E-Thesis & Research สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น

วิทยานิพนธ์ (MIT) 2025

1.	การจำแนกพันธุ์ยางพาราด้วยการเรียนรู้เชิงลึก [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : ธีรภัทร ร่มรื่นสุขารมย์
	ยางพาราเป็นหนึ่งในพืชเศรษฐกิจที่มีความสำคัญของประเทศไทยและมีสถิติมูลค่าผลผลิตยางพาราเป็นอันดับหนึ่งของโลกอย่างต่อเนื่อง การแนะนำให้เกษตรกรปลูกยางพันธุ์ดีจะทำให้เกษตรกรได้รับผลผลิตต่อไร่สูงขึ้น แต่เนื่องจากยางพาราเป็นพืชยืนต้นที่มีพันธุกรรมแบบ เฮเทอโรไซกัส ทำให้ต้นที่ได้จากการขยายพันธุ์ด้วยเมล็ด (Seedling) จากต้นพันธุ์เดียวกัน มีพันธุกรรมและผลผลิตแตกต่างกัน ไม่เหมือนต้นที่ขยายพันธุ์ด้วยการติดตา (Clone) ที่มีลักษณะทางพันธุกรรมเหมือนกันและมีความสม่ำเสมอ ใบเป็นลักษณะที่เหมาะสมสำหรับการจำแนกสายพันธุ์ แต่เนื่องจากรูปทรงของใบยางมีความแตกต่างกันน้อย และพันธุ์ยางหลายพันธุ์มีรูปทรงใบคล้ายคลึงกัน จึงจำเป็นต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์สูงจึงจะจำแนกพันธุ์ยางได้ถูกต้อง อีกทั้งบุคลากรที่สามารถจำแนกพันธุ์ได้ถูกต้องมีน้อย งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาตัวแบบจำแนกพันธุ์ยางพาราที่สามารถนำไปใช้ในการจำแนกสายพันธุ์ได้อย่างถูกต้องด้วยการเรียนรู้เชิงลึก ดำเนินการค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์และขนาดชุดข้อมูลที่เหมาะสมผ่านการตรวจสอบความถูกต้องแบบไขว้พร้อมทั้งเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทประดิษฐ์เชิงลึก 13 สถาปัตยกรรม ได้แก่ VGG16, ResNet50, InceptionV3, MobileNet, Xception, DenseNet201, NASNetLarge, MobileNetV2, EfficientNetB7, RegNetX064, RegNetY064, ResNetRS50 และ ConvNeXtBase จากการศึกษาการทดลองย่อยการจำแนกระหว่างต้นที่ขยายพันธุ์ด้วยการติดตาและต้นที่ขยายพันธุ์ด้วยเมล็ด พบว่า การเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกสอนโดยอาศัย ConvNeXtBase เป็นตัวสกัดคุณลักษณะด้วยไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบ S1 ให้ความแม่นยำสูงถึง 97.82% บนชุดข้อมูลขนาด E3 Full Text : Download!

2.	ระบบตรวจจับบุคคลและยานพาหนะแบบเรียลไทม์โดยใช้ดีพเลิร์นนิงสำหรับมหาวิทยาลัยอัจฉริยะ [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : ภานุพงศ์ แซ่โก
	ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของการบริหารจัดการฝูงชนในพื้นที่สาธารณะ รวมถึงสถานการณ์การแพร่ระบาดของโควิด 19 ต้องอาศัยแนวทางที่เป็นนวัตกรรมมากยิ่งขึ้น มหาวิทยาลัยซึ่งเป็นศูนย์รวมกิจกรรมของผู้คนเผชิญความท้าทาย โดยเฉพาะในบริเวณโรงอาหารและลานจอดรถ งานวิจัยนี้ประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการตรวจจับวัตถุที่ล้ำสมัยกับการบริหารจัดการฝูงชนในมหาวิทยาลัย โดยใช้ YOLO เพื่อให้สามารถตรวจจับบุคคลในโรงอาหารและยานพาหนะในลานจอดรถได้อย่างแม่นยำ ระบบที่นำเสนอมีเป้าหมายเพื่อยกระดับความปลอดภัยภายในมหาวิทยาลัย เพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร และเสริมประสบการณ์โดยรวมของนักศึกษาผ่านระบบตรวจจับบุคคลและยานพาหนะ อัลกอริทึมที่ใช้ในการประเมินประกอบด้วย YOLOv11n (nano), YOLOv11s (small), YOLOv11m (medium) และมีการเปรียบเทียบกับเวอร์ชันก่อนหน้า ได้แก่ YOLOv8 และ YOLOv10 ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า YOLOv8m ให้ความแม่นยำสูงสุดที่ 89.5% ในพื้นที่โรงอาหารบริเวณที่ 1 ขณะที่ YOLOv11s ทำได้ 85% ในพื้นที่โรงอาหารบริเวณที่ 2 สำหรับการตรวจจับยานพาหนะ โมเดลทั้งหมดให้ความแม่นยำ 90% Full Text : Download!

3.	ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบ Retrieval-Augmented Generation สำหรับการให้คำแนะนำทางกฎหมายคุ้มครองผู้บริโภคในประเทศไทย [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : กริสนา ทรัพย์สินชัย
	เทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างก้าวกระโดดได้เปลี่ยนพฤติกรรมของผู้บริโภคให้หันมาซื้อขายสินค้าและบริการผ่านช่องทางออนไลน์มากขึ้น ทำให้ตลาดอีคอมเมิร์ซเติบโตอย่างต่อเนื่อง แต่ในขณะเดียวกัน มีผู้บริโภคจำนวนไม่น้อย ที่ประสบปัญหาจากการซื้อสินค้าและบริการผ่านช่องทางออนไลน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้บริโภคที่ขาดความรู้ความเข้าใจในเรื่องกฎหมายที่เกี่ยวข้อง เพื่อการปกป้องสิทธิของตนเองตามกฎหมาย งานวิจัยนี้มุ่งเน้นที่การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ ที่ใช้เทคนิค Retrieve Augmented Generation (RAG) ร่วมกับ Sematic Legal Preprocessing (SLP) ในการดึงข้อมูลกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับคำถามจากผู้ใช้งาน นำมาประมวลผลร่วมกับโมเดลภาษาขนาดเล็ก Small Language Model (SLM) สร้างเป็นระบบแชทบอทเพื่อให้คำแนะนำทางด้านกฎหมายคุ้มครองผู้บริโภคของประเทศไทย ที่มีความแม่นยำและใช้ภาษาที่เข้าใจได้ง่ายให้แก่ผู้ใช้งาน โดยในงานวิจัยนี้ให้ผลลัพธ์ค่า Mean Reciprocal Rank (MRR) อยู่ที่ 0.54 ในขณะที่ Hit-Rate อยู่ที่ 0.71 และ Precision อยู่ที่ 0.71 สำหรับ Embedding Model และ Faithfulness อยู่ที่ 0.1249 Full Text : Download!

4.	การเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้คำศัพท์ภาษาอังกฤษหมวดชีวิตประจำวัน สำหรับนักเรียน ที่บกพร่องทางการได้ยิน โดยใช้การออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้แบบเท่าเทียม ร่วมกับรูปแบบการเรียนรู้ [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : จันทนา สกุลรักอรุโณทัย
	งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาต้นแบบสื่อการเรียนรู้คำศัพท์ภาษาอังกฤษในหมวดชีวิตประจำวันบนอุปกรณ์พกพา ที่เหมาะสมกับผู้เรียนคนไทยที่บกพร่องทางการได้ยิน และเพื่อศึกษารูปแบบและโครงสร้างของสื่อการเรียนรู้ที่ตอบสนองต่อความต้องการของผู้เรียนกลุ่มนี้ จากการสำรวจและสัมภาษณ์เบื้องต้นพบว่า ผู้เรียนที่บกพร่องทางการได้ยินมักประสบปัญหาในการทำความเข้าใจเนื้อหาที่อาศัยการฟังเป็นหลัก และต้องพึ่งพาการสื่อสารผ่านภาพ ข้อความ และภาษามือในการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงนำแนวคิดการออกแบบเพื่อความเท่าเทียม (Inclusive Design) ร่วมกับแนวคิดรูปแบบการเรียนรู้ (Learning Styles) มาใช้เป็นกรอบในการออกแบบต้นแบบสื่อ โดยเน้นรูปแบบการเรียนรู้ผ่านการมองเห็น (Visual Learning) และการลงมือปฏิบัติ (Kinesthetic Learning) ผ่านการใช้ภาพ วิดีโอภาษามือ และกิจกรรมโต้ตอบ การวิจัยดำเนินการกับผู้เรียนที่บกพร่องทางการได้ยินจำนวน 6 คน โดยใช้การทดสอบก่อนเรียนและหลังเรียน การทำภารกิจบนต้นแบบ และแบบประเมินความพึงพอใจ ผลการทดลองพบว่า ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนหลังเรียนมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับก่อนเรียน ผู้เรียนสามารถใช้งานต้นแบบและทำภารกิจได้สำเร็จเป็นส่วนใหญ่ อีกทั้งผลการประเมินความพึงพอใจอยู่ในระดับสูง โดยผู้เรียนเห็นว่าการใช้ภาษามือร่วมกับภาพช่วยให้เข้าใจบทเรียนได้ดีกว่าสื่อรูปแบบอื่น จากผลการศึกษาสามารถสรุปได้ว่า ต้นแบบสื่อการเรียนรู้ที่พัฒนาขึ้นสามารถตอบสนองต่อความต้องการของผู้เรียนที่บกพร่องทางการได้ยินได้อย่างเหมาะสม ทั้งในด้านโครงสร้างการใช้งานและรูปแบบการนำเสนอเนื้อหา และยังสะท้อนแนวทางในการออกแบบสื่อการเรียนรู้ดิจิทัลที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้เพื่อส่งเสริมการเรียนรู้อย่างเท่าเทียมในอนาคต Full Text : Download!

5.	การวิเคราะห์แรงบิดเพื่อตรวจจับความผิดปกติวาล์วที่ใช้มอเตอร์ด้วยเทคนิคการเรียนรู้เครื่อง [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : ฐาปน สิทธิเลิศพิศาล
	ในอุตสาหกรรมกระบวนการ การเกิดการหยุดเดินเครื่อง (Shutdown) โดยไม่คาดคิดส่งผลให้เกิดความเสียหายทั้งด้านการผลิตและต้นทุนการดำเนินงาน Motor-Operated Valve (MOV) เป็นหนึ่งในอุปกรณ์ที่อาจเป็นสาเหตุของการเกิด Unplanned Shutdown โดยชิ้นส่วนที่มีแนวโน้มก่อให้เกิดปัญหามากที่สุดส่วนหนึ่งคือ Drive Bush ซึ่งเป็นชิ้นส่วนที่เกิดการสึกหรอจากการใช้งาน หากสามารถคาดการณ์ระดับการสึกหรอได้ล่วงหน้า จะช่วยให้สามารถวางแผนบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และลดโอกาสการหยุดเดินเครื่องที่ไม่คาดคิดได้ งานวิจัยนี้พัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับจำแนกระดับการสึกหรอของ Drive Bush ในมอเตอร์ขับวาล์ว โดยแบ่งระดับการสึกหรอออกเป็น 4 ระดับ โดยใช้ข้อมูลโปรไฟล์แรงบิด–ตำแหน่ง 1600 ตัวอย่าง ภายใต้สภาวะการทดสอบเดียวกันแต่จำลองระดับการสึกหรอ ข้อมูลถูกแบ่งออกเป็นชุดฝึกสอน ชุดตรวจสอบความถูกต้อง และชุดทดสอบ สำหรับการประเมินแบบ Train–Test Split และเพิ่มเติมด้วยการทำ K-Fold Cross Validation เพื่อประเมินความคงที่ของแบบจำลอง การศึกษาครั้งนี้เปรียบเทียบโมเดลแบบรวมกลุ่ม ensemble จำนวน 5 แบบ ได้แก่ Random Forest XGBoost AdaBoost LightGBM และ CatBoost ภายใต้การแบ่งข้อมูลแบบ Train–Test Split โดย XGBoost และ LightGBM ให้ผลลัพธ์ดีที่สุด มีค่าความถูกต้อง (Accuracy) ได้ 0.9875 ค่าความแม่นยำ (Precision) 0.9881 ค่า Recall 0.9875 และค่า F1-Score 0.9878 และผลจาก K-Fold Cross Validation ยังยืนยันประสิทธิภาพสูงอย่างสม่ำเสมอของทั้งสองโมเดลในการจำแนกระดับการสึกหรอของ Drive Bush ขณะที่ AdaBoost ให้ผลการทำนายต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับแบบจำลองอื่น Full Text : Download!

6.	การทดสอบเจาะระบบและป้องกันการโจมตีเว็บแอปพลิเคชันด้วยคาลีลินุกซ์ [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : พิชชา ภัทรเนรมิต
	ปัจจุบันการใช้เว็บแอปพลิเคชันมีการขยายตัวอย่างรวดเร็ว และถูกนำมาใช้ในหลากหลายกระบวนการทำงานขององค์กร โดยเฉพาะในภาคการแพทย์ที่ต้องบริหารจัดการข้อมูลผู้ป่วยซึ่งมีความละเอียดอ่อนและมีความเสี่ยงสูงต่อการถูกโจมตีทางไซเบอร์ การศึกษาพบว่าเว็บแอปพลิเคชันกว่าร้อยละ 70 มีการใช้ฐานข้อมูล SQL เป็นโครงสร้างหลักในการจัดเก็บข้อมูล ซึ่งเพิ่มโอกาสที่ข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมากอาจถูกโจรกรรม เผยแพร่ เรียกร้องค่าไถ่ หรือถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด หากองค์กรไม่สามารถป้องกันช่องโหว่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ย่อมส่งผลให้เกิดความเสียหายทั้งด้านการเงิน ความน่าเชื่อถือ และชื่อเสียงขององค์กร ดังนั้นการประเมินความปลอดภัยและการจัดการช่องโหว่ของเว็บ แอปพลิเคชันจึงเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง ผู้วิจัยเล็งเห็นถึงความสำคัญของข้อมูลผู้ป่วย จึงเป็นที่มาของการศึกษาการทดสอบเจาะระบบและป้องกันการโจมตีเว็บแอปพลิเคชันด้วยคาลีลินุกซ์ (Kali Linux) เพื่อศึกษาวิธีการเจาะระบบรูปแบบต่างๆ ของโรงพยาบาลในประไทย วิธีการตรวจสอบการหาช่องโหว่ การโจมตีทางไซเบอร์โดยใช้ระบบปฏิบัติการคาลีลินุกซ์ และศึกษาแนวทางวิธีป้องกันการถูกโจรกรรมข้อมูลของเว็บ แอปพลิเคชัน โดยใช้เครื่องมือ OWASP ZAP และ Nikto ดำเนินการสแกนหาช่องโหว่บนเว็บ แอปพลิเคชันของโรงพยาบาลกลุ่มตัวอย่าง 12 แห่ง เพื่อจำลองและสร้างสภาพแวดล้อมช่องโหว่ให้ใกล้เคียงกับโรงพยาบาลจริง จากนั้นทำการออกแบบเว็บแอปพลิเคชันต้นแบบ สแกนหาช่องโหว่และวิเคราะห์ความเสี่ยง ทดสอบโจมตีช่องโหว่และหาแนวทางป้องกัน Full Text : Download!

7.	กรอบแนวทางการออกแบบแอปพลิเคชันบำบัดความเครียดโดยการผสานหลักการออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้และจิตวิทยา [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : ภานุพงศ์ ลำเจียก
	งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนากรอบแนวทางการออกแบบแอปพลิเคชันสำหรับบำบัดความเครียด โดยตระหนักถึงปัญหาสุขภาพจิตและความเครียดที่เพิ่มขึ้นในสังคมปัจจุบัน ซึ่งส่งผลกระทบต่อร่างกายและจิตใจ การวิจัยมุ่งเน้นการศึกษาและรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับประสบการณ์ผู้ใช้ (User Experience) และหลักการทางจิตวิทยาที่เกี่ยวข้องกับการจัดการความเครียด เพื่อสร้างแนวทาง การออกแบบที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพ กระบวนการวิจัยประกอบด้วยการทบทวนวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง การรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มเป้าหมายซึ่งเป็นนักศึกษาที่มีระดับความเครียดปานกลางถึงสูงตามแบบประเมินความเครียด ST-5 และการทดสอบภาระงานโดยใช้ NASA-TLX จากนั้นนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อออกแบบต้นแบบ (Prototype) ของแอปพลิเคชัน และประเมินความพึงพอใจของผู้ใช้งาน ผลลัพธ์ที่คาดว่าจะได้รับคือต้นแบบแอปพลิเคชันบำบัดความเครียดและกรอบแนวทาง การออกแบบที่ชัดเจน ซึ่งสามารถนำไปต่อยอดและพัฒนาเป็นเครื่องมือที่ช่วยเหลือผู้ใช้งานในการจัดการและผ่อนคลายความเครียด ส่งเสริมสุขภาวะทางจิตใจที่ดีขึ้นได้ Full Text : Download!

8.	การเปรียบเทียบเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของเครื่องวัดประสิทธิภาพหัวอ่าน HDD [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : สายสุดา นันต๊ะเหล็ก
	งานวิจัยฉบับนี้มุ่งพัฒนาแบบจำลองการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สำหรับเครื่องทดสอบประสิทธิภาพหัวอ่านฮาร์ดดิสก์ โดยประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจำแนกสถานะการทำงานของเครื่องจักรจากข้อมูลเซ็นเซอร์เชิงอนุกรมเวลา เช่น อุณหภูมิของโมดูลและความเร็วรอบพัดลม (RPM) กระบวนการ วิจัยครอบคลุมการเตรียมและปรับปรุงข้อมูล การจัดการค่าที่หายไปและค่าผิดปกติ การสร้างคุณลักษณะใหม่ และการแก้ไขปัญหาความไม่สมดุลของคลาสด้วยเทคนิค SMOTE จากนั้นพัฒนาและเปรียบเทียบแบบจำลอง 6 เทคนิค ได้แก่ XGBoost, LightGBM, CatBoost, AdaBoost, Gradient Boosting Tree และ Bagging ผลการวิจัยพบว่า CatBoost ให้ประสิทธิภาพสูงสุด โดยมีค่า Accuracy เท่ากับ 0.9830, F1-score เท่ากับ 0.9829 และ AUC เท่ากับ 0.9985 รองลงมาคือ LightGBM และ XGBoost ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของโมเดลกลุ่ม Boosting ในการตรวจจับความผิดปกติได้อย่างแม่นยำ ลดการแจ้งเตือนผิดพลาด และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในระบบบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในภาคอุตสาหกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ Full Text : Download!

9.	การพัฒนาระบบติดตามและเรียกเก็บค่าใช้จ่ายด้านคุณภาพจากซัพพลายเออร์เพื่อพัฒนาการสื่อสารข้อมูลคุณภาพระหว่างผู้ผลิตและซัพพลายเออร์ในอุตสาหกรรมจักรยานยนต์ กรณีศึกษา บริษัทผู้ผลิตจักรยานยนต์แห่งหนึ่งในจังหวัดระยอง [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : อัฐการณ์ ประทุมรัตน์
	งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและประเมินระบบติดตามและเรียกเก็บค่าใช้จ่ายด้านคุณภาพจากซัพพลายเออร์ (Supplier Quality Chargeback: SQCB) โดยใช้เทคโนโลยีเว็บแอปพลิเคชันและการทำงานอัตโนมัติ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดของกระบวนการเดิมที่อาศัยการถ่ายภาพ การจัดเก็บไฟล์ การบันทึกข้อมูล และการส่งอีเมล ซึ่งสิ้นเปลืองเวลาและก่อให้เกิดภาระงานจำนวนมาก จากการศึกษาในกรณีโรงงานผู้ผลิตรถจักรยานยนต์ พบว่ากระบวนการเดิมใช้เวลาสูงเฉลี่ย 134.5 นาทีต่อกรณี หรือคิดเป็น 2,421 นาทีต่อวัน (เฉลี่ย 6.7 ชั่วโมงต่อคน/วัน สำหรับพนักงาน 6 คน) ระบบที่พัฒนาขึ้นบูรณาการ กระบวนการอัตโนมัติ (automation) เข้ากับแพลตฟอร์มเว็บพอร์ทัล โดยมีฟังก์ชันการจัดการเคส การแนบและบันทึกภาพ การแจ้งเตือนอัตโนมัติ และแดชบอร์ดสำหรับติดตามสถานะ ผลการใช้งานจริงแสดงให้เห็นว่าเวลาต่อกรณีลดลงเหลือ 92.5 นาที (ประหยัดเวลา 31.23%) และลดภาระงานรวมได้ 756 นาทีต่อวัน (เฉลี่ย 126 นาทีต่อพนักงานหนึ่งคน) ขณะที่การประเมินความพึงพอใจด้วยกรอบ SERVQUAL จากกลุ่มตัวอย่างผู้ใช้งานระบบทั้งหมด 176 คน ได้คะแนนเฉลี่ยรวม 4.60 จาก 5 คะแนน โดยมิติ Responsiveness ได้คะแนนสูงสุด (4.35) สะท้อนประโยชน์ของการแจ้งเตือนอัตโนมัติและแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ที่ช่วยลดความล่าช้าในการสื่อสาร ขณะที่มิติ Assurance ได้คะแนนต่ำสุด (3.8) สะท้อนความจำเป็นในการจัดทำคู่มือและการอบรมเพิ่มเติม งานวิจัยนี้จึงยืนยันว่า ระบบ SQCB แบบอัตโนมัติสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดข้อผิดพลาด และสร้างความโปร่งใสในการสื่อสาร ตลอดจนมีศักยภาพในการขยายผลสู่บริบทอุตสาหกรรมอื่นในแนวทาง Digital Lean Manufacturing Full Text : Download!

10.	การศึกษา UX เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานในแอปพลิเคชันขนส่งน้ำมันสำหรับกลุ่มผู้ใช้ที่ไม่ชอบเทคโนโลยี [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : อรธิชา ขวัญเมือง
	งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ (User Experience: UX) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานแอปพลิเคชันขนส่งน้ำมันสำหรับกลุ่มผู้ใช้ที่มีแนวโน้มหลีกเลี่ยงเทคโนโลยี (Tech-Averse Users) โดยเฉพาะพนักงานขับรถบรรทุกน้ำมันที่มีทักษะด้านเทคโนโลยีในระดับต่ำ งานวิจัยประยุกต์ใช้แนวคิดการออกแบบที่มีผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง (User-Centered Design: UCD) ร่วมกับทฤษฎีภาระทางความคิด (Cognitive Load Theory: CLT) ทฤษฎีการแพร่กระจายนวัตกรรม (Diffusion of Innovation: DOI) และแบบจำลองการยอมรับเทคโนโลยี (Technology Acceptance Model: TAM) เพื่อพัฒนาและประเมินต้นแบบแอปพลิเคชัน การวิจัยใช้ระเบียบวิธีวิจัยแบบผสมผสาน (Mixed Methods Research) โดยคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive Sampling) ซึ่งเป็นพนักงานขับรถบรรทุกน้ำมันที่มีทักษะด้านเทคโนโลยีต่ำ เครื่องมือที่ใช้ประกอบด้วย การสัมภาษณ์เชิงลึก การทดสอบการใช้งาน (Usability Testing) ผ่านโปรแกรม Maze และแบบสอบถาม TAM และ System Usability Scale (SUS) ผลการวิจัยพบว่า Prototype 2 ซึ่งได้รับการปรับปรุงตามหลัก UCD และ CLT สามารถเพิ่มความคล่องตัวในการใช้งาน โดยอัตราการปฏิสัมพันธ์กับระบบ (Click per second) เพิ่มขึ้นจาก 0.11 เป็น 0.62 ครั้งต่อวินาที ขณะที่ผลการประเมิน TAM พบว่าค่าการรับรู้ประโยชน์ (PU) และการรับรู้ความง่ายในการใช้งาน (PEOU) มีค่าเฉลี่ย 3.76 และ 3.94 ตามลำดับ และความตั้งใจเชิงพฤติกรรมในการใช้งาน (BI) อยู่ในระดับดีที่ 4.14 ส่วนผลการประเมิน SUS มีค่าเฉลี่ย 54.34 คะแนน อยู่ในระดับที่ยอมรับได้ (OK) Full Text : Download!

Total 21 Record 1 2 3

ABOUT

CONTACT INFO