KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Safety Improvement Lifter

Safety Improvement Lifter

Abstract

Mitsubishi Motors (Thailand) Co.,Ltd. This company has a zero-risk, zero-accident safety policy, and it has maintained records of all accidents that happened inside the factory in 2024.There have been 5 accidents to date, one of them was an accident that happened on the production line while the Production Engineer Assembly Department had control of it. I got this issue to be resolved as a result. by identifying issues, classifying them, and choosing solutions to address them. D using CCTV and AI cameras to identify behavior to prevent risky events from occurring by training AI with images or Equipment malfunctions, including pallets,X-Lifters, and conveyor Including designing the Concept Improvement of the software so that CCTV+AI Camera can detect it. Outcome following installation That area was accident-free after that. Avoid accidents Cut down on the losses that will happen Whether it be the costs incurred because of the accident Training new hires Resources for work or a variety of other purposes.

Objective

จากอุบัติเหตุที่เกิดขึ้นเมื่อวันที่ 6 กันยายน ค.ศ. 2023 ลิฟท์ขากรรไกรตัวที่ 1 ที่กระบวนการประกอบ ณ ตำแหน่ง 4A92 Engine dress up โดยปกติสายพานจะลำเลียงพาเลทมาบนตัวลิฟท์ขากรรไกรแล้วมีเซนเซอร์ (senser) ตรวจจับการมีอยู่ของพาเลท และเคลื่อนที่ขึ้น-ลงตามขั้นตอนที่การวางไว้แต่มีความผิดปกติกับตัวลิฟท์ ขากรรไกรในวันดังกล่าวคือมีพาเลทเคลื่อนที่ติดกันมาจากด้านล่างของสายพาน (โดยปกติจะมีระยะห่างระหว่างกันที่พอสมควร) ทำให้ตัวหยุดด้านล่างไม่สามารถหยุดพาเลทได้ ทำให้เมื่อพาเลทที่ 1 เคลื่อนที่มาบนลิฟท์ขากรรไกรแล้วมีเซนเซอร์ตรวจจับทำให้ลิฟท์ขากรรไกร เคลื่อนที่ขึ้นพาเลทที่ 2 เลยเคลื่อนที่ขึ้นมาด้วย ทำให้ติดอยู่ระหว่าง สายพาน และเอกซ์ลิฟท์ เมื่อคนงานเห็นจึงรีบมาแก้ไขโดยการนำมือเข้าไปผลักพาเลทที่ 2 พอมันหลุดออกเอกซ์ลิฟท์ จึงทำงานปกติและเคลื่อนที่ขึ้น ทำให้หนีบมือคนงานจนทำให้กระดูกนิ้วมือร้าว จึงเป็นที่มาของการทำโครงงานสหกิจนี้ขึ้นมา เพื่อป้องกันเหตุการณ์ความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยการนำปัญหาที่ได้มาวิเคราะห์ และเลือกวิธีหรืออุปกรณ์ที่จะนำมาแก้ไขปัญหา พอได้อุปกรณ์ที่มีความเหมาะสมแล้วคือ ระบบกล้องวงจรปิดที่ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI Camera) จากนั้นออกแบบแนวคิดของซอฟต์แวร์ที่จะนำไปเชื่อมต่อกับและเชื่อมกับระบบ Pokayoke เพื่อป้องกันความผิดพลาดที่จะเกิดขึ้นกับสายการผลิตและประกอบรถยนต์ จากนั้นนำตัวซอฟต์แวร์ของปัญญาประดิษฐ์มาสอนด้วยเหตุการณ์ผิดปกติทั้งหมดที่อาจจะเกิดขึ้นได้เพื่อให้เกิดการเรียนรู้ และสามารถตรวจจับได้ในภายหลัง

Other Innovations

Blood Cell Classification

คณะวิศวกรรมศาสตร์

Blood Cell Classification

This project has been developed to address medical challenges related to the process of counting and classifying blood cells from samples, a task that requires both time and high precision. To reduce the workload of medical personnel, the developers have created a platform and an artificial intelligence (AI) system capable of automatically classifying and counting cells from sample images. This system is designed to assist medical laboratory technicians by enabling them to work more efficiently and accurately, reducing the time required for analysis. Furthermore, it promotes the advancement of medical technology, ensuring effective usability from classrooms and laboratories to hospitals.

Read more
Optimization Hydrogen Manufacturing (HMU-2) and Pressure Swing Adsorption (PSA-3) Unit

คณะวิศวกรรมศาสตร์

Optimization Hydrogen Manufacturing (HMU-2) and Pressure Swing Adsorption (PSA-3) Unit

This cooperative education project aims to enhance the efficiency of Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) and Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) by using AVEVA Pro/II process modeling and a Machine Learning model for process simulation. The study found that the AVEVA Pro/II model predicted outcomes with deviations ranging from 0–35%, including a hydrogen flow rate deviation from the PSA unit of 12%, exceeding the company’s acceptable limit of 10%. To address this, a Machine Learning model based on the Random Forest algorithm was developed with hyperparameter tuning. The Machine Learning model demonstrated high accuracy, achieving Mean Squared Errors (MSE) of 8.48 and 0.18 for process and laboratory data, respectively, and R-squared values of 0.98 and 0.88 for the same datasets. It outperformed the AVEVA Pro/II model in predicting all variables and reduced the hydrogen flow rate deviation to 4.75% and 1.35% for production rates of 180 and 220 tons per day, respectively. Optimization using the model provided recommendations for process adjustments, increasing hydrogen production by 7.8 tons per day and generating an additional annual profit of 850,966.23 Baht.

Read more
Isolation and selection of antagonistic microorganisms against plant pathogens

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

Isolation and selection of antagonistic microorganisms against plant pathogens

-

Read more