This project aims to propose a design for a red offal processing room in a pork processing plant that processes 500 pigs per day or 80 pigs per hour. Each pig weighs approximately 105 kilograms, with 3.47% of the weight consisting of red offal. The process involves separating liver, gall bladder, heart, lungs, spleen, and kidneys as required. These parts are then chilled in cold water to reduce their temperature to below 7°C before packaging and sealing. Sorting is based on the number of pieces and weight, depending on the type of product. The processing times of sorting chilling and packaging vary depending on the product's type and size. The design was developed using data collected from the current production line and referenced standards. The room layout was planned using Systematic Layout Planning (SLP) principles to analyze activity relationships within the room and define functional areas. Equipment sizes and the required number of operators were calculated to ensure optimal use of space. The red offal processing room was designed with an area of 56 square meters. After the layout design was completed, a 3D model was created using SketchUp 2024, and the workflow and operations were simulated and analyzed using Flexsim 2024
บริษัท เบทาโกร จำกัด (มหาชน) ได้มีแผนการขยายโรงงานแปรรูปสุกรทั้งในประเทศและต่างประเทศ การออกแบบกระบวนการผลิตจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้โรงงานที่จะก่อตั้งนั้นสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพทั้งในด้านกระบวนการการผลิตและความสะอาด เพื่อทำให้สินค้าที่ส่งมอบแก่ผู้บริโภคมีคุณภาพที่ดี โดยผลิตภัณฑ์ที่สำคัญของโรงงานแปรรูปสุกร ได้แก่ กลุ่มชิ้นส่วนสุกรตัดแต่ง และกลุ่มเครื่องในสุกร ซึ่งประกอบไปด้วยเครื่องในแดง และเครื่องในขาว โครงงานนี้ได้รับมอบหมายให้ศึกษากระบวนการทำงานเพื่อออกแบบห้องเครื่องในแดงให้รองรับการผลิตที่สูงขึ้นและมีความหลากหลายของผลิตภัณฑ์มากขึ้น โดยกระบวนการทำงานภายในห้องถูกต้องเป็นไปตามหลักการปฏิบัติที่ดีสำหรับโรงแปรรูปสุกรของกรมปศุสัตว์
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Inventing robots for the TPA Robotics Competition Thailand Championship 2024, game “Rice Way, Thai Way to the International Way (HARVEST DAY)”
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Currently, lithium batteries are widely used in electronic devices and electric vehicles, making the estimation of their State of Health (SOH) crucial. Accurate SOH estimation helps extend battery lifespan, reduce maintenance costs, and prevent safety issues such as overheating or explosions. This project aims to study and analyze mathematical models of batteries and develop SOH estimation techniques using Neural Networks to enhance accuracy and evaluation speed. The experiment involved collecting charge and discharge data from three lithium battery cells under controlled temperature conditions while maintaining a constant current. The current, voltage, and time data were recorded and analyzed to determine the battery capacity for each cycle. These data were then used to train a Neural Network model. The results demonstrated an effective method for predicting battery health status. The outcomes of this project can contribute to the development of a Battery Management System (BMS) that improves battery efficiency and longevity. Additionally, it provides a foundation for applying artificial intelligence techniques in the energy sector effectively.
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
Crispy Rice-berry Snack is a product made from broken rice-berry rice that has been processed into a snack that is thin and crispy, bite-sized. Broken rice-berry rice is cooked, finely ground, and mixed with other ingredients to increase its nutritional value, such as adding plant seeds, adding plant protein nutrients, and then forming it into sheets using heat. The resulting product is a thin sheet, purple-brown in color, crispy, and has the smell of the ingredients used in the production process. It does not contain sugar or sweeteners. It is used as a snack with tea or coffee. Crispy Rice-berry Waffle is a product that contains complete nutrients, including carbohydrates, protein, and fat, which are derived from the ingredients in the production formula.