This research aims to reduce the time required to resolve customer issues by focusing on improvements based on lean principles and the application of technology. The researcher conducts the case study at Nexter Digital and Solution Co., Ltd. to enhance workflows, establish new work standards, and integrate Bot technology into the processes to reduce resolution time and set new performance benchmarks for the company. The research proposes key ideas, such as identifying the root cause of problems, reducing redundant processes, implementing Lean methodologies, and applying technology to streamline operations. The research identifies two main issues to be resolved. The first involves addressing customer complaints, where the results show that the average resolution time reduces from 5 days to 3 days, representing a 38% decrease. The second issue involves solving problems for vendors, where the results show that the average response time reduces from 20 minutes to within 1 minute, a 98.5% decrease. The findings from both cases not only improve customer service but also establish a new standard for responding to and resolving internal issues more efficiently.
ในยุคที่เทคโนโลยีและการแข่งขันทางธุรกิจพัฒนาอย่างรวดเร็ว คุณภาพการบริการเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้บริษัทเติบโตอย่างยั่งยืน โดยผู้วิจัยได้เล็งเห็นความสำคัญของการยกระดับคุณภาพการบริการเพื่อตอบสนองลูกค้าของทางบริษัท เน็กซเตอร์ ดิจิตอล แอนด์ โซลูชั่น จำกัด โดยประยุกต์ใช้แนวคิด Lean เพื่อลดความสูญเสียในกระบวนการทำงาน พร้อมกับนำเทคโนโลยีบอทเข้ามาช่วยเสริมในการแก้ไขปัญหา ซึ่งช่วยลดเวลาการจัดการปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า โดยนำเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น AI และระบบอัตโนมัติ ยังช่วยให้การทำงานมีความรวดเร็วและแม่นยำ ลดความผิดพลาดจากมนุษย์ อีกทั้งยังช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น จากการศึกษา พบว่าบริษัทยังขาดกระบวนการทำงานที่ชัดเจน มีเวลาเฉลี่ยในการแก้ปัญหาที่ค่อนข้างนาน และพนักงานมีภาระงานที่มากเกินไป การปรับปรุงกระบวนการทำงานจึงเน้นการสร้างผังขั้นตอนที่ชัดเจน ลดเวลาการแก้ไขปัญหาให้เหมาะสม และปรับภาระงานของพนักงานให้เหมาะสม เพื่อลดระยะเวลาการรอคอยและเพิ่มความพึงพอใจให้กับลูกค้า
คณะแพทยศาสตร์
Background: The RGL3 gene plays a role in key signal transduction pathways and has been implicated in hypertension risk through the identification of a copy number variant deletion in exon 6. Genome-wide association studies have highlighted RGL3 as associated with hypertension, providing insights into the genetic underpinnings of the condition and its protective effects on cardiovascular health. Despite these findings, there is a lack of data that confirms the precise role of RGL3 in hypertension. Additionally, the functional impact of certain variants, particularly those classified as variants of uncertain significance, remains poorly understood. Objectives: This study aims to analyze alterations in the RGL3 protein structure caused by mutations and validate the location of the ligand binding sites. Methods: Clinical variants of the RGL3 gene were obtained from NCBI ClinVar. Variants of uncertain significance and likely benign were analyzed. Multiple sequence alignment was conducted using BioEdit v7.7.1. AlphaFold 2 predicted the wild-type and mutant 3D structures, followed by quality assessment via PROCHECK. Functional domain analysis of RasGEF, RASGEF_NTER, and RA domains was performed, and BIOVIA Discovery Studio Visualizer 2024 was used to evaluate structural and physicochemical changes. Results: The analysis of 81 RGL3 variants identified 5 likely benign and 76 variants of uncertain significance (VUS), all of which were missense mutations. Structural modeling using AlphaFold 2 revealed three key domains: RasGEF_NTER, RasGEF, and RA, where mutations induced conformational changes. Ramachandran plot validation confirmed 79.7% of residues in favored regions, indicating an overall reliable structure. Moreover, mutations within RasGEF and RA domains altered polarity, charge, and stability, suggesting potential functional disruptions. These findings provide insight into the structural consequences of RGL3 mutations, contributing to further functional assessments. Discussion & Conclusion: The identified RGL3 mutations induced physicochemical alterations in key domains, affecting charge, polarity, hydrophobicity, and flexibility. These changes likely disrupt interactions with Ras-like GTPases, impairing GDP-GTP exchange and cellular signaling. Structural analysis highlighted mutations in RasGEF and RA domains that may interfere with activation states, potentially affecting protein function and stability. These findings suggest that mutations in RGL3 could have functional consequences, emphasizing the need for further molecular and functional studies to explore their pathogenic potential.
คณะวิทยาศาสตร์
In a highly competitive business, understanding customers is crucial for an organization to determine its success. Effective marketing is not just about offering good products, promotions, or services; it also requires strategies to reach and build strong relationships with customer groups. Segmenting customers is one method that helps businesses deeply understand the needs and behaviors of the customers who use their services In this internship, the objective is to understand the behavior of customers purchasing coffee and tea at a large cafe group by analyzing stored customer data. As a result of this process, customer groups purchasing coffee and tea were segmented using Naive Bayes, Random Forest, and Deep Learning techniques to compare the accuracy and suitability of different Machine Learning methods, and the insights gained from this analysis can be for further development in analyzing other data set in the future
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This conceptual model, inspired by the Rose Window in Gothic architecture, embodies intricate geometric patterns that reflect divine harmony and balance. Its symmetrical structure and the interplay of light passing through stained glass create a sense of movement, enhancing the sacred and mystical atmosphere. The composition evokes a celestial presence, like a window to heaven.