นถึงรายละเอียดกระบวนการและข้อสังเกตุที่มีประโยชน์ในการพัฒนาแบบจำลองการทำนายซึ่งมีพื้นฐานบนการใช้ข้อมูลอุณหภูมิ ความชื้นอากาศและใช้สเปกตรัมเนียร์อินฟราเรดเป็นปัจจัย จากผลการศึกษา เมื่อเปรียบเทียบจากค่า root mean square error (RMSE) ของทั้งสองแบบจำลอง พบว่าการใช้ข้อมูลจากตัววัดความชื้นและอุณหภูมิอากาศในการทำนายได้ผลที่ดีกว่า โดยมีค่า RMSE เท่ากับ 0.1144 ในขณะที่แบบจำลองเนียร์อินฟราเรดมีค่า RMSE เท่ากับ 0.2757 ซึ่งยังต้องการการศึกษาเพิ่มเติม เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลองต่อไป
การปรับปรุงกระบวนการสั่งซื้อของอุปกรณ์ไฟฟ้าแรงดันต่ำในธุรกิจซื้อมาขายไป, รุจิรางค์ สีโท
การปรับปรุงกระบวนการสั่งซื้อของอุปกรณ์ไฟฟ้าแรงดันต่ำในธุรกิจซื้อมาขายไป, รุจิรางค์ สีโท
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงกระบวนการสั่งซื้อของอุปกรณ์ไฟฟ้าแรงดันต่ำในธุรกิจซื้อมาขายไป จากการศึกษาปัญหาพบว่า สินค้าคงคลังมีมูลค่าสินค้าคงคลังมากกว่ามูลค่ายอดขาย บางครั้งมีการสั่งสินค้ามาเกินความต้องการของลูกค้า ส่งผลให้ต้นทุนสินค้าคงคลังรวมสูง ดังนั้นจึงได้เริ่มการปรับปรุงกระบวนการโดยใช้เทคนิค ABC Analysis ในการจำแนกลำดับความสำคัญของสินค้า โดยใช้ 3 เกณฑ์ ได้แก่ เกณฑ์มูลค่าการใช้ต่อปี เกณฑ์ของระยะเวลานำของสินค้า และเกณฑ์ความถี่ของการสั่งซื้อสินค้า ทำให้ได้กลุ่มของสินค้าที่จะเลือกทำการปรับปรุงทั้งหมด 39 ชนิด แบ่งเป็น 4 ประเภท คือ MCB, RCBO, Busbar และ Circuit Breaker หลังจากนั้นได้ทำการวิเคราะห์ความต้องการของสินค้าจากข้อมูลย้อนหลัง 3 ปี (ปี2563-2565) พบว่าสินค้ามีลักษณะแนวโน้มขึ้น/ลง (Trending) และการเปลี่ยนแปลงหรือความผันแปรเนื่องจากเหตุการณ์ผิดปกติ (Assignable Cause) เมื่อทราบลักษณะแนวโน้มเพื่อนำไปกำหนดนโยบายการสั่งซื้อที่เหมาะสมที่สุด โดยวิเคราะห์หาค่าสัมประสิทธิ์ความแปรปรวนของสินค้า ถ้าค่าของสัมประสิทธิ์ความแปรปรวนมีค่าน้อยกว่า 0.25 คือมีความแปรปรวนน้อย ความต้องการของสินค้ามีลักษณะคงที่ นโยบายสินค้าคงคลังที่ใช้คือ EOQ ถ้าหาค่าของสัมประสิทธิ์ความแปรปรวนมีค่ามากกว่า 0.25 คือมีความแปรปรวนมาก ความต้องการของสินค้ามีลักษณะไม่คงที่ นโยบายสินค้าคงคลังที่ใช้คือ Silver-Meal หลังจากที่นำนโยบายการสั่งซื้อสินค้าไปประยุกต์ใช้เพื่อคำนวณหาต้นทุนรวมสินค้า พบว่า นโยบายที่ใช้เทคนิค EOQ สามารถลดต้นทุนรวมได้ 14,497.16 บาท คิดเป็น 75.18% ของต้นทุนรวมในปัจจุบัน และนโยบายที่ใช้เทคนิค Silver-Meal สามารถลดต้นทุนรวมได้ 169.31 บาท คิดเป็น 4.99% ของต้นทุนรวมในปัจจุบัน
การลดสัดส่วนของเสียจากข้อบกพร่องโลหะบัดกรีไม่สมบูรณ์สำหรับแผงวงจรอิเล็กทรอนิกส์แบบยืดหยุ่น, ศตพร คุณาพิสิฐกุล
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
แบบจำลองระบบจอดรถอัตโนมัติเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบ, อลงกรณ์ พรสุขศิริ
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
การศึกษาปัจจัยที่มีผลกระทบต่อค่าสีแก้วโซดาไลม์, ทศพล สุเริงฤทธิ์
การศึกษาปัจจัยที่มีผลกระทบต่อค่าสีแก้วโซดาไลม์, ทศพล สุเริงฤทธิ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในการผลิตแก้วโซดาไลม์ ค่าสีของผลิตภัณฑ์ถือว่าเป็นคุณสมบัติสำคัญที่ต้องควบคุม จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างค่าสีและปัจจัยในกระบวนการผลิตแก้วโซดาไลม์ ดังนั้นจุดประสงค์ของงานวิจัย คือ การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างค่าสี a (สีเขียว-สีแดง) และค่าสี b (สีน้ำเงิน-สีเหลือง) กับปัจจัยที่มาจากวัตถุดิบและเตาหลอมทั้งหมด 10 ปัจจัย ได้แก่ ปริมาณเหล็กออกไซด์รวม ปริมาณโซเดียมซัลเฟต ปริมาณโคบอลต์ อัตราการดึงน้ำแก้ว อุณหภูมิหลังคาเตาหลอมจุดที่สอง อุณหภูมิหลังคาเตาหลอมจุดที่สาม อุณหภูมิใต้เตาหลอมจุดที่สอง อุณหภูมิใต้เตาหลอมจุดที่สาม ค่าสัดส่วนก๊าซเชื้อเพลิงต่อก๊าซออกซิเจน และค่าพลังงานความร้อนของก๊าซเชื้อเพลิง ด้วยการวิเคราะห์การถดถอยแบบขั้นตอน จากข้อมูลสายการผลิตจำนวน 770 ค่า จึงได้แบบจำลองถดถอยของค่าสี a ที่สามารถนำไปใช้งานได้ โดยมีเทอมปัจจัยที่มีนัยสำคัญต่อค่าสี a ทั้งหมด 3 ปัจจัย ได้แก่ ปริมาณเหล็กออกไซด์รวม (X1), ปริมาณโคบอลต์ (X3) และค่าสัดส่วนก๊าซเชื้อเพลิงต่อก๊าซออกซิเจน (X9) ซึ่งมีรูปแบบสมการ คือ a = - 21.07 - 5.202X1 + 5187X3 + 2.151X9 + 117185X32 - 601X3X9 และมีความสัมพันธ์ดังนี้ เมื่อปริมาณเหล็กออกไซด์รวมเพิ่มขึ้น ค่าสี a จะลดลง ทำให้แก้วมีสีเขียวเข้มขึ้น แต่ถ้าปริมาณโคบอลต์และค่าสัดส่วนก๊าซเชื้อเพลิงต่อก๊าซออกซิเจนเพิ่มขึ้น ค่าสี a จะเพิ่มขึ้น ทำให้แก้วมีสีเขียวอ่อนลง เนื่องจากโรงงานกรณีศึกษามีความต้องการให้ผลิตภัณฑ์แก้วโซดาไลม์สีเขียวอมฟ้าเล็กน้อย จึงกำหนดค่าเป้าหมายให้ค่าสี a เท่ากับ -1.22 และค่าต้นทุนรวมของวัตถุดิบ 3 ชนิดมีค่าต่ำที่สุด จากการหาค่าที่เหมาะสมของปัจจัยที่สามารถทำให้เกิดค่าความพึงพอใจโดยรวมของผลตอบของตัวแปรตอบสนองทั้งสองมีค่าสูงที่สุด เป็น 0.82 ด้วยการปรับตั้งค่าปัจจัย ดังนี้ ปริมาณเหล็กออกไซด์รวมเป็น ร้อยละ 0.0618 ปริมาณโซเดียมซัลเฟตเป็น 10.8 กิโลกรัม ปริมาณโคบอลต์ 0.003911 กิโลกรัม และค่าสัดส่วนก๊าซเชื้อเพลิงต่อก๊าซออกซิเจนเป็น 9.60202 ทำให้ได้ค่าสี a เท่ากับ -1.22346 และค่าต้นทุนรวมของวัตถุดิบ …
การพยากรณ์สินค้าคงค้างด้วยการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับข้อมูลไม่สมดุล, ธิรดา ธาดาจิรสกุล
การพยากรณ์สินค้าคงค้างด้วยการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับข้อมูลไม่สมดุล, ธิรดา ธาดาจิรสกุล
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการพยากรณ์สินค้าคงค้างกับข้อมูลที่มีรายการสินค้าเป็นจำนวนมากจึงเป็นเรื่องที่จำเป็น ซึ่งในความเป็นจริงข้อมูลที่เจอมักมีความไม่สมดุลทำให้ประสิทธิภาพในการพยากรณ์ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องลดลง การพยากรณ์สินค้าคงค้างที่ไม่ถูกต้องนั้นส่งผลต่อความไว้วางใจของผู้ซื้อและทำให้เสียค่าใช้จ่ายถึงร้อยละ 10 ของรายได้ งานวิจัยฉบับนี้จึงได้ศึกษาการปรับสมดุลข้อมูลด้วยวิธี Threshold Moving และการปรับระดับข้อมูลด้วยวิธีสุ่มเพื่อสร้างตัวแบบที่มีประสิทธิภาพและมีความสามารถในการพยากรณ์ข้อมูลกลุ่มน้อยสูง โดยวิธีการปรับระดับข้อมูลมี 4 วิธีได้แก่ การปรับลดข้อมูลด้วยวิธี NearMiss-3, การปรับลดข้อมูลด้วยวิธี OSS, การปรับเพิ่มข้อมูลด้วยวิธี SMOTE และการปรับลดผสมกับเพิ่มข้อมูลด้วยวิธี OSS ผสม SMOTE โดยอัลกอริทึมที่ใช้ได้แก่ LOGIST, FOREST และ XGBoost นอกจากนี้มีการใช้การตรวจสอบแบบไขว้แบบ 5 กลุ่มกับตัวแบบเพื่อป้องกันการเกิด Overfitting ในวิจัยฉบับนี้มีการวัดประสิทธิภาพของตัวแบบด้วย AUROC, F1 score และ G-Mean ซึ่งผลที่ได้จากงานวิจัยฉบับนี้คือการจัดการข้อมูลด้วย Threshold Moving ด้วยการวัดประสิทธิภาพ G-Mean นั้นให้น้ำหนักกับข้อมูลกลุ่มน้อยมากกว่า F1 score และให้ผลลัพธ์ดีกว่า AUROC โดยวิธีการที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดคือการจัดการข้อมูลด้วย Threshold Moving ด้วยการวัดประสิทธิภาพ G-Mean สำหรับอัลกอริทึม Forest ซึ่งได้ค่าประมาณ 0.8737