โครงงานสหกิจศึกษาหัวข้อการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในคลังสินค้าด้วย Power BI และ Power Automate รณีศึกษาบริษัท ปตท. จำกัด (มหาชน) ศูนย์ปฏิบัติการชลบุรี จัดทำขึ้นเพื่อเพิ่มความรวดเร็วและอำนวยความสะดวกในการตรวจสอบการเบิก โอน จ่าย และรับเข้าสินค้า โดยมุ่งแก้ไขปัญหาเวลาสูญเปล่าและความล่าช้าที่เกิดขึ้นในกระบวนการทำงาน จากการสำรวจพบว่าระบบ SAP มีกระบวนการที่ซับซ้อน ต้องมีความชำนาญ แม้ว่าบริษัทจะมีการพัฒนาระบบ iWarehouse เพื่อปรับปรุงความรวดเร็ว แต่ยังคงพบความล่าช้าและความซับซ้อนในขั้นตอนการทำงาน เพื่อแก้ปัญหานี้ ผู้ศึกษาได้นำ Power BI มาช่วยในการแสดงผลข้อมูล เช่น ข้อมูลการเบิก โอน จ่าย และรับเข้าสินค้า ช่วยให้พนักงานคลังสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดความสูญเปล่าและรวดเร็วมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ Power Automate ยังถูกนำมาใช้ในการประมวลผลเลขการรับสินค้า อัตโนมัติจากอีเมล เพื่อลดข้อผิดพลาดและความล่าช้าในการป้อนข้อมูลจากอีเมล ผลลัพธ์จากการปรับปรุงนี้แสดงให้เห็นว่าพนักงานมีประสิทธิภาพในการทำงานสูงขึ้นและสามารถลดเวลาสูญเปล่าที่เกิดขึ้นได้อย่างมีนัยสำคัญ หลังเสร็จสิ้นการศึกษา ข้อมูลและแนวทางการพัฒนาเหล่านี้จะถูกส่งต่อให้บริษัทเพื่อนำไปพัฒนาต่อไป
เนื่องจากในกระบวนการทำงานในคลังสินค้า ในหน่วยงานส่วนจัดหาและบริหารพัสดุ กรณีศึกษาบริษัท ปตท. จำกัด (มหาชน) ศูนย์ปฏิบัติการชลบุรี มีเวลาสูญเปล่าเกิดขึ้นเป็นจำนวนมาก และมีกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน และยังขาดเครื่องมือหรือเทคโนโลยีสมัยใหม่
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
งานวิจัยนี้นำเสนอตัวแบ่งกำลังของวิลคินสันโดยใช้ตัวเหนี่ยวนำร่วม โทโพโลยีแบบรวมกลุ่มใช้การสูญเสียตัวเหนี่ยวนำโดยธรรมชาติเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบ ดังนั้นจึงสามารถละเว้นตัวต้านทานแบบเดิมสำหรับการแยกตัวสูงได้ ดังนั้นจึงสามารถบรรลุประสิทธิภาพการสูญเสียต่ำและการแยกสูงของวงจรขนาดกะทัดรัด ตัวแบ่งความถี่ 2.5 GHz ที่เสนอนั้นถูกนำไปใช้กับกระบวนการอุปกรณ์แบบพาสซีฟแบบรวมที่ใช้ซิลิคอน การวัดชิปต้นแบบมีค่าสัมประสิทธิ์การสะท้อนต่ำกว่า 18 dB ที่พอร์ตทั้งหมด การสูญเสียการแทรก 0.5 dB และการแยกสัญญาณที่สูงกว่า 28 dB ขนาดชิปเป็นเพียงความยาวคลื่น 0.011 x 0.019 ความยาวคลื่น
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติจากการแบ่งส่วนความเสียหายของชิ้นส่วนรถยนต์ โดยการวิเคราะห์จากข้อมูลภาพของรถยนต์โดยใช้โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม (Unified Framework) เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับรถยนต์ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว โดยการพัฒนาประยุกต์จากพื้นฐานงานวิจัยที่มีชื่อว่า ”GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding” ที่ผู้วิจัยได้ทำการพัฒนาและปรับแต่งให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ภาพที่เกี่ยวข้องกับรถยนต์โดยเฉพาะ การปรับปรุงนี้มีจุดประสงค์เพื่อทำให้แบบจำลองสามารถสร้างคำบรรยายสำหรับบริเวณต่างๆ ของรถยนต์ได้อย่างแม่นยำ ตั้งแต่บริเวณที่ได้รับความเสียหายไปจนถึงการระบุส่วนประกอบต่างๆ บนรถยนต์ ทางผู้วิจัยได้เน้นการพัฒนาเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับยานยนต์ได้อย่างแม่นยำ ช่วยเพิ่มความรวดเร็ว ลดภาระของผู้เชี่ยวชาญในการประเมินความเสียหาย โดยวิธีการเเบบดั้งเดิมอาศัยการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน เพื่อลดปัญหานี้ ทางเราเสนอให้ใช้ประโยชน์จากการสร้างข้อมูลเพื่อฝึกฝนการสร้างคำบรรยายาย เเละ แบ่งส่วนความเสียหายอย่างอัตโนมัติ โดยใช้ โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม ซึ่งการพัฒนานี้เป็นการขยายความสามารถของแบบจำลองให้สามารถประยุกต์ใช้ได้กว้างขวางมากขึ้นในภาคส่วนของยานยนต์ ทางผู้วิจัยได้สร้างชุดข้อมูลใหม่จาก CarDD ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการตรวจจับความเสียหายของรถยนต์ ในชุดข้อมูลนี้มีการติดป้ายกำกับความเสียหายบนรถยนต์ และผู้วิจัยได้นำข้อมูลชุดดังกล่าวมาเข้าสู่แบบจำลองเพื่อแยกส่วนของรถยนต์เป็นชิ้นส่วนต่างๆ เพื่อจัดทำการติดป้ายกำกับคำอธิบายที่แม่นยำสำหรับแต่ละชิ้นส่วนและหมวดหมู่ความเสียหาย ผลลัพธ์เบื้องต้นจากเเบบจำลอง แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ได้อยู่ในเกณฑ์พอใช้ ด้วยผลลัพธ์นี้ เเบบจำลองนี้ถือเป็นพื้นฐานสำคัญที่จะถูกพัฒนาต่อยอดในอนาคต การพัฒนาต่อยอดนี้ไม่เพียงแต่มุ่งเน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพในการแบ่งส่วนความเสียหายและสร้างคำบรรยายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับปรุงความสามารถในการตอบสนองต่อความหลากหลายของความเสียหายที่เกิดขึ้นบนพื้นผิวและส่วนต่างๆ ของรถยนต์ ซึ่งจะช่วยให้ระบบสามารถประยุกต์ใช้ได้กับยานยนต์หลากหลายรูปแบบและสภาพความเสียหายที่แตกต่างกันมากขึ้นในอนาคต
คณะวิศวกรรมศาสตร์
บริษัทมิตซูบิชิ มอเตอร์ส (ประเทศไทย) จำกัด เป็นบริษัทที่มีนโยบายเกี่ยวกับความปลอดภัย คือ ความเสี่ยงเป็นศูนย์ อุบัติเหตุเป็นศูนย์ และบริษัทมีการเก็บสถิติของอุบัติเหตุที่เกิดขึ้นภายในโรงงานเมื่อปี พ.ศ.2567ที่ผ่านมามีการเกิดอุบัติเหตุทั้งหมด 5 ครั้ง โดยหนึ่งในนั้นเป็นอุบัติเหตุที่เกิดขึ้นที่สายการประกอบที่อยู่ในการดูแลของแผนก Production Engineer Assembly ที่ดิฉันได้ฝึกงานอยู่ ดิฉันจึงมีการนำปัญหานี้มาแก้ไข โดยการวิเคราะห์ปัญหา แจกแจง เลือกวิธีการแก้ไขปัญหา จนได้มาเป็นการใช้ระบบกล้องวงจรปิดที่ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เข้ามาตรวจจับพฤติกรรมของพนักงาน เพื่อป้องกันการเกิดเหตุการณ์ที่จะมีความเสี่ยงเกิดขึ้น โดยการสอนปัญญาประดิษฐ์ด้วยภาพที่มีการทำงานผิดปกติของพนักงาน หรือความผิดปกติของอุปกรณ์จำพวกสายพาน, ลิฟท์ขากรรไกร, พาเลท (pallet) จากนั้นถึงออกแบบแนวคิดการพัฒนาซอฟต์แวร์(Software) จนทำ ให้ระบบกล้องวงจรปิดที่ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ สามารถตรวจจับได้ ส่งผลให้หลังจากการติดตั้ง ไม่เกิดอุบัติเหตุในบริเวณนั้นอีก ป้องกันการเกิดอุบัติเหตุ ลดการสูญเสียที่จะเกิดขึ้น ไม่ว่าจะเป็นค่าใช้จ่ายจากการเกิดอุบัติเหตุ การเทรนพนักงานใหม่ ทรัพยากรที่ใช้ในการทำงาน หรืออื่นๆอีกมากมาย