KMITL Innovation Expo 2025 Logo

Toys Design from Scrap Wood Waste by Pallet Maker Group Co., Ltd.

Abstract

Toys Design from Scrap Wood Waste by Pallet Maker Group Co., Ltd.

Objective

บริษัท พาเลท เมกเกอร์ กรุ๊ป จำกัด เป็นผู้ผลิตพาเลทไม้ ซึ่งมีกระบวนการผลิตที่ทำให้เกิดเศษไม้เหลือทิ้งจำนวนมาก เศษไม้เหล่านี้มักถูกกำจัดทิ้งหรือนำไปขายในราคาต่ำ ซึ่งนอกจากจะเป็นการสูญเสียทรัพยากรแล้วยังส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เช่น การเพิ่มปริมาณขยะและปัญหาการตัดไม้ทำลายป่า โครงการนี้จึงมีแนวคิดในการนำเศษไม้เหล่านี้มาออกแบบและผลิตเป็นของเล่นเชิงการศึกษาที่ช่วยเสริมสร้างพัฒนาการของเด็ก โดยมุ่งเน้นให้เป็นของเล่นที่ปลอดภัยและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม นอกจากนี้ โครงการนี้ยังสอดคล้องกับแนวคิดเศรษฐกิจหมุนเวียน (Circular Economy) ที่มุ่งเน้นการใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่าและลดขยะ ด้วยการนำวัสดุเหลือใช้กลับมาใช้ใหม่ (Upcycling) อีกทั้งยังแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการออกแบบอย่างรับผิดชอบ ที่สามารถสร้างมูลค่าเพิ่มจากวัสดุที่ถูกมองข้ามได้อย่างสร้างสรรค์

Other Innovations

Biodiversity of soil microorganisms

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

Biodiversity of soil microorganisms

Soil is home to a diverse array of living organisms that interact within a complex food web, facilitating energy and nutrient cycling essential for sustaining life above ground. Among these organisms, soil microbes play a crucial role in supporting plant growth. Beneficial microorganisms enhance nutrient availability, improve soil structure by increasing porosity, and strengthen plant resistance to diseases. Conversely, harmful microorganisms, such as plant pathogens, can hinder plant growth and reduce crop yields when present in high concentrations. Neutral microorganisms, which naturally inhabit the soil, contribute to the soil ecosystem without directly impacting plants. A single teaspoon of soil contains over a billion microorganisms, yet only about 1% of them can be cultured in laboratory conditions. This highlights soil as one of the richest reservoirs of microbial diversity on Earth.

Read more
Air Quality Index Prediction Using Ensemble Machine Learning Methods

คณะวิทยาศาสตร์

Air Quality Index Prediction Using Ensemble Machine Learning Methods

This special problem aims to study and compare the performance of predicting the air quality index (AQI) using five ensemble machine learning methods: random forest, XGBoost, CatBoost, stacking ensemble of random forest and XGBoost, and stacking ensemble of random forest, SVR, and MLP. The study uses a dataset from the Central Pollution Control Board of India (CPCB), which includes fifteen pollutants and nine meteorological variables collected between January, 2021 and December, 2023. In this study, there were 1,024,920 records. The performance is measured using three methods: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination. The study found that the random forest and XGBoost stacking ensemble had the best performance measures among the three methods, with the minimum RMSE of 0.1040, the minimum MAE of 0.0675, and the maximum of 0.8128. SHAP-based model interpretation method for five machine learning methods. All methods reached the same conclusion: the two variables that most significantly impacted the global prediction were PM2.5 and PM10, respectively.

Read more
BottleBank - Automatic Waste Collection Bin for Plastic and Cans

คณะวิทยาศาสตร์

BottleBank - Automatic Waste Collection Bin for Plastic and Cans

This project presents the development of an automatic recycling machine for plastic bottles and cans, utilizing Machine Learning for packaging classification through image processing, integrated with smart sensor systems for quality inspection and operation control. The system connects to a Web Application for real-time monitoring and control. Once the packaging type is verified, the system automatically calculates the refund value and processes payment through e-wallet or issues cash vouchers. The system can be installed in public spaces to promote waste segregation at source, reduce contamination, and increase recycling efficiency. It also provides financial incentives to encourage public participation in waste management. This project demonstrates the potential of combining Machine Learning and smart sensor systems in developing accurate, convenient, and sustainable waste management solutions.

Read more