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
แอปพลิเคชันจัดการมื้ออาหารสำหรับผู้ป่วยเบาหวาน เป็นเครื่องมือด้านสุขภาพดิจิทัลที่ออกแบบมาเพื่อเสริมศักยภาพผู้ป่วยเบาหวานชนิดที่ 2 ในการจัดการด้านอาหารและระดับน้ำตาลในเลือดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น คำแนะนำมื้ออาหารที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล การติดตามสารอาหาร และการเชื่อมต่อแอปพลิเคชันกับอุปกรณ์วัดระดับน้ำตาลในเลือด (CGM) แอปพลิเคชันนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามระดับน้ำตาลได้แบบเรียลไทม์ และปรับเปลี่ยนการเลือกรับประทานอาหารได้อย่างเหมาะสม พัฒนาด้วยเฟรมเวิร์ก Flutter และรองรับด้วย Back-end Express.js และ MongoDB แอปพลิเคชันนี้ให้ความสำคัญกับการออกแบบส่วนติดต่อผู้ใช้ที่ใช้งานง่าย เพื่อให้มั่นใจว่าจะสามารถส่งเสริมการวางแผนมื้ออาหารและการติดตามสุขภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ การทดลองใช้งานเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าแอปพลิเคชันนี้มีส่วนช่วยให้ระดับน้ำตาลในเลือดมีความคงที่มากขึ้นและเพิ่มการปฏิบัติตามคำแนะนำด้านอาหารได้ดีขึ้น ช่วยให้ผู้ใช้ลดความเสี่ยงด้านสุขภาพที่เกี่ยวข้องกับภาวะแทรกซ้อนของโรคเบาหวาน ด้วยการนำเสนอแนวทางในการหลักเลี่ยงตัวแปรของการเกิดโรคเบาหวาน แอปพลิเคชันนี้ช่วยลดความจำเป็นในการเข้ารับการรักษาทางคลินิกบ่อยครั้ง จึงมีศักยภาพในการลดค่าใช้จ่ายทางการแพทย์ในระยะยาว โดยแสดงให้เห็นถึงบทบาทที่น่าสนใจของโซลูชันด้านสุขภาพดิจิทัลในการสนับสนุนการดูแลโรคเบาหวานแบบเฉพาะบุคคล และเน้นย้ำถึงศักยภาพของการขยายขนาดและเน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง ซึ่งส่งเสริมการพัฒนาสุขภาพในระยะยาวสำหรับผู้ป่วยเบาหวาน
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
เนื่องจากไซโลเก็บข้าวอินทรีย์เผชิญกับปัญหาแมลง เจ้าของจึงแก้ไขปัญหานี้โดยใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญ (ES) ในกระบวนการควบคุมบรรยากาศ (CAP) ภายใต้มาตรฐานที่กำหนด โดยทำการรมแมลงด้วยไนโตรเจน (N₂) และลดความเข้มข้นของออกซิเจน (O₂) ให้น้อยกว่า 2% เป็นเวลา 21 วัน บทความนี้นำเสนอการใช้พลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณ (CFD) ร่วมกับ ES ซึ่งสามารถแก้ไขปัญหานี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ขั้นแรก CFD ถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการไหลของก๊าซ ความเข้มข้นของ O₂ สภาวะการทำงานที่เหมาะสม และค่าสัมประสิทธิ์การแก้ไข (K) ของไซโล ซึ่งผลลัพธ์ของ CFD สอดคล้องกับผลการทดลองและทฤษฎี ยืนยันความน่าเชื่อถือของ CFD อย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ ผลการวิเคราะห์ของ CFD ยังแสดงให้เห็นว่า ES สามารถควบคุมการกระจายตัวของไนโตรเจนภายในไซโลได้อย่างทั่วถึงและลดความเข้มข้นของ O₂ ให้เป็นไปตามข้อกำหนด จากนั้น ระบบ ES ถูกพัฒนาขึ้นโดยอาศัยกลไกการวินิจฉัย (Inference Engine) ที่ได้รับการสนับสนุนจากผลลัพธ์ของ CFD และหลักการกวาดผ่านเพื่อล้าง (Sweep-Through Purging) ก่อนจะนำไปใช้ในกระบวนการ CAP สุดท้าย การทดลองถูกดำเนินการเพื่อประเมินประสิทธิภาพของ CAP ในการควบคุมความเข้มข้นของ O₂ และกำจัดแมลงภายในไซโลจริง ผลการทดลองและข้อเสนอแนะจากเจ้าของยืนยันว่า การนำ ES ไปใช้มีประสิทธิภาพสูง จึงทำให้ CAP เป็นกระบวนการที่มีประสิทธิผลและสามารถนำไปใช้ได้จริง ความแปลกใหม่ของงานวิจัยนี้อยู่ที่การใช้วิธีการ CFD ในการสร้างกลไกการวินิจฉัยและพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญ (ES)
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
ผลิตภัณฑ์ "ไพรวารี" คือเครื่องดื่มเจลลี่สมุนไพรที่พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยควบคุมน้ำหนักและส่งเสริมสุขภาพด้วยคุณค่าจากสมุนไพรไทย 4 ชนิด ได้แก่ กระเจี๊ยบแดง ดอกคำฝอย เก๊กฮวย และมะระขี้นก ซึ่งอุดมด้วยสารสำคัญ เช่น Flavonoid, Beta-Carotene และ Anthocyanin ที่ช่วยลดไขมันในเลือด ป้องกันการอักเสบ และมีฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระ ผลิตภัณฑ์นี้เน้นความสะดวกและตอบโจทย์คนรักสุขภาพ ผ่านกระบวนการผลิตที่ทันสมัย เช่น Inverse และ External Gelation เพื่อสร้างเม็ดสเฟียร์ที่กักเก็บสารสำคัญ นอกจากนี้ ผลิตภัณฑ์ยังคำนึงถึงความยั่งยืนและการเพิ่มมูลค่าสมุนไพรไทยในชุมชน