การสรรหาบุคลากรเป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถคัดเลือกบุคลากรที่มีคุณสมบัติตรงตามความต้องการของตำแหน่งงาน อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้มักเผชิญกับปัญหาด้านการจัดการข้อมูล ความล่าช้า และอคติของมนุษย์ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันอัจฉริยะสำหรับการสรรหาพนักงานโดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อช่วยประเมินและให้คะแนนความเหมาะสมของผู้สมัครกับตำแหน่งงาน โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลจากประวัติย่อ (Resume) และกระบวนการจับคู่คุณสมบัติตามเกณฑ์ที่กำหนด ระบบที่พัฒนาขึ้นตามหลักการอาไจล์ (Agile ) ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) ในการวิเคราะห์ประวัติย่อ พิจารณาคุณสมบัติ ทักษะ และประสบการณ์ของผู้สมัคร พร้อมทั้งใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในการคาดการณ์และจัดลำดับความเหมาะสม ระบบสามารถรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งให้อยู่ในฐานข้อมูลเดียวกัน เพื่อลดความซ้ำซ้อนและข้อผิดพลาดจากการป้อนข้อมูล และนำเสนอข้อมูลผ่านแดชบอร์ดเพื่อให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงการสหกิจนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการผลิต Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) และ Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) โดยการใช้แบบจำลองกระบวนการ AVEVA Pro/II และ แบบจำลอง Machine Learning เพื่อจำลองกระบวนการ ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง AVEVA Pro/II สามารถทำนายผลลัพธ์ โดยมีความคลาดเคลื่อนอยู่ในช่วง 0–35% มีความคลาดเคลื่อนของอัตราการไหลของไฮโดรเจนจากหน่วย PSA สูงถึง 12% เกินเกณฑ์ 10% ที่บริษัทยอมรับได้ จึงได้พัฒนาแบบจำลอง Machine Learning โดยการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมแบบ Random Forest ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลองมีความแม่นยำสูง มีค่า Mean Squared Error (MSE) มีค่า 8.48 และ 0.18 สำหรับข้อมูลกระบวนการ และ ข้อมูลห้องปฏิบัติการ และ R-squared มีค่า 0.98 และ 0.88 สำหรับข้อมูลชุดเดียวกัน และพบว่าสามารถทำนายผลลัพธ์ได้แม่นยำกว่าแบบจำลอง AVEVA Pro/II ในทุกๆ ตัวแปร สามารถลดความคลาดเคลื่อนของอัตราการไหลของไฮโดรเจนจากหน่วย PSA เหลือเพียง 4.75 และ 1.35% สำหรับอัตราการผลิต 180 และ 220 ตันต่อวันตามลำดับ จึงได้นำแบบจำลองมาทำการ Optimization ตัวแปรกระบวนการ พบว่าสามารถให้ข้อแนะนำในการปรับค่าตัวแปรต่างๆ ได้ โดยสามารถเพิ่มผลผลิตไฮโดรเจนได้ 7.8 ตันต่อวัน และสร้างผลกำไรเพิ่มขึ้น 850,966.23 บาทต่อปี
คณะวิทยาศาสตร์
การพัฒนาครีมบำรุงมือจากสารสกัดต้นแก้ว ด้วยกระบวนการสกัดที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม โดยงานวิจัยนี้มุ่งเน้นการสกัดสารสำคัญจากต้นแก้วโดยใช้น้ำเป็นตัวทำละลาย ซึ่งเป็นวิธีที่ไม่ส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม สารสกัดที่ได้มีคุณสมบัติเด่นในการต้านแบคทีเรียและต้านอนุมูลอิสาระ และถูกนำไปพัฒนาเป็นส่วนผสมของครีมบำรุงมือ
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การทดลองนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาชนิดของพอลิเมอร์ที่เหมาะสมในการเคลือบร่วมกับสารสกัดคลอโรฟิลล์และคุณภาพของเมล็ดพันธุ์แตงกวาหลังจากการเคลือบ วางแผนการทดลองแบบ Completely Randomized Design (CRD) จำนวน 4 ซ้ำ โดยมี 5 กรรมวิธี ประกอบด้วยเมล็ดพันธุ์ที่เคลือบด้วยพอลิเมอร์ชนิดต่างกัน คือ Polyvinylpyrrolidone, Sodium Alginate, Carboxy Methyl Cellulose, Hydroxypropyl methylcellulose โดยพอลิเมอร์แต่ละชนิดทำการเคลือบร่วมกับ Chlorophyll และมีเมล็ดพันธุ์ที่ไม่เคลือบสารเป็นกรรมวิธีควบคุม ดำเนินการทดลองโดยเตรียมสารเคลือบด้วยการสกัด Chlorophyll จากใบมะม่วง แล้วนำมาเตรียมสารเคลือบโดยนำมาผสมกับพอลิเมอร์แต่ละชนิดที่มีความเข้มข้น 1 เปอร์เซ็นต์ โดยใช้สารสกัด Chlorophyll ที่มีความเข้มข้น 8 เปอร์เซ็นต์ จากนั้นตรวจสอบคุณสมบัติของสารเคลือบแต่ละกรรมวิธี ได้แก่ ความเป็นกรดด่างและความหนืดของสารเคลือบ แล้วจึงนำมาเคลือบเมล็ดพันธุ์แตงกวาด้วยเครื่องเคลือบระบบจานหมุนรุ่น RRC150 ในอัตราสารเคลือบ 1,100 มิลลิลิตรต่อเมล็ดพันธุ์ 1 กิโลกรัม จากนั้นนำมาลดความชื้นให้เมล็ดพันธุ์มีระดับความชื้นเท่ากับระดับความชื้นเริ่มต้นด้วยเครื่องเป่าลมร้อน แล้วตรวจคุณภาพเมล็ดพันธุ์ในลักษณะต่างๆ ได้แก่ ความชื้นของเมล็ดพันธุ์ ความงอกของเมล็ดพันธุ์ที่เพาะในสภาพห้องปฏิบัติการ ดัชนีการงอก และการเรืองแสงของเมล็ดพันธุ์ภายใต้เครื่องฉายแสงอัลตราไวโอเลตแบบพกพารวมถึงตรวจสเปกตรัมการคายแสงด้วยเครื่อง Spectrophotometer ผลการทดลองพบว่าพอลิเมอร์แต่ละชนิดสามารถนำมาใช้เป็นสารก่อฟิล์มร่วมกับคลอโรฟิลล์ได้ ซึ่งมีความเป็นกรด-ด่างและมีความหนืดของสารเคลือบที่เหมาะสม ไม่มีผลต่อคุณภาพของเมล็ดพันธุ์และมีการเรืองแสงที่ผิวของเมล็ดพันธุ์ทั้งการตรวจสอบภายใต้เครื่องฉายแสงอัลตราไวโอเลตแบบพกพาและการตรวจสเปกตรัมการคายแสงภายใต้เครื่อง Spectrophotometer โดยการใช้ HPMC เป็นสารก่อฟิล์มร่วมกับคลอโรฟิลล์ เป็นกรรมวิธีที่เหมาะสมทำให้เมล็ดพันธุ์มีประสิทธิภาพในการเรืองแสงมากที่สุด