The objective is to develop a web application for tool requests to issues arising from using Excel programs. The initial Excel file is copied from an existing SQL database and repeatedly duplicated, leading to excessive storage consumption. Additionally, the Excel files cannot be accessed concurrently by multiple users. Therefore, this web application aims to connect directly to the SQL database, eliminating the problems caused by using Excel files.
ปัจจุบัน การจัดการข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเบิกจ่ายเครื่องมือภายในองค์กรยังคงพึ่งพาโปรแกรม Excel เป็นหลัก โดยมีการใช้ไฟล์ Excel อยู่ 3 ไฟล์หลัก ได้แก่ Master, Request, และ Issue ข้อมูลในไฟล์เหล่านี้ถูกคัดลอกและนำไปใช้ต่อๆ กันมาหลายครั้ง ทำให้ไฟล์มีขนาดใหญ่และซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ ปัญหาที่เกิดจากการใช้ไฟล์ Excel คือ ไฟล์ไม่สามารถรองรับการใช้งานพร้อมกันได้หลายคน ซึ่งเป็นข้อจำกัดที่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพในการทำงานขององค์กร นอกจากนี้ ไฟล์ Master ที่เป็น Excel ยังเป็นการคัดลอกมาจากข้อมูลในฐานข้อมูล SQL ที่มีอยู่แล้ว ทำให้เกิดความซ้ำซ้อนและเพิ่มความยุ่งยากในการจัดการข้อมูล ด้วยเหตุนี้ ส่วนกลางจึงมีความต้องการในการพัฒนาเว็ปแอปพลิเคชันที่สามารถเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล SQL โดยตรง เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงและจัดการกับข้อมูลการเบิกจ่ายเครื่องมือได้อย่างง่ายดายและสะดวกผ่านทางเว็บไซต์ ซึ่งจะช่วยลดปัญหาที่เกิดจากการใช้งานไฟล์ Excel ไม่ว่าจะเป็นขนาดไฟล์ที่ใหญ่เกินไป การเข้าถึงข้อมูลที่ไม่พร้อมกัน และความซ้ำซ้อนของข้อมูลในไฟล์ Excel การพัฒนาเว็ปแอปพลิเคชันนี้จะช่วยลดการใช้พื้นที่ในการจัดเก็บข้อมูล ลดความซับซ้อนในการใช้งาน และเพิ่มความสะดวกสบายในการเข้าถึงข้อมูลจากหลายผู้ใช้งานพร้อมกัน ซึ่งจะส่งผลให้กระบวนการทำงานภายในองค์กรมีประสิทธิภาพมากขึ้น และช่วยให้การจัดการข้อมูลการเบิกจ่ายเครื่องมือสามารถทำได้อย่างราบรื่นและรวดเร็วกว่าเดิม
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
From the current situation and uncertainty; leads to the concept of food security. It is the application of innovation and technology to create high productivity in a limited area. The unused buildings in urban areas were renovated for planting, created as a learning area for planting in urban area. The different methods of growing plants were presented. There are 35 planting innovations for disseminating knowledge, to create food security, self-reliant, supports sustainable living.
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
This study aims to investigate the co-fermentation process between lactic acid bacteria (LAB) and Saccharomyces cerevisiae in the production of sour beer, with a focus on its impact on product quality, including pH, organic acid content, sugar content, and sensory characteristics. In this experiment, selected LAB strains and S. cerevisiae were utilized under controlled fermentation conditions. The microbial ratio was optimized to enhance growth and the production of key compounds. The findings indicate that co-fermentation significantly reduces pH compared to fermentation with yeast alone. Furthermore, an increase in lactic acid was observed due to sugar consumption by LAB, contributing to the distinctive flavor profile of sour beer.