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

Discipline
Institution
Keyword
Publication Year
Publication
Publication Type
File Type

Articles 181 - 210 of 2137

Full-Text Articles in Operational Research

The Hazard Prediction Problem, Mary E. Helander, Brendan Smith, Sylvia Charchut, Erika Swiatowy, Calvin Nau, Gregory Cavaretta, Timothy Schuler, Adam Schunk, Héctor Ortiz-Peña Jan 2024

The Hazard Prediction Problem, Mary E. Helander, Brendan Smith, Sylvia Charchut, Erika Swiatowy, Calvin Nau, Gregory Cavaretta, Timothy Schuler, Adam Schunk, Héctor Ortiz-Peña

Social Science - All Scholarship

This work formulates the hazard prediction problem while addressing the research question: Can machine learning create a model to automatically recognize patterns that correspond to hazard state conditions during a mission-critical operation? Supervised learning models were trained and tested on data observed from mission simulators, which allowed for safe observation of dynamic system states and undesirable casualty events. The prediction task was formulated as a binary classification problem, producing the probability of being in a hazard state at time t and providing situational awareness of a possible imminent loss. Several modeling architectures were investigated: neural networks, logistic regression, a support …


การพัฒนาระบบสารสนเทศของกระบวนการปล่อยผลิตภัณฑ์ยางรถยนต์, นัยรัตน์ เดชเสงี่ยมศักดิ์ Jan 2024

การพัฒนาระบบสารสนเทศของกระบวนการปล่อยผลิตภัณฑ์ยางรถยนต์, นัยรัตน์ เดชเสงี่ยมศักดิ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบสารสนเทศสำหรับการปล่อยผลิตภัณฑ์ยางรถยนต์ โดยเปลี่ยนจากการใช้ระบบตรวจสอบในรูปแบบเอกสารกระดาษไปสู่กระบวนการประมวลผลข้อมูลผ่านเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ เพื่อแก้ไขปัญหาความล่าช้า ความไม่ถูกต้อง และความซ้ำซ้อนในกระบวนการปัจจุบัน การดำเนินงานประกอบด้วยการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ เช่น ผังงาน แผนภูมิกระบวนการไหล และแผนภาพการไหลของกระบวนการ เพื่อจำลองและวิเคราะห์ขั้นตอนต่าง ๆ ที่ก่อให้เกิดความสูญเปล่า รวมถึงการประยุกต์ใช้เครื่องมือวิเคราะห์คุณภาพ ได้แก่ แผนผังก้างปลา การวิเคราะห์โหมดความล้มเหลวและผลกระทบ (FMEA: Failure Mode and Effects Analysis) และการวิเคราะห์แบบ Why-Why Analysis เพื่อค้นหาสาเหตุที่แท้จริงของปัญหา และกำหนดแนวทางแก้ไขอย่างเป็นระบบ ผลลัพธ์ของการวิจัยคือการออกแบบและพัฒนาแอปพลิเคชันออนไลน์ที่รองรับการทำงานแบบอัตโนมัติ และสามารถเชื่อมต่อกับระบบตรวจสอบระยะไกลแบบเรียลไทม์ โดยใช้วงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Development Life Cycle: SDLC) ภายใต้ Waterfall Model เป็นกรอบการดำเนินงานหลัก มีการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองข้อมูลผ่าน Data Flow Diagram (DFD) และ Entity-Relationship Diagram (ERD) รวมถึงการออกแบบฐานข้อมูลโดยใช้กระบวนการ Normalization เพื่อลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล แอปพลิเคชันได้รับการออกแบบตามหลักการของ UX/UI และผ่านการทดสอบการใช้งานด้วยวิธี Usability Testing โดยมีผู้ใช้งานจำนวน 10 คนเข้าร่วมการทดสอบ ผลการทดสอบพบว่าระบบมีความเป็นมิตรต่อผู้ใช้งาน โดยมีอัตราความสำเร็จในการใช้งาน 100% และได้รับคะแนนความพึงพอใจเฉลี่ย 86.23 จาก 100 คะแนน นอกจากนี้ ระบบใหม่ยังสามารถลดระยะเวลารวมของกระบวนการปล่อยผลิตภัณฑ์ยางรถยนต์ได้ถึง 24.62% และช่วยลดต้นทุนแรงงาน รวมถึงค่าใช้จ่ายด้านกระดาษและการจัดการเอกสารได้มากถึง 75,567 บาทต่อปี


การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อวิเคราะห์การสั่นสะเทือนของเครื่องจักร ผ่านระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง, ทศพล ลัทธปรีชา Jan 2024

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อวิเคราะห์การสั่นสะเทือนของเครื่องจักร ผ่านระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง, ทศพล ลัทธปรีชา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในยุคอุตสาหกรรมสมัยใหม่การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) ร่วมกับอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) มาประยุกต์ใช้ในระบบการผลิตและบำรุงรักษาเครื่องจักรนั้นเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการดำเนินงาน โดยระบบ IoT ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเชื่อมต่อและแลกเปลี่ยนข้อมูลกันได้แบบเรียลไทม์ผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ต ทำให้สามารถตรวจสอบสภาพการทำงานของเครื่องจักรได้อย่างต่อเนื่อง การตรวจจับปัญหาก่อนเกิดความเสียหายจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมบำรุงและยืดอายุการใช้งานของเครื่องจักร ในโรงงานอุตสาหกรรม เครื่องจักรหมุนรอบเช่น มอเตอร์ ที่มักจะแสดงสัญญาณความผิดปกติในรูปของการสั่นสะเทือนที่ผิดปกติ และโดยทั่วไปมักไม่มีเซนเซอร์ตรวจจับการสั่นสะเทือนเนื่องจากค่าใช้จ่ายที่สูง งานวิจัยนี้จึงมุ่งพัฒนาแบบจำลอง AI ร่วมกับระบบ IoT ในการตรวจจับและวิเคราะห์การสั่นสะเทือนจากเครื่องจักร โดยใช้ ADXL345 Accelerometer และ ESP32 Microcontroller ซึ่งมีทั้งประสิทธิภาพและราคาที่ย่อมเยาว์ โดยเริ่มต้นจากการเก็บข้อมูลการสั่นสะเทือนจากมอเตอร์ทดลองและปรับข้อมูลให้เป็นรูปแบบ Frequency Domain ด้วยวิธี Fast Fourier Transform (FFT) ต่อมาใช้ข้อมูลนี้ในการฝึกและทดสอบแบบจำลอง AI เพื่อนำมาใช้งานบนอุปกรณ์ โดยการเชื่อมโยงการรับส่งข้อมูลผ่านอินเทอร์เน็ตเป็นระบบ IoT งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการพัฒนาระบบตรวจสอบการสั่นสะเทือนที่มีราคาย่อมเยาว์ โดยใช้เทคโนโลยี AI และ IoT ในการบำรุงรักษาเครื่องจักรในภาคอุตสาหกรรม


การลดข้อบกพร่องในกระบวนการประกอบชิ้นส่วนฉนวนซับเสียงหลุดร่วงในตัวถังรถยนต์ โดยแนวทางซิกซ์ซิกม่า, เทวัญ เปี่ยมศักดิ์ Jan 2024

การลดข้อบกพร่องในกระบวนการประกอบชิ้นส่วนฉนวนซับเสียงหลุดร่วงในตัวถังรถยนต์ โดยแนวทางซิกซ์ซิกม่า, เทวัญ เปี่ยมศักดิ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อลดสัดส่วนของเสียและค่าใช้จ่ายอัตราการทำลายชิ้นส่วนตัวถังรถยนต์ จากปัญหาชิ้นส่วนฉนวนดูดซับเสียงหลุดร่วงไปในโลหะของตัวถังรถยนต์ซึ่งเกิดขึ้นระหว่างชิ้นส่วนฉนวนดูดซับเสียงและชิ้นส่วนปั๊มโลหะของตัวถังรถยนต์โดยใช้ระเบียบวิธีซิกซ์ซิกม่า โดยที่ชิ้นส่วนฉนวนกันเสียงที่ผลิตโดยซัพ-พลายเออร์ระดับหนึ่ง ในประเทศไทย โดยบ่งตามลำดับของผู้ส่งมอบ เป็นชิ้นส่วนประกอบในชิ้นส่วนโลหะของตัวรถที่ช่วยลดเสียงรั่วเข้าไปในห้องโดยสารขณะใช้งานในรถยนต์โดยสาร ผลิตโดยผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม (OEM) ในประเทศไทย ชิ้นส่วนฉนวนกันเสียงหายไปเมื่อกระบวนการประกอบบางส่วนประมวลผลว่าชิ้นส่วนฉนวนเสียหายจากตำแหน่งปกติของชิ้นส่วนโลหะของตัวรถ และฟังก์ชันการประกอบชิ้นส่วนไม่เป็นไปตามมาตรฐาน บริษัทสังเกตเห็นว่าชิ้นส่วนฉนวนที่เสียหายในปัจจุบันไม่เป็นไปตามมาตรฐาน เมทริกซ์สาเหตุและผลในขั้นตอนการวัดของแนวทาง Six Sigma และ ขั้นตอนของ DMAIC ถูกนำมาใช้เพื่อระบุสาเหตุหลักของปัญหา สาเหตุปัจจัย ดังกล่าว ได้แก่ ขนาดรูโลหะของตัวถัง ,ขนาดชิ้นส่วนคลิปฉนวน และความหนาของชิ้นงานโลหะแผ่น การทดลองการออกแบบแบบแฟกทอเรียล หลังจากขั้นตอนการปรับปรุง เมื่อพารามิเตอร์ทั้งหมดของปัจจัยต่างๆ ได้รับการกำหนดอย่างถูกต้องตามผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนการปรับปรุง โดยชิ้นส่วนฉนวนจากหลุดร่วงจากตัวถังรถยนต์จะลดขนาดชิ้นส่วนที่ต้องส่งทำลายลดลงได้จาก 0.91% เป็นศูนย์ ภายในมาตรฐานของบริษัท ที่สำคัญที่สุดคือ ชิ้นส่วนฉนวนจะถูกแก้ไขปัญหาและถูกปรับปรุงเมื่อนำเข้ากระบวนการผลิตจำนวนมากอย่างถาวร ด้วยต้นทุนของการกำจัดเศษโลหะของตัวรถที่ไม่ได้มาตรฐานที่ลดลงได้ 854,247.89 บาทต่อเดือน ปัจจุบันผลิตภัณฑ์นี้สามารถผลิตและใช้ได้จริงเป็นจำนวนมากกับผู้ผลิตรถยนต์นั่งส่วนบุคคลในโรงงานกรณีศึกษาในประเทศไทย


การเพิ่มประสิทธิภาพการเตรียมเชื้อเพลิงขยะสำหรับหม้อต้มไอน้ำฟลูอิไดซ์เบดแบบหมุนเวียน, เจนณรงค์ นันท์อัศวสิน Jan 2024

การเพิ่มประสิทธิภาพการเตรียมเชื้อเพลิงขยะสำหรับหม้อต้มไอน้ำฟลูอิไดซ์เบดแบบหมุนเวียน, เจนณรงค์ นันท์อัศวสิน

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การแปรรูปขยะเป็นพลังงาน (Waste-to-Energy: WtE) เป็นทางเลือกเชิงกลยุทธ์ที่ช่วยตอบโจทย์ทั้งในด้านสิ่งแวดล้อมและพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ ในทางปฏิบัติ ระบบหม้อไอน้ำที่ใช้ในโรงไฟฟ้าจากขยะมักประกอบด้วยสองประเภทหลัก ได้แก่ หม้อไอน้ำแบบ Gate Boiler ซึ่งเผาไหม้ขยะมูลฝอยชุมชน (Municipal Solid Waste: MSW) ได้โดยตรงด้วยต้นทุนต่ำ และหม้อไอน้ำแบบฟลูอิไดซ์เบดหมุนเวียน (Circulating Fluidized Bed: CFB Boiler) ซึ่งต้องใช้เชื้อเพลิง RDF (Refuse-Derived Fuel) ที่มีค่าความร้อนสูงและสม่ำเสมอกว่า เพื่อยกระดับความยั่งยืนและลดต้นทุนของระบบสองหม้อน้ำดังกล่าว งานวิจัยนี้จึงประยุกต์ใช้แนวทาง DMAIC ร่วมกับการออกแบบการทดลอง (Design of Experiments: DOE) เพื่อศึกษาผลของความชื้นและขนาดเชื้อเพลิงต่อประสิทธิภาพการเผาไหม้ในระบบ CFB ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า ความชื้นของเชื้อเพลิงเป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลสูงสุดต่อสมรรถนะของหม้อไอน้ำ โดยการลดความชื้นของ RDF ผ่านกระบวนการอุ่นล่วงหน้า (preheating) และการจัดการเชื้อเพลิงอย่างเหมาะสม ช่วยเพิ่มอัตราการผลิตไอน้ำได้อย่างมีนัยสำคัญ ขณะเดียวกันก็ช่วยลดการพึ่งพาเชื้อเพลิงเสริม (auxiliary fuel) และต้นทุนการเดินเครื่องโดยรวม ผลการศึกษานี้จึงชี้ให้เห็นแนวทางที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริง ทั้งในเชิงเทคนิคและเศรษฐกิจ สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบผลิตพลังงานจากขยะ และยังสอดคล้องกับเป้าหมายด้านความยั่งยืนและการใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่าในระยะยาว


Evacuation Plan Assessment Using Agent-Based Simulation: A Case Of Mix-Use Building, Peerada Tangprasert Jan 2024

Evacuation Plan Assessment Using Agent-Based Simulation: A Case Of Mix-Use Building, Peerada Tangprasert

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This research investigates the effectiveness of fire evacuation plan in complex urban structures by developing an agent-based simulation (ABS) model tailored to a high-rise, mixed-use case building located in Bangkok, Thailand. As urban populations grow and multi-functional buildings become more prevalent, ensuring efficient evacuation during fire emergencies has become increasingly critical. The selected case building features a combination of commercial, retail, and public transit access points, making it representative of modern urban infrastructure with high pedestrian traffic and structural complexity. The simulation model incorporates key factors influencing evacuation performance, including walking speed, age demographics, and crowd density. Empirical data such …


การพยากรณ์และวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพจิตของเยาวชนในสหรัฐอเมริกา ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง, นิธิพล เฮงวิวัฒนชัย Jan 2024

การพยากรณ์และวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพจิตของเยาวชนในสหรัฐอเมริกา ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง, นิธิพล เฮงวิวัฒนชัย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัญหาสุขภาพจิตโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเยาวชนกำลังเพิ่มสูงขึ้นอย่างน่ากังวลใจ ซึ่งจะส่งผลต่อคุณภาพชีวิตและพฤติกรรมการเรียนรู้ โดยในประเทศสหรัฐอเมริกามีรายงานว่า ในเยาวชนพบผู้ที่มีปัญหาสุขภาพจิตเป็นจำนวนมาก และมีแนวโน้มที่จะเพิ่มสูงขึ้น ผู้วิจัยจึงได้ทำการพัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการพยากรณ์ระดับสุขภาพจิตของเยาวชน โดยอาศัยข้อมูลด้านพฤติกรรม จากข้อมูลการสำรวจพฤติกรรมเสี่ยง ปี 2023 (YRBSS2023) และประเมินประสิทธิภาพ โดยแบบจำลองที่ศึกษาจะใช้เทคนิคการจำแนกประเภทแบบหลายคลาส ได้แก่ Logistic Regression, Support Vector Classification, Decision Tree, Random Forest และ XGBoost และเทคนิคการถดถอย ได้แก่ Multiple Linear Regression, Support Vector Regression, Decision Tree, Random Forest และ XGBoost รวมถึงเปรียบเทียบความสามารถของทั้งสองเทคนิค และงานวิจัยนี้ทำการวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับปัญหาสุขภาพจิตด้วย SHAP Value จากการศึกษาพบว่า ในเทคนิค Classification แม้ว่าต้องจำแนกถึง 5 ระดับ แต่แบบจำลอง XGBoost ยังมีประสิทธิภาพดีที่สุด โดยมี Accuracy บนข้อมูล Test Set อยู่ที่ ร้อยละ 45.6 และค่าเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักของ F1 Score อยู่ที่ 0.449 สำหรับเทคนิค Regression แบบจำลอง XGBoost ยังคงให้ประสิทธิภาพดีสุดเช่นกัน โดยมี MAE บนข้อมูล Test Set เท่ากับ 0.730 และ MSE เท่ากับ 0.837 เมื่อทำการเปรียบเทียบความสามารถของเทคนิค Classification และเทคนิค Regression ที่อาศัยแบบจำลองคู่เทียบพบว่า เทคนิค Classification จะให้ค่า MAE ต่ำกว่าแบบจำลอง Regression แต่ในทางกลับกันเทคนิค Regression จะมีค่า MSE ต่ำกว่าเทคนิค Classification นอกจากนี้ พบว่า …


การวิเคราะห์ความรู้สึก การจำแนกข้อความ และการหาปัจจัยที่มีผลต่อความพึงพอใจในการใช้บริการของบริษัทหลักทรัพย์แห่งหนึ่งในประเทศไทย ด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง, ภาติยะ ไล้สวน Jan 2024

การวิเคราะห์ความรู้สึก การจำแนกข้อความ และการหาปัจจัยที่มีผลต่อความพึงพอใจในการใช้บริการของบริษัทหลักทรัพย์แห่งหนึ่งในประเทศไทย ด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง, ภาติยะ ไล้สวน

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองการจำแนกข้อความและการวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้ใช้บริการบริษัทหลักทรัพย์แห่งหนึ่งในประเทศไทย โดยประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความพึงพอใจในการเลือกใช้บริการ ข้อมูลที่ใช้ประกอบด้วยข้อมูลปฐมภูมิจากแบบสอบถามจำนวน 970 ชุด และข้อมูลทุติยภูมิจากข้อความบนสื่อสังคมออนไลน์จำนวน 4,901 ข้อความ ในการทดลองได้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองที่สร้างจากอัลกอริทึมจำนวน 5 วิธี ได้แก่ นาอีฟเบย์ ต้นไม้ตัดสินใจ เคเนียร์เรสเนเบอร์ โครงข่ายประสาทเทียม และเอกซ์ตรีมการ์เดียนบูสติ้ง ผลการทดลองพบว่าอัลกอริทึมโครงข่ายประสาทเทียมให้ความแม่นยำสูงสุดในการจำแนกประเภทข้อความที่ร้อยละ 86 ขณะที่อัลกอริทึมเอกซ์ตรีมการ์เดียนบูสติ้ง ให้ความแม่นยำสูงสุดในงานวิเคราะห์ความรู้สึก โดยมีค่าความแม่นยำรวมร้อยละ 89 และร้อยละ 83 สำหรับข้อความเชิงลบ สำหรับการวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อความพึงพอใจ พบว่าคุณภาพของคำแนะนำการลงทุน ความหลากหลายของผลิตภัณฑ์ และความสะดวกในการเข้าถึงบริการ เป็นปัจจัยที่มีนัยสำคัญ งานวิจัยนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการพัฒนาระบบตอบสนองอัตโนมัติ กลยุทธ์การสื่อสาร การตลาด และการปรับปรุงบริการให้สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้บริการได้อย่างตรงจุด


การจัดสมดุลการผลิตและการออกแบบผังกระบวนการผลิตด้วยโปรแกรมจำลองสถานการณ์, ศรัณย์กร เหมมงคลทรัพย์ Jan 2024

การจัดสมดุลการผลิตและการออกแบบผังกระบวนการผลิตด้วยโปรแกรมจำลองสถานการณ์, ศรัณย์กร เหมมงคลทรัพย์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและปรับปรุงการจัดวางผังของกระบวนการผลิตชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์และกำหนดจำนวนเครื่องจักรที่เหมาะสม เพื่อลดเวลาในการขนส่งชิ้นส่วน ลดเวลารอผลิต ลดงานระหว่างการผลิต และเพิ่มอัตราการใช้ประโยชน์ของระบบการผลิตโดยใช้โปรแกรมจำลองสถานการณ์ แนวคิดหลักที่ใช้ในการวิเคราะห์และปรับปรุงสายการผลิต ได้แก่ การศึกษาเวลา การวิเคราะห์กระบวนการผลิต และการปรับสมดุลของสายการผลิต การปรับปรุงสายการผลิตใช้ข้อมูลจากการวิเคราะห์กระบวนการผลิตปัจจุบันเพื่อศึกษาประสิทธิภาพของสถานีงาน จากนั้นจึงจัดวางเครื่องจักรใหม่ให้สอดคล้องกับขั้นตอนการผลิต หลังจากจำลองกระบวนการที่ปรับปรุงแล้วสำหรับการจัดทำผังการผลิตใหม่อัตราการใช้ประโยชน์เครื่องจักรในกระบวนการผลิต ที่กำลังการผลิต 390,000 ชิ้นต่อไตรมาส จากเดิม 38.47% เป็น 71.76% แบบจำลองสถานการณ์ของระบบการผลิตที่สูงที่สุดจากการพยากรณ์สำหรับปี พ.ศ.2569 ที่ 546,000 ชิ้นต่อไตรมาส อัตราการใช้ประโยชน์ของระบบการผลิตเฉลี่ยที่ 63.77% และแบบจำลองสถานการณ์ของระบบการผลิตที่สูงที่สุดในพื้นที่การผลิตที่กำหนด สามารถผลิตชิ้นงานได้ 1,194,500 ชิ้นต่อไตรมาส อัตราการใช้ประโยชน์ของระบบการผลิตเฉลี่ยที่ 59.33%


การวิเคราะห์พื้นที่เหมาะสมในการติดตั้งโซล่าร์เซลล์บนหลังคา ของภาคอุตสาหกรรมในประเทศไทย, วนิดา คำแท่ง Jan 2024

การวิเคราะห์พื้นที่เหมาะสมในการติดตั้งโซล่าร์เซลล์บนหลังคา ของภาคอุตสาหกรรมในประเทศไทย, วนิดา คำแท่ง

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ประเทศไทยมีความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้ภาคอุตสาหกรรมเริ่มหันมาใช้พลังงานไฟฟ้าจากโซล่าร์เซลล์กันมากขึ้น งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการประเมินปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความเหมาะสมในการติดตั้งโซล่าร์เซลล์บนหลังคาของภาคอุตสาหกรรมในประเทศไทย โดยใช้กระบวนการ F-AHP ในการหาค่าความสำคัญของปัจจัย พบว่าปัจจัยด้านรังสีดวงอาทิตย์ (0.3618) และอุณหภูมิอากาศ (0.1407) เป็นปัจจัยที่มีค่าน้ำหนักสัมพัทธ์มากที่สุด รวมกันคิดเป็นกว่าครึ่งของปัจจัยทั้งหมด จากนั้นจึงนำปัจจัยทั้งสองไปใช้วิเคราะห์หาพื้นที่ที่เหมาะสมด้วยกระบวนการ F-TOPSIS พบว่า ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ (0.8028) และภาคใต้ฝั่งตะวันออก (0.8028) มีความเหมาะสมสูงสุด โดยเฉพาะจังหวัดมหาสารคาม (0.8642) และจังหวัดร้อยเอ็ด (0.8642) ที่มีค่าสัมประสิทธิ์ความใกล้ชิดสัมพัทธ์สูงที่สุด เนื่องจากค่าที่ดีที่สุดจะใกล้เคียงกับค่าอุดมคติเชิงบวกและค่าที่แย่ที่สุดจะไกลจากค่าอุดมคติเชิงลบ นอกจากนี้การเปรียบเทียบผลการวิเคราะห์แบบ Fuzzy และ Non-Fuzzy แสดงให้เห็นว่าแม้ผลการจัดลำดับปัจจัยจะมีความใกล้เคียงกันในกระบวนการ AHP แต่ผลการจัดลำดับพื้นที่จาก TOPSIS มีความแตกต่างกันอย่างชัดเจน โดยวิธีการแบบ Fuzzy สามารถรองรับความไม่แน่นอนของข้อมูลได้ดีกว่า สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างปัจจัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสะท้อนกระบวนการตัดสินใจที่ใกล้เคียงกับมนุษย์ได้มากยิ่งขึ้น งานวิจัยนี้มีประโยชน์ในการสนับสนุนการวางแผนและตัดสินใจลงทุนของผู้ประกอบการในภาคอุตสาหกรรม โดยเฉพาะในด้านการสร้างโรงงานใหม่หรือพัฒนาโรงงานด้วยการติดตั้งระบบผลิตไฟฟ้าจากพลังงานแสงอาทิตย์


การลดของเสียจากการบัดกรีไม่สมบูรณ์ในการประกอบแผงวงจรอิเล็กทรอนิกส์ด้วยแนวทาง Six Sigma, ฐิติทรัพย์ ศรีวโล Jan 2024

การลดของเสียจากการบัดกรีไม่สมบูรณ์ในการประกอบแผงวงจรอิเล็กทรอนิกส์ด้วยแนวทาง Six Sigma, ฐิติทรัพย์ ศรีวโล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้จัดทำขึ้นมีวัตถุประสงค์ในการนำเสนอแนวทางในการปรับปรุงกระบวนการผลิตแผงวงจรไฟฟ้าเพื่อลดของเสียที่เกิดจากการบัดกรีไม่สมบูรณ์ โดยใช้หลักการของซิกซ์ ซิกมามาประยุกต์ใช้ในการปรับปรุงกระบวนการตามหลัก DMAIC ประกอบด้วย Define การกำหนดนิยามปัญหาพร้อมกับระบุเหตุผลว่าทำไมจึงจำเป็นต้องแก้ไข และเป้าหมายหลังทำการแก้ไขให้มีความชัดเจนมากที่สุด Measure การกำหนดตัวชี้วัด การนำมาซึ่งข้อมูลที่ถูกต้อง เพื่อนำไปใช้หาสาเหตุ ตรวจสอบประสิทธิภาพ และวัดผลการเปลี่ยนแปลงหลังจากทำการแก้ไข Analyze ทำการวิเคราะห์เพื่อดูว่าสอดคล้องกับปัญหาที่กำหนดไว้หรือไม่ Improve การปรับปรุง เป็นขั้นตอนที่นำวิธีการแก้ไขปัญหาที่ได้วิเคราะห์ในตอนต้น มาทดลองใช้ ต้องทวนสอบผลลัพธ์ของการแก้ไขด้วยข้อมูลที่เป็นกลางเพื่อยืนยันความถูกต้อง Control สร้างแผนควบคุม ตรวจสอบ และติดตามผลว่าสามารถแก้ไขปัญหาได้จริง จัดทำเอกสารในการปรับปรุง และเตรียมแผนรับมือในกรณีที่เกิดปัญหาใหม่ ในการวิจัยนี้ได้รวบรวมผู้ที่เกี่ยวข้องเเละผู้เชี่ยวชาญ ทำการระดมสมองเพื่อวิเคราะห์หาสาเหตุ ด้วยแผนภาแสดงสาเหตุและผล และทำการทดลองตามลำดับโดยอ้างอิงจากตาราง Failure Mode and Effects Analysis โดยงานวิจัยนี้ได้ทำการทดลองแบบ One factor at a time สำหรับปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับวัตถุดิบ และ ทำการทดลองแบบ Full factorial สำหรับปัจจัยที่เกี่ยวของกับเครื่องจักร หลังจากทำการทดลองได้ค่าที่เหมาะสมสำหรับแต่ละตัวแปรแล้ว พบปัจจัยที่เป็นนัยสำคัญได้แก่ 1.แรงกดของ Squeegee (Pressure) 2.ระยะห่างระหว่าง Fixture กับ Stencil (Clearance) 3.ขนาดรูเปิดของ Stencil (Aperture) 4.ความเร็วในการถอยของ Fixture (Stroke) 5.ความเร็วของ Squeegee (Speed) จากนั้นได้ทำการทวนสอบเพื่อยืนยันผลในระยะควบคุม พบว่าสามารถลดสัดส่วนของเสียจากการบัดรีไม่สมบูรณ์ ได้จาก 95.79% เหลือ 0.134% สามารถลดมูลค่าสูญเสียในการผลิตได้จากเฉลี่ย 11,568.96 บาทต่อเดือน


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


How Does Digitalisation Transform Business Models In Ropax Ports? A Multi-Site Study Of Port Authorities, Yiran Chen, Anastasia Tsvetkova, Kristel Edelman, Irina Wahlström, Marikka Heikkila, Magnus Hellström Jan 2024

How Does Digitalisation Transform Business Models In Ropax Ports? A Multi-Site Study Of Port Authorities, Yiran Chen, Anastasia Tsvetkova, Kristel Edelman, Irina Wahlström, Marikka Heikkila, Magnus Hellström

Journal of International Technology and Information Management

This article investigates the relationship between digitalisation and business model changes in RoPax ports. The study is based on six RoPax ports in Northern Europe, examining their digitalisation efforts and the resulting changes in their business models, leading to further digital transformation. The paper offers insights by reviewing relevant literature on digitalisation’s role in business model innovation and its application in ports. The findings reveal that digitalisation supports relevant business model changes concerning port operation integration within logistics chains, communication, documentation flow, and cargo flow optimisation. However, exploring digitalisation’s potential for diversifying value propositions is still limited. Most digitalisation efforts …


Key Issues Of Predictive Analytics Implementation: A Sociotechnical Perspective, Leida Chen, Ravi Nath, Nevina Rocco Jan 2024

Key Issues Of Predictive Analytics Implementation: A Sociotechnical Perspective, Leida Chen, Ravi Nath, Nevina Rocco

Journal of International Technology and Information Management

Developing an effective business analytics function within a company has become a crucial component to an organization’s competitive advantage today. Predictive analytics enables an organization to make proactive, data-driven decisions. While companies are increasing their investments in data and analytics technologies, little research effort has been devoted to understanding how to best convert analytics assets into positive business performance. This issue can be best studied from the socio-technical perspective to gain a holistic understanding of the key factors relevant to implementing predictive analytics. Based upon information from structured interviews with information technology and analytics executives of 11 organizations across the …


Activities Tailoring Within Agile Scrum Roles: A Case Of Nigerian Healthcare Information Systems Development, Yazidu Salihu, Julian Bass, Gloria Iyawa Jan 2024

Activities Tailoring Within Agile Scrum Roles: A Case Of Nigerian Healthcare Information Systems Development, Yazidu Salihu, Julian Bass, Gloria Iyawa

Journal of International Technology and Information Management

Developing quality agile healthcare information systems requires understanding regulatory compliance and evolving healthcare needs through activities tailored within agile scrum roles. Agile scrum, a widely adopted philosophy, offers significant advantages in managing software development processes. This research explores how activities within the agile scrum roles are tailored to agile healthcare information systems development within the Nigerian context. This study adopted a qualitative case study methodology and interviewed 12 agile practitioners developing healthcare information systems within Nigeria using semi-structured open-ended interview guide questions. The practitioners were selected based on a snowballing process, a sunset of purposive sampling techniques from our network …


The Precedence-Constrained Quadratic Knapsack Problem, Changkun Guan Jan 2024

The Precedence-Constrained Quadratic Knapsack Problem, Changkun Guan

Honors Theses

This thesis investigates the previously unstudied Precedence-Constrained Quadratic Knapsack Problem (PC-QKP), an NP-hard nonlinear combinatorial optimization problem. The PC-QKP is a variation of the traditional Knapsack Problem (KP) that introduces several additional complexities. By developing custom exact and approximate solution methods, and testing these on a wide range of carefully structured PC-QKP problem instances, we seek to identify and understand patterns that make some cases easier or harder to solve than others. The findings aim to help develop better strategies for solving this and similar problems in the future.


The Impact Of Social Media On Charitable Giving For Nonprofit Organization, Namchul Shin Jan 2024

The Impact Of Social Media On Charitable Giving For Nonprofit Organization, Namchul Shin

Journal of International Technology and Information Management

Research has extensively studied nonprofit organizations’ use of social media for communications and interactions with supporters. However, there has been limited research examining the impact of social media on charitable giving. This research attempts to address the gap by empirically examining the relationship between the use of social media and charitable giving for nonprofit organizations. We employ a data set of the Nonprofit Times’ top 100 nonprofits ranked by total revenue for the empirical analysis. As measures for social media traction, i.e., how extensively nonprofits draw supporters on their social media sites, we use Facebook Likes, Twitter Followers, and Instagram …


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


Efficient Connectivity Management And Path Planning For Iot And Uav Networks, Amirahmad Chapnevis Jan 2024

Efficient Connectivity Management And Path Planning For Iot And Uav Networks, Amirahmad Chapnevis

Theses and Dissertations

This dissertation explores how to better manage resources in mobile networks, especially for enhancing the performance of Unmanned Aerial Vehicles (UAV)-supported IoT networks. We explored ways to set up a flexible communication architecture that can handle large IoT deployments by making good use of mobile core network resources like bearers and data paths. We developed strategies that meet the needs of IoT networks and enhance network performance. We also developed and tested a system that combines traffic from several mobile devices that use the same user identity and network resources within the core mobile network. We used everyday smartphones, SIM …


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 …


Automation Of Productive Machinery. Bases For An Innovative Business Model, Carlos Guillermo Hernández-Cenzano, Angel Contreras-Cruz, Eduardo Humada-Tello Jan 2024

Automation Of Productive Machinery. Bases For An Innovative Business Model, Carlos Guillermo Hernández-Cenzano, Angel Contreras-Cruz, Eduardo Humada-Tello

Engineering and Technology Management Faculty Publications and Presentations

Nowadays, some laboratories perform elastic properties tests for concrete or rock cores using equipment manufactured 50 years ago. The original data collection procedure uses analog and manual recordings, which can cause inaccuracies in the measurements taken during these trials The process is tedious and updated since each trial's measurement data is recorded manually. In this context, this study systematizes the process and proposes an automated data acquisition and recording system for this type of equipment, followed by a case study presenting a rock compression test.


Essays In Robust Optimization With Applications To Finance And Renewable Energy, Hao Jiang Dec 2023

Essays In Robust Optimization With Applications To Finance And Renewable Energy, Hao Jiang

Operations Research and Engineering Management Theses and Dissertations

Real-world optimization problems are often sensitive to uncertainties caused by estimation errors, forecasting inaccuracy, and imprecise data information. These uncertainties bring significant challenges to decision-making in many areas. Robust optimization (RO) is a tool for addressing the challenges of parameter uncertainty. In this dissertation, we focus on the studies of RO on two problems. (1) In the study of finance, we proposed a tractable RO model for a Mean-Variance portfolio selection problem. We consider Markowitz's Mean-Variance Optimization when stock returns are modeled using Sharpe's single-index framework, but the model coefficients Alpha and Beta, are not precisely known. This study assumes …


Reliability Modeling And Improvement Of Critical Infrastructures: Theory, Simulation, And Computational Methods, José Carlos Hernández Azucena Dec 2023

Reliability Modeling And Improvement Of Critical Infrastructures: Theory, Simulation, And Computational Methods, José Carlos Hernández Azucena

Graduate Theses and Dissertations

This dissertation presents a framework for developing data-driven tools to model and improve the performance of Interconnected Critical Infrastructures (ICIs) in multiple contexts. The importance of ICIs for daily human activities and the large volumes of data in continuous generation in modern industries grant relevance to research efforts in this direction. Chapter 2 focuses on the impact of disruptions in Multimodal Transportation Networks, which I explored from an application perspective. The outlined research directions propose exploring the combination of simulation for decision-making with data-driven optimization paradigms to create tools that may provide stakeholders with optimal policies for a wide array …


Task Optimization Utilizing Digital Transformation Concepts - Automation Project Execution Via Agile Methodology, Anthony Steven Maiello Dec 2023

Task Optimization Utilizing Digital Transformation Concepts - Automation Project Execution Via Agile Methodology, Anthony Steven Maiello

Theses and Dissertations

Task Optimization via the use of automated process improvements is becoming more widespread as more industries lean into the concepts surrounding digital transformation. This shift also necessitates a complementary adaptation in project management methodologies to support the rapid and ever-changing environment, requirements, and innovations. This thesis examines the effectiveness of Agile methodology in managing digital automation projects, with a specific focus placed on process improvements with systems engineering. It accomplished this by contrasting the original model, designed and derived utilizing traditional project management techniques, with the proposed model which is a direct result of the application of Agile project practices. …


Federated Active Learning For Network Intrusion Detection, Matthew D. R. Sauer Dec 2023

Federated Active Learning For Network Intrusion Detection, Matthew D. R. Sauer

Theses and Dissertations

This thesis addresses challenges with detecting attacks on computer networks within a Federated Learning (FL) framework, when labeled instances are few. We explore the integration of active learning (AL) and semi-supervised learning (SSL). AL efficiently uses data that would otherwise be wasted or require substantial time for labeling. SSL provides capacity to train models that have a limited amount of labeled data, by utilizing additional unlabeled data that is available. We show how FL combined with AL or SSL can realize a detection system that adapts and trains quickly to new networks, reducing the total amount of data labeling needed. …


Improving Deep Reinforcement Learning Methodology For Autonomous Defense And Escort Of Military High-Value Assets, Joseph Liles Iv Sep 2023

Improving Deep Reinforcement Learning Methodology For Autonomous Defense And Escort Of Military High-Value Assets, Joseph Liles Iv

Theses and Dissertations

This dissertation explores the application of machine learning to the control of autonomous unmanned combat aerial vehicles (AUCAVs). In particular, this research applies deep reinforcement learning methodologies to a defensive air combat scenario wherein a fleet of AUCAVs protects a military high-value asset (HVA). A collection of air battle management scenarios along with an original simulation environment and a set of designed computational experiments support the approximation of high-quality decision policies by employing Markov decision processes, approximate dynamic programming algorithms, and deep neural networks for value function approximation.


Network Vulnerability Identification For The Material Routing Problem, Carson G. Long Sep 2023

Network Vulnerability Identification For The Material Routing Problem, Carson G. Long

Theses and Dissertations

This dissertation considers the importance of identifying spatiotemporal vulnerabilities in ground distribution networks and uses operations research methods to formulate models that allow military logistic planners to implement prevention and mitigation measures regarding the routing of personnel, equipment, and supplies in contested Areas of Responsibility (AOR). For optimization models relating to identifying spatiotemporal network vulnerabilities in distribution networks, this work leverages game theory, mixed-integer programming, multi-objective optimization, and metaheuristics to inform mitigation measures for shipment routing. This research has three related components: the first component develops a multi-objective mathematical program to identify spatiotemporal vulnerabilities via myopic heuristic identification, in combination …


Evaluating The Chief Of Staff Of The Air Force 2016 Initiative To Revitalize The Squadron: A Thematic Content Analysis Of Appreciative Inquiry Mechanisms, John M. Huntz Sep 2023

Evaluating The Chief Of Staff Of The Air Force 2016 Initiative To Revitalize The Squadron: A Thematic Content Analysis Of Appreciative Inquiry Mechanisms, John M. Huntz

Theses and Dissertations

A thorough thematic analysis and literature review were undertaken to understand better the integration of AI mechanisms within the Revitalize the Squadron initiative. To facilitate the initiative's implementation, the aim is to provide commanders with practical instances, dimensions, findings, and results. Throughout the coding process, instances of AI’s mechanisms were discovered in the literature. The link between PE and HQR boosted the overall vitality within the squadron, where vitality was determined to be the goal. AI, as a whole, was not found in the literature, but the analysis determined that the Revitalize the Squadron initiative was “Appreciative” in nature.


Test Problem Generation And Metaheuristic Selection For The Multidemand Multidimensional Knapsack Problem, Matthew E. Scherer Sep 2023

Test Problem Generation And Metaheuristic Selection For The Multidemand Multidimensional Knapsack Problem, Matthew E. Scherer

Theses and Dissertations

This work focuses on instance generation methods for the multi-demand multidimensional knapsack problem (MDMKP). Specifically, instance space analysis (ISA) is used to characterize the landscape of existing instances and validate the novelty of new instances generated with a novel problem generation method, the primal problem instance generator (PPIG). The instance generator is capable of producing feasible, diverse, and challenging instances by directly controlling the problem features. PPIG contributes to the previous collections of instances and is validated through instance space analysis. The research presents an in-depth empirical evaluation of existing solution procedures for the MDMKP. The portfolio of metaheuristics examined …


Optimal Sequencing And Scheduling Algorithm For Traffic Flows Based On Extracted Control Actions Near The Airport, Sharmistha Chakrabarti Aug 2023

Optimal Sequencing And Scheduling Algorithm For Traffic Flows Based On Extracted Control Actions Near The Airport, Sharmistha Chakrabarti

Electronic Theses and Dissertations, 2020-2023

This dissertation seeks to design an optimization algorithm, based on naturalistic flight data, with emphasis on safety to perform a benefits' analysis when sequencing and scheduling aircraft at the runway. The viability of creating a decision-support tool to aid air traffic controllers in sequencing and optimizing airport operations is evaluated through the benefits' analysis. Air traffic control is a complex and critical system that ensures the safe and efficient movement of aircraft within the airspace. This is particularly true in the immediate vicinity of an airport. Unlike in en-route or terminal area airspace where aircraft usually traverse well established routes …