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

Industrial Engineering Commons™

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

2024

Discipline
Institution
Keyword
Publication
Publication Type
File Type

Articles 121 - 138 of 138

Full-Text Articles in Industrial Engineering

การพยากรณ์ยอดขายรถยนต์ด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อลดระดับสินค้าคงคลังของชิ้นส่วนนำเข้า, สุวิทย์ นันทร์ทิพย์ Jan 2024

การพยากรณ์ยอดขายรถยนต์ด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อลดระดับสินค้าคงคลังของชิ้นส่วนนำเข้า, สุวิทย์ นันทร์ทิพย์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการพยากรณ์ยอดขายรถยนต์เพื่อเปรียบเทียบความแม่นยำของค่าพยากรณ์จากตัวแบบวิธีการปรับเรียบเอกซ์โพเนนเชียลของโฮลท์และวินเทอร์ วิธีต้นไม้ตัดสินใจ วิธีป่าสุ่ม วิธีXGBoost วิธีโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีผสม ด้วยค่าร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยของข้อมูลยอดขายรถยนต์รายรุ่นย่อยของบริษัทผลิตรถยนต์กรณีศึกษา โดยใช้ข้อมูลยอดขายตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ. 2557 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2567 ในการฝึกตัวแบบพยากรณ์และหาความสัมพันธ์ของปัจจัยต่าง ๆ ที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อของลูกค้า โดยใช้คำสั่ง GridSearchCV ในการปรับแต่งค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อหาค่าที่เหมาะสมในการพยากรณ์ของตัวแบบวิธีการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลการศึกษาพบว่าวิธีผสมเป็นวิธีที่สามารถพยากรณ์ยอดขายได้แม่นยำที่สุด เมื่อเทียบกับวิธีการพยากรณ์อื่น ๆ โดยผลลัพธ์ของวิธีผสมให้ค่าความแม่นยำที่ดีในรุ่นย่อย SM976 SM978 และ ST166 โดยมีค่าร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยเท่ากับ 17.93% 10.31% และ 18.34% ตามลำดับ และให้ค่าความแม่นยำที่ยอมรับได้ในรุ่นย่อย SM972 SM974 ST164 และ ST168 ด้วยค่าร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยเท่ากับ 23.19% 26.44% 21.71 และ 22.39% ตามลำดับ นอกจากนี้การนำผลการพยากรณ์ยอดขายของวิธีผสมมาใช้ในการกำหนดความต้องการสั่งซื้อ พร้อมทั้งทดสอบวิธีการสั่งซื้อในรูปแบบ Order-Up-To Level (OUL) ส่งผลให้ระดับคงคลังชิ้นส่วนนำเข้าเฉลี่ยต่อเดือนของทุกรุ่นย่อยลดลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยผลลัพธ์ในรุ่นย่อย SM972 SM974 SM976 และ SM978 มีระดับชิ้นส่วนคงคลังลดลง 62.65% 79.65% 72.94% และ 69.21% ตามลำดับ และในส่วนของรุ่นย่อย ST162 ST164 และ ST168 มีระดับชิ้นส่วนคงคลังเฉลี่ยต่อเดือนลดลง 55.78% 52.18% และ 61.75% ตามลำดับ เมื่อเทียบกับระดับสินค้าคงคลังของวิธีการพยากรณ์และวิธีการสั่งซื้อในรูปแบบปัจจุบัน

Go to article

Analysis Of Performance Deterioration During Prolonged Wakefulness, Aaron J. King Jan 2024

Analysis Of Performance Deterioration During Prolonged Wakefulness, Aaron J. King

Open Access Master's Theses

In a variety of professions, personnel are asked to work extended shifts, straining themselves both physically and mentally. The strain in combination with the prolonged wakefulness can lead to mistakes on the job. This can be problematic for industries where mistakes are associated with high-risk consequences. A few professions that typically work in shifts include nurses, truck drivers, and oil-rig workers to name a few. Pertinent to this study is the performance of operators performing pilot related activities such as driving or monitoring; this is specifically interesting where the risk for failure can result in fatality or serious injury, such …

Go to article

Laser Deposition Additive Manufacturing Of Multi-Material And Metal-Ceramic Composite Structures, Manikanta Grandhi Jan 2024

Laser Deposition Additive Manufacturing Of Multi-Material And Metal-Ceramic Composite Structures, Manikanta Grandhi

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

The increasing performance requirements of modern industrial systems, coupled with the imperative for decarbonization, necessitate a fundamental rethinking of metallic component design and manufacturing. Traditional materials, with their inherent limitations in property optimization, susceptibility to degradation, and weight constraints, are proving insufficient. Multi-material joining offers a potential solution, enabling designers to strategically integrate diverse materials with specific, tailored properties into single component. Functionally graded materials (FGMs) and oxide dispersion strengthened (ODS) materials are prime examples of this approach, delivering substantial improvements in wear resistance, thermal regulation, high-temperature resilience, and overall weight efficiency. However, conventional manufacturing approaches further exacerbate the limitations …

Go to article

A Multimodal Physical Fatigue Assessment Method Using A Biomarker And Accelerometer-Embedded Wearable Wristband, Md Hadisur Rahman Jan 2024

A Multimodal Physical Fatigue Assessment Method Using A Biomarker And Accelerometer-Embedded Wearable Wristband, Md Hadisur Rahman

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

Physically demanding tasks pose significant challenges to worker health, safety, and productivity across various industrial sectors in the United States. The construction industry is particularly affected due to the labor-intensive nature of its tasks and harsh environmental conditions. The industry suffers from unsatisfactory occupational health and safety records, with physical fatigue being a major contributor. Physical fatigue not only affects individual well-being and workplace safety but also influences productivity and the United States’ economy. Given the high incidence of injuries and accidents in the construction industry, assessing physical fatigue has become critical for improving worker safety and productivity. To address …

Go to article

Prediction Of Anomalous Events With Data Augmentation And Hybrid Deep Learning Approach, Ahmed Shoyeb Raihan Jan 2024

Prediction Of Anomalous Events With Data Augmentation And Hybrid Deep Learning Approach, Ahmed Shoyeb Raihan

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

In this study, we propose a novel anomaly detection framework designed specifically for Multivariate Time Series (MTS) data, addressing the prevalent challenges in analyzing such complex datasets. The detection of anomalies within MTS data is notably difficult due to the complex interplay of numerous variables, temporal dependencies, and the common issue of class imbalance, where one category significantly outnumbers another. Traditional deep learning (DL) approaches often fall short in simultaneously tackling these issues. Our framework is designed to address these challenges through a two-phased approach. Phase I employs Conditional Tabular Generative Adversarial Networks (CTGAN) to create strategic synthetic data, setting …

Go to article

Milk Collection Problem: Integrating The Traveling Salesman And Set Covering Problem - A Case Study In West Virginia, Usa, Md Rabiul Hasan Jan 2024

Milk Collection Problem: Integrating The Traveling Salesman And Set Covering Problem - A Case Study In West Virginia, Usa, Md Rabiul Hasan

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

Route determination for perishable products is complex due to its unique characteristics, such as limited shelf-life regulatory requirements, or possibility of getting damaged. This research investigates a novel problem of collecting raw milk from a rural network of dairy farms. The research problem is grounded in a real scenario of milk collection in West Virginia, USA. The milk in this scenario is produced by small farms incapable of realizing transportation economies of density out in mostly rural areas throughout the state. Maximum coverage area and milk processing overhead costs are used to identify suitable locations for intermediate milk collection centers …

Go to article

Yankee Manufacturing Multi-Assembly Pvc-Gasket Assembly Mechanism, Lily Coss, Jessica Kun, Dana Chapin, Jenan Hasan Jan 2024

Yankee Manufacturing Multi-Assembly Pvc-Gasket Assembly Mechanism, Lily Coss, Jessica Kun, Dana Chapin, Jenan Hasan

Williams Honors College, Honors Research Projects

This project focuses on designing and implementing an efficient mechanism to connect PVC and gasket pieces in the door assembly process at Yankee Manufacturing. The aim is to improve process efficiency and productivity by increasing the assembly rate from 130 to 195 assemblies per hour, a 38% improvement. The project involved research, design iterations, performance evaluations, and adherence to engineering codes and standards, particularly focused on safety, ergonomics, and sustainability. The design process includes addressing challenges from a previous attempt, redefining project scope, and incorporating new elements such as transitioning to the packaging process seamlessly. Ethical considerations include promoting operator …

Go to article

Letac-Mpc: Learning Model Predictive Control For Tactile-Reactive Grasping, Zhengtong Xu, Yu She Jan 2024

Letac-Mpc: Learning Model Predictive Control For Tactile-Reactive Grasping, Zhengtong Xu, Yu She

School of Industrial Engineering Faculty Publications

Grasping is a crucial task in robotics, necessitating tactile feedback and reactive grasping adjustments for robust grasping of objects under various conditions and with differing physical properties. In this article, we introduce LeTac-MPC, a learning-based model predictive control (MPC) for tactile-reactive grasping. Our approach enables the gripper to grasp objects with different physical properties on dynamic and force-interactive tasks. We utilize a vision-based tactile sensor, GelSight (Yuan et al. 2017), which is capable of perceiving high-resolution tactile feedback that contains information on the physical properties and states of the grasped object. LeTac-MPC incorporates a differentiable MPC layer designed to model …

Go to article

Leto: Learning Constrained Visuomotor Policy With Differentiable Trajectory Optimization, Zhengtong Xu, Yu She Jan 2024

Leto: Learning Constrained Visuomotor Policy With Differentiable Trajectory Optimization, Zhengtong Xu, Yu She

School of Industrial Engineering Faculty Publications

This paper introduces LeTO, a method for learning constrained visuomotor policy with differentiable trajectory optimization. Our approach integrates a differentiable optimization layer into the neural network. By formulating the optimization layer as a trajectory optimization problem, we enable the model to end-to-end generate actions in a safe and constraint-controlled fashion without extra modules. Our method allows for the introduction of constraint information during the training process, thereby balancing the training objectives of satisfying constraints, smoothing the trajectories, and minimizing errors with demonstrations. This “gray box” method marries optimization-based safety and interpretability with powerful representational abilities of neural networks. We quantitatively …

Go to article

Yankee Feedstock Project, Nathan Mcanany, Richard Gualtiere Jan 2024

Yankee Feedstock Project, Nathan Mcanany, Richard Gualtiere

Williams Honors College, Honors Research Projects

This report details the design process, application, considerations, costs, and functionality of an automated tape “feedstock” machine. Yankee Insulation Products will use this project to create rolls of Aluminum foil tape that are included in their Therma-Dome assembly kit. The goal of this design will aid in the streamlining and effectiveness of the current process. When designing the automated process, the current process was evaluated for areas of improvement. Design parameters were also given to the project by the sponsoring company that were to be considered and incorporated.

Go to article

การลดของเสียจากรูพรุนของผลิตภัณฑ์ถังเก็บน้ำพลาสติกด้วยวิธี ซิกซ์ ซิกมา, ปณธร ก้านแก้ว Jan 2024

การลดของเสียจากรูพรุนของผลิตภัณฑ์ถังเก็บน้ำพลาสติกด้วยวิธี ซิกซ์ ซิกมา, ปณธร ก้านแก้ว

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์ถังเก็บน้ำพลาสติกประเภทโพลีเอทิลีน ผลิตโดยเครื่องจักรผลิตแบบหมุน ลดความผิดพลาดจาการเกิดของเสียประเภทรูพรุนในผลิตภัณฑ์ถังเก็บน้ำพลาสติกที่มีขนาดรูพรุนใหญ่กว่า 1 เซนติเมตร หรือ ขนาดรูพรุน 0.5 เซนติเมตร มีการกระจายตัวเกินกว่า 15 เซนติเมตร พบว่าผลิตภัณฑ์ถังเก็บน้ำพลาสติกรุ่น B002 มีของเสียสูงที่สุดที่ร้อยละ 21 ส่งผลให้เกิดมูลค่าการเสียโอกาสกว่า 21,972 บาท/เดือน การเกิดของเสียรูพรุนเกิดขึ้นในกระบวนการเผาแม่แบบ ใช้หลักการและแนวคิด ซิกซ์ ซิกมา ประยุกต์ในการปรับปรุงกระบวนการ ประกอบด้วย 5 ส่วน (D-M-A-I-C) ได้แก่ ขั้นตอนการนิยามปัญหาพบรูพรุนที่ตำแหน่ง 1. ด้านบน 2. ด้านล่าง และ 6. ด้านหลัง ขั้นตอนการวัดเพื่อกำหนดสาเหตุของปัญหาสามารถระบุปัจจัยได้ 4. ปัจจัย ได้แก่ อุณหภูมิ ระยะเวลา ความแรงหัวพ่นไฟและ วิธีการ ขั้นตอนการวิเคราะห์สาเหตุของปัญหาพิจารณาค่าที่ได้จากแบบจำลองที่มีนัยสำคัญโดยมีทั้งสิ้น 16การทดลองค่าความน่าเชื่อถือของแบบจำลองสูงสุดอยู่ที่ร้อยละ 84.76 ขั้นตอนการปรับปรุงแก้ไขกระบวนการนำค่าใช้โปรแกรมมินิแทบหาค่าปัจจัยที่ดีที่สุดทำการและทำการทดลอง และขั้นตอนการควบคุมกระบวนการผลิตสร้างวิธีการทำงานและใช้แผนภูมิควบคุมในการติดตามกระบวนการ ผลหลังจากการปรับปรุงกระบวนการผลิตผลิตภัณฑ์ถังเก็บน้ำพลาสติก พบจำนวนของเสียสามารถลดลงทั้งหมดร้อยละ 21 ไม่พบของเสียจากข้อบกพร่องรูพรุนของผลิตภัณฑ์ถังน้ำพลาสติกรุ่น B002

Go to article

การประยุกต์เทคนิคเหมืองข้อความเพื่อตรวจจับความผิดพลาดในแบบฟอร์มคำขอผลิตชิ้นงานทางวิศวกรรม, โยทะกา เสนีย์วงศ์ ณ อยุธยา Jan 2024

การประยุกต์เทคนิคเหมืองข้อความเพื่อตรวจจับความผิดพลาดในแบบฟอร์มคำขอผลิตชิ้นงานทางวิศวกรรม, โยทะกา เสนีย์วงศ์ ณ อยุธยา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว การจัดทำแบบฟอร์มคำขอสร้างผลิตภัณฑ์ (Engineering Build Request หรือ EBR) ที่ถูกต้องแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญต่อการรักษาคุณภาพของผลิตภัณฑ์และการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการผลิต ข้อผิดพลาดในเอกสารเหล่านี้อาจส่งผลให้เกิดความเสียหายทางการเงิน เช่น ค่าปรับหรือการยกเลิกโครงการ การวิจัยนี้มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงกระบวนการตรวจสอบข้อผิดพลาดใน EBR โดยประยุกต์ใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อความ(Text Mining)ผ่านโปรแกรมไพทอน (Python) พร้อมทั้งผสานเทคโนโลยีการรู้จำตัวอักษร (Optical Character Recognition: OCR) และกระบวนการประมวลผลข้อความอัตโนมัติ วิธีการศึกษาประกอบด้วยการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของผู้ตรวจสอบเอกสารกับโปรแกรมอัตโนมัติโดยใช้การทดสอบ t-test แบบจับคู่ ผลการศึกษาพบว่า ระยะเวลาในการตรวจสอบของโปรแกรมอัตโนมัติ แตกต่างกันยังมีนัยสำคัญ (P-value < 0.001) เมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มผู้ตรวจสอบ โดยค่าเฉลี่ยระยะเวลาของโปรแกรมอัตโนมัติ คือ 0.0035 นาที และของผู้ตรวจสอบประมาณ 30 นาทีโดยเฉลี่ย และค่าความแม่นยำ (% Accuracy) ของโปรแกรมอัตโนมัติอยู่ที่ 99.48% และของผู้ตรวจสอบคือ 92.61%, 92.64% และ 92.72% ตามลำดับ จากการศึกษานี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดระยะเวลาในการตรวจสอบเอกสารได้ ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนและระยะเวลาการผลิตได้ดีขึ้น

Go to article

การจัดเส้นทางการเดินรถที่มีหลายจุดกระจายสินค้าโดยพิจารณารอบเวลาการวางแผน, วัสพล ตรีธนวัต Jan 2024

การจัดเส้นทางการเดินรถที่มีหลายจุดกระจายสินค้าโดยพิจารณารอบเวลาการวางแผน, วัสพล ตรีธนวัต

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การศึกษานี้มุ่งเน้นการแก้ปัญหาการจัดส่งอาหารแบบพลวัต โดยที่คำสั่งซื้อเข้ามาในระบบแบบพลวัตและต้องจัดส่งถึงลูกค้าภายในกรอบเวลาที่กำหนด โดยใช้ยานพาหนะที่มีความจุจำกัดสำหรับการจัดส่ง เป้าหมายหลักคือการลดระยะทางในการขนส่งทั้งหมดให้น้อยที่สุด พร้อมกับตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ทันเวลา ผู้เขียนได้นำเสนอวิธีการแก้ปัญหาที่ประกอบด้วย 2 ขั้นตอนหลัก คือ 1. การจัดกลุ่มคำสั่งซื้อ คือทำการจัดกลุ่มคำสั่งซื้อตามเวลาที่คำสั่งซื้อเข้ามาและกรอบเวลาการจัดส่ง และ 2. การปรับเส้นทางสำหรับแต่ละกลุ่มคำสั่งซื้อ จะทำการคำนวณเส้นทางการจัดส่งที่เหมาะสมที่สุด โดยใช้โมเดลปัญหาการจัดเส้นทางการขนส่งแบบมีกรอบเวลา วิธีการนี้ได้รับการประเมินโดยการทดลอง ซึ่งแสดงให้เห็นว่ากรอบเวลาการตัดสินใจ หรือช่วงเวลาที่ใช้ในการจัดกลุ่มคำสั่งซื้อ มีผลกระทบต่อผลลัพธ์ หากกรอบเวลาการตัดสินใจแคบลง จะต้องใช้จำนวนยานพาหนะที่มากขึ้นเมื่อเทียบกับกรอบเวลาที่กว้างขึ้น แต่จะช่วยลดเวลาเฉลี่ยที่ลูกค้าต้องรอได้ ในขณะที่กรอบเวลาที่กว้างขึ้น ช่วยให้สามารถรวมคำสั่งซื้อหลายรายการไว้ในเส้นทางการจัดส่งเดียวกันได้มากขึ้น ซึ่งอาจลดต้นทุนระยะทางการเดินทางลงได้ อย่างไรก็ตาม หากกรอบเวลากว้างเกินไป อาจส่งผลให้ระยะทางเพิ่มขึ้น เนื่องจากช่วงเวลาระหว่างการตัดสินใจและเวลาจัดส่งที่กำหนดไว้น้อยเกินไป จนทำให้เกิดการเพิ่มรอบขนส่งอาหาร

Go to article

การจัดสมดุลสายการประกอบแบบขนานหลายวัตถุประสงค์ที่ทำงานโดยพนักงานหลายทักษะและหุ่นยนต์, ธนภัทร์ จิตรศรีศักดา Jan 2024

การจัดสมดุลสายการประกอบแบบขนานหลายวัตถุประสงค์ที่ทำงานโดยพนักงานหลายทักษะและหุ่นยนต์, ธนภัทร์ จิตรศรีศักดา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การจัดสมดุลสายการประกอบแบบขนานที่ประกอบด้วยพนักงานปกติ ผู้พิการ ผู้สูงอายุ และหุ่นยนต์ Cobot โดยการพิจารณาทุกฟังก์ชันวัตถุประสงค์ไปพร้อมๆกันจัดเป็นปัญหาเอ็นพีแบบยาก (NP-Hard) ที่มีความยุ่งยากและซับซ้อนของปัญหาดังนั้น จึงต้องพิจารณาใช้วิธีการแก้ปัญหาแบบฮิวริสติก (Heuristic) และเมตาฮิวริสติก (Meta-Heuristic) มาช่วยในการแก้ปัญหา งานวิจัยนี้ได้มีการนำเสนอพนักงานหลายทักษะซึ่งจะมีข้อจำกัดแตกต่างกันไป โดยจะมีพนักงานปกติ พนักงานผู้พิการ และพนักงานผู้สูงอายุ เพื่อจะดูว่าการใช้พนักงานประเภทต่างๆจะมีผลกระทบต่อประสิทธิภาพของสายการประกอบอย่างไร งานวิจัยนี้ใช้วิธีเชิงพันธุกรรมแบบการจัดลำดับที่ไม่ถูกครอบงำในการพัฒนาหาคำตอบของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ ซึ่งเป็นการจำลองสายการประกอบโดยฟังก์ชันวัตถุประสงค์ประกอบด้วย 1) ประสิทธิภาพของสายการประกอบมากที่สุด 2) พลังงานไฟฟ้าที่หุ่นยนต์หรือ Cobot ใช้ในการทำงานน้อยที่สุด และ 3) ความแตกต่างด้านการใช้พลังงานของพนักกงงานน้อยที่สุด ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าการใช้ Cobot สามารถลดภาระงานของพนักงาน โดยเฉพาะงานที่ต้องการความแม่นยำหรือทักษะเฉพาะทาง และเพิ่มความยืดหยุ่นให้กับสายการประกอบ นอกจากนี้ การกระจายภาระงานระหว่าง Cobot และพนักงานจะช่วยลดการใช้พลังงานเฉลี่ยต่อ Cobot และทำให้การใช้งานพลังงานของพนักงานมีความสมดุลมากขึ้น ส่งผลให้ความแปรปรวนของภาระงานลดลง และการจัดสมดุลพลังงานในสายการประกอบมีความสมดุลมากขึ้น กล่าวโดยสรุปก็คือ Cobot มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นของสายการประกอบ พร้อมช่วยลดข้อจำกัดด้านแรงงานและพลังงานได้อย่างชัดเจน

Go to article

Virtual Reality Of Labless Machining For Next Industrial Training, Ravee Bunduwongse Jan 2024

Virtual Reality Of Labless Machining For Next Industrial Training, Ravee Bunduwongse

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study aims to utilize Virtual Reality (VR) technology to develop an industrial training application with content focusing on Machining operation using lathe machine. The focus of the study is to present the content being taught in manufacturing laboratory classes about lathe machining operations in the virtual world. Development tools include Unity game engine and 3D modeling using Blender. Machining operations demonstrated within this application includes turning, facing, chamfering, grooving, internal and external threading. With 17 out of 18 operations represented in accordance to the actual teaching material, with only external threading deviating from applying threading using the lathe machine …

Go to article

Virtual Reality Of Labless Welding For Next Industrial Training, Suphakit Anonglekha Jan 2024

Virtual Reality Of Labless Welding For Next Industrial Training, Suphakit Anonglekha

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This research introduces an innovative Virtual Reality (VR) application designed to educate users on Welding operations. Its main goals include creating a realistic and immersive learning environment that is also safe. The development process involved the integration of multiple technologies, leveraging the Unity engine and 3D sculpting, all based on extensive research. With all of the type of weld works found in the welding laboratory represented, except the workpiece and electrode material, the VR application accuracy rating is calculated to 94%. The study's significance lies in its contribution to virtual education, especially in fields that require hands-on experience. The VR …

Go to article

Changes In Psychiatric Diagnosis Associated With Sars-Cov-2 Infection And Predicting The Development Of New Psychiatric Illness In Covid Patients By Using Machine Learning Approach: A Study Using The Us National Covid Cohort Collaborative (N3c), Asif Rahman Jan 2024

Changes In Psychiatric Diagnosis Associated With Sars-Cov-2 Infection And Predicting The Development Of New Psychiatric Illness In Covid Patients By Using Machine Learning Approach: A Study Using The Us National Covid Cohort Collaborative (N3c), Asif Rahman

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

The enduring impact of COVID-19 extends beyond acute illness, with potential long-term psychiatric consequences raising significant concern among healthcare professionals and researchers alike. Emerging evidence suggests a multifaceted relationship between COVID-19 and the development of different psychiatric illnesses like Schizophrenia Spectrum and Psychotic Disorders (SSPD), Depression, Bipolar disorder, Personality disorder, Trauma, and a range of other mental health conditions. Considering these emerging connections, our study endeavors to rigorously assess the associations between COVID-19 and various psychiatric illnesses while simultaneously employing machine learning techniques to predict the development of new psychiatric disorders in individuals affected by the virus. Leveraging the extensive …

Go to article

Data-Driven Approaches For Achieving Carbon Neutrality: Predictive Models For Reducing Co2 Emissions And Enhancing Industrial Sustainability, Farzana Islam Jan 2024

Data-Driven Approaches For Achieving Carbon Neutrality: Predictive Models For Reducing Co2 Emissions And Enhancing Industrial Sustainability, Farzana Islam

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

In response to the escalating challenges posed by climate change and industrial inefficiency, this thesis presents a comprehensive investigation aimed at advancing the predictive modeling of global CO2 emissions and enhancing operational efficiency in steel manufacturing through Electric Arc Furnace (EAF) temperature optimization. Leveraging a rich dataset sourced from the World Development Indicators database alongside a meticulously curated dataset specific to EAF operations, our study applies an innovative blend of econometric and machine learning techniques, including Pooled Ordinary Least Squares (Pooled OLS), Random Effects (RE), Fixed Effects (FE), and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (SARIMAX) models. The …

Go to article

First Prev