โปรแกรมคาดการณ์สายการผลิตที่ใช้หลักการวิเคราะห์ข้อมูล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
สายการผลิตของโรงงานอุตสาหกรรมมีการจัดตำแหน่งเครื่องจักรแตกต่างกันตามวัตถุประสงค์ของการผลิตชิ้นงาน จึงเกิดปัญหาที่พนักงานต้องปรับเครื่องจักรให้เหมาะสมกับชิ้นงานที่ผลิต จากปัญหาข้างต้นงานวิจัยนี้มุ่งเน้นที่การออกแบบและพัฒนาโปรแกรมเข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดเวลาการทำงานในส่วนการวางแผนการผลิต โปรแกรมพัฒนาด้วย Flask บนภาษาไพธอน ซึ่งเป็นการประมวลผลหลังบ้านโดยใช้วิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์เข้ามาช่วย และมี web application เป็นส่วนต่อประสานผู้ใช้สำหรับรับข้อมูลและแสดงผล ผลการทดสอบพบว่าสามารถประมวลผลไม่เกิน 5 วินาทีต่อรอบการทำงาน ส่งผลให้พนักงานวางแผนการผลิตทำงานเร็วขึ้น
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
N. Liyanaarachchi, J. Weng and S. Akasaka. “A review of literature on engineer-to-order production systems,” Asian Journal of Management Science and Applications, Vol. 8 (1), pp. 53-82, 2023. doi: 10.1504/AJMSA.2023.134445
S. Jia, C. Wang, X. Qing, and Z. Ma., "Organization design of production line for an enterprise". International Conference on Industrial Engineering and Applications. 23-26 April. Chengdu, China : pp. 252-256, 2021.
M. Mallampati, K. Srivinivas and T. Krishna. M. “Design process to reduce production cycle time in product development,” IAES International Journal of Artificial Intelligence, Vol. 7 (3), pp. 125-129, 2018. doi: 10.11591/ijai.v7.i3.pp125-129
M. R. Prajapati† and V. A. Deshpande. “Cycle time reduction using lean principles and techniques: a review,” International Journal of Advance Industrial Engineering, Vol. 3 (4), pp. 208-213, 2015.
N. B. Kacar, L. Mönch and R. Uzsoy., "Problem reduction approaches for production planning using clearing functions". International Conference on Automation Science and Engineering. 20-24 August. Munich, Germany : pp. 931-938, 2018.
N. C. Nwasuka and U. Nwaiwu. “Computer-based production planning, scheduling and control: a review,” Journal of Engineering Research, Vol. 12 (1), pp. 275-280, 2024. doi: 10.1016/j.jer.2023.09.027
R. Bandinelli and V. Fani., “Combined use of AI techniques and simulation to support production scheduling: evidence from empirical research”. ECMS International Conference on Modelling and Simulation. 4-7 June. Cracow, Poland : pp 319-325, 2024.
A. Köcher and et al., "A research agenda for AI planning in the field of flexible production systems". International Conference on Industrial Cyber-Physical Systems. 24-26 May. Coventry, United Kingdom : pp. 1-8, 2022.
Pallets. (22 December 2024). Flask. [Online] Available : https://flask.palletsprojects.com/
Pallets. (22 December 2024). Jinja. [Online] Available : https://jinja.palletsprojects.com/
Pallets. (22 December 2024). Werkzeug. [Online] Available : https://werkzeug.palletsprojects.com/
Mozilla Corporation. (22 December 2024). HTML: HyperText Markup Language. [Online] Available : https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTML
