Recruitment is a crucial process that enables organizations to select candidates whose qualifications match the requirements of a given position. However, this process often faces challenges related to data management, delays, and human bias. This research aims to design and develop an intelligent web application for employee recruitment using artificial intelligence (AI) technology to evaluate and score candidates' suitability for job positions. The system leverages data analysis techniques on resumes and a qualification-matching process based on predefined criteria. Developed using Agile principles, the system employs Natural Language Processing (NLP) to analyze resumes, assess candidates’ qualifications, skills, and experience, and utilizes Machine Learning to predict and rank suitability. The system consolidates data from multiple sources into a unified database to reduce redundancy and input errors. Additionally, it presents insights through a dashboard, enabling HR teams to make more effective hiring decisions.
กระบวนการสรรหาพนักงานมีความซับซ้อนและใช้เวลานาน เนื่องจากองค์กรต้องจัดการข้อมูลจากหลายช่องทาง เช่น เว็บไซต์สมัครงาน หน้าเว็บของบริษัท และการแนะนำจากพนักงานภายใน ซึ่งแต่ละช่องทางอาจมีแบบฟอร์มสมัครงานที่แตกต่างกัน ทำให้การรวมรวมข้อมูลผู้สมัครลงในฐานข้อมูลเดียวกันเกิดข้อผิดพลาดและซ้ำซ้อน เนื่องจากการกรอกข้อมูลยังต้องดำเนินการโดยฝ่ายทรัพยากรบุคคลด้วยตนเอง ส่งผลให้เกิดความล่าช้าในการวิเคราะห์ข้อมูล และทำให้การพิจารณาคุณสมบัติเบื้องต้นของผู้สมัครไม่มีประสิทธิภาพเพียงพอ อีกทั้ง ระบบเดิมที่ใช้ Google Sheets ในการจัดการข้อมูลมีข้อจำกัดในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ส่งผลให้เกิดความล่าช้าและขาดประสิทธิภาพในการแสดงผลข้อมูลของผู้สมัคร ส่งผลต่อการตัดสินใจในการคัดเลือกบุคลากรที่เหมาะสมกับตำแหน่งงาน จากปัญหาดังกล่าว คณะผู้วิจัยจึงได้พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่งให้อยู่ในระบบเดียวกัน ลดความซ้ำซ้อน และลดโอกาสเกิดข้อผิดพลาดของมนุษย์ โดยใช้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning ในการวิเคราะห์และให้คะแนนความเหมาะสมของผู้สมัครอย่างแม่นยำ พร้อมทั้งพัฒนาแดชบอร์ดที่ช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลสามารถดูข้อมูล วิเคราะห์ และตัดสินใจคัดเลือกบุคลากรได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ทำให้กระบวนการสรรหาพนักงานมีประสิทธิภาพและลดภาระงานของฝ่ายสรรหาได้อย่างมีนัยสำคัญ
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
The consumption of plant-based products has been gaining popularity as consumers become more health-conscious and aware of environmental impacts. The food industry has been developing meat analogs with properties similar to conventional meat. This study investigates the chemical and physical properties of chickpea-based meat analog burgers and hybrid burgers containing both chickpeas and pork, using the sous-vide cooking method. This technique helps maintain food quality in terms of texture, moisture retention, and nutritional value. The experiment examined various properties of both types of burgers, including cooking loss, water holding capacity, shear force, pH value, and color analysis. Additionally, sensory evaluation was conducted to assess taste, texture, and overall consumer preference. The findings will provide insights into the optimal sous-vide conditions for producing plant-based and hybrid burgers with desirable quality characteristics that meet the needs of health-conscious consumers. This study serves as a valuable guideline for the food industry in developing high-nutritional-value alternative protein products while reducing meat consumption. By incorporating plant-based ingredients, it helps minimize environmental impact and promotes sustainability in food production. The research is significant in both food science and the development of healthier, competitive food products for the future market.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
With the current cost of living situation in Thailand continuously rising, many recent graduates face challenges in managing their expenses in alignment with the increasing living costs. Food expenses, even for common street food, continue to surge with no sign of decreasing, despite improvements in raw material costs. Pay-Attention is a website platform designed to help recent graduates gain insights into managing and optimizing their food expenses effectively. It provides guidance on how to spend wisely, ensuring cost-effectiveness while maintaining adequate daily nutritional intake, without falling into monotonous eating habits.
คณะวิทยาศาสตร์
Sugar production from sugarcane is a complex process that requires precise control. One of the major issues is sugar loss, which can result from various factors, particularly "burnt cane," before being sent to the mill. This affects the quality of the sugarcane and the efficiency of sugar extraction, along with the performance of the machinery and the properties of the cane, which impact the amount of sugar extracted. This study aims to analyze the factors that influence sugar loss in the sugar production process, using quantitative data from a sugar factory. Nine variables were examined, including mechanical efficiency, machine downtime per day, cane waiting time per day, sand content in cane juice, pol extraction efficiency, overall working time efficiency, cane juice purity, cane sugar content (C.C.S.), and burnt cane. The data were analyzed using correlation analysis to examine relationships between variables and regression modeling to predict sugar loss. The results showed that mechanical efficiency, cane sugar content, and the amount of sand or impurities in the cane juice were significantly correlated with sugar loss. Mechanical efficiency had a direct relationship with the amount of cane milled, which improved sugar production. On the other hand, burnt cane, or cane that was burnt before harvesting, resulted in reduced sugar extraction and impacted the quality of the sugar. Therefore, reducing sugar loss in the production process can be achieved by improving machine efficiency, reducing impurities in cane juice, and managing burnt cane, which will improve sugar production efficiency in the future.