This research develops a "Smart Battery Management System (BMS) Demonstration Kit for Electric Vehicles" — a scaled-down prototype that measures battery cell voltage, current, and temperature while precisely controlling cell balancing and charge-discharge processes, supported by a real-time dashboard. The kit integrates LSTM and GRU AI models for accurate prediction of battery voltage and State of Charge (SoC) under varying load conditions, enabling early anomaly detection and predictive maintenance. Designed for exhibition displays and as a teaching resource for higher education and vocational institutions, this demonstration kit delivers meaningful impact across education, research, and innovation development in Thailand's electric vehicle industry.
ในยุคที่โลกกำลังเปลี่ยนผ่านสู่ระบบพลังงานสะอาด ยานยนต์ไฟฟ้า (EV) ได้กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีสำคัญที่ถูกขับเคลื่อนทั้งในระดับนโยบายภาครัฐและอุตสาหกรรมยานยนต์ทั่วโลก โดยเฉพาะในประเทศไทยที่รัฐบาลได้ประกาศวิสัยทัศน์ “30@30” เพื่อให้ยานยนต์ไฟฟ้ามีสัดส่วนการผลิตไม่น้อยกว่า 30% ของการผลิตรถยนต์ภายในประเทศภายในปี พ.ศ. 2573 อย่างไรก็ตาม แม้จะมีการเติบโตของตลาด EV อย่างต่อเนื่อง แต่ยังพบข้อจำกัดสำคัญคือ การขาดแคลนองค์ความรู้และระบบประกอบที่มีคุณภาพในประเทศ โดยเฉพาะ ระบบบริหารจัดการแบตเตอรี่ หรือ BMS (Battery Management System) ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญของการควบคุมความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และอายุการใช้งานของแบตเตอรี่ใน EV จากประสบการณ์ของทีมวิจัยที่ได้ดำเนินโครงการต่อยอดระบบ BMS สำหรับยานยนต์ไฟฟ้า ทีมพบว่าผู้ประกอบการภายในประเทศส่วนใหญ่ยังขาดความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับมาตรฐาน BMS ที่ถูกต้อง และมีการนำระบบราคาถูกจากต่างประเทศที่ไม่มีการควบคุมคุณภาพมาใช้งานในเชิงพาณิชย์ ทำให้เกิดความเสี่ยงทั้งในด้านประสิทธิภาพและความปลอดภัยของผู้ใช้งาน อีกทั้งยังไม่มีต้นแบบหรือชุดจัดแสดงที่สามารถอธิบายการทำงานของ BMS และเทคโนโลยี AI ที่เกี่ยวข้องในลักษณะที่เข้าใจง่าย และสามารถนำไปใช้ในงานด้านการเรียนการสอน หรือนิทรรศการวิชาการเพื่อการขยายผลได้จริง ด้วยเหตุนี้โครงการนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนา “ชุดสาธิตระบบ BMS อัจฉริยะสำหรับยานยนต์ไฟฟ้า” ที่สามารถแสดงการทำงานของระบบควบคุมแบตเตอรี่ พร้อมการวิเคราะห์ข้อมูลแรงดันและสถานะประจุ (SoC) แบบเรียลไทม์โดยใช้โมเดลปัญญาประดิษฐ์ เช่น LSTM และ GRU ซึ่งพัฒนาโดยทีมวิจัย พร้อมแสดงผลผ่านแดชบอร์ดที่เข้าใจง่าย เหมาะแก่การจัดแสดงในงาน KMITL Innovation EXPO 2026 และยังสามารถใช้ในห้องเรียนหรือการอบรมวิชาชีพได้ในระยะยาว โครงการนี้จึงมีความสำคัญทั้งในเชิงวิชาการ อุตสาหกรรม และสังคม โดยเป็นสื่อกลางเชื่อมโยงองค์ความรู้ด้านเทคโนโลยีแบตเตอรี่ การจัดการพลังงานและ AI เข้ากับผู้เรียน นักพัฒนาและผู้ประกอบการ พร้อมทั้งสามารถเป็นต้นแบบสำหรับการต่อยอดสู่อุปกรณ์ BMS ที่ผลิตได้เองในประเทศในอนาคต ช่วยลดการพึ่งพาต่างประเทศและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของอุตสาหกรรม EV ไทยอย่างยั่งยืน
